Jared Zhao 在加州大学伯克利分校就读期间，最初对数据分析产生了兴趣，因为他被其将原始数据转化为故事的能力所吸引。2021年，Zhao 创立了他的第一家数据分析初创公司 Polyture。然而，一年后生成式 AI 的进步让 Zhao 意识到，Polyture 所构建的产品对于 ChatGPT 时代之后的用户来说过于复杂，因此他决定调整方向。
结果是 Athenic AI，一家利用 AI 为企业跨所有数据源运行数据分析的公司。创始人兼首席执行官 Zhao 表示，Athenic 的产品旨在成为组织数据库的中枢神经系统，公司内的任何人都可以使用它，无论其编程或数据经验如何。
Zhao（上图居中者）补充说，Athenic 的设计具有灵活性，能够与企业合作，使其 AI 理解公司的“隐性知识”、关键绩效指标（KPIs）或内部术语，从而为 AI 提供运行适当分析所需的上下文。
AI 驱动系统提取的每个数据报告都包含对 AI 如何解读数据的说明，这使用户更容易发现潜在错误并向 AI 模型提供反馈。Zhao 补充说，这有助于提高透明度；虽然他们希望 AI 尽可能接近 100% 的准确率，但人类数据分析师也无法达到 100% 的准确率。
“即使系统出错，它也知道自己可能出错了，并会向用户解释为什么它认为可能会出错，”Zhao 说。“这正是优秀的数据分析师所做的。他们不仅给你报告或图表，还会提供一个执行摘要，解释你应如何解读这些数据以及他们是如何进行分析的。”
该公司成立于 2022 年，并于 2022 年夏季推出其产品。自推出以来，Athenic 已成功签约从小型初创企业到大型企业的各类客户，包括 Additel 和 PMC。Zhao 表示，公司通过外展销售线索找到了许多小型客户，但其大多数企业客户来自主动咨询。
总部位于旧金山的 Athenic 现在宣布完成由 BMW i Ventures 领投、TenVC、Scrum Ventures 和 Stage 2 Capital 等参与的 430 万美元种子轮融资。Zhao 表示，这笔资金将用于招聘和构建新的技术能力。
“如今，用户提出问题并从系统中提取他们想看到的洞察，”Zhao 说。“但也存在另一种情况：数据本身蕴含某些洞察，我们将在用户提问之前就建议给他们。”
BMW i Ventures 的董事总经理 Samantha Huang 告诉 TechCrunch，她以某种随机的方式了解到 Athenic。Huang 表示，她的公司决定更好地了解整个 AI 初创生态系统，并通过联系尽可能多的 AI 初创公司来“全面探索”，以获取整体氛围评估。
Athentic 就是其中之一。黄表示，该公司之所以在数据分析公司中脱颖而出，是因为它帮助企业将 AI 模型配置好，并融入企业特定的上下文和知识。
她说：“许多公司会使用这些通用的、商业化的基础模型，但问题在于，如果你不了解客户环境中数据的样子，从技术角度来看，这些模型其实相当‘笨’。”“Jared 采取了一种新方法，将知识图谱与基础模型相结合，从而解决了这一问题。”
数据分析市场拥挤不堪，随着生成式人工智能的进步以及更多公司试图利用人工智能改善其数据的管理和使用，这一局面可能会愈发激烈。Databricks仅是该领域的一个例子，该公司已筹集超过190亿美元的风险投资，目前估值达620亿美元。此外，还有众多专注于数据存储和优化的公司，它们可以轻松扩展至这一领域。
赵认为，该公司高度重视用户体验并确保 AI 模型具备恰当的企业上下文，这一做法使其脱颖而出。
赵说：“我们认为，尽管所有数据在技术上都是可用的，但仍有太多企业在缺乏适当知识的情况下运营。高层管理人员有时并非出于无知，而是经常处于盲目决策的状态，而这正是我们真正希望解决的问题。”