A Inteligência Artificial gerou um dilúvio de dados não estruturados – imagens, áudios, textos. Empresas inovadoras enfrentam o desafio de processar essa diversidade, com engenheiros gastando tempo em infraestrutura, não em aplicações. Um problema assim na Lyft, com dados de veículos autônomos, inspirou Sammy Sidhu e Jay Chia a criar a Eventual e seu motor de processamento de dados multimodais, o Daft.
A Origem do Daft na Lyft
Na Lyft, a ausência de ferramentas para lidar com scans 3D, fotos e áudio simultaneamente era um obstáculo. Eles desenvolveram uma solução interna, e a percepção de que essa dor era comum levou à fundação da Eventual em 2022. Seu produto, Daft, é um motor open-source em Python, ágil para dados multimodais, visando ser tão crucial para dados não estruturados quanto o SQL é para os tabulares.
O Timing Perfeito e a Expansão do Mercado
O lançamento do Daft antecedeu o boom do ChatGPT, mas a explosão da IA generativa, que usa intensamente imagens e vídeos, validou a visão da Eventual. A demanda por processamento de dados multimodais cresceu, e o Daft, pensado para o setor automotivo, encontrou aplicações em robótica, varejo e saúde, com clientes como Amazon.
Investimento e Futuro Promissor
A Eventual atraiu $27.5 milhões em investimentos de CRV, Felicis e Microsoft, validando sua abordagem. Com 90% dos dados globais sendo não estruturados e o mercado de IA multimodal projetado para um crescimento anual de 35%, soluções como o Daft são essenciais. A Eventual, como noticiado pelo TechCrunch, não só resolve um problema técnico, mas pavimenta o futuro da IA, focando na inovação em aplicações. Descubra o potencial do Daft para seus projetos.
(Fonte original: TechCrunch)
