¿Qué startups de aprendizaje automático tienen más probabilidades de convertirse en empresas multimillonarias?

Leer: Cinco de las mejores nuevas empresas de aprendizaje automático en este momento

El aprendizaje automático ha explotado en los últimos años y ahora es ampliamente considerado como una de las tecnologías disruptivas del momento. El año pasado, Gartner lo nombró una de las tendencias tecnológicas clave para observar, colocándolo en la cima de su Hype Cycle, prediciendo de dos a cinco años hasta la adopción general. Y muchos dirían que ya está allí, con numerosas nuevas empresas que aprovechan sus capacidades predictivas y de resolución de problemas, y muchas empresas más grandes interesadas en aprovechar sus tecnologías. Aquí hay cinco de las mejores nuevas empresas de aprendizaje automático del momento:

El fin de los correos electrónicos rebeldes

Todos conocemos esa sensación de hundimiento cuando acabas de enviar un correo electrónico, solo para darnos cuenta de que se lo enviaste a la persona o personas equivocadas. Y es aún peor cuando el correo electrónico en cuestión contiene información confidencial o incriminatoria. Puede perder su negocio, hacerlo vulnerable a los ataques cibernéticos o exponerlo a demandas legales. Sin mencionar la vergüenza y el daño a la reputación que puede enfrentar en la parte superior. Ahora, CheckRecipient, una empresa emergente con sede en Londres, ha encontrado una solución, utilizando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para comprender cuándo se envía un correo electrónico a un destinatario no deseado y lo alerta en tiempo real. Ya han visto una rápida expansión en Londres y acaban de cerrar una ronda de financiación de $ 2.7 millones para expandirse internacionalmente.

Luchando contra la muerte con ciencia de datos

La atención médica es posiblemente una de las industrias más complejas, desafiantes y costosas que existen. Los proveedores y los profesionales están casi siempre a la zaga, manejando las enfermedades y las condiciones de salud de manera reactiva, a menudo sin toda la información que necesitan para brindar la atención más adecuada. Este es el problema que KenSci, con sede en Seattle, está resolviendo, utilizando el aprendizaje automático para predecir no solo quién se enfermará, sino también qué tan enfermos se enfermarán y ayudarán a coordinar su atención de manera más efectiva. Lo hace extrayendo datos de una variedad de fuentes, incluidos dispositivos de pacientes, registros médicos y públicos electrónicos para identificar patrones y predecir la salud futura. Ya se está utilizando en 11 sistemas de salud en los EE. UU. Para tratar enfermedades como el cáncer, la sepsis y los ataques cardíacos. El negocio también acaba de recaudar $ 8,5 millones en su ronda de inversión de la Serie A.

Clonación de los mejores vendedores (¡bueno, casi!)

Cada equipo de ventas tiene ese mejor desempeño, que siempre rompe los objetivos y deja a sus colegas en el polvo. A los gerentes de ventas les encantaría clonarlos, tomar cualquier magia negra que estén haciendo y hacer que todos lo hagan. Los resultados estarían por las nubes. Desafortunadamente, rastrear lo que hace que los mejores vendedores sean tan exitosos ha sido notoriamente difícil, lo que significa que los gerentes operan efectivamente en la oscuridad. Ahora, la nueva empresa People.ai de San Francisco ha cambiado el juego, utilizando algoritmos de aprendizaje automático para rastrear datos a través de correos electrónicos, calendarios, llamadas telefónicas, WebEx, herramientas de conferencia y otras fuentes de datos para identificar los factores que conducen al éxito. Esto se puede usar para crear coaching personalizado para otros miembros del equipo para que sepan cómo abordar cada interacción con clientes potenciales. Lo que significa no más conjeturas.

