Хотите более умное понимание в вашем почтовом ящике? Подпишитесь на наши еженедельные информационные бюллетени, чтобы получить только то, что имеет значение для искусственного интеллекта предприятия, данных и лидеров безопасности. Подписаться сейчас
Dust, двухлетняя платформа искусственного интеллекта, которая помогает предприятиям построить агенты по искусственному искусству, способные завершить целые рабочие процессы, достигли 6 миллионов долларов в годовом доходе-в шесть раз больше, чем на 1 миллион долларов всего год назад. Быстрый рост компании сигнализирует об изменении внедрения ИИ предприятия от простых чат -ботов к сложным системам, которые могут предпринять конкретные действия в бизнес -приложениях.
В четверг стартап, расположенный в Сан-Франциско, объявил, что он был выбран в рамках экосистемы «Powered By Claude» от Anpropic, подчеркивая новую категорию компаний искусственного интеллекта, строящих специализированные корпоративные инструменты на вершине моделей пограничного языка, а не для разработки своих собственных систем ИИ с нуля.
«Пользователи хотят больше, чем просто разговорные интерфейсы»,-сказал Габриэль Хьюберт, генеральный директор и соучредитель Dust, в интервью VentureBeat. «Вместо того, чтобы генерировать черновик, они хотят автоматически создавать фактический документ. Вместо того, чтобы получать резюме встречи, им нужны записи CRM, обновленные без ручного вмешательства».
Платформа Dust выходит далеко за пределы инструментов AI в стиле чат-бот, которые доминировали в раннем принятии предприятий. Вместо того, чтобы просто отвечать на вопросы, агенты искусственного интеллекта Dust могут автоматически создавать проблемы GitHub, запланировать встречи календаря, обновлять записи клиентов и даже толкание обзоров кода на основе внутренних стандартов кодирования-все при сохранении протоколов безопасности корпоративного класса.
Как агенты искусственного интеллекта превращают звонки по продажам в автоматические билеты GitHub и обновления CRM
Подход компании становится ясным благодаря конкретному примеру, описанному Хубертом: торговой компании по бизнесу, использующей несколько пылевых агентов для обработки транскриптов по продажам. Один агент анализирует, какие аргументы продаж резонировали с потенциальными клиентами, и автоматически обновляет битвы в Salesforce. Одновременно другой агент идентифицирует запросы на функции клиента, отображает их на дорожную карту продукта и в некоторых случаях автоматически генерирует билеты GitHub для небольших функций, которые считаются готовыми к разработке.
«Каждый транскрипт вызовов будет проанализирована несколькими агентами», — пояснил Хьюберт. «У вас будет агент оптимизатора с бит -карт с продаж, который будет рассмотреть аргументы, которые сделал продавец, который был мощным и, похоже, резонирует с перспективой, и это пойдет и придет в процесс на стороне Salesforce».
Этот уровень автоматизации включен протоколом контекста модели (MCP), новым стандартом, разработанным Anpropic, который позволяет системам искусственного интеллекта безопасно соединяться с внешними источниками данных и приложениями. Гийом Принсен, глава EMEA в Anpropic, назвал MCP «как разъем USB-C между моделями ИИ и приложениями», что позволяет агентам получить доступ к данным компании при сохранении границ безопасности.
Почему Claude и MCP питают следующую волну автоматизации AI Enterprise AI
Успех пыли отражает более широкие изменения в том, как предприятия приближаются к реализации ИИ. Вместо создания пользовательских моделей, такие компании, как Dust, используют все более способные модели фундамента — особенно Suite Antropic Claude 4 — и объединяют их со специализированным программным обеспечением для оркестровки.
«Мы просто хотим предоставить нашим клиентам доступ к лучшим моделям», — сказал Хьюберт. «И я думаю, что прямо сейчас, антроп в начале лидера, особенно на моделях, связанных с кодированием». Компания взимает с клиентов 40-50 долларов за пользователя в месяц и обслуживает тысячи рабочих мест, начиная от небольших стартапов до крупных предприятий с тысячами сотрудников.
Модели Claude в Antropic наблюдали особенно сильное принятие для задач кодирования, причем компания сообщила о росте использования кода Claude за последние четыре недели после выпуска своих последних моделей Claude 4. «Opus 4 — самая мощная модель для кодирования в мире», — отметил Принсен. «Мы уже руководили гонкой кодирования. Мы подкрепляем это».
