Pit збирає $16 мільйонів для заміни спадкових корпоративних робочих процесів програмним забезпеченням, створеним за допомогою штучного інтелекту

Шведський стартап Pit вийшов з режиму приватного фінансування з $16 мільйонами фінансування під керівництвом Andreessen Horowitz, позиціонуючи себе як новий тип корпоративної компанії програмного забезпечення, орієнтованої на створення операційних систем, адаптованих до того, як організації фактично працюють.

Компанія описує свій підхід як “команда продукту штучного інтелекту як сервіс”, модель, розроблена для руху за межі чат-ботів і пілотів штучного інтелекту до повністю розгорнутих операційних програм. Замість того, щоб просити працівників адаптуватися до жорстких платформ SaaS, Pit спрямований на генерацію індивідуальних внутрішніх систем навколо існуючих робочих процесів, затверджень і потоків даних.

Фінансова операція також включала участь Lakestar, виконавців від OpenAI, Anthropic, Google (GOOGL ), Deel і Revolut, а також кілька європейських промислових сімейних офісів.

Зміна від програмного забезпечення “один розмір для всіх” до індивідуального підходу

Декілька десятиліть корпорації покладалися на суміш електронних таблиць, поштових скриньок, систем планування ресурсів підприємства (ERP) і індивідуальних інтеграцій для управління операціями. Хоча витрати на програмне забезпечення зросли під час епохи хмар, багато внутрішніх процесів залишаються фрагментованими і сильно ручними.

Pit спрямований безпосередньо на цей шар.

Натомість ніж продавати фіксовану програму, платформа розроблена для спостереження за тим, як працюють команди, розуміння бізнес-логіки і генерації виробничих систем, адаптованих до організації. Компанія стверджує, що ці системи можуть підтримувати функції від фінансів і операцій до клієнтських робочих процесів і управління контрактами.

Це відображає ширший тренд, який з’являється в корпоративному штучному інтелекті: компанії все частіше хочуть програмне забезпечення, яке адаптується до їхніх процесів, а не змушує команди змінювати операції навколо стандартизованих інструментів.

Рух за межі низькокодових платформ і пілотів штучного інтелекту

Одним з основних аргументів Pit є те, що існуючі корпоративні інструменти штучного інтелекту все ще вимагають від людей зшивання фрагментованих систем.

Низькокодові платформи часто залежать від попередньо визначених шаблонів і конекторів, тоді як пілоти штучного інтелекту一般но працюють як помічники, покладені на існуючі робочі процеси. Pit позиціонує себе як інфраструктуру, яка створює операційне програмне забезпечення безпосередньо.

Архітектура компанії зараз складається з двох основних компонентів:

Pit Studio, який аналізує робочі процеси і генерує операційні системи, і Pit Cloud, який забезпечує корпоративний інфраструктурний шар, включаючи ізоляцію орендарів, RBAC, SSO, аудитну спостережливість і відповідність стандарту ISO 27001

Цей шар управління ставає все більш важливим, оскільки корпорації переходять від експериментів зі штучним інтелектом до його розгортання всередині критичних бізнес-функцій. Безпека, аудитність, управління дозволами і ізоляція інфраструктури стають основними диференціаторами у впровадженні корпоративного штучного інтелекту.

Корпоративний штучний інтелект рухається до операційної автоматизації

Запуск відбувається під час ширшої зміни у витратах на корпоративний штучний інтелект.

Ранні采用 генеративного штучного інтелекту були сильно орієнтовані на інтерфейси чату, генерацію контенту і помічників продуктивності. Однак компанії все частіше переслідують системи штучного інтелекту, здатні автоматизувати операційні процеси самі по собі.

До цього належать обробка рахунків, потоки закупівель, внутрішні затвердження, клієнтська реєстрація, перевірки відповідності і координація логістики.

Pit стверджує, що деякі розгортання вже дають вимірювані операційні вигоди, включаючи значне скорочення часу виконання кампаній і автоматизовані системи перевірки рахунків, які працюють з майже ідеальною точністю.

У європейській промисловій компанії стартап стверджує, що його програмне забезпечення замінило спадковий робочий процес затвердження рахунків і контрактів на систему, керовану штучним інтелектом, в реальному часі, яка, як повідомляється, економить понад 10 000 годин на рік.

Хоча цей модель може масштабуватися широко в корпоративних середовищах, залишається відкритим питанням, особливо в галузях з високофрагментованими спадковими інфраструктурами. Однак концепція програмного забезпечення, створеного штучним інтелектом, набирає популярності, оскільки компанії шукають альтернативи дорогим багатолітнім проектам модернізації ERP.

Європейський екосистема корпоративного штучного інтелекту продовжує розширюватися

Поява Pit також підкреслює подальше зростання європейського сектора корпоративного штучного інтелекту.

Хоча значна частина глобальної розмови про штучний інтелект залишається центрованою на фонових моделях американських компаній, таких як OpenAI, Anthropic і Google, зростаюча кількість європейських стартапів зосереджується на застосованій корпоративній інфраструктурі, автоматизації, управлінні і вертикальних системах штучного інтелекту.

Стокгольм, зокрема, за останні десять років створив кілька глобально визнаних компаній фінтех і мобільності, створивши екосистему операторів з досвідом розгортання операційних технологічних платформ міжнародно.

Pit намагається позиціонувати себе на перетині цієї операційної експертизи і швидкої акселерації генеративних можливостей штучного інтелекту всередині корпоративних середовищ.

Довгострокові наслідки програмного забезпечення, створеного штучним інтелектом для підприємств

Якщо платформи, такі як Pit, набудуть популярності, вони можуть фундаментально змінити спосіб створення і підтримки корпоративного програмного забезпечення.

Десятиліттями компанії покладалися на жорсткі системи ERP і платформи SaaS, які часто вимагають дорогої налаштування і тривалих циклів розгортання. Платформи, родні для штучного інтелекту, вводять більш гнучку модель, в якій програмне забезпечення може адаптуватися безперервно до змінних бізнес-процесів.

Натомість ніж купувати статичні інструменти, підприємства можуть все частіше генерувати операційні системи динамічно, коли робочі процеси еволюціонують. Ця зміна може зменшити залежність від традиційних виробників програмного забезпечення, прискорюючи автоматизацію у сфері фінансів, логістики, клієнтських операцій і відповідності.

Перехід також створює нові виклики щодо управління, аудитності і безпеки, оскільки системи штучного інтелекту рухаються глибше в критичні робочі процеси. Як наслідок, інфраструктурні шари, орієнтовані на прозорість, дозволи і надійність, можуть стати такими ж важливими, як і самі моделі штучного інтелекту.

Урешті-решт, наступна фаза корпоративного штучного інтелекту може бути центрована менше на чат-ботах і пілотах, і більше на системах штучного інтелекту, які тихо керують великими частинами внутрішніх операцій компанії.