这些数字积累并翻译了相同的现实，在业务中采用人工智能正在努力超越实验阶段。根据MIT Nanda倡议，有95％的生成AI飞行员失败了，对损益表没有任何可衡量的影响。 IDC估计，有88％的项目从未进入生产阶段。就其本身而言，BCG观察到，只有22％的公司成功地从AI中提取了概念证明的具体价值。
在这种情况下，BUTA基于一种可靠性和可追溯性方法。该初创公司成立于2024年，位于Valence和旧金山，开发了所有者引擎，即知识处理单元（KPU）。这将通才的语言模型转换为能够根据明确的计算逻辑执行任务的专业代理。每个步骤都记录在“工作链”中，这是一个可审核的寄存器，记录了遵循的所有推理。
该公司将此方法介绍为对幻觉的反复出现问题的回应。 “我们的平台赋予了团队使用AI工人的能力，他们不仅要精确和智慧，而且可以解释并证明其逻辑并记录工作过程的每个阶段，” CO -FOUNDER兼首席执行官David Villalon解释说。
该公司刚刚推出了Maisa Studio，该解决方案允许商业专家（未经技术培训）创建自然语言的代理商。这些“数字工人”基于一种称为HALP的方法（人为授权的LLM处理），该方法使他们可以在情况下学习，而无需事先的数据集或专业工程师。可以在COUSA的安全云或私人安装中进行部署以满足合规性约束。
最初的用例涉及银行，能源和汽车的参与者。一家投资银行已用能够提取相关事实，评估声誉风险并在几分钟内产生可审计摘要的MOIA代理代替了手动媒体监控过程。一家金融服务公司已自动化其交易控制权，消除了99％的误报，并将其团队的生产力乘以十。
Maisa刚刚完成了由Creandum领导的2140万欧元的种子桌子，并参加了Forgepoint Capital（通过与Banco Santander的合资企业），NFX和Global Village的参与。这项行动是在2024年12月与NFX和Village Global聚集的470万欧元之前八个月。该公司由前AI前首席AI官De Clibrain和Manuel Romero共同创立，他是拥抱面的主要贡献者Manuel Romero，计划利用这笔资金来加强其R＆D，招聘其R＆D，招聘其R＆D，招聘其R＆D，招聘其欧洲销售和客户关系团队。
