Nanonets, una startup que utiliza IA para automatizar procesos administrativos, ha recaudado 29 millones de dólares en una nueva ronda de financiación liderada por Accel India mientras busca mejorar la precisión de los procesos de automatización que involucran grandes cantidades de datos no estructurados.
El procesamiento de datos no estructurados de documentos como facturas, recibos y órdenes de compra a menudo implica tareas repetitivas y muchos recursos humanos. Nanonets, que apunta principalmente al sector de servicios financieros, dice que su plataforma de inteligencia artificial tiene como objetivo mejorar la eficiencia de estos procesos y hacerlos rentables.
La startup, ex alumna de AY Combinator, ha creado una plataforma de inteligencia artificial a través de la cual ofrece soluciones sin código que, según la compañía, pueden ayudar a las empresas a extraer información de documentos, correos electrónicos, tickets, bases de datos y similares, y convertirlos en información procesable. La plataforma de inteligencia artificial de la empresa utiliza arquitecturas de aprendizaje automático para analizar datos no estructurados de documentos cargados y extraer información útil. Sus agentes de IA sin código se pueden conectar a plataformas ERP como QuickBooks, Xero, Sage y NetSuite para automatizar los procesos de cuentas por pagar, optimizar las cadenas de suministro tomando datos históricos de Square y Tableau y resumir informes de salud de los sistemas de gestión de pacientes.
Nanorredes afirma que, si bien una factura suele tardar 15 minutos en procesarse manualmente, sus soluciones financieras automatizadas pueden reducir el tiempo necesario a menos de un minuto. Estas soluciones pueden funcionar para procesos como cuentas por pagar, conciliación, cuentas por cobrar y gestión de gastos.
La startup tiene la intención de utilizar los nuevos fondos para I+D para mejorar la precisión de su sistema e invertir en ventas y marketing. Tiene alrededor de 100 empleados, lo que incluye a la mayor parte de su equipo de ingeniería con sede en India. La empresa también utilizará la nueva financiación para aumentar su plantilla.
La ronda Serie B de acciones contó con la participación de los inversores existentes de Nanonets, Elevation Capital e Y Combinator. Esto eleva la financiación total recaudada por la startup a 42 millones de dólares, incluida su ronda Serie A de 10 millones de dólares en 2022.
Prathamesh Juvatkar, cofundador y director de tecnología de Nanonets, dijo a TechCrunch que la startup utilizó inicialmente credes neuronales onvolucionales (arquitecturas de redes neuronales utilizadas en visión por computadora para clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos) para examinar imágenes y detectar objetos destacados. Más tarde, la startup consideró implementar redes neuronales gráficas, pero finalmente pasó a transformadores y adoptó arquitecturas multimodales después de ver que eran más precisas que las tecnologías de aprendizaje automático existentes.
“En este momento, en el backend, tenemos múltiples arquitecturas. Cada vez que conseguimos un nuevo cliente, entrenamos todos estos modelos con los datos del cliente y vemos cuál tiene mayor precisión”, dijo en una entrevista.
Juvatkar, exalumno del IIT Gandhinagar, y Sarthak Jain (CEO) cofundaron Nanonets después de vender Cubeit, una plataforma de aprendizaje automático que convertía páginas web en tarjetas móviles compartibles, al portal de moda Myntra en 2016.
A diferencia de muchas otras empresas emergentes de IA que se basan en modelos de lenguaje grande (LLM) y GPT, Nanonets prefiere los transformadores para evitar el problema de las alucinaciones, que ocurren cuando un sistema de IA genera información que no está presente en los documentos dados, pero que se genera en base a la Conocimientos de LLM.
Aunque las arquitecturas de aprendizaje automático que utilizan las Nanonets son independientes de los documentos, la startup apunta al espacio de servicios financieros porque entre el 50% y el 55% de sus clientes provienen de ese dominio. Ha ofrecido una variedad de integraciones para optimizar las operaciones financieras. Sin embargo, la compañía se está expandiendo gradualmente a “procesos más adyacentes” y también ha comenzado a atender a clientes en los sectores de atención médica y fabricación, dijo Juvatkar.
Nanonets no está solo en el mercado global de automatización del flujo de trabajo basado en IA. El mercado está repleto de plataformas tradicionales de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), así como de nuevas empresas, como Rossum AI e Hyperscience. Empresas más grandes como UiPath también ofrecen automatización del flujo de trabajo, pero con datos estructurados. Aún así, Juvatkar dijo que Nanonets se enfrenta a la competencia al ofrecer una tasa récord de procesamiento directo del 90%: el porcentaje de datos procesados sin intervención manual.
“Conseguimos acuerdos principalmente gracias a la precisión, la experiencia del usuario y la calidad de nuestras integraciones”, dijo.
Nanonets ofrece sus soluciones en tres niveles de precios diferentes: Starter, Pro y Enterprise. De estos niveles, dijo Juvatkar a TechCrunch, Pro y Enterprise son los que contribuyen más significativamente a los ingresos recurrentes anuales de la startup, con una división equitativa. La startup también ofrece herramientas para convertir archivos PDF a hojas de cálculo de Excel, CSV, JSON, XML y texto, imagen a texto e imagen a Excel. Estos convertidores han ayudado a captar la atención de las empresas que requieren automatización y han llegado a más del 34% de las empresas globales Fortune 500 en los últimos dos años, afirmó la compañía. Además, la startup ha ampliado su base de usuarios cuatro veces durante los 12 meses anteriores y actualmente cuenta con más de 10.000 clientes en todo el mundo.
Las nanoredes tienen usuarios en todo el mundo, pero Estados Unidos representa alrededor del 40% de sus ingresos, seguido de Europa, que contribuye entre el 30% y el 35%, dijo Juvatkar.
Juvatkar dijo a TechCrunch, sin revelar las cifras, que desde la ronda de 2022, los ingresos de Nanonets han aumentado constantemente tres veces al año. La startup también pretende ampliar sus ingresos entre 2 y 3 veces este año.
El crecimiento constante de los ingresos es una de las razones por las que los inversores han estado invirtiendo en nuevas empresas de IA a pesar de la desaceleración de los mercados globales. La financiación para nuevas empresas de IA se disparó a 21.000 millones de dólares en 2023 desde 10.000 millones de dólares en 2022, mientras que el número de acuerdos se redujo de 61 a 399 el año pasado, según Tracxn. Las nuevas empresas de IA en EE. UU. reciben la mayor cantidad de inversiones, seguidas por empresas de China, Reino Unido, Israel e India.
“Estamos encantados de asociarnos con Nanonets en su misión de revolucionar las operaciones administrativas con IA. Sarthak y su equipo se han dedicado a llegar al fondo de los problemas de los clientes y han creado una solución poderosa que automatiza completamente los procesos comerciales de un extremo a otro. Nanonets se destacó por su plataforma integral y su capacidad de procesamiento directo (STP): estas cualidades distinguen a Nanonets en el campo de la automatización y ya han demostrado su impacto positivo para los clientes”, dijo Abhinav Chaturvedi, socio de Accel. en una declaración preparada.