A Nimble levanta US$ 47 milhões para alimentar agentes de IA com dados da web em tempo real

Acredite ou não, o setor de pesquisa na web continua em franca expansão. À medida que as empresas utilizam cada vez mais agentes de IA para aproveitar seus dados, cresce a necessidade de ferramentas que façam mais do que apenas rastrear a web para alimentar esses bots de IA. As empresas buscam ferramentas que forneçam resultados de pesquisa em um formato mais fácil de integrar aos sistemas de dados modernos.

Essa é a missão central da startup de pesquisa na web Nimble, que acaba de garantir uma rodada de financiamento da Série B de US$ 47 milhões liderada pela Norwest. A plataforma da empresa sediada em Nova York usa agentes de IA para realizar pesquisas na web em tempo real, verificar os resultados e, em seguida, estruturar as informações de forma organizada em tabelas pesquisáveis, muito semelhante a um banco de dados.

Essa etapa final é fundamental. Embora grandes modelos de linguagem e agentes de IA sejam excelentes em vasculhar a web, sintetizar informações de várias fontes e realizar análises, eles frequentemente geram resultados em texto simples. Esse formato pode ser complicado para operações em escala empresarial. Esse desafio é agravado por questões como alucinações de IA, o risco de o agente interpretar mal as instruções ou a dependência de fontes não confiáveis.

Ao validar as informações e organizá-las em tabelas estruturadas, o Nimble permite que as empresas tratem os dados da web como se fossem parte nativa de seus próprios bancos de dados. A startup também se integra aos principais data warehouses e data lakes corporativos — como os da Databricks e da Snowflake —, que são repositórios centralizados para armazenamento e análise de dados de negócios. Isso permite que os agentes de IA da Nimble se conectem aos acervos de dados internos de uma empresa, usando esse contexto para refinar a forma como os resultados de pesquisa são estruturados e apresentados.

Em essência, isso dá às empresas acesso a dados da web estruturados e em tempo real dentro de seus ambientes de dados existentes, explicou o CEO e cofundador da Nimble, Uri Knorovich, ao TechCrunch.

Essas integrações também permitem que o software da Nimble mantenha restrições específicas, como metodologias de pesquisa preferidas ou fontes de dados aprovadas. Esse recurso é especialmente valioso para tarefas como análise da concorrência, pesquisa de preços, verificações “conheça seu cliente” (KYC), monitoramento de marca, pesquisa aprofundada e análise financeira. (Knorovich enfatizou que a Nimble garante que todos os dados do cliente permaneçam dentro da própria infraestrutura do cliente para atender às políticas de retenção e segurança de dados.)

Para facilitar isso, a startup estabeleceu parcerias com a Databricks, a Snowflake, a AWS e a Microsoft para simplificar implantações que exigem acesso a fontes de dados internas. (A Databricks também se juntou como investidora nesta rodada da Série B.)

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“Os modelos de IA são capazes de muitas coisas, mas a maioria das falhas de IA em produção decorre de problemas de dados, não de modelos inadequados”, afirmou Knorovich. “O que estamos observando é que as empresas não precisam necessariamente de mais IA; elas precisam de IA alimentada por uma pesquisa na web confiável e de alta qualidade [...] Se você puder controlar com precisão o que seu agente pode ou não pesquisar, isso se torna um ponto de inflexão. As empresas podem então afirmar com confiança: ‘Podemos realmente confiar na IA e implantá-la em mais casos de uso’.”

Segundo Knorovich, o diferencial da Nimble reside em sua capacidade de realizar pesquisas na web em tempo real em grande escala, ao mesmo tempo em que valida e estrutura os resultados — uma combinação que a diferencia de outros corretores de dados no mercado.

A startup atende atualmente a mais de 100 clientes, com a maior parte de sua receita proveniente de grandes empresas, incluindo empresas da Fortune 500 e até mesmo algumas da Fortune 10. Sua base de clientes abrange grandes varejistas, fundos de hedge, bancos, empresas de bens de consumo embalados e várias startups nativas de IA.

“A Nimble está abordando um problema de longa data que carecia de uma solução adequada e agora atingiu um nível crítico de urgência”, disse Assaf Harel, sócio da Norwest, em comunicado. “Dados da web confiáveis e em tempo real são cada vez mais essenciais para agentes de IA envolvidos na tomada de decisões críticas de negócios.”

A rodada da Série B contou com a participação de investidores que retornaram, como Target Global, Square Peg, Hetz Ventures, Slow Ventures, R-Squared Ventures, J-Ventures e InvestInData. O novo capital será usado para expandir a pesquisa e o desenvolvimento em pesquisa na web com múltiplos agentes e uma camada de dados governada responsável pelo processamento e validação dos resultados de pesquisa.

Até o momento, a Nimble levantou um total de US$ 75 milhões.