Startup Jedify gọi vốn 24 triệu USD, giúp các tác nhân AI "thấu hiểu" doanh nghiệp tốt hơn

Các nhà cung cấp giải pháp AI thường quảng bá sản phẩm của mình như những giải pháp "trọn gói" có thể hoạt động ngay lập tức. Tuy nhiên, thực tế cho thấy các tác nhân AI (AI agents) khó có thể hoạt động hiệu quả ngay từ đầu nếu không được đào tạo về các đặc thù riêng của doanh nghiệp. Trừ khi bạn nỗ lực huấn luyện mô hình dựa trên các định nghĩa cụ thể của công ty—ví dụ như doanh thu được tính toán như thế nào hay ai được phép xem tài liệu nào—nếu không AI sẽ khó có thể hiểu rõ cách vận hành của tổ chức.

Startup Jedify có trụ sở tại New York đang tập trung giải quyết chính khoảng trống này. Công ty cho biết nền tảng của họ kết nối với các nguồn kiến thức của doanh nghiệp thông qua API để xây dựng một "đồ thị ngữ cảnh" (context graph) về hoạt động kinh doanh, giúp các tác nhân AI làm việc hiệu quả hơn. Các nguồn dữ liệu này có thể là cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu (data warehouses), các ứng dụng SaaS, công cụ BI, hoặc thậm chí là các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như báo cáo, tài liệu, mã nguồn, kênh Slack và bản ghi cuộc họp.

Để hiện thực hóa tầm nhìn này, Jedify vừa huy động thành công 24 triệu USD trong vòng gọi vốn Series A do Norwest dẫn đầu, theo thông tin độc quyền mà TechCrunch nhận được. Vòng này có sự tham gia của các nhà đầu tư cũ như S Capital VC và Cerca Partners, cùng nhà đầu tư mới Oceans Ventures. "Gã khổng lồ" dữ liệu Snowflake cũng tham gia với tư cách là nhà đầu tư chiến lược và đang tích hợp công nghệ của startup này vào các sản phẩm AI của mình, chẳng hạn như dịch vụ Cortex AI, Semantic Views và CoWork.

Đồ thị ngữ cảnh của Jedify

Điểm mấu chốt của Jedify là để trở nên hữu ích trong môi trường doanh nghiệp, các tác nhân AI cần tiếp cận được mối quan hệ giữa các thực thể, dữ liệu, quyền hạn, kiến thức lĩnh vực, quy trình làm việc, các giả định vận hành và thuật ngữ riêng của công ty. Công ty cho rằng ngữ cảnh này cho phép tác nhân AI thu hẹp phạm vi tập trung vào thông tin liên quan đến một nhiệm vụ cụ thể, thay vì phải tìm kiếm qua toàn bộ dữ liệu khổng lồ của doanh nghiệp.

Ông Assaf Henkin, đồng sáng lập và CEO của Jedify, đã lấy ví dụ về Kiteworks—một công ty chuyên về tuân thủ—để minh họa cách khách hàng sử dụng Jedify. Kiteworks đã kết nối Snowflake, Tableau, Notion và các tài liệu nội bộ với Jedify, sau đó xây dựng các công cụ hỗ trợ tác nhân cho các quy trình làm việc khác nhau với khách hàng.

"Họ muốn trang bị cho đội ngũ bán hàng và tài khoản một ứng dụng tinh vi—bạn có thể hình dung nó vừa là một bảng điều khiển (dashboard), vừa là một ứng dụng trò chuyện thời gian thực. Khi bước vào một cuộc đàm phán với khách hàng, Jedify sẽ xây dựng cho họ ngay lập tức mọi thứ họ cần biết. Và trong quá trình hội thoại, họ có thể chủ động nhận được các chi tiết rất cụ thể theo thời gian thực," ông Henkin chia sẻ.

