Brevian、ビジネスユーザーがコードなしでエンタープライズAIエージェントを構築できるようにするために900万ドルを調達

企業がカスタムAIエージェントを構築するためのノーコードプラットフォームで、まずサポートチームとセキュリティアナリストを対象としている。

エンタープライズAIの導入を妨げているのはモデルのセキュリティではなく、実際の問題を解決するシステムを構築することの難しさである——したがってビジネスユーザーにはノーコードエージェントが必要だ、という賭け。

Felicis（パートナーJake Storm）がリードした900万ドルのシードラウンド

Vinay WaghはDatabricksのプロダクトディレクターであり、同社が大企業に販売できるよう準備を進め、Databricks SQL Serverlessを立ち上げていた。2023年初頭にChatGPTを見て、彼の結論は、企業が必要としていたのはモデルそのものではなくモデルの周辺の欠けている部分だというものだった。彼は共通の友人を通じてRam Swaminathanと出会った——Bell Labsに9年、HP Labsに17年、その後LinkedInのAIトラストチームの責任者を務めていた人物である。

同社はセキュリティから始まった。PIIを検出するモデルと、収集したアラインメントを破壊するプロンプトで訓練された、プロンプトインジェクション攻撃を捕捉する意図ベースのシステムである。その後、セキュリティは本当の障壁ではないと気づいた——企業は「こうした漏洩以外に実際何を心配しているのか、実はよく分かっていない」——そしてビジネスユーザー向けのノーコードエージェント構築へと範囲を広げた。

創業者たちの洞察はエンタープライズの動きの内側から生まれた。Waghはまさに数年をかけてDatabricksを大企業に売り込めるようにし、genAIの周りに同じギャップが形成されつつあるのを見ていた。

セキュリティ企業として始まり、証拠に基づいてピボットした——プロンプトインジェクションとPII漏洩は現実の問題だったが、顧客のより深い問題はそもそも有用なエージェントを構築することだった。

Felicisが同社に対してこれまでで最大のシードチェックを書いたことは、AIアプリケーションへの賭けがAIインフラへの賭けをどれほど急速に上回りつつあったかを示すデータポイントである。

企業は障壁がセキュリティだと言うが、実際にはユーザビリティである。AI予算への最速の切り口は、リスクのメモを持つ人ではなく、問題を抱えている人である。

2024年3月のローンチ時点で、Brevianは早期リリースプログラムを実施しており、製品開発の加速とチームの拡大を計画していた。顧客数や売上高は開示されなかった。