La startup di intelligenza artificiale Sapien ha raccolto un nuovo round di finanziamento guidato da Ali Partovi di Neo a una valutazione di 180 milioni di dollari, mentre l'azienda, fondata due anni fa, va oltre il software di pianificazione finanziaria verso un sistema più ampio per analizzare come le decisioni operative influiscano sui risultati economici di un'azienda. Tra i suoi clienti figurano ora Bayer, Carlex, Cooper Standard, Blink Charging e Westgate Resorts.

L'evoluzione dell'azienda è visibile nel modo in cui i clienti utilizzano la piattaforma. Secondo un prossimo caso di studio esaminato da Fortune, Sapien ha ricostruito un'analisi di redditività esistente per il fornitore automobilistico Carlex e ha scoperto che i fattori che l'azienda aveva identificato come contribuenti per 10 milioni di dollari di EBITDA positivo producevano in realtà un freno da 2 milioni di dollari.

Sapien ha poi individuato un'opportunità aggiuntiva da 1,5 milioni di dollari in un pattern di canale-cliente che il team di Carlex non stava cercando. L'analisi ha richiesto circa 20 minuti.

"Ci sono voluti 20 minuti", ha dichiarato Jason Waltz, vicepresidente di finanza della divisione Aftermarket di Carlex. "Ci sarebbero probabilmente servite due settimane, e probabilmente non saremmo arrivati a quel livello di dettaglio."

Questo tipo di indagine è sempre più al centro dell'attività di Sapien, fondata nel 2024 da Ron Nachum, Pranav Ravella e Arya Grayeli con un round seed di 8,7 milioni di dollari guidato da General Catalyst. L'azienda fa parte di un'onda di startup che applicano grandi modelli linguistici e agenti di intelligenza artificiale al lavoro di finanza aziendale—un territorio a lungo dominato da processi basati su fogli di calcolo e strumenti come Anaplan, Workday Adaptive Planning e Pigment—anche se Sapien si posiziona sull'analisi investigativa piuttosto che sulla pianificazione e reporting.

L'azienda è inoltre cresciuta rapidamente, con il numero di dipendenti quintuplicato nell'ultimo anno, riunendo ricercatori e ingegneri di intelligenza artificiale provenienti da Meta, Google e Palantir accanto a dirigenti e operatori di McKinsey & Company, Blackstone, Barclays e Plaid. Nachum, Ravella e Grayeli si sono conosciuti alle superiori prima di frequentare rispettivamente Harvard, Stanford e l'Università del Texas ad Austin.

Da FP&A alle decisioni operative

Quando Fortune ha parlato per la prima volta con Nachum, che ricopre il ruolo di CEO, due anni fa, Sapien era concentrata sulla FP&A—pianificazione e analisi finanziaria, la funzione finanziaria responsabile di budget, previsioni e spiegazione degli scostamenti tra piani e risultati. Da allora l'azienda si è spostata verso una domanda più ampia: non solo cosa è accaduto ai risultati finanziari di un'azienda, ma quali decisioni operative li hanno causati.

Nachum descrive Sapien come un sistema finanziario e operativo che collega i numeri dei bilanci di un'azienda con la realtà del business sottostante. L'idea è di aiutare i team finanziari e operativi a esaminare le variazioni di ricavi, margini e flussi di cassa, individuare i fattori che ne sono alla base e poi agire sulla base di questi risultati.

Si tratta di una proposta diversa dall'aggiungere un'altra dashboard o automatizzare un altro report. Sapien scommette sul fatto che l'intelligenza artificiale possa svolgere una parte maggiore del lavoro investigativo tradizionalmente gestito dai team finanziari e operativi.

Carlex ha da allora esteso l'uso di Sapien a prezzi, inventario, ordini dei clienti, quotazioni OEM, supply chain e operations, ha detto Nachum. Cooper Standard e Blink Charging utilizzano la piattaforma in modo simile, secondo i casi di studio, con analisi che in passato richiedevano ore o giorni ridotte a minuti e team che usano i risultati per individuare potenziali risparmi e miglioramenti dei margini.

Il fattore fiducia

Per Nachum, il maggiore ostacolo all'adozione dell'intelligenza artificiale in finanza non è necessariamente la capacità della tecnologia di produrre una risposta.

"Ogni grande azienda è ricca di dati e povera di analisi", ha affermato. La parte più difficile, sostiene, è convincere i team finanziari a fidarsi della risposta—se i numeri alla base sono corretti, se l'analisi è affidabile e se i dati dell'azienda restano al sicuro. È una preoccupazione che va oltre Sapien: il rischio di allucinazioni e la governance dei dati restano ostacoli ampiamente citati all'adozione aziendale dell'IA generativa, in particolare in funzioni come la finanza, dove gli output alimentano decisioni con conseguenze finanziarie dirette.

Questo rende la fiducia una parte centrale dell'approccio di Sapien. Una volta che i team si sentono a proprio agio nell'usare la piattaforma per l'analisi finanziaria, ha detto Nachum, il suo utilizzo può estendersi a funzioni come supply chain, vendite e contabilità.

L'espansione riflette anche il più ampio spostamento di Sapien dall'essere uno strumento di FP&A. Invece di trattare la finanza come una funzione autonoma, l'azienda cerca di collegare i risultati finanziari alle decisioni operative che li producono.

Una delle scommesse fondamentali di Nachum è stata evitare di trasformare l'azienda in quello che lui chiama un "copilota per Excel". L'obiettivo, invece, è costruire un sistema in grado di esaminare un'azienda, individuare pattern significativi e infine aiutare i team a trasformare questi risultati in processi ripetibili.

Per Sapien, questa è in definitiva l'opportunità più grande: usare l'intelligenza artificiale non semplicemente per rendere più veloce il lavoro finanziario esistente, ma per individuare le decisioni operative che possono cambiare in modo significativo le prestazioni finanziarie di un'azienda. Quanto ampiamente questo approccio si diffonderà oltre i primi clienti come Carlex e Cooper Standard sarà un indicatore chiave del fatto che la nuova valutazione di 180 milioni di dollari dell'azienda regga man mano che scala.

Di Sheryl Estrada (Sheryl.Estrada@fortune.com). Questo articolo è stato pubblicato originariamente su Fortune.com.