Snowflake, startup em destaque: ROE AI

Damos as boas-vindas à sessão Startup em Destaque da Snowflake. Nela, podemos conhecer melhor os líderes e as empresas que estão desenvolvendo negócios com base no Snowflake. Nesta edição, conversamos com Richard Meng, CEO e cofundador da ROE AI, uma startup que ajuda as equipes de dados a extrair insights de dados multimodais não estruturados, incluindo documentos, imagens e páginas da web, usando consultas SQL familiares. Graças à integração de agentes de IA, a plataforma ROE AI simplifica o processamento de dados, permitindo que organizações de todos os setores automatizem fluxos de trabalho manuais e extraiam inteligência prática dos dados.

Como fundador, qual a sua fonte de inspiração?

O que me motiva é desafiar o status quo e resolver problemas antes sem solução, especialmente aqueles na interseção entre dados e IA. Trabalhar na Snowflake antes de fundar a ROE AI também foi uma fonte de inspiração para mim. Em primeira mão, pude experienciar o ritmo incrível da inovação em dados de IA.

Assim que surgiram os grandes modelos de linguagem (LLMs), eu sabia que poderia criar algo que resolvesse um desafio de longa data no mundo dos dados: aproveitar dados não estruturados. Pessoas tentam resolver esse desafio há décadas, mas as soluções muitas vezes falham. Sentia que era o momento perfeito para testar algo ousado, aproveitando meu background profissional e também a experiência na Snowflake.

Que problema a sua empresa deseja resolver? 

Muitas organizações de serviços financeiros dependem de documentos para gerar insights valiosos. Atualmente, esses fluxos de trabalho são totalmente manuais. Meu objetivo é oferecer a esses clientes uma solução capaz de criar fluxos de trabalho de documentos eficazes e avaliados com rigor. Muitas empresas tentam resolver esse desafio com RAG, mas muitas vezes não conseguem, pois a precisão é um requisito obrigatório. 

É por isso que estamos criando a ROE AI, para permitir que esses clientes que se preocupam com precisão criem, avaliem e produzam fluxos de trabalho de documentos agênticos em algumas linhas de SQL. 

E temos o prazer de fazer uma parceria com a Snowflake e levar esse recurso aos clientes Snowflake de forma nativa por meio do Snowflake Marketplace.

O que você tem feito de mais interessante em relação aos dados? 

A ROE AI resolve dados não estruturados sem vetores de incorporação. Para os problemas de dados não estruturados dos clientes, não nos baseamos nos vetores por causa de sua natureza inexata. Em vez disso, usamos muitas chamadas de LLMs e podemos fazer com que esse processo seja mais barato. 

Outro fato interessante é que empregamos nosso próprio produto para a contratação de pessoal: usamos o ROE AI internamente para examinar os currículos de possíveis candidatos. Podemos analisar rapidamente milhares de currículos em menos de um minuto, respondendo a questões direcionadas, como: O candidato tem experiência corporativa e em startups? O candidato possui um grande conhecimento da disciplina de dados?

Na sua opinião, quais foram as principais vantagens que você obteve ao desenvolver no Snowflake?

Primeiro, o Snowflake nos permitiu fortalecer a confiança do usuário em nosso app. Com Snowflake Native Apps e Snowflake Cortex AI, todas as funcionalidades da ROE AI estão dentro do perímetro de segurança do Snowflake. Isso significa que as empresas podem executar fluxos de trabalho de dados não estruturados, viabilizados por agentes de IA, sem mover os dados do Snowflake, o que aumenta a confiança e ajuda a promover a conformidade.  

Em segundo lugar, estamos otimizando a escalabilidade. As operações de grande escala do LLM geralmente exigem recursos especializados. Com o Cortex AI, podemos dimensionar continuamente a GPU e outros recursos de processamento para lidar com grandes volumes de análise de dados não estruturados. Com os Cortex LLMs, podemos usar, com segurança, os mais novos e mais avançados modelos de negócios. 

E, em terceiro lugar, estamos aumentando a eficiência. Ao utilizar as funções SQL, o ambiente de teste e outros recursos nativos do Snowflake, os usuários finais podem consultar ou transformar dados não estruturados usando o ROE AI de forma autônoma, exatamente como eles consultam seus dados estruturados.

Como o Snowflake Native App Framework tem influenciado a estratégia de crescimento e desenvolvimento da sua startup?

Primeiro, agilizamos a nossa estratégia de entrada no mercado por meio da rede da Snowflake. Grandes empresas são nossos clientes ideais. No entanto, como uma startup pode ser difícil chegar até elas. Ao ingressar no ecossistema do Snowflake Native App, podemos atingir o público-alvo corporativo e dos canais de vendas estabelecidos da Snowflake.  

Também estamos tirando proveito de uma experiência de consulta totalmente integrada no Snowflake. Em vez de ter uma metodologia separada e independente, incorporamos nossas soluções de dados não estruturados nas transformações e fluxos de trabalho de dados da Snowflake. Essa integração estreita encurta nossos ciclos de vendas e reduz a complexidade para o cliente.

Por fim, nossa solução já se alinha às estruturas de segurança e aquisição da Snowflake, facilitando a compra da solução ROE AI pelos clientes usando contratos existentes com a Snowflake. Isso pode reduzir um processo de aquisição de seis meses para apenas algumas semanas.

Que conselho você daria a outros interessados em criar seus apps no Snowflake?

Primeiro, adote totalmente os recursos nativos do Snowflake. O Cortex AI, as funções definidas pelo usuário, o Snowpark e o Secure Data Sharing podem reduzir em muito o cronograma de desenvolvimento. Em segundo lugar, alinhe sua solução à postura de segurança de dados da Snowflake para simplificar a adoção corporativa. E, por fim, interaja, desde o início, com as equipes de parceiros e de vendas da Snowflake. Elas podem oferecer insights aprofundados sobre os principais problemas do cliente, o que pode ajudar você a refinar sua adequação ao mercado de produtos e agilizar sua estratégia de entrada no mercado.

Pergunta final: que importante lição você precisou aprender da maneira mais difícil? 

Resolva os problemas difíceis primeiro. À primeira vista, procurar vitórias mais fáceis pode parecer promissor. No entanto, quando resolvemos os desafios mais difíceis com coragem e persistência, surge uma verdadeira adequação ao mercado de produtos.

Conheça melhor a ROE AI e sua estratégia para resolver problemas difíceis e com uso intenso de dados com alta precisão em getroe.ai ou teste o app no Snowflake Marketplace.