Компания Skan AI привлекла финансирование в размере 63 миллионов долларов США для расширения своей платформы корпоративного искусственного интеллекта. Раунд возглавили Cathay Innovation и Dell Technologies Capital, а также приняли участие Citi Ventures, Bloomberg Beta, State Farm Ventures и Wipro Ventures.
Компания, базирующаяся в Сан-Хосе, была основана соучредителем и генеральным директором Авинашем Мистрой. Она разрабатывает технологии, предназначенные для фиксации того, как происходит работа в рамках корпоративных систем. Затем платформа использует этот контекст, чтобы помочь предприятиям находить возможности и внедрять агентов ИИ.
Новое финансирование получено на фоне перехода бизнеса от экспериментального использования ИИ к его практическому внедрению. Многие компании сталкивались с трудностями при превращении агентов ИИ в надежные корпоративные системы. Skan AI нацелена на решение этой проблемы посредством непрерывного контекстного слоя.
Skan AI утверждает, что традиционные корпоративные данные не дают полного представления о том, как завершается работа. Хотя документация и системные журналы могут показать результаты, они часто не фиксируют принятые решения, исключения и последовательности рабочих процессов.
Платформа компании разработана для устранения этого пробела через три взаимосвязанных продукта. Skan AI Blueprint помогает выявлять потенциальные возможности ИИ в различных корпоративных системах. Skan AI Intelligence позволяет руководителям анализировать рабочие процессы и управлять операционной эффективностью.
Далее, агенты Skan AI используют этот контекст для автономного выполнения задач. Эти агенты создаются на основе наблюдаемых бизнес-процессов и проходят тестирование в реальных операционных условиях. При этом человеческий надзор и возможность аудита остаются частью процесса внедрения.
Компания сообщает, что ее платформа работает на базе NVIDIA AI Enterprise и микросервисов NVIDIA NIM. Эта инфраструктура поддерживает акцент компании на развертывании ИИ корпоративного уровня и позволяет организациям эксплуатировать ИИ в контролируемых средах.
Skan AI продемонстрировала быстрый рост параллельно с увеличением внедрения корпоративного ИИ. Компания заявляет, что выручка выросла более чем на 300 процентов в годовом исчислении, а средняя чистая доходность от удержания клиентов достигла 150 процентов.
Рост компании также обусловлен расширением клиентской базы. В настоящее время Skan AI сотрудничает с семью из десяти крупнейших банков США и обслуживает крупные организации в сферах банковского дела, страхования и других регулируемых отраслей.
Платформа фокусируется на операционном контексте, лежащем в основе бизнес-процессов, включая последовательности рабочих процессов и пути принятия решений. Она также способна определять технологические пробелы и потенциальные возможности автоматизации.
Skan AI заявляет, что ее подход уже принес клиентам совокупную ценность, превышающую 500 миллионов долларов. Эти цифры являются данными, предоставленными самой компанией, и дальнейшая динамика будет важна по мере расширения внедрений.
Cathay Innovation отметила, что контекст корпоративной работы может стать основополагающим слоем для корпоративного ИИ. Dell Technologies Capital также подчеркнула важность понимания того, как фактически выполняется работа. Оба инвестора рассматривают Skan AI как инфраструктуру для переноса ИИ в измеримые бизнес-операции.
Полученные средства будут направлены на расширение платформы и операций Skan AI. Кроме того, компания планирует углублять свои возможности в области ИИ в сложных корпоративных средах, сохраняя фокус на организациях, чьи рабочие процессы охватывают множество систем и приложений.
Стратегия Skan AI отражает более широкий сдвиг в сфере корпоративного ИИ. Предприятия все чаще ищут автономные системы, а не просто отдельные помощники. Однако для надежной автоматизации требуются не только мощные модели; агентам необходима точная информация о процессах и бизнес-правилах, а также понимание исключений и операционных решений. Skan AI позиционирует свой граф контекста как слой, который предоставляет эту информацию.
