A Pear VC, uma proeminente empresa de capital de risco focada em pré-seed e seed, tem gerido um acelerador há cerca de uma década com cerca de 10 startups em cada turma.
Ao longo dos anos, o pequeno, mas poderoso programa ajudou a lançar inúmeras empresas como a Viz.ai, cuja IA aprovada pelo FDA pode diagnosticar AVCs (e foi avaliada em US$ 1,2 bilhão em 2022), a empresa de gerenciamento de relacionamentos Affinity que levantou uma Série C de US$ 80 milhões com uma avaliação de US$ 620 milhões, de acordo com dados da PitchBook, e a Valar Labs, que usa IA para ajudar médicos a tomar decisões sobre tratamentos de câncer. (Ela fechou uma Série A de US$ 22 milhões em maio.)
Este ano, a Pear decidiu que era hora de aumentar o tamanho de seu acelerador e fornecer mais serviços às empresas, oferecendo ajuda com recrutamento e espaço em seu novo escritório de 30.000 pés quadrados em San Francisco. Daqui para frente, o programa de 14 semanas, agora chamado PearX, será realizado duas vezes por ano. Cada turma consistirá de aproximadamente 20 empresas. O programa maior ainda é um longo caminho do Y Combinator, que aceita centenas de startups anualmente.
Não é apenas o tamanho menor que distingue o PearX do YC. As startups em cada turma geralmente não são reveladas até o dia de demonstração, um evento presencial que contou com a presença de mais de uma centena de sócios gerais de capital de risco, incluindo de grandes empresas como Sequoia, Benchmark e Index Ventures. Enquanto o YC afirma que oferece a cada empresa os mesmos termos padrão, o financiamento que as startups do PearX recebem da empresa pode variar de US$ 250.000 a US$ 2 milhões, dependendo das necessidades e do estágio de desenvolvimento.
O dia de demonstração deste ano, que ocorreu no início deste mês, incluiu 20 empresas, a maioria das quais focadas em IA. Entre elas, aqui estão cinco que se destacaram para nós e para o público presente com abordagens inovadoras para problemas complexos nos negócios.
Neutrino AI
O que faz: identifica a melhor infraestrutura para aplicações de IA multimodal.
Por que se destacou: Empresas de IA querem ter certeza de que estão usando as melhores ferramentas para o trabalho. Descobrir quais LLMs ou pequenos modelos de linguagem são os melhores para cada aplicação pode ser demorado, especialmente porque esses modelos estão constantemente mudando e melhorando.
A Neutrino quer facilitar para as empresas de IA encontrarem a mistura certa de modelos e outros sistemas para usar em suas aplicações. Dessa forma, os desenvolvedores podem trabalhar mais rápido e economizar dinheiro na execução de seus produtos.
Quno AI
O que faz: Automatiza pesquisa de mercado.
Por que se destacou: As marcas gastam milhões a cada ano em pesquisa de mercado. O processo de entrevistar clientes em potencial é demorado. Os agentes da Quno AI podem ligar para os clientes e coletar dados qualitativos e quantitativos. Os resultados podem então ser analisados em tempo real. Um bônus é que a IA pode rapidamente analisar os resultados dessas conversas.
ResiQuant
O que faz: Desenvolve modelos de catástrofe para seguradoras de imóveis.
Por que se destacou: Com desastres naturais em ascensão, as empresas de seguro de propriedade estão lutando para descobrir quais casas estão em maior risco de sofrer danos significativos durante catástrofes. Isso se deve ao fato de que o acesso a informações sobre estruturas residenciais é difícil e caro de obter.
Fundada por dois doutores em engenharia estrutural, a ResiQuant está criando modelos para estimar características de construção e como elas resistirão durante terremotos, furacões e incêndios. A empresa afirma que pode ajudar as seguradoras a avaliar o risco com mais precisão, potencialmente reduzindo os prêmios de seguro para os proprietários considerados de menor risco.
Self Eval
O que faz: Monitora a produção em tempo real e alerta operadores sobre erros.
Por que se destacou: Em janeiro, as portas de um Boeing 737 Max explodiram durante o voo porque quatro parafusos importantes estavam faltando, de acordo com investigadores. Essa situação é apenas um exemplo de alto perfil do que pode dar errado dentro dos sistemas de garantia de qualidade. Mas fabricantes de todos os tipos de produtos têm necessidades semelhantes para detectar produtos defeituosos antes de deixarem a fábrica.
Usando câmeras e IA, a Self Eval espera abordar essas preocupações verificando se as tarefas são concluídas corretamente, sinalizando erros de fabricação em tempo real.
TeachShare
O que faz: Cria planos de aula adaptados às necessidades de cada professor.
Por que se destacou: Software que ajusta a dificuldade com base no conhecimento individual dos alunos está disponível há algum tempo. No entanto, os fundadores da TeachShare argumentam que muitas empresas educacionais ainda oferecem uma abordagem única para o desenvolvimento curricular. Isso força os professores a gastar tempo significativo modificando planos de aula para atender às suas salas de aula específicas. A TeachShare visa ajudar os professores a personalizar o conteúdo diário, garantindo alinhamento com os padrões educacionais.