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Prentis, ein neues KI-Labor, das von Reid Hoffman und Marc Pincus mitgegründet wurde, befindet sich in Gesprächen über die Aufbringung von 100 Millionen US-Dollar.

Prentis, ein aufstrebendes KI-Forschungslabor, das sich auf Computer-Use-Modelle spezialisiert hat, wurde von dem erfahrenen Unternehmer Ritankar Das gemeinsam mit führenden Vertretern der Tech-Branche, Reid Hoffman und Marc Pincus, gegründet. Zwei mit den Verhandlungen vertraute Personen gaben an, dass das Unternehmen derzeit über die Sicherung von 100 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln in einer Bewertung von 1 Milliarde US-Dollar verhandle.
Seit seiner Einführung im April trainiert Prentis Modelle, um zu meistern, wie Büroangestellte routinemäßige Arbeitsabläufe über verschiedene Dokumente und Systeme hinweg navigieren. Das ultimative Ziel ist die Schaffung von KI-Agenten, die Computer steuern können, um diese Aufgaben zu automatisieren.
Prentis zielt darauf ab, Agenten zu entwickeln, die speziell auf Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind, wie etwa die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen und die Automatisierung von Ausnahmen bei der Rückerstattung von Zollgebühren, wodurch der Bedarf an manuellen Papierarbeiten für Menschen entfällt.
Nach Angaben von zwei mit den Diskussionen vertrauten Quellen hat das Startup bereits Verträge im Gesamtwert von bis zu 50 Millionen US-Dollar mit mehreren Kunden abgeschlossen, darunter eine Organisation für Gesundheitsmanagement, ein Hersteller sowie Produzenten von Waren und Kleidung. Diese Zahlen stimmen mit Investorenunterlagen überein, die TechCrunch vorliegen, welche eine geschätzte annualisierte Laufleistung von 75 Millionen US-Dollar bis zum dritten Quartal dieses Jahres prognostizieren. (Prentis’ Pitch-Deck klärt auf, dass diese Zahlen den geschätzten annualisierten Wert darstellen, der auf einer vereinbarten Gebühr basiert, die 20 % der realisierten Einsparungen entspricht, und nicht als erlöste Einnahmen zählt; sie sind „leistungsabhängig und unterliegen der endgültigen Ausführung.“)
Eigenen Angaben zufolge behauptet Prentis, dass sein Hive-32B-Modell bei zwei Computer-Use-Benchmarks besser abschneidet als Konkurrenten, darunter OpenAIs GPT-5.4 und Anthropics Claude Opus 4.6: WindowsAgentArena, das die durchgehende Aufgabenerledigung in echten Windows-Anwendungen misst; und ScreenSpot-v2, das die Fähigkeit eines Modells testet, die richtige Bildschirmschaltfläche zu lokalisieren.
In seinem Pitch-Deck argumentiert das Unternehmen, dass sein Wettbewerbsvorteil darin besteht, ein deutlich kleineres und kosteneffizienteres Modell einzusetzen. Es behauptet, die Kosten pro Aufgabe seien im Vergleich zu Front-APIs etwa um das Zehnfache geringer, was die Bereitstellung in alltäglichen Arbeitsabläufen wirtschaftlicher mache. TechCrunch hat die Benchmark-Ergebnisse des Unternehmens nicht unabhängig überprüft.
Das Startup setzt darauf, dass die Automatisierung routinemäßiger Büroaufgaben die Programmierung bald als Hauptanwendungsfall von KI übertreffen wird, obwohl es in einem umkämpften Markt operiert. Anthropic, OpenAI und Mira Muratis Thinking Machines entwickeln ebenfalls KI-Agenten für Computer-Use, so eine Quelle. Darüber hinaus hat Anthropic gezielt Talente in diesem Bereich akquiriert – es kaufte das in Seattle ansässige Computer-Use-Startup Vercept Anfang dieses Jahres und integrierte seine Gründer, während es das Produkt einstellte.
