Meridian levanta US$ 17 milhões para refazer a planilha da agência

A luta para domesticar planilhas com IA ainda não acabou. Uma nova empresa chamada Meridiano emergiu do sigilo com uma abordagem mais abrangente baseada em IDE para modelagem financeira de agentes – e muito financiamento para construí-la. Na quarta-feira, a empresa anunciou US$ 17 milhões em financiamento inicial com uma avaliação pós-dinheiro de US$ 100 milhões.

“Nosso objetivo é tornar a modelagem financeira e as planilhas muito mais previsíveis e auditáveis”, disse o CEO e cofundador John Ling ao TechCrunch. “Como você pode pegar um processo que tradicionalmente levaria horas frias e condensá-lo em cerca de 10 minutos?”

A rodada foi liderada por Andressen Horowitz e General Partnership, com participação de QED Investors, FPV Ventures e Litquidity Ventures. A empresa afirma que está atualmente trabalhando com equipes da Decagon e OffDeal, e assinou contratos de US$ 5 milhões somente em dezembro.

Os agentes do Excel foram um alvo popular para startups de IAdevido em parte ao alto custo da análise financeira liderada por humanos. Mas onde os agentes anteriores do Excel como Atalho AI Ao incorporar agentes no Excel, o Meridian opera como um espaço de trabalho independente, mais semelhante ao Cursor. Isso permite que o aplicativo opere como um IDE, integrando fontes de dados e outras referências externas que poderiam criar atrito.

Com sede em Nova York, a equipe da Meridian inclui ex-alunos de empresas de IA como Scale AI e Anthropic, bem como veteranos financeiros de empresas como Goldman Sachs.

Como Ling descreve, o maior desafio da Meridian são os requisitos rigorosos dos clientes financeiros, que muitas vezes entram em conflito com a natureza não determinística dos modelos de IA.

“Se você procurar dez engenheiros de software diferentes no Google e quiser adicionar algum novo recurso a um aplicativo, provavelmente obterá 10 implementações completamente diferentes. E tudo bem”, diz Ling. “Mas se você procurar 10 analistas bancários do Goldman Sachs e solicitar 10 modelos de avaliação para uma empresa, provavelmente obterá 10 pastas de trabalho quase idênticas.”

Como resultado, a equipe Meridian realizou um trabalho significativo para tornar seus resultados mais auditáveis ​​e determinísticos, mantendo ao mesmo tempo a flexibilidade das ferramentas baseadas em LLM. O resultado é uma mistura de IA de agência e ferramentas mais convencionais, minimizando as alucinações que retardam muitas implantações empresariais.

“Nosso objetivo é realmente remover a camada de dúvida desde o processo de LLM”, diz Li. “Você sabe exatamente como a lógica flui, e todas essas suposições ou o que quer que esteja incluído no modelo, você pode ver exatamente de onde elas vêm.”