Freehand raccoglie 75 milioni di dollari per mettere gli agenti AI a capo della spesa nella catena di approvvigionamento

      La startup, i cui agenti negoziano e pagano per l'approvvigionamento di aziende come Unilever e Pfizer, scommette che le imprese vogliano software che agisca, non software che suggerisca.

      Freehand, una startup i cui agenti AI si occupano del lavoro noioso di gestire quanto spendono le grandi aziende nelle loro catene di approvvigionamento, ha raccolto 75 milioni di dollari.

      Il round è co-guidato da Battery Ventures e NewRoad Capital Partners, con la partecipazione di Nexus Venture Partners e PSP Growth, il fondo gestito dall'ex Segretario al Commercio degli Stati Uniti Penny Pritzker.

      L'azienda si colloca in un settore che si sta riempiendo rapidamente. La sua proposta, che le imprese vogliono software che agisca piuttosto che semplicemente consigliare, è la stessa alla base di una serie di startup agentiche, tra cui Pivot, che ha raccolto 40 milioni di dollari per un sistema di approvvigionamento AI destinato allo stesso back office aziendale.

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      L'obiettivo di Freehand è la fattura. I suoi agenti leggono contratti, negoziano tariffe con i fornitori, individuano le fatturazioni eccessive, elaborano pagamenti e riconciliano i risultati all'interno dei sistemi ERP di un'azienda, un lavoro che tradizionalmente si basava su software legacy e grandi team di personale esternalizzato.

      La lista dei clienti è la principale rivendicazione. Freehand afferma che i suoi agenti sono impiegati presso Meta, Unilever, Johnson & Johnson, Pfizer, Dunkin' e Cardinal Health, un roster insolitamente prestigioso per un'azienda emersa dalla stealth solo a febbraio.

      Uno di quei clienti ha rilasciato una dichiarazione. “Freehand segna uno dei primi dispiegamenti agentici su larga scala presso Unilever,” ha detto Matt Algar, vicepresidente globale della catena di approvvigionamento del gruppo beni di consumo, descrivendo un cambiamento “da software che assiste a software che gestisce la nostra catena di approvvigionamento.”

      I numeri che Freehand attribuisce a quei dispiegamenti sono i suoi. Afferma che i clienti iniziali hanno recuperato dal 5 al 10% della spesa in categorie complesse, completato flussi di lavoro cinque-sette volte più velocemente e accorciato i cicli di approvvigionamento a pagamento di oltre il 70%, cifre che non sono state verificate in modo indipendente.

      La proposta macro riguarda il tempismo. Tariffe, tasse e politiche di immigrazione più rigide stanno mettendo a dura prova il modello di esternalizzazione che ha gestito le catene di approvvigionamento aziendali per tre decenni, e Freehand sostiene che la stessa pressione è ciò che rende il software autonomo attraente ora, in un momento in cui anche i governi, Dubai tra questi, stanno spingendo per l'adozione agentica.

      Il mercato che sta inseguendo è enorme sulla carta. Le aziende americane spendono più di 20 trilioni di dollari all'anno per i materiali, la logistica, i data center e i servizi dietro l'economia, secondo il Bureau of Economic Analysis, mentre la stima di Freehand è che le imprese spendano 16 miliardi di dollari all'anno per il software della catena di approvvigionamento e ulteriori 348 miliardi per le persone che fanno ciò che quel software non può.

      “Abbiamo costruito Freehand per colmare quel divario, con agenti AI che decidono, agiscono e si assumono la responsabilità dei risultati,” ha detto Nitin Jayakrishnan, co-fondatore e amministratore delegato, che in precedenza ha fondato l'azienda di logistica aziendale Pando.

      La rivendicazione tecnica sottostante è una struttura dati. La proprietà intellettuale fondamentale di Freehand è ciò che chiama un Category Context Graph, un registro continuo di ogni decisione, transazione ed eccezione in una categoria di spesa che unisce i segnali non strutturati nelle email e nei documenti ai dati strutturati nei sistemi aziendali.

      L'idea è che il contesto, non il modello, sia il fossato. Il co-fondatore Abhijeet Manohar mette in evidenza la distinzione in modo diretto, affermando che “la differenza tra un agente che agisce e un chatbot che suggerisce è il contesto,” e ogni agente che Freehand impiega è destinato ad arricchire il grafo per il successivo.

      Il piano è quello di espandersi da lì. Dopo aver iniziato con il compito ristretto di controllare e pagare le fatture, Freehand afferma di intendere espandersi attraverso i processi della catena di approvvigionamento e le categorie di spesa fino a diventare, con le proprie parole, parte dell'infrastruttura che gestisce le catene di approvvigionamento globali.

      Battery Ventures, il cui partner generale Dharmesh Thakker si unisce al consiglio, è stata attiva in questo angolo del software aziendale, avendo anche sostenuto la startup di approvvigionamento Levelpath.