Стартап QueryStory, созданный бывшими сотрудниками Google, вышел из скрытого режима работы и представил платформу для анализа корпоративных данных с применением больших языковых моделей. Компания ориентируется на крупный бизнес, который работает с большими закрытыми базами данных. Сервис должен объединить анализ информации и ее проверку для сотрудников отделов продаж, руководителей операционных направлений и других пользователей.
Генеральный директор QueryStory Шапор Нагибзаде ранее занимался вопросами кибербезопасности в Google и участвовал в разработке инструментов для работы со сложными массивами данных. В 2016 году он стал сооснователем Chronicle в лаборатории X Labs, а позднее решил применить накопленный опыт в аналитике. Вместе с техническим директором Стэнли Янгом и директором по продукту Дэвидом Глусиком он запустил QueryStory. Об этом сообщает TechCrunch.
В конце 2025 года стартап привлек $6 млн посевных инвестиций от Brightmind Ventures и New York Life Ventures при оценке в $60 млн. После этого команда занималась разработкой продукта и тестировала его с клиентами. Платформа формирует анализ на основе запросов к данным, собирает результаты в понятную последовательность и показывает, на чем основаны выводы системы.
Разработчики делают ставку на прозрачность и возможность проверки результатов работы искусственного интеллекта. QueryStory автоматически показывает SQL-запросы, которые использовались для подготовки анализа, а пользователи могут направлять результаты коллегам на проверку. Итоги такой проверки сохраняются внутри платформы вместе с данными и аналитическими материалами.
По словам Нагибзаде, при обычном использовании чат-интерфейсов с языковыми моделями сотрудники одной компании могут получать разные версии ответов на одни и те же вопросы. Это приводит к появлению большого числа разрозненных материалов, которые сложно связать с исходными данными. QueryStory должна обеспечить единое пространство, где выводы можно проверить и сопоставить с базой данных.
Платформа не привязана к одной конкретной модели, хотя сейчас в основном использует актуальные решения ведущих разработчиков. Создатели сервиса считают, что специализированный инструмент способен работать точнее и экономнее универсальных ИИ-агентов за счет сохранения контекста. Главной задачей QueryStory компания называет повышение доверия бизнеса к ответам, которые формирует искусственный интеллект.
