Littlebird تجمع 11 مليون دولار لتقنية التقاط سياق الشاشة

جمعت Littlebird مبلغ 11 مليون دولار في جولة تمويلية لتطوير أداة ذكاء اصطناعي تلتقط السياق الرقمي من شاشة حاسوب المستخدم بتنسيق نصي. يعمل البرنامج في الخلفية، ويقرأ الشاشة لبناء سجل نصي لنشاط المستخدم، والذي يمكن للمستخدمين الاستعلام عنه لاحقاً. الأداة مجانية للتنزيل والاستخدام، مع خطط مدفوعة تبدأ من 20 دولاراً شهرياً. ولحماية خصوصية المستخدم، يتجاهل البرنامج تلقائياً مديري كلمات المرور والحقول الحساسة في نماذج الويب، ويمكن للمستخدمين تخصيص التطبيقات التي يتجاهلها البرنامج.

يتباين نهج الشركة الناشئة بشكل مباشر مع أدوات تسجيل الشاشة الحالية. فالمنافسون مثل Microsoft Recall، وهي ميزة في نظام Windows تسجل نشاط الشاشة، وRewind (المعروفة الآن باسم Limitless)، وهي أداة ذكاء اصطناعي لتسجيل الشاشة، يعتمدون على التقاط لقطات شاشة مرئية. أشار المؤسس المشارك لشركة Littlebird، Alexander Green، إلى أن تخزين النص فقط يجعل البيانات أخف وأقل تطفلاً. وقال Green: “نحن لا نخزن أي معلومات مرئية. نحن نخزن النص فقط، مما يجعل البيانات أخف وزناً بكثير. أعتقد أن هذا ربما كان سبباً آخر لمعاناة Recall وRewind، وهو أن التقاط لقطة شاشة يستهلك بيانات أكثر بكثير. كما أعتقد أنه أكثر تطفلاً”.

تأسست Littlebird في عام 2024 على يد Alap Shah وNaman Shah وAlexander Green. وقد شارك الأخوان Alap وNaman Shah سابقاً في تأسيس شركة Thistle، بالإضافة إلى شركة Sentieo، التي بيعت لشركة AlphaSense. قادت شركة Lotus Studio جولة تمويل Littlebird البالغة 11 مليون دولار، بمشاركة العديد من المستثمرين الأفراد، بمن فيهم: Lenny Rachitsky، وScott Belsky، وGokul Rajaram، وJustin Rosenstein، وShawn Wang، وRuss Heddleston.

نشأت فكرة الشركة الناشئة من قيود نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية. ووفقاً لـ Green، بدأ المشروع عندما طرح Alap Shah قضية أن نماذج الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى بيانات المستخدم الشخصية، مما يحد من فائدتها. ثم بدأ المؤسسون في التفكير في نماذج واجهة المستخدم ونظام التشغيل التي كانت جاهزة للتعطيل بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى إنشاء Littlebird. تركز الشركة الآن على تحديد حالات الاستخدام “القاتلة” للمنتج مع طرحه في الأسواق.

لماذا يهم

تُميّز Littlebird نفسها عن المنافسين مثل Microsoft Recall وRewind من خلال إعطاء الأولوية لالتقاط البيانات القائمة على النصوص، وهو ما يجادل المؤسسون بأنه أكثر كفاءة وأقل تطفلاً من لقطات الشاشة المرئية.