Анджали Сардана из Pronto делает ставку на будущее, выходящее за рамки помощи по дому с помощью физического ИИ

Эта готовность войти на незнакомую территорию теперь определяет ее следующую ставку. Сардана сделала еще один шаг на пути к построению бизнеса в сфере физического искусственного интеллекта (ИИ), приобретя компанией Provision Labs компанию Basilisk Industries.

В результате этого приобретения основатель Basilisk Шурия Ватвани возглавит подразделение аппаратного обеспечения Provision. За несколько недель после присоединения команда разработала метрическую 3D-модель отслеживания рук, переработала аппаратное обеспечение восприятия и создала раннюю версию легкой, высококачественной тактильной перчатки. Финансовые детали сделки не разглашаются.

От помощи по дому до умных машин

Для Сарданы этот шаг является продолжением идеи, выходящей за рамки ускорения выполнения домашних дел. Pronto, который объединяет домохозяйства с профессионалами по уборке, стирке, приготовлению еды и т. д., также создает возможности для отслеживания реальной человеческой деятельности, что может помочь в обучении систем искусственного интеллекта.

Provision Labs со штаб-квартирой в Сан-Франциско создается как уровень данных, оценки и развертывания физического ИИ. Его цель — помочь машинам воспринимать, понимать физический мир и взаимодействовать с ним. Компания нанимает сотрудников в Сан-Франциско, Торонто и Бангалоре, уделяя особое внимание компьютерному зрению, восприятию, тактильным данным и аппаратному обеспечению.

Связь между этими двумя предприятиями заключается в характере самой работы. В рамках программы «Проверено» компания Pronto изучает возможность использования анонимных записей домашних задач для обучения искусственному интеллекту. Однако обе компании не раскрыли публично подробностей о масштабах соглашения об обмене данными.

Однако переход к построению бизнеса в сфере физических данных ИИ не обошёлся без противоречий. В мае компания Pronto столкнулась с серьезной негативной реакцией после того, как появились сообщения о том, что она тестирует запись домашних задач с помощью камер для получения обучающих данных для роботов. Инициатива вызвала обеспокоенность по поводу конфиденциальности, согласия и использования видеозаписей, снятых внутри домов клиентов. Защищая программу, Сардана утверждал, что участие было полностью добровольным, и клиенты должны были дать свое согласие при бронировании услуги. Она также заявила, что эта инициатива направлена ​​на то, чтобы индийские рабочие не остались без внимания возможностей ИИ. Ее более серьезное утверждение заключалось в том, что, хотя в искусственный интеллект инвестируются миллиарды долларов, работники, чьи повседневные задачи могут помочь в обучении этих систем, также должны иметь долю в создаваемой экономической стоимости.

Преимущество аутсайдера

Убеждение Сарданы в Пронто было достаточно сильным, чтобы преодолеть конкуренцию. Вспоминая первые дни существования компании, она рассказала RichWeNews: «Я стала настолько одержимой, что не могла ни спать, ни есть, потому что чувствовала, что теряю время, не начав».

К моменту официального запуска Pronto в 2025 году Urban Company уже была признанным игроком на бирже, а Snabbit вышел на рынок. Тем не менее, она считала, что есть возможности для организации фрагментированного рынка труда с помощью технологий.

Ее большая цель — перенести это мышление за пределы дома на склады, фабрики, розничную торговлю и производство. Она рассматривает индийскую рабочую силу как потенциального бенефициара искусственного интеллекта и робототехники, а не просто как источник дешевой рабочей силы или данных для обучения.

Растущие заказы Pronto и рост средней стоимости заказа позволяют предположить, что ее основной бизнес продолжает набирать обороты. Более половины профессионалов, участвующих в программе «Проверено», уже зарабатывают более 40 000 рупий в месяц, сообщила Сардана в своем недавнем сообщении на LinkedIn.

Приобретение Василиска сигнализирует о том, что амбиции Сарданы больше не ограничиваются организацией человеческой работы. Она также позиционирует себя как создатель технологии, которая могла бы определить, как машины научатся выполнять эту работу.