Dili capta US$ 21,7 milhões para levar conformidade de IA ao boom de infraestrutura

Nós já sabemos que fazer a IA funcionar significará colocar em operação muitos novos data centers e muita infraestrutura de energia. Mas todos esses projetos de infraestrutura também podem precisar de uma ajuda da IA.

Na quinta-feira, uma nova empresa de conformidade em IA chamada Dili, que tem como foco direto a nova safra de projetos de infraestrutura dos EUA, disse ter captado US$ 15 milhões em uma rodada de financiamento da Série A. A rodada vem logo após uma rodada semente de US$ 6,7 milhões, elevando o capital total captado pela empresa para US$ 21,7 milhões.

A Série A foi liderada pela Khosla Ventures, com a participação da Allianz, Rebel Fund, Darren Bechtel (da Brick and Mortar Ventures) e Garry Tan (da Y Combinator). A Dili fez parte anteriormente da turma do Verão de 2023 da Y Combinator.

"IA para conformidade" já é um argumento de vendas comum entre as startups, mas a Dili foca no emaranhado único de regras relativas a projetos de construção, particularmente aqueles que recebem algum tipo de financiamento federal.

Quando solicitado a dar um exemplo, o cofundador e CEO da Dili, Anand Chaturvedi, apontou para as regras de Davis-Bacon, que permitem que o Departamento do Trabalho estabeleça salários correntes para determinados projetos. Um conjunto separado de regras de salários correntes e aprendizagem (ou regras PWA) se aplica a projetos de energia limpa financiados sob a IRA, com várias outras regras da OSHA ou da EPA em vigor, dependendo da natureza do trabalho.

Trata-se de um conjunto complexo de requisitos sobrepostos, e até mesmo pequenos erros podem custar caro. "A não conformidade pode resultar em milhões de dólares em multas para esses projetos", explica Chaturvedi. "Portanto, é realmente poderoso poder verificar todas as informações à medida que elas chegam, em vez de apenas fazer uma amostragem de dados."

Diante de riscos tão altos, a confiabilidade é uma preocupação central, mas Chaturvedi acredita que a arquitetura da Dili evitará que qualquer imprecisão baseada em LLM acabe entrando no produto final. Os modelos de IA contemporâneos são usados apenas na camada de dados da empresa, que é o mecanismo para pegar documentos não estruturados e traduzi-los em dados estruturados. A partir daí, um sistema determinístico classifica os dados de acordo com as regras de conformidade complexas, porém estáticas. Quando funciona corretamente, uma tarefa que costumava levar um dia inteiro de trabalho agora pode ser concluída em poucos minutos.

“Imagine poder ler em todo o contexto dos documentos internos de uma empresa, todos os documentos de seus fornecedores, todas as informações de seus sistemas ERP, todas as informações de seus sistemas de folha de pagamento e, em seguida, extrair os dados de que você precisa especificamente, você sabe, para relatórios ou conformidade”, explicou Chaturvedi.

A Dili já está fazendo esse sistema funcionar na prática. Chaturvedi diz que o software já está sendo usado em "cerca de 700 projetos", variando de instalações de fabricação a data centers. 

Notavelmente, Chaturvedi diz que cerca de metade dos projetos está usando a Dili como uma ferramenta de software interna, enquanto a outra metade terceiriza todo o processo de conformidade para a empresa em um modelo de prestação de serviços. A Dili é capaz de lidar com ambos os tipos de contrato, embora Chaturvedi preveja que a indústria migrará mais para o modelo de software nos próximos anos.

“O software e a IA começarão a consumir grande parte desses fluxos de trabalho de serviços profissionais, então acho que mais e mais pessoas começarão a trazê-los para dentro de casa”, diz Chaturvedi. “A coisa interessante será como o mercado em si evoluirá e para onde irão as necessidades dos clientes à medida que a IA se desenvolver.”