Кратко
Компания Modus привлекла 10 млн долларов в ходе семенного раунда финансирования под руководством Insight Partners для запуска Context Warehouse — базового уровня для корпоративного ИИ, который фиксирует реальное использование бизнес-информации, а не просто хранит ее. По мнению компании, подключение ИИ к большему объему данных не делает его умнее, и предприятиям необходима система, которая формирует только релевантный контекст для каждого взаимодействия, сокращая ненужные запросы и расходы на токены до 10 раз.
Рынок корпоративного ИИ переходит в новую фазу. Поскольку компании переходят от экспериментов с отдельными ИИ-приложениями к внедрению агентов во все бизнес-процессы, перед ними все чаще встает задача не столько предоставить моделям доступ к информации, сколько помочь им понять, какая именно информация действительно важна.
Именно эту проблему решает компания Modus, выходящая из тени с посевным раундом в 10 миллионов долларов под руководством Insight Partners, о чем первым сообщил Axios. В раунде также приняли участие Soma Capital, Bullet Ventures, а также основатели и руководители технологических компаний, включая Эяля Кишона (Eyal Kishon), Надава Аврами (Nadav Avrami) из Wix и Dazl, сооснователей Cyera и основателей Epsagon.
Наряду с привлечением финансирования Modus представляет Context Warehouse — инфраструктурный слой, призванный обеспечить ИИ-системы постоянно обновляемым пониманием того, как устроен реальный бизнес компании.
Проблема контекста в корпоративном ИИ
Современные ИИ-системы уже умеют извлекать информацию из самых разных источников, где компании хранят ее и управляют ею. Хранилища данных, BI-платформы, документация, тикеты, репозитории кода и системы для совместной работы могут быть доступны моделям и агентам.
Но простое подключение ИИ-системы к большему объему данных не обязательно делает ее более полезной. По данным Modus, агенты могут многократно обращаться к корпоративным системам, извлекать избыточные объемы информации и расходовать больше токенов, чем необходимо, поскольку им не хватает понимания того, какие именно фрагменты контекста имеют отношение к текущей задаче.
Результатом могут стать возросшие расходы, падение производительности и ответы, которым организациям трудно доверять.
Modus называет эту базовую проблему «контекстным разрывом» (Context Gap) — расстоянием между тем, к чему ИИ может получить доступ, и тем, что он действительно понимает о бизнесе. Компания утверждает, что предприятиям нужна система, способная преодолеть этот разрыв без необходимости для инженерных команд постоянно поддерживать растущий набор контекстных слоев и специфичной для компании ИИ-инфраструктуры.
«Компании больше не пытаются просто заставить свои команды использовать ИИ. Они задаются вопросом, как масштабировать его по всей организации без снижения точности, нарушения требований безопасности и скачка затрат,» — заявил Даниэль Шимони (Daniel Shimoni), генеральный директор и сооснователь Modus. «Независимо от того, называют ли это мозгом компании, контекстным слоем или контекстной инженерией, все они пытаются решить одну и ту же проблему. Мы уверены, что прежде чем создавать что-либо из этого, любому предприятию требуется непрерывно поддерживаемое понимание того, как функционирует бизнес. Именно это и предоставляет Context Warehouse.»
Хранилище для понимания бизнеса
Modus позиционирует свой Context Warehouse как фундаментальный уровень для корпоративного ИИ, проводя параллель с ролью, которую хранилища данных сыграли в организации корпоративной информации.
Разница заключается в том, что Context Warehouse предназначен для фиксации реального использования информации, а не просто для ее хранения. Он обучается на основе метаданных и паттернов использования в хранилищах данных, инструментах BI, конвейерах данных, репозиториях кода, документации и системах совместной работы.
Он также может учитывать сигналы, поступающие в процессе работы сотрудников, включая часто используемые аналитиками запросы, ключевые дашборды отделов, пайплайны, документацию и цепочки принятия решений. По словам представителей Modus, эти источники помогают системе формировать понимание на основе реальной деловой активности, а не полагаться исключительно на документацию или вручную поддерживаемые семантические модели.
