Bienvenido a Startup Spotlight de Snowflake, donde preguntamos a los fundadores de startups sobre los problemas que están resolviendo, las aplicaciones que están creando y las lecciones que han aprendido durante su delirio como startup. En esta estampado, conoce EmergeGen IA Los cofundadores Allan Beechinor, Niamh Parker y Chris Harrison aprenderán cómo están utilizando su experiencia en gobernanza y cumplimiento de datos, tecnología constitucional e inteligencia sintético integrada para convertir el cumplimiento normativo en un trampolín para la transformación empresarial.
Como fundadores, ¿qué les inspira?
Nos inspira el poder transformador de la IA para resolver algunos de los desafíos más complejos en el gobierno de datos, el cumplimiento y la toma de decisiones empresariales. Nuestra visión es cerrar la brecha entre las tecnologías avanzadas de IA y las deyección empresariales del mundo actual, garantizando que la IA no sea solo una aparejo sino un habilitador decisivo para el crecimiento empresarial y la precisión regulatoria.
¿Qué problema pretende resolver EmergeGen?
Los métodos tradicionales de procesamiento de datos no pueden escalarse de modo efectiva para encargar el crecimiento exponencial de correos electrónicos, transcripciones de videos, registros de chat y documentos de cumplimiento, lo que deja información valiosa sin explotar adecuado a las limitaciones de procesamiento. EmergeGen AI crea los canales de datos para homogeneizar todos los datos empresariales, incluidos los datos no estructurados, e incorporarlos a Snowflake para que puedan estar de moda para mejorar la inteligencia empresarial y alinear la automatización impulsada por la IA con las deyección comerciales, las regulaciones de la industria y los estándares de seguridad de los datos.
¿Qué lo convenció de atracar el problema de preparar los datos fragmentados para la IA y qué le hace fiarse en que su equipo es el adecuado para resolverlo?
Nuestro delirio comenzó con experiencia de primera mano sobre las ineficiencias en la mandato de datos empresariales no estructurados y las oportunidades perdidas de conocimiento y automatización. Allan, nuestro estratega cabecilla de IA, estaba trabajando en la automatización del cumplimiento impulsada por la IA y vio el abrumador esfuerzo manual requerido para las auditorías regulatorias, donde los sistemas tradicionales no lograban clasificar ni procesar con precisión la mayoría de los datos no estructurados. Nuestra CMO, Niamh, tiene más de 20 abriles de experiencia en marketing y patentes legales y reconoció los crecientes riesgos del sesgo de la IA y las brechas de cumplimiento en la toma de decisiones automatizada. Nuestro director ejecutor, Chris, aprovechando décadas de liderazgo empresarial, vio la aprieto de soluciones de IA escalables que se integraran perfectamente en los ecosistemas empresariales existentes.
Ahora, en EmergeGen, utilizamos nuestra sinergia única de habilidades para desarrollar soluciones impulsadas por IA que no solo son de vanguardia sino además prácticas, transparentes y alineadas con los desafíos comerciales del mundo actual. Allan aplica su experiencia en optimización de modelos de IA y automatización del cumplimiento, garantizando una clasificación y detección de riesgos de suscripción precisión. Niamh garantiza que nuestros marcos de IA estén diseñados éticamente, cumplan con la ley y estén alineados con los principios de IA centrados en el ser humano. Y Chris impulsa la admisión empresarial estratégica de la IA, garantizando que las soluciones sean escalables, rentables y fácilmente implementables en las empresas Fortune 1000.
¿Qué es lo interesante que estás haciendo con los datos?
Uno de los avances más impactantes que estamos logrando en el procesamiento de datos es nuestro ámbito de gráficos de conocimiento impulsado por IA, que organiza datos empresariales no estructurados en relaciones estructuradas e interconectadas. Este enfoque alivio la capacidad de búsqueda, el seguimiento del cumplimiento y la comprensión contextual en grandes conjuntos de datos.
Al exprimir modelos de transformadores ajustados, registro de entidades basado en inteligencia sintético y clasificación impulsada por formación automotriz, nuestro sistema extrae automáticamente metadatos, identifica relaciones secreto y permite a las organizaciones obtener información procesable a partir de fuentes de datos no estructurados, como correos electrónicos, contratos e interacciones con clientes. Esta innovación alivio la accesibilidad y la gobernanza de los datos, lo que permite a las empresas categorizar, recuperar y analizar información a escalera de modo eficaz, al tiempo que respalda el cumplimiento, la mandato de riesgos y la toma de decisiones estratégicas.
¿Qué papel ha desempeñado Snowflake Native App Framework a la hora de aguantar su producto al mercado?
