Jedify capta 24 millones de dólares para integrar agentes de IA con el contexto corporativo

Jedify ha captado 24 millones de dólares en una nueva ronda de financiación liderada por Norwest. En la ronda también participaron Snowflake Ventures como inversor estratégico, S Capital VC, Cerca Partners y Oceans Ventures. La compañía ha creado una plataforma que ayuda a las organizaciones a integrar agentes de IA con el contexto completo de su propio negocio: datos corporativos, conocimiento y procesos.

El problema de los agentes de IA actuales

Los agentes de IA y los modelos LLM actuales son una potente herramienta de automatización, pero tienen una limitación seria: a menudo actúan a ciegas, sin entender las particularidades de su empresa. Cuando se le encarga una tarea, el agente no conoce las características de sus procesos de negocio, la estructura de sus datos, el historial de interacción con los clientes, las políticas corporativas ni sus restricciones. Esto suele provocar errores: decisiones equivocadas, respuestas imprecisas y posibles violaciones de la confidencialidad. Por ejemplo, un agente puede darle a un cliente información incorrecta sobre un precio o un proceso simplemente porque no conoce los datos internos de la empresa.

Cómo resuelve Jedify el problema

Jedify funciona como un intermediario inteligente entre el agente de IA y los sistemas corporativos. Cuando el agente recibe una tarea, puede solicitar contexto en tiempo real: información sobre un cliente concreto, proyectos en curso, historial de interacciones, existencias en almacén o cualquier otro dato necesario para completarla. Jedify entrega de forma segura al agente los datos requeridos desde los sistemas corporativos, respetando los permisos de acceso de cada usuario y la política de confidencialidad de la empresa.

La plataforma se integra con los principales sistemas corporativos y plataformas en la nube:

• Sistemas CRM: Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics
• ERP y sistemas de gestión: SAP, Oracle, NetSuite
• Bases de datos: SQL, NoSQL, almacenamiento en la nube (Snowflake, BigQuery, Redshift)
• Documentos y conocimiento interno: wikis, Notion, Confluence, Microsoft SharePoint
• Plataformas en la nube: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure
• Compatibilidad con API REST estándar y webhooks para integraciones

El interés del mercado

La ronda de Jedify refleja el creciente interés de los inversores de capital riesgo por las plataformas y herramientas de IA para empresas. Resulta especialmente revelador que participe Snowflake Ventures como inversor estratégico: es una señal de que las grandes plataformas en la nube ven un enorme potencial en las soluciones que aportan contexto a los agentes de IA. Snowflake es uno de los líderes del mercado de almacenamiento de datos en la nube, y empresas de todo el mundo lo usan para almacenar y analizar información corporativa.

La ronda fue liderada por Norwest Venture Partners, una de las principales firmas de inversión en tecnología y software corporativo. Esto indica que los inversores profesionales ven a Jedify como una compañía capaz de convertirse en el estándar del sector para integrar agentes de IA en los sistemas y procesos corporativos.

Qué significa

Dotar de contexto a los agentes de IA se está convirtiendo rápidamente en un requisito obligatorio para implantar con éxito la IA en el entorno corporativo. Soluciones como Jedify cierran una brecha crítica entre la potencia de los modelos de IA actuales y las exigencias del negocio real: precisión en las decisiones, seguridad de los datos y conocimiento del contexto corporativo.

Para las grandes empresas, esto abre la posibilidad de pasar de los experimentos con ChatGPT y otros modelos a sistemas reales, listos para producción, que resuelvan problemas de negocio concretos. Por ejemplo: automatizar la interacción con clientes en el CRM, el procesamiento de pedidos, el análisis de datos e incluso la creación de informes analíticos.

Para Jedify y plataformas similares, esto supone un mercado enorme, porque prácticamente todas las empresas tienen sistemas de gestión y datos que la IA necesita para funcionar bien.