A Rowspace levanta US$ 50 milhões para fazer com que a IA realmente funcione para o setor de private equity

O setor de private equity depende do julgamento — e o julgamento, como se sabe, é notoriamente difícil de ampliar. Décadas de memorandos de negócios, modelos de avaliação, anotações de sócios e dados de portfólio estão espalhados por sistemas que nunca foram projetados para se comunicarem entre si.

Sempre que um novo negócio chega à mesa de uma empresa, os analistas partem do zero, mesmo quando as respostas para suas perguntas mais urgentes estão enterradas em algum lugar no próprio histórico da empresa.

Esse é o problema que a Rowspace foi criada para resolver, e é por isso que a startup de São Francisco está saindo do modo sigiloso com US$ 50 milhões em financiamento e uma afirmação ousada: IA para o setor de private equity que não apenas auxilia na tomada de decisões, mas realmente aprende como uma empresa pensa.

A empresa foi lançada publicamente com uma rodada de semente liderada pela Sequoia e uma Série A co-liderada pela Sequoia e pela Emergence Capital, com a participação da Stripe, Conviction, Basis Set, Twine e um grupo de investidores-anjo com foco em finanças.

Os primeiros clientes — cujos nomes não foram divulgados, mas descritos como conhecidas empresas de private equity e crédito que administram ativos que variam de centenas de bilhões a quase um trilhão de dólares — já estão na plataforma, com cerca de dez das principais empresas assinando contratos com valores anuais na casa dos sete dígitos.

Dois graduados do MIT, um problema persistente

A Rowspace foi fundada por Michael Manapat e Yibo Ling, que se conheceram como alunos de pós-graduação no MIT antes de seguirem carreiras muito diferentes. Manapat passou a desenvolver os sistemas de aprendizado de máquina na Stripe que processam bilhões de transações e, em seguida, ajudou a impulsionar a expansão da Notion para a IA como seu diretor de tecnologia (CTO).

Ling seguiu a carreira financeira — atuou duas vezes como diretor financeiro (CFO), liderando equipes financeiras na Uber e na Binance, e passou anos tomando decisões de investimento ao sintetizar manualmente dados espalhados por sistemas fragmentados. Quando o ChatGPT foi lançado no final de 2022, Ling o testou em tarefas de due diligence e imediatamente se deparou com o mesmo obstáculo.

“Claramente, havia muito potencial, mas simplesmente não estava funcionando”, disse ele à Fortune. “É preciso ter a informação certa no contexto certo.” Essa lacuna — entre o potencial da IA e a realidade confusa dos dados financeiros, que são proprietários e específicos de cada instituição — tornou-se a tese fundadora.

Ling, cofundador e diretor de operações, colocou a questão de forma direta: “A maioria das ferramentas tecnológicas não é abrangente ou sutil o suficiente para o setor financeiro. E a maioria das ferramentas financeiras precisa elevar seu nível técnico. Pretendemos fazer as duas coisas.”

Como é, na prática, a IA para o setor de private equity

A plataforma da Rowspace conecta dados estruturados e não estruturados de todo o histórico de uma empresa — repositórios de documentos, sistemas de investimento e contabilidade, apresentações antigas do PowerPoint, memorandos de negócios — e aplica o que Manapat chama de “lente nativa do setor financeiro”: uma que reflete como uma empresa realmente reconcilia informações, interpreta discrepâncias e toma decisões. Fundamentalmente, ela processa tudo isso dentro do próprio ambiente de nuvem do cliente. Os dados da empresa nunca saem de seu controle.

O resultado pode ser acessado por meio da própria interface da Rowspace, em ferramentas como o Excel e o Microsoft Teams, ou diretamente na infraestrutura de dados existente da empresa. Um analista em seu primeiro ano, ao analisar um novo negócio, pode identificar décadas de decisões anteriores, transações comparáveis e padrões internos de análise de risco sem precisar pegar o telefone ou vasculhar unidades compartilhadas.

“O setor financeiro está repleto de decisões de alto risco. Antigamente, havia um compromisso entre agir rapidamente e tomar decisões totalmente informadas e matizadas, utilizando todos os dados possíveis à disposição da empresa. Nossa plataforma de IA elimina esse compromisso”, disse Michael Manapat, cofundador e CEO da Rowspace. “Estamos desenvolvendo inteligência especializada que transforma os dados de uma empresa em julgamentos escaláveis com o rigor que o setor financeiro exige.”

Essa ambição está resumida em uma frase que Manapat usa internamente: “Imagine uma empresa que nunca esquece. Onde os fluxos de trabalho de um investidor experiente — que envolvem muitas ferramentas diferentes de maneiras específicas — possam ser codificados e multiplicados. Quando isso for possível, um analista em seu primeiro ano poderá acessar décadas de conhecimento institucional, e o julgamento se expandirá junto com a empresa, em vez de ser diluído.”

Por que a Sequoia e a Emergence estão apostando na IA vertical

A convicção dos investidores por trás dessa rodada de financiamento é, por si só, um sinal que vale a pena analisar. Alfred Lin, o sócio da Sequoia que liderou o investimento, posicionou a Rowspace como uma resposta direta à questão de quais aplicações de IA sobreviverão à ascensão de modelos de base cada vez mais capazes.

“Michael desenvolveu os sistemas de aprendizado de máquina na Stripe que processam bilhões de transações e ajudou a impulsionar a expansão da Notion para a IA. Yibo tem sido um líder financeiro e investidor que enfrentou exatamente os desafios que a Rowspace está resolvendo”, disse Lin, acrescentando que tanto Michael quanto Yibo enxergaram o problema de ambos os lados, combinando profundidade técnica com compreensão em primeira mão do que os clientes realmente precisam.

Jake Saper, sócio geral da Emergence Capital, aprofundou a tese sobre infraestrutura de dados: “Eles estão realizando o trabalho antes considerado impossível de conectar dados proprietários, além de reconciliá-los e fazer análises com verdadeiro rigor. Sem essa base, não importa quais outras ferramentas de IA você esteja usando.”

O argumento é uma inversão interessante do medo que domina grande parte do setor de software atualmente: o de que os modelos de base acabarão por transformar as aplicações em produtos de uso comum. A visão de Lin é oposta — de que os sistemas verticais de IA construídos sobre camadas profundas de dados proprietários são exatamente onde a vantagem competitiva duradoura se consolidará.

Especificamente no caso da IA para private equity, onde o alfa é, por definição, específico da empresa e não replicável, essa lógica é particularmente difícil de contestar. O back-office da gestão de investimentos tem sido, discretamente, uma das últimas fronteiras que a IA geral tem tido dificuldade em conquistar. A Rowspace acaba de levantar US$ 50 milhões com base na premissa de que sabe o motivo disso — e o que fazer a respeito.

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