95% пилотных проектов генеративного ИИ терпят неудачу
Как Maisa AI меняет подход к корпоративной автоматизации
Согласно недавнему отчету, опубликованному инициативой MIT NANDA, 95% пилотных проектов генеративного ИИ в компаниях терпят неудачу. Тем не менее, вместо того чтобы полностью отказаться от технологии, самые передовые организации экспериментируют с агентскими ИИ-системами, способными обучаться и находиться под контролем.
Именно здесь на сцену выходит Maisa AI. Этому стартапу всего год, но он уже построил свою стратегию на основе того, что автоматизация в бизнесе требует ответственных ИИ-агентов, а не непрозрачных «черных ящиков». С новыми инвестициями в размере 25 миллионов долларов под руководством европейской венчурной фирмы Creandum была запущена платформа Maisa Studio — модельно-независимая система самообслуживания, которая помогает пользователям развертывать цифровых работников, обучаемых на естественном языке.
Хотя это может напоминать платформы вроде Cursor и поддерживаемый Creandum Lovable, Maisa утверждает, что их подход принципиально отличается. «Вместо использования ИИ для создания ответов, мы используем ИИ для построения процесса, который нужно выполнять для получения ответа — то, что мы называем ‘цепочкой работы», — сказал CEO Maisa, Дэвид Вильялон, в интервью TechCrunch.
Главным архитектором этого процесса выступает сооснователь и главный научный сотрудник Maisa, Мануэль Ромеро, ранее работавший с Вильялоном в испанском стартапе Clibrain. В 2024 году они объединились, чтобы разработать решение проблемы «галлюцинаций» ИИ после того, как лично убедились в том, что «на ИИ нельзя полагаться». По их мнению, людям невозможно проверять результаты, которые ИИ обрабатывает за считанные минуты вместо месяцев.
Чтобы решить эту проблему, Maisa внедрила систему HALP (Human-Augmented LLM Processing), работающую как процесс обучения на классной доске — пользователи определяют свои задачи, а цифровые работники очерчивают каждый шаг выполнения.
Кроме того, разработан блок обработки знаний (Knowledge Processing Unit, KPU) — детерминированная система, ограничивающая «галлюцинации». Как только Maisa начала решение этой технической задачи, ее ставка на доверие и ответственность вызвала интерес компаний, которые планируют применять ИИ в критически важных задачах. Сегодня клиентами Maisa являются крупный банк, а также автомобили- и разрабатываемая промышленность.
Работая с корпоративными клиентами, Maisa намерена занять место более продвинутой формы роботизированной автоматизации процессов (RPA), позволяя компаниям повышать производительность, не полагаясь на жестко заданных правила.
Стартап также намеревается расширяться с существующими клиентами, чьи операции охватывают несколько стран. С двумя штаб-квартирами в Валенсии и Сан-Франциско Maisa уже представлена в США благодаря инвестициям из Сан-Франциско: их предыдущий раунд на 5 миллионов долларов возглавили фирмы NFX и Village Global.
Сосредоточение на сложных случаях использования, требующих ответственного подхода для неконечных пользователей, может стать ключевым отличием Maisa, чьи конкуренты включают CrewAI и многие другие ИИ-ориентированные продукты автоматизации рабочих процессов. В своем посте на LinkedIn Вильялон подчеркнул, что «золотая лихорадка по разработке ИИ» может стать ужасом при необходимости обеспечения надежности и возможности восстановления ошибки.
В планы компании с вливанием финансирования входит увеличение численности сотрудников с 35 до 65 к первому кварталу 2026 года, чтобы удовлетворить растущий спрос.
