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Thread AI asegura $20 millones para revolucionar los flujos de trabajo de IA empresarial con plataforma componible

Thread AI ha recaudado $20 millones en financiación Serie A para expandir su plataforma de IA componible, Lemma, que permite a las empresas diseñar, implementar y escalar flujos de trabajo personalizados impulsados por IA de manera eficiente y segura.

Thread AI asegura $20 millones para revolucionar los flujos de trabajo de IA empresarial con plataforma componible

En el mundo de la tecnología empresarial en rápida evolución, la adaptabilidad lo es todo. Thread AI, una estrella en ascenso en el panorama de la automatización, acaba de asegurar $20 millones en financiación Serie A para acelerar la adopción de su plataforma de IA componible, Lemma. Este hito representa un salto significativo para las organizaciones que buscan aprovechar el poder de la inteligencia artificial sin los problemas de aplicaciones rígidas y preconstruidas o el costo de desarrollar soluciones personalizadas desde cero.

Imagina un mundo donde las empresas puedan diseñar, implementar y escalar flujos de trabajo impulsados por IA tan fácilmente como unir bloques de construcción. Esa es la promesa de Lemma. En lugar de obligar a las compañías a adaptar sus procesos únicos a un software de talla única, Lemma les permite crear flujos de trabajo personalizados que evolucionan con sus necesidades. Ya sea automatizando la supervisión de cumplimiento, optimizando cadenas de suministro o detectando fraudes, las empresas ahora pueden conectar modelos de IA, datos y automatización de maneras que tengan sentido para sus operaciones.

Lo que distingue a Lemma es su flexibilidad y escalabilidad. Los primeros usuarios ya han ampliado sus implementaciones de IA en al menos un 250%, lo que demuestra la capacidad de la plataforma para crecer junto con las demandas del negocio. Lemma soporta modelos de IA, APIs y aplicaciones ilimitadas dentro de un entorno unificado. Esto significa que las organizaciones pueden prototipar y desplegar rápidamente nuevos flujos de trabajo y agentes de IA, sin inversiones masivas en infraestructura.

La seguridad y la gobernanza están en el corazón del diseño de Lemma. En una era donde las empresas manejan más de 100 productos de software y enfrentan crecientes preocupaciones sobre la privacidad de los datos, Thread AI asegura que las organizaciones mantengan control total y visibilidad sobre sus datos. Las actualizaciones sin interrupciones de modelos de IA y las robustas funciones de observabilidad permiten que las empresas innoven con confianza, sabiendo que sus operaciones permanecen seguras y en cumplimiento.

La visión detrás de Thread AI proviene de las cofundadoras Angela McNeal y Mayada Gonimah, ambas veteranas de los equipos de producto e ingeniería de IA de Palantir. Su experiencia en la construcción de soluciones empresariales de nivel corporativo es evidente en la arquitectura de Lemma, que equilibra la adaptabilidad con las rigurosas demandas de grandes organizaciones.

Para las empresas que buscan mantenerse a la vanguardia en la carrera digital, el mensaje es claro: las plataformas de IA componible como Lemma son el futuro. Al permitir una automatización segura, escalable y personalizable, Thread AI está ayudando a las empresas a desbloquear nuevos niveles de eficiencia e innovación.

Puntos clave:

  • Thread AI recaudó $20 millones para expandir su plataforma de IA componible, Lemma.
  • Lemma permite a las empresas diseñar, implementar y escalar flujos de trabajo personalizados de IA sin grandes inversiones en infraestructura.
  • La plataforma soporta modelos de IA, APIs y aplicaciones ilimitadas, garantizando flexibilidad y escalabilidad.
  • La seguridad, gobernanza y actualizaciones sin interrupciones son características centrales, abordando las preocupaciones empresariales sobre privacidad y cumplimiento de datos.
  • Fundada por exlíderes de Palantir, Thread AI está lista para transformar la forma en que las organizaciones abordan la automatización impulsada por IA.
Artículo usado como inspiración