Das KI-Startup Writer möchte an dem derzeit wahrscheinlich naheliegendsten Ort gewinnen, an dem man mit künstlicher Intelligenz Geld verdienen kann: im Unternehmen.

Das Unternehmen für generative KI machte im September Schlagzeilen, als es in einer immer noch langsamen VC-Umgebung hat in seiner Serie B 100 Millionen US-Dollar eingesammelt Finanzierungsrunde von ICONIQ Growth, WndrCo, Balderton Capital, Insight Partners und Aspect Ventures. Vanguard und Accenture – beide Writer-Kunden – nahmen ebenfalls an der Runde teil.

KI-Bewertungen waren ein Lichtblick in der VC-Landschaft, die angesichts makroökonomischer Unsicherheit und hoher Zinssätze unter Druck stand.

Aber Writer hatte ein besonders überzeugendes Angebot: Er übernahm chatgpt, den Chatbot, der den KI-Boom auslöste, den sein Erfinder OpenAI seitdem als Unternehmensanwendung zu Geld machen will.

Yahoo Finance hat sich mit Writer-CEO May Habib zusammengesetzt, um über das Unternehmen zu sprechen, wie groß der KI-Markt wirklich ist und den Unterschied zwischen den KI-Vorschriften, die Regierungen erlassen werden, und denen, die Unternehmen selbst anführen müssen.

Dieses Interview wurde aus Gründen der Klarheit und Länge leicht bearbeitet.

Als die Nachricht über Ihre Spendensammlung der Serie B bekannt wurde, hieß es in den Schlagzeilen, dass das Startup „ChatGPT übernimmt“. Was macht der Autor?

Im Moment dreht sich im Raum zu 99 % alles um rohe große Sprachmodelle (LLMs). Die Realität ist jedoch, dass die meisten Anwendungsfälle in Unternehmen ein großes Sprachmodell sowie eine Reihe von Tools und Software erfordern, um nützlich zu sein. Wir haben also ein großes eigenes Sprachmodell genommen und tatsächlich alle Werkzeuge, die Sie zum Erstellen nützlicher Dinge benötigen, neben das Modell gestellt.

Wir befinden uns noch in einem sehr frühen Stadium dieses Plattformwechsels und es sind eigentlich nur die Early Adopters, die versucht haben, etwas Nützliches zu entwickeln. … Das Wertversprechen besteht darin, diese maßgeschneiderten Anwendungen in großem Maßstab zu erstellen, die sicher und anpassbar sind und sich in einer virtuellen privaten Cloud befinden, und es handelt sich um eine ganzheitliche Lösung.

Was ich gehört habe, ist, dass Sie zwar mit der Unternehmensversion von ChatGPT konkurrieren, sich aber einen Vorsprung verschaffen, indem Sie speziell für Organisationen entwickeln. Ist das korrekt?

Absolut. Beispielsweise wird die Eingabeaufforderungsbibliothek nach dem Team bei Uber, das sie verwendet, der Aufgabe, für die sie bestimmt ist, und dem Inhaltstyp unterschieden.

Die Geschichte geht weiter

Ich denke, dass dieser Vorteil und der Wettbewerbsvorteil, den die Kollaborationsebene bietet, wirklich entscheidend sind, um sich von den reinen LLM-Unternehmen abzuheben. Ich würde Anthropic in die reine LLM-Kategorie einordnen – ausgezeichnetes Unternehmen. Open AI hat etwas mehr Struktur und Benutzeroberfläche, aber ich denke, dass sie eine kleine Identitätskrise erleben werden. Handelt es sich um ein Anwendungsunternehmen oder ein Infrastrukturunternehmen? Der Preis sagt Letzteres, aber die Position sagt Ersteres.

Bei Writer geht es uns nur um das Unternehmertum. Uns geht es nur darum, ganze Teams mit Arbeitsabläufen und KI-Anwendungen für interne Anwendungsfälle auszustatten, und wir lösen diese Problemsuppe auf den Punkt.

Der Unterschied zwischen Roh-LLMs und Unternehmens-LLMs scheint darin zu bestehen, dass sie von Anfang bis Ende unterschiedlich sein müssen.

So würde ich sagen. Die Frontier-Modelle – die Modelle, die so gut sind, dass sie auf fast jede Frage eine ziemlich gute Antwort haben – werden immer noch keine Informationen über Ihr Unternehmen haben.

Die Möglichkeit, ein Modell sicher mit tatsächlichen Informationen über Ihr Unternehmen zu verknüpfen, ist enorm und wird für uns ein großes Unterscheidungsmerkmal sein. Es ist eine Sache, eine generative KI-Funktion in Ihr Produkt einzubauen. Eine ganz andere Frage ist die Frage: Wie ermögliche ich 10.000 Menschen, KI intern zu nutzen?

Welche Marktchancen sehen Sie hier?

