Mais uma iniciativa de IA generativa levantou uma quantia considerável de dinheiro. E, como os outros antes dela, está prometendo o impossível.

A Emergence, cujos cofundadores incluem Satya Nitta, ex-chefe de soluções globais de IA na divisão de pesquisa da IBM, emergiu da furtividade na segunda-feira com US$ 97,2 milhões em financiamento da Learn Capital, além de linhas de crédito totalizando mais de US$ 100 milhões. A Emergence afirma estar construindo um sistema "baseado em agentes" que pode realizar muitas das tarefas normalmente executadas por trabalhadores do conhecimento, em parte, roteando essas tarefas para modelos de IA generativa de primeira e terceira partes como o GPT-4o da OpenAI.

“Na Emergence, estamos trabalhando em múltiplos aspectos do campo em evolução de agentes IA generativos”, disse Nitta, CEO da Emergence, ao TechCrunch. “Em nossos laboratórios de P&D, estamos avançando a ciência de sistemas 'agentes' e abordando isso de uma perspectiva de 'primeiros princípios'. Isso inclui tarefas críticas de IA, como planejamento e raciocínio, bem como o autodesenvolvimento em agentes.”

Nitta diz que a ideia para a Emergence surgiu logo depois que ele cofundou a Merlyn Mind, que constrói assistentes virtuais orientados para a educação. Ele percebeu que algumas das mesmas tecnologias desenvolvidas na Merlyn poderiam ser aplicadas para automatizar software de estação de trabalho e aplicativos da web.

Assim, Nitta recrutou os ex-colegas da IBM Ravi Koku e Sharad Sundararajan para lançar a Emergence, com o objetivo de “avançar a ciência e o desenvolvimento de agentes de IA”, nas palavras de Nitta.

“Os modelos de IA generativa atuais, embora poderosos em compreensão de linguagem, ainda ficam para trás em capacidades avançadas de planejamento e raciocínio necessários para tarefas de automação mais complexas que são a jurisdição dos agentes”, disse Nitta. “Isso é no que a Emergence se especializa.”

A Emergence tem uma roadmap muito aspiracional que inclui um projeto chamado Agente E, que busca automatizar tarefas como preencher formulários, pesquisar produtos em marketplaces online e navegar em serviços de streaming como Netflix. Uma forma inicial de Agente E já está disponível, treinada em uma mistura de dados sintéticos e humanos. Mas o primeiro produto finalizado da Emergence é o que Nitta descreve como um agente "orquestador".

Este orquestrador, disponibilizado na segunda-feira, não executa nenhuma tarefa em si. Em vez disso, funciona como uma espécie de comutador de modelo automático para automações de fluxo de trabalho. Considerando coisas como as capacidades e o custo de uso de um modelo (se for de terceiros), o orquestrador considera a tarefa a ser realizada — por exemplo, escrever um e-mail — e então escolhe um modelo de uma lista curada pelo desenvolvedor para completar essa tarefa.

“Os desenvolvedores podem adicionar guardas apropriados, usar múltiplos modelos para seus fluxos de trabalho e aplicativos e alternar facilmente para o modelo open-source ou generalista mais recente sob demanda sem se preocupar com questões como custo, migração rápida ou disponibilidade”, disse Nitta.

O orquestrador da Emergence parece bastante semelhante em conceito à roteador de modelo da startup de IA Martian, que recebe um prompt destinado a um modelo de IA e automaticamente o roteia para diferentes modelos dependendo de coisas como uptime e recursos. Outra startup, Credal, fornece uma solução de roteamento de modelo mais básica impulsionada por regras codificadas.

Nitta não nega as semelhanças. Mas ele sugere sutilmente que a tecnologia de roteamento de modelo da Emergence é mais confiável que outras; ele também observa que ela oferece recursos adicionais de configuração, como um seletor de modelo manual, gerenciamento de API e um painel de visão geral de custos.

“Nosso agente orquestrador é construído com um profundo entendimento da escalabilidade, robustez e disponibilidade que os sistemas empresariais precisam e é apoiado por décadas de experiência que nossa equipe possui na construção de algumas das implementações de IA mais escaláveis do mundo”, disse ele.

