Startup de IA pretende simplificar suas negociações de agenda

Kais Khimji construiu sua carreira como investidor de capital de risco, tendo atuado por seis anos como sócio da renomada empresa de capital de risco Sequoia Capital.

No entanto, assim como outros ex-sócios da Sequoia — como David Vélez, fundador do banco digital brasileiro Nubank —, Khimji (na foto à esquerda) sempre aspirou a lançar sua própria startup. Nesta quinta-feira, ele anunciou o renascimento de uma ideia que desenvolveu pela primeira vez quando era estudante em Harvard, há quase uma década, agora concretizada como a empresa de agendamento com IA Blockit. Em um forte apoio, sua antiga empregadora, a Sequoia, liderou a rodada de financiamento inicial de US$ 5 milhões da empresa.

“A Blockit tem potencial para se tornar um negócio com receita de bilhões de dólares, e Kais garantirá que ela alcance essa meta”, escreveu Pat Grady, sócio geral e co-administrador da Sequoia que liderou o investimento, em uma postagem no blog.

Embora inúmeras startups tenham tentado automatizar o agendamento, Khimji acredita que os avanços recentes em grandes modelos de linguagem (LLMs) permitem que os agentes de IA da Blockit gerenciem o processo de forma mais integrada e eficiente do que as soluções anteriores, incluindo empresas agora extintas como a Clara Labs e a x.ai. (Esse nome de domínio agora pertence à empresa de IA de Elon Musk.)

Ao contrário da líder da categoria, a Calendly — avaliada em US$ 3 bilhões e que depende do compartilhamento de links pelos usuários para comparar disponibilidade —, a Blockit aposta que seus agentes de IA podem dominar todo o fluxo de trabalho de agendamento, com todas as suas nuances, sem intervenção humana.

Com a Blockit, Khimji e o cofundador John Hahn — que já trabalhou em produtos de calendário, incluindo Timeful, Google Calendar e Clockwise — estão construindo o que equivale a uma rede social movida a IA para gerenciar o tempo.

“Sempre me pareceu estranho. Eu tenho um banco de dados de tempo — meu calendário. Você tem um banco de dados de tempo — seu calendário. No entanto, nossos bancos de dados simplesmente não conseguem se comunicar”, disse Khimji ao TechCrunch.

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Khimji afirma que o Blockit finalmente resolve essa desconexão. Quando dois usuários precisam agendar uma reunião, seus agentes de IA se comunicam diretamente para negociar um horário, eliminando completamente a habitual cadeia de e-mails.

Os usuários podem ativar o agente do Blockit copiando-o em um e-mail ou enviando uma mensagem no Slack sobre uma reunião proposta. O bot então cuida da logística, encontrando um horário e local mutuamente convenientes que atendam às preferências de todos os participantes.

Segundo Khimji, o Blockit funciona tão bem quanto um assistente executivo humano. Os usuários simplesmente fornecem ao sistema instruções específicas sobre suas preferências, como quais reuniões são fixas e quais podem ser remarcadas com base nas demandas diárias. “Às vezes minha agenda está lotada, então talvez eu precise pular o almoço. O agente precisa entender que isso é aceitável”, explicou ele.

O sistema pode até mesmo ser treinado para priorizar reuniões com base no tom do e-mail. Por exemplo, um usuário poderia instruir o agente a dar prioridade a uma solicitação assinada formalmente com “Atenciosamente” em vez de uma mensagem informal que termine com “Abraços”.

Ao aprender as preferências do usuário, o Blockit parece aproveitar o que os sócios da Foundation Capital, Jaya Gupta e Ashu Garg, chamam de “gráficos de contexto”. Em um ensaio amplamente divulgado, os investidores descrevem uma oportunidade de bilhões de dólares para que agentes de IA capturem a lógica subjacente por trás das decisões de negócios — a lógica oculta que antes existia apenas na mente de uma pessoa.

O Blockit já é usado por mais de 200 empresas, incluindo a startup de IA Together.ai, a fintech Brex, recentemente adquirida, a startup de robótica Rogo e as empresas de capital de risco a16z, Accel e Index. O aplicativo oferece um teste gratuito de 30 dias. Depois disso, os planos individuais custam US$ 1.000 por ano, enquanto as licenças para equipes que suportam vários usuários custam US$ 5.000 por ano, disse Khimji.