Start-up-ul Quotient AI, cofondat în Statele Unite de către românca Iulia Neagu, a ales să vândă operaţiunile către gigantul american Databricks la nici doi ani şi jumătate de la lansare, în ciuda faptului că obţinuse o finanţare iniţială în valoare de 5,5 milioane de dolari. Decizia acestui exit rapid, în detrimentul atragerii unei noi runde de investiţii pentru a creşte independent, a fost dictată de realitatea dură a pieţei de inteligenţă artificială (AI), care a devenit extrem de scumpă şi necesită volume colosale de putere de calcul şi capital financiar şi uman pentru a scala produsul.

Traseul Iuliei Neagu a început în 2009, când a lăsat în urmă Bucureştiul şi cursurile liceului Mihai Viteazul pentru a studia în Statele Unite. A obţinut o licenţă în fizică la Universitatea Princeton, urmată de un doctorat în acelaşi domeniu la Universitatea Harvard.

„După doctorat, ştiam că nu vreau să rămân în mediul academic. Voiam ceva mult mai practic şi aplicat. Aşa că m-am axat pe machine learning, pe AI, data science”, a povestit ea.

Trecerea către mediul privat i-a adus roluri de conducere în echipe de analiză a datelor la companii precum Aon şi Tamr, dar a reprezentat şi momentul în care s-au conturat primele ambiţii de business.

Încă din primul an de doctorat, a participat la un incubator de start-up-uri (Harvard Innovation Lab), unde l-a întâlnit pe Freddie Vargus, cel care avea să îi devină cofondator şi CTO la Quotient AI.

„Eu şi cu Freddie am păstrat legătura, e unul dintre cei mai buni prieteni ai mei, şi pe parcursul anilor de când ne ştim, care acum cred că sunt aproape 12 ani, mereu am discutat idei potenţiale, idei de start-up-uri, de proiecte. Şi până la urmă, când a venit vorba de ideea pentru Quotient, a fost prima oară când n-am avut un contraargument şi am zis să începem”, a precizat Iulia Neagu.

Punctul de cotitură profesională a fost însă rolul de director data science la GitHub, platforma principală de hosting şi colaborare pentru dezvoltatorii de software la nivel mondial, deţinută de Microsoft.

Acolo, echipa condusă de ea a participat la dezvoltarea Copilot, primul agent AI de generare de cod. „Am lansat produsul acela pe piaţă, de la beta la GA (General Availability – n.red.). Ajunsesem, cred, la momentul acela la 100 de milioane de utilizatori şi această experienţă a fost cumva fundaţia ideii care a devenit Quotient mai departe”, a detaliat ea.

Ideea unei platforme care să monitorizeze greşelile inteligenţei artificiale a atras imediat interesul investitorilor din Silicon Valley şi Boston, care le-au oferit 5,5 milioane de dolari înainte de lansarea formală. „Noi am strâns runda de finanţare, practic, când eram pe picior de plecare de la GitHub. N-aveam încă nici numele firmei, nici pitch deckul, nici produsul”, a subliniat cofondatoarea Quotient AI.

Odată construit, sistemul a funcţionat ca un „verificator” pentru AI. „Quotient AI era o platformă de monitorizare, evaluare şi fine-tuning a modelelor de AI şi a agenţilor AI”, a rezumat ea. Printr-o integrare simplă de doar câteva linii de cod, platforma monitoriza deciziile luate de agenţii AI în producţie, identificând momentele în care aceştia generau informaţii false.

„Aveam un set de modele de AI pe care noi le creasem, de obicei modele fine-tuned de open source, care analizau aceste informaţii şi practic ziceau: aici a fost o greşeală, sau aici este ceva pe care modelul a halucinat şi nu este corect”, a menţionat Iulia Neagu. Această tehnologie a atras clienţi din Fortune 500 şi jucători mari, precum Wayfair - gigant american de e-commerce specializat pe mobilă şi decoraţiuni interioare. Mai mult, în ultimele luni de independenţă, compania începuse să dezvolte un sistem de „reinforcement learning”. „Cu ideea de, practic, dacă ai un agent entry level în firma ta, cu timpul, la fel ca un angajat, poate să înveţe şi să devină mult mai specializat pe task-urile pe care i le dai tu”, a mai explicat ea.