As quatro startups do batch de outono da YC que as empresas devem ficar atentas

O notável acelerador de startups do Vale do Silício, Y Combinator, realizou um Demo Day para sua primeira turma do outono esta semana.

As 95 startups desta última leva são bastante semelhantes às coortes recentes do YC, uma vez que incluem muitas startups de IA. Se fiz meus cálculos corretamente, 87% das startups deste grupo são empresas de IA. Assim como nas turmas de verão e inverno do YC deste ano, houve um foco notável em IA relacionada ao atendimento ao cliente e agentes de IA.

Entre elas, quatro empresas chamaram minha atenção, e todas têm algo em comum: Elas estão criando ferramentas para ajudar as empresas a monitorar suas aplicações de IA para resolver ou prevenir rapidamente imprecisões, o que está impedindo uma adoção mais ampla das ferramentas de IA pelas empresas. As empresas do setor devem ficar de olho nelas.

O que faz: API que permite que agentes de IA contatem humanos para ajuda e aprovação.

Por que é uma favorita: Agentes de IA podem fazer uma grande diferença em termos de produtividade — se estiverem funcionando como deveriam. Ter humanos no ciclo de feedback ajuda a evitar que os agentes de IA saiam do controle, mas supervisão humana excessiva pode desacelerar processos e diminuir as eficiências que esses agentes de IA deveriam proporcionar. HumanLayer parece ser um bom meio-termo; traz a supervisão humana apenas quando necessário e não a requer quando não é.

O que faz: Agente de pesquisa para vendas empresariais.

Por que é uma favorita: Este é o primeiro software de geração de leads para vendas empresariais que realmente me deixou empolgado (desculpe). A abordagem da Raycaster é encontrar detalhes muito específicos sobre um potencial alvo de vendas, como que equipamentos de laboratório a empresa usa ou o que o CTO da empresa discutiu em uma conferência recente, para fazer a proposta no momento certo e da forma certa. Isso se destaca entre uma onda de startups de geração de leads que ainda parecem focadas apenas em agregar informações superficiais.

O que faz: Estruturas de conformidade para aplicações de IA.

Por que é uma favorita: Galini oferece às empresas uma ferramenta que facilita a configuração de guardrails de IA com base nas políticas da empresa e nas regulamentações para suas aplicações de IA. Além disso, colocar esses controles nas mãos das empresas lhes dá mais liberdade e permite que avaliem a eficácia dos guardrails.

O que faz: Conjunto de ferramentas de IA que ajuda clientes empresariais a gerenciar alucinações.

Por que é uma favorita: Alucinações de IA são um grande problema sem uma solução fácil. Embora a CTGT não consiga prevenir todas as alucinações, sua abordagem de monitorar e auditar ativamente os modelos de uma empresa, permitindo identificar melhor anomalias e alucinações potenciais, parece ser uma boa atualização em relação às outras opções disponíveis. O fato de a empresa já estar testando sua tecnologia com empresas da Fortune 10 também é um bom sinal de que potenciais clientes estão em busca de uma ferramenta como essa.