Abantu AI foi fundada pelo queniano James Mwaniki e é uma startup que está desenvolvendo soluções linguísticas baseadas em Inteligência Artificial para traduzir fala e texto de vários idiomas para línguas africanas.
Actualmente, o modelo também pode traduzir da maioria dos principais idiomas do mundo para Kikuyu e Kiswahili, que são falados no Quênia e na África Oriental.
“Minha principal motivação para este projecto é criar uma ferramenta que ajude cuidadores e profissionais de saúde a entender melhor seus pacientes em situações em que os pacientes não falam inglês ou kiswahili, ou onde os profissionais de saúde não falam ou entendem inglês ou kiswahili bem o suficiente.”
Disse Mwaniki.
“A África é um continente linguisticamente diverso com uma população significativa incapaz de falar em línguas internacionais como inglês e francês. Como resultado, essas pessoas têm dificuldade em consumir e transmitir conhecimento de e para o mundo exterior sem a ajuda de terceiros”, explicou Mwaniki. “Identificamos uma lacuna no mercado e decidimos projetar ferramentas para preenchê-la.”
A Abantu AI, que é autofinanciada, criou uma prova de conceito funcional e obteve feedback de mercado “melhor do que o esperado” dos setores de mídia, governo e saúde. “Nosso próximo passo será aprimorar nossos produtos, ajustá-los às demandas específicas da indústria e comercializá-los”, disse Mwaniki. Com isso em mente, a empresa está embarcando em uma campanha de arrecadação de fundos.
“Estamos interessados principalmente em doações, mas estamos abertos a formas alternativas de apoio.” “Até agora, recebemos financiamento da Amazon que nos ajudou a compensar os custos de treinamento e hospedagem de nossos modelos de IA, que costuma ser o elemento mais caro do setor de IA”, acrescentou Mwaniki.
Até o final do ano, a Abantu AI espera expandir seus serviços para outros países africanos. Os clientes se inscrevem nos serviços por uso ou de forma recorrente, e a empresa ganha dinheiro com assinaturas.
“Também temos clientes que solicitaram serviços personalizados, então essa é uma nova estratégia de receita para nós também. Ainda não estamos na fase de realização de receita porque muito do trabalho foi focado em estabelecer provas de conceito e testar o mercado, portanto nossos clientes ainda estão em fase de teste.”
Explicou Mwaniki.
Requer um conjunto de habilidades que são difíceis de encontrar localmente.” É também multidisciplinar, necessitando de uma ampla gama de conhecimentos. As ferramentas para modelos de construção e treinamento não são altamente padronizadas, e obter qualquer modelo efectivamente treinado requer uma curva de aprendizado acentuada. Depois, há a questão dos modelos de treinamento, que são extremamente caros para a maioria das empresas”, explicou Mwaniki.
“Todas essas variáveis se combinam para aumentar a barreira de entrada para muitas empresas, que esperamos resolver no futuro compartilhando nossos processos de aprendizado com instituições e organizações locais interessadas em entrar no campo.”
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