Trajectory capta US$ 45 milhões para pós-treinamento de IA
A Trajectory captou US$ 45 milhões em rodada Série A liderada pela Sequoia e disponibilizou sua plataforma de pós-treinamento de IA para o público.
Resumo rápido
- A Trajectory captou US$ 45 milhões em uma rodada de investimentos Série A liderada pela Sequoia, atingindo a avaliação de US$ 300 milhões.
- A empresa disponibilizou publicamente sua plataforma que permite a especialistas sem conhecimento técnico pós-treinar modelos de código aberto.
- Clientes como Harvey, Rogo, Decagon, Mercor e Nvidia já usam a ferramenta para coletar feedback e readequar sistemas.
Entenda o contexto
O pós-treinamento consiste no ajuste de modelos genéricos de inteligência artificial para realizar tarefas especializadas em áreas profissionais específicas. A proposta da Trajectory é automatizar a readequação de modelos de código aberto a partir do feedback contínuo coletado durante o uso dos sistemas.
A startup Trajectory anunciou em 2 de novembro de 2026 que captou US$ 45 milhões em uma rodada de investimentos Série A. O aporte foi liderado pelo fundo Sequoia, com a participação de Nvidia, Bessemer Venture Partners e Bain Capital Ventures. A captação avaliou a empresa de 18 funcionários em US$ 300 milhões. Com o anúncio, a startup passou a disponibilizar publicamente sua plataforma de pós-treinamento de inteligência artificial, segundo reportagem do TechCrunch.
Como funciona o pós-treinamento da Trajectory?
Modelos de inteligência artificial atuais, sejam desenvolvidos por empresas como OpenAI e Anthropic ou construídos sobre alternativas de código aberto, possuem a limitação de não aprender com os próprios erros sem a realização de treinamentos adicionais. O método tradicional de adaptação de modelos genéricos para setores especializados, como advocacia e finanças, exige a contratação de equipes internas de pesquisa ou consultores conhecidos como engenheiros de implantação (FDEs).
A Trajectory busca automatizar essa etapa por meio do aprendizado contínuo. As empresas que adotam a plataforma conectam a ferramenta aos seus aplicativos que operam com modelos de código aberto. O sistema coleta feedback sobre o desempenho do modelo durante a execução de tarefas e utiliza os dados registrados para readequá-lo com o tempo.
De acordo com o cofundador Ronak Malde, essa abordagem permite que advogados, médicos e outros especialistas ajustem os modelos quase de forma automática, sem depender de conhecimentos técnicos avançados em programação ou pesquisa.
Quem são os clientes e concorrentes apontados pela empresa?
Organizações como Harvey e Rogo utilizam a solução da Trajectory para pós-treinar modelos de código aberto em tarefas como revisão de contratos jurídicos e avaliação financeira de empresas com metodologias específicas. Outros clientes informados pela startup incluem Decagon, Mercor e a própria Nvidia.
Fundada há cerca de um ano por três ex-colegas da Universidade de Stanford com passagens por Google DeepMind e Apple, a empresa cita como concorrentes diretas as startups Thinking Machines Lab (fundada pela ex-CTO da OpenAI, Mira Murati, e criadora da plataforma Tinker), Applied Compute (avaliada em US$ 3,25 bilhões no mês passado) e Prime Intellect, que auxilia no treinamento de agentes de inteligência artificial.
Quais são as ressalvas de segurança apresentadas?
O cofundador Michael Elabd alega que o modelo de aprendizado contínuo da Trajectory difere do autoaperfeiçoamento recursivo (RSI) por manter humanos envolvidos no processo de treinamento. Segundo o executivo, o envolvimento humano torna a abordagem mais segura, reduzindo a possibilidade de resultados indesejados ou perigosos que poderiam decorrer do aperfeiçoamento autônomo de sistemas.
Referências
- Reportagem consultada: TechCrunch — IA
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