H, a startup de IA que arrecadou R$ 220 milhões, lança seu primeiro produto: Runner H para aplicações 'agenitcas'

H, a startup parisiense fundada por ex-alunos do Google, causou um grande alvoroço no verão passado quando, de forma inesperada, anunciou uma rodada de investimento de semente de $220 milhões antes de lançar um único produto. Três meses depois, ainda sem um produto, aquele alvoroço começou a parecer uma inundação catastrófica quando três dos cinco co-fundadores da empresa saíram devido a “desacordos operacionais e comerciais.”

No entanto, a empresa continuou avançando e hoje anuncia seu primeiro produto: Runner H, uma IA “agencial” voltada para negócios e desenvolvedores em tarefas como controle de qualidade e automação de processos. Ela é construída sobre o próprio LLM “compacto” da startup, baseado em apenas 2 bilhões de parâmetros.

H criou uma lista de espera para o Runner H em seu site. O CEO Charles Kantor afirmou que estará liberando APIs para aqueles na lista nos próximos dias, permitindo o uso de agentes “prontos para uso” que foram pré-construídos pela H, além de possibilitar que desenvolvedores criem os seus próprios. O acesso à API também virá acompanhado de algo chamado H-Studio para testar e gerenciar como esses serviços funcionam.

Inicialmente, o uso dessas APIs será gratuito, e posteriormente um modelo de pagamento será introduzido.

Mesmo utilizando LLMs compactos, construir e operar IA não é barato, especialmente à medida que a concorrência continua levantando recursos para desenvolver seus próprios produtos. A TechCrunch também confirmou que a H está levantando uma Série A para construir o que Kantor descreve como parte da segunda era da IA — com empresas de LLM como OpenAI sendo parte da primeira era.

“Estamos em uma posição privilegiada para construir nossos próprios modelos,” disse Kantor. “Mas essa segunda era será tão intensiva em capital quanto a primeira.”

(Lembre-se de que os $230 milhões que a H já arrecadou — que parecem ter adicionado mais $10 milhões desde o anúncio no início deste ano — eram uma mistura de capital e dívida conversível. A longa lista de investidores dessa rodada incluiu indivíduos como Eric Schmidt, Yuri Milner e Xavier Niel; VCs como Accel e Creandum; e apoiadores estratégicos como Amazon, Samsung e UiPath.)

Kantor disse à TechCrunch que a H tem trabalhado discretamente com um punhado de clientes em áreas como e-commerce, bancos, seguros e terceirização, que têm ajudado a aprimorar o produto.

“Tudo no H não se baseia apenas em nossa criatividade, mas no feedback dos clientes,” disse ele.

O Runner H inicialmente se concentrará em três casos de uso específicos: automação de processos robóticos (RPA), controle de qualidade e terceirização de processos de negócios.

A RPA é uma área que existe há anos, utilizando scripts básicos para automatizar as tarefas mais repetitivas que os humanos precisavam realizar — como ler formulários, marcar caixas e enviar arquivos de um lugar para outro. De fato, muita da RPA nunca foi construída com IA embutida, mesmo após o desenvolvimento de habilidades avançadas da IA. A ideia do Runner H é que ele será capaz de executar a RPA em formulários, sites e outros modelos, mesmo quando modificados (algo que poderia quebrar scripts anteriores), e em uma gama muito mais ampla de fontes.

O controle de qualidade pode abranger uma ampla gama de aplicações, mas Kantor disse que uma das mais populares até agora tem sido reduzir os “fardos de manutenção” em torno de testes de websites — validando a disponibilidade das páginas, simulando ações reais de usuários ou garantindo compatibilidade entre métodos de pagamento — especialmente quando modificações foram feitas.

A terceirização de processos de negócios (BPO) é uma área abrangente que cobrirá não apenas a correção e melhoria dos processos de cobrança, mas também a aceleração de como um agente pode usar e acessar dados de diferentes fontes, entre outros.

Tem havido uma corrida entre as empresas de IA fundamentais sobre quantos parâmetros estão sendo utilizados nos LLMs. (O GPT-4, por exemplo, possui 175 bilhões de parâmetros.) No entanto, o Runner H adota uma abordagem muito diferente, com apenas 2 bilhões de parâmetros, tanto para seu LLM quanto para seu “VLM” baseado em visão computacional. O argumento de Kantor é que isso os torna significativamente mais eficientes em termos de custo e operação, um ponto crucial ao trabalhar para ganhar e manter contratos comerciais, além dos próprios custos operacionais da H.

“Somos especialistas,” disse ele. “Estamos construindo para a era agencial.”

A empresa também afirma que seus modelos funcionam: diz que seu modelo compacto supera o “Uso de Computador” da Anthropic por 29% (com base em benchmarks do WebVoyager), além de modelos da Mistral e Meta.

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