A Emergence pretende monetizar o orquestrador com uma versão premium hospedada, disponível por meio de uma API, nas próximas semanas. Mas isso é apenas uma parte do grande plano da empresa de construir uma plataforma que, entre outras coisas, processa reivindicações e documentos, gerencia sistemas de TI e integra-se a sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente como Salesforce e Zendesk para triagem de consultas de clientes.

Nesse sentido, a Emergence diz que formou parcerias estratégicas com a Samsung e a empresa de displays táteis Newline Interactive — ambas clientes existentes da Merlyn Mind, em um cenário que parece improvável ser uma coincidência — para integrar a tecnologia da Emergence em produtos futuros.

Quais produtos específicos e quando podemos esperar vê-los? Displays interativos WAD da Samsung e série de displays Q e Q Pro da Newline, disse Nitta, mas ele não tinha resposta para a segunda pergunta, insinuando que ainda está no início.

Não se pode negar que os agentes de IA estão em alta no momento. Os gigantes da IA generativa OpenAI e Anthropic estão desenvolvendo produtos agênticos de realização de tarefas, assim como grandes empresas de tecnologia, incluindo Google e Amazon.

Mas não é óbvio onde está a diferenciação da Emergence, além da quantia considerável de dinheiro no início do jogo.

O TechCrunch recentemente cobriu outra startup de agente de IA, Orby, com um discurso de vendas semelhante: agentes de IA treinados para trabalhar em uma variedade de software de desktop. A Adept, também, estava desenvolvendo tecnologias nessa linha, mas apesar de captar mais de US$415 milhões, reportadamente se encontra à beira de um resgate da Microsoft ou da Meta.

A Emergence está se posicionando como mais voltada para P&D do que a maioria: a "OpenAI dos agentes", por assim dizer, com um laboratório de pesquisa dedicado a investigar como os agentes podem planejar, raciocinar e se-autodesenvolver. E está atraindo um impressionante pool de talentos; muitos dos seus pesquisadores e engenheiros de software vêm do Google, Meta, Microsoft, Amazon e do Instituto Allen de IA.

Nitta diz que a luz orientadora da Emergence será priorizar o trabalho abertamente disponível enquanto constrói serviços pagos em cima de suas pesquisas, uma estratégia emprestada do setor de software como serviço. Dezenas de milhares de pessoas já estão usando versões iniciais dos serviços da Emergence, ele afirma.

“Nossa convicção é que nosso trabalho se torne fundamental para como vários fluxos de trabalho empresariais são automatizados no futuro”, disse Nitta.

Colora-me cético, mas não estou convencido de que a equipe de 50 pessoas da Emergence possa superar o resto dos players no espaço da IA generativa — nem que resolverá os desafios técnicos abrangentes que afligem a IA generativa, como alucinações e o custo monumental de desenvolver modelos. O Devin da Cognition Labs, um dos agentes com melhor desempenho para criar e implantar software, só consegue obter uma taxa de sucesso em torno de 14% em um teste de referência que mede a capacidade de resolver problemas no GitHub. Claramente, há muito trabalho a ser feito para chegar ao ponto em que os agentes podem lidar com processos complexos sem supervisão.

A Emergence tem capital para tentar — por enquanto. Mas talvez não tenha no futuro, à medida que investidores de capital de risco — e empresas — expressem um aumento de ceticismo em relação ao caminho da tecnologia de IA generativa para o ROI.

Nitta, projetando a confiança de alguém cuja startup acaba de levantar US$100 milhões, afirmou que a Emergence está bem posicionada para o sucesso.

“A Emergence é resiliente devido ao seu foco em resolver problemas fundamentais de infraestrutura de IA que têm um ROI claro e imediato para empresas”, disse ele. “Nosso modelo de negócios de núcleo aberto, combinado com serviços premium, garante um fluxo de receita constante enquanto promove uma comunidade em crescimento de desenvolvedores e early adopters.”

Veremos em breve.