Eine No-Code-Plattform für Unternehmen zum Bauen individueller KI-Agenten, beginnend mit Support-Teams und Sicherheitsanalysten.

Dass das, was die Einführung von KI in Unternehmen bremst, nicht die Modellsicherheit ist, sondern die Schwierigkeit, Systeme zu bauen, die echte Probleme lösen – daher brauchen Geschäftsanwender No-Code-Agenten

9 Mio. US-Dollar Seed-Runde unter Führung von Felicis (Partner Jake Storm)

Vinay Wagh war Produktdirektor bei Databricks und bereitete das Unternehmen darauf vor, an große Unternehmen zu verkaufen, und brachte Databricks SQL Serverless auf den Markt. Als er Anfang 2023 ChatGPT sah, war seine Erkenntnis, dass Unternehmen die fehlenden Teile rund um die Modelle brauchten, nicht die Modelle. Er lernte Ram Swaminathan – neun Jahre bei Bell Labs, 17 bei HP Labs, dann Leiter des AI-Trust-Teams bei LinkedIn – über einen gemeinsamen Freund kennen.

Das Unternehmen begann im Sicherheitsbereich: Modelle zur Erkennung von PII und ein intent-basiertes System zur Abwehr von Prompt-Injection-Angriffen, trainiert auf gesammelten alignment-brechenden Prompts. Dann erkannte es, dass Sicherheit nicht der eigentliche Blocker war – Unternehmen „wissen eigentlich gar nicht so recht, worüber sie sich wirklich Sorgen machen, außer über diese Leaks“ – und weitete sich auf No-Code-Agentenbau für Geschäftsanwender aus.

Die Erkenntnis der Gründer kam aus dem Inneren der Enterprise-Vertriebsbewegung: Wagh hatte gerade Jahre damit verbracht, Databricks für große Unternehmen verkaufbar zu machen, und sah dieselben Lücken rund um GenAI entstehen.

Es begann als Sicherheitsunternehmen und pivotierte aufgrund von Belegen – Prompt-Injection und PII-Leaks waren real, aber das tieferliegende Problem der Kunden war, überhaupt nützliche Agenten zu bauen.

Dass Felicis die größte Seed-Scheck-Auszahlung seiner Geschichte in das Unternehmen investierte, ist ein Datenpunkt dafür, wie schnell Wetten auf KI-Anwendungen Wetten auf KI-Infrastruktur überholten.

Unternehmen sagen, ihr Blocker sei Sicherheit, während er tatsächlich Benutzerfreundlichkeit ist: Der schnellste Weg in KI-Budgets ist die Person mit dem Problem, nicht die Person mit dem Risiko-Memo.

Zum Zeitpunkt des Starts im März 2024 betrieb Brevian ein Early-Release-Programm und plante, die Produktentwicklung zu beschleunigen und das Team zu erweitern; Kundenanzahlen oder Umsatzzahlen wurden nicht offengelegt.

DEN BELEGEN FOLGEN

Die Quellen

  1. Brevian is a no-code enterprise platform for building AI agents TechCrunch · techcrunch.com ·