Nimble привлекает $47 млн на интеграцию веб-данных в реальном времени для ИИ-агентов

Верите или нет, но индустрия веб-поиска продолжает процветать. По мере того как компании инвестируют в использование ИИ-агентов для максимального использования своих данных, растёт спрос на инструменты, которые не только сканируют сеть, чтобы информировать этих ботов, но и возвращают результаты в формате, более удобном для работы с современными системами обработки данных.

Именно это обещает стартап Nimble, недавно привлёкший 47 миллионов долларов в рамках раунда финансирования Серии B под руководством Norwest. Платформа нью-йоркской компании использует ИИ-агентов для поиска в интернете в реальном времени, проверки и валидации результатов, а затем структурирует информацию в аккуратные таблицы, с которыми можно работать как с базой данных.

Последняя часть здесь особенно важна. Большие языковые модели и ИИ-агенты отлично справляются с поиском в сети, объединением данных из разных источников и их анализом, но часто возвращают результаты в виде простого текста, с которым сложно работать на корпоративном уровне. И это не говоря уже о галлюцинациях ИИ, риске неверного понимания инструкций или использовании ненадёжных источников.

Путём валидации и структурирования результатов в таблицы Nimble позволяет компаниям использовать веб-данные так, будто они уже являются частью их собственных баз данных. Стартап также интегрируется с корпоративными хранилищами данных и дата-лейками — крупными централизованными репозиториями для хранения и анализа информации, такими как Databricks и Snowflake. Это означает, что его ИИ-агенты могут подключаться к массивам данных бизнеса, используя их для формирования контекста и влияния на структуру и представление результатов поиска.

По сути, это позволяет предприятиям иметь актуальные, структурированные веб-данные в составе своей существующей информационной среды, рассказал TechCrunch сооснователь и генеральный директор Nimble Ури Кнорович (на фото выше, в центре).

Такая интеграция также позволяет программному обеспечению Nimble запоминать ограничения — например, как должен выполняться поиск или к каким источникам данных обращаться. Это особенно полезно для таких задач, как анализ конкурентов, исследование цен, процессы проверки клиентов (KYC), мониторинг бренда, углублённые исследования и финансовый анализ. (Кнорович отметил, что Nimble стремится к тому, чтобы все данные клиентов оставались в их собственной инфраструктуре для соблюдения политик хранения и безопасности информации.)

Для достижения этой цели стартап заключил партнёрство с Databricks, Snowflake, AWS и Microsoft, чтобы упростить внедрение решений в корпоративном секторе, требующих доступа к внутренним источникам данных. (Databricks также участвовала в этом раунде финансирования Series B.)

«Модели способны на многое, но большинство неудач в промышленном использовании ИИ происходит не из-за недостаточной эффективности моделей, а из-за проблем с данными», — заявил Кнорович. «Сегодня мы наблюдаем, что компаниям нужно не больше ИИ, а ИИ с качественным и надёжным веб-поиском […] Если вы всё правильно настроите, если сможете определить, что ваш агент может искать, а что нет, это станет переломным моментом, когда предприятия скажут: "Эй, теперь мы действительно можем доверять ИИ. Мы можем фактически применять ИИ в большем числе сценариев"».

Кнорович утверждает, что именно возможность масштабируемого поиска в интернете в реальном времени с валидацией и структурированием результатов отличает Nimble от других игроков на рынке обработки данных.

На данный момент у стартапа более 100 клиентов, причём основная часть выручки поступает от крупных предприятий, компаний из списка Fortune 500 и даже некоторых из Fortune 10, включая крупных ритейлеров, хедж-фонды, банки и производителей товаров повседневного спроса, а также от некоторых ИИ-нативных стартапов.

«Nimble решает проблему, которая существовала годами без должного решения и теперь становится критически важной», — заявил в своём обращении Асаф Харель, партнёр в Norwest. «Достоверные актуальные данные из интернета всё чаще становятся обязательным условием для ИИ-агентов, принимающих важные бизнес-решения».

В раунде Series B также приняли участие существующие инвесторы: Target Global, Square Peg, Hetz Ventures, Slow Ventures, R-Squared Ventures, J-Ventures и InvestInData. Средства от раунда будут направлены на расширение исследований и разработок в области многозадачного веб-поиска и управляемого уровня данных, который обрабатывает и проверяет результаты поиска.

Общая сумма привлечённых Nimble инвестиций теперь составляет 75 миллионов долларов.