50 empresas de IA para ficar de olho em 2021

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A lista de 2021 traz 31 empresas estreantes e sete que apareceram nas três edições

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A pandemia Covid-19 foi devastadora para muitas indústrias, mas acelerou o uso de inteligência artificial em toda a economia norte-americana. Em meio à crise, as empresas se esforçaram para criar serviços para trabalhadores e estudantes remotos, reforçar as opções de compras online, tornar os call centers mais eficientes e acelerar o desenvolvimento de novos e importantes medicamentos.

Mesmo em um cenário em que aplicações de machine learning e plataformas de percepção se tornam comuns, existe uma espessa camada de hype e jargão técnico associada ao software habilitado para IA. Isso dificulta a identificação de empresas com ofertas mais interessantes neste espaço, especialmente aquelas que encontram novas maneiras de usar IA que gerem valor ao tornar humanos mais eficientes, e não desnecessários.

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Com isso em mente, a Forbes estabeleceu uma parceria com as empresas de capital de risco Sequoia Capital e Meritech Capital para criar a terceira edição da lista anual IA 50, com empresas norte-americanas que estão usando a inteligência artificial de maneiras essenciais para suas operações. Para serem levadas em conta e participar da lista, elas devem ser privadas e utilizar aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural ou visão computacional. As empresas de IA incubadas, em grande parte financiadas ou adquiridas por grandes empresas de tecnologia, manufatura ou industriais não são elegíveis.

A lista foi compilada por meio de um processo de inscrição aberto a qualquer empresa de IA nos EUA e Canadá. O documento pedia a elas detalhes sobre sua tecnologia, modelo de negócio, clientes e saúde financeira, como aportes, avaliação e histórico de receita (as empresas tinham a opção de enviar informações de forma confidencial, para incentivar uma maior transparência). A Forbes recebeu centenas de inscrições, das quais quase 400 estavam qualificadas para avaliação. A partir daí, nossos parceiros de dados aplicaram um algoritmo para identificar as 100 com as pontuações quantitativas mais altas – e isso também fez da diversidade uma prioridade. Em seguida, um painel de juízes – especialistas em IA – avaliou os finalistas para encontrar as 50 empresas mais atraentes.

Entre as tendências deste ano estão o que Konstantine Buhler, da Sequoia Capital, chama de “empresas de workbench de IA” – construção de plataformas sob medida para empresas diferentes, incluindo Dataiku, DataRobot, Domino Data e Databricks. A pesquisa em saúde e biotecnologia, conduzida pela Komodo Health, Genesis Therapeutics e Verge Genomics, continua sendo uma área-chave para IA avançada, assim como a visão computacional, com empresas como Viz.ai e AMP Robotics, que usam a tecnologia para melhorar os cuidados de saúde e a reciclagem de resíduos.

As empresas que dependem do processamento de linguagem natural, como Duolingo, Lilt e Whisper, que desenvolveram um aparelho auditivo habilitado para IA, são outra categoria considerada chave. Os veículos autônomos estão novamente representados na lista, este ano pela Gatik, que enxerga as entregas sem motorista na categoria “milha intermediária” como um mercado inicial lucrativo a ser atingido.

Ao olhar para o futuro, o jurado Andrew Ng, fundador do Google Brain, cofundador do Coursera e fundador e CEO da Landing.ai, vê mais oportunidades para a inteligência artificial na colaboração com fabricantes e provedores de saúde com dados adaptados as suas necessidades específicas.
“Existem muitos modelos de código aberto que podem ser baixados e que funcionam perfeitamente para um determinado problema, mas o que realmente precisa ser personalizado são os dados”, diz ele. “Estou descobrindo que, para um número cada vez maior de companhias, ajudar os negócios a extraírem, com eficiência, as informações necessárias para alimentar um modelo de código aberto é a chave para impulsionar o valor dessa tecnologia.”

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A lista de 2021 traz 31 empresas estreantes e sete que apareceram nas três edições. Em termos de valor de mercado, pelo menos 13 das 50 estão avaliadas em US$ 100 milhões ou menos, enquanto outras 13 são unicórnios, ou seja, valem US$ 1 bilhão ou mais. O Vale do Silício continua sendo o centro de startups de IA, com 37 das 50 representantes vindas da área da Baía de São Francisco.

Fizeram parte do júri deste ano: Tonya Custis, diretora de pesquisa de IA da Autodesk; Michael Jordan, professor de ciência da computação da Universidade da Califórnia, Berkeley; Xuezhao Lan, sócio-fundador da Basis Set Ventures; Andrew Ng, cofundador da Coursera e professor adjunto de ciência da computação da Universidade de Stanford; Fay Cobb Payton, professor de sistemas de informação e tecnologia da North Carolina State University; Gill Pratt, CEO do Toyota Research Institute e cientista-chefe da Toyota; Carol Reiley, empreendedora e cientista de IA e ex-CEO da Drive.AI; e Raquel Urtasun, professora de ciência da computação da Universidade de Toronto.

Veja, a seguir, as 50 empresas de inteligência artificial para ficar de olho em 2021, em ordem alfabética. O asterisco em algumas delas indica que foram usados dados do Pitchbook em vez de informações das próprias empresas ou estimativas da Forbes:

Abnormal Security
Sede: São Francisco
Fundadores: Evan Reiser (CEO) e Sanjay Jeyakumar
Financiamento: US$ 70 milhões
Valor de mercado: US$ 500 milhões

Em vez de vírus, spam ou ransomware, o software de segurança cibernética da Abnormal Security tem como alvo ataques de comprometimento de e-mail corporativo (BEC), que custou às empresas cerca de US$ 1,9 bilhão em 2020, de acordo com o FBI. Isso é mais da metade do total de US$ 3,5 bilhões perdidos para o crime cibernético. O BEC ocorre quando um malfeitor compromete contas de e-mail corporativas legítimas, fingindo ser um funcionário e enganando qualquer um, desde o CEO e o CFO até o gerente de recursos humanos, fazendo-o transferir grandes somas de dinheiro ou documentos confidenciais. “Muitas das empresas convencionais de segurança de e-mail desenvolveram tecnologias que impediam ataques que já haviam sido vistos, memorizando os “maus” comportamentos conhecidos”, diz o CEO Evan Reiser. Mas os esquemas continuam evoluindo. Para combater os ataques de BEC de proliferação rápida, a Abnormal Security usa adtech com perfis comportamentais – a maneira como o Facebook e o Twitter podem exibir anúncios personalizados para você – para prever a legitimidade de e-mails aparentemente enviados por uma parte confiável, mas solicitando transferências de milhares de ou mesmo milhões de dólares.

