Investindo como a Y Combinator: a famosa aceleradora do Vale do Silício está se concentrando nessas 6 tendências de IA

Todo mundo está falando sobre IA, todo mundo está fazendo algo com IA e todo mundo quer investir em IA. De acordo com a Crunchbase , cerca de € 52 bilhões (US$ 60 bilhões) foram investidos em startups de IA em todo o mundo no primeiro trimestre de 2025. Isso representa 53% de todo o financiamento naquele trimestre.

Uma figura-chave no cenário de investimentos em IA: Ivan Landabaso, sócio da JME Ventures. O investidor espanhol em estágio inicial investiu, por exemplo, na startup de agentes de IA Kustomer e na startup de produtividade de IA Rauda.AI.

A Landabaso analisou mais de perto os modelos de negócios das startups de IA da turma de primavera da Y Combinator . Descubra aqui em quais tendências de IA a aceleradora americana está se concentrando:

Colegas de equipe de IA que se conectam ao Slack, e-mail ou Jira e processam cadeias de tarefas inteiras em vez dos painéis tradicionais. Por exemplo, "Crie KPIs trimestrais, crie slides, informe a equipe de vendas."

Eles recuperam todos os dados necessários do CRM, da ferramenta de BI ou do Drive, processam tudo e entregam o resultado final – os funcionários não precisam mais clicar para frente e para trás entre dezenas de painéis.

São soluções de IA que foram criadas especificamente para um setor específico – por exemplo, medicina, manufatura, laboratórios ou direito.

Eles não são uma solução única para todos, mas entendem os termos técnicos, conhecem os regulamentos e regras e estão preparados para problemas típicos (“casos extremos”) do setor.

Às vezes, o hardware também está envolvido – robôs ou tecnologia de laboratório. Por exemplo, uma IA que escreve relatórios médicos sabe exatamente o que é importante em um diagnóstico – bem diferente de um chatbot padrão.

Hoje em dia, qualquer pessoa pode acessar bons modelos de IA. A diferença não está mais na IA em si, mas em quão bem ela é controlada, monitorada e protegida.

Startups de infraestrutura de agentes estão construindo a infraestrutura para garantir que agentes de IA realmente funcionem no dia a dia. Vários fatores são importantes.

Por exemplo, "roteamento": o agente decide qual modelo ou software de IA é mais adequado para uma tarefa. Por exemplo, ele usa uma IA diferente para matemática e para análise de texto.

A memória da IA ​​também é importante. O agente se lembra de conversas ou tarefas anteriores, então não precisa começar do zero a cada pergunta. Além disso, ela precisa verificar constantemente se o agente está entregando bons resultados ou cometendo erros — isso se chama "avaliação" em termos de IA.

E “ajuste de recompensa” significa que o agente recebe feedback para que possa melhorar ao longo do tempo, semelhante a como um ser humano aprende com os erros.

A IA pode cometer erros (“alucinar”) – em áreas sensíveis como finanças, direito ou TI, isso deve ser identificado e prevenido desde o início.

Para garantir a confiabilidade dos resultados da IA, as startups se concentram em vários mecanismos de proteção. Por exemplo, as startups usam "mecanismos de rastreamento" para monitorar o que o agente faz e por quê.

Usando benchmarks, as startups podem Verifique regularmente se o agente está entregando bons resultados. E, com o uso de "dispositivos de segurança", os agentes podem ser interrompidos automaticamente se algo der errado.

Startups nessa área estão criando agentes de IA que lidam automaticamente com processos complexos e estritamente regulamentados, por exemplo, em direito, finanças, saúde ou compras.

A IA assume todo o processo: verifica contratos, obtém aprovações, inicia negociações ou realiza auditorias completas.

Muitas regras e regulamentos se aplicam nessas áreas, portanto, os agentes devem trabalhar com especial cuidado e transparência. Isso economiza muito tempo e minimiza erros humanos.

Essas startups usam agentes de IA para automatizar vendas e marketing – tudo o que atrai novos clientes.

Os agentes realizam tarefas como encontrar clientes em potencial, enviar e-mails e mensagens do LinkedIn, personalizar a integração de novos usuários e adaptar campanhas em tempo real.

A vantagem deste modelo de negócio: o pipeline de vendas cresce sem a necessidade de contratar novos profissionais constantemente. Isso permite que as empresas cresçam com mais rapidez e eficiência.