Máquinas de enseñanza para leer la escritura a mano

Todos estamos acostumbrados a la tecnología de búsqueda que nos permite escanear rápidamente miles de millones de documentos, palabras y frases para encontrar lo que necesitamos. Pero hay un bolsillo de información que hasta ahora ha permanecido impenetrable: la escritura a mano. Hasta ahora, ha sido imposible para las computadoras leer y buscar guiones escritos a mano, lo que significa que la información contenida en estos documentos está en peligro de perderse u olvidarse para siempre. Para superar este enorme desafío, SearchInk está desarrollando la tecnología de reconocimiento de texto escrito a mano, que utiliza el aprendizaje automático para convertir la escritura manual en formatos legibles por máquina. Si bien la tecnología aún no está disponible, la startup con sede en Berlín ha prometido un anuncio este año sobre hacer que la tecnología sea accesible para su uso. ¡Esperamos escuchar más!

Lucha contra el fraude en línea y el delito cibernético

El delito cibernético y el fraude se encuentran entre las mayores amenazas para los consumidores de nuestra era, y la Oficina de Estadísticas Nacionales (ONS) reveló que hubo casi seis millones de casos en Inglaterra y Gales el año pasado. No solo son un peligro para los consumidores, también son un gran problema para las empresas que pierden clientes e ingresos debido a cuentas pirateadas y transacciones fraudulentas. Pero la lucha ha comenzado y Sift Science es una de las nuevas empresas más innovadoras que nos ayuda a mantenernos seguros en línea. Su sistema funciona mediante el aprendizaje automático para reconocer 16,000 señales de fraude, que se actualizan constantemente en tiempo real, en respuesta a las nuevas tendencias y amenazas. El sistema señala posibles problemas sin la necesidad de intervención manual, lo que permite identificar y resolver el fraude antes de que ocurra. El atuendo con sede en San Francisco ya lo utilizan marcas como Airbnb, Yelp y Indeed, y acaba de recaudar 30 millones de euros en una serie C de financiación de riesgo.

Para obtener más información sobre las tecnologías innovadoras que están cambiando el mundo, consulte nuestros blogs sobre chatbots , drogas inteligentes e insurtech en 2017 .

Bueno, daré mi lista personal aquí:
– Gelatina (gelatina)
– Rocket Fuel, aunque su capitalización de mercado es de 2.06 B :
Rocket Fuel Inc.
– Parse.ly
– Estar atento
– HubSpot (empresa)
– SimpleReach
– BigML

Creo que @siftscience también puede estar en esta lista. Su lema “sin reglas, solo datos” realmente define el núcleo del producto. Los sistemas actuales de lucha contra el fraude dependen demasiado de la intervención humana. Los comerciantes no deberían estar preocupados por combatir el fraude, sino por vender más de sus productos, muchos comerciantes tienen un grupo de personas que administran el sistema antifraude, creando reglas para analizar transacciones y esto está sujeto a errores humanos. El uso de ML para aumentar este problema continuo y cambiante es solo la alternativa que todos necesitan en este momento. Si siguen encontrando formas para que su algoritmo aprenda de manera rápida y efectiva, pueden obtener una participación bastante grande en el mercado de comercio electrónico.

Recientemente invertí en Bright * Sun aquí en Londres, Reino Unido. Bright * Sun está utilizando algoritmos inteligentes en datos sueltos para ayudar a las empresas de capital riesgo y las empresas de capital privado a encontrar el flujo de negocios y monitorear sus carteras más rápido y mejor. La parte única de su oferta es que es la única plataforma para emparejar el análisis y el abastecimiento algorítmico, mientras que otros simplemente consolidan o agregan datos. vea más sobre por qué invertí aquí: Bright * Sun: por qué invertimos y por qué debería intentarlo

1. Ayadsi – Ayasdi | Descubrimiento automático de información
2. Skytree – Inicio – Skytree – Aprendizaje automático sobre Big Data para el análisis predictivo

Mía.
http://www.intelligenttechnologies.org
Somos únicos, y mejores, porque abordamos los grandes datos como GRAN CONOCIMIENTO a través de una tecnología central de procesamiento cognitivo que proporciona una lógica similar a la humana para la máquina.
¡En Silicon Valley criando a Caín para el cerebro!

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