Cine este Iulia Neagu, o româncă care a terminat liceul în București și care și-a vândut Startup-ul către Databricks, gigantul de date și AI cofondat de profesorii români Ion Stoica și Matei Zaharia. Vedeți aici interviul cu ea de la ZF IT Generation

Start-up-ul Quotient AI, cofondat în Statele Unite de către românca Iulia Neagu, a ales să vândă operațiunile către gigantul american Databricks la nici doi ani și jumătate de la lansare, în ciuda faptului că obținuse o finanțare inițială în valoare de 5,5 milioane de dolari. Decizia acestui exit rapid, în detrimentul atragerii unei noi runde de investiții pentru a crește independent, a fost dictată de realitatea dură a pieței de inteligență artificială (AI), care a devenit extrem de scumpă și necesită volume colosale de putere de calcul și capital financiar și uman pentru a scala produsul.

Traseul Iuliei Neagu a început în 2009, când a lăsat în urmă Bucureștiul și cursurile liceului Mihai Viteazul pentru a studia în Statele Unite. A obținut o licență în fizică la Universitatea Princeton, urmată de un doctorat în același domeniu la Universitatea Harvard.

„După doctorat, știam că nu vreau să rămân în mediul academic. Voiam ceva mult mai practic și aplicat. Așa că m-am axat pe machine learning, pe AI, data science”, a povestit ea.

Trecerea către mediul privat i-a adus roluri de conducere în echipe de analiză a datelor la companii precum Aon și Tamr, dar a reprezentat și momentul în care s-au conturat primele ambiții de business. Încă din primul an de doctorat, a participat la un incubator de start-up-uri (Harvard Innovation Lab), unde l-a întâlnit pe Freddie Vargus, cel care avea să îi devină cofondator și CTO la Quotient AI.

„Eu și cu Freddie am păstrat legătura, e unul dintre cei mai buni prieteni ai mei, și pe parcursul anilor de când ne știm, care acum cred că sunt aproape 12 ani, mereu am discutat idei potențiale, idei de start-up-uri, de proiecte. Și până la urmă, când a venit vorba de ideea pentru Quotient, a fost prima oară când n-am avut un contraargument și am zis să începem”, a precizat Iulia Neagu.

Punctul de cotitură profesională a fost însă rolul de director data science la GitHub, platforma principală de hosting și colaborare pentru dezvoltatorii de software la nivel mondial, deținută de Microsoft.

Acolo, echipa condusă de ea a participat la dezvoltarea Copilot, primul agent AI de generare de cod. „Am lansat produsul acela pe piață, de la beta la GA (General Availability – n.red.). Ajunsesem, cred, la momentul acela la 100 de milioane de utilizatori și această experiență a fost cumva fundația ideii care a devenit Quotient mai departe”, a detaliat ea.

Ideea unei platforme care să monitorizeze greșelile inteligenței artificiale a atras imediat interesul investitorilor din Silicon Valley și Boston, care le-au oferit 5,5 milioane de dolari înainte de lansarea formală. „Noi am strâns runda de finanțare, practic, când eram pe picior de plecare de la GitHub. N-aveam încă nici numele firmei, nici pitch deckul, nici produsul”, a subliniat cofondatoarea Quotient AI.

Odată construit, sistemul a funcționat ca un „verificator” pentru AI. „Quotient AI era o platformă de monitorizare, evaluare și fine-tuning a modelelor de AI și a agenților AI”, a rezumat ea. Printr-o integrare simplă de doar câteva linii de cod, platforma monitoriza deciziile luate de agenții AI în producție, identificând momentele în care aceștia generau informații false.

„Aveam un set de modele de AI pe care noi le creasem, de obicei modele fine-tuned de open source, care analizau aceste informații și practic ziceau: aici a fost o greșeală, sau aici este ceva pe care modelul a halucinat și nu este corect”, a menționat Iulia Neagu. Această tehnologie a atras clienți din Fortune 500 și jucători mari, precum Wayfair – gigant american de e-commerce specializat pe mobilă și decorațiuni interioare. Mai mult, în ultimele luni de independență, compania începuse să dezvolte un sistem de „reinforcement learning”. „Cu ideea de, practic, dacă ai un agent entry level în firma ta, cu timpul, la fel ca un angajat, poate să învețe și să devină mult mai specializat pe task-urile pe care i le dai tu”, a mai explicat ea.