AMP Robotics
Sede: Louisville, Colorado
Fundador: Matanya Horowitz (CEO)
Financiamento: US$ 75 milhões
Valor de mercado: Indisponível

Os robôs da AMP podem separar automaticamente garrafas de plástico de papelão, baterias de fios e madeira de concreto. A empresa atende centros de reciclagem, oferecendo software e hardware de robótica que identifica e separa os materiais recicláveis de forma autônoma. Os negócios dispararam em meio à pandemia, culminando, no final do ano passado, em um acordo com a Waste Connections, a terceira maior empresa de gerenciamento de resíduos dos Estados Unidos, para fornecer 25 robôs para suas instalações, bem como uma rodada de financiamento de US$ 55 milhões.

Arize AI
Sede: Berkeley, Califórnia
Fundadores: Jason Lopatecki (CEO) e Aparna Dhinakaran
Financiamento: US$ 5,3 milhões
Valor de mercado: US$ 16 milhões*

Os modelos de IA podem reagir de maneira bem diferente nas pesquisas e no mundo real. Fundada por Dhinakaran, ex-engenheiro da Uber, e Lopatecki, fundador da TubeMogul, uma plataforma de licitação de anúncios, a Arize AI é uma plataforma analítica em tempo real projetada para observar, solucionar problemas e fornecer segurança nas implantações de IA.

Atomwise
Sede: São Francisco
Fundadores: Abraham Heifets (CEO) e Izhar Wallach
Financiamento: US$ 174 milhões
Valor de mercado: US$ 423 milhões

O Atomwise é alimentado por um algoritmo de descoberta de medicamentos que usa uma rede neural para simular como diferentes moléculas podem se ligar a uma proteína. A técnica de aprendizado de máquina permite que os cientistas simulem rapidamente as interações de milhões de moléculas para determinar quais têm potencial em testes pré-clínicos. Por causa de suas estruturas complicadas e das formas complexas como interagem, milhares de proteínas permanecem desvinculadas de qualquer tratamento medicamentoso. Os 250 clientes da Atomwise, que incluem instituições de pesquisa como a Universidade de Columbia e empresas farmacêuticas como a Bayer, estão executando cerca de 800 projetos em áreas como câncer, distúrbios de coagulação e doenças cerebrais. A plataforma já ajudou a descobrir medicamentos promissores para esclerose múltipla e ebola que tiveram sucesso em testes com animais.

Bearing
Sede: Palo Alto, Califórnia
Fundadores: Dylan Keil (CEO) e David Liu
Financiamento: US$ 3 milhões
Valor de mercado: Indisponível

Rastrear remessas de carga para o oceano é um negócio complicado. Mares agitados, vento e clima podem causar estragos nas chegadas programadas no porto e aumentar o consumo de combustível. A Bearing quer facilitar as coisas usando IA para ajudar os transportadores a gerenciar e rastrear suas frotas, reduzir o uso de combustível e otimizar as rotas. “Os modelos de IA usados para prever o desempenho da embarcação são significativamente mais precisos do que os modelos tradicionais baseados na física”, diz o CEO Dylan Keil. A Bearing tem parcerias com as transportadoras globais K Line e MOL.

Canvas
Sede: São Francisco
Fundadores: Kevin Albert (CEO), Maria Telleria e Henrik Bennetsen
Financiamento: US$ 43 milhões
Valor de mercado: Indisponível

Para o CEO Kevin Albert, o grande desafio é levar os robôs para fora das fábricas e criar máquinas que funcionem no mundo real. Um ex-aluno da Boston Dynamics, Albert trabalhou anteriormente no BigDog, o robô militar de quatro patas financiado pela DARPA. Essa experiência o ajudou a identificar outra aplicação massiva no mundo real: a natureza sempre mutante dos canteiros de obras, particularmente simplificando o trabalhoso processo de instalação de drywall. Usando os robôs do Canvas, os trabalhadores da construção podem reduzir o tempo de acabamento do drywall de sete para dois dias, ao mesmo tempo em que consegue uma textura extremamente lisa. A tecnologia impulsionada por IA foi aplicada, até o momento, apenas em canteiros de obras no norte da Califórnia, e a startup planeja usar sua série B de US $ 24 milhões recém-arrecadada para expandir para novos mercados.

Clari
Sede: Sunnyvale, Califórnia
Fundadores: Andy Byrne (CEO) e Venkat Rangan
Financiamento: US$ 285 milhões
Valor de mercado: US$ 1,6 bilhão

Bilhões de dólares são gastos em sistemas de gerenciamento de recursos do cliente, mas as vendas – sem dúvida a função mais importante de qualquer organização – continuam a ser a função menos eficiente de muitas organizações, diz o CEO Andy Byrne. A razão é óbvia, diz ele. A entrada de dados limita o tempo de venda, então as equipes comerciais evitam essa tarefa, o que resulta em informações ruins. A Clari aborda esse ponto problemático usando IA para agilizar as atualizações de CRM, aliviando a carga de entrada de dados dos colaboradores ao mesmo tempo em que gerencia as atividades comerciais e as previsões com insights preditivos.

Cresta
Sede: São Francisco
Fundadores: S. Zayd Enam (CEO), Tim Shi, Sebastian Thrun
Financiamento: US$ 77 milhões
Valor de mercado: US$ 132 milhões* (valor atualizado indisponível)

Fundada e presidida por Sebastian Thrun, o criador do programa autônomo do Google, a Cresta tem o objetivo de mudar a forma como as pessoas conversam no setor de atendimento ao cliente. Ele usa IA para aprender as respostas mais eficazes às perguntas dos clientes. Em seguida, fornece instruções em tempo real para agentes de call center sobre o que poderia ser melhor ou mais eficaz nas respostas. O CEO Zayd Enam diz que a abordagem da empresa ajuda os funcionários que estão “no meio do processo” a destacarem seus pontos fortes e se tornarem mais valiosos para os negócios no futuro.

