TextQL visa adicionar inteligência baseada em IA aos dados de negócios

Mark Hay e Ethan Ding aspiram transformar todas as decisões corporativas em decisões baseadas em dados. Um objectivo ambicioso, de facto, mas o seu optimismo inabalável decorre da sua crença no poder dos dados para impulsionar escolhas informadas.

Hay e Ding são os cofundadores da TextQL, uma plataforma que conecta a pilha de dados existente de uma empresa a grandes modelos de linguagem nos moldes do ChatGPT e GPT-4 da OpenAI. A ideia, dizem eles, é dar às equipes de negócios a capacidade de fazer perguntas sobre seus dados sob demanda, aproveitando ferramentas que – nas palavras de Hay – “compreendem os ‘substantivos’ e a semântica de suas equipes”.

Ao longo dos últimos quinze anos, os principais executivos especializados na gestão de dados foram enganados por promessas vazias. Um número significativo de diretores de dados das empresas Fortune 500 tem um forte desdém pelo termo “autoatendimento”, conforme relatado por Chris Hay, CTO da TextQL. Apesar de terem aproximadamente 400.000 cientistas de dados na sua equipa, estas organizações ainda gastam uma quantidade substancial de tempo a satisfazer pedidos de dados individualizados, o que representa quase metade da sua carga de trabalho. Esta situação levou a inúmeras disputas entre as equipas de negócios devido a inconsistências na forma como determinados termos são representados em diferentes bases de dados, resultando em períodos prolongados de diminuição da eficiência.

Anteriormente, um engenheiro da equipe de aprendizado de máquina do Facebook, John Hay, juntamente com David Ding, que anteriormente fazia parte da equipe de dados da Bessemer Venture Partners e gostava de analogias com jardinagem, conceberam que poderiam desenvolver uma alternativa mais eficaz.

Em 2022, o esforço foi iniciado por meio do TextQL, que emprega um modelo de dados que alinha o repositório de informações de uma organização com os “substantivos” que denotam a empresa de um cliente em seu vernáculo-como termos que incluem “pedido”, “produto”, “fornecedor, ”“unidade de manutenção de estoque (SKU)” e “estoque.

TextQL é capaz de se conectar com ferramentas de business intelligence e direcionar os usuários para painéis pré-existentes sempre que uma consulta for feita anteriormente. Além disso, pode acessar informações de catálogos de dados empresariais, inclusive aqueles fornecidos pela Alation, segundo Hay. Além disso, TextQL pode examinar notas armazenadas em plataformas como Confluence ou Google Drive.

TextQL permite que os usuários façam perguntas a um chatbot, incluindo solicitações de informações como “Exibir um catálogo de remessas atrasadas” e “Identificar os centros de distribuição que exibem a densidade mais significativa”. Além disso, por meio de um recurso de automação, o TextQL é capaz de executar tarefas, como enviar e-mails aos supervisores sobre descobertas de dados específicos.

Num cenário financeiro caracterizado pela escassez e recursos, a nossa plataforma concede aos líderes empresariais capacidades extraordinárias através de uma única interface unificada”, observou Hay.

TextQL atualmente enfrenta a concorrência de players proeminentes da indústria, como Palantir e C3.ai. No entanto, com uma lista impressionante de clientes abrangendo vários setores, incluindo saúde, biotecnologia, finanças, manufatura e mídia, a TextQL possui uma receita anual recorrente na “faixa de seis dígitos”. Isso solidifica sua posição nos próximos anos.

Embora a actual crise económica tenha tido algum impacto nas empresas, o software da nossa empresa tornou-se cada vez mais popular devido à sua capacidade de aumentar a produtividade com níveis reduzidos de pessoal. Nossa equipe é composta por empreendedores experientes que foram apoiados por capital de risco no passado e acreditamos que esta combinação única de habilidades e conhecimentos nos diferencia de outros no setor.

Em relação ao financiamento de capital de risco, TextQL, composto por aproximadamente dez indivíduos, obteve um total de US$ 4,1 milhões por meio de rodadas de pré-lançamento e de lançamento lideradas por Neo e DCM, com contribuições adicionais de vários investidores, como Unshackled Ventures, Worklife Ventures, PageOne Ventures , FirstHand Ventures e Fundo Indicador.

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