Snowflake Native App Framework ha sido fundamental para permitirnos ofrecer soluciones de gobierno de datos escalables e impulsadas por IA directamente internamente de entornos empresariales. Desarrollamos Data Central, nuestra plataforma insignia, aprovechando la infraestructura segura y flexible de Snowflake. Conveniente a que el procesamiento ocurre directamente en Snowflake, nuestros clientes pueden analizar grandes cantidades de documentos, correos electrónicos, registros y otros datos no estructurados sin tener que moverlos fuera de su entorno Snowflake. Y con soporte para cargas de trabajo en contenedores, podemos implementar modelos sofisticados de IA y procesos de computación intensiva internamente del entorno Snowflake, lo que permite la procedencia de metadatos en tiempo actual, la detección de riesgos y flujos de trabajo de gobernanza automatizados.
El ámbito de aplicación nativa Snowflake nos permitió optimizar nuestro proceso de mejora de productos y disminuir el tiempo de comercialización de nuestras soluciones de gobernanza de datos de IA. El ámbito proporciona un entorno de prueba totalmente integrado y un flujo de trabajo de desarrollador optimizado, para que podamos centrarnos en el mejora de aplicaciones e iterar rápidamente. Hemos libertino posibles internos para centrarnos en el mejora de modelos de IA, la automatización del cumplimiento y las mejoras impulsadas por el cliente en puesto de encargar la infraestructura backend.
Otro beneficio del ecosistema de Snowflake: Data Central se integra con herramientas de datos empresariales líderes, incluidas Snowflake Cortex AI, Claude, Collibra, Power BI y Azure, para crear un enfoque unificado para la mandato de datos. Esta interoperabilidad permite a las organizaciones centralizar el gobierno de datos, mejorar la visibilidad de los datos no estructurados y mejorar el seguimiento del cumplimiento, todo internamente de su infraestructura existente.
¿Cómo ha influido el trabajo con Snowflake en la logística de crecimiento y mejora de EmergeGen?
Trabajar con Snowflake nos permitió relacionarnos con grandes empresas, incluidas industrias reguladas, donde la seguridad y el cumplimiento son las principales prioridades. Hemos podido acortar los ciclos de ventas y medrar de modo eficaz con un equipo de ventas e ingeniería eficaz, respaldado por la plataforma administrada de Snowflake.
Por otra parte, Snowflake Marketplace nos proporciona un canal de distribución directo a los clientes de Snowflake. Podemos anunciar, traicionar e implementar nuestra aplicación sin las complejidades del aprovisionamiento de infraestructura externa. Los clientes tienen paso a pruebas de supermercado y a una implementación perfecta, lo que alivio drásticamente la eficiencia de la incorporación. Podemos poner las soluciones de IA en manos de nuestros clientes antiguamente, lo que significa que pueden comenzar a usarlas y obtener valía más rápido.
Como fundadores de startups, ¿qué opinan sobre el panorama de la IA que cambia rápidamente?
Vemos varias tendencias que están dando forma al futuro de la IA empresarial. Una de ellas es la longevo especialización de los modelos de IA para industrias enormemente reguladas; Otra es la alivio de la eficiencia con modelos de IA que requieren menos potencia computacional y al mismo tiempo mantienen una suscripción precisión.
En términos de innovaciones en IA para el gobierno de datos, hay cosas como modelos de habla pequeño (SLM, por sus siglas en inglés) que están optimizados para aplicaciones de dominios específicos que pueden proporcionar modelos de IA enormemente eficientes y de desestimación computación adaptados a los desafíos empresariales, lo que los hace ideales para entornos regulatorios de detención peligro. Las arquitecturas híbridas de IA y la automatización del cumplimiento impulsada por IA están revolucionando los informes regulatorios y los modelos de predicción y evaluación de riesgos.
Como fundadores, además es interesante ver el impacto de la IA en la logística de los inversores. Cuando nos relacionamos con inversionistas, mantenemos conversaciones sobre decisiones explicables de IA, sobre el uso de la IA para aplicaciones comerciales del mundo actual en puesto de modelos experimentales, sobre la supervisión humana de la IA en los procesos de toma de decisiones, y siempre sobre la gobernanza de datos y el cumplimiento de la seguridad.
Obtenga más información sobre las soluciones de EmergeGen en emergegen.ai. Si es una startup que está desarrollando Snowflake, consulte el Software Snowflake para Startups para obtener información sobre cómo Snowflake puede respaldar sus objetivos y asegúrese de ingresar al Desafío de inicio de copo de cocaína 2026!