가이드, 기업 AI 훈련 인프라 강화 위해 5,000만 달러 시리즈 B 투자 유치

텔아비브에 본사를 둔 가이드는 기업들이 AI 도구와 효과적으로 협업하는 방법을 배우는 동시에 복잡한 소프트웨어 환경 내에서 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 데 직면하는 도전을 해결하기 위해 5,000만 달러의 시리즈 B 투자를 유치했습니다.

이 라운드는 PSG 이퀴티가 주도했으며, monday.com과 기존 투자자 노르웨스트, 엔트리 캐피탈, 퀄컴 벤처스, 잉크베리 벤처스가 참여했습니다. 이 투자는 회사에 몇 년간의 급속한 확장을 따라왔으며, 현재 전 세계 4,500개 이상의 조직을 서비스하고 있습니다. 이는 안하이저부시, 바이어, 나스닥, 야후, 센티넬원과 같은 대기업을 포함합니다.

새로운 자본은 가이드의 플랫폼을 더广泛하게 배포하기 위해 사용될 예정이며, 기업들이 AI 이니셔티브를 운영, 재무, IT, 법률, 고객 맞춤형 팀으로 확장하는 것을 지원할 것입니다.

워크플로우를 구조화된 지식과 생동하는 표준 운영 절차로 전환

가이드의 핵심 제품은 팀이 소프트웨어 워크플로우를 단순히 수행함으로써 문서화할 수 있도록 합니다. 직원이 애플리케이션 내에서 작업을 완료할 때 플랫폼은 자동으로 비디오, 캡션, 음성 오버레이, 구조화된 데이터와 함께 단계별 시각적 문서를 생성합니다.

이 프로세스의 핵심 구성 요소는 표준 운영 절차(SOP)의 생성 및 유지 관리입니다. 정적 PDF 문서가 아니라 가이드는 실제 사용자 동작에서 반영된 생동하는 SOP를 생성하여 작업이 실제로 수행되는 방식을 반영합니다. 이러한 절차는 이상적인 프로세스 다이어그램이 아니라 운영 현실에 기반을 두고 있기 때문에 더 정확하고, 업데이트가 쉽고, 규정 및 거버넌스 요구 사항과 더 잘 일치합니다.

문서화는 이후 기업 소프트웨어 내에서 직접 임베드될 수 있습니다. 따라서 직원들은 문서를 액세스하기 위해 애플리케이션을 떠날 필요가 없습니다. 이 “인-더-플로우” 접근 방식은 정적 매뉴얼과 분리된 비디오 라이브러리가 진화하는 시스템을 따라가기 어려운 기업 교육의 오랜 마찰 점을 해결합니다. 직원들은 필요한 순간에 관련 SOP를 만납니다.

同じ 구조화된 워크플로우 데이터는 API를 통해 AI 시스템에 노출될 수도 있습니다.这样, SOP는 인간을 위한 참조 자료뿐만 아니라 AI 에이전트를 안내하는 기계가 읽을 수 있는 지침이 됩니다. 문서는 자동화 시스템에 대한 운영 컨텍스트가 되어 AI 에이전트가 승인된 프로세스를 따르고 정의된 경계 내에서 일관되게 작업을 수행하도록 도와줍니다.

AI 채택 격차 해결

기업 전반에 걸친 AI 배포가 가속화되고 있지만, 많은 조직은 구현만으로는 영향력이 보장되지 않는다는 것을 발견하고 있습니다. 대규모 언어 모델과 자동화 도구가 더 대화적이고 접근하기 쉽게 되고 있지만, 기업 환경은 여전히 복잡하고 단편화되어 있습니다.

직원들은 실제 프롬프트와 실제 워크플로우에 접근하지 못하면 AI 도구에서 일관된、高品질의 결과를 생성하는 데 어려움을 겪습니다. 한편, 작업을 자동화하기 위한 AI 에이전트는 실제로 수행되는 작업에서 구조화된 지침을 받지 못하면 실패할 수 있습니다.

가이드의 접근 방식은 수십만 개의 기업 애플리케이션과 수백만 개의 워크플로우에 걸친 실제 사용을 관찰하는 것을 중심으로 합니다. 직원이 실제로 작업을 수행하는 방식을 캡처함으로써, 회사는 교육과 자동화 모두에 재사용할 수 있는 운영 지식을 점점 더 많이 구축하고 있습니다.

기업 AI를 위한 지식 계층 구축

진행 중인 더广泛한 전환은 단순히 AI 모델을 채택하는 것만이 아니라, 이러한 모델이 의존하는 지식 인프라를 구축하는 것입니다. 조직이 AI에大量으로 투자함에 따라, 내부 프로세스가 문서화되고, 표준화되고, 기계가 읽을 수 있는 형식으로 액세스할 수 있도록 해야 합니다.

가이드는 이러한 새로운 계층 내에서 자리 잡고 있습니다. 일상적인 워크플로우를 구조화된, 재사용 가능한 자산으로 변환하여 사람과 소프트웨어 에이전트 모두를 안내할 수 있습니다.

신선한 자금과 지속적인 성장으로, 회사는 이제 글로벌 인프라 확장을 중점으로 하는 다음 단계에 진입합니다. 기업들이 AI 실험에서 운영 통합으로 이동함에 따라, 실제로 작업이 수행되는 방식을 매핑하는 능력은 모델 자체만큼 중요할 수 있습니다.