Cyrus Khajvandi, un graduado en biología de Stanford y emprendedor en dos ocasiones, a menudo encontraba difícil mantenerse al día con la investigación científica mientras gestionaba su carga diaria de trabajo. Reconociendo que no era el único y que la tecnología de IA estaba cada vez más accesible, Khajvandi comenzó a desarrollar una plataforma de IA para resumir y responder preguntas sobre documentos, especialmente estudios científicos.
La plataforma, Humata AI, se lanzó en febrero, con Dan Rasmuson, fundador de Labelbox, uniéndose como CTO. Y rápidamente ganó popularidad, procesando decenas de millones de páginas de archivos, llegando a tener millones de usuarios y asegurando $3.5 millones en financiamiento de inversores, incluidos Google's Gradient Ventures, ARK Invest y M13.
"Nuestra misión en Humata es capacitar a las personas y organizaciones para tomar decisiones más inteligentes y rápidas al poder hacer preguntas sobre todos sus archivos", dijo Khajvandi a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. "Humata es como el ChatGPT de [OpenAI] para todos tus archivos".
Humata es excepcionalmente simple en su ejecución. Fiel a su premisa, la plataforma simplemente permite a los usuarios hacer preguntas sobre sus archivos, especialmente archivos PDF, y obtener respuestas. Los usuarios pueden subir uno o más PDF y hacer preguntas sobre ellos; Khajvandi afirma que los clientes incluyen no solo académicos, sino también profesionales en derecho, la industria del petróleo y gas, y el soporte al cliente.
Ahora, chatbots como el mencionado ChatGPT y Claude de Anthropic ofrecen características similares de análisis de archivos. Sin embargo, Khajvandi argumenta que Humata, en parte debido a su funcionalidad limitada y enfoque, es más sólido.
"Las personas pueden hacerle cualquier pregunta a la IA y obtener la respuesta de sus propios datos al instante, con referencias resaltadas", dijo. "Esto es posible gracias a los avances recientes en IA que permiten que cada trabajador obtenga respuestas instantáneas a sus preguntas".
Créditos de imagen: Humata AI
Ahora bien, la IA no siempre es la mejor en resumir. Fast Company probó la capacidad de ChatGPT para resumir artículos y descubrió que el modelo tendía a equivocarse en el contenido, omitía partes o inventaba hechos que no se encontraban en los documentos resumidos.
También existe la obvia pregunta sobre la privacidad. Las empresas, y los usuarios individuales también, podrían no sentirse cómodos al subir sus documentos a la plataforma de Humata para procesarlos, especialmente si los documentos contienen información sensible.
Khajvandi respalda las habilidades de resumen de Humata, afirmando que la empresa entrenó sus modelos con "conjuntos de datos diversos" y los probó rigurosamente en busca de sesgo. También afirma que Humata solo recopila "datos necesarios" y ha implementado "fuertes salvaguardas" para evitar el acceso no autorizado.
"Nos aseguramos del consentimiento informado, ayudando a los usuarios a comprender a lo que están accediendo", agregó Khajvandi. "A medida que nuestros sistemas de IA avanzan, tenemos cuidado de no inferir información sensible sin permiso explícito. Nos adherimos a estándares legales y éticos en diferentes regiones y culturas, haciendo que Humata esté listo para empresas".
Humata, que ahora tiene miles de clientes en su plan de pago (según afirma Khajvandi), planea utilizar el capital recaudado hasta ahora ($3.58 millones, incluida una ronda pre-semilla) para mejorar sus capacidades de IA, mejorar la experiencia del usuario y expandir su alcance en el mercado.
"Elegimos recaudar ahora porque hemos visto una creciente demanda de soluciones eficientes basadas en IA para sintetizar información de grandes volúmenes de archivos empresariales", dijo Khajvandi.
Los fondos nos ayudarán a desarrollar nuevas características, mejorar nuestros productos existentes y expandirnos a nuevos mercados, en última instancia, empoderando a las empresas para tomar decisiones mejores y más rápidas con sus datos privados utilizando Humata.