Компания Convex привлекла $57 миллионов в рамках раунда финансирования Серии B. Эти средства планируется использовать для масштабирования разработки своей платформы бэкенда, созданной специально для искусственного интеллекта. Финансирование возглавила компания Insight Partners, а также приняли участие Etna Labs и все предыдущие инвесторы, включая a16z и Spark Capital.
Благодаря этому раунду Серии B, общий объем привлеченных средств Convex достиг $110,5 миллиона. Компания сообщила, что намерен направить эти деньги на совершенствование основной платформы, улучшение инструментов для агентской разработки и увеличение штата сотрудников в своем офисе в Сан-Франциско.
Convex, основанная в 2021 году бывшими инженерами инфраструктуры Dropbox, предлагает разработчикам полностью интегрированную платформу бэкенда. Эта платформа объединяет базы данных, функции, рабочие процессы, поиск, синхронизацию, аутентификацию и хранилище файлов в едином решении, созданном для разработки программного обеспечения.
Привлечение средств происходит на фоне тенденции к кодированию с помощью ИИ и автономным инструментам разработки. Convex считает, что разработчикам необходима инфраструктура, способная справляться с растущей сложностью приложений при сохранении высокого уровня надежности.
Компания полагает, что традиционная инфраструктура бэкенда испытывает трудности с поддержкой возрастающего использования агентов для кодирования с помощью ИИ. По данным компании, приложения, созданные с помощью ИИ на основе стандартных баз данных, могут незаметно вносить ошибки в данные, которые проявляются только после развертывания.
В ходе внутреннего тестирования выяснилось, что 90% приложений, построенных с помощью ИИ и работающих на традиционных базах данных, столкнулись с повреждением данных в реальных условиях эксплуатации. В сравнении с этим, приложения, разработанные на платформе Convex, прошли те же тесты без каких-либо сбоев.
Бэкенд Convex включает встроенные транзакции ACID, сквозную проверку типов, подписки в реальном времени и поддержку TypeScript. Эти функции снижают необходимость ручной интеграции множества сервисов для разработчиков и повышают надежность приложений. Кроме того, Convex упаковывает возможности поиска, автоматизации рабочих процессов, аутентификации, хранения файлов и функций генерации с расширением контекстом (retrieval-augmented generation), что позволяет обогащать ИИ-приложения знаниями, специфичными для организации.
Платформа получила значительное распространение среди разработчиков, создающих программное обеспечение на базе ИИ. В настоящее время Convex поддерживает почти два миллиона приложений, созданных около 500 тысяч разработчиков по всему миру. Компания также сообщила о более чем 1,2 миллионах еженедельных загрузок из npm.
Среди клиентов Convex — OpenAI, Tripadvisor, Solana, Zapier и Reducto. Эти организации используют Convex для упрощения разработки бэкенда, обеспечивая при этом надежную производительность в масштабе для своих приложений.
Insight Partners отметила, что растущее применение помощников по кодированию на базе ИИ выявило слабые места в традиционной программной инфраструктуре. Инвестиционная фирма считает, что Convex предоставляет разработчикам более надежный фундамент, где компоненты бэкенда функционируют согласованно без необходимости сложной настройки.
Convex намерена использовать новое финансирование для ускорения продуктовых инноваций в условиях трансформации инженерии программного обеспечения под влиянием ИИ. Компания направит средства на создание новых инструментов, которые упростят разработку приложений как для разработчиков, так и для агентов искусственного интеллекта, создающих программное обеспечение.
Компания продолжит предоставлять высоконадежные продукты бэкенда, поддерживающие все более сложные приложения на базе искусственного интеллекта по всему миру. Convex убеждена, что стабильная инфраструктура бэкенда становится критически важной по мере того, как искусственный интеллект генерирует большие объемы кода приложений.
