Advertisement

Ad space available

Berita AI

Nimble Raih US$47 Juta, Optimalkan Real-Time Web Data untuk AI Agent

Startup Nimble mengamankan pendanaan US$47 juta untuk memfasilitasi AI Agent dengan data web yang terstruktur dan akurat. Teknologi ini memungkinkan perusahaan mengintegrasikan informasi web real-time ke dalam ekosistem data mereka.

Tim Rekayasa AI
Penulis
24 Februari 2026
4 min read
#AI Agent#Data Warehouse#Enterprise AI#Big Data#Fintech
Nimble Raih US$47 Juta, Optimalkan Real-Time Web Data untuk AI Agent

Nimble Raih US$47 Juta untuk Beri AI Agent Akses Data Web Real-Time

NEW YORK, (24 FEBRUARI 2026)

Key Takeaway
  • Nimble mengamankan pendanaan Seri B senilai US$47 juta untuk membantu AI Agent mengakses data web yang tervalidasi dan terstruktur.
  • Platform ini mengubah hasil pencarian web yang berantakan menjadi format tabel yang dapat dikueri layaknya database konvensional.
  • Integrasi strategis dilakukan dengan raksasa infrastruktur data seperti Databricks, Snowflake, AWS, dan Microsoft.

Industri web search terbukti masih memiliki potensi pertumbuhan yang masif di era kecerdasan buatan. Mengutip laporan dari TechCrunch, startup asal New York, Nimble, baru saja mengumumkan keberhasilannya meraih pendanaan Seri B senilai US$47 juta (sekitar Rp733,2 miliar). Putaran pendanaan ini dipimpin oleh Norwest dengan partisipasi dari Databricks serta sejumlah investor terdahulu.

Melansir data dari perusahaan, Nimble menawarkan solusi bagi tantangan terbesar dalam implementasi AI di level korporasi: ketersediaan data eksternal yang bersih. Platform Nimble menggunakan AI Agent untuk menjelajahi web secara real-time, memverifikasi hasilnya, dan menyusun informasi tersebut ke dalam tabel terstruktur. Hal ini memungkinkan data dari internet digunakan langsung oleh alat analisis data modern tanpa perlu proses pembersihan manual yang rumit.

Mengatasi Masalah Halusinasi pada LLM

CEO dan co-founder Nimble, Uri Knorovich, menjelaskan bahwa meskipun LLM dan AI Agent sangat mumpuni dalam menganalisis informasi, mereka sering kali mengembalikan hasil dalam bentuk teks polos (plain text). Format ini sulit dikelola pada skala Enterprise dan rentan terhadap risiko halusinasi serta informasi dari sumber yang tidak kredibel.

"Kegagalan AI dalam tahap produksi sebagian besar bukan karena modelnya yang buruk, melainkan karena kegagalan data," ujar Knorovich. Dengan menstrukturkan data web ke dalam tabel, Nimble memungkinkan perusahaan menggunakan informasi tersebut seolah-olah sudah menjadi bagian dari database internal mereka. Platform ini juga terintegrasi dengan Data Warehouse dan Data Lake populer seperti Snowflake dan Databricks.

Integrasi ini sangat krusial untuk berbagai aplikasi bisnis, mulai dari analisis kompetitor, riset harga, proses Know-Your-Customer (KYC), hingga analisis finansial yang mendalam. Saat ini, Nimble telah melayani lebih dari 100 klien, termasuk perusahaan dalam daftar Fortune 500, bank besar, dan pengelola dana investasi (hedge funds).

Dampak bagi Indonesia

Masuknya pendanaan besar ke sektor infrastruktur data AI seperti Nimble memberikan sinyal penting bagi ekosistem teknologi di Indonesia. Dengan nilai investasi setara Rp733,2 miliar, teknologi ini relevan bagi pasar lokal dalam beberapa aspek:

  1. Akurasi AI untuk Fintech dan E-commerce: Perusahaan fintech dan e-commerce besar di Indonesia (seperti GoTo atau Traveloka) membutuhkan data web real-time untuk memantau fluktuasi harga pasar dan profil risiko pengguna. Solusi data terstruktur seperti Nimble dapat mengurangi biaya operasional untuk web scraping tradisional.
  2. Kepatuhan Data (Data Governance): Mengingat regulasi UU Pelindungan Data Pribadi (UU PDP) yang semakin ketat, penggunaan AI Agent yang memiliki lapisan tata kelola data (governed data layer) seperti yang dikembangkan Nimble akan menjadi standar baru bagi perbankan di Indonesia dalam mengolah data eksternal secara aman.
  3. Adopsi Cloud Computing: Integrasi Nimble dengan AWS dan Microsoft Azure akan memudahkan startup lokal yang sudah menggunakan infrastruktur Cloud Computing tersebut untuk mengadopsi kapabilitas AI yang lebih presisi tanpa harus membangun sistem pengolahan data dari nol.

Artikel ini akan diperbarui seiring tersedianya informasi baru. Join Komunitas Rekayasa AI di Discord untuk diskusi lebih lanjut.

Advertisement

Ad space available

✍️

Ditulis oleh

Tim Rekayasa AI

Kontributor Rekayasa AI yang passionate tentang teknologi AI dan dampaknya di Indonesia.

Bagikan:𝕏fin