Cloneable привлёк $4,6 млн на «клонирование» экспертных знаний для энергетики

В 2019 году, когда лесные пожары охватили Калифорнию, трое будущих основателей Cloneable — Лиа Рейх, Тайлер Коллинз и Патрик Ломан — работали в дроновой компании PrecisionHawk и помогали инспектировать линии электропередачи. Сотни пилотов собирали видеоданные, но обрабатывать их могли лишь единицы экспертов: в командном центре PG&E Рейх увидела сотни сотрудников, вручную просматривавших записи, тогда как понимать, что именно искать, умели лишь несколько специалистов. Этот эпизод лёг в основу бизнес-идеи: если знания эксперта можно зафиксировать, их можно и воспроизвести.

Cloneable строит платформу, которая «наблюдает» за тем, как опытный инженер выполняет сложный рабочий процесс — например, проектирует замену опор линии электропередачи. Система в реальном времени захватывает аудио, документацию и последовательность действий, а затем упаковывает этот контекст в специализированного ИИ-агента. Агент не использует универсальную языковую модель с общими знаниями — он обучен на конкретных инструментах, регламентах и данных заказчика. Такой подход принципиально отличается от горизонтальных LLM-решений, которые требуют чистых структурированных данных и не учитывают отраслевую специфику.

Цифры, которые приводит компания, показывают разрыв в производительности. Один инженер в год способен обработать 4 500–5 500 опор электросети, прежде чем упрётся в физический предел рабочего времени. Агент Cloneable, по заявлению компании, обрабатывает от 2 до 3 млн опор в год. Для инжиниринговой фирмы с пятью-десятью сотрудниками, половину времени занятыми подобными расчётами, это означает $115 000–312 000 ежегодной экономии на фонде оплаты труда — средства, которые можно перенаправить на более сложные задачи.

За этим стоит структурная проблема отрасли. По данным самой компании, на каждого молодого специалиста, приходящего в энергетику, 2,4 опытных уходят на пенсию. При этом мировой спрос на электроэнергию, по прогнозам, удвоится к 2050 году. Накопленные десятилетиями знания о том, как именно устроена конкретная подстанция или как настроен конкретный инструмент у конкретного заказчика, нигде не задокументированы и не попадают в обучающие выборки универсальных моделей. Cloneable позиционирует себя как инструмент сохранения этой институциональной памяти.

В феврале 2025 года стартап запустил продукт Cloneable Field для автоматизированной инспекции инфраструктуры. Параллельно с объявлением о раунде компания представила агентский продукт, монетизируемый по модели pay-per-token. Полевое решение продаётся через лицензии на устройство сбора данных. Среди действующих клиентов — American Electric Power, Southern California Edison, Burns & McDonnell, а также агропромышленный холдинг Perdue, который тестирует «клонирование экспертизы» в животноводстве и пищевой цепочке. ARR компании, по её собственным данным, вырос в 100 раз с февраля по конец 2025 года.

Инвестор раунда Элиза Кушман из Congruent Ventures объясняет логику вложений тем, что большинство игроков решают либо задачу сбора данных с помощью дорогостоящего специализированного оборудования, либо задачу агентной автоматизации бэк-офиса — но не обе сразу. По её словам, Cloneable закрывает этот разрыв. Привлечённые $4,6 млн пойдут на расширение в смежные отрасли: коммунальное хозяйство, управление растительностью вдоль линий электропередачи, строительство, железнодорожную инфраструктуру, горнодобывающую промышленность и производство.