HerculesAI (anteriormente Zero Systems) ha estado trabajando en la automatización de servicios profesionales desde 2017, centrándose originalmente en la industria legal. Como parte de eso, en realidad ha estado construyendo grandes modelos de lenguaje durante varios años, mucho antes de que la idea entrara en la conciencia pública. Como tal, se encontró en el lugar correcto en el momento correcto cuando ChatGPT apareció en escena a finales de 2022, y de repente todos estaban hablando de LLMs.

Hoy, la empresa anunció una inversión de Serie B de $26 millones para ayudar a mantener el impulso reciente.

Alex Babin, CEO y co-fundador de la empresa, dice que habían estado trabajando en modelos pequeños desde alrededor de 2020, con la mitad de mil millones de parámetros a 2 mil millones de parámetros, y ejecutándolos en dispositivos perimetrales para propósitos de cumplimiento, pero antes de la aparición de ChatGPT, nadie prestaba mucha atención a ese aspecto de su solución.

“Fue quizás ocho o nueve meses antes de ChatGPT, y recuerdo hablar con nuestros clientes, explicándoles a los CIOs qué es un LLM, y a nadie le importaba”, dijo Babin a TechCrunch. Para noviembre de ese año, por supuesto, eso cambiaría rápidamente y de repente a todos les interesaba el concepto. Esa cambio ha ayudado a impulsar un crecimiento rápido en el negocio durante el último año.

Hoy, la empresa tiene varios modelos que realizan tres funciones clave: extracción inteligente de datos, transformación de datos y verificación de datos. La primera es bastante estándar e implica extraer datos de documentos. La segunda parte construye automáticamente un conjunto de reglas y estructuras en torno a esos datos, pero la tercera parte, la verificación, es particularmente importante, dice.

“Realmente es el Santo Grial cuando puedes comparar la información extraída y luego transformarla en la fuente de verdad, ya sea regulaciones, políticas, contratos, leyes o cualquier cosa”, dijo Babin. Eso garantiza que cualquier problema que entre en conflicto con los materiales de origen sea marcado automáticamente para los empleados.

Esos tres ámbitos también han permitido a la startup construir un sistema multiagente sobre esos servicios para ayudar a automatizar todas estas actividades. “Esos sistemas multiagente pueden aplicarse a procesos o flujos de trabajo continuos de alto valor que requieren toma de decisiones [automatizada]”, dijo.

Para sus clientes principales de la industria regulada, todo esto es particularmente importante. Hoy en día, no solo es legal, sino también seguros y servicios financieros.

Su estrategia de IA parece estar funcionando, con la empresa reportando un crecimiento 4 veces mayor en el último año. Tienen como clientes al 30% de las 100 principales firmas de abogados de EE. UU. También tienen una serie de otros clientes de Fortune 500, incluidos Mercer, Standard & Poor's y State Farm.

Actualmente, la empresa cuenta con alrededor de 75 empleados, pero a pesar del dinero adicional, Babin dice que planea mantenerse ágil e invertir más en refinar los procesos internos que en agregar empleados. “No veo por qué necesitamos contratar más personas. De hecho, invertiremos más en nuestros procesos internos y automatización. Debemos comer nuestra propia comida y usar nuestros propios productos para hacernos más escalables”, dijo.

La financiación de hoy fue liderada por Streamlined Ventures con la participación de Proof VC, Thomson Reuters Ventures, Alumni Ventures y varios ángeles de la industria.