Ông Henkin lập luận rằng đồ thị ngữ cảnh của Jedify khác biệt với các lớp ngữ nghĩa (semantic layers), danh mục siêu dữ liệu (metadata catalogs) hoặc đồ thị kiến thức (knowledge graphs) truyền thống vì nó đa chiều. Nó nắm bắt các mối quan hệ chéo giữa các thực thể, dữ liệu, con người, quyền hạn và khách hàng. Ngoài ra, nền tảng này trung lập với mô hình (model-agnostic) và cập nhật theo thời gian thực khi thông tin luân chuyển vào và ra khỏi các hệ thống được kết nối.

"Khi bạn muốn một giải pháp tác nhân thực sự tự chủ để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu CRM, vé hỗ trợ Zendesk, hay dữ liệu telemetry đến theo thời gian thực, thì đồ thị ngữ cảnh sẽ có khả năng vượt trội hơn so với một lớp ngữ nghĩa," ông nói thêm.

Vấn đề quyền hạn (permissions) rõ ràng là một rào cản lớn. Sẽ không ổn nếu một tác nhân AI cấp cho một thực tập sinh quyền truy cập vào các dự án doanh thu của CFO. Ông Henkin cho biết nền tảng của ông giải quyết vấn đề này bằng cách kế thừa quyền hạn từ các hệ thống danh tính, hệ thống tệp, công cụ SaaS và cơ sở dữ liệu—bao gồm cả các quy tắc truy cập ở cấp hàng, cột và bảng. Sau đó, nó cho phép khách hàng tạo các nhóm bổ sung để định nghĩa tác nhân hoặc quy trình nào được phép tiếp cận cái gì. Jedify cũng cung cấp các công cụ quan sát và quản trị để đảm bảo các tác nhân AI hoạt động đúng như mong đợi.

Hiện tại, Jedify đang nhắm đến các khách hàng doanh nghiệp vừa và lớn có hạ tầng dữ liệu trưởng thành và sở hữu nhiều cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu. Ông Henkin cho biết công ty đang có từ 10 đến 20 khách hàng sớm, trong đó có The Weather Company, và đang nhận được sự quan tâm từ các lĩnh vực nặng về dữ liệu như trò chơi điện tử, công nghiệp và hàng tiêu dùng nhanh.

Sự đầu tư và hợp tác của Snowflake là đáng chú ý, bởi các nền tảng dữ liệu lớn cũng đang cố gắng xây dựng các khả năng tương tự. Tuy nhiên, ông Henkin lập luận rằng Jedify bổ trợ cho những nỗ lực này vì phần lớn dữ liệu và kiến thức tổ chức của một công ty thường không được lưu trữ tại một nhà cung cấp đám mây duy nhất.

"[Các công ty dữ liệu lớn] sẽ bảo bạn rằng 'À, cứ mang tất cả mọi thứ đến đây là được'. Nhưng thực tế, các công ty có nhiều cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu và giải pháp dữ liệu khác nhau... Điều quan trọng là không phải tất cả dữ liệu của bạn đều nằm trong những môi trường đó, và phần lớn kiến thức của bạn cũng không ở đó, vì vậy đó thực sự là một bất lợi của họ," ông nhận định.

Ông Henkin cũng lưu ý rằng đối với các công ty tự cố gắng xây dựng lớp ngữ cảnh tương tự, việc đào tạo một mô hình AI có thể tốn kém đến mức không thể thực hiện được, đặc biệt khi các doanh nghiệp đang siết chặt chi phí sử dụng token AI.

Với sự phát triển nhanh chóng của các mô hình AI, bối cảnh độc quyền giúp các mô hình đó hoạt động tốt hơn trong môi trường doanh nghiệp có thể trở thành một "hào bảo vệ" (moat) giá trị và bền vững. Startup sẽ sử dụng số vốn mới để phát triển sản phẩm, tuyển dụng nhân sự và thúc đẩy hoạt động thương mại, nâng tổng vốn huy động của công ty lên khoảng 33 triệu USD.