Вражаючі 95% проєктів з впровадження генеративного ШІ у компаніях виявляються невдалими, згідно з нещодавнім звітом ініціативи NANDA при MIT. Проте, замість того, щоб відмовитися від технології, найбільш просунуті організації експериментують з агентними системами ШІ, які здатні до навчання та контролю.
Maisa AI запускає платформу самообслуговування
Саме тут з’являється компанія Maisa AI. Стартап, що існує вже рік, розробив свій підхід, грунтуючись на тому, що автоматизація в підприємствах потребує відповідальних агентів ШІ, а не непрозорих чорних ящиків. Завдяки новому раунду фінансування в 25 мільйонів доларів, очолюваному європейською венчурною компанією Creandum, вони запустили Maisa Studio — платформу самообслуговування, що не прив’язана до моделі, яка допомагає користувачам впроваджувати цифрових працівників, здатних на навчання за допомогою природної мови.
Хоча це може звучати знайомо, нагадуючи про платформи з так званим «vibe-coding», такі як Cursor і Lovable, Maisa стверджує, що їхній підхід принципово відмінний.
«Замість того щоб використовувати ШІ для формування відповідей, ми використовуємо ШІ для розробки процесу, що має бути виконаний, щоб отримати відповідь — те, що ми називаємо ‘ланцюгом роботи,'» — зазначив генеральний директор Maisa Девід Віальон у розмові з журналістами.
Основним архітектором цього процесу є співзасновник і головний науковий співробітник Maisa Мануель Ромеро, який раніше працював з Віальоном в іспанському стартапі Clibrain. У 2024 році ця команда зібралася, щоб розробити рішення для усунення грубих помилок, оскільки, за словами Віальона, «на ШІ покладатися не можна.»
Ця пара не є скептичною щодо ШІ, але вважає, що неможливо буде вимагати від людей перевіряти «три місяці роботи, виконаної за п’ять хвилин.» Щоб вирішити цю проблему, Maisa впровадила систему HALP (людське підсилювання обробки LLM). Цей спеціальний метод працює як учні на дошці — він запитує користувачів про їхні потреби, поки цифрові працівники викладають кожен крок, який вони будуть виконувати.
Блок обробки знань
Стартап також розробив Блок обробки знань (KPU), детерміністичну систему, призначену для обмеження грубих помилок. Хоча Maisa почала з технічного виклику, а не з випадку використання, вона швидко зрозуміла, що їхній акцент на надійності та відповідальності резонує з компаніями, які прагнуть використовувати ШІ для виконання критичних завдань. Наприклад, серед клієнтів, які використовують Maisa, є великий банк, а також компанії з автомобільної та енергетичної сфер.
Обслуговуючи ці корпоративні клієнти, Maisa прагне позиціонувати себе як більш просунуту форму автоматизації бізнес-процесів (RPA), яка відкриває нові можливості продуктивності без необхідності покладатися на жорстко визначені правила або обширне ручне програмування. Щоб задовольнити їхні потреби, стартап також пропонує імплементацію у своїм захищеному хмарному середовищі або через локальну інсталяцію.
Цей підхід, спрямований на підприємства, означає, що клієнтська база Maisa досі дуже мала в порівнянні з мільйонами користувачів безкоштовних платформ для vibe-coding. Але поки ці платформи намагаються привернути корпоративних клієнтів, Maisa рухається в протилежному напрямку з Maisa Studio, який розроблений для розширення бази клієнтів та спрощення впровадження.
Майбутні перспективи
Стартап також планує розширення з існуючими клієнтами, які мають операції в кількох країнах. З подвійними офісами в Валенсії та Сан-Франциско, Maisa вже має присутність в США, що відображено в її капіталізації; її раунд фінансування в 5 мільйонів доларів минулого грудня проводився венчурними компаніями NFX та Village Global, розташованими в Сан-Франциско.
Крім того, стверджено, що американська компанія Forgepoint Capital International взяла участь у новому раунді через своє європейське спільне підприємство з іспанським банком Banco Santander, що підкреслює привабливість для регульованих секторів.
Зосередження на складних випадках використання, які вимагають відповідальності від нетехнічних користувачів, може стати відмінною рисою для Maisa, конкуренти якої включають CrewAI та багато інших продуктів автоматизації бізнес-процесів на основі ШІ. У публікації на LinkedIn Віальон підкреслив цю «золоту лихоманку AI-фреймворку», застерігаючи, що «швидкий старт» стає тривалою нічною жахом, коли необхідна надійність, можливість аудиту чи здатність виправити те, що пішло не так.»
Подвоюючи свої зусилля для допомоги в масштабуванні ШІ, Maisa планує використовувати своє фінансування для зростання з 35 до 65 чоловік до першого кварталу 2026 року, щоб відповідати зрослим потребам. Починаючи з останнього кварталу цього року, стартап очікує швидкого зростання, оскільки почне обслуговувати свій список очікування. «Ми збираємося показати ринку, що є компанія, яка виконує те, що обіцяло, і що це працює,» — зазначив Віальон.