Crowd AI
Sede: São Francisco
Fundadores: Devaki Raj (CEO), Nicolas Borensztein e Pablo Garcia
Financiamento: US$ 10,1 milhões
Valor de mercado: US$ 30,1 milhões*

A Crowd AI é especializada em extrair informações significativas da enxurrada de dados visuais criados por tudo, de câmeras de celulares a satélites. Ela faz isso com uma plataforma de software projetada para ser facilmente acessível a todos os usuários, não apenas cientistas de dados e desenvolvedores. A tecnologia está sendo usada por fabricantes, a Guarda Aérea Nacional da Califórnia e o Departamento de Silvicultura e Proteção contra Incêndios da Califórnia, para quem a empresa construiu um modelo de visão computacional personalizado capaz de detectar incêndios florestais quase em tempo real.

Databricks
Sede: São Francisco
Fundadores: Ali Ghodsi (CEO), Andy Konwinski, Ion Stoica, Matei Zaharia, Patrick Wendell, Reynold Xin, Arsalan Tavakoli-Shiraji
Financiamento: US$ 1,9 bilhão
Valor de mercado: US$ 28 bilhões

A Databricks é apoiada pelos quatro titãs da nuvem – Amazon, Google, Microsoft e Salesforce – além de investidores de primeira linha, como Andreessen Horowitz e Coatue. Construída em cima do motor analítico Apache Spark (também criado por seus fundadores), a empresa fundada na UC Berkeley combina os repositórios de dados brutos, ou data lakes, com as informações estruturadas dos datas warehouses para criar o que o CEO Ali Ghodsi chama de “lakehouse”, onde as empresas armazenam e utilizam seus dados. “Somos capazes de consolidar todas as cargas de trabalho de dados de um cliente, tanto em análises quanto em IA, em uma única plataforma”, diz ele. Comcast, Credit Suisse e T-Mobile estão entre 5.000 clientes que usam a solução da Databricks para construir análises de negócios ou ferramentas de aprendizado de máquina. Eles ajudaram a empresa a atingir US$ 425 milhões em receita recorrente anual. E, depois de uma rodada de financiamento de US$ 1 bilhão no início deste ano, um IPO pode surgir em breve.

Dataiku
Sede: Nova York
Fundadores: Florian Douetteau (CEO), Clément Stenac, Thomas Cabrol e Marc Batty
Financiamento: US$ 247 milhões
Valor de mercado: US$ 1,4 bilhão

Fundada por quatro franceses em Paris, a Dataiku se expandiu para uma operação global que fabrica software para grandes empresas como Pfizer, Sephora e Unilever que desejam desenvolver IA por si mesmas, mas carecem dos recursos da Amazon ou do Google para fazê-lo. A Levi’s, por exemplo, usou as ferramentas da empresa para criar um sistema de recomendação baseado em aprendizado de máquina para seus clientes. Depois de alcançar o status de unicórnio no final de 2019 com uma injeção de dinheiro do braço de investimentos da Alphabet, a CapitalG, a empresa arrecadou mais US$ 100 milhões no ano passado.

Datarobot
Sede: Boston
Fundadores: Tom de Godoy e Jeremy Achin (CEO: Dan Wright)
Financiamento: US$ 751 milhões
Valor de mercado: US$ 2,8 bilhões

A DataRobot ajuda os clientes – sejam especialistas experientes em dados ou novatos em codificação – a construir seus próprios modelos preditivos de aprendizado de máquina. A United Airlines, por exemplo, usou o software DataRobot para prever quais passageiros poderiam despachar suas malas, enquanto o Philadelphia 76ers da NBA usava para ajudar a modelar estimativas para renovações de ingressos da temporada. Durante a pandemia, a DataRobot fez parceria com o governo norte-americano para identificar e resolver lacunas nas informações da Covid-19 para fornecer visibilidade sobre dados hospitalares, como UTI e suprimentos de ventilação e escassez de leitos. “Também revisamos e aprimoramos os modelos de previsão usados por tomadores de decisão em testes clínicos de vacinas para acelerar os cronogramas de aprovação”, diz o CEO Dan Wright, que assumiu a função principal de Jeremy Achin em março.

Deepgram
Sede: Los Altos, Califórnia
Fundadores: Scott Stephenson (CEO)
Financiamento: US$ 39 milhões
Valor de mercado: Indisponível

Ainda estudante, Scott Stephenson começou a gravar áudios como parte de sua pesquisa, observando o silêncio e o ruído de fundo que existia entre as informações acústicas que ele pretendia capturar. O desenvolvimento de uma ferramenta que pudesse extrair aquele som significativo resultou no Deepgram, um software de reconhecimento automático de fala que facilita as melhores transcrições de áudio gravado, como em uma reunião pessoal ou uma chamada em conferência baseada no Zoom. Embora seja uma das muitas empresas que otimizam as transcrições, a Deepgram afirma ser a única plataforma que aprende com base em padrões fonéticos e frases, incluindo termos específicos do setor, muitas vezes mal compreendidos pelos serviços que transformam voz em texto.

Deepmap
Sede: Palo Alto, Califórnia
Fundadores: James Wu (CEO) e Mark Wheeler
Financiamento: US$ 93 milhões
Valor de mercado: US$ 440 milhões*

A corrida para comercializar carros autônomos depende de mapas de alta definição para que os veículos saibam onde estão, e muitas das empresas que desenvolvem essa tecnologia estavam desviando recursos para construir seus próprios mapas. O DeepMap foi fundado para ajudá-las a evitar esse esforço redundante e economizar dinheiro criando um “mecanismo de mapa” como um serviço. Ele usa deep learning para detectar e criar automaticamente recursos de mapa 3D e pontos de referência, como placas de rua, sinais e faixas, a partir de dados de sensores. A tecnologia pode “suportar milhões de carros enquanto mantém a alta qualidade do mapa, a eficiência no consumo das informações e custos muito baixos”, dizem os fundadores James Wu e Mark Wheeler.

Domino Data Lab
Sede: São Francisco
Fundadores: Nick Elprin (CEO), Chris Yang e Matthew Granade
Financiamento: US$ 124 milhões
Valor de mercado: US$ 343 milhões*

Elprin, Yang e Granade tiveram a ideia do Domino – software que fornece aos cientistas de dados as ferramentas de que precisam para criar, testar e executar seus próprios modelos de IA – enquanto lideravam a organização de pesquisa do fundo hedge Bridgewater Associates. Eles entenderam que, para alcançar a Bridgewater e outros negócios baseados em modelos, como Amazon, Netflix e Tencent, empresas novatas e veteranas se beneficiariam com o acesso a novas tecnologias e plataformas que permitiriam a ciência de dados como um recurso central: é isso que o Domino pretende fazer. “Na próxima década, vencedores em todos os setores serão aqueles que colocarão os modelos no centro de seus negócios”, diz Elprin. Até agora, os principais clientes incluem Johnson & Johnson, Lockheed Martin, Dell e Allstate.

