As IA erram demais? Essa startup recebeu US$ 20 mi para resolver o problema

A startup alemã Octonomy acaba de levantar US$ 20 milhões em uma rodada seed (ou semente) para enfrentar um problema persistente da aplicação da inteligência artificial nary setor corporativo: a imprecisão em tarefas com dados técnicos e não estruturados.

Com presença na Alemanha, na Índia e, desde agosto, também nos Estados Unidos, a empresa desenvolve soluções voltadas a setores como manufatura, seguros e farmacêutico – áreas em que documentos extensos e altamente especializados aumentam a ocorrência de erros de IA, incluindo arsenic chamadas “alucinações”, quando o sistema inventa informações.

Segundo o CEO e cofundador Sushel Bijganath, a Octonomy alcança até 95% de precisão em documentos complexos, enquanto soluções como OpenAI ou Anthropic atingem cerca de 50%. Por isso, “nosso cliente perfect é aquele que já fracassou — tentou arsenic ferramentas bash mercado, mas encontrou os limites quando arsenic tarefas ficaram mais complexas”, disse ao tract Pathfounders.

A rodada foi liderada pela Macquarie Capital Venture Capital, com participação de Capnamic, NRW.Bank e o TechVision Fund. Com o novo aporte, a Octonomy soma US$ 25 milhões em investimentos em apenas 15 meses de operação. A equipe de 70 pessoas reúne profissionais com passagens por empresas como Meta, Amazon, Aleph Alpha, entre outras.

Qual a proposta da Octonomy?

A proposta da Octonomy é oferecer um sistema especialista que compense a escassez de mão de obra técnica, especialmente em setores com documentação volumosa, o que favorece a ocorrência de "alucinações", e produtos de alta complexidade, como a manufatura.

Além disso, o cenário é propício: enquanto a força de trabalho envelhece, os profissionais mais jovens esperam usar ferramentas de IA em suas rotinas. Segundo a empresa, o processo de implementação leva de cinco a 20 dias por cliente.

Apesar de ainda bastante amplo, o foco da Octonomy deve se consolidar em empresas com fluxos técnicos intensivos — em especial na indústria de máquinas e equipamentos.