在科技领域，一项来自麻省理工学院NANDA计划的最新数据引起了广泛关注：数据显示，竟有95%的企业生成式AI试点项目未能成功。这一高失败率让不少企业对AI技术心生疑虑，然而，正是在这样的逆境中，一些前沿组织正探索一种创新的解决方案——可学习和受监督的智能体AI系统。
在这样的背景下，一家仅成立一年的初创企业Maisa AI凭借其独特的企业自动化理念崭露头角。Maisa AI坚信，企业真正需要的是可问责的AI智能体，而非那些如同黑盒般不透明的系统。近期，该公司成功完成了由欧洲知名风投Creandum领投的2500万美元种子轮融资，并顺势推出了Maisa Studio。这一平台无需特定模型，即可帮助用户部署可通过自然语言进行训练的“数字员工”。
Maisa AI的理念与传统AI应用有着显著的不同。该公司首席执行官David Villalón在接受TechCrunch采访时透露，他们并非简单地用AI来生成响应，而是用AI来设计并执行获取响应所需的流程，他们称之为“工作链”。这一创新理念的核心架构师是Maisa AI的联合创始人兼首席科学官Manuel Romero，两人曾在西班牙AI初创公司Clibrain共事，并共同研发了一套解决AI幻觉问题的方案。
为解决AI幻觉问题，Maisa AI引入了HALP系统，即人类增强型大语言模型处理系统。该系统的工作方式类似于学生在黑板前解题，数字员工会向用户询问需求，并详细说明每一步的操作过程。Maisa AI还开发了知识处理单元KPU，这一确定性系统旨在减少幻觉现象的发生。尽管Maisa AI是从技术挑战出发，但他们很快发现，其在可信度和问责制方面的投入与那些希望将AI应用于关键任务的企业需求不谋而合。
目前，Maisa AI的客户涵盖了大型银行、汽车制造商和能源企业等多个领域。为满足这些企业客户的需求，Maisa AI提供了安全云端部署和本地部署两种选择，旨在以更先进的机器人流程自动化RPA形式，释放企业的生产力潜能，而无需依赖僵化的预定义规则或大量手动编程。
尽管Maisa AI的客户基数相较于那些数百万涌向免费增值氛围编程平台的用户来说仍然较小，但该公司正通过Maisa Studio扩大其客户基础，并简化采用过程。Maisa AI在瓦伦西亚和旧金山设有双总部，并已在美国市场站稳脚跟。其股权结构也反映了这一国际化布局，去年12月的pre-seed轮融资由旧金山风投公司NFX和Village Global领投。
据悉，本轮融资还吸引了美国公司Forgepoint Capital International的参与，该公司通过其与西班牙桑坦德银行的欧洲合资企业进行了投资，这进一步彰显了Maisa AI在监管行业的吸引力。Maisa AI的差异化优势在于其专注于需要非技术用户问责的复杂用例，与CrewAI等众多面向业务的AI驱动工作流自动化产品展开竞争。Villalón在LinkedIn上强调，当前AI领域的“框架淘金热”可能会让企业在追求快速启动时忽视可靠性、可审计性和错误修复能力，从而带来长期问题。
为扩大业务规模，Maisa AI计划利用这笔资金将团队从35人扩展至65人，以满足预计在2026年第一季度前出现的增长需求。从今年最后一个季度开始，该公司预计将迎来快速增长，并开始为等待名单上的客户提供服务。面对95%的企业AI项目失败率，Maisa AI的可问责智能体方案为企业AI应用开辟了一条全新的道路，其强调透明度和监督能力的技术路线，或将引领企业级AI部署的新潮流。
