Vellum henter inn 20 millioner dollar i serie A for å akselerere pålitelig utvikling av AI for bedrifter.

vellum, en komplett AI-utviklingsplattform designet for å hjelpe bedrifter med å bygge, teste og distribuere forretningskritiske AI-applikasjoner på en trygg måte, har økt 20 millioner dollar i serie A-finansiering. Runden ble ledet av Lederfond, med deltakelse fra Socii Capital, Y Kombinator, Opprørsfond, Pionerfondog Eastlink hovedstad.

Denne nye finansieringen kommer på et avgjørende tidspunkt for AI på tvers av bransjer. Mens nesten alle bedrifter utforsker generativ AI, over halvparten mangler fortsatt en helhetlig strategi, og de fleste sitter fast i langvarige prototypefaser. Vellum kommer til for å tette dette gapet – og tilbyr et spesialbygd utviklingsmiljø som gir AI-teknikk strenghet, hastighet og observerbarhet.

Bygge bro over gapet i AI-beredskap

Grunnlagt av Akash Sharma Vellum er bygget på innsikten om at tradisjonelle programvareutviklingsprinsipper som versjonering, testing og samarbeid mangler i de fleste AI-verktøy, og gir bedrifter en strukturert, testdrevet tilnærming til AI. Plattformen gjør det mulig for tverrfaglige team – inkludert ingeniører, produktledere og fageksperter – å samarbeide gjennom:

• En visuell UI-bygger og SDK for å definere AI-arbeidsflyter
• Integrert evaluering og testing for å fange opp feil før utrulling
• Versjonsbaserte utgivelser med ett klikk og støtte for tilbakerulling
• Sanntidsovervåking for kontinuerlig forbedring av modellens ytelse

«Generativ AI har omdefinert hvordan bedrifter tenker om programvare, men infrastrukturen for å bygge AI-systemer på en ansvarlig måte har rett og slett ikke holdt tritt.» sa Akash Sharma, administrerende direktør i Vellum. «Det er derfor vi skapte Vellum – for å bringe den samme forutsigbarheten, kontrollen og klarheten som vi forventer av tradisjonell programvare inn i AI-utvikling.»

En spesialbygd plattform for bedrifts-AI

Vellum er mer enn et prototypeverktøy – det er et fullverdig AI-operativmiljø. Team kan orkestrere hele arbeidsflyter ved hjelp av en visuell grafbasert editor som prioriterer kontrollflyt fremfor dataflyt, slik at de kan administrere kompleks atferd som forgrening, rekursjon, parallell utførelse og strømming.

Denne sammensetningsevnen gjør Vellum spesielt verdifull i strengt regulerte bransjer, der sikkerhet, pålitelighet og sporbarhet er avgjørende. Ved å forene orkestrering, prompting, retrieval-augmented generation (RAG), evaluering og overvåking i én plattform, hjelper Vellum bedrifter med å distribuere AI-systemer som er robuste, observerbare og enkle å vedlikeholde.

Stolt på av topp bedriftsteam

Vellum leverer allerede resultater for ledende organisasjoner som Drata, Swisscom, Redfin og Headspace, og driver AI-initiativer på tvers av kundeservice, automatisering av samsvar, interne verktøy og innholdsgenerering.

Drata, en ledende aktør innen sikkerhet og samsvarsautomatisering, bruker Vellum til å støtte over 7,000 kundemiljøer med sikre og forklarbare AI-arbeidsflyter.

«Vellum gir oss infrastrukturen til å bevege oss raskt uten å ofre ytelse eller tillit» sa Lior Solomon, visepresident for ingeniørfag hos Drata. «Deres testdrevne system hjelper oss med å iterere raskt, samtidig som vi sørger for at AI-en vår er nøyaktig og kompatibel.»

Leaders Fund, som ledet runden, bringer med seg dyp operasjonell ekspertise, etter å ha støttet flere selskaper fra tidlig vekst til en årlig omsetning på over 100 millioner dollar.

«Vellum løser kjerneproblemet som bremser bruken av kunstig intelligens i bedrifter – hvordan man kan gjøre kunstig intelligens-systemer pålitelige, repeterbare og produksjonsklare» sa Gideon Hayden, administrerende partner i Leaders Fund. «De har bygget det alle AI-team i bedrifter trenger, og vi gleder oss til å hjelpe dem med å skalere det globalt.»

Bygger standarden for AI-utvikling

Etter hvert som kunstig intelligens går fra eksperimentell til operasjonell, øker presset for selskaper å ta i bruk infrastruktur som støtter langsiktig pålitelighet, styring og vedlikeholdbarhet. Kompleksiteten ved å distribuere AI-systemer – spesielt de som involverer store språkmodeller, henteutvidet generering eller agentbaserte arkitekturer – krever mer enn ad hoc-skript og rask konstruksjon. Behovet for robust orkestrering, kontrollert eksperimentering og kontinuerlig overvåking blir stadig mer ufravikelig.

Dette innleder en ny fase innen bedrifts-AI: en fase som speiler de strukturerte programvareutviklingspraksisene til DevOps, men tilpasset for et dynamisk og probabilistisk medium. I stedet for å bygge AI i siloer eller utelukkende stole på intuisjon, vender team seg nå til verktøy som behandler AI-utvikling som en iterativ ingeniørdisiplin – komplett med versjonering, testdekning og innsyn i alle resultater og beslutninger.

Teknologier som muliggjør dette skiftet legger grunnlaget for det som sannsynligvis vil bli den nye standarden innen AI-drift. I nær fremtid forventes det at AI-applikasjoner har transparente logikkflyter, revisjonsklare utdata, feilhåndtering i sanntid og sømløs integrasjon med utviklende modeller og datasett. Etter hvert som regelverket strammer inn og brukstilfellene blir mer komplekse, vil bransjen kreve utviklingsmiljøer som kombinerer fleksibilitet med ansvarlighet – slik at team kan bevege seg raskt uten å miste kontrollen.

Denne utviklingen gjenspeiler en bredere modning av selve AI-feltet. Løftet om generativ AI handlet aldri bare om imponerende demonstrasjoner – det handlet om å integrere intelligente systemer i kjernevirksomheten. Den neste generasjonen plattformer vil ikke bare bli bedømt etter hvor kraftige de er, men etter hvor trygt og forutsigbart de kan skaleres på tvers av virkelige miljøer.