Os fornecedores de IA promovem suas iniciativas de negócios como soluções prontas para uso, mas as chances são baixas de que os agentes de IA comecem a trabalhar imediatamente. A menos que você tenha tentado configurar um modelo de negócios específico para o seu negócio, é improvável que você entenda como sua empresa, por exemplo, define receita ou saiba quem tem permissão para ver qual arquivo. Esta é a razão pela qual as empresas de IA estão a implementar máquinas-ferramentas para ajudar a integrar os seus produtos de IA nos sistemas dos clientes.
Startup com sede em Nova York Jedificar ele está atacando exatamente essa lacuna. A empresa afirma que sua plataforma se conectará com empresas líderes do conhecimento por meio de APIs para construir um “gráfico de contexto” sobre seus negócios que os agentes de IA possam usar para trabalhar melhor. Essas fontes podem ser bancos de dados, data warehouses e pools, aplicativos SaaS ou ferramentas de BI, bem como fontes informais, como relatórios, documentos, bases de código, até mesmo canais remotos e mesas de reunião.
Para aproveitar isso, o Jedify arrecadou US$ 24 milhões em uma rodada de financiamento da Série A liderada pela Norwest, aprendeu exclusivamente o TechCrunch. O grupo contou com a participação de patrocinadores da S Capital VC e Cerca Partners, bem como do novo investidor Ocean Ventures. A gigante de dados Snowflake também participou como investidor estratégico e integra a startup de tecnologia com seus produtos de IA, como o serviço Cortex AI, Semantic Visions e CoWork.
A proposta do Jedify é ser útil nas empresas, os agentes de IA têm acesso a relacionamentos entre entidades, dados, permissões, conhecimento de domínio, operações, princípios de operações e terminologia específica da empresa. Neste contexto, afirma a empresa, a IA permite ao agente concentrar a sua atenção em informações relevantes para uma determinada tarefa, em vez de examinar tudo o que existe na empresa.
O cofundador e CEO Assaf Henkin (foto acima, extrema direita) da Kiteworks, uma empresa de compliance, mostrou um exemplo de como os clientes estão usando o Jedify. A Kiteworks conectou Snowflake, Tableau, Concept e histórias internas, incluindo documentos e capturas de tela ao Jedify, e depois construiu ferramentas de agente para criar várias fábricas personalizadas.
“Eles queriam equipar seus vendedores e suas equipes com um sistema de aplicativos sofisticado – você pode pensar nele tanto como um painel quanto como um aplicativo de conversação em tempo real. Quando eles entram em uma conversa com o cliente, ele cria para eles, instantaneamente, tudo o que precisam saber. E durante a conversa, em tempo real, coisas muito únicas surgiram de forma proativa”, disse Henkin.
Henkin argumenta que o gráfico de contexto do Jedify é diferente das camadas semânticas, catálogos de metadados e gráficos de conhecimento que as empresas já usam porque é multidimensional, capturando relacionamentos entre entidades, dados, pessoas, permissões e clientes. Também é independente de modelo e é atualizado em tempo real quando as informações entram e saem dos sistemas aos quais está conectado.
“Quando você deseja criar uma solução de agente que seja realmente independente, para trazer visualizações de dados por meio de CRM, tickets do Zendesk, talvez dados de telemetria que chegam em tempo real, é quando o gráfico de contexto é muito melhor em termos de recursos versus a camada semântica”, disse ele.
A matrícula está aberta aqui. Não seria adequado para um gestor dar acesso interno à projeção de receitas de um CFO, por exemplo. Henkin disse que sua plataforma aborda suas tarefas herdando permissões de sistemas de identidade, sistemas de arquivos, ferramentas SaaS e bancos de dados, incluindo regras de acesso em nível de linha, coluna e tabela, permitindo que seus clientes criem grupos adicionais que definem o que e quem agentes ou fluxos de trabalho têm permissão para acessar. Ele também fornece ferramentas de observabilidade de gerenciamento para ajudar os clientes a implementar seus gerentes orientados por IA.
Atualmente, o Iedify tem como alvo clientes empresariais de médio e grande porte que possuem pilhas de dados maduras e vários bancos de dados ou data warehouses. Henkin disse que a empresa tem entre 10 e 20 clientes iniciais, um dos quais é a The Weather Company, e está vendo interesse de setores com uso intenso de dados, como jogos, indústria e embalagens de commodities.
Os investimentos e parcerias da Snow são notáveis porque as plataformas de big data também estão tentando construir capacidades semelhantes para que seus clientes possam usar a IA de forma mais eficaz com seus dados. Mas Henkin argumenta que o Iedify é um complemento a esses esforços porque muitos dos dados da empresa – e a maior parte do seu conhecimento institucional – normalmente não são armazenados num único fornecedor de nuvem.
Ele lhe dirá: ‘Ah, lembre-se, traga tudo’. Mas, na verdade, as empresas têm mais bases de dados, e armazéns, e soluções de dados (…) O grande problema é que nem todos os seus dados estão nesses ambientes, e a maior parte do seu conhecimento não está lá, por isso é uma desvantagem que eles tenham alguma coisa”, disse.
Henkin também observou que, para as empresas fazerem isto voluntariamente, o custo proibitivo de construir um modelo de IA para construir uma estrutura de contexto comparável, especialmente quando as empresas são examinadas e clamam pela utilização de um símbolo de IA.
E os rápidos avanços no desenvolvimento de modelos de IA são acompanhados por uma aposta maior: à medida que os modelos se tornam mais capazes e mais escaláveis, o contexto proprietário que suporta modelos que funcionam melhor nos negócios provará ser um fosso valioso e durável.
A startup usará o dinheiro novo para desenvolvimento, contratação e marketing. O financiamento total chega a cerca de US$ 33 milhões.
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