Startup Jedify capta US$ 24 milhões para levar mais contexto de negócio a agentes de IA

A Jedify, startup de Nova York focada em inteligência artificial para empresas, levantou uma rodada Série A de US$ 24 milhões para ajudar companhias a conectar seus dados e processos a agentes de IA de forma mais contextualizada. O investimento foi liderado pela Norwest, com participação dos fundos S Capital VC, Cerca Partners e do novo investidor Oceans Ventures. A rodada também contou com aporte estratégico da Snowflake, que está integrando a tecnologia da Jedify a produtos como o serviço Cortex AI, Semantic Views e CoWork.

No discurso da empresa, o problema central é que agentes de IA corporativos raramente funcionam “prontos para uso” sem conhecer a fundo o negócio em que vão operar. Sem esse contexto, modelos tendem a errar na interpretação de conceitos básicos, como a forma específica de cálculo de receita ou as regras internas de acesso a informações sensíveis. Para contornar isso, muitas fornecedoras de IA acabam destacando engenheiros para customizar integrações em cada cliente, o que torna a adoção mais lenta e cara.

A Jedify se propõe a atacar justamente essa lacuna ao conectar, via APIs, as diversas fontes de conhecimento de uma organização para construir o que chama de “context graph” sobre o negócio. Esse grafo reúne dados estruturados e não estruturados em um modelo único, que pode ser consumido por agentes de IA para executar tarefas de forma mais relevante. Entre as fontes suportadas entram bancos de dados, data warehouses, data lakes, ferramentas de BI, aplicativos SaaS e conteúdos como relatórios, documentação técnica, bases de código, canais de Slack e gravações de reuniões.

Segundo a companhia, a proposta é dar aos agentes de IA acesso às relações entre entidades, dados, permissões, conhecimento de domínio, fluxos de trabalho, premissas operacionais e terminologia específica de cada negócio. Com isso, em vez de “vasculhar tudo”, o agente consegue restringir sua atenção às informações realmente relevantes para a tarefa em questão. A plataforma foi desenhada para ser agnóstica em relação aos modelos de IA utilizados pelas empresas e atualizar o contexto em tempo real, conforme novos dados entram e saem dos sistemas conectados.

O cofundador e CEO Assaf Henkin cita o caso da Kiteworks, empresa focada em compliance, como exemplo de uso do produto. A cliente integrou Snowflake, Tableau, Notion e playbooks internos, incluindo documentos e capturas de tela, ao ambiente da Jedify, e a partir daí construiu agentes voltados para diferentes fluxos de trabalho com clientes. A visão da empresa é que esses agentes funcionem tanto como um painel dinâmico quanto como uma interface conversacional em tempo real, trazendo, durante as reuniões, detalhes específicos que são surfados proativamente para a equipe comercial.

Henkin argumenta que o “context graph” da Jedify se diferencia de camadas semânticas, catálogos de metadados e grafos de conhecimento já usados por grandes organizações. Para ele, a vantagem está em capturar relacionamentos multidimensionais que incluem dados, pessoas, permissões e clientes, e em operar como uma camada viva e atualizada continuamente. A ambição é habilitar soluções de agentes mais autônomos, capazes de tomar decisões com base em dados de CRM, tickets de suporte em ferramentas como Zendesk e telemetria em tempo real, entre outras fontes.

Um ponto sensível nessa abordagem é a gestão de permissões, já que modelos de IA não podem expor informações restritas a usuários sem autorização. A plataforma afirma mitigar esse risco herdando regras de acesso de sistemas de identidade, arquivos, aplicativos SaaS e bancos de dados, respeitando políticas em nível de linha, coluna e tabela. Além disso, permite que clientes definam grupos adicionais para limitar o que cada agente ou fluxo de trabalho pode alcançar, complementado por ferramentas de observabilidade e governança para monitorar o comportamento dos agentes.

No foco comercial, a Jedify mira principalmente empresas de médio e grande porte com estruturas de dados mais maduras e múltiplos bancos ou data warehouses. A companhia afirma já ter entre 10 e 20 clientes iniciais, incluindo a The Weather Company, e diz observar maior tração em segmentos intensivos em dados, como games, indústrias e bens de consumo. Esses setores costumam operar diversos sistemas e bases em paralelo, condição que, segundo a startup, reforça a necessidade de uma camada de contexto unificada.

A parceria e o investimento da Snowflake chamam atenção porque grandes plataformas de dados também correm para desenvolver capacidades próprias nessa direção. Henkin, porém, sustenta que a Jedify é complementar, já que boa parte dos dados e, principalmente, do conhecimento institucional de uma empresa não fica concentrada em um único provedor de nuvem. Na visão dele, o discurso de “traga tudo para cá” esbarra na realidade de múltiplas bases, ferramentas e ambientes distribuídos, o que abre espaço para uma solução de orquestração de contexto.

Outro argumento a favor da proposta da startup é o custo de tentar construir internamente uma camada de contexto de qualidade semelhante. Treinar modelos de IA para esse tipo de tarefa pode se tornar caro, especialmente em um momento em que empresas monitoram de perto o consumo de tokens e os gastos associados a aplicações generativas. Para a Jedify, o avanço rápido dos modelos, somado ao fato de que eles tendem a ficar mais intercambiáveis, reforça a importância de um contexto proprietário robusto como diferencial competitivo de longo prazo.

Com a nova rodada, o total captado pela empresa chega a cerca de US$ 33 milhões. Os recursos serão destinados à evolução de produto, expansão da equipe e aceleração do movimento de go-to-market, com o objetivo de consolidar a Jedify como peça central na camada de contexto para agentes de IA em grandes organizações.