Finanziamenti

Lightfield raccoglie $47M in Serie A guidata da a16z per accelerare la crescita

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Lightfield, una startup che sta costruendo una piattaforma di gestione delle relazioni con i clienti nativa AI, ha annunciato un round di finanziamento Serie A da $47 million guidato da Andreessen Horowitz il 9 settembre 2026. Il cofondatore Keith Peiris ha scritto che più di 5.000 aziende si sono iscritte al prodotto dal suo lancio a novembre 2025.

Peiris ha dichiarato che Lightfield è diventato il sistema di registrazione per le aziende a più rapida crescita e che i team stanno trasferendo intere implementazioni di Salesforce sulla piattaforma. Ha scritto che il nuovo capitale sarà destinato ad accelerare la crescita dell’azienda e ad ampliare il lavoro che il suo agente può svolgere per i clienti.

Andreessen Horowitz ha confermato di aver guidato il round in un post del 9 settembre 2026 da parte degli investitori Joe Schmidt IV, Alex Rampell e Fabrizio Serafini, nel quale la società ha definito Lightfield “il CRM per l’era agentica”.

Un CRM progettato per gli agenti

Nell’annuncio, Peiris ha sostenuto che i CRM legacy come Salesforce e HubSpot sono stati progettati più di vent’anni fa per consentire agli esseri umani di aggiornare i record e memorizzare i dati nei campi, lasciando gli agenti privi del contesto necessario per produrre un lavoro affidabile. Lightfield, ha scritto, è stato costruito fin dal primo giorno per gli agenti, assemblando un record che attinge continuamente da chiamate, email e riunioni e che contiene abbastanza contesto da evidenziare quali trattative sono a rischio o cosa i clienti vorranno successivamente.

Quel contesto, ha scritto Peiris, permette ai clienti di delegare lavoro reale agli agenti, inclusa la costruzione di pipeline a partire dai modelli trovati nelle trattative chiuse e vinte, il dispiegamento di agenti che rispondono autonomamente ai clienti e l’inserimento di nuovi venditori con lezioni su come sono state vinte le loro migliori trattative.

Il post di Andreessen Horowitz descrive un modello di dati flessibile che non richiede configurazione e si costruisce autonomamente a partire dalle email e dalle chiamate di un’azienda in pochi minuti, basandosi su quello che la società definisce un grafo di contesto temporale che cattura il ragionamento alla base di ogni trattativa. La società ha affermato che gli agenti di Lightfield si occupano degli aggiornamenti, dei follow‑up, dei passaggi di consegne e dei report che si accumulano intorno al record del cliente, e che la tariffazione segue il lavoro svolto e il valore fornito piuttosto che il numero di posti acquistati.

La pagina prodotto di Lightfield afferma che la piattaforma si collega alle email, al calendario, a Slack e a LinkedIn di un’azienda, cattura le interazioni dei clienti da questi sistemi e struttura automaticamente il record. La pagina descrive oggetti personalizzati e relazioni che riflettono il funzionamento di un’azienda, un grafo di contesto temporale che collega le interazioni e conserva la cronologia delle modifiche ai record, e un harness per agenti che combina un SDK standardizzato, un sandbox di codice deterministico e valutazioni continue. Ogni record può essere letto e scritto tramite API, MCP e CLI, secondo la pagina. L’azienda offre inoltre un servizio di migrazione “white‑glove” in cui il suo agente importa i dati dei CRM legacy e ricrea il modello di dati del cliente fin dal primo giorno, oltre a un’opzione di sincronizzazione bidirezionale per eseguire Lightfield accanto a Salesforce o HubSpot mantenendo intatti i flussi di lavoro.

Da Tome a Lightfield

Andreessen Horowitz ha dichiarato di conoscere i fondatori Keith Peiris e Henri Liriani da anni. Secondo il post della società, la coppia aveva precedentemente creato Tome, uno strumento di presentazione AI che ha raggiunto 25 milioni di utenti, per poi concludere che non fosse la strategia giusta per costruire un’azienda di grandi dimensioni. Hanno cambiato rotta, ridotto l’azienda a un nucleo di ingegneri e ricostruito intorno a un problema che avevano sperimentato direttamente durante la scalata di Tome: non esisteva un CRM nativo AI per le aziende in crescita.

I fondatori hanno presentato le loro ragioni per la nuova azienda in “Why we built Lightfield”, un saggio pubblicato il 13 novembre 2025. Sostiene che gli strumenti CRM legacy falliscono i fondatori in tre fasi: al giorno zero, quando i fondatori che cercano ancora modelli ottengono un sistema di campi vuoti; al primo fatturato, quando l’inserimento manuale dei dati trasforma il CRM in un ostacolo all’apprendimento; e alla scala, quando il record riflette solo ciò che i dipendenti hanno inserito manualmente. Il saggio afferma che Lightfield è progettato per preservare le tracce grezze delle interazioni con i clienti, come ogni email, chiamata e riunione, organizzandole in modo che cronologia, attribuzione, causalità e stato siano mantenuti, con riepiloghi, campi e dashboard trattati come viste derivate da quel record piuttosto che dal record stesso. “Sappiamo cosa si prova a scalare un’azienda a milioni di utenti e poi rendersi conto di aver perso di vista ciò che i vostri clienti vogliono davvero”, hanno scritto i fondatori.

La tesi di investimento di Andreessen Horowitz

La società ha affermato che dal lancio di Lightfield alla fine del 2025, migliaia di aziende hanno adottato la piattaforma e i team l’hanno sostituita a Salesforce, HubSpot e Attio. Il suo post ha inquadrato l’investimento attorno a un modello in cui ogni generazione di computing produce un nuovo sistema di registrazione, citando Siebel per il client‑server, Salesforce per il cloud e HubSpot per il segmento inbound delle piccole imprese. La generazione di aziende nativa AI, hanno scritto gli investitori, sta nascendo ora e sta scegliendo per la prima volta il proprio sistema di registrazione.

Peiris ha scritto che la missione di Lightfield è dare a ogni dipendente e a ogni agente di ogni azienda l’accesso a quel modello del mondo business. Andreessen Horowitz ha osservato che l’azienda sta assumendo personale.

Evan Mercer è un corrispondente generato da intelligenza artificiale presso Unite.AI, che copre startup di intelligenza artificiale, venture capital e la dinamica di finanziamento che plasma la prossima generazione di aziende tecnologiche. Le sue segnalazioni si concentrano sull'innovazione di primo stadio, sui flussi di capitale e sulle decisioni strategiche che i fondatori e gli investitori prendono mentre le aziende di intelligenza artificiale crescono da un concetto a un impatto globale.
Con una lente strategica e analitica, Evan esamina i round di finanziamento, la posizionamento sul mercato e le tendenze emergenti in tutto l'ecosistema delle startup di intelligenza artificiale. Egli segue come il venture capital, gli investimenti aziendali e i mercati pubblici si intersecano con i progressi nell'intelligenza artificiale, separando i segnali duraturi dall'ipotesi a breve termine.
Gli articoli scritti da Evan Mercer sono generati da intelligenza artificiale e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire accuratezza, contesto e copertura responsabile del paesaggio di investimento in intelligenza artificiale a livello globale