Stack AIの共同創業者であるAntoni RosinolとBernardo Aceitunoは、2022年MITの博士課程を修了しました。この時期、大規模な言語モデルが一般的になりつつありました。ChatGPTは年末に世界に公開されますが、それ以前から、彼らは企業の中でデータとモデルを専門知識や経験なしに組み合わせるという問題を認識し、それを変えたいと考えていました。

卒業後、彼らはサンフランシスコに移り、Y CombinatorのWinter 23コーホートに参加し、Stackを立ち上げ、アイデアを磨きました。現在、同社は、低コードのワークフロー自動化ツールを開発しており、チャットボットやAIアシスタントなどのAI駆動のワークフローの構築を支援しています。今のところ、同社は300万ドルを調達しています。

同社のプラットフォームを利用すると、異なるツールを連携させる必要のあるワークフローを構築できます。データソースやLLMsを連携することに焦点を当てており、これにより強力なワークフロー自動化を実現できます。また、他の多くのツールや機能も提供しており、複雑なビジネスプロセスを自動化することが可能です。

具体的には、コンポーネントをワークフローキャンバスにドラッグすることが含まれます。これには、Google DriveなどのデータソースやLLM、トリガーコンポーネントやアクションコンポーネントなどの他のワークフローコンポーネントが通常含まれ、これにより、顧客はコーディングをほとんど行わずに生成的AIプログラムを作成できます。コーディングそのものはAI駆動ではありませんが、ワークフロー内のタスクはしばしば、スムーズに機能するようにいくつかの手作業コーディングが必要となる場合があります。

彼らの初期の顧客のいくつかは医療業界にあり、Aceitunoは、医師や患者を巻き込むアプリケーションには慎重である必要があると認めています。特に、内部データソースが常に信頼性がなく、相互に矛盾するか時代遅れの情報を含んでいる可能性があるときはそうです。

そのような場合、品質の問題を医師などの人間の専門家に依存することが重要です。さらに保護のために、回答ごとにソースの引用を含めており、医療専門家が回答を受け入れる前にソースを確認できるようにしています。

それにもかかわらず、ゴミを入れてしまい、引用もゴミになる可能性があると語っており、そのため、これらのアシスタントがプロセスを完全に引き受けないことが必要であると述べています。

MIT出身でスタートアップを立ち上げたRosinolは、YCに参加したことで、事業面や顧客と協力してスタートアップのアイデアを磨く方法を理解するのに役立ったと述べています。

「私たちは、より開発者が焦点を当てられた初期バージョンのこのAPIから始めました。最初はAIを使用してRFP回答を自動化したり、セールスを自動化したりするアイデアとともに、いくつかのクライアントで始めました。しかし、顧客と協力することで、真の挑戦がモデルのトレーニングではなく、これらの言語モデルとデータソースを効果的にクエリし、接続することにあることが非常に明らかになりました」と述べています。

現在、同社は6人の従業員を擁していますが、エンジニアや営業やマーケティングのプロを募集しています。

300万ドルの投資は約1年前に終了しました。投資家には、Gradient Ventures、Beat Ventures、True Capital、Lambda Labs、Y Combinator、Soma Capital、Epakon Capitalなどが含まれています。