Las 10 principales empresas emergentes de aprendizaje automático en 2021

Una startup es una empresa que tiene como objetivo unir a los clientes de hoy a una visión del futuro. ¿Y qué tecnología está más asociada al futuro que Machine Learning ? Esa es una de las razones principales por las que la cultura de las startups está aumentando a lo largo de los años con más y más innovación en Machine Learning. Según un estudio, hay 12 500 nuevas empresas insanas enumeradas en Machine Learning en 2020 con $27,6 mil millones recaudados por estas nuevas empresas solo en ese año. Esto plantea la pregunta de cuál es la mejor startup de aprendizaje automático entre estas y cuál es su USP en el mercado.

Bueno, la mayoría de las principales empresas emergentes están haciendo un uso extremadamente innovador del aprendizaje automático en diferentes campos, como proporcionar datos como servicio, prevenir el fraude en línea, monitorear los medicamentos en las compañías farmacéuticas e incluso proporcionar seguros. En otras palabras, hay nuevas empresas de aprendizaje automático que son inmensamente populares en diversos roles y la mayoría de las principales han pasado por algunas rondas de financiación. Y la mayoría de ellos están ambientados en grandes ciudades metropolitanas como San Francisco, Nueva York, Londres, etc. ¡Una cosa que está bastante clara es que EE. UU. es el lugar soñado para todos los emprendedores! Así que echa un vistazo a estas nuevas empresas populares para tener una idea de lo que está funcionando actualmente en el aprendizaje automático.

1. Ávora

Avora es una startup de aprendizaje automático con sede en Londres y oficinas en Nueva York y Rumania también. Proporcionan datos como servicio basados ​​en el modelo SaaS en el que otros usuarios pueden realizar fácilmente análisis de datos en profundidad en su plataforma. Avora se creó con el entendimiento de que más del 60 % de los proyectos de big data fracasan después de la fase de planificación, por lo que ayudan a otros usuarios a utilizar sus datos consolidados que ya están preparados y limpios hasta cierto punto. Avora utiliza Machine Learning para detectar tendencias y patrones en los datos para sus usuarios no técnicos, de modo que puedan obtener el máximo beneficio de los datos. Avora se fundó en 2014 y recaudó 5,7 millones de euros en una ronda de financiación de la Serie A y luego recaudó 1,7 millones de euros en financiación de inversores ángeles e instituciones en 2017.

2. Proteno

Protenus es una plataforma de análisis de atención médica fundada en 2014 en Baltimore, EE. UU. Su objetivo es crear responsabilidad por el acceso a los datos del paciente y asegurarse de que los datos estén protegidos de forma segura auditando el acceso a los datos, identificando los registros de pacientes más vulnerables por cualquier violación, etc. utilizando el aprendizaje automático. Protenus también audita los medicamentos y supervisa todas las transacciones farmacéuticas para asegurarse de que no se roben ni se pierdan medicamentos en tránsito. Utilizan el aprendizaje automático para encontrar anomalías en el uso de medicamentos en el cuidado de la salud y dan cuenta de cualquier dosis que se prescribe a los pacientes. Esto es muy importante ya que muchos medicamentos se venden ilegalmente en la industria de la salud y Protenus está recibiendo un apoyo generoso con una financiación total de $36,2 millones en más de 5 rondas.

3. Datos

Dataiku es una startup de aprendizaje automático fundada en París con oficinas actuales en Nueva York, Sídney, Londres, Múnich, Singapur y Dubái. Fue creada en 2013 para brindar servicios de modelado predictivo a otras empresas para sus aplicaciones comerciales. Actualmente, Dataiku proporciona instalaciones para la limpieza de datos, la disputa de datos y la visualización de datos. Después de eso, también proporciona la tecnología para construir modelos de aprendizaje automático e implementarlos comercialmente. El objetivo principal de Dataiku es democratizar los datos y permitir que las empresas utilicen análisis de datos de autoservicio con un equipo central de científicos y analistas de datos proporcionados por ellos. La primera ronda de financiación se proporcionó a Dataiku en 2015 cuando recaudaron $3,6 millones, seguida de $14 millones en 2016. Dataiku se valoró en $1,4 mil millones en 2019 cuando CapitalG (empresa de gestión de inversiones de Alphabet Inc.

4. Alación

Alation es una startup de soluciones de datos que se creó en 2012 con su sede actual en Redwood City, California. Esta startup es bien conocida por su contribución al mercado de catálogos de datos, que es un sistema diseñado para ayudar a las empresas a administrar sus datos. Alation combina el aprendizaje automático con el conocimiento humano para crear una plataforma para el descubrimiento de datos, el gobierno de datos, la administración de datos y el análisis de datos. Hay muchas organizaciones que utilizan estos servicios, incluidas Cisco, Pfizer, PepsiCo, Motorola, etc. Alation cuenta con financiamiento de un gran grupo de inversionistas, siendo la última una ronda de financiamiento de la Serie C de $50 millones que fue dirigida por Sapphire Ventures con la participación de Salesforce Ventures. e inversores preexistentes DCVC (Data Collective), Costanoa Ventures, Icon Ventures y Harmony Partners.

