A TESS AI – uma startup brasileira que faz diferentes modelos de GenAI conversarem entre si para criar agentes que ajudam empresas – acaba de ser avaliada em R$ 200 milhões em sua primeira rodada institucional.
A captação seed de R$ 25 milhões foi liderada pela Hi Ventures, a gestora mexicana de Federico Antoni e Jimena Pardo que foca em startups da América Latina.
Também teve a participação da DYDX Capital – uma gestora americana fundada pelo ex-CPO da Salesforce, Ryan Nichols – e da também americana Honeystone.
A TESS AI foi fundada por Ricardo Barros – que pesquisa inteligência artificial há mais de 20 anos e já fundou outra startup na área – e Renato Ferreira, um ex-managing partner da AGGIR Ventures, uma gestora de venture capital focada em saúde.
A TESS AI criou uma arquitetura que se conecta com 270 large language models de GenAI – incluindo o ChatGPT, Claude e Gemini – permitindo que esses LLMs conversem entre si para encontrar a melhor solução possível para cada prompt, criando novos agentes para executar tarefas para as empresas.
“Quando um usuário faz um prompt, a tarefa é dividida entre todos esses modelos, que podem ter 100, 200 conversas entre eles até chegar num resultado final,” Ricardo, o fundador e CEO, disse ao Brazil Journal.
“O que nossa tecnologia faz é a orquestração entre esses vários modelos. Ter um ambiente onde todas as AIs possam trocar entre elas potencializa muito a genialidade dessa tecnologia.”
A TESS AI atende empresas como Reserva, Petz, Odontoprev, Grupo Salta e Hypera.
Tipicamente, a plataforma é contratada pelo gerente de uma área específica que já tem familiaridade com AI e começa a implementar a plataforma para automatizar parte das tarefas operacionais de sua área. Com o tempo, outras áreas daquele cliente passam a conhecer a ferramenta e também começam a usá-la.
A TESS AI cobra uma assinatura mensal que dá direito a créditos que podem ser usados na plataforma fazendo perguntas e criando agentes para executar tarefas. Sua receita vem de uma margem de 20% em cima do valor que ela paga aos LLMs por cada requisição.
A startup fez um run rate de US$ 3 milhões no mês passado e já tem mais de 16 mil clientes pagantes usando a ferramenta. A projeção é passar dos 20 mil já nos próximos meses.
Um exemplo de uso é o da Reserva, a marca da Azzas 2154, que usou a plataforma para criar um agente de AI que automatiza a criação de fotos dos produtos vendidos pela empresa. O agente cria as fotos com manequim e as sobe no Google Drive, deixando tudo pronto para fazer o upload das imagens no site.
“Para criar este agente tudo começa no chat da TESS. O usuário começa a conversar com o chat e quando a ideia fica clara ele entra no Agent Studio, onde vai criar o agente dele, definindo as regras, escolhendo os modelos que quer usar, e instruindo o agente sobre a função que ele vai executar,” disse Renato, o outro fundador.
A TESS AI opera de forma parecida com a Manus, a empresa chinesa sediada em Cingapura que foi comprada por US$ 2 bilhões pela Meta em dezembro.
Mas diferente da TESS, a Manus AI se conecta a um número menor de LLMs (principalmente o Claude, Qwen, ChatGPT e Gemini) e é mais focada no usuário B2C, e não nas empresas.
Outro diferencial da TESS é que ela desenvolveu um marketplace que permite às pessoas monetizar os agentes de AI que criaram — vendendo aquele agente para outros usuários que não queiram ter o trabalho de desenvolver um agente para aquela função.
“O usuário que comprar aquele agente vai ‘cloná-lo’ e poder usá-lo em sua empresa,” disse o fundador.
Com os recursos da rodada, os fundadores pretendem iniciar uma expansão internacional do negócio. Renato e Ricardo estão de mudança para a Bay Area, em São Francisco, e querem centrar os esforços de expansão da startup principalmente nos EUA.
Renato acredita que os agentes de AI da TESS não devem substituir os seres humanos, já que eles sempre vão precisar de monitoramento.
“Se você deixar os agentes sem monitorar, uma hora vai ficar algo errado rodando no automático sem perceber. A AI é uma grande ferramenta, mas ela precisa do ser humano como maestro, coordenando o trabalho enquanto ela executa,” disse ele. “Quem sofre quando a gente entra nas empresas são os softwares. Em média, substituímos uns 4 a 5 softwares diferentes quando uma empresa começa a usar nossa plataforma.”
