La gente de la industria habla de IA “proactiva” todo el tiempo.
Agentes que adivinan lo que quieres incluso antes de que tú lo hagas.
Anticiparse a las necesidades. Cumplirlos.
Sin esperas.
Suena a ciencia ficción, pero una startup en realidad lo está construyendo.
Introduzca IrisGo.
Aprender haciendo
El AI Fund de Andrew Ng lideró una ronda inicial de 2,8 millones de dólares para esta empresa a principios de este año.
Está invertido.
¿La premisa? Un compañero de escritorio que vive en su PC.
Aprende su flujo de trabajo diario.
Luego automatiza las piezas aburridas.
No se requieren indicaciones.
O al menos limitados.
Jeffrey Lai cofundó la cosa.
Solía trabajar en Apple.
¿Específicamente? La versión china de Siri.
Un guiño sutil a su trabajo anterior:
“Iris” es simplemente “Siri” escrito al revés.
¿Inteligente? Sí.
¿Eficaz? Es difícil de decir.
Pero la mecánica central es sencilla.
Muestre el software una vez.
Él mira.
Recuerda.
Lo vuelve a hacer.
Ejecuciones de café y código
Lai lo demostró recientemente para TechCrunch.
Quería un café.
No metafóricamente.
Un café con leche de Philz.
Una cadena popular en el Área de la Bahía.
Hizo clic en el sitio.
Seleccionó la bebida.
Escribí la información de la tarjeta.
Se hizo clic en comprar.
IrisGo registró cada paso.
Luego le pidió al agente que lo hiciera solo.
Lo hizo.
Obedientemente.
¿Pero quién necesita un robot para comprar café?
Nadie realmente.
Ese es solo el tutorial.
El verdadero objetivo es el infierno de los trabajadores de cuello blanco.
Los interminables correos electrónicos.
El procesamiento de facturas.
Construcción de informes.
Documento resumen.
Iris tiene una biblioteca de “habilidades”.
Flujos de trabajo precargados para las cosas mundanas.
Pero también aprende de los movimientos del mouse.
Tu teclado hace clic.
Detecta patrones en tu caos.
Hay muchas tareas repetitivas… El trabajo de oficina asistido por IA aún puede parecer increíblemente manual.
Ese es el discurso de Lai.
Los modelos actuales de IA son poderosos, sin duda.
¿Pero hablar con ellos? Manual.
Repetitivo.
Agotador.
El objetivo es la autonomía.
Tú manejas las grandes ideas.
El robot se encarga del trabajo administrativo de rencor.
Privacidad y pedigrí
Hay un problema.
O tal vez una característica.
La mayor parte de la IA se come sus datos en la nube.
IrisGo procesa muchas cosas en tu propio dispositivo.
El procesamiento local significa una mayor privacidad.
Aunque sigue siendo híbrido.
El trabajo realmente pesado va a la nube.
Lai promete que es seguro.
Cifrado de extremo a extremo.
Sólo cuando dices explícitamente que sí.
La confianza es difícil en la IA.
Entonces Lai tomó prestada algo de credibilidad.
Es un alumno de Carnegie Mellon.
También lo es Andrew Ng.
Se conectaron a través de esa red de antiguos alumnos.
Demostración del producto.
A Ng le gustó lo suficiente como para liderar la ronda.
Nvidia también los respaldó.
Google los respaldó.
Es útil conocer personas en los círculos adecuados.
¿El software aguanta?
Sólo el tiempo lo dirá.
¿Pero por ahora?
Es simplemente aprender a pedir tu café con leche.
Quizás ahí es donde comienza toda revolución.
Quizás no lo sea.
