Dili, egy kifejezetten az új amerikai infrastruktúra-projektek megfelelőségére fókuszáló AI-startup, csütörtökön bejelentette, hogy 15 millió dollárt vont be Series A körben. Ez a tőke a korábbi 6,7 millió dolláros seedkörrel együtt a vállalat összesen 21,7 millió dollárra növelt finanszírozását jelenti. A Series A kört a Khosla Ventures vezette; részt vett még az Allianz, a Rebel Fund, Darren Bechtel a Brick and Mortar Ventures-től, valamint Garry Tan a Y Combinator-tól. Dili korábban a Y Combinator 2023-as nyári programjának volt a tagja.
Miért fontos a probléma?
Az AI térnyerésével és a zöldenergia- és adatközpont-építések megugrásával rengeteg új építési és energiainfrastruktúra-projekt indul – és ezek a projektek sokszor összetett szabályozási környezetbe esnek. Dili célja, hogy ezeknél a beruházásoknál megkönnyítse a megfelelés ellenőrzését és dokumentálását.
A vállalat társalapító-vezérigazgatója, Anand Chaturvedi példaként említette a Davis–Bacon szabályokat, amelyek alapján a Munkaügyi Minisztérium meghatározhatja az egyes munkákra vonatkozó „uralkodó” béreket. Emellett külön szabályok (prevailing wage és apprenticeship szabályok, röviden PWA) érvényesülnek az IRA (Inflation Reduction Act) által finanszírozott tisztaenergia-projekteknél, és további OSHA- vagy EPA-előírások is befolyásolhatják a megfelelést a munka jellegétől függően. Ezek az előírások gyakran átfedik egymást, és egy kis hiba is jelentős pénzbírságokhoz vezethet: „A nem-megfelelés milliós nagyságrendű bírságokat eredményezhet ezeknél a projekteknél,” mondta Chaturvedi.
Milyen megközelítést használ a Dili?
A Dili hibrid architektúrát alkalmaz annak érdekében, hogy elkerülje a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) esetleges pontatlanságait a végső megfelelőségi döntésekben. A modern AI-modelleket a vállalat elsősorban az adatrétegben használja: ezek a modellek képesek strukturálatlan dokumentumokat — például belső céges dokumentumokat, beszállítói fájlokat, ERP- és bérszámfejtési adatokat — strukturált adattá alakítani. A kinyert struktúrált adatra aztán determinisztikus, szabályalapú rendszer alkalmazandó, amely a komplex, de relatíve statikus megfelelőségi előírások szerint osztályoz és ellenőriz.
Ha a rendszer jól működik, egy korábban egy napig tartó ellenőrzési feladat most percek alatt lefuthat. „Képzelje el, hogy képesek vagyunk átolvasni egy cég teljes belső dokumentációjának, az összes beszállítói dokumentumnak, az ERP-információknak és a bérszámfejtési rendszerek adatainak kontextusát, majd kinyerni a kifejezetten a jelentéshez vagy megfeleléshez szükséges adatokat” – fogalmazott Chaturvedi.
Piaci használat és üzleti modell
A cég szerint a szoftver már élesben működik: Chaturvedi elmondása szerint a Dili megoldását mintegy 700 projektnél alkalmazzák, a gyártóüzemektől kezdve az adatközpontokig. A projektek körülbelül fele belső szoftverként használja a terméket, míg a másik fele teljesen kiszervezi a megfelelés-ellenőrzési folyamatot a Dilinek vállalkozói modellben.
Bár Dili mindkét típusú szerződési formát képes kiszolgálni, Chaturvedi úgy véli, hogy az iparág előbb-utóbb elmozdul a szoftoralapú megoldások felé: „A szoftver és az AI elkezdi majd felváltani számos szakmai szolgáltatási munkafolyamatot, így egyre több cég hozza ezeket be házon belül” – mondta. Hozzátette, hogy érdekes lesz nyomon követni, hogyan alakul a piac és a vevői igények változása az AI fejlődésével.
Összefoglalás
A Dili 21,7 millió dollárnyi tőkével folytatja azon munkáját, hogy AI-alapú adatkinyeréssel és szabályalapú ellenőrzéssel segítsen leküzdeni az infrastruktúra-építéseknél felmerülő, gyakran egymásra rétegződő megfelelőségi kihívásokat. A cég megoldása jelenleg több száz projektnél fut, és egyszerre kínál szoftveres eszközt és teljes megfelelőségi szolgáltatást a piaci igények függvényében.