Duolingo
Sede: Pittsburgh
Fundadores: Luis von Ahn (CEO) e Severin Hacker
Financiamento: US$ 183 milhões
Valor de mercado: US$ 2,4 bilhões*

Não importa quem você é, de onde vem ou o que faz, provavelmente já ouviu falar do Duolingo: o aplicativo de aprendizado de idiomas baseado em IA. Esse tipo de onipresença é o que o CEO Luis von Ahn – que foi da MacArthur Fellow em 2006 e lançou anteriormente o reCaptcha – está procurando. “O Duolingo é usado por pessoas de todo o espectro socioeconômico, de refugiados sírios a bilionários e celebridades como Bill Gates e Joe Jonas”, diz. Essa ampla adoção, alimentada parcialmente pelo tédio da pandemia, levou a um aumento de US$ 750 milhões na avaliação da companhia em um período de sete meses em 2020.

Ezra
Sede: Nova York
Fundadores: Emi Gal (CEO) e Diego Cantor
Financiamento: US$ 22 milhões
Valor de mercado: US$ 67 milhões*

Um diagnóstico tardio de câncer significa uma chance maior de morte. Usando IA e automação, a Ezra estuda exames de ressonância magnética para ajudar os radiologistas a detectar lesões de maneira mais rápida e melhor. Sua tecnologia, que foi aprovada pelo FDA (agência equivalente à Anvisa no Brasil) em outubro de 2020, automatiza a interpretação do tamanho e dos limites das lesões cancerígenas mais rápido do que o tempo que um radiologista levaria. O CEO Emi Gal, que corre alto risco de melanoma, sonha em fazer uma ressonância magnética de corpo inteiro para câncer por US$ 500 nos próximos três anos.

Falconry
Sede: Sunnyvale, Califórnia
Fundador: Nikunj Mehta (CEO)
Financiamento: US$ 13 milhões
Valor de mercado: US$ 100 milhões

Os dados das operações industriais e de manufatura estão crescendo a uma taxa que se iguala aos dados humanos, mas as empresas só conseguem utilizar cerca de 2%, de acordo com o CEO da Falkonry, Nikunj Mehta. Ele viu uma oportunidade de utilizar essas informações subexploradas usando IA e aprendizado de máquina para ajudar as empresas a melhorarem todos os aspectos de suas operações. A plataforma de software desenvolvida para fazer isso é particularmente adequada para operações de frotas de manufatura, defesa e energia, diz o executivo. Ela monitora operações, detecta e prevê falhas e já está sendo usada por clientes como a Força Aérea dos Estados Unidos, IMA Life e a produtora de aço Ternium.

Farmwise Labs
Sede: São Francisco
Fundadores: Sebastien Boyer (CEO), Thomas Palomares
Financiamento: US$ 26,7 milhões
Valor de mercado: US$ 45 milhões* (valor atualizado indisponível)

As máquinas de remoção de ervas daninhas de precisão conduzidas por IA da FarmWise ajudam os agricultores a agilizar o processo de cultivo de vegetais de alto valor. Atendendo a fazendas na Califórnia e no Arizona, a Farmwise oferece sua tecnologia como um serviço, cobrando uma taxa por acre para os campos de ervas daninhas em vez de vender seu equipamento. Quanto mais vezes uma máquina visita uma determinada fazenda, mais ela aprende e melhor se torna a remoção das ervas daninhas. A empresa também está desenvolvendo um painel que permitirá aos produtores rastrear métricas como contagem precisa da safra, tamanho e tendências de espaçamento em determinados campos.

Fiddler Labs
Sede: Palo Alto, Califórnia
Fundadores: Krishna Gade (CEO), Amit Paka e Manoj Cheenath
Financiamento: US$ 14 milhões
Valor de mercado: US$ 35 milhões*

Como gerente de engenharia da equipe do feed de notícias do Facebook, Gade foi incumbido de construir a ferramenta “por que estou vendo isso”, que ajuda a entender como o algoritmo leva a determinadas histórias. Toda empresa deve entender o funcionamento interno de seus modelos de IA, pensou Gade, e então nasceu a Fiddler Labs. “Não podemos permitir que algoritmos operem com falta de transparência”, diz ele. “Precisamos de responsabilidade para construir confiança entre os humanos e a IA.” A plataforma permite que as empresas analisem e entendam a IA em seus sistemas, atendendo à conformidade regulamentar e construindo confiança no usuário final.

Forethought
Sede: São Francisco
Fundadores: Deon Nicholas (CEO) e Sami Ghoche
Financiamento: US$ 27 milhões
Valor de mercado: US$ 100 milhões

Fundada por Deon Nicholas e Sami Ghoche em 2017, a Forethought é uma empresa de pesquisa corporativa que criou um agente de IA de recuperação de perguntas e respostas chamado Agatha. Ele se integra aos fluxos de trabalho existentes dos funcionários, ajudando-os a operar com mais eficiência, em vez de substituí-los para aprimorar o atendimento ao cliente. A Agatha resolve e auxilia usando aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural que continua melhorando com o tempo. “Embora algumas tarefas possam ser automatizadas no futuro com IA, algumas coisas também funcionarão melhor se tiver um ser humano concluindo a tarefa”, diz Nicholas.

Gatik
Sede: Palo Alto, Califórnia
Fundadores: Gautam Narang (CEO), Arjun Narang e Apeksha Kumavat
Financiamento: US$ 30 milhões
Valor de mercado: US$ 200 milhões

A maioria das empresas que estão na corrida multibilionária para comercializar a direção autônoma concentrou-se nos desafios mais difíceis, como os robôs-táxis e grandes plataformas autônomas. A Gatik priorizou uma aplicação mais de curto prazo: rotas de “milha intermediária” que transportam mercadorias em circuitos fixos e repetidos. “A logística de curta distância B2B foi onde sentimos que poderíamos agregar mais valor, trazer um produto ao mercado rapidamente e escalar com segurança”, diz o CEO Gautam Narang. “Nós descobrimos um modelo de negócios com forte economia ao mesmo tempo em que resolvemos a tecnologia para entregas comerciais.” A empresa espera que a receita cresça até cinco vezes em 2021 e tem o Walmart como um grande cliente, além de estar desenvolvendo caminhões autônomos de médio porte de entregas com a Isuzu.

