Conheça Yash Sheth, cujo Galileo tem como objetivo melhorar a modelagem de inteligência artificial.

Conheça Yash Sheth, cujo objetivo é melhorar a modelagem de IA com Galileo.

Antes de fundar a Galileo, Sheth trabalhou no Google, desenvolvendo modelos de reconhecimento de fala que reconhecem palavras faladas a partir de áudio com fala humana e as transformam em texto para mais de 100 idiomas. Chatterji trabalhava no Google AI em modelos de serviços financeiros que poderiam analisar documentos escaneados do Know Your Customer e extrair informações específicas. E Sanyal trabalhava na plataforma de recursos do Uber, melhorando a qualidade dos dados para milhares de modelos que informariam todos os sistemas automatizados da empresa.

O problema? “Construir um modelo de alta qualidade que funcionasse para soluções empresariais era um grande desafio para as equipes”, diz Sheth. “Era extremamente manual e lento.”

Em outras palavras, à medida que mais e mais equipes começam a integrar a inteligência artificial em seus sistemas, elas precisam de ferramentas para descobrir e corrigir erros críticos analisando os dados do ponto de vista do modelo, alguns dos quais podem ser resultado de dados rotulados erroneamente ou “desvio de dados”, que ocorre quando os dados evoluem de forma a tornar os sistemas de inteligência artificial menos precisos.

Sheth e seus cofundadores enfrentaram esse problema por mais de uma década, mas começaram a pensar em soluções em 2020, quando muitas equipes tiveram que correr para corrigir seus modelos repentinamente, pois eles ficaram desatualizados após o evento inesperado de uma pandemia global. Por exemplo, alguns modelos foram treinados para analisar dados pré-pandemia e agora precisavam ser atualizados e reentrenados.

Mas isso não era fácil de fazer. E foi assim que o trio teve a ideia para sua startup, a Galileo, que criou um conjunto de produtos para fornecer uma plataforma completa para equipes de ciência de dados aplicarem inteligência artificial generativa e algoritmos populares de aprendizado de máquina aos seus dados empresariais.

“Haverá momentos em que as pessoas terão que atualizar os modelos”, diz Sheth. “E se as empresas levarem meses para fazer isso, então a inteligência artificial não será adotada em todo o mundo rápido o suficiente.”

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