OpenAI przejęło NextSlide — startup specjalizujący się w generowaniu prezentacji AI. Zespół dołączył do prac nad ChatGPT, rozwijając narzędzia wizualnej komunikacji.

Źródło zdjęcia: TechCrunch
OpenAI przejęło startup NextSlide, który specjalizował się w tworzeniu prezentacji przy pomocy sztucznej inteligencji. Zespół NextSlide dołączył do prac nad ChatGPT, kontynuując misję ułatwiania wizualnej komunikacji, informuje TechCrunch.
Przejęcie zostało ogłoszone przez założyciela NextSlide, Ahmeda Beshry'ego, który poinformował, że transakcja miała miejsce wcześniej w tym roku, a ogłoszenie zostało opóźnione o kilka miesięcy.
NextSlide oferowało rozwiązanie, które mogło przekształcać prompty, notatki, dokumenty lub materiały badawcze w dopracowane, edytowalne prezentacje. Jak wyjaśnia Beshry na stronie internetowej firmy, celem było „uczynienie wizualnej komunikacji bardziej dostępną i pomoc większej liczbie osób w jasnym wyrażaniu swoich pomysłów”.
Dołączając do OpenAI, zespół będzie kontynuował tę samą misję, ale w szerszym kontekście — „budowanie produktów AI, które pomagają ludziom tworzyć, komunikować się i przekształcać swoje pomysły w znaczącą pracę”.
Ahmed Beshry wnosi do OpenAI bogate doświadczenie w branży technologicznej. Wcześniej był współzałożycielem Caper AI, startupu zajmującego się inteligentnymi wózkami sklepowymi i kasami samoobsługowymi bez obsługi kasjera. Caper AI zostało przejęte przez Instacart w 2021 roku, co pokazuje udane doświadczenie Beshry'ego w budowaniu i sprzedaży technologicznych firm.
Przejęcie NextSlide wpisuje się w strategię OpenAI polegającą na rozszerzaniu możliwości swoich produktów poprzez włączanie specjalistycznych zespołów i technologii. Dodanie funkcjonalności tworzenia prezentacji może znacząco zwiększyć atrakcyjność ChatGPT dla użytkowników biznesowych i edukacyjnych.
OpenAI testuje reklamy wizualne w ChatGPT i rozszerza narzędzia pomiarowe oraz partnerstwa dla reklamodawców na platformie z 1,2 mld użytkowników.

ServiceNow CoreAI prezentuje AutoSynthData — system zamieniający słabości agentów AI w kontrolowane dane treningowe dla firmowych środowisk.

Profesor MIT Cathy Wu wykorzystuje uczenie ze wzmocnieniem, by projektować lepsze systemy transportowe, po latach porażek osiągając 30-krotny wzrost efektywności treningu.