Hoy, Tractable vale $ 1 mil millones. Nuestra IA es utilizada por millones de personas en todo el mundo para recuperarse más rápido de accidentes de tráfico, y también ayuda a reciclar tantos autos como Tesla pone en la carretera.

Y, sin embargo, hace seis años, Tractable solo éramos Raz y yo (Razvan Ranca, CTO), dos graduados universitarios que codificaban en un sótano. Así es como lo hicimos y lo que aprendimos a lo largo del camino.

Construyendo sobre un nuevo avance tecnológico

En 2013, tuve la oportunidad de entrar en inteligencia artificial (más precisamente aprendizaje profundo) seis meses antes de que explotara internacionalmente. Todo comenzó cuando tomé un curso de Coursera llamado “Aprendizaje automático con redes neuronales” por Geoffrey Hinton. Fue como ser golpeado por el amor. En ese entonces, para mí, la IA era ciencia ficción, como “The Terminator”.

Centrarse de lleno en una rama de la ciencia aplicada que estaba experimentando un cambio de paradigma que aún no había llegado al mundo empresarial lo cambió todo.

Pero un artículo en la prensa tecnológica dijo que el campo académico estaba en aumento. Con 100 veces el tamaño de los conjuntos de datos de entrenamiento y 100 veces más potencia de cómputo disponible mediante la reprogramación de GPU (tarjetas gráficas), un año antes se había logrado un gran avance en el rendimiento predictivo en la clasificación de imágenes. Esto significaba que las computadoras estaban comenzando a ser capaces de comprender lo que había en una imagen, al igual que los humanos.

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El siguiente paso fue llevar esta tecnología al mundo real. En la universidad, Imperial College London, al asociarnos con personas mucho más calificadas, hemos creado una aplicación de reconocimiento de plantas con aprendizaje profundo. Acompañamos a nuestro maestro a Hyde Park, viéndolo tomar fotografías de flores con la aplicación y riendo con alegría cuando la IA reconoció la especie de planta correcta. Anteriormente, esto era imposible.

Empecé a dedicar cada momento libre a la clasificación de imágenes a través del aprendizaje profundo. Aún así, nadie hablaba de eso en las noticias, ¡ni siquiera el laboratorio de visión por computadora de Imperial era parte de eso todavía! Me sentí como si estuviera en un secreto revolucionario.

Mirando hacia atrás, enfocarse estrechamente en una rama de la ciencia aplicada que atravesaba un cambio de paradigma revolucionario que aún no había llegado al mundo empresarial lo cambió todo.

Busque cofundadores complementarios que se convertirán en sus mejores amigos

Ya había sido rechazado por Entrepreneur First (EF), una de las mejores incubadoras del mundo, por no saber nada de la tecnología. Habiendo cambiado eso, apliqué de nuevo.

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La última entrevista fue un hackathon, donde conocí a Raz. Estaba investigando el aprendizaje automático en Cambridge, pasó la prueba de tecnología EF y publicó artículos sobre la reconstrucción de documentos triturados y bots de póquer capaces de detectar engaños. Su rudimentaria página web decía: “Estoy buscando soluciones basadas en datos para problemas actualmente intratables. Ahora que sonaba (y de donde obtendríamos el nombre Tractable).

Este hackathon lo codificamos toda la noche. A la mañana siguiente, él y yo supimos que algo especial estaba pasando entre nosotros. Nos mudamos juntos y pasamos años uno al lado del otro, las 24 horas del día, los 7 días de la semana, desde despertarnos en Pantera por la mañana hasta codificar maratones por la noche.

Pero no hubiéramos llegado a donde estamos sin Adrien (Cohen, presidente), quien se unió a nosotros como nuestro tercer cofundador justo después de nuestra ronda de selección. Adrien cofundó anteriormente Lazada, un supermercado en línea en el sudeste asiático como Amazon y Alibaba, que se vendió a Alibaba por 1.500 millones de dólares. Adrien nos enseñaría cómo construir un negocio, inspirar confianza y contratar talentos de clase mundial.

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Encuentre clientes potenciales temprano para determinar su ajuste para el mercado

Tractable comenzó en EF con una ventaja: un cliente que paga. Nuestro primer caso de uso fue … soldaduras de tubos de plástico.

Fue tan glamoroso como suena. Las tuberías que llevan el agua y el gas natural a tu casa son de plástico. Están conectados por soldaduras (derrita los dos extremos de plástico, conéctelos, déjelos enfriar y solidificar nuevamente como uno solo). La IA de clasificación de imágenes podría verificar visualmente las configuraciones de soldadura de las personas para garantizar una buena calidad. Sobre todo, esto era un valor real para una IA revolucionaria.

Y, sin embargo, al final, ellos, nuestro único cliente que paga, dejaron de trabajar con nosotros, justo cuando estábamos levantando nuestra primera ronda de financiación. Era difícil. Afortunadamente, el número de inspecciones de soldaduras de tuberías era un mercado demasiado pequeño para interesar a los inversores. Así que exploramos otros casos de uso: servicios públicos, geología, dermatología e imágenes médicas.

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