La startup TypeSafe AI, che punta a usare l’IA per automatizzare attività restituendo probabilità invece di generare testo o codice, ha raccolto 870 milioni di dollari. Nel round di finanziamento, l’azienda è stata valutata 7,5 miliardi di dollari. L’investimento è stato guidato da Andreessen Horowitz, con la partecipazione di Sequoia e dell’investitore già presente DCVC.

Contesto

Il modello Jev di TypeSafe AI ha guadagnato rapidamente popolarità nelle poche settimane successive al lancio, avvenuto il 15 settembre. L’azienda sostiene che Jev sia già utilizzato da un terzo delle società Fortune 500. Questa è la descrizione fornita dall’azienda sull’entità dell’adozione da parte delle imprese riportata nell’articolo; non viene specificato che cosa si intenda per «adozione».

Jev si basa sull’architettura Transformer (una struttura di modello di IA che elabora le informazioni in ingresso), ma non è un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM, un modello addestrato su grandi quantità di dati linguistici e usato soprattutto per trattare testo). Jev restituisce probabilità invece di testo e TypeSafe AI definisce questo approccio «decisioni calibrate» (calibrated decisions). L’azienda sostiene che Jev sia molto più veloce degli LLM e utilizzi molti meno token (le unità di testo elaborate dal modello).

Questa differenza è legata all’uso che TypeSafe AI propone per il modello. L’azienda descrive Jev come una soluzione più adatta ad automatizzare attività che a generare testo o codice. Il cofondatore Diogo Almeida ha dichiarato a TechCrunch che, poiché i computer utilizzano un linguaggio diverso da quello umano, essere esperti nel linguaggio umano non è utile per l’automazione.

TypeSafe AI è stata fondata nel 2024 da Sasha Sheng, già ingegnere ricercatore di Meta, e da Eric Gaffney, ingegnere e imprenditore. Almeida è indicato a sua volta come cofondatore e in precedenza ha lavorato come ricercatore presso OpenAI. La direzione scelta da Jev — l’automazione del lavoro nelle imprese, anziché la generazione di testo — è uno dei motivi per cui attirano attenzione sia la raccolta di un ingente finanziamento da parte dell’azienda sia le sue affermazioni sull’adozione da parte delle imprese.

Che cosa significa questa notizia

La notizia mostra che, nella valutazione dell’IA per le imprese, oltre alla capacità di generare testo naturale può essere importante considerare quale modalità di output sia adatta a svolgere una determinata attività. Tuttavia, il finanziamento e la valutazione dell’azienda non equivalgono a una prova indipendente delle prestazioni del modello.

Per esempio, se un’azienda valuta l’automazione di un’attività che consiste nel leggere documenti e assegnarli a categorie prestabilite, può chiedersi se sia davvero necessario generare frasi e se un output sotto forma di probabilità sia adatto al lavoro da svolgere. Si tratta di un esempio ipotetico: l’articolo non indica quali risultati abbia ottenuto Jev in attività specifiche.

La maggiore velocità e il minore utilizzo di token, così come l’affermazione secondo cui Jev è utilizzato da un terzo delle società Fortune 500, sono dichiarazioni dell’azienda. L’articolo non contiene verifiche indipendenti delle prestazioni né criteri specifici per definire l’utilizzo.

Fatti accertati e aspetti ancora incerti

Fatti accertati

  • TypeSafe AI ha sviluppato Jev, ha raccolto 870 milioni di dollari ed è stata valutata 7,5 miliardi di dollari.
  • Il round di finanziamento è stato guidato da Andreessen Horowitz, con la partecipazione di Sequoia e dell’investitore già presente DCVC.
  • Jev si basa sull’architettura Transformer, ma non è un LLM e restituisce probabilità invece di testo.
  • TypeSafe AI descrive Jev come un modello più adatto all’automazione di attività che alla generazione di testo o codice.

Aspetti ancora incerti

  • L’articolo non indica a che cosa l’azienda intenda destinare gli 870 milioni di dollari raccolti.
  • Non è possibile stabilire se esistano risultati di verifiche indipendenti delle prestazioni a sostegno delle affermazioni dell’azienda sulla velocità di Jev e sull’utilizzo di token.
  • Non è noto quali criteri di utilizzo siano stati applicati né a quante aziende si riferisca l’affermazione secondo cui Jev è utilizzato da un terzo delle società Fortune 500.

Che cosa verificare

  • Se si valuta l’adozione di Jev, è necessario innanzitutto stabilire se l’attività richieda la generazione di testo o sia più adatta a un’automazione basata sulle probabilità.
  • Per valutare le dichiarazioni dell’azienda sulla velocità e sull’utilizzo di token, occorre verificare il termine di confronto, le condizioni di misurazione e l’eventuale presenza di verifiche indipendenti.
  • Nel valutare i casi di adozione nelle imprese, è importante verificare che cosa si intenda per «utilizzo» e quale ruolo abbia effettivamente il modello nelle attività svolte.