H: A Nova Startup de IA que Surpreendeu o Mercado
A startup H, fundada por ex-funcionários do Google e localizada em Paris, chamou a atenção do setor no verão passado ao anunciar uma impressionante rodada de investimento semente no valor de $220 milhões, mesmo sem ter lançado nenhum produto até então. Três meses depois, com a companhia ainda sem produto, essa empolgação se transformou em um cenário preocupante quando três dos cinco co-fundadores deixaram a empresa devido a “desacordos operacionais e de negócios”.
No entanto, a H conseguiu se manter em movimento e hoje anunciou o lançamento do seu primeiro produto: Runner H, uma IA “agente” voltada para negócios e desenvolvedores, atuando em tarefas como garantia de qualidade e automação de processos. O funcionamento dessa IA é baseado em um modelo de linguagem compacto desenvolvido pela própria startup, contendo apenas 2 bilhões de parâmetros.
Lista de Espera e Acesso a APIs
A H criou uma lista de espera para o Runner H em seu site. De acordo com Kantor, a empresa começará a liberar APIs para aqueles que se inscreverem na lista nos próximos dias. Isso permitirá o uso de agentes pré-construídos pela H e também facilitará o desenvolvimento de soluções personalizadas.
O acesso a essas APIs será gratuito inicialmente, com a introdução de um modelo de pagamento posteriormente.
Investimentos e Desenvolvimento em Andamento
Mesmo utilizando LLMs compactos, construir e operar uma IA não é barato, especialmente com a crescente competição no sector. A TechCrunch confirmou que a H está levantando uma Série A de investimento, para ajudar Charles Kantor, o CEO que permanece entre os co-fundadores, a definir a H como parte da segunda era da IA, enquanto a OpenAI, por exemplo, faz parte da primeira.
“Temos a sorte de estar em uma posição de construir nossos próprios modelos”, disse Kantor. “Mas esta segunda era será tão intensiva em capital quanto a primeira.”
Relembrando, a H já levantou $230 milhões até agora, e desde então parece ter adicionado mais $10 milhões a esse montante. A lista dos investidores dessa rodada conta com nomes como Eric Schmidt, Yuri Milner e Xavier Neil; empresas de capital de risco como Accel e Creandum; além de apoiadores estratégicos como Amazon, Samsung e UiPath.
Trabalhando Direto com Clientes
Kantor informou à TechCrunch que a H tem trabalhado calmamente com um seleto grupo de clientes em setores como e-commerce, banca, seguros e terceirização, que têm ajudado a aprimorar o produto.
“Tudo na H não é baseado apenas em nossa criatividade, mas no feedback dos clientes”, afirmou.
Foco nos Casos de Uso de Runner H
O Runner H se concentrará inicialmente em três casos de uso específicos: automação de processos robóticos (RPA), garantia de qualidade e terceirização de processos de negócios (BPO).
A RPA é uma área que existe há anos, utilizando scripts básicos para automatizar as tarefas mais repetitivas que humanos costumam realizar, como preencher formulários, marcar caixas e enviar arquivos. Embora muitos sistemas de RPA não tenham sido construídos com IA, o objetivo do Runner H é permitir a execução de RPA em formulários, sites e outros modelos, mesmo após modificações, que poderiam quebrar scripts anteriores, e em uma gama muito maior de fontes.
A garantia de qualidade pode abranger uma ampla variedade de aplicações. Kantor mencionou que um dos usos mais populares até agora tem sido reduzir os “custos de manutenção” em testes de sites — validando a disponibilidade das páginas, simulando ações reais de usuários, ou garantindo a compatibilidade entre métodos de pagamento, especialmente após modificações.
O BPO é uma área abrangente, que inclui não apenas a melhoria nos processos de faturamento, mas também a otimização de como um agente pode usar e acessar dados de diferentes fontes.
Uma Abordagem Inovadora para LLMs
Tem havido uma corrida entre as empresas de IA sobre quantos parâmetros estão empregando em LLMs. Por exemplo, GPT-4 possui 175 bilhões de parâmetros. Por outro lado, o Runner H adota uma abordagem completamente diferente, com apenas 2 bilhões de parâmetros, tanto para seu LLM quanto para seu modelo de visão computacional VLM. Kantor argumenta que isso torna a empresa significativamente mais eficiente, em termos de custo e operações, fundamentais ao conquistar e manter negócios, além de reduzir os custos operacionais de H.
“Somos especialistas”, declarou. “Estamos construindo para a era agente.”
A empresa afirma que seus modelos compactos superam o “Computer Use” da Anthropic em 29%, com base em benchmarks do WebVoyager, além de modelos da Mistral e Meta.