Genesis Therapeutics
Sede: Burlingame, Califórnia
Fundadores: Evan Feinberg (CEO) e Ben Sklaroff
Financiamento: US$ 52 milhões
Valor de mercado: US$ 144 milhões

A Genesis está no caminho para descobrir novos medicamentos usando IA. Seu software estuda a química de novas moléculas para prever quais podem ser consideradas opções de remédios seguros e eficazes para doenças que afetam os seres humanos. O CEO Evan Feinberg, que obteve um Ph.D. da Universidade de Stanford, diz que a descoberta de medicamentos é semelhante a encontrar uma agulha em um palheiro. Enquanto os métodos tradicionais eram propensos a erros e lentos na previsão de candidatos a drogas promissoras, os avanços tecnológicos estão ajudando a mudar essa realidade, diz ele. Em vez de aplicar soluções de IA para reconhecimento de imagem ou processamento de linguagem para a indústria farmacêutica, Feinberg e o diretor de tecnologia Ben Sklaroff criaram ferramentas especificamente para a química.

Gong
Sede: Palo Alto, Califórnia
Fundadores: Amit Bendov (CEO) e Eilon Reshef
Financiamento: US$ 333 milhões
Valor de mercado: US$ 2,2 bilhões

Milhares de equipes de vendas contam com os recursos de processamento de linguagem natural do Gong para fechar negócios e encurtar os ciclos de vendas. “99% das informações compartilhadas pelos clientes nunca chegam ao CRM e o 1% que chega é fortemente filtrado”, diz o CEO Amit Bendov sobre o cenário do software quando iniciou a empresa. A Gong, diz ele, traduz as informações em “percepções de ordem superior”. Primeiro, ele transcreve e-mails de clientes, chamadas telefônicas e de vídeo e, em seguida, emprega aprendizado de máquina para analisar tudo, desde quando um cliente está pronto para receber uma atualização de produto até quando negócios correm o risco de serem perdidos. “A inteligência artificial e o machine learning acabaram de cruzar a fronteira para ser bons o suficiente para as nossas necessidades”, diz Bendov. “Se tivéssemos começado a empresa alguns anos antes, poderíamos não ter tido sucesso.”

Gretel AI
Sede: San Diego
Fundadores: Alex Watson (CEO), John Myers, Ali Golshan e Laszlo Bock
Financiamento: US$ 15,5 milhões
Valor de mercado: US$ 17,5 milhões* (valor atualizado indisponível)

A Gretel é uma biblioteca sintética de código aberto de aprendizado de máquina que ajuda os desenvolvedores a anonimizar as informações para criar recursos melhores. A burocracia e a redação manual de identificação pessoal retardam o processo de aquisição dos dados viáveis necessários para testar novas ideias no mundo digital. Por meio da solução da empresa, os desenvolvedores podem gerar conjuntos de dados sintéticos que são estatisticamente equivalentes às informações confidenciais nas quais eles se baseiam.

Hyperscience
Sede: Nova York
Fundadores: Peter Brodsky (CEO), Krasimir Marinov e Vladimir Tzankov
Financiamento: US$ 190 milhões
Valor de mercado: US$ 730 milhões*

A Hyperscience foi criada para tornar a entrada de dados menos entediante, evitar que sejam relegados a uma tarefa de back-office e torná-la uma parte integrante das operações diárias de uma empresa, independentemente da força da equipe de aprendizado de máquina da organização. Em vez de tirar esse trabalho das mãos de trabalhadores humanos, a empresa desenvolve soluções colaborativas baseadas em IA que se adaptam a problemas únicos de alimentação de informações. “Criamos uma nova classe de software que divide deliberadamente o trabalho entre pessoas e máquinas com base nas necessidades da tarefa”, diz o CEO Peter Brodsky.

Icertis
Sede: Bellevue, Washington
Fundadores: Samir Bodas (CEO) e Monish Darda
Financiamento: US$ 280 milhões
Valor de mercado: US$ 2,8 bilhões

O software da Icertis extrai dados de contratos. Treinado com base em 10 milhões de documentos em mais de 40 idiomas, sua inteligência artificial controla desde a simples automação de tarefas administrativas até a análise de riscos ou garantia de conformidade. Cerca de 225 clientes, incluindo Apple, Johnson & Johnson, Porsche e Microsoft – onde o CEO Samir Bodas foi anteriormente diretor –, usam a solução da empresa, que em março arrecadou US$ 80 milhões em uma rodada de financiamento série F.

Instabase
Sede: São Francisco
Fundador: Anant Bhardwaj (CEO)
Financiamento: US$ 130 milhões
Valor de mercado: US$ 1 bilhão

Quando o governo norte-americano introduziu o Paycheck Protection Program (programa de proteção aos cheques de salários, em português), os bancos tiveram que se esforçar para processar dados não estruturados. A Instabase, uma plataforma que permite às empresas criar aplicativos personalizáveis para automatizar diferentes partes de seus negócios, logo contemplou esse ponto, a princípio problemático. Durante uma semana, a empresa trabalhou 24 horas por dia para criar um app que permitia aos bancos processar centenas de milhares de pedidos de empréstimo do PPP por dia. “Era assustador e havia incertezas e ansiedade ”, diz o CEO Anant Bhardwaj. Com produtos que ajudam os clientes a integrar modelos de terceiros, a empresa espera fornecer soluções igualmente eficazes para usuários de todos os setores.

Intelligencia
Sede: Nova York
Fundadores: Dimitrios Skaltsas e Vangelis Vergetis (CEO: Rezzan Kose)
Financiamento: US$ 10 milhões
Valor de mercado: US$ 40 milhões

Fundada por uma dupla de consultores de saúde de longa data, a Intelligencia contraria a tendência das empresas farmacêuticas em busca de medicamentos com sua própria IA. Em vez disso, faz parceria com empresas farmacêuticas existentes para fornecer um software que tem o objetivo de minimizar o risco de falha no desenvolvimento de medicamentos e testes clínicos. A startup usa IA para prever a probabilidade de sucesso de um ensaio clínico e também fornece informações sobre como melhorá-lo ou quais outras áreas de pesquisa devem ser contempladas.

