ביצוע סימולציה של מערכות AI: חברת Arato גייסה 10 מיליון דולר
החברה הישראלית שהוקמה ב-2024 פיתחה פלטפורמה שבוחנת כיצד יישומי AI מתנהגים בפועל - ובאילו מצבים נדרש תיקון; המנכ"ל שחר ארז: "ארגונים רבים משיקים כיום AI כדי לומר שיש להם AI, אבל זה לא יוכל להחזיק לאורך זמן"
חברת אראטו (Arato), המפתחת פלטפורמה לבחינת מערכות AI באמצעות סימולציות משתמשים, השלימה גיוס סיד של 10 מיליון דולר. הסבב הובל על ידי קרן TLV Partners, בהשתתפות Jibe Ventures, רגו ראגוראם - שותף באנדריסן הורוביץ ולשעבר מנכ"ל VMware, ומריאנה טסל - לשעבר CTO של Intuit.
אראטו פיתחה פלטפורמה לבחינת מערכות AI. הפלטפורמה לומדת את יישום ה-AI של הארגון ומייצרת עשרות אלפי תרחישים המדמים התנהגות אנושית אמיתית. הסימולציות מתבצעות דרך הממשק הקיים של המוצר, כולל אינטראקציות בטקסט, בקול, בתמונה או במידע עסקי, ללא צורך בגישה לקוד או באינטגרציה מורכבת.
אראטו הוקמה ב-2024 על ידי שחר ארז (מנכ"ל), חיליק פז (CTO) וטל סלמונה (VP R&D). במהלך השנים הם שיתפו פעולה במרקיורי וב-VMware, וצברו ניסיון בפיתוח מערכות לבדיקות תוכנה, ניטור יישומים וכלי ניהול לתשתיות ענן. ארז ופז הקימו בשנת 2019 את Stoke, שפיתחה פלטפורמה לניהול והעסקה של עובדים ופרילנסרים ברחבי העולם ונרכשה על ידי פייבר ב-2021 תמורת 95 מיליון דולר. אראטו מעסיקה כיום 23 עובדים, כולם בישראל.
אראטו מנתחת את תוצאות הסימולציות כדי לבחון כיצד יישומי AI מתנהגים בפועל: אילו דפוסים חוזרים על עצמם, היכן מופיעות בעיות, אילו סיכונים עלולים להיווצר ובאילו מצבים נדרש תיקון. הניתוח מציג תחילה תמונה רחבה של מגמות והתנהגויות חוזרות, ובהמשך מאפשר בחינה של שיחה או תשובה בודדת כדי להבין מה השתבש ומה חומרת הבעיה. הפלטפורמה משמשת כשכבת AI Assurance לפני העלייה לפרודקשן ובאופן שוטף לאחר מכן, ומספקת לצוותי מוצר ופיתוח ביטחון מבוסס דאטה לגבי נקודות החוזק והחולשה של יישום ה-AI, השפעתן על חוויית המשתמש ועל עמידה בדרישות רגולציה ואבטחה, והצעדים הנדרשים כדי להביא אותו לרמת מוכנות עסקית.
"שנים רבות עולם התוכנה התמקד בשאלה האם מערכת עובדת או לא. בעידן ה-AI השאלה החשובה יותר היא האם היא מוכנה לשימוש עסקי בעולם האמיתי", אמר ארז. "נדרשת עוד כברת דרך עד שמערכות מבוססות AI יעמדו בציפיות של לקוחות, במיוחד כשלא מדובר בכלים כלליים כמו ChatGPT אלא ביישומים עסקיים קריטיים. כל ארגון שמטמיע AI יודע שהמערכת לא תעמוד בציפיות ב-100% מהמקרים; השאלה היא באיזו תדירות היא תטעה, באילו מצבים, ומה פוטנציאל הנזק למשתמשים ולעסק. ארגונים רבים משיקים כיום AI כדי לומר שיש להם AI, אבל זה לא יוכל להחזיק לאורך זמן. השלב הבא יהיה להביא את המערכות האלה לרמת בגרות שבה הן פותרות בעיה עסקית ומייצרות ערך".
