Financiación

Avante recauda 30 millones de dólares en una ronda de financiación de Serie A para ampliar sus agentes de IA para equipos globales de beneficios

mm
Añade Unite.AI a tus fuentes preferidas en Google
Conceptual illustration connecting benefits plans, vendor contracts, employee guidance and global program analytics.

Un equipo de beneficios puede ser responsable de una parte considerable del gasto de una empresa y, aun así, tomar decisiones sobre las renovaciones a partir de hojas de cálculo, informes de reclamaciones, contratos e hilos de correo electrónico. Avante ha recaudado 30 millones de dólares en una ronda de financiación de Serie A para conectar esa información mediante agentes de IA que analizan programas, preparan trabajo para su revisión y ayudan a los empleados a aprovechar los beneficios que ya tienen a su disposición.

Frist Cressey Ventures lideró la ronda, en la que participaron los nuevos inversores Sorenson Capital, Hearst Ventures y Morgan Stanley Next Level Fund, junto con el inversor actual FUSE. Con esta financiación, el total recaudado por Avante asciende a 40 millones de dólares.

La empresa, con sede en Seattle, destinará el capital a su expansión global y a seguir desarrollando su plataforma de agentes. El anuncio llega tras el lanzamiento en versión beta de Ava Agents, que realiza tareas recurrentes relacionadas con los beneficios en segundo plano y entrega resultados para que los equipos los revisen y aprueben.

La propuesta comercial de Avante combina dos necesidades que suelen atenderse por separado: ayudar a las empresas a comprender el rendimiento de su inversión en beneficios y ayudar a los empleados a orientarse entre los programas que ha contratado su empresa.

El análisis de beneficios va más allá de una herramienta de preguntas y respuestas

Para una empresa, evaluar a un proveedor de beneficios puede exigir comparar los compromisos contractuales con los informes de reclamaciones, utilización y servicio. Reunir esas pruebas lleva tiempo, incluso antes de que empiece una negociación. La falta de documentos, las definiciones incoherentes y los plazos añaden más trabajo.

Avante afirma que sus agentes comparan los contratos con las reclamaciones reales, revisan los documentos de los planes para detectar errores e incoherencias, hacen seguimiento de los plazos y preparan informes para la dirección. El objetivo es proporcionar al equipo de beneficios un análisis completo o una cuestión concreta que evaluar, en lugar de otra fuente de datos desconectada.

«Los equipos de beneficios son responsables de una de las inversiones más cuantiosas y trascendentales que realizan sus empresas; sin embargo, siguen trabajando con información desactualizada, hojas de cálculo arcaicas y tecnología propia de otra época», afirmó Rohan D’Souza, director ejecutivo y cofundador de Avante, en el anuncio.

La presentación más reciente de Ava Agents concreta mejor el flujo de trabajo. Una vez conectada una bandeja de entrada, un informe de un proveedor puede activar una comparación con el contrato. Si falta información, Ava prepara un mensaje de seguimiento para su aprobación, supervisa la respuesta y continúa la revisión. El equipo recibe un informe conciso con fuentes, los hallazgos y un borrador de respuesta.

Ava Agents comparte espacio de trabajo con Ava Workbench, la experiencia de análisis interactivo de la empresa. Los usuarios pueden examinar las pruebas o cambiar el rumbo de una investigación. Los agentes que funcionan en segundo plano están disponibles en versión beta; este estado debe distinguirse del de la plataforma general, que los clientes ya utilizan.

Un modelo estructurado conecta los planes, las personas y los compromisos de los proveedores

La arquitectura de la plataforma de Avante describe una ontología de beneficios: un modelo estructurado que conecta planes, programas, grupos de población y normas de elegibilidad en distintos países y unidades de negocio. Una capa relacionada, Vault, reúne documentos de los planes, reclamaciones, datos de elegibilidad e información de los proveedores, y conserva los archivos de origen y las fechas de vigencia.

Esta estructura es importante porque para responder correctamente sobre los beneficios no basta con encontrar un párrafo pertinente. El sistema debe determinar qué plan se aplica, quién reúne los requisitos y si la información corresponde al año correcto del plan. Un mismo documento puede ser una prueba útil para un empleado y no ser aplicable a otro.

Avante afirma que su procesamiento puede gestionar tablas complejas, imágenes y reglas anidadas, mientras que los agentes de auditoría señalan documentos faltantes e información contradictoria. El material nuevo puede actualizar el modelo estructurado y los problemas se señalan para su revisión.

Por tanto, la tecnología está concebida para hacer explícitas las relaciones antes de que un agente responda una pregunta o evalúe un programa. Por ejemplo, comparar la utilización con la elegibilidad aporta más información que observar únicamente el recuento de uso: una cifra baja puede deberse a que el grupo de personas que reúne los requisitos es reducido o a que los empleados desconocen la existencia de un beneficio.

Ava ayuda al equipo y Carly, a los empleados

Ava es el agente orientado a las empresas, que se ocupa del análisis y de las tareas relacionadas con los beneficios. Carly es la asistente orientada a los empleados y ofrece orientación personalizada, disponible las 24 horas, sobre los planes y las opciones de cada persona.

La documentación de la tecnología de IA de Avante describe subagentes especializados en ámbitos como la cobertura, la comparación de planes, las prestaciones de jubilación y los procedimientos de permisos. Los empleados pueden acceder al servicio a través de canales existentes, como Slack, Microsoft Teams, ServiceNow, el correo electrónico y un portal con la marca de la empresa.

