Mirror Particle створює ШІ-модель для прогнозування поведінки людей
Mirror Particle розробляє ШІ-модель для прогнозування поведінки споживачів і представить її на Startup Battlefield 200 у Сан-Франциско.
Стартап Mirror Particle із Сан-Франциско розробляє базову ШІ-модель для прогнозування поведінки людей і планує представити її на конкурсі Startup Battlefield 200 у межах TechCrunch Disrupt 2026. Компанія пропонує брендам інструмент, який має передбачати поведінку споживачів та пояснювати мотиви таких рішень, повідомляє TechCrunch.
Змагання Startup Battlefield 200 відбудеться 13–15 жовтня в Сан-Франциско. Mirror Particle заснували Абхів'якті Ахуджа, Вілл Сонг і Томсон Єн. Компанія вже залучила ангельське фінансування та, за її словами, наближається до закриття першого венчурного раунду.
Модель замість рольових сценаріїв
Генеральна директорка та співзасновниця Mirror Particle Абхів'якті Ахуджа вважає, що поширений підхід із використанням великих мовних моделей для імітації представників певної демографічної групи має суттєві обмеження. За її оцінкою, такі моделі передусім працюють із письмовою мовою, тоді як людська поведінка також пов'язана з візуальним сприйняттям, просторовим мисленням і соціальним інтелектом.
Mirror Particle створює власну модель з нуля. Її задум полягає в моделюванні не статичного портрета людини, а змін її поведінки з часом: які події та стимули впливають на рішення, як змінюються мотивації і якою є інтенсивність цих змін. Відсутність змін у поведінці компанія також розглядає як сигнал для аналізу.
Застосування для брендів
Для моделювання демографічних груп стартап використовує поєднання власних даних клієнтів, актуальних подій, попкультури, соціальних мереж та інших відомостей. Особливу увагу компанія приділяє виявленій поведінці — фактичним діям людей, а не лише відповідям у опитуваннях.
Першими напрямами роботи Mirror Particle називає маркетингові дослідження, а також стратегії брендів і продуктів. Наприклад, система може допомогти косметичному бренду оцінити не тільки рекламні формулювання для покоління Z, а й те, чи існує попит на конкретний продукт у цієї аудиторії.
В одному з ранніх пілотних проєктів відомий бренд кормів для домашніх тварин хотів визначити, яке зображення на упаковці здатне збільшити продажі. За висновком системи, проблема полягала не в зображенні: бренд сприймали як масовий і дешевий, що, на думку компанії, стримувало продажі. Довгострокова мета Mirror Particle — перейти від аналізу великих груп населення до індивідуальних інсайтів.