Ironclad
Sede: São Francisco
Fundadores: Jason Boehmig (CEO) e Cai GoGwilt
Financiamento: US$ 183 milhões
Valor de mercado: US$ 1 bilhão

“Os contratos são a unidade atômica dos negócios modernos”, diz o CEO Jason Boehmig, que teve a ideia de trazer o software inteligente para o mundo jurídico enquanto ainda estava na faculdade de direito na Notre Dame. Depois de deixar seu primeiro emprego num escritório de advocacia, Boehmig, junto com o diretor de tecnologia Cai GoGwilt, lançou a Ironclad, que usa IA para digitalizar contratos e processos, criando pacotes de dados úteis. Os recursos de IA da empresa são desenvolvidos em parceria com a IA do Google Cloud e permitem que os clientes carreguem contratos legados 40% a 50% mais rápido do que antes, de acordo com a startup, que levantou US$ 100 milhões numa rodada série D em janeiro. Os recursos serão usados para impulsionar a inovação dos produtos e escalar sua entrada no mercado.

Kimodo Health
Sede: São Francisco
Fundadores: Arif Nathoo (CEO) e Web Sun
Financiamento: US$ 314 milhões
Valor de mercado: US$ 3,3 bilhões

A espinha dorsal da Komodo Health é um “mapa” que compila os encontros clínicos de 325 milhões de pacientes que passam pelo sistema de saúde norte-americano. O resultado é uma enorme teia de dados que permite aos mais de 100 clientes da Komodo – como agências governamentais e empresas farmacêuticas – descobrir uma série de insights clínicos e de negócios. Os algoritmos de IA orientados por análises da Komodo possibilitam casos de uso que incluem a previsão do mercado para um medicamento, a identificação de pacientes em potencial para um ensaio clínico e o rastreamento da eficácia dos tratamentos após eles chegarem ao mercado. A startup mais do que triplicou seu total de financiamento em março, após uma arrecadação de US$ 220 milhões que ela diz que será usada para aumentar os recursos de seu software.

Lilt
Sede: São Francisco
Fundadores: Spence Green (CEO) e John DeNero
Financiamento: US$ 38 milhões
Valor de mercado: US$ 110 milhões

Como pesquisadores que trabalham no Google Translate, Spence Green e John DeNero ficaram inicialmente surpresos ao saber que a equipe de localização do gigante das buscas – encarregada de produtos de marca para diferentes áreas do mundo – não usava a ferramenta. Qualquer pessoa que já experimentou o programa de tradução automática sabe que os resultados podem ser literais e estranhos – insuficientes para muitos casos de uso nos negócios. “Começamos a construir sistemas homem-máquina que utilizam a escalabilidade e eficiência das máquinas e a engenhosidade e criatividade das pessoas”, diz Green. Ele descreve o Lilt como “o primeiro e único sistema de tradução automática neural interativo e de autoaprendizagem do mundo”. Seus serviços de tradução habilitados para tecnologia são usados por empresas e entidades governamentais em todo o mundo, incluindo a Intel e a Força Aérea dos EUA.

Mindbridge
Sede: Ottawa, Canadá
Fundador: Solon Angel (CEO: Eli Fathi)
Financiamento: US$ 23 milhões
Valor de mercado: US$ 174 milhões

Os relatórios financeiros podem ser cheios de erros e omissões, intencionais ou não. O software de análise da Mindbridge funciona como uma máquina de auditoria para documentações financeiras em busca de dados incorretos e até mesmo de fraudes. Sua IA é treinada em práticas contábeis confiáveis a fim de identificar transações incomuns. O CEO Solon Angel, que deixou São Francisco e foi para Ottawa após a crise financeira de 2008, dá o crédito parcial ao governo canadense por ajudar a Mindbrige a tomar forma. Agora, instituições estabelecidas, como o Bank of England e o National Bank of Canada, bem como mais de 8.000 empresas e mais de 120 universidades, usam a tecnologia. Em abril, a startup recebeu uma patente do U.S. Patent and Trademark Office.

MindsDB
Sede: Berkeley, Califórnia
Fundadores: Jorge Torres (CEO) e Adam Carrigan
Financiamento: US$ 5,4 milhões
Valor de mercado: US$ 40 milhões

A MindsDB é uma plataforma automatizada de código aberto de aprendizado de máquina feita para cientistas e desenvolvedores de dados para treinar e implementar modelos rapidamente. “Nossa missão é colocar o aprendizado de máquina nas mãos de mais pessoas”, afirma o diretor de operações Adam Carrigan. Com a solução, os dados podem ser usados diretamente do banco, data stores ou ferramentas de inteligência de negócios para gerar previsões baseadas em IA para o que é mais importante para os negócios. Por meio de sua interface simples, os usuários podem treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina diretamente no banco de dados com algumas linhas de código, linguagem de consulta padrão ou alguns cliques. A ferramenta de código aberto tem mais de 10.000 usuários e, no final de 2020, começou a oferecer serviços premium pagos.

Moveworks
Sede: Mountain View, Califórnia
Fundadores: Bhavin Shah (CEO), Varun Singh, Vaibhav Nivargi e Jiang Chen
Financiamento: US$ 105 milhões
Valor de mercado: US$ 390 milhões*

O Moveworks foi lançado com um bot que podia resolver de forma autônoma os problemas de TI dos funcionários. Seus recursos de processamento de linguagem natural permitem que ele entenda questões conversacionais ou ambíguas. Uma consulta como “não consigo fazer login” solicita que a redefinição automática da senha ou tokens multifatoriais. “Eu derramei café no meu laptop e agora ele não liga” retorna com um formulário já preenchido para empréstimo de outra máquina. O CEO Bhavin Shah diz que a empresa comemorou um grande marco no verão de 2018, quando um cliente resolveu 20% dos problemas de TI de forma autônoma, sem qualquer suporte humano. Esse número agora é de 40% em média, diz ele, e chega a 65% em uma das empresas cliente. Em março, a Moveworks expandiu suas funcionalidades de IA para além de TI e passou a atender as áreas de recursos humanos, facilities e finanças.

Narrativ
Sede: Nova York
Fundador: Li Haslett Chen (CEO)
Financiamento: US$ 11 milhões
Valor de mercado: US$ 100 milhões

A Narrativ começou com a ideia de que as marcas poderiam ganhar mais consumidores caso pagassem pessoas para escreverem críticas sobre seus produtos na internet em troca de recebê-los. A plataforma da companhia também conecta os críticos com os itens mais relevantes de diversas marcas, como, por exemplo, Best Buy, Ulta Beauty, Samsung, L’Oréal, Yeti e Sephora. Apesar das dificuldades impostas pela Covid-19, a startup dobrou de tamanho em 2020, priorizando a diversidade. O time da Narrativ é composto por 60% de pessoas não-brancas e 42% de mulheres.

