Tem havido muita conversa sobre a construção contexto para sistemas de IA. No software de consumo, temos visto startups sendo construídas em torno procurar, documentose reuniões. Todos eles desejam capturar o contexto da sua vida digital, fornecer conexões com outras ferramentas e permitir que você consulte todos esses dados. Algumas ferramentas foram além. Por exemplo, Retroceder (que se tornou Ilimitado e vendido para Meta) e o Microsoft Recall têm como objetivo capturar tudo o que acontece na tela e ajudá-lo a lembrar de tudo.
Uma nova startup chamada Passarinho está tentando algo semelhante com uma abordagem ligeiramente diferente. Enquanto aplicativos como o Rewind armazenam capturas de tela ou algum tipo de dado visual, o Littlebird “lê” a tela e armazena o contexto em formato de texto.
A ideia central por trás do produto é que, como ele lê sua tela o tempo todo, você não precisa fornecer contexto adicional para produtividade. A startup acredita que, embora muitas ferramentas de IA tentem distraí-lo, o Littlebird pode trabalhar em segundo plano e só pode aparecer quando você quiser.
Ao configurar o Littlebird em seu computador, você pode personalizar quais aplicativos deseja que o aplicativo ignore e não capture nenhum contexto. A startup disse que ignora automaticamente gerenciadores de senhas e campos confidenciais em formulários da web, como senhas e detalhes de cartão de crédito. Você também pode optar por conectar outros aplicativos como Gmail, Google Calendar, Apple Calendar e Reminders ao aplicativo.
O aplicativo permite que você faça perguntas sobre seus dados, oferecendo avisos pré-gerados para você começar, como “O que estou fazendo hoje?” ou “Que tipo de e-mail é importante para mim?” Em alguns dias de uso, percebi que esses prompts se tornaram mais personalizados com o passar do tempo.
Littlebird também possui um anotador embutido semelhante ao Granola que usa o áudio do sistema e é executado em segundo plano para capturar transcrições de reuniões e criar notas e itens de ação com base nisso. Quando você abre uma reunião na visualização detalhada, há uma opção chamada “Preparar para reunião” que leva em consideração o contexto de reuniões anteriores, e-mails e histórico da empresa para fornecer mais detalhes sobre a reunião. O recurso também busca informações de fontes como o Reddit para informar o que os usuários estão pensando sobre um determinado produto ou empresa.
Outra ferramenta chamada Rotinas oferece prompts detalhados para o Littlebird executar em intervalos repetidos, como diariamente, semanalmente ou mensalmente. A empresa lista algumas rotinas prontas para uso, como briefing diário, resumo de atividades semanais e resumo do trabalho de ontem. Os usuários também podem criar suas próprias rotinas com instruções personalizadas.
A Littlebird foi fundada por Alap Shah, Naman Shah e Alexander Green em 2024. Os irmãos Alap e Naman fundaram a Sentieo, uma plataforma para investidores institucionais, que foi vendida para a empresa de inteligência de mercado AlphaSense. Anteriormente, eles também cofundaram uma empresa de alimentos saudáveis chamada Thistle. Alap também foi coautor do artigo viral da Citrini sobre como os agentes de IA poderiam destruir a economia, o que resultou na queda de várias ações de tecnologia. Green construiu várias empresas de hardware, software e IA.
“Começamos quando Alap apresentou um problema interessante de que a IA seria sobre seus dados (dos usuários). Os modelos não sabem nada sobre você, e isso limita sua utilidade. Estávamos pensando em vários paradigmas de UI e sistema operacional que provavelmente estariam prontos para serem interrompidos com a IA e que deram início ao Littlebird como um projeto”, disse Green ao TechCrunch por telefone.
Green observou que, embora o Rewind estivesse próximo do que Littlebird está tentando fazer, ele dependia de capturas de tela e não tinha uma ótima experiência de pesquisa. Ele disse que a startup está apenas começando e há muitos outros problemas a serem resolvidos, incluindo fazer com que grandes modelos de linguagem (LLMs) entendam diferentes tipos de contexto sobre os usuários.
Com o Littlebird, os usuários podem remover seus dados a qualquer momento, e seus dados são armazenados na nuvem com criptografia. Green disse que a lógica por trás do armazenamento de dados na nuvem era executar modelos poderosos para diferentes fluxos de trabalho de IA, o que não é possível localmente.
“Não armazenamos nenhuma informação visual. Armazenamos apenas texto, o que torna os dados muito mais leves. Acho que esse foi provavelmente outro motivo pelo qual Recall e Rewind tiveram dificuldades, que é que tirar uma captura de tela exige muito mais dados. Também acho que é mais invasivo”, disse ele.
O download e o uso do Littlebird são gratuitos, mas para obter mais limites de uso e acesso a recursos como geração de imagens, os usuários podem pagar por planos a partir de US$ 20 por mês.
A startup arrecadou US$ 11 milhões em financiamento liderado pelo Lotus Studio, com a participação de Lenny Rachitsky, Scott Belsky, Gokul Rajaram, Justin Rosenstein, Shawn Wang e Russ Heddleston.
Vários desses investidores são usuários regulares do produto. Rajaram, que trabalhou no Google e no Facebook em produtos publicitários, disse que o produto elimina o atrito de lembrar, recuperar e reexplicar seu próprio trabalho. O cofundador e CEO da DocSend, Heddleston, disse que reescreveu o site de marketing da empresa usando a ferramenta, usando contexto de reuniões, e-mail, Notion e muito mais.
Rachitsky, que dirige seu próprio boletim informativo e podcast, disse que a IA é tão boa quanto o contexto que possui e que sente muita falta do seu dia. Ele disse que pergunta à ferramenta como melhorar seus fluxos de trabalho de produtividade e ser mais feliz. Ele disse que, para ter sucesso a longo prazo, o produto precisará encontrar um caso de uso matador.
“Acho que se trata de encontrar aquele caso de uso obrigatório e matador. Isso é tudo o que importa para o sucesso deste produto no momento. Sei que muitas pessoas já descobriram isso por si mesmas, e a equipe está se apoiando nessas experiências à medida que vêem esses casos de uso surgirem”, observou ele.
“Tive muitos criadores de produtos de IA no podcast, e o tema mais consistente é que você não sabe realmente como as pessoas usarão seu produto até lançá-lo. A estratégia é lançar coisas antecipadamente, ver como as pessoas as usam e apostar nesses casos de uso em vez de esperar por algo totalmente descoberto.”
