Стартап стоимостью $1 млрд учит ИИ выполнять вашу работу в офисе

Ключевые моменты

• Prentis, стартап ИИ, запущенный в апреле 2025 года, ведёт переговоры о привлечении $100 млн при оценке в $1 млрд.
• Компания подписала контракты на сумму до $50 млн с клиентами в секторах здравоохранения, производства и розницы.
• В её pitch deck прогнозируется годовой темп выручки в размере $75 млн к III кварталу 2025 года, хотя эти цифры зависят от результатов и не являются признанной выручкой.
• Prentis утверждает, что её модель Hive-32B превосходит GPT-5.4 от OpenAI и Claude Opus 4.6 от Anthropic по двум тестам компьютерного использования, хотя TechCrunch, первым сообщивший об этом, не проверил эти результаты независимо.
• Сооснователями являются Reid Hoffman (сооснователь LinkedIn) и Marc Pincus (основатель Zynga) вместе с CEO Ritankar Das, 31 год.

Четырёхмесячный стартап ИИ хочет сидеть за вашим столом и делать скучные части вашей работы. Prentis, о котором первым сообщил TechCrunch, разрабатывает так называемые модели компьютерного использования — тип ИИ, который может смотреть на экран, нажимать кнопки и заполнять формы так же, как человек, только быстрее и без жалоб.

Что на самом деле делает Prentis?

Компания разрабатывает ИИ-агенты — программное обеспечение, которое самостоятельно выполняет многошаговые задачи в белых воротничковых рабочих процессах. Представьте себе обработку страховой претензии, отслеживание возврата таможенной пошлины или извлечение данных из трёх разных систем без того, чтобы человек копался в документах.

Стартап берёт с клиентов плату, равную 20 процентам от сэкономленных ИИ средств. Нет экономии — нет счёта. Эта модель уже привела к контрактам на сумму до $50 млн с клиентами в сфере управления здравоохранением, производства и розницы одежды, согласно людям, знакомым с переговорами.

В pitch deck прогнозируется годовой темп выручки в размере $75 млн к третьему кварталу этого года. В примечаниях самой компании указывается, что это расчётные цифры на основе контрактных сборов, а не уже полученные деньги, и они зависят от фактического выполнения ИИ.

Кто это создал и откуда берутся деньги?

CEO Ritankar Das, 31 год, окончил UC Berkeley в 18 лет со степенью бакалавра по биоинженерии и химической биологии, получил магистратуру в Оксфорде и бросил аспирантуру по ИИ в Кембридже, чтобы основать Titan — холдинг, создающий ИИ-компании за счёт прибыли от собственных выходов, а не внешних инвесторов.

Другие компании Titan включают Tala Health, поставщика виртуальной медицинской помощи, привлёкшего раунд seed в $100 млн в 2024 году, и Forta Health, стартап аутизм-помощи, привлёкший $55 млн от Insight Partners в том же году.

Хоффман и Пинкус являются сооснователями, хотя оба рассматривают Prentis как побочный проект. Хоффман недавно ушёл из совета директоров Microsoft, чтобы сосредоточиться на Manas AI, стартапе по обнаружению лекарств. Пинкус управляет инвестиционной фирмой Reinvent Capital.

Должны ли офисные работники беспокоиться?

Возможно, но пока нет. Рынок перенасыщен. Anthropic, OpenAI и Thinking Machines Lab Миры Мурати все разрабатывают конкурирующие агенты компьютерного использования. Anthropic купила сиэтлский стартап Vercept в начале этого года специально для ускорения этой работы.

Prentis утверждает, что её модель Hive-32B, 32-миллиардный параметрический ИИ (число примерно указывает на объём информации, изученной моделью), превосходит как GPT-5.4 от OpenAI, так и Claude Opus 4.6 от Anthropic по двум стандартным тестам компьютерного использования. Она также утверждает, что её модель стоит примерно в десять раз дешевле за задачу, чем у этих конкурентов. Ни одно из этих утверждений не было независимо проверено.

Смещение выжившего реально. Prentis работает четыре месяца, её цифры выручки — это прогнозы, и работники, чьи задачи она направлена на автоматизацию, — это те же люди, которым десять лет назад обещали автоматизацию с помощью инструментов автоматизации роботизированных процессов, которые так и не сработали.

Единственный честный вывод: если ваша работа состоит из повторения одних и тех же кликов по одним и тем же программным системам каждый день, следите за развитием. Инструменты становятся достаточно хорошими, чтобы иметь значение. Начните документировать ровно то, что вы делаете и почему, потому что люди, которые глубоко разбираются в рабочем процессе, будут теми, кто управляет ИИ, выполняющим эту работу.