Ema גייסה 77 מיליון דולר כדי להחליף את תוכנות ה-SaaS
Ema, סטארטאפ שפיתח ״עובדי AI״ שמבצעים תהליכים עסקיים מורכבים, גייסה 77 מיליון דולר בסבב B. החברה טוענת שכבר מאפשרת ללקוחות להפחית את התלות בפתרונות SaaS גדולים — והכנסותיה גדלו פי 50 בשנתיים האחרונות. בין הלקוחות: Google, Microsoft, Wipro ו-Hitachi.
אם אתם עובדים בארגון גדול, כנראה שכבר נתקלתם בזה: עוד ועוד חברות עוברות מפיילוטים ב-AI לייצור אמיתי — ו-Ema, סטארטאפ שמשתמש בצוותים של סוכני AI כדי לבצע תהליכים עסקיים מורכבים, מראה שהמגמה הזו יכולה לאיים ישירות על תעשיית ה-SaaS המסורתית.
החברה גייסה 77 מיליון דולר בסבב B, שאותו הובילה קרן Creaegis מבנגלור. משקיעים קיימים — Accel, Section 32 ו-Prosus — הגדילו את חלקם בסבב. המימון מביא את סך הגיוסים של Ema ל-140 מיליון דולר, והשווי שלה גדל ביותר מפי ארבעה לעומת סבב 2024 (החברה לא חושפת את השווי הנוכחי).
מה Ema בעצם עושה?
החברה, שהוקמה ב-2023 על ידי Surojit Chatterjee (לשעבר בכיר ב-Google וב-Coinbase) ו-Souvik Sen (לשעבר ב-Okta), פיתחה מה שהיא מכנה ״עובדי AI״ — מערכות שמתאמות בין סוכנים מרובים כדי לבצע תהליכים עסקיים קצה לקצה, ולא רק לענות על שאלות. בניגוד לצ׳אטבוטים של GenAI, העובדים האלה מתכננים, מבצעים ובודקים את העבודה שלהם, ומתריעים בפני בני אדם כאשר נדרש אישור על פעולות רגישות.
המערכת עובדת על הפלטפורמות הקיימות של הלקוחות — HR, IT וכספים — ו-Chatterjee טוען שהיא כבר מאפשרת ללקוחות להפחית ואף לבטל את התלות שלהם בפתרונות SaaS גדולים. ״הרבה מהלקוחות שלנו כבר בדרך להחליף אפליקציות SaaS לגמרי, כי הן הופכות בעיקר למסד נתונים״, הוא אמר.
מספרים מרשימים — וגם לקוחות גדולים
המספרים של Ema מרשימים יחסית לסטארטאפ בן שנתיים:
- יותר מ-50 עסקאות ארגוניות פעילות ויותר ממיליון משתמשי קצה ארגוניים
- הכנסות שגדלו פי 50 בשנתיים האחרונות
- הזמנות (bookings) של יותר מ-150 מיליון דולר — כולל עסקאות רב-שנתיות
- שימור לקוחות (net dollar retention) של כ-180%, כלומר לקוחות קיימים מוציאים הרבה יותר עם הזמן
- יותר מ-90% מהלקוחות התרחבו מעבר למקרה השימוש ההתחלתי שלהם
- שולי רווח גולמי של קרוב ל-80%
בין הלקוחות אפשר למצוא שמות כמו Wipro, Hitachi, Google, Microsoft, KPMG, PwC ו-NTT DATA. ב-Wipro, לדוגמה, הוטמע עוזר AI של Ema עבור יותר מ-240 אלף עובדים ב-65 מדינות, שמטפל בכ-2.9 מיליון שאילתות בשנה במאה תהליכים אוטומטיים — מה שהוביל לירידה של 50% במספר קריאות התמיכה. ב-Hitachi עברו מרעיון לייצור מלא תוך פחות מארבעה שבועות, עם שילוב ביותר מ-20 מערכות ארגוניות.
מודל תמחור שונה
אחד הדברים המעניינים ב-Ema הוא מודל התמחור: החברה לא גובה לפי מספר משתמשים (seats) או כמות טוקנים, אלא לפי השלמת משימות ותוצאות עסקיות. זה מודל שמעביר את הסיכון מהלקוח לספק, ויכול להסביר חלק מהצמיחה.
מה יעשו עם הכסף?
הסבב כולו מורכב מהון עצמי בלבד, ללא חוב או עסקאות משניות. הכסף יושקע בעיקר בהרחבת פעילות המכירות והשיווק — אחרי שהחברה הקדישה את שנותיה הראשונות בעיקר לבניית המוצר. ל-Ema קרוב ל-200 עובדים, עם משרדים במאונטיין ויו, בבנגלור, בלונדון ובוונקובר. התוכנית היא להתרחב לשווקים חדשים בשנה הקרובה, במיוחד באסיה-פסיפיק, דרום אמריקה וחלקים מהמזרח התיכון.
מה לגבי מודלי ה-AI הגדולים?
Chatterjee לא מתרגש מהתחרות מול Anthropic, OpenAI ושחקניות אחרות שדוחפות לשוק הארגוני. הוא טוען ש-Ema יכולה להשתמש ביותר מ-150 מודלים, ובהם מודלים מתקדמים ומודלים בקוד פתוח, ושהערך של החברה הוא בשילוב, בתהליכים ובהבנה העסקית — לא במודל עצמו. ״ההתקדמות במודלים מתקדמים מאוד מועילה לנו״, הוא אמר.
בסופו של דבר, מה שמעניין בסיפור של Ema הוא לא רק הסכום שגויס — אלא העובדה שמשקיעים גדולים שמים כסף על ההימור ש-AI יוכל להחליף לא רק עובדים, אלא גם את התוכנות שהם משתמשים בהן. אם ההימור הזה יתברר כנכון, ההשפעה על תעשיית ה-SaaS — ועל חברות השירותים שמסביבה — יכולה להיות הרבה יותר דרמטית מהסכום ש-Ema גייסה.