大多数企业难以从数据中提取价值。Forrester 报告显示，平均每家企业有 60% 至 73% 的数据未被用于分析，主要因数据孤立或受技术、安全限制，导致应用分析工具困难甚至不可能。
Anna Pojawis 和 Tyler Maran 曾就职于 Y Combinator 支持的 Hightouch（数据同步平台）和 Fair Square（健康保险工具）。发现许多公司因工程障碍被“排除”在分析策略之外后，他们创立了 OmniAI，致力于解决数据价值转化难题。
Maran 指出：“尤其是医疗和金融等受监管行业，从业者长期与数据分析作斗争。目前多数企业数据（如销售通话、文档、Slack 消息等）不适合直接入库，且现成数据模型难以满足其规模需求。”
OmniAI 是一套将非结构化企业数据转化为 AI 可理解内容的工具集。它与 Snowflake、MongoDB 等数据存储及数据库同步，对内部数据进行预处理，并允许企业运行自选模型（如大语言模型）进行处理。所有工作均在客户云环境、OmniAI 私有云或本地环境中执行，以增强安全性。
Maran 表示：“未来十年，大语言模型将成为公司基础设施不可或缺的一部分，集中托管所有内容符合逻辑。”
开箱即用，OmniAI 集成了 Meta Llama 3、Anthropic Claude、Mistral Large 及 Amazon AWS Titan 等模型，支持自动脱敏及构建 AI 驱动应用等场景。客户通过 SaaS 合同在其自有基础设施上管理模型。
目前项目处于早期阶段。OmniAI 最近完成 320 万美元种子轮融资，估值达 3000 万美元，由 FundersClub 领投。公司已拥有 Klaviyo、Carrefour 等 10 家客户，预计 2025 年年度经常性收入（ARR）将达 100 万美元。
Maran 强调：“我们团队精简，身处快速增长的行业。我们的判断是，未来公司将选择在现有基础设施旁运行模型，而模型提供商将更多专注于向云厂商授权模型权重。”