Scribe revela o que vale automatizar primeiro.
Redatora
Publicado em 19 de novembro de 2025 às 12h00.
A startup Scribe alcançou US$ 1,3 bilhão em valuation após captar US$ 75 milhões para lançar o Scribe Optimize, plataforma que identifica, com dados reais, onde automação e inteligência artificial podem gerar retorno concreto nas empresas. As informações foram retiradas de TechCrunch.
O novo produto nasce de uma demanda crescente dos executivos: compreender, com precisão, quais processos merecem ser automatizados primeiro.
Apesar da corrida pela adoção de IA, boa parte das companhias ainda opera às cegas. Sem saber como o trabalho acontece na prática, líderes acabam investindo em ferramentas que não resolvem gargalos essenciais.
Segundo a CEO e cofundadora Jennifer Smith, o desafio está justamente na falta de visibilidade. Entrevistas, workshops ou consultorias costumam mapear apenas uma fração da rotina.
O Optimize tenta resolver esse ponto ao minerar milhões de fluxos de trabalho para exibir, em uma única interface, o que realmente é feito, com que frequência e quanto tempo exige.
A Scribe foi fundada em 2019, antes da explosão da IA generativa, com a proposta de documentar automaticamente processos corporativos.
Seu produto inicial, o Scribe Capture, cria guias passo a passo com base no que o usuário executa no computador. Essa automação simples ajudou empresas a economizar até 42 horas por pessoa por mês e acelerar a integração de novos funcionários em 40%.
Agora, com mais de 10 milhões de fluxos de trabalho registrados e presença em 94% das companhias da Fortune 500, a Scribe aposta que o próximo salto está em transformar esses dados em decisões estratégicas.
Em um momento em que líderes tentam justificar investimentos em IA, a promessa é clara: apontar onde a tecnologia realmente compensa, antes que vire custo afundado.
A captação também indica apetite do mercado por soluções que conectem IA a produtividade mensurável. A empresa dobrou a receita em um ano e planeja duplicar sua equipe de 120 pessoas.
Para quem toma decisões, o movimento reflete uma mudança maior: não basta adotar IA; é preciso provar resultado. E isso começa com entender, em detalhe, como o trabalho acontece de fato.
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