Delphina capta US$ 7,5 milhões para expandir sua Context Factory de análise de IA

A Delphina anunciou uma nova rodada de financiamento de US$ 7,5 milhões em 12 de novembro de 2026, elevando o total captado pela empresa a US$ 15 milhões. O anúncio coincidiu com o lançamento da Context Factory, um sistema que usa agentes de IA para criar e manter o contexto de negócios por trás das respostas analíticas.

A Radical Ventures e a Costanoa lideraram conjuntamente a rodada, que também contou com a participação da Tenacity Capital e de investidores-anjo, entre eles Fei-Fei Li, o ganhador do Nobel Guido Imbens e ex-funcionários dos primeiros anos da Anthropic e da OpenAI. Os recursos serão usados para ampliar a Context Factory e expandir as equipes de estratégia comercial e engenharia de clientes da Delphina.

O novo produto foi disponibilizado junto com o anúncio. Sua premissa central é que análises precisas com IA exigem saber quais tabelas são confiáveis, como as métricas são definidas e o que analistas experientes sabem, mas não documentaram. Segundo a Delphina, as empresas geralmente reúnem esse contexto manualmente, que acaba ficando desatualizado à medida que os negócios mudam.

Agentes mantêm o contexto de negócios

A Context Factory atribui esse trabalho de manutenção aos agentes. Segundo a Delphina, eles podem montar em poucas horas uma base inicial a partir dos dados e documentos existentes da empresa, identificar e corrigir lacunas à medida que os funcionários fazem perguntas e encaminhar mudanças importantes a especialistas da área para aprovação. Com esse arranjo, os especialistas continuam responsáveis pelas definições, enquanto os agentes cuidam da busca e da atualização das informações.

A visão geral do produto da Delphina informa que o sistema lê projetos do dbt, painéis, documentos e registros de consultas, e continua consultando essas fontes conforme elas mudam. As alterações aprovadas são armazenadas em uma base de conhecimento com controle de versões, pertencente ao cliente, e os testes de avaliação podem usar painéis confiáveis que os funcionários já verificaram.

Quando uma pergunta revela a falta de uma definição de métrica, um fluxo de trabalho ilustrado mostra o agente pesquisando no dbt, no Looker e no Notion, identificando o responsável pela tabela de dados relevante e solicitando confirmação pelo Slack. Após a aprovação, o agente publica a definição, gera novamente a resposta original e salva a correção como um teste de regressão, para que a lógica aprovada não sofra alterações indesejadas sem ser percebida.

Para implantações empresariais, segundo a Delphina, as conexões usam credenciais individuais, por usuário, com acesso somente de leitura, e cada cliente recebe um plano de dados separado. Python e DuckDB são executados em uma microVM Firecracker isolada, sem acesso à internet, enquanto os prompts, as consultas e as referências de conhecimento são registrados e podem ser exportados. Esses controles permitem inspecionar a atividade dos agentes e, ao mesmo tempo, restringem o acesso deles aos sistemas da empresa e a destinos externos.

Adoção para além das equipes de dados

A Delphina informa que as equipes de negócios agora fazem 73% das perguntas em sua plataforma e que os CEOs são usuários ativos em mais da metade dos clientes da empresa. Na Substack, mais de 70% dos funcionários usam o produto, inclusive o CEO Chris Best. Entre os outros clientes estão LATAM Airlines, Upstart, Udemy e Coursera.

Best descreveu o impacto na tomada de decisões da Substack: “Agora, nossas equipes obtêm respostas precisas em segundos, em vez de esperar semanas numa fila. Isso mudou a forma como tomamos decisões.”

O CEO e cofundador Jeremy Hermann criou e liderou anteriormente a plataforma de aprendizado de máquina Michelangelo, da Uber, e cofundou a Tecton, adquirida pela Databricks. O presidente e cofundador Duncan Gilchrist liderou a área global de ciência de dados de preços da Uber. Gilchrist afirmou que as equipes de operações, vendas, marketing e finanças são agora as que mais usam a Delphina.

O financiamento dá à Delphina recursos para expandir o produto e as equipes responsáveis por vendê-lo e prestar suporte. O principal teste será saber se a adoção por usuários de negócios e CEOs pode crescer sem enfraquecer as aprovações de especialistas, as definições com controle de versões e os testes de regressão dos quais depende a promessa de análises confiáveis.