Tryolabs anuncia el lanzamiento de MonkeyLearn, text mining al alcance de las startups

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La compañía se propone democratizar y hacer accesible a startups tecnologías de inteligencia artificial y text mining

En una conversación distendida y con gran entusiasmo, parte del equipo de Tryolabs adelanta a PulsoSocial que estará lanzando el Beta de su nuevo producto, MonkeyLearn, directamente en Silicon Valley el próximo 8 de Setiembre en TechCruch Disrupt San Francisco. 

“Vamos tener un stand en el Startup Alley, es todo un honor para nosotros. MonkeyLearn es un producto que busca democratizar el acceso a tecnologías de inteligencia artificial relacionadas al tratamiento de texto para desarrolladores, con un foco en startups y empresas medianas. Buscamos hacer lo que hizo WordPress con Blogging, pero con herramientas de inteligencia artificial” comienzan contando a PulsoSocial Martín Alcalá Rubí (CEO y co-founder) y Federico Pascual (Business Development Manager).

Alcalá Rubí señala que vienen trabajando hace más de un año para el nuevo producto y al momento, se encuentran abocados a la búsqueda de una masa de usuarios que prueben la versión alfa, para la que tienen casi 900 personas registradas. “Los invitamos a que se registren. El Lanzamiento será en Silicon Valley, foco de Tryolabs, aunque MonkeyLearn tiene un mercado objetivo más amplio que se extiende a toda la comunidad de startups” indica en referencia a que Tryolabs apunta especialmente a startups de Silicon Valley y New York, emprendedores seriales que tienen funding, que buscan una plataforma con complejidad tecnológica y precisan un equipo con gran aptitud para desarrollarlo rápidamente: “Hacemos desarrollos a medida para altos startups, tenemos 5 años de trayectoria, casos resonantes de nuestros clientes y más de 20 personas en 3 países -la mayoría está en Uruguay, tenemos una persona en Silicon Valley y una persona en Francia para lo que es business development y research-. Hay mucha investigación y data mining en los proyectos, los que quieren ser ´los próximos Google´ son los mejores clientes para nosotros” señala. Daywatch, el producto que lanzaron hace un par de años apuntado a analizar en tiempo real el mercado de los descuentos online tuvo una muy buena repercusión en Argentina, Uruguay, US, Singapur y Australia: “Decidimos por ahora migrarlo a una plataforma de software, vendemos la licencia para productos que quieran integrar investigación de mercado” cuenta el equipo.

La apuesta a futuro

Respecto a Monkey Learn, Pascual indica que la visión se fue conformando de a poco: “Algunos de los desafíos que tienen nuestros clientes para desarrollar sus plataformas se iban y se van repitiendo, el producto apunta a resolverlos de una forma más eficiente, rápida” Señalada como “su apuesta a futuro”, el equipo de Monkey Learn se completa con el aporte de Raúl Garreta y Ernesto Rodríguez y la validación –que destacan como fundamental- del advisor e inversor ángel de Eduardo Mangarelli, Director de Tecnología de Microsoft Latam.

El producto, según reseñan es altamente técnico. “Es una plataforma de tecnología, un producto muy técnico. Nosotros en lo que más fuerte somos es natural language processing, un área de Computer Science que estudia cómo tratar texto para computadoras” indica Alcalá. Como ejemplo cuenta que se puede tomar un texto de Amazon y categorizar de qué habla – consumer electronics por caso- o ver el sentiment negativo o positivo del mismo texto respecto de alguien o algo. “Es muy común en social media también, detectar un twitt por ejemplo y ver cómo habla respecto de alguien o algo. También extraer key words, detectar qué tipo de lenguaje utiliza, infinitas cosas.  Es la computadora entendiendo de qué habla un texto” amplía Pascual.

Respecto de sus clientes, no hay dudas de a quién apuntan: “No queremos ser una herramienta para social media ni para dar recomendaciones sino una herramienta que permita a startups y empresas crear herramientas de lo que sea encima de ellas, de analítica, o de text mining, o motores de recomendación. Es una herramienta tecnológica, con múltiples usos” destacan.

Democratizar, el objetivo 

Los voceros de Tryolabs se esfuerzan en demostrar que la herramienta democratiza el text mining para la industria de Internet. “Muchas empresas que querían incorporar inteligencia artificial no podían antes de nosotros, por los costos. Data Science hoy en día esta reservado para grandes empresas como Google, Facebook, Amazon, pero nosotros lo hacemos accesible a nivel startup” comentan. Al respecto, Pascual vuelve a la analogía de WordPress: “Antes de WP para tener un blog debías saber algo de diseño, servidores, programación, no era tan fácil. Cuando apareció WP cualquier periodista o persona pudo hacerlo. Apuntamos a eso, lo mismo pero para la inteligencia artificial”

Alcalá Rubí rescata que patentar el producto es una parte muy importante del proyecto: “Estamos registrando propiedad intelectual en US, buscamos que la disciplina de text mining -que es muy compleja y requiere conocimiento de inteligencia artificial- sea más accesible. En nuestro sitio, se puede ver que en vez de lidiar con algoritmos y programar, lo que tienes que hacer es subir tu set de datos de entrenamiento, para que el sistema entienda. Si tienes una startup y quieres incorporarle una parte de inteligencia artificial y tratamiento de texto somos lo que buscas” subraya.

El modelo de negocios, freemium va desde versión gratuita hasta planes de USD 20, 150 y 500 “Rápidamente puedes subir tu set de entrenamiento de datos, creas un árbol de categorías, le das train, se entrena y te da unas medidas de desempeño del algoritmo. Te genera una API que te presenta el algoritmo entrenado con tus propios datos” explica, a diferencia de herramientas como AlchemyApi o bigmal.com API´s de entrenamiento de texto que operan de manera más general.

“Esas son soluciones genéricas y a niveles de grandes empresas, nuestra opción es más operativa. Nos gusta decir que la nuestra es una solución general particular. General porque es transversal a muchas industrias y particular porque cada algoritmo generado es particular de cada cliente. Que tan bien funcione el algoritmo depende de los datos que le cargues, un diferencial muy bien recibido por nuestros clientes” destaca Alcalá Rubí.

Para finalizar, señalan que la versión alfa del producto se lanzará en el marco de la conferencia PyCon 2014 y en ocasión del lanzamiento beta en TechCruch Disrupt el 8/9 también buscarán potenciales inversores para segunda ronda.

Para pedir una invitación a MonkeyLearn ingresar acá