Jedify levanta US$ 24 milhões para dotar agentes de IA de contexto empresarial

Os fornecedores de IA costumam comercializar seus produtos corporativos como soluções prontas para implantação, mas a probabilidade de que os agentes de IA tenham um desempenho eficaz desde o primeiro dia é baixa. Sem personalizar um modelo de acordo com as operações específicas da sua empresa, ele não consegue compreender como sua empresa define receita ou quais funcionários têm acesso a arquivos específicos. Essa é uma das razões pelas quais as empresas de IA estão enviando engenheiros para ajudar a integrar suas ferramentas aos ambientes dos clientes.

A Jedify, uma startup sediada em Nova York, está enfrentando exatamente esse desafio. Segundo a empresa, sua plataforma usa APIs para se conectar a fontes de conhecimento corporativas e criar um “gráfico de contexto” do negócio, permitindo que os agentes de IA funcionem de forma mais eficaz. Essas fontes incluem bancos de dados, data warehouses, data lakes, aplicativos SaaS, ferramentas de BI e fontes não estruturadas, como relatórios, documentação, bases de código, canais do Slack e gravações de reuniões.

Para apoiar esse desenvolvimento, a Jedify garantiu US$ 24 milhões em um financiamento da Série A liderado pela Norwest, conforme noticiado com exclusividade pelo TechCrunch. Os investidores recorrentes S Capital VC e Cerca Partners participaram da rodada, juntamente com o novo investidor Oceans Ventures. A gigante de dados Snowflake também participou como investidora estratégica e está integrando a tecnologia da Jedify em suas próprias ofertas de IA, incluindo o Cortex AI, o Semantic Views e o CoWork.

A proposta central da Jedify é que os agentes de IA devem compreender as relações entre entidades, dados, permissões, conhecimento de domínio, fluxos de trabalho, premissas operacionais e terminologia específica da empresa para serem verdadeiramente valiosos em um ambiente corporativo. Esse contexto, explica a empresa, permite que um agente de IA se concentre em informações relevantes para uma tarefa específica, em vez de vasculhar todos os dados da organização.

O cofundador e CEO Assaf Henkin (na foto acima, à direita) citou a Kiteworks, uma empresa de conformidade, como exemplo de como os clientes aproveitam a Jedify. A Kiteworks integrou o Snowflake, o Tableau, o Notion e manuais internos — incluindo documentos e capturas de tela — ao Jedify e, em seguida, desenvolveu ferramentas de agente para diversos fluxos de trabalho dos clientes.

“O objetivo deles era equipar suas equipes de vendas e de contas com um aplicativo sofisticado — imagine um painel combinado com uma ferramenta de conversação em tempo real. Quando iniciam uma conversa com um cliente, o Jedify gera dinamicamente tudo o que precisam saber. Durante a conversa, ele apresenta proativamente detalhes altamente específicos em tempo real”, disse Henkin.

Gráfico de contexto do Jedify. Créditos da imagem:JedifyCréditos da imagem:Jedify /

Henkin argumenta que o gráfico de contexto do Jedify difere das camadas semânticas, catálogos de metadados e gráficos de conhecimento existentes porque é multidimensional — capturando relações entre entidades, dados, pessoas, permissões e clientes. Ele também é independente de modelos e é atualizado em tempo real à medida que as informações entram e saem dos sistemas conectados.

“Quando você precisa de uma solução autônoma para operar de forma independente — tomando decisões com base em dados de CRM, tickets do Zendesk e, talvez, dados de telemetria em tempo real —, um gráfico de contexto oferece recursos muito superiores em comparação com uma camada semântica”, afirmou ele.

As permissões representam um desafio claro. Por exemplo, um agente não deve conceder a um estagiário acesso às projeções de receita do diretor financeiro. Henkin explica que sua plataforma resolve isso herdando permissões de sistemas de identidade, sistemas de arquivos, ferramentas SaaS e bancos de dados — incluindo regras no nível de linha, coluna e tabela — e, em seguida, permite que os clientes criem grupos adicionais que especificam quais agentes ou fluxos de trabalho podem acessar. A plataforma também oferece ferramentas de observabilidade e governança para ajudar os clientes a verificar se seus agentes de IA se comportam conforme o esperado.

Atualmente, a Jedify tem como alvo clientes de médio porte e grandes empresas com pilhas de dados maduras e múltiplos bancos de dados ou data warehouses. De acordo com Henkin, a empresa conta com entre 10 e 20 clientes pioneiros, incluindo a The Weather Company, e está atraindo o interesse de setores que fazem uso intensivo de dados, como jogos, indústria e bens de consumo embalados.

O investimento e a parceria da Snowflake são dignos de nota, já que as principais plataformas de dados também estão desenvolvendo recursos semelhantes. No entanto, Henkin afirma que a Jedify complementa esses esforços porque uma parte significativa dos dados de uma empresa e a maior parte de seu conhecimento institucional geralmente residem em vários provedores, e não em uma única nuvem.

“[As grandes empresas de dados] dirão: ‘Ah, sim, basta trazer tudo’. Mas, na realidade, as empresas têm vários bancos de dados, data warehouses e soluções de dados. O ponto-chave é que nem todos os seus dados estão nesses ambientes, e a maior parte do seu conhecimento também não está lá; portanto, isso é, na verdade, uma desvantagem para elas”, disse ele.

Henkin também destacou que, para empresas que tentam construir uma camada de contexto comparável de forma independente, treinar um modelo de IA pode ser proibitivamente caro, especialmente à medida que as empresas se tornam mais cautelosas quanto ao consumo de tokens de IA.

Além disso, o ritmo acelerado do desenvolvimento de modelos de IA corrobora a tese mais ampla da empresa: à medida que os modelos se tornam mais poderosos e intercambiáveis, o contexto proprietário que aprimora seu desempenho nas empresas pode se tornar uma vantagem competitiva valiosa e duradoura.

A startup planeja utilizar o novo capital para desenvolvimento de produtos, contratações e atividades de entrada no mercado. Com isso, o financiamento total da empresa chega a aproximadamente US$ 33 milhões.