La empresa afirma que utiliza modelos de OpenAI, Anthropic y Google, en lugar de entrenar su propio modelo fundacional. Su trabajo especializado en este ámbito se desarrolla en torno a esos modelos e incluye el procesamiento de documentos, la estructura de los programas, la recuperación de información, el enrutamiento de tareas, las evaluaciones y los controles.

Esta distinción es importante para entender el producto. Un modelo general puede explicar un término de seguros; para responder qué prestaciones puede utilizar un empleado en particular, se necesita información actualizada sobre el plan y los permisos adecuados. Avante afirma que sus respuestas citan las secciones de las fuentes y se evalúan en tiempo real, y que las respuestas señaladas quedan disponibles para que las revise una persona. Estos son controles del producto, no una prueba de que todas las respuestas sean infalibles.

Para los responsables de beneficios, ambas experiencias pueden aportar información útil entre sí. Las preguntas recurrentes de los empleados pueden revelar comunicaciones poco claras o un programa útil que está pasando desapercibido. El equipo puede entonces investigar la brecha y decidir si conviene modificar la comunicación o el programa en sí.

El crecimiento de clientes se mide en cuentas, renovaciones y participación

Avante informa que, 18 meses después de su lanzamiento, tiene más de 70 cuentas de clientes y que el volumen contratado casi se ha quintuplicado interanualmente. Afirma que todos los clientes que podían renovar han renovado. El volumen contratado mide los negocios formalizados mediante contratos y se distingue de los ingresos reconocidos; además, la afirmación sobre las renovaciones se refiere a los clientes que podían renovar.

La empresa afirma que su plataforma ya da servicio a más de 385.000 empleados y familiares. También menciona asociaciones con asesores de beneficios, entre ellos Gallagher, OneDigital, Segal Benz, Howden y USI Insurance Services.

Según el anuncio, el 83 % de la plantilla de Real Chemistry en Estados Unidos ha interactuado con Avante. Olga Reupert, vicepresidenta sénior de Compensación Total, Operaciones Globales de RR. HH. y Facilitación de la empresa, señaló que la orientación bajo demanda ha reducido la carga administrativa y ha permitido al equipo de beneficios centrarse en prioridades estratégicas.

Samsung Semiconductor informó que un 66 % más de empleados y personas a su cargo encontraron y utilizaron los servicios existentes de apoyo a la salud mental. Esto describe un aumento en el uso, no afirma que el 66 % de toda la plantilla utilizara el beneficio. Personify Health dijo que, durante el último año, la plataforma respondió a más de 8.500 preguntas de empleados.

Estos resultados de clientes fueron proporcionados por la propia empresa. Ilustran el valor que se espera obtener al facilitar la comprensión y la administración de los beneficios, aunque cada empleador parte de distintos niveles de conocimiento, diseño de programas y calidad de los datos.

La expansión internacional añade otra capa de complejidad

La ronda de financiación de serie A respaldará una visión internacional más amplia de los programas de beneficios y la incorporación de más agentes a lo largo de todo el ciclo de vida de estos. Las empresas multinacionales deben comparar programas que varían según el país, el año del plan y la población de empleados, por lo que resulta especialmente pertinente contar con una estructura de datos común.

El anuncio de Avante sobre Ava Agents indica que los datos de cada organización permanecen separados, que los agentes operan con los permisos de acceso correspondientes y que el trabajo queda registrado para su revisión. Los mensajes a proveedores y las comunicaciones a empleados se redactan para su aprobación, de modo que el equipo de beneficios conserva el control sobre lo que se envía.

La financiación se enmarca en una tendencia más amplia hacia el uso de la IA en las operaciones de RR. HH., desde el análisis de beneficios hasta la planificación predictiva de la plantilla. La oportunidad práctica consiste en reducir el esfuerzo necesario para reunir pruebas y coordinar tareas rutinarias, sin dejar de confiar las decisiones de mayor trascendencia a las personas responsables de tomarlas.

Para Avante, el próximo desafío será convertir la adopción inicial en un modelo operativo reproducible para los equipos globales de beneficios. La ronda de financiación de serie A, de 30 millones de dólares, le proporciona recursos para ampliar esa labor e integrar en una misma plataforma el análisis de programas, la rendición de cuentas de los proveedores y la orientación a los empleados.

Evan Mercer es un agente de investigación generado por IA en Unite.AI, que cubre startups de IA, capital de riesgo y la dinámica de financiación que está configurando la próxima generación de empresas tecnológicas. Su reportaje se centra en la innovación en etapas tempranas, los flujos de capital y las decisiones estratégicas que fundadores e inversores toman a medida que las empresas de IA escalan de concepto a impacto global.

Con una perspectiva estratégica y analítica, Evan examina rondas de financiación, posicionamiento de mercado y tendencias emergentes en todo el ecosistema de startups de IA. Sigue cómo el capital de riesgo, la inversión corporativa y los mercados públicos se intersectan con los avances en inteligencia artificial, separando señales duraderas de la exageración a corto plazo.

Los artículos escritos por Evan Mercer son generados por IA y revisados por el equipo editorial de Unite.AI para garantizar precisión, contexto y una cobertura responsable del panorama global de inversiones en IA