A DataRobot levantou US$ 100 milhões em fundos Série D, elevando seu financiamento total para US$ 225 milhões. A rodada foi liderada pela Meritech e a Sapphire Ventures, com participação da DFJ Growth e mais 16 investidores anteriores, incluindo a NEA, a IA Ventures e a Intel Capital. Rob Ward, da Meritech, e Jai Das, da Sapphire Ventures, ingressaram ao Conselho de Administração.

A DataRobot foi fundada em 2012 por experientes cientistas de dados, muito antes do atual ressurgimento da IA. Sua missão era desenvolver tecnologia para automatizar o processo de construção e operacionalização de modelos de aprendizagem de máquina. Nos últimos quatro anos, a DataRobot tem colocado essa tecnologia à disposição de empresas em diferentes setores e localizações geográficas, independentemente do tamanho e do nível de maturidade em IA.

A empresa usará o novo financiamento para atender à demanda por sua abordagem comprovada de automatização de iniciativas de ciência de dados, bem como para expandir seu portfólio de produtos. Os fundos também apoiarão a expansão contínua das operações globais da empresa e o desenvolvimento de sua oferta de serviços.

“Ao longo dos últimos quatro anos, trabalhamos em milhares de casos de uso com milhares de empresas em todos os setores e regiões do mundo, processando mais de meio bilhão de conjuntos de dados exclusivos”, disse Jeremy Achin, CEO e cofundador da DataRobot. “Munidos dessa ampla experiência prática, aprimoramos continuamente nossa plataforma e a experiência geral do cliente e esperamos alavancar esse investimento para levar nossa tecnologia ao restante das empresas do mundo”.

Desde a redução de custos até a descoberta de novas oportunidades de receita e a identificação de ameaças, a tecnologia automatizada de aprendizagem de máquina da DataRobot transforma empresas de todos os tamanhos em empresas orientadas à IA. Os clientes da DataRobot construíram mais de um bilhão de modelos em sua plataforma automatizada de Machine Learning, e algumas das maiores empresas do mundo estão usando essa tecnologia para acelerar e redimensionar o sucesso da IA.

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