Guidde samler inn 50 millioner dollar i serie B for å styrke bedriftens AI-treningssinfrastruktur

Tel Aviv-baserte Guidde har sikret en serie B-runde på 50 millioner dollar, ettersom bedrifter møter en økende utfordring: hvordan trene ansatte til å arbeide effektivt med AI-verktøy samtidig som de forbereder AI-agenter til å operere pålitelig i komplekse programvaremiljøer.

Runden ble ledet av PSG Equity, med deltakelse fra monday.com og eksisterende investorer Norwest, Entrée Capital, Qualcomm Ventures og Inkberry Ventures. Finansieringen følger flere års rask ekspansjon for selskapet, som nå betjener over 4 500 organisasjoner verden over, inkludert store bedrifter som Anheuser-Busch, Bayer, Nasdaq, Yahoo og SentinelOne.

Den nye kapitalen er ment å støtte en bredere utrulling av Guiddes plattform ettersom bedrifter skalerer AI-initiativer over drift, finans, IT, juridisk og kundeorienterte team.

Omforming av arbeidsflyter til strukturert kunnskap og levende SOP-er

Guiddes kjerneprodukt muliggjør at team dokumenterer programvarearbeidsflyter enkelt ved å utføre dem. Mens en ansatt fullfører en oppgave i en applikasjon, genererer plattformen automatisk skritt-for-skritt visuell dokumentasjon, beriket med video, undertekster, tale og strukturert data.

En nøkkelkomponent i denne prosessen er opprettelse og vedlikehold av standard operasjonsprosedyrer (SOP-er). I stedet for statiske PDF-dokumenter som raskt blir foreldet, transformerer Guidde virkelige brukerhandlinger til levende SOP-er som reflekterer hvordan arbeid faktisk utføres. Fordi disse prosedyrene er fanget direkte fra dag-til-dag-aktivitet, er de mer nøyaktige, enklere å oppdatere og mer i samsvar med krav til overholdelse og styring.

Dokumentasjonen kan deretter være innlemmet direkte i bedriftens programvare, slik at ansatte kan få tilgang til kontekstuell veiledning uten å forlate applikasjonen de lærer. Denne “i-arbeidsflyten”-tilnærmingen løser en langvarig friksjonspunkt i bedriftstreningsprogrammer, hvor statiske håndbøker og løsrevne videobiblioteker ofte ikke klarer å holde tritt med utvikling av systemer. I stedet for å søke etter dokumentasjon, møter ansatte den relevante SOP-en i det øyeblikket de trenger den.

De samme strukturerte arbeidsflytdata kan også være tilgjengelig for AI-systemer via API-er. På denne måten er SOP-er ikke bare referansemateriale for mennesker, men maskinlesbare instruksjoner som kan guide AI-agenter. Dokumentasjonen blir operasjonell kontekst for automatiseringssystemer, og hjelper med å sikre at AI-agenter følger godkjente prosesser og utfører oppgaver konsistent innen definerte grenser.

Løsning av AI-adoptionsgapet

AI-utvikling over bedrifter akselerer, men mange organisasjoner oppdager at implementering alene ikke garanterer innvirkning. Mens store språkmodeller og automatiseringsverktøy blir mer konversasjonelle og tilgjengelige, forblir bedriftsmiljøer komplekse og fragmenterte.

Ansattes genererer ofte ikke konsistente, høykvalitetsresultater fra AI-verktøy uten tilgang til virkelige påminnelser og virkelige arbeidsflyter. I mellomtiden kan AI-agenter som er ment å automatisere arbeid feile når de mangler strukturert veiledning trukket fra hvordan oppgaver faktisk utføres.

Guiddes tilnærming sentrerer seg rundt å observere virkelige bruksmønster over titusener av bedriftsapper og millioner av arbeidsflyter. Ved å fange hvordan ansatte fullfører oppgaver i praksis, bygger selskapet en voksende datasett med operasjonell kunnskap som kan gjenbrukes både for trening og automatisering.

Bygging av kunnskapslaget for bedrifts-AI

Den bredere skiftet som skjer, handler ikke bare om å adoptere AI-modeller, men om å bygge kunnskapsinfrastrukturen disse modellene er avhengige av. Mens organisasjoner investerer tungt i AI, må de også sikre at interne prosesser er dokumentert, standardisert og tilgjengelige i maskinlesbare formater.

Guidde stiller seg innenfor dette nye laget: transformerer hverdagsarbeidsflyter til strukturerte, gjenbrukbare aktiver som kan guide både mennesker og programvareagenter.

Med fersk finansiering og bærekraftig vekst, går selskapet nå inn i sin neste fase med fokus på å skalerer denne infrastrukturen globalt. Mens bedrifter flytter fra AI-eksperimentering til operasjonell integrering, kan evnen til å kartlegge hvordan arbeid faktisk utføres, vise seg like viktig som modellene selv.