A trajet\u00f3ria de Trajectory \u00e9 construir um sistema de IA capaz de aprender de forma cont\u00ednua a partir de intera\u00e7\u00f5es reais com usu\u00e1rios. O grupo, formado por ex-pesquisadores de Google DeepMind, Apple, OpenAI e Meta Superintelligence Labs, anuncia a startup nesta quarta-feira. O objetivo \u00e9 criar uma plataforma que permita melhorias constantes em produtos de IA.<\/p>\n
A empresa foi idealizada por Ronak Malde, Arjun Karanam e Michael Elabd, todos com passagem por grandes players de IA. Malde j\u00e1 atuou como pesquisador de IA na Windsurf e migrou para o Google DeepMind com parte de talentos da contrata\u00e7\u00e3o recente. Os cofundadores trazem experi\u00eancia em codifica\u00e7\u00e3o, vis\u00e3o computacional e rob\u00f3tica.<\/p>\n
A Trajectory captou US$ 15 milh\u00f5es em rodada seed, com valuation de US$ 115 milh\u00f5es, liderada pela Conviction, com participa\u00e7\u00e3o da Bessemer Venture Partners, Radical VC e BoxGroup. Investidores incluem Jeff Dean, ex-Blue DeepMind, e Fei-Fei Li, professora de Stanford e executiva da World Labs, entre outros.<\/p>\n
Segundo o CEO, a plataforma mira permitir aprendizado cont\u00ednuo em IA fora do espa\u00e7o de c\u00f3digo, aproveitando feedback de usu\u00e1rios para treinar modelos com maior frequ\u00eancia. A proposta \u00e9 ver a IA evoluir a cada itera\u00e7\u00e3o, n\u00e3o apenas no treinamento inicial.<\/p>\n
Karanam acrescenta que o desafio de dom\u00ednios n\u00e3o verific\u00e1veis envolve definir m\u00e9tricas de sucesso alinhadas a cada neg\u00f3cio. A plataforma come\u00e7a com modelos de c\u00f3digo aberto, ajustados para o produto pretendido pelo cliente, ao contr\u00e1rio de depender de modelos prontos de terceiros.<\/p>\n
Entre os primeiros clientes, a Trajectory cita a Decagon, fabricante de agentes de atendimento ao cliente com IA. A empresa registra falhas ou defici\u00eancias, como um retorno rejeitado que desagua em uma interven\u00e7\u00e3o humana, para posterior-treinamento semanal. A abordagem afirma superar modelos-padr\u00e3o em tarefas espec\u00edficas de neg\u00f3cio.<\/p>\n
A startup de 11 pesquisadores e engenheiros planeja aplicar a ideia de aprendizado cont\u00ednuo em \u00e1reas al\u00e9m da codifica\u00e7\u00e3o, buscando melhoria de IA voltada a opera\u00e7\u00f5es empresariais. O objetivo \u00e9 ampliar casos de uso sem depender de solu\u00e7\u00f5es prontas trazidas por grandes laborat\u00f3rios.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"