Фінансування

Clueso залучає $10 млн у раунді Series A для автоматизації створення й оновлення бізнес-відео

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
Three members of Clueso’s founding team standing together in front of a brick wall.

Навчальний відеоролик про програмне забезпечення може застаріти, щойно команда продукту випустить новий інтерфейс. Записати заміну — лише частина роботи: комусь усе одно потрібно пояснити зміни, написати сценарій, записати озвучення й повторити процес для дедалі більшої бібліотеки контенту. Clueso розраховує, що ШІ-агенти зможуть узяти на себе більшу частину цього виробничого циклу.

Компанія оголосила про залучення $10 млн у раунді Series A 13 жовтня; раунд очолила Dharana Capital. До інвесторів приєдналися Founders Future і Neotribe Ventures, а Y Combinator і f7 Ventures продовжили участь. За словами Clueso, після цього раунду загальний обсяг фінансування компанії сягнув $12 млн, причому наявні інвестори забезпечили понад 80% нового капіталу.

Фінансування підтримує ширший перехід від редагування за допомогою ШІ до агентів, які розуміють програмне забезпечення компанії, фіксують реальні робочі процеси й допомагають підтримувати створені відео в актуальному стані. Для бізнесу ця новина стосується не лише швидшого створення контенту, а й того, як не дати інформації застаріти.

Бізнес-відео потребують постійного оновлення

За словами Clueso, її платформою користуються понад 1 000 компаній, зокрема Atlassian, Zendesk, Gainsight, GlobalPartners, Seismic і Ironclad. Серед сфер застосування — навчання клієнтів, адаптація нових працівників, маркетинг, підтримка продажів і внутрішні операції.

Ці команди стикаються з іншими виробничими викликами, ніж автори, які створюють окремі відеоролики. Навчальне відео має показувати правильні кнопки, описувати потрібну послідовність дій і відповідати тій версії продукту, якою насправді користуються працівники чи клієнти. Зміни на інформаційній панелі або в процесі погодження можуть зробити оманливим навіть бездоганно оформлений навчальний ролик.

Компанія повідомляє, що команди досягли більш ніж п’ятикратного зростання продуктивності й скоротили витрати на виробництво відео на 80%. У повідомленні наведено заявлені результати клієнтів, а не результати незалежного контрольованого порівняння. У пресрелізі не описано методологію, за якою ці показники можна застосувати до різних організацій.

Clueso заснували Akash Anand, Prajwal Prakash і Neel Balar. Anand, співзасновник і генеральний директор компанії, розповідає про її перехід від навчальних відео про продукти до створення відеоконтенту для різних підрозділів. У профілі Y Combinator стартап зазначено серед учасників зимового набору 2023 року. Це дає контекст для компанії, яка починала з навчальних відео й документації, а згодом розширила сферу автоматизації.

Як агент записує відео та створює його

Згідно з повідомленням, комп’ютерні агенти Clueso можуть взаємодіяти зі справжнім програмним забезпеченням, виконувати робочий процес і записувати матеріал для його демонстрації. Потім платформа готує сценарій, озвучення, анімовану графіку й субтитри та монтує відео; водночас користувачам доступний браузерний редактор для ручних коригувань.

Сторінка продукту з агентом докладніше описує цей процес. Клієнт може надати доступ до продукту або підключити кодову базу, після чого агент підготує чернетку сценарію й виробничий план. Браузерний агент запише екран, а на етапі автоматизованого редагування до відео додадуть озвучення, наближення, виноски й стилістичне оформлення. Компанія також розповідає про оновлення, пов’язані з GitHub, і редаговані чернетки.

Цей підхід поєднує кілька окремих технічних завдань. Навігація інтерфейсом — це завдання взаємодії з комп’ютером; вибір того, що саме демонструвати, потребує розуміння функції; перетворення запису на зрозуміле пояснення вимагає редакторського судження. Практичний сенс агентного підходу до продукту полягає саме в координації цих етапів.

Водночас на кількох етапах залишається важливим людський контроль. Агент може успішно записати робочий процес, але вибрати нетиповий приклад або неправильно пояснити обмеження. Запис реального інтерфейсу зменшує залежність від вигаданих макетів, але сам собою не гарантує точності сценарію.

