As empresas anseiam por acesso a novas ferramentas de software e Inteligência Artificial (IA), mas enfrentam um grande obstáculo: o risco de expor seus dados sensíveis a provedores terceirizados de software como serviço (SaaS). Para sanar essa lacuna, a Tensor9 surge como uma solução inovadora, capacitando empresas de software a instalar suas soluções diretamente na infraestrutura tecnológica de seus clientes corporativos.
A Tensor9 se especializa em converter o código de um fornecedor de software para o formato compatível com o ambiente tecnológico do cliente final. Após a implantação, a empresa cria um “gêmeo digital” da aplicação — um modelo miniaturizado da infraestrutura do software implementado. Isso permite que os clientes da Tensor9 monitorem remotamente o desempenho e o funcionamento da solução no ambiente do seu cliente, seja ele na nuvem, em servidores bare metal ou outras configurações on-premise.
Michael Ten-Pow, cofundador e CEO da Tensor9, em entrevista ao IAFeed, destacou que a capacidade de adaptar o software a qualquer tipo de infraestrutura e o uso da tecnologia de gêmeos digitais para monitoramento remoto são os grandes diferenciais da Tensor9 frente a outras empresas do setor, como Octopus Deploy e Nuon, que também atuam na implantação de software em ambientes de clientes.
“Não se pode simplesmente ‘jogar’ um software para o cliente e esperar que tudo funcione, ou torna-se muito difícil entender o que está acontecendo, identificar problemas, depurá-los e corrigi-los”, afirmou Ten-Pow. “Com nossa abordagem, eles [os fornecedores de software] conseguem ver o software em execução, depurá-lo, acessar logs, entender os problemas e solucioná-los.”
O Momento Certo Impulsionado pela IA
Ten-Pow acredita que o momento é ideal para a tecnologia da Tensor9, principalmente devido ao crescente avanço da IA. Grandes corporações e instituições financeiras desejam adotar tecnologias de IA, mas a barreira da segurança de dados impede o envio de informações confidenciais para terceiros.
“Imagine um fornecedor de busca empresarial que precise acessar, digamos, os seis petabytes de dados do J.P. Morgan para construir uma camada de busca inteligente que permita aos funcionários internos conversarem com os dados da empresa. Isso simplesmente não funcionaria com os modelos tradicionais”, exemplificou Ten-Pow.
Da Ideia à Concretização
Ex-engenheiro da AWS, Ten-Pow trilhou um caminho “longo e sinuoso” até o lançamento da Tensor9 em 2024. A ideia surgiu enquanto trabalhava em um projeto anterior que não prosperou. Ele inicialmente investigou formas de facilitar a obtenção da certificação SOC 2 (um framework de conformidade em cibersegurança) para fornecedores de software, visando desbloquear clientes que exigiam tal selo.
Embora essa iniciativa não tenha seguido adiante, as conversas com clientes revelaram uma demanda latente: as empresas realmente desejavam que o software rodasse em seus próprios ambientes tecnológicos. No entanto, muitas companhias de software, especialmente startups, carecem de recursos para oferecer uma opção on-premise personalizada para cada cliente corporativo.
Esse insight formou a base da Tensor9. Mais tarde, Ten-Pow trouxe seus ex-colegas da AWS, Matthew Michie e Matthew Shanker, como cofundadores.
Tração Inicial e Investimento Estratégico
A Tensor9 rapidamente ganhou tração com empresas de IA por voz. Desde então, expandiu sua atuação para outros verticais, incluindo busca empresarial, bancos de dados corporativos e gerenciamento de dados. Atualmente, a empresa colabora com companhias de IA como 11x, Retell AI e Dyna AI, entre outras.
Após um primeiro ano operando com recursos próprios (bootstrapping), a Tensor9 recentemente captou US$ 4 milhões em uma rodada de investimento semente (seed) liderada pela Wing VC, com participação da Level Up Ventures, Devang Sachdev da Model Ventures, NVAngels (um grupo de anjos ex-funcionários da Nvidia) e outros investidores-anjo. Convencer os investidores não foi um grande desafio, segundo Ten-Pow, pois os VCs já haviam testemunhado as dificuldades de suas empresas de portfólio com esse exato problema. O principal desafio da Tensor9 foi demonstrar que eles eram a equipe certa para executar a solução.
“Temos um modelo simples na superfície, mas por baixo há uma grande complexidade que o torna realidade, desafios técnicos difíceis que resolvemos para que isso acontecesse”, disse Ten-Pow. “Acredito que isso foi um dos fatores que nos ajudaram a convencer os investidores.”
A empresa planeja utilizar os fundos para contratações e para o desenvolvimento da próxima geração de sua tecnologia, visando atender clientes em mais verticais.
“Houve uma evolução do on-premise para a nuvem, e acreditamos que essa ideia de o software residir e operar onde é necessário representa o próximo passo, uma espécie de síntese das ideias anteriores de on-premise e nuvem”, concluiu Ten-Pow.