Компания заявляет, что затем система формирует только тот контекст, который относится к конкретному взаимодействию с ИИ. Согласно данным Modus, такой подход позволяет сократить избыточное извлечение данных и потребление токенов до 10 раз, позволяя агентам сосредоточиться на релевантной информации вместо обработки чрезмерных объемов данных.
Разработано для интеграции со всем корпоративным стеком
Context Warehouse спроектирован так, чтобы работать независимо от существующего у организации хранилища данных, ИИ-модели или платформы приложений. Такая архитектура призвана позволить компаниям внедрять новые модели и инструменты ИИ без необходимости перестраивать управление контекстом.
В Modus также отмечают, что платформа совместима с агентами, которые команды уже используют, в том числе через MCP. Вместо того чтобы требовать от компаний централизации конфиденциальной бизнес-информации, платформа обучается на метаданных и шаблонах использования, оставляя конфиденциальные данные клиентов внутри их собственного контура.
Безопасность и управление также заложены в основу подхода компании. В Modus подчеркивают, что политики управления применяются еще до того, как контекст поступает к модели, гарантируя, что ИИ получает информацию только из тех источников, к которым у пользователя или системы есть официальный доступ.
Компания была основана Даниэлем Шимони, бывшим вице-президентом по продукту в Lusha, и Томером Месикой (Tomer Mesika), бывшим руководителем отдела архитектуры в Cyera. Их опыт привел их к общему выводу, который в Modus описывают так: системы, от которых зависят предприятия, изначально не проектировались для ИИ-агентов.
Цена поддержания актуальности контекста
Появление созданных собственными силами контекстных слоев и «корпоративных мозгов» породило еще одну проблему. Хотя предприятия могут создавать системы, предоставляющие ИИ дополнительное понимание бизнеса, поддержание их точности по мере развития организаций может превратиться в перманентную инженерную задачу.
«Создать контекстный слой — это еще не самое сложное,» — отметил Томер Месика, технический директор и сооснователь Modus. «Самое сложное — поддерживать его в актуальном состоянии. Каждое изменение в вашем бизнесе меняет контекст, от которого зависит ИИ. Настоящий выбор больше не стоит между покупкой и самостоятельной разработкой. Вопрос в том, хотите ли вы нести постоянные расходы на поддержание этого понимания. Мы создали Context Warehouse для того, чтобы инженерные команды могли создавать то, что отличает их бизнес, вместо того чтобы обслуживать лежащую в основе инфраструктуру.»
В Modus сообщают, что их платформа уже внедрена у корпоративных клиентов в сфере финансовых услуг, технологий и SaaS. По словам представителей компании, эти организации используют Context Warehouse для повышения точности ИИ, усиления контроля, ускорения времени отклика и снижения затрат на масштабное запуск ИИ-решений.
Для Insight Partners эта инвестиция отражает мнение о том, что корпоративному ИИ потребуется инфраструктура, выходящая за рамки моделей и доступа к данным.
«Каждая крупная волна корпоративного ПО требовала нового фундамента,» — говорит Ганеш Белл (Ganesh Bell), управляющий директор Insight Partners. «Хранилища данных стали базовой инфраструктурой для корпоративной информации. По мере того как ИИ становится производственной инфраструктурой, организациям необходима система понимания, на которую сможет опираться каждый агент и приложение. Мы верим, что Modus задает стандарты в этой категории с помощью Context Warehouse.»
Более масштабная амбиция Modus заключается в том, чтобы стать основой для того, что компании все чаще называют мозгом компании или контекстным слоем. Сегодня это означает помощь ИИ-агентам в выдаче более точных, эффективных и контролируемых результатов. Со временем компания видит, как это же непрерывно поддерживаемое понимание будет обеспечивать работу ИИ, способного выявлять изменения, выделять главное и помогать организациям переходить от доверенных ответов к доверенным действиям.
Опубликовано 29 июля 2026 - 04:10 Наверх
