Nanonets raccoglie un finanziamento di 29 milioni di dollari per facilitare l'automazione del flusso di lavoro con gli agenti IA
In Breve
Nanonets ha raccolto un finanziamento di 29 milioni di dollari per migliorare la precisione del suo sistema di automazione del flusso di lavoro basato sull'intelligenza artificiale e facilitare l'espansione del team.
Piattaforma di automazione del flusso di lavoro basata sull'intelligenza artificiale nanonet ha raccolto 29 milioni di dollari in un round di finanziamento di serie B interamente azionario guidato da Accel, insieme agli investitori esistenti Elevation Capital e YCombinator, tra gli altri. Ciò porta il finanziamento totale di Nanonets a 42 milioni di dollari, compreso il round di serie A da 10 milioni di dollari nel 2022. Il capitale appena raccolto sarà destinato alla ricerca e allo sviluppo per migliorare l’accuratezza del sistema e facilitare l’espansione del team.
La startup ha sviluppato un Piattaforma AI fornendo soluzioni senza codice progettate per assistere le aziende nell'estrazione di informazioni da varie fonti come documenti, e-mail, ticket e database e trasformandole in informazioni fruibili. Utilizzando architetture di apprendimento automatico, la piattaforma AI dell'azienda analizza i dati non strutturati dai documenti caricati per estrarre informazioni preziose.
“Internet stava per uccidere la carta, ma oggi le aziende producono più documenti che mai, solo in nuove forme. E-mail, contratti PDF, whitepapers, ecc. Ci sono milioni di professionisti altamente qualificati bloccati alla ricerca di aghi nei pagliai e che inseriscono questi dati da questi documenti in diversi software. Nanonets utilizza un’intelligenza artificiale all’avanguardia per automatizzare questi diversi processi. Stiamo prendendo il lavoro d’ufficio più ripetitivo e banale e automatizzandolo”, ha affermato Sarthak Jain, CEO e co-fondatore di Nanonets.
Tuttavia, l'innovazione chiave di Nanonets risiede nella sua capacità di garantire lo Straight Through Processing (STP), indicando la percentuale di dati elaborati senza richiedere alcun intervento manuale. Questo è un risultato notevole come molti generativi modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) incontrano sfide con STP a causa di allucinazioni sui dati, che ostacolano l'ampia adozione di agenti autonomi per attività end-to-end. In particolare, gestendo milioni di documenti al mese, Nanonets raggiunge un tasso STP superiore di oltre il 90%, con conseguenti notevoli guadagni in termini di produttività ed efficienza dei costi.
Gli agenti autonomi dell'azienda dimostrano competenza nel completare le attività end-to-end e i loro modelli si adattano rapidamente alle nuove informazioni, eliminando la necessità di complessi processi di formazione. Inoltre, questi agenti possono essere integrati nelle piattaforme ERP, tra cui QuickBooks, Xero, Sage e NetSuite, per automatizzare i processi di contabilità fornitori. Inoltre, possono ottimizzare le catene di fornitura utilizzando i dati storici di Square e Tableau e riassumere i report sanitari dei sistemi di gestione dei pazienti.
Nanonets eleva il panorama dell'automazione del flusso di lavoro basata sull'intelligenza artificiale
Fondata nel 2017, Nanonets fornisce soluzioni di automazione intelligente che trasformano le operazioni aziendali in vari settori. Attraverso il suo piattaforma senza codice e motori decisionali adattabili, Nanonets consente alle organizzazioni di accelerare i processi decisionali e raggiungere un’efficienza senza pari. L'azienda serve oltre 10,000 clienti in tutto il mondo.
Operare in un mercato globale competitivo per Automazione del flusso di lavoro basata sull'intelligenza artificiale, l'azienda attualmente deve affrontare la concorrenza delle tradizionali piattaforme di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e di startup emergenti come Rossum AI e Hyperscience. Anche attori più grandi come la società di software di automazione UiPath forniscono l’automazione del flusso di lavoro, anche se concentrandosi sui dati strutturati.
Con il nuovo investimento, Nanonets è destinata a migliorare le proprie capacità, consolidando ulteriormente la propria posizione di fornitore leader nel mercato competitivo dell’automazione del flusso di lavoro basata sull’intelligenza artificiale.
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Circa l'autore
Alisa, una giornalista dedicata al MPost, è specializzato in criptovaluta, prove a conoscenza zero, investimenti e nel vasto regno di Web3. Con un occhio attento alle tendenze e alle tecnologie emergenti, offre una copertura completa per informare e coinvolgere i lettori nel panorama in continua evoluzione della finanza digitale.
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