當公司尋求專案意見或建議時，通常會使用 LinkedIn 或 GLG、Third Bridge、Alphasights 等專家網絡。然而，儘管他們努力搜尋，卻往往難以找到高品質的意見回饋。現今，這些平台要求專家根據其職稱填寫表格，然後再將他們與需要協助的公司進行配對。
倫敦的 Ethos 認為 AI 可以改善這種體驗的兩端。對於專家而言，它提供語音驅動的入職流程，以提出更廣泛的問題，並獲取更多關於他們在各種領域知識的數據，這些知識是其職稱無法涵蓋的。對於公司而言，Ethos 憑藉其收集到的更廣泛數據，能更好地匹配這些組織為其專案提出的自然語言查詢。
Ethos 表示，其基於語音的入職流程和數據使其能夠回答複雜的客戶問題，例如：「尋找曾在頂級投資者資助的新創公司工作，並解決金融自動化問題的人。」該新創公司提供的另一個例子是，一家製藥公司如何利用其平台搜尋專攻特定領域，同時也發表過相關論文或對藥物開發有深入了解的醫生。
Ethos 今日宣布完成 2275 萬美元的 A 輪融資，由 a16z 領投，General Catalyst、XTX Markets、Evantic Capital 和 Common Magic 亦參與其中。a16z 的 Anish Acharya 認為，LinkedIn 和 GLG 等傳統平台僅透過職稱顯示淺層訊號。
他相信 Ethos 透過其語音訪談流程和精心設計的問題，能捕捉到不同的細分專業。「我認為語音是人類最原始的溝通形式。大多數人，你知道，大多數人不知道如何以簡潔、引人入勝且精確的方式寫下他們的故事。語音對 Ethos 來說是一個巨大的突破」Acharaya 在一次電話會議中告訴 TechCrunch。
Ethos 由 James Lo 和 Daniel Mankowitz 於 2024 年創立。Lo 曾任職於 McKinsey，後來在 Softbank 工作，負責 WeWork 和 Arm 等公司的轉型。Mankowitz 曾是 DeepMind 的 AI 研究員，參與了 YouTube 的影片壓縮演算法、Gemini 和 AlphaDev 排序演算法的開發。
兩位創辦人從不同角度著手解決建立專家網絡的問題。Lo 一直希望為人們提供適當的經濟和就業機會。Mankowitz 則認為經濟是人、公司和產品的知識圖譜，透過正確的演算法，可以將這些實體相互匹配。「傳統的專家平台幾乎純粹專注於職稱和職務描述的組合。
我們觀察到，大多數客戶和雇主並非在尋找特定職稱的公司。他們在尋找特定的技能和能力。我們也觀察到，隨著時間的推移，尋找技能和能力將逐漸融合人類經濟和代理人經濟」Lo 說道。除了專家提供的數據外，Ethos 還會查看部落格和學術論文等其他公開來源，以及社群連結，以將公司與合適的人才進行配對。
該公司還透過自己的平台，利用語音代理進行訪談並提取見解。Listen Labs 和 Outset 等新創公司已經為企業提供了使用對話式 AI 進行訪談的方式，這在這方面構成了一些競爭。但 Ethos 認為其專家網絡比競爭對手更適合某些客戶。
Ethos 沒有透露其客戶群，但表示頂級對沖基金、私募股權公司、領先的基礎 AI 實驗室和企業顧問公司已經在使用其產品。它根據專案性質，向企業收取專案費用，比例為 30% 或更高。該公司指出，其「八位數年化營收」的目標正在實現中，但未提供具體數字。
它也沒有說明平台上有多少專家，但表示每週約有 35,000 人加入。（Ethos 會向他們認為能從中受益的人發送邀請。）這家新創公司面臨的一個挑戰是，如何擴大與其客戶相關的專家用戶群。該公司表示，AI 實驗室投入資金繪製人才地圖，對其事業有所助益。
「我們的觀點是，AI 實驗室正將龐大的資本火力指向世界上每一個具有經濟價值的職業。他們正試圖繪製出每一個專業。這對我們來說是一個巨大的順風」Lo 說。他指出，這些實驗室正在法律、健康、金融和管理等領域建立專業服務，因此他們會希望這些網絡中擁有各種專家，以建立他們的模型並獲取關於其產品和策略的回饋。該公司目前有八名團隊成員，其目標是在擴大規模的同時保持團隊精簡。
