マッキンゼーの最新の報告書によると、多くの企業は生成AIを安全かつ責任を持って利用する準備ができていない。その中でも特に懸念されているのは説明性――AIが特定の決定をどうしてどのようにしたのかを理解することである。40％の調査対象者がこれにリスクを感じているものの、実際に積極的に取り組んでいる企業は17％にとどまっている。

ソウルに本社を置くDatumoはもともとAIデータラベリング会社であったが、今では技術的背景を持たない企業でも使いやすいツールとデータを提供し、AIモデルのテスト、モニタリング、改善を通じてセキュリティを向上させている。この週、同社は1,550万ドルの資金調達を発表し、累計の資金調達額は約2,800万ドルとなった。投資家にはSalesforce Ventures、KB Investment、ACVC Partners、SBI Investmentなどが含まれる。

Datamo CEOのキム・ダビデ（David Kim）は、元々韓国防衛開発局でAI研究者として勤務していたが、面倒で時間がかかるデータラベリングプロセスに苦慮し、新しいアイデアを思いついた。それは、余暇時間を使ってデータラベリングを行い報酬を得られるアプリケーションの仕組みである。この考えは、韓国科学技術院（KAIST）の起業コンペティションで検証された。2018年にキム氏はKAISTの同僚5人と共に会社を立ち上げ、当時はSelectStarという名称だった。

アプリケーションが完全に開発される前に、Datumoはコンペティションのカスタマー探索段階で数万ドル規模の前売り契約を獲得し、顧客は主にKAISTの卒業生が設立した企業やスタートアップだった。会社設立後1年間で100万ドルを超える収益を達成し、多数の重要な契約を結んだ。現在、Datumoの顧客にはサムソン、サムソンSDS、LGエレクトロニクス、LG CNS、現代、ナバー、ソウルの通信大手であるSKテレコムなど、大手韓国企業が含まれている。2024年時点で、顧客数は300社を超え、年間売上高は約600万ドルである。

数年前から顧客がDatumoにデータラベリングだけでなく、AIモデルの出力評価や他の出力との比較も求め始めた。共同創設者のワン・マイケル（Michael Hwang）によると、これにより彼らが実際にはAIモデル評価を行っていることに気づいた。その後、会社はこの分野への投資を強化し、韓国初のAI信頼性とセキュリティに特化した基準データセットをリリースした。

キム・ダビデ氏は、「Datumoはデータラベリングから始まったが、大規模言語モデルの生態系の発展とともに、予トレーニングデータセットやモデル評価に業務を拡大し、最終的にはAIセキュリティと信頼性のソリューションプロバイダーとして定位置を確立した」と述べた。