A Uvi, startup que alimenta agentes de IA com o conhecimento das empresas, saiu do modo furtivo com US$ 7,5 milhões em financiamento semente. A CT Innovations e a Cardumen lideraram a rodada, com participação também da Mana VC, da 91 Ventures e da Gaingles VC. A empresa pretende usar os recursos para montar uma equipe nos Estados Unidos, expandir as vendas e continuar desenvolvendo seu produto.

O problema que a Uvi pretende resolver, segundo a empresa, é simples. Todo agente de IA que uma empresa utiliza começa sem nenhum conhecimento sobre aquele negócio. As informações de que ele precisa estão espalhadas por diferentes ferramentas. Uma decisão pode começar em uma thread do Slack, passar para um chamado no Jira e terminar no código.

O software da Uvi conecta essas peças, para que agentes construídos com modelos como Claude, Gemini e GPT possam ver o que foi decidido e o raciocínio por trás da decisão. A plataforma se integra ao Slack, Jira, Confluence, bases de código, sessões de programação e anotações de reuniões. Os funcionários veem apenas as informações às quais já têm permissão de acesso, e cada resposta inclui sua fonte original, segundo a empresa.

Como o conhecimento fica fora de qualquer modelo específico, uma empresa pode trocar de modelo sem que cada novo modelo precise reaprender suas operações, afirmou a Uvi.

A empresa também realizou um teste com o mesmo modelo. Em seus testes, os agentes desenvolvidos pelas próprias empresas custaram cerca de oito vezes mais e levaram mais que o dobro do tempo para responder. A Uvi estimou o custo por resposta desses agentes em US$ 0,75 a US$ 1,41, contra US$ 0,10 a US$ 0,16 no seu caso.

"Hoje, a conversa mudou para custo e tokens. Mas, à medida que as empresas passam a lidar com cargas de trabalho agênticas mais complexas, o verdadeiro gargalo passa a ser a velocidade", disse Gilad Salinger, CEO e cofundador da Uvi.

A Uvi já é usada pela Lemonade, pela monday.com e pela Melio, empresa de pagamentos que o grupo de contabilidade Xero comprou por US$ 2,5 bilhões no ano passado.

Gwen Cheni, responsável pelo Venture IQ Fund da CT Innovations, afirmou que muitas grandes empresas já tentaram resolver o mesmo problema. "Toda empresa com a qual conversamos já gastou um ano e um orçamento real tentando construir contexto em escala, e a maioria ainda está muito distante disso", disse ela.

Questo articolo è stato scritto con l'assistenza dell'IA.
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