Вместо того чтобы комбинировать отдельные компоненты, Convex предлагает единую унифицированную платформу, что эффективно уменьшает сложность и предотвращает программные ошибки. Привлеченные средства укрепят инженерную команду Convex, а также значительно расширят ее глобальную экосистему разработчиков и возможности платформы. Благодаря свежему капиталу и растущей клиентской базе, Convex стремится укрепить свои позиции на развивающемся рынке инфраструктуры для разработки ИИ, делая разработку надежного программного обеспечения быстрее и проще как для людей-разработчиков, так и для агентов ИИ.
Multiplier успешно привлекла 35 миллионов долларов в рамках раунда финансирования Серии B. Эти средства предназначены для масштабирования ее платформы профессиональных услуг, которая использует искусственный интеллект. Лидером этого раунда выступило The General Partnership, а также приняли участие существующие инвесторы Ribbit Capital и Lightspeed Venture Partners.
Полученные инвестиции будут направлены на приобретение дополнительных специализированных фирм, предоставляющих профессиональные услуги. Кроме того, они помогут компании нарастить свои технологические и операционные команды в связи с растущим спросом на бизнес-услуги, основанные на ИИ.
Multiplier функционирует по модели постоянной холдинговой компании. Приобретая существующие предприятия, компания позволяет им сохранять свои названия, руководство и значительную степень самостоятельности. Вместо того чтобы заменять людей искусственным интеллектом, Multiplier создает продукты на основе ИИ, которые повышают эффективность и качество обслуживания клиентов.
Основатель и генеральный директор Ноа Пеппер утверждал в публикации в блоге компании, что ИИ должен служить инструментом для расширения возможностей работающих специалистов, а не их заменой. Он считает, что инструменты ИИ позволяют специалистам уделять больше времени задачам, требующим суждения, устраняя рутинную работу.
Multiplier интегрирует свои инженерные группы непосредственно в приобретенные фирмы. Компания также наняла более 30 технологов, чья работа совместно с экспертами в предметной области приводит к созданию инструментов ИИ, адаптированных под нужды конкретного бизнеса. Поскольку компании, использующие эту технологию, не принадлежат исключительно сторонним разработчикам программного обеспечения, сотрудники Multiplier имеют доступ к базам данных клиентов и поставщиков, что, по словам основателей, означает «доступ к клиентам, продуктам и процессам».
Модель компании ориентирована на отрасли, где рост ограничен экспертными возможностями. Многие фирмы профессиональных услуг сильно зависят от опытных практиков и управляют информацией через разрозненные системы. Multiplier полагает, что ИИ способен автоматизировать подготовительные и рутинные задачи, оставляя окончательные решения квалифицированным специалистам.
С момента своего основания компания завершила восемь приобретений, пять из которых были закрыты в течение последнего года. У нее также есть еще четыре фирмы, подписавшие соглашения о намерениях. В совокупности сеть компании обслуживает клиентов в более чем 10 странах.
Последнее вложение совпадает с назначением крупного руководителя. Этот человек будет курировать финансы, операционную деятельность, партнерства, персонал и расширяющийся офис компании в Сан-Франциско. Компания считает, что такой подход обеспечивает более эффективное масштабирование при сохранении ценных клиентских отношений и профессионального опыта с течением времени.
Аллен Шим, бывший финансовый директор Slack, теперь занимает должности президента и главного финансового директора в Multiplier. Компания планирует использовать средства для эффективного построения масштабируемой технологической базы, команды и архитектуры операционных процессов. Шим ранее руководил успешным первичным публичным размещением акций Slack перед завершением приобретения компанией Salesforce.
Согласно The General Partnership, рынки бухгалтерского учета и других профессиональных услуг продолжают сталкиваться с проблемами пропускной способности, несмотря на растущий спрос. Инвестиционная фирма убеждена, что подход Multiplier позволяет доверенным специалистам обслуживать больше клиентов без снижения качества услуг.
Новый капитал в первую очередь пойдет на дополнительные приобретения и дальнейшую разработку запатентованных решений на базе ИИ. Multiplier намерена развивать свои специализированные фирмы и улучшать свои технологические возможности. Подход компании к инвестированию отличается от традиционных стратегий типа «покупка и построение», при которых после приобретений полностью заменяются основатели компаний. Вместо этого основатели остаются на руководящих должностях, получая непрерывную поддержку в виде долгосрочного капитала и операционного управления.