Prentis reagierte nicht auf TechCrunchs Anfrage nach einer Stellungnahme.
Ritankar Das, CEO von Prentis, ist auch Gründer von Titan, einer Holding-Gesellschaft, die sich dem Aufbau und Betrieb von KI-Unternehmen widmet. Der jetzt 31-jährige Das war der jüngste University Medalist der UC Berkeley in über einem Jahrhundert, schloss sein Studium im Alter von 18 Jahren mit Doppelhauptfächern in Bioingenieurwesen und chemischer Biologie ab, bevor er einen Master in biomedizinischer Ingenieurwissenschaft an der Oxford University erwarb.
Er gründete Titan im Jahr 2014, nachdem er ein KI-Doktorandenprogramm an der Cambridge University verlassen hatte, wo er Gates Cambridge Scholar war. Das hat Titan als bewusste Rückkehr zu einem traditionellen Holding-Gesellschaftsmodell ähnlich Berkshire Hathaway beschrieben, das durch eigene Ausstiege finanziert wird und nicht durch externe Limited Partners.
Weitere von Titan gegründete und betriebene Unternehmen sind Tala Health, ein KI-gestützter virtueller Gesundheitsdienstleister, der im vergangenen Jahr eine Seed-Finanzierung in Höhe von 100 Millionen US-Dollar erhielt, und Forta Health, ein Autismus-Betreuungs-Startup, das 2024 eine Finanzierung in Höhe von 55 Millionen US-Dollar unter der Führung von Insight Partners sicherte. Darüber hinaus wurde Dascena, ein von Titan gegründetes Unternehmen zur Krankheitsvorhersage, 2022 von CirrusDx übernommen.
Prentis ist ein Nebenprojekt für seine beiden anderen Co-Gründer. Hoffman, Mitbegründer von LinkedIn und Partner bei Greylock, kündigte im vergangenen Monat an, dass er nach fast einem Jahrzehnt aus dem Vorstand von Microsoft ausscheidet, um in „Gründermodus“ bei Manas AI zu wechseln, einem KI-Startup zur Wirkstoffentwicklung, das er ebenfalls unterstützt. Er war früher Investor bei OpenAI und gründete Inflection AI gemeinsam mit Mustafa Suleyman, bevor Microsoft 2024 den Großteil dieses Teams übernahm.
Pincus, der Gründer von Zynga, leitet derzeit die Investmentfirma Reinvent Capital, wobei Hoffman als Seniorberater fungiert. Im vergangenen Monat veröffentlichte er zudem ein Memoir mit dem Titel „Life at the Speed of Play“.
Auf seiner Website gibt Prentis an, bereits mehr als 25 Mitarbeiter eingestellt zu haben, darunter Forscher, die zuvor bei OpenAI, Google DeepMind, Meta, Tencent und Alibaba tätig waren.
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Seit seiner Einführung im April trainiert Prentis Modelle, um zu meistern, wie Büroangestellte routinemäßige Arbeitsabläufe über verschiedene Dokumente und Systeme hinweg navigieren. Das ultimative Ziel ist die Schaffung von KI-Agenten, die Computer steuern können, um diese Aufgaben zu automatisieren.
Prentis zielt darauf ab, Agenten zu entwickeln, die speziell auf Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind, wie etwa die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen und die Automatisierung von Ausnahmen bei der Rückerstattung von Zollgebühren, wodurch der Bedarf an manuellen Papierarbeiten für Menschen entfällt.
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In seinem Pitch-Deck argumentiert das Unternehmen, dass sein Wettbewerbsvorteil darin besteht, ein deutlich kleineres und kosteneffizienteres Modell einzusetzen. Es behauptet, die Kosten pro Aufgabe seien im Vergleich zu Front-APIs etwa um das Zehnfache geringer, was die Bereitstellung in alltäglichen Arbeitsabläufen wirtschaftlicher mache. TechCrunch hat die Benchmark-Ergebnisse des Unternehmens nicht unabhängig überprüft.
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