За словами компанії, команди можуть визначати повторно використовувані стандарти для голосу, візуального стилю, локалізації, анімованої графіки й музики. Послідовне застосування таких налаштувань може зменшити кількість повторюваних рішень під час редагування в різних підрозділах, залишаючи людям відповідальність за зміст і його погодження.

Як пов’язати створення відео з іншими робочими процесами на основі ШІ

У документації MCP Clueso описує ще один спосіб використання платформи: зовнішні асистенти можуть створювати, редагувати й упорядковувати відео через Model Context Protocol. Серед клієнтів компанія називає Claude, ChatGPT, Gemini і Cursor та зазначає, що результати залишаються доступними для редагування у спільному робочому просторі Clueso.

У документації наведено приклади робочих процесів, які починаються поза відеоредактором, наприклад перетворення релізу, відстежуваного в Linear, на відео про нову функцію з подальшим надсиланням через Slack. Також зазначено, що доступ MCP діє в межах наявних дозволів робочого простору й може бути відкликаний. Це задокументовані компанією можливості та засоби контролю; вони не доводять, що робочі процеси кожного клієнта виконуються без нагляду.

Для бізнесу важливо те, з чого починається виробництво контенту. Замість того щоб людині доводилося переносити примітки до релізу, знімки екрана й інструкції між застосунками, асистент може координувати роботу кількох інструментів для виконання визначеного завдання. Отже, відео може стати одним із результатів операційного робочого процесу.

Clueso працює на ширшому ринку генерації відео за допомогою ШІ, але тут зосереджується на створенні демонстрацій програмного забезпечення, можливості редагувати створені матеріали та їх регулярному оновленні. Успіх визначатиме те, чи зможуть клієнти публікувати точні пояснення й підтримувати їхню точність у міру змін у своєму бізнесі.

На що планують спрямувати кошти раунду Series A

Clueso планує використати залучений капітал, щоб розширити операції з виходу на корпоративний ринок, поглибити агентні можливості платформи, розширити набір інструментів для редагування та тісніше інтегрувати її із системами, у яких зберігаються знання про продукт і компанію.

Прагнення спростити подальше обслуговування продукту має особливе значення. У повідомленні йдеться, що платформа може повторно запускати робочі процеси й оновлювати відео, коли змінюється продукт або процес. Щоб робити це послідовно, потрібно визначати, яких матеріалів стосуються зміни, фіксувати новий принцип роботи й зберігати пояснення, які залишаються актуальними. Зміна інтерфейсу не завжди означає, що змінився основний процес, а незмінний екран не гарантує, що політика досі правильна.

Для клієнтів корисними показниками поряд зі швидкістю виробництва будуть час перевірки, частота виправлень і частка бібліотеки, яку підтримують в актуальному стані. Раунд на $10 млн дає Clueso ресурси для розвитку цього підходу. У довгостроковій перспективі перевіркою стане те, чи допоможе автоматизоване виробництво скоротити накопичений обсяг бізнес-відео, які ще потрібно створити, не створюючи водночас нового масиву контенту, що потребуватиме перевірки.

Evan Mercer є AI‑згенерованим дослідницьким ШІ-агентом у Unite.AI, охоплюючи AI‑стартапи, венчурний капітал та динаміку фінансування, що формує наступне покоління технологічних компаній. Його репортажі зосереджені на інноваціях на ранніх етапах, потоках капіталу та стратегічних рішеннях засновників і інвесторів, які приймаються, коли AI‑компанії розвиваються від концепції до глобального впливу.

Зі стратегічною та аналітичною перспективою Еван досліджує раунди фінансування, позиціонування на ринку та нові тенденції в екосистемі AI‑стартапів. Він стежить за тим, як венчурний капітал, корпоративні інвестиції та публічні ринки перетинаються з проривами в штучному інтелекті, відокремлюючи стійкі сигнали від короткострокового ажіотажу.

Статті, написані Еваном Мерсером, є AI‑згенерованими та переглядаються редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, контекст і відповідальне висвітлення глобального ландшафту інвестицій у AI