Внедрение корпоративного программного обеспечения столкнулось с серьезным препятствием. Компании приобретают передовые инструменты искусственного интеллекта, однако интеграция этих инструментов в устаревшие системы остается медленной, дорогостоящей и сложной задачей. Чтобы решить эту проблему, компания June AI привлекла $20 миллионов в рамках посевного финансирования.
Раунд возглавил TIME Ventures, представляющий Марка Бениоффа, а также приняли участие известные технологические лидеры, включая Майкла Делла, Диан Грин, Аарона Леви и Джорджа Куртца. Основная цель June AI заключается в использовании агентов ИИ для автоматизации сложного развертывания программного обеспечения в крупных организациях.
Развертывание корпоративного ПО является трудоемким и сложным процессом. Ежегодно глобальные организации инвестируют сотни миллиардов долларов в настройку, интеграцию и поддержку своих основных систем. Бизнес стремится интегрировать модели типа GPT, но наличие многолетних технических долгов затрудняет эксплуатацию таких систем. Существует очень мало бесшовных соединений между старыми платформами, такими как SAP, Oracle, Workday и Salesforce, и современной облачной инфраструктурой данных.
June AI напрямую решает этот пробел во внедрении. Вместо того чтобы вынуждать компании нанимать дорогие команды внешних консультантов, стартап использует агентов ИИ для оптимизации процесса интеграции. Платформа функционирует как автоматизированный цифровой мост, анализируя принципы работы предприятия и автоматизируя повторяющиеся задачи по настройке, что значительно сокращает сроки настройки корпоративного ПО.
Процесс в June AI начинается с глубокого анализа системы и майнинга процессов. Платформа изучает существующие журналы баз данных, чтобы выяснить, как фактически выполняются рабочие процессы бизнеса внутри организации. После картирования этих скрытых закономерностей система определяет операционные узкие места и автоматизирует структурные изменения в программном обеспечении. Эта технология работает нативно в основных средах данных, таких как Databricks и Snowflake.
Картируя взаимосвязи между системами, June AI гарантирует, что обновления в одном отделе не нарушат последующие процессы. Платформа позволяет инженерам, работающим непосредственно в системе, и командам по интеграции систем развертывать агентов корпоративного ИИ с меньшим трением и более низкими общими затратами. Ожидается, что мировой рынок системной интеграции достигнет более триллиона долларов в ближайшее десятилетие. Поскольку компании увеличивают свои инвестиции в ИИ, автоматизированная интеграция станет неотъемлемой частью корпоративной инфраструктуры. Передовые фундаментальные модели ИИ малоценны, если предприятия не могут подключить их к своим операционным данным в реальном времени.
Команда основателей привнесла глубокий опыт в области корпоративного программного обеспечения для решения этой проблемы. June AI является детищем генерального директора Эфрата Рапопорта, технического директора Идана Цитят, президента Барака Голдштейна и главного архитектора Охада Хена. Основатели ранее разработали платформу разговорного интеллекта Bonobo AI, которую Salesforce приобрела в 2019 году. За последние пять лет они руководили ключевыми продуктовыми и инженерными командами внутри Salesforce, имея непосредственный опыт столкновения с проблемами в корпоративном секторе.
Они заметили, что покупка программного обеспечения ИИ относительно проста, но его внедрение в разрозненные пользовательские рабочие процессы чрезвычайно сложно. June AI была создана для замены ручных профессиональных услуг автоматизированными рабочими процессами программного обеспечения, что обеспечивает более быстрое получение ценности для современных покупателей корпоративных решений. Благодаря привлеченным $20 миллионам нового капитала и поддержке ведущих отраслевых лидеров, June AI хорошо позиционирована для новаторства в области автоматизированного развертывания. Удаляя технический долг и ускоряя интеграции, компания помогает предприятиям перейти от простых демонстраций ИИ к полностью функциональным автоматизированным операциям.
