Startup levanta US$ 9 milhões para criar IA mais confiável e sem alucinações

A startup Probably, fundada por Peter Elias, anunciou a captação de US$ 9 milhões em rodada seed liderada pela renomada gestora Andreessen Horowitz. O objetivo é revolucionar a confiabilidade da inteligência artificial, combatendo as chamadas "alucinações" — erros factuais que persistem mesmo nos modelos de linguagem (LLMs) mais avançados.

Enquanto a indústria busca formas de mitigar esses erros, a Probably aposta em uma abordagem de engenharia que promete 99,99% de precisão, um patamar típico de sistemas determinísticos, mas raro em IA. A solução, segundo Elias, exige repensar premissas básicas do setor.

Como funciona o "mecha suit" de dados

O primeiro produto da Probably é uma ferramenta de ciência de dados que gera respostas rápidas a partir de conjuntos complexos de informações. Cada resultado inclui citação e trilha de auditoria, prática cada vez mais comum em ferramentas de IA.

Para evitar que erros cheguem ao usuário, a empresa desenvolveu um sistema de verificação que Elias chama de "data science mech suit". O processo é duplo:

• O LLM gera uma primeira resposta.
• Um validador determinístico confronta o resultado com os dados originais.
• Respostas incorretas são devolvidas para correção.
• O modelo é treinado especificamente para interagir com esse validador.

"Quanto melhor a engenharia do sistema, mais fraco o modelo pode ser", explica Elias. "Se você refina o contexto o suficiente, o modelo não precisa se esforçar muito para fazer a coisa certa. É um exercício de redução de ambiguidade."

Eficiência e custos reduzidos

Essa abordagem permite que a ferramenta da Probably rode em modelos de IA significativamente menores. Segundo o fundador, a versão atual opera com um modelo "quatro classes mais fraco que os modelos de fronteira", o que viabiliza a execução em hardware local — um computador comum, em vez de data centers.

Isso representa uma redução drástica nos custos de tokens, uma preocupação crescente no mercado, onde empresas reavaliam orçamentos de IA em meio ao aumento de preços dos grandes modelos.

Expansão para outros setores

A visão da Probably não se limita à ciência de dados. Elias afirma que o mesmo motor pode ser estendido para "qualquer caso de uso sensível à precisão", como contabilidade, serviços médicos e auditoria financeira.

"Acho muito interessante que os grandes laboratórios de IA nem tentaram fazer isso", critica Elias. "Eles não são incentivados a isso, porque ganham dinheiro quanto mais o usuário precisa corrigir o modelo."

Contexto do mercado

O anúncio ocorre em um momento de crescente ceticismo sobre a confiabilidade da IA generativa. Grandes empresas como Amazon, Google e Meta enfrentam pressão regulatória e questionamentos sobre a acurácia de seus sistemas, enquanto o custo de operação dos modelos mais avançados continua subindo.

A Probably se posiciona como uma alternativa viável para empresas que precisam de respostas precisas sem depender dos modelos mais caros e complexos do mercado.

O investimento da Andreessen Horowitz sinaliza aposta em uma abordagem que prioriza confiabilidade sobre escala, potencialmente abrindo caminho para uma nova geração de aplicações de IA em setores críticos.