Предприятие безопасности становится сложной, когда агенты искусственного интеллекта могут на самом деле предпринять действия
Сдвиг в сторону агентов искусственного интеллекта, которые могут предпринять реальные действия по бизнес -системам, вносит новые сложности безопасности, которых не было с простыми реализациями чат -ботов. Пыль обращается к этому через то, что Хьюберт называет «родным разрешением уровнем», который отделяет права доступа к данным от прав на использование агентов.
«Создание разрешений, а также управление данными и инструментами является частью опыта адаптации для смягчения конфиденциальной воздействия данных, когда агенты искусственного интеллекта работают в нескольких бизнес -системах», — объясняет компания в технической документации. Это становится критическим, когда агенты имеют возможность создавать проблемы GitHub, обновлять записи CRM или изменять документы в рамках технологического стека организации.
Компания реализует инфраструктуру корпоративного уровня в политике нулевого хранения данных Anpropic, гарантируя, что конфиденциальная бизнес-информация, обрабатываемая агентами искусственного интеллекта, не хранится поставщиком моделей. Это касается ключевой проблемы для предприятий, рассматривающих принятие ИИ в масштабе.
Рост AI-коренных стартапов, основанных на моделях фундамента, вместо создания своих собственных
Рост пыли является частью того, что Антропик называет новой экосистемой «местных стартапов ИИ» — Компанирования, которые в корне не могли существовать без усовершенствованных возможностей ИИ. Эти фирмы строят предприятия не путем разработки собственных моделей ИИ, а создавая сложные приложения на вершине существующих моделей фундамента.
«Эти компании имеют очень, очень сильное представление о том, что их конечные клиенты нуждаются и хотят для этого конкретного варианта использования», — пояснил Принсен. «Мы предоставляем им инструменты для создания и адаптации своего продукта к этим конкретным клиентам, а также для использования, которые они ищут».
Этот подход представляет собой значительный сдвиг в структуре индустрии ИИ. Вместо каждой компании, которая нуждается в разработке своих собственных возможностей ИИ, специализированные платформы, такие как пыль, могут обеспечить оркестровку, который делает мощные модели ИИ полезными для конкретных бизнес -приложений.
Какой рост выручки в размере 6 млн долларов США о будущем корпоративного программного обеспечения
Успех таких компаний, как Dust, предполагает, что рынок AI Enterprise выходит за рамки экспериментальной фазы к практической реализации. Вместо того, чтобы заменить человеческие работники оптом, эти системы предназначены для устранения рутинных задач и переключения контекста между приложениями, что позволяет сотрудникам сосредоточиться на более высокой стоимости.
«Предоставляя универсальные примитивы ИИ, которые делают все рабочие процессы компании более интеллектуальными, а также надлежащую систему разрешений, мы устанавливаем основы для агентской операционной системы, которая зависит от будущего»,-сказал Хьюберт.
Клитерская база компании включает в себя организации, убежденные в том, что ИИ принципиально изменит бизнес -операции. «Общая нить между всеми клиентами заключается в том, что они довольно связаны с будущим и убеждены, что эта технология изменит многое», — отметил Хьюберт.
По мере того, как модели искусственного интеллекта становятся более способными, а протоколы, такие как MCP, зрелые, различие между инструментами искусственного интеллекта, которые просто предоставляют информацию, и теми, которые предпринимают меры, вероятно, станет ключевым дифференциалом на рынке предприятия. Быстрый рост выручки Dust предполагает, что предприятия готовы платить премиальные цены за системы искусственного интеллекта, которые могут выполнить реальную работу, а не просто помогать с ней.
Последствия распространяются за пределы отдельных компаний до более широкой структуры корпоративного программного обеспечения. Если агенты искусственного интеллекта могут плавно интегрировать и автоматизировать рабочие процессы в отключенных бизнес -приложениях, это может изменить то, как организации думают о закупке программного обеспечения и проектировании рабочего процесса — позиций в том, чтобы снизить сложность, которая давно мучила стеки корпоративных технологий.
Возможно, наиболее показательным признаком этой трансформации является то, как естественно Хьюберт описывает агентов ИИ не как инструменты, а как цифровые сотрудники, которые появляются каждый день. В деловом мире, который потратил десятилетия, соединяя системы с API и интеграционными платформами, такие компании, как Dust, доказывают, что будущее может не потребовать подключения всего — просто обучение ИИ для навигации на хаос, который мы уже создали.
Источник