Ich denke, dass die Einnahmen dauerhaft im Geschäft sind. Der Verbrauchernutzen für Modelle geht aufgrund der Konkurrenz gegen Null.

Big Tech wird es tun [go] Verbrannte Erde dazu. Es ist ein Wettlauf um Null, und der verbleibende Markt ist meiner Meinung nach der reine LLM-Zugang zu Grenzmodellen. Das werden OpenAI und Anthropic auffressen. Dann werden es alle internen Anwendungsfälle sein, die Daten, Zugriff und Integration auf der letzten Meile erfordern, und ich denke, das werden wir sein.

Wenn Sie das Gesamtbild betrachten, warum haben Sie sich entschieden, sich auf KI zu konzentrieren?

Seit der Grundschule beschäftigte sich mein außerschulischer Unterricht mit Schreiben. Ich habe The Harvard Crimson herausgegeben, und die Anzahl der Änderungen, die man braucht, um aus einem OK-Satz einen echten Satz zu machen, der singt – das ist eine Menge Arbeit. … Das müssen wir nicht mehr tun.

Da ich so nah an der eigentlichen Arbeit bin, die anfällt, Inhalte bei der Arbeit aufzunehmen und zu bearbeiten, sodass es einem nicht peinlich ist, wenn sie live gehen, wusste ich einfach, wie viel manuelle Arbeit das auf einem sehr hohen Niveau erfordert, insbesondere für Nicht- Schriftsteller. Zu sehen, wie es sofort vor meinen Augen erledigt wurde, und zu wissen, dass es für mich in Ordnung wäre, es zu veröffentlichen – das war aufschlussreich.

Wie denken Sie über Sicherheits- und Regulierungsbedenken? Wie wirken sich diese Bedenken auf Writer aus?

Das Urheberrechtsproblem ist eine Sache, die Ethik eine andere, und Voreingenommenheit, Toxizität und Sicherheit sind ein ganz anderer dritter Bereich. Sie möchten dreidimensional darüber nachdenken.

Was das Urheberrecht angeht, sind wir sehr konservativ und unsere Modelle enthalten keine urheberrechtlich geschützten Informationen. … Ich denke, die Wahrscheinlichkeit, dass wir die Art und Weise, wie wir kratzen und trainieren, völlig überdenken müssen, ist sehr gering. Ich denke, was passieren wird, ist, dass die standardmäßigen Scraping-Gesetze lauten werden: „Nicht scrapen“, und die Leute müssen sich dafür entscheiden und diesen sehr konservativen Weg einschlagen.

Die Fragen zur Ethik muss jedes Unternehmen selbst beantworten. Wie hoch ist das ethisch vertretbare Maß an Automatisierung und Erweiterung, das wir wollen, wohl wissend, dass sich dies auf die Anzahl der Personen auswirken wird, die wir in einer bestimmten Rolle oder Funktion haben? … Ich denke, wir werden beginnen, veröffentlichte interne Philosophien zu sehen und Unternehmen, die sich zu Umschulungen und Umschulungen verpflichten, wenn Prozesse durch KI automatisiert werden.

Schließlich werden die Modelle in Bezug auf Voreingenommenheit und Toxizität immer besser, und die größeren Modelle sind tatsächlich besser darin, sich selbst zu moderieren, gepaart mit KI-Leitlinien und Protokollen, die wirklich sicherstellen, dass das, was herauskommt, nicht gegen die eigenen Werte eines Unternehmens verstößt .

Ich denke, dass die Regierung und Big Tech am richtigen Ort landen werden. … Aber im Unternehmensbereich liegt es definitiv an jedem Unternehmen.

Sie haben in einem schwierigen VC-Umfeld Geld gesammelt. Haben Sie Lieblingsgeschichten aus dem Fundraising-Trail?

Ehrlich gesagt war dies die einfachste Spendenaktion, die ich je hatte. … Tatsächlich ist es ziemlich schwierig, Anwendungsfälle in der generativen KI in der Produktion zu finden, und Leute, die Due Diligence betreiben, haben Dutzende davon in Writer gefunden. So hatten wir innerhalb von drei Wochen vier verschiedene Angebote.

Du musst überglücklich gewesen sein.

Es war unglaublich bestätigend. Ich betrachte das Sammeln von Spenden als eine Chance, wirklich die Energie und die nötigen Mittel für die nächste Etappe der Reise für uns alle als Team bereitzustellen. … Das Team ist engagiert, engagiert, auf unseren Markt konzentriert und bietet unseren Kunden einen enormen Mehrwert.

Es geht uns nicht darum, das größte Modell zu bauen, das es je gab. Ich bin nicht begeistert davon, eine Milliarde Dollar an Serverkosten zu verbrennen. Es gibt unglaubliche Möglichkeiten, die Arbeit mit speziell entwickelten LLMs zu verändern.

Allie Garfinkle ist Senior Tech Reporter bei Yahoo Finance. Folgen Sie ihr auf Twitter unter @agarfinks und weiter LinkedIn.

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