Distributional: Migliorare la sicurezza e l’affidabilità dell’IA attraverso il test

L’Intelligenza Artificiale (IA) rappresenta un’opportunità significativa per le aziende per migliorare la produttività e l’efficienza delle operazioni. Tuttavia, le preoccupazioni legate alla sicurezza e alla privacy impediscono a molte imprese di adottare l’IA. Distributional, una nuova azienda fondata da Scott Clark, mira a risolvere queste preoccupazioni attraverso lo sviluppo di un software che rende l’IA sicura, affidabile e protetta.

La sfida dell’implementazione dell’IA

Secondo un sondaggio di Workday, le aziende citano la tempestività e l’affidabilità dei dati sottostanti, il potenziale rischio di bias e le preoccupazioni di sicurezza e privacy come le principali barriere all’implementazione dell’IA. Queste preoccupazioni riguardano la mancanza di strumenti adeguati per testare e valutare l’IA prima della sua implementazione nella produzione.

Scott Clark, che in precedenza aveva cofondato SigOpt, una piattaforma di addestramento e sperimentazione di IA acquisita da Intel nel 2020, ha deciso di affrontare questa sfida lanciando Distributional. L’obiettivo di Distributional è quello di sviluppare una piattaforma aziendale moderna per il test e la valutazione dell’IA.

Distributional: La piattaforma per il test e la valutazione dell’IA

Distributional è una piattaforma che permette alle squadre di prodotto di identificare, comprendere e affrontare proattivamente i rischi legati all’IA. Il software di Distributional si concentra principalmente sulla rilevazione e diagnosi dei potenziali danni causati dai grandi modelli di linguaggio, come il famoso ChatGPT di OpenAI, e altri tipi di modelli di IA.

La piattaforma offre alle organizzazioni una visione completa del rischio legato all’IA in un ambiente pre-produzione, simile a un sandbox. Ciò consente agli sviluppatori di testare e analizzare la stabilità e la robustezza dei modelli di IA in modo continuativo. Inoltre, Distributional offre un cruscotto di test configurabile per visualizzare e comprendere i risultati dei test, nonché una suite di test intelligente per progettare, prioritizzare e generare la combinazione corretta di test.

Differenziazione e concorrenza

Con l’obiettivo di soddisfare i requisiti di privacy dei dati, scalabilità e complessità delle grandi imprese, Distributional si differenzia da altre piattaforme di test e valutazione dell’IA presenti sul mercato. Mentre molti strumenti esistenti sono focalizzati sugli sviluppatori individuali, Distributional è progettato per soddisfare le esigenze delle aziende in settori sia regolamentati che non regolamentati.

Nonostante la concorrenza di piattaforme come Kolena, Prolific, Giskard e Patronus, nonché dei giganti tecnologici come Google Cloud, AWS e Azure, Distributional si distingue per la sua focalizzazione sulle esigenze delle aziende e la sua capacità di affrontare i rischi legati all’IA in modo completo e sistematico.

Il futuro di Distributional

Se tutto procede secondo i piani, Distributional genererà entrate nel corso dell’anno prossimo, una volta che la sua piattaforma sarà lanciata e alcuni dei suoi partner di progettazione si trasformeranno in clienti paganti. Nel frattempo, la startup sta raccogliendo capitali da investitori di venture capital. Recentemente, Distributional ha annunciato di aver chiuso un round di finanziamento seed da 11 milioni di dollari, guidato da Martin Casado di Andreessen Horowitz, con la partecipazione di Operator Stack, Point72 Ventures, SV Angel, Two Sigma e investitori privati.

Scott Clark ha dichiarato:

“Speriamo di creare un ciclo virtuoso per i nostri clienti. Con un miglior testing, le squadre avranno maggiore fiducia nel deploy dell’IA nelle loro applicazioni. Man mano che le aziende implementano sempre più IA, ne vedranno crescere l’impatto in modo esponenziale. E, a sua volta, applicheranno l’IA a problemi sempre più complessi e significativi, che richiederanno ancora più test per garantirne la sicurezza, l’affidabilità e la protezione”.