Trajectory levanta US$ 45 mi para tornar pós-treinamento de IA acessível a não-técnicos

Modelos como os da OpenAI e da Anthropic são poderosos, mas têm um calo: não aprendem com os próprios erros depois de prontos. Empresas que precisam adaptá-los a áreas específicas, como direito e finanças, costumam contratar times de pesquisa ou pagar consultorias especializadas, os chamados forward-deployed engineers (FDEs), que custam caro e são disputados a peso de ouro.

Uma startup americana de 18 funcionários quer cortar esse caminho. A Trajectory , fundada há cerca de um ano por três ex-alunos de Stanford com passagem por Google DeepMind e Apple, acaba de anunciar um aporte de US$ 45 milhões (cerca de R$ 244 milhões) em Série A, numa avaliação de US$ 300 milhões (cerca de R$ 1,6 bilhão) (cerca de R$ 1,6 bilhão). A rodada foi liderada pela Sequoia, com a participação de Nvidia, Bessemer Venture Partners e Bain Capital Ventures.

A promessa da Trajectory é simples de entender: deixar que advogados, médicos, analistas financeiros e outros especialistas refinem modelos de IA eles mesmos, sem ter que escrever uma linha de código.

O problema que a Trajectory quer resolver

Modelos de IA de uso geral são treinados em datasets enormes e sabem um pouco de tudo. Na prática, porém, um hospital não quer um modelo de IA que saiba fazer piadas, quer um que entenda laudos de tomografia. Um escritório de advocacia quer um modelo craque em contratos de fusão, não em poesia.

O ajuste fino (fine-tuning) tradicional resolve isso, mas exige mão de obra que a maioria das empresas não tem. “É como contratar um PhD brilhante que começa num emprego novo toda semana”, disse Ronak Malde, cofundador da Trajectory, ao TechCrunch. “O que a economia valoriza é quem trabalhou na mesma função por 30 anos.”

Como funciona o continual learning da startup

A abordagem da Trajectory se apoia no que chama de continual learning (aprendizado contínuo). A plataforma se conecta aos sistemas que a empresa já usa e coleta feedback sobre como o modelo está se saindo em tarefas reais. Com base nisso, ela retreina o modelo automaticamente para melhorar naquela função específica.

Na prática, um advogado pode revisar contratos com a ajuda de um modelo de código aberto e, aos poucos, o sistema vai aprendendo a identificar cláusulas de risco do jeito que aquele escritório gosta. O especialista decide “o que é bom para a organização e transforma isso em melhorias para o modelo”, explicou Malde.

A empresa está disponibilizando a plataforma de pós-treinamento publicamente a partir de agora.

Quem já está usando e quem compete com a Trajectory

A startup já tem clientes de peso. A Harvey (IA para escritórios de advocacia) e a Rogo (análise financeira) usam a plataforma para pós-treinar modelos de código aberto, ajudando-os a funcionar como advogados ou analistas experientes a partir de tarefas anteriores, como revisar um tipo específico de contrato ou avaliar uma empresa com uma metodologia definida. Também estão na lista Decagon, Mercor e a própria Nvidia.

O mercado de automação de pós-treinamento está esquentando. A Trajectory considera concorrentes diretos a Thinking Machines Lab, fundada pela ex-CTO da OpenAI Mira Murati (dona da plataforma de fine-tuning Tinker), a Applied Compute (avaliada em US$ 3,25 bilhões (cerca de R$ 17,6 bilhões) no mês passado) e a Prime Intellect, que ajuda empresas a construir seus próprios agentes de IA.

A aposta da Trajectory para se destacar é o time. Malde foi um dos pesquisadores que o Google DeepMind trouxe da Windsurf. O cofundador Michael Elabd também passou pelo DeepMind, e Arjun Karanam trabalhou em modelos foundation generativos na Apple. A startup também recrutou pesquisadores e designers da OpenAI, Stripe e Netflix.

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A rodada de US$ 45 milhões (cerca de R$ 244 milhões) é um sinal de que investidores de peso estão de olho em quem consegue baixar a barreira técnica da IA especializada. Agora que a plataforma está aberta ao público, o teste de fogo será mostrar que advogados, médicos e outros profissionais de fato conseguem refinar modelos sozinhos, sem uma linha de código no meio do caminho.

Valores em reais convertidos pela cotação de fechamento do Banco Central de 30/10/2026 (US$ 1 = R$ 5,42). Conversão direta, sem impostos nem taxas de importação.

Fonte: TechCrunch