Nines
Sede: Palo Alto, Califórnia
Fundadores: David Stavens (CEO) e Alexander Kagen
Financiamento: US$ 32 milhões
Valor de mercado: US$ 50 milhões

A Nines auxilia médicos e radiologistas a diagnosticarem doenças mais rápido. Suas ferramentas baseadas em IA conseguem medir, por exemplo, o tamanho de nódulos na garganta e acelerar o diagnóstico de uma doença respiratória específica. Isso reduz o tempo que radiologistas gastam durante a medição de nódulos pulmonares e acelera o diagnóstico para os pacientes. Por conta disso, a companhia diz que sua tecnologia permite aos centros de diagnóstico por imagem e hospitais trabalharem melhor com os seus pacientes.

Observe.AI
Sede: São Francisco
Fundadores: Swapnil Jain (CEO), Sharath Keshava Narayana e Akash Singh
Financiamento: US$ 88 milhões
Valor de mercado: US$ 180 milhões

“Sua chamada pode ser gravada.” Apesar desta mensagem ser comum em muitos serviços de atendimento ao cliente, raramente essa gravação ocorre de fato, como conta o CFO da Observe.AI, Sharath Keshava Narayana. “Os call centers apenas escutam entre 1% e 2% das chamadas recebidas, às vezes até menos.” Os fundadores da startup encontraram uma grande oportunidade para aplicar análise de discursos nesse segmento pouco explorado, alavancando transcrições de áudio e o processamento de linguagem para encontrar pontos de interesse em conversas humanas. A companhia também oferece para centros de atendimento um monitoramento de machine learning capaz de entender o humor do consumidor.

Replicant
Sede: São Francisco
Fundadores: Gadi Shamia (CEO), Benjamin Gleitzman e Jack Abraham
Financiamento: US$ 35 milhões
Valor de mercado: US$ 102 milhões

A Replicant desenvolve inteligência artificial para serviços de atendimento ao consumidor. Honrando o seu nome – que faz uma homenagem aos humanos geneticamente modificados em “Blade Runner” – a solução da empresa envolve um bot de IA, que possui uma voz semelhante a de um ser humano, e consegue manter uma conversa com o consumidor, até mesmo fazendo perguntas a ele. O agente de voz da companhia elimina o tempo de espera e consegue resolver sozinho questões simples, ao mesmo tempo em que direciona chamadas que requerem “alta empatia” para os representantes humanos. Lançado no meio da pandemia de Covid-19, o produto da Replicant foi colocado em teste imediatamente, conta o CEO Gadi Shamia, e, no caso de um cliente específico, conseguiu entregar mais de 30 mil chamadas realizadas por AI em menos de 10 semanas. “Toda vez que eu espero muito em uma chamada, escutando aquela música em looping, me lembro por que criei a Replicant e o quanto ainda temos de trabalho para fazer”, diz.

Sama
Sede: São Francisco
Fundadora: Leila Janah (CEO: Wendy Gonzalez)
Financiamento: US$ 14,8 milhões
Valor de mercado: Indisponível

A plataforma de treinamento digital Sama foi criada em 2008 por Leila Janah, que queria conectar estudantes e pessoas de países emergentes com a economia digital e empregos de tecnologia. Ela se inspirou nisso quando tinha apenas 25 anos, após ser proibida de dar aulas de inglês na África. Depois disso, a Sama se expandiu significativamente, desenvolvendo programas para corporações como Walmart, Google e NVIDIA. Sua plataforma de treinamento digital empodera algoritmos de machine learning para um grande leque de aplicações, que vai de robôs em cirurgias a veículos autônomos. A empresa também lançou uma solução de detecção de viés em IA e, apesar de Leila Janah ter falecido por conta de um câncer em 2020, o negócio permanece empenhado em melhorar a oferta de trabalho para pessoas em comunidades carentes, de acordo com a CEO Wendy Gonzalez.

Samsara
Sede: São Francisco
Fundadores: Sanjit Biswas (CEO) e John Bicket
Financiamento: US$ 930 milhões
Valor de mercado: US$ 5,4 bilhões

A Samsara foi criada com a ideia de que a computação em nuvem e a IA podem tornar processos industriais mais seguros, eficientes e sustentáveis. A plataforma da companhia, que se provou particularmente útil para gestores de frotas, coleta informações em tempo real de vídeos em HD, sensores e dados do fluxo de trabalho para, depois, utilizar machine learning e identificar potenciais áreas de melhorias. Suas câmeras de painel, por exemplo, identificam um motorista distraído e o alerta no mesmo instante, além de oferecer dicas. A plataforma, que também monitora a velocidade e o consumo de gasolina dos veículos, tem sido utilizado pela prefeitura de Boston para gerenciar sua frota de carros elétricos.

Scale AI
Sede: São Francisco
Fundador: Alex Wang (CEO)
Financiamento: US$ 277 milhões
Valor de mercado: US$ 3,5 bilhões

Alex Wang abandonou o Massachusetts Institute of Technology (MIT) para lançar a Scale AI em 2016. Hoje, ele lidera um unicórnio que ajudou companhias como Etsy, Paypal, Samsung e Toyota, assim como o Departamento de Defesa dos Estados Unidos, a construirem e gerirem seus modelos de IA e machine learning. O foco principal da startup é ajudar companhias a categorizar melhor o vasto número de dados que coletam e precisam treinar em seus modelos de ML. Em abril, a Scale AI promoveu uma série E na qual captou US$ 325 milhões para aumentar o seu time e número de produtos, além de ter adicionado o ex-CEO da Amazon Worldwide Consumer, Jeff Wilke, como conselheiro.

Sentropy
Sede: Palo Alto, Califórnia
Fundadores: John Redgrave (CEO), Taylor Rhyne; Michele Banko e Ethan Breder
Financiamento: US$ 13 milhões
Valor de mercado: US$ 50 milhões

Detectar e prevenir a proliferação de abusos e comportamentos maliciosos no ambiente virtual parece uma tarefa monumental, até mesmo para as grandes companhias de redes sociais. A startup Sentropy acredita que a IA é a solução para esse problema. Seu modelo de machine learning está constantemente evoluindo para detectar linguagens abusivas no contexto em que foi empregada. Saindo do anonimato como um serviço para empresas, a companhia lançou o Sentropy Protect em fevereiro de 2020, um produto gratuito desenvolvido para auxiliar pessoas a monitorar e controlar conteúdos abusivos em seus feeds de redes sociais.

