Cognita.ai levanta $15M para resolver o maior gargalo da IA em empresas: a implementação.

Cognita.ai, uma empresa de inteligência artificial com sede em Chicago, arrecadou US$ 15 milhões em financiamento da Série A para ajudar as empresas a irem além de pilotos de IA para soluções em grau de produção que oferecem impacto comercial mensurável. A rodada de financiamento foi liderada por Nexus Venture Partners.

O investimento vem em um momento crítico em que as empresas lutam para transformar experimentos de IA em soluções operacionais. Embora 87% das empresas estejam investindo em IA, apenas 20% conseguem implantar soluções em produção, de acordo com a Cognita.ai.

“A adoção de IA nas empresas atingiu seu ponto de inflexão,” disse Feroze Mohammed, fundador e CEO da Cognita.ai, em uma entrevista exclusiva ao VentureBeat. “Os maiores desafios que as empresas enfrentam não são apenas construir modelos de IA — é fazê-los funcionar em produção.”

Como a plataforma Zunō reduz o tempo de implementação de IA de 8 meses para 12 semanas

Mohammed, que anteriormente liderou a Hitachi Vantara como COO, identificou três grandes barreiras para a adoção de IA nas empresas: prontidão de dados, desafios de integração com processos de negócios existentes e a falta de expertise em IA dentro das organizações.

Para enfrentar esses desafios, a Cognita.ai desenvolveu o Zunō, uma plataforma que inclui aceleradores para modelagem preditiva, processamento inteligente de documentos e soluções avançadas baseadas em grafos. A empresa afirma que sua abordagem reduz o tempo típico de implementação de IA de 6-8 meses para 10-12 semanas.

“A maioria das abordagens convencionais requer longos prazos para realizar projetos de consultoria, fazer muita gestão de mudanças com longos períodos e altos investimentos iniciais,” disse Anup Gupta, diretor administrativo da Nexus Venture Partners, em uma entrevista ao VentureBeat. “A Cognita é uma das primeiras vezes que encontramos um negócio que pode falar sobre casos de uso demonstráveis em várias indústrias.”

A empresa já implementou soluções em mais de 30 empresas. Em um caso, a Cognita.ai ajudou um grande fabricante de portas de garagem a transformar seu processo de geração de catálogo de um ciclo de seis meses para apenas semanas usando IA generativa. A solução permite que o fabricante crie designs de portas virtuais e os renderize em diferentes ambientes, possibilitando testes rápidos com revendedores.

Outras implementações bem-sucedidas incluem uma melhoria de 70% na velocidade de processamento de faturas e uma redução de um por cento na taxa de churn de clientes para clientes SaaS – métricas que traduzem um impacto significativo na receita para grandes empresas.

O futuro do software empresarial: Cada pilha está sendo reescrita com IA

O financiamento apoiará três iniciativas principais: expansão de mercado, desenvolvimento de propriedade intelectual e capacitação. Mohammed imagina que a Cognita.ai se torne “a empresa prática de IA para o setor” dentro de cinco anos.

“Cada pilha de software está sendo reescrita aproveitando a IA,” disse Gupta. “Nos próximos anos, cada fluxo de trabalho em todas as empresas terá muito mais IA do que está sendo utilizada atualmente.”

Esse investimento reflete uma tendência mais ampla em IA empresarial, onde o foco está mudando de projetos experimentais para implementações práticas que oferecem retorno claro sobre investimento. À medida que as empresas buscam operacionalizar a IA enquanto mantêm os sistemas existentes, a abordagem da Cognita.ai de construir soluções que se integrem aos fluxos de trabalho atuais parece particularmente oportuna.

A empresa planeja expandir sua biblioteca de soluções em IA, avançar sua plataforma Zunō e aumentar suas equipes de implementação para atender à crescente demanda das empresas. Com escritórios em Chicago, Silicon Valley e Hyderabad, a Cognita.ai atende clientes nos setores de manufatura, saúde, finanças e tecnologia.

Analistas da indústria sugerem que esta rodada de financiamento pode sinalizar uma nova fase na adoção de IA empresarial, onde a implementação prática e os resultados mensuráveis passam a ter prioridade sobre pilotos experimentais. À medida que as organizações continuam a enfrentar desafios de integração de IA, soluções que possam demonstrar impacto concreto nos negócios enquanto funcionam dentro dos sistemas existentes podem encontrar cada vez mais aceitação no mercado.