AI部署困境与Pienso的无代码解决方案
尽管AI是当下的热门话题，但企业实际部署仍面临诸多挑战。标普全球2023年调查显示，约半数已投产AI项目的企业仍处于试点或概念验证阶段，主要受限于数据管理、安全及计算资源等问题；另有约半数受访企业表示未来五年内尚不具备实施条件。
针对这些痛点，ML Hub、Kore.ai、Viso等新兴产品相继涌现。其中，由麻省理工学院校友Birago Jones和Karthik Dinakar创立的Pienso平台，旨在让非技术人员无需编写代码即可构建和部署AI模型。
源于MIT研究的商业化实践
Pienso的诞生源于创始人在MIT媒体实验室的一次课堂项目经历。当时他们试图开发社交媒体欺凌内容审核工具，却发现因缺乏青少年俚语数据导致模型失效。这一经历让他们意识到：必须让领域专家（如青少年）直接参与模型训练。此后，两人将这些工具商业化，打造出专为研究人员、营销人员及客服团队设计的AI套件，帮助拥有数据但缺乏技术资源的团队进行结构化分析。
CEO Birago Jones指出，当前AI讨论多被大语言模型主导，但单一模型无法胜任所有任务。要充分发挥AI在业务流程和客户互动中的潜力，各领域专家都应具备训练和调整专属模型的能力。
灵活部署与隐私安全保障
Pienso引导用户对预调优开源或自定义模型的数据进行标注训练。该平台支持云端或本地部署，既可通过API与企业系统集成，也可在无第三方服务环境下独立运行，确保数据安全。
目前，英国广播公司Sky正利用Pienso分析客户服务通话，某美国政府机构也将其用于非法武器追踪监控测试。Jones强调，灵活的无代码界面允许团队使用自有数据训练模型，这不仅缓解了隐私担忧，还能精准捕捉企业独特的业务细微差别。
获1000万美元A轮融资加速发展
Pienso采用基于模型数量的年度许可费模式，定价策略鼓励客户前期低成本测试，确认价值后再扩大投入。这种模式成功吸引了资本关注，近日公司在Latimer Ventures领投，Gideon Capital、SRI、Uncork及Good Growth Capital参投的A轮融资中筹集1000万美元，累计融资达1700万美元。
新资金将用于扩充销售、营销及客户成功团队，招募工程人才并开发新功能。投资方Latimer Ventures表示，Pienso的独特之处在于赋能最了解数据的领域专家，推动由问题解决者构建更智能、更具场景针对性的AI模型，真正实现AI民主化。