A startup de IA Cohere, sediada em Toronto, atingiu um marco significativo ao duplicar a sua receita anualizada para 100 milhões de dólares em maio de 2025, segundo fontes próximas da empresa. Este crescimento resulta de uma mudança estratégica iniciada no terceiro trimestre de 2024, quando a empresa passou a apostar em implementações privadas adaptadas a clientes empresariais de setores altamente regulados, como finanças, saúde e administração pública.
O CEO da Cohere, Aidan Gomez, delineou esta nova direção numa mensagem de final de ano, salientando o foco da empresa no desenvolvimento de modelos de IA personalizados para utilizadores empresariais, em vez de competir na corrida pelo desenvolvimento de modelos fundacionais cada vez maiores. A estratégia revelou-se altamente lucrativa, com cerca de 85% do negócio da Cohere a provir agora de implementações privadas, que proporcionam margens de lucro na ordem dos 80%.
Fundada em 2019 por antigos investigadores de IA da Google, a Cohere já angariou mais de 900 milhões de dólares junto de investidores como a Nvidia, Cisco e Inovia Capital. A empresa foi avaliada pela última vez em 5,5 mil milhões de dólares, após uma ronda de financiamento de 500 milhões em julho de 2024. Ao contrário de empresas de IA orientadas para o consumidor, como a OpenAI e a Anthropic, a Cohere manteve uma abordagem exclusivamente empresarial, servindo clientes como a Oracle, Fujitsu e Notion.
Em janeiro de 2025, a Cohere lançou o North, uma aplicação ao estilo do ChatGPT concebida para ajudar profissionais do conhecimento em tarefas como a sumarização de documentos e análise de dados. Esta plataforma segura de trabalho em IA permite aos utilizadores criar e implementar agentes de IA sem necessidade de conhecimentos de programação, mantendo rigorosos controlos de privacidade de dados. A plataforma pode ser implementada na cloud ou em infraestruturas locais, incluindo ambientes isolados (air-gapped) para máxima segurança.
A aposta da Cohere em modelos mais pequenos e especializados reflete uma tendência mais ampla no setor da IA. À medida que as empresas relatam retornos decrescentes com o aumento da dimensão dos modelos, a indústria começa a dar prioridade a ferramentas específicas para cada domínio em detrimento de sistemas generalistas de grande escala. Esta abordagem tem conquistado os clientes empresariais, que procuram soluções de IA seguras e personalizadas, capazes de responder a desafios de negócio concretos e de garantir o controlo sobre dados sensíveis.