Recuperación de API Unificada: Aprovechando Datos Conversacionales de Zoom y Google Meet para Mejorar el Rendimiento de Bots de IA

Las empresas que desean aprovechar la inteligencia artificial están compitiendo por integrar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) con sus datos empresariales internos. Aunque esta estrategia puede ser efectiva, muchos equipos pasan por alto una de las fuentes de datos más valiosas: las conversaciones. Hoy, Recall, una startup dedicada a ayudar a las empresas a aprovechar sus datos, anunció que ha asegurado $10 millones en financiamiento.

La inversión, liderada por Ridge Ventures con la participación de Industry Ventures, Y Combinator, IrregEx, Bungalow Capital, Hack VC y otros patrocinadores existentes, permitirá a Recall mejorar su producto, una API unificada para diversas plataformas, y expandir su equipo en preparación para el crecimiento. En el último año, la compañía ha experimentado un aumento diez veces mayor en su tamaño.

"Las conversaciones son el conjunto de datos más grande del mundo. Los modelos de lenguaje de gran tamaño siguen revelando el potencial de los datos conversacionales, y la demanda de desarrolladores para capturar esta información está aumentando. Cada empresa de SaaS debería utilizar las conversaciones como fuente de datos. La API unificada de Recall simplifica este proceso", declaró el cofundador David Gu.

Movilizando Datos Conversacionales para la IA

En la era del trabajo remoto, los equipos acumulan millones de horas de reuniones en plataformas como Google Meet y Zoom, generando insights en ventas, marketing y tecnología. Sin embargo, estos datos—que incluyen contenido de audio, video y chat—a menudo quedan atrapados en silos. Para acceder a esta valiosa información, los equipos suelen enfrentar la tediosa tarea de desarrollar infraestructura e integraciones internas, un proceso que consume mucho tiempo.

"Normalmente, se tarda un año o más en construir una infraestructura básica y sus integraciones. Una vez establecidas, las empresas enfrentan desafíos de mantenimiento, lo que requiere cientos a miles de servidores y un equipo de ingenieros para gestionar, escalar y mantener el sistema", explicó Gu.

Inicialmente, Gu y la cofundadora Amanda Zhu tenían como objetivo desarrollar un producto para la transcripción en tiempo real de reuniones por video. Sin embargo, pronto se dieron cuenta de que la barrera más significativa residía en acceder a los datos de las plataformas de conferencias, lo que les llevó a pivotar y lanzar Recall en 2022.

Recall ofrece una API unificada, respaldada por la infraestructura necesaria, para conectarse con todas las herramientas de videoconferencia en una organización, extrayendo datos conversacionales de manera sencilla. La solución es compatible con diversas plataformas de video, incluyendo Google Meet y Zoom, eliminando la necesidad de infraestructura personalizada para acceder a los datos de las reuniones.

"Los usuarios pueden realizar una llamada API única a Recall para extraer datos de las reuniones, incluyendo grabaciones, transcripciones y metadatos. Luego pueden utilizar estos datos en bruto con LLMs como GPT-4 para resúmenes y análisis", comentó Gu. La API permite la creación de aplicaciones, como copilotos de reuniones y bots que analizan datos de videoconferencias.

Gu enfatizó que la API puede ingerir datos y comenzar a impulsar aplicaciones en cuestión de días. Cumple con estrictas políticas de datos, almacenando grabaciones de audio y video por un máximo de siete días antes de su eliminación automática.

"También ofrecemos un punto final para que los usuarios eliminen datos instantáneamente, permitiéndoles minimizar la duración de almacenamiento", agregó.

Crecimiento de la Clientela

Desde su lanzamiento, Recall ha incorporado a más de 300 empresas de diversos sectores, procesando millones de horas de datos de reuniones y potenciando aplicaciones de IA. Entre ellas se encuentran la toma de notas en vivo para sesiones de telemedicina, el análisis de declaraciones virtuales y la mejora de la inteligencia conversacional para equipos de ventas.

"Para un CTO, esta tecnología libera a más de cinco ingenieros para enfocarse en proyectos de alto impacto. Para un VP de Producto, significa lanzar una nueva función en dos meses en lugar de un año, lo cual es crucial en campos dinámicos como la IA", señaló Gu. Aunque no reveló cifras de ingresos exactas, confirmó un crecimiento significativo, pasando de cero a varios millones de dólares en dos años a través de un modelo simple basado en el uso (cobrando por hora de audio y video procesados).

De cara al futuro, Recall planea mejorar su producto añadiendo nuevas herramientas e integraciones para capturar más fuentes de datos conversacionales, brindando un mayor valor a los clientes y expandiendo su equipo en áreas clave.