Shield AI
Sede: San Diego
Fundadores: Ryan Tseng (CEO), Brandon Tseng e Andrew Reiter
Financiamento: US$ 145 milhões
Valor de mercado: US$ 197 milhões

O veterano do time de operações especiais da marinha americana Brandon Tseng voltou do Afeganistão para os Estados Unidos em 2015 com uma certeza: a inteligência artificial poderia salvar vidas na guerra. Junto ao seu irmão Ryan, um gerente de engenharia na Qualcomm, e o engenheiro da Draper Laboratory Andrew Reiter, Tseng lançou a Shield AI. Os produtos da companhia – que incluem um drone que realiza um mapeamento tecnológico para revelar o interior de prédios e identificar potenciais ameaças – foram testados fora dos EUA por soldados norte-americanos em 2018. A startup arrecadou US$ 90 milhões em fevereiro para avançar em um software para carros autônomos. Em breve será revelada uma nova versão de seu avião sem piloto que detecta pessoas. Para treinar suas redes neurais para reconhecer humanos, o time fundador se viu em um impasse quando a Covid-19 chegou, impedindo que grandes grupos de pessoas aglomerassem e dificultando a coleta de informações. Em vez disso, eles vestiram “roupas diferentes, perucas e vários outros acessórios” para desenvolver um conjunto de dados mais diverso e treinar a IA.

Sleek
Sede: São Francisco
Fundadores: Spandana Nakka (CEO) e Gaurav Aggarwal
Financiamento: US$ 2 milhões
Valor de mercado: US$ 15 milhões

Quanto mais pessoas compram assentos em um determinado voo, ou compram um produto na Amazon, os preços aumentam, beneficiando a companhia aérea ou uma loja do varejo. O objetivo da Sleek é levar essa dinâmica para o offline, fazendo com que a elasticidade dos preços fique visível para os donos de negócios do mundo real. Sua plataforma permite que seus usuários pulem longas filas em eventos e restaurantes em troca de uma taxa. Consequentemente, filas – nas quais os negócios “sofrem por sua própria popularidade”, como o CEO Spandana Nakka diz – ficam menores, beneficiando aqueles que escolhem esperar, já que eles não pagarão para passar na frente, e o negócio lucrará de qualquer maneira. Notavelmente, a Sleek faz seus cálculos com base nos dados de infraestruturas já existentes, como, por exemplo, câmeras de segurança, wifi e dispositivos inteligentes. A IA aparece no algoritmo da startup, que detecta tempo de espera e sugestiona uma taxa que o negócio deveria cobrar dos clientes que desejam furar a fila.

UnifyID
Sede: Redwood, Califórnia
Fundadores: John Whalen (CEO) e Kurt Somerville
Financiamento: US$ 24 milhões
Valor de mercado: US$ 98 milhões

Senhas podem ser descobertas. Mas é difícil hackear os seus movimentos corporais. Esta é a ideia por trás da autenticação de múltiplos fatores da UnifyID. Utilizando sensores presentes em qualquer smartphone, a tecnologia da startup emprega uma “biometria comportamental” para identificar e autenticar pessoas com base em suas movimentações. “A tecnologia chegou em um ponto no qual nós conseguimos autenticar uma pessoa pelo seu jeito de andar com a mesma precisão de uma digital”, diz o CEO John Whalen. A startup licencia sua tecnologia para outras companhias tanto como uma forma de detecção de fraude, quanto para uma forma de autenticação.

Verge Genomics
Sede: São Francisco
Fundadora: Alice Zhang (CEO)
Financiamento: US$ 54 milhões
Valor de mercado: US$ 60 milhões

A startup farmacêutica Verge Genomics combina IA com dados do genoma humano para descobrir novas drogas para combater doenças neurodegenerativas. A CEO Alice Zhang, que conquistou seu Phd na UCLA, diz que muitos fármacos que eram promissores em outros animais não conseguiram ser aplicáveis em humanos. A companhia começou com dados humanos para ver como as drogas se comportam. No ano que vem, o medicamento desenvolvido pela startup para a Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) entrará em testes clínicos.

Vise
Sede: Nova York
Fundadores: Samir Vasavada (CEO) e Runik Mehrotra
Financiamento: US$ 60 milhões
Valor de mercado: US$ 1 bilhão

Muito antes da Vise, Samiir Vasavada e Runik Mehrotra eram uma dupla de adolescentes obcecada por tecnologia e o que ela poderia fazer. Ainda no colégio, os dois eram consultores de IA para grandes bancos e instituições financeiras. “Éramos tão focados em tecnologia que ignoramos o coração da indústria: o consultor financeiro”, diz o CEO Vasavada. Em vez de construírem mais um robô de investimentos, os dois lançaram a Vise, uma alternativa ao fragmentado e obsoleto software disponível para os consultores financeiros. A IA e o machine learning da plataforma torna o trabalho de oferecer portfólios de investimentos personalizados mais fácil e eficiente.

Viz.ai
Sede: São Francisco
Fundadores: Chris Mansi (CEO) e David Golan
Financiamento: US$ 151 milhões
Valor de mercado: US$ 641 milhões

A Viz.ai tem como objetivo reduzir o número de vítimas fatais de AVC porque não receberam o tratamento certo a tempo. O software da companhia cruza imagens de tomografia do cérebro do paciente com o seu banco de dados, o que pode alertar médicos em poucos minutos, caso seja detectado um vestígio mínimo de oclusão de veias que, em um outro momento, poderia não ser visível para os especialistas. A companhia oferece seus serviços para redes de hospitais e instituições médicas, incluindo o Mount Sinai, em Nova York, e o Swedish Health System, em Denver.

Whisper
Sede: São Francisco
Fundadores: Dwight Crow (CEO), Andrew Song e Shlomo Zippel
Financiamento: US$ 53 milhões
Valor de mercado: US$ 198 milhões

A Whisper quer que pessoas com deficiência auditiva possam participar de conversas. Para isso, a companhia desenvolveu um aparelho móvel, sem fio, que utiliza IA para separar vozes de ruídos. A empresa utiliza dados dos seus consumidores para melhorar seu algoritmo, além de enviar regularmente upgrades de volta para os usuários. “Eu ainda lembro quando coloquei meu pai para usar o Whisper. Minha mãe não conseguia acreditar na diferença que isso fez na vida dele”, afirma o CEO Dwight Crow. “Ela disse que ele parecia uma criança em uma loja de doces, escutando novamente tantos sons diferentes pela primeira vez em anos.”