5. limonada

Lemonade es una startup de seguros de pila completa impulsada por aprendizaje automático que se creó en 2015 con sede en Nueva York. ¡En su mayoría utiliza chatbots para administrar reclamos con un registro de que un reclamo se resolvió en 3 segundos! Lemonade maneja principalmente seguros para inquilinos, propietarios de viviendas, seguros de vida y mascotas con el objetivo final de transformar los seguros de un mal necesario en un bien social. También devuelven algunas primas a una organización benéfica elegida por el cliente si queda algo después de su tarifa y reclamos. Lemonade es un modelo de negocio de seguros único que tiene un total de $480 millones en financiamiento en 7 rondas con la ronda semilla celebrada en 2015 generando $13 millones de inversionistas como Aleph y Sequoia Capital Israel.

6. Revellín

Ravelin es una startup de detección y prevención de fraudes que se fundó en Londres en 2014. Se centra en la prevención de diferentes tipos de fraude, como el fraude de pagos en línea, el abuso de cupones, la apropiación de cuentas, etc. Utiliza muchas tecnologías para gestionar el fraude, incluido el aprendizaje automático, utilizando el análisis de enlaces para predecir órdenes fraudulentas, gestionando una base de datos de estafadores conocidos, etc. Ravelin tuvo una ronda de financiación inicial de 1,3 millones de libras esterlinas en 2015 y más de cuatro rondas más tarde generaron una financiación total de 28,7 millones de libras esterlinas.

7. Augurio

Augury es una startup de diagnóstico de máquinas creada en 2011 con su oficina actual en Nueva York. Augury utiliza el aprendizaje automático y la ciencia de datos para estimar y predecir el estado de la máquina y proporciona gestión del rendimiento de activos (APM) y mantenimiento predictivo (PdM) para empresas de fabricación. Augury tiene sensores Halo inalámbricos que se pueden conectar a diferentes máquinas y proporcionan datos de temperatura, vibración y magnéticos en tiempo real que se analizan con aprendizaje automático para comprender el estado actual de las máquinas. Augury es utilizado por una variedad de compañías como Colgate, Hershey’s, el Departamento de Educación de la Ciudad de Nueva York, etc. Esta puesta en marcha también está bien financiada con $25 millones en fondos aportados por Insight Venture Partners junto con el apoyo de inversores existentes en 2019 y luego $55 millones en financiación en 2020.

8. ANodet

ANodet es una startup de aprendizaje automático e inteligencia artificial que se fundó en 2014 en California, Estados Unidos, con oficinas en el Reino Unido, Australia e Israel. Esta startup proporciona una plataforma de aprendizaje automático que brinda pronósticos en tiempo real a una empresa mediante el análisis constante de sus datos y la comprensión de todos los parámetros comerciales en tiempo real. ANodet puede monitorear los flujos de ingresos, la experiencia del cliente y los socios digitales y crear inmediatamente una alerta si hay una anomalía. ANodet recibió una financiación semilla inicial de 1,5 millones de dólares en 2014, seguida de 3 rondas más en los próximos 3 años. También generaron $35 millones en fondos de la Serie C en 2020 y el financiamiento total se convirtió en $62,5 millones.

9. Visor de datos

Datavisor es una de las mejores startups para la detección de fraudes y riesgos que se fundó en 2013 en California. Utiliza el aprendizaje automático para detectar los patrones de fraude de forma preventiva antes de que sus usuarios puedan sufrir ataques graves de ciberseguridad. Datavisor es una importante startup en el campo de la ciberseguridad que protege de daños financieros y una operación segura de crecimiento y escalado para otras empresas. Dado que la ciberseguridad es tan importante, Datavisor se usa en múltiples industrias con banca, seguros, transporte marítimo, finanzas, etc. Datavisor tuvo su ronda de financiación serie A en 2015 con un aumento de $14,5 millones y luego un total de $54,5 millones en financiación en 4 rondas.

10. Algoritmia

Algorithmia es una startup de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) que se fundó en 2013 y tiene su sede en Seattle, EE. UU. Su objetivo es proporcionar un sistema para que los usuarios puedan crear modelos de aprendizaje automático desde el principio hasta que se complete la producción y luego la implementación. Esto se hace con la ayuda de varias opciones de marco que, a su vez, conducen a una implementación más rápida del modelo y una mayor eficiencia. Algorithmia ayuda en todo el proceso de aprendizaje automático, incluidas las operaciones, la implementación, el mantenimiento y la seguridad. Es bastante famoso en su campo y lo utilizan empresas conocidas como las Naciones Unidas y otras empresas de Fortune 500. Algorithmia tuvo su ronda inicial de financiación en 2014 por 2,6 millones de dólares, seguida de financiación de las series A y B con una financiación total de 38,1 millones de dólares.

Conclusión

Esta es solo una lista de las 10 principales empresas emergentes de aprendizaje automático que ya han generado bastante revuelo y cuentan con el respaldo de inversores muy fuertes. Sin embargo, de ninguna manera son las únicas nuevas empresas populares, ¡con muchas más que son imposibles de contar! En otras palabras, hay una gran cantidad de innovación en el aprendizaje automático con la aparición de muchas nuevas empresas, muchas de las cuales han sido fundadas por los jefes de aprendizaje automático en las grandes empresas de tecnología. ¡Este es solo el comienzo y, con suerte, hay tiempos interesantes por venir en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en el futuro!