Maisa AI获2500万美元融资，力图破解企业AI高达百分之95的失败率

面对高达 95% 的生成式 AI 试点项目失败率，初创公司 Maisa AI 获得了 2500 万美元融资，旨在通过其 Maisa Studio 平台解决企业 AI 的可靠性问题。其核心方法是建立可监督、负责任的 AI 代理系统，通过独特的“工作链”模式和专门的技术（HALP 与 KPU），为银行、制造等关键行业提供可审计、可信赖的自动化解决方案，从而避免 AI 的“幻觉”和不可靠性。

企业 AI 面临的严峻挑战

根据麻省理工学院（MIT）的一份报告，企业中高达 95% 的生成式 AI 试点项目都以失败告终。这表明，尽管 AI 技术潜力巨大，但在实际应用中，其可靠性和可控性仍然是巨大障碍。许多先进的组织正在因此转向能够被监督和学习的代理式 AI 系统。

Maisa AI 的独特解决方案：“工作链”

Maisa AI 的核心理念是，企业自动化需要的是负责任的 AI 代理，而不是不透明的“黑箱”。为此，他们推出了 Maisa Studio，一个模型无关的自助服务平台，帮助用户部署可以用自然语言训练的数字员工。

“我们不是用 AI 来构建（最终的）回应，而是用 AI 来构建执行并得出回应所需的过程——我们称之为‘工作链 (chain-of-work)’。”

— David Villalón, Maisa AI CEO

这种方法的根本不同之处在于，它关注的是过程的透明度和可控性，而不是仅仅追求结果。

确保可靠性的核心技术

为了解决 AI 不可靠和产生“幻觉”的问题，Maisa AI 开发了两套关键系统：

• HALP (Human-Augmented LLM Processing): 这套系统像学生在黑板上演算一样，会向用户展示它为完成任务而将遵循的每一步。这使得人类可以轻松地审查和监督 AI 的工作流程，而不是在事后审查大量无法追溯的工作结果。
• KPU (Knowledge Processing Unit): 这是一个确定性的系统，专门设计用来限制和减少 AI 的“幻觉”现象，确保输出的准确性。

聚焦高风险的关键行业

Maisa AI 的技术因其对可信赖和可问责的重视，尤其吸引了那些希望将 AI 应用于关键任务的企业。

• 目标客户: 主要包括大型银行、汽车制造商和能源公司等对风险控制要求极高的行业。
• 定位: 将自身定位为一种更先进的机器人流程自动化（RPA），它既不像传统 RPA 那样依赖僵化的预定义规则，也避免了对人工编程的过度依赖。
• 部署方式: 提供灵活的部署选项，包括在公司的安全云中部署或在客户本地部署。

融资与未来规划

Maisa AI 已获得 2500 万美元的种子轮融资，由欧洲风险投资公司 Creandum 领投。这笔资金将用于支持公司的快速发展。

• 团队扩张: 计划到 2026 年第一季度，将团队从 35 人扩大到 65 人，以满足市场需求。
• 市场策略: 虽然目前客户群不大，但公司计划通过 Maisa Studio 平台吸引更多用户，并与在多国运营的现有客户一同扩张。
• 核心竞争力: 在众多 AI 自动化竞争者中，Maisa AI 强调其产品的可靠性、可审计性和可修复性，认为这才是企业在AI热潮中真正需要的价值。