Sable, una startup fondata meno di un anno fa, ha annunciato un round Serie A da 45 milioni di dollari il 16 luglio, guidato congiuntamente da Sequoia Capital e 8VC — con Shaun Maguire di Sequoia e Joe Lonsdale di 8VC entrambi nominati nel board — per scalare un “employee” AI che svolge l’unica funzione commerciale che il software non ha mai automatizzato bene: la demo dal vivo.

Incontra Aidan

Il prodotto di Sable, chiamato Aidan, si integra nel sito web di un’azienda e non si limita a parlare del prodotto: lo utilizza, cliccando e navigando il software reale in un browser mentre i prospect guardano. Conduce esperienze di prodotto in diretta, risponde a domande complesse in tempo reale e funziona in inglese, mandarino e spagnolo, misurando al contempo l’engagement e facendo emergere insight da ogni interazione. L’azienda presenta Aidan come copertura dell’intero percorso pre-sales: qualificazione, dimostrazione del prodotto, supporto sales engineering e onboarding.

Già in produzione

È la trazione ad aver fatto chiudere il round. Notion e Decagon hanno Aidan in produzione, insieme a grandi società pubbliche non nominate — dunque implementazioni rivolte ai clienti, non pilot, già nel primo anno di vita della startup. I fondatori Nim Ravid (CEO), Leon Chen, Linda He e Itamar Rocha non hanno reso nota la valutazione.

Il paragone con Stripe

Maguire ha richiamato un benchmark preciso, dicendo che la demo "mi ha ricordato ciò che Stripe ha fatto per i pagamenti" — un’infrastruttura che astrae un’intera funzione complessa dietro un’interfaccia pulita. La lista dei partecipanti al round include operatori che conoscono bene la categoria: BoxGroup, SV Angel, il Valor Atreides AI Fund, i cofondatori di HubSpot Brian Halligan e Dharmesh Shah, e Scott Wu, CEO di Cognition.

La categoria

Sable si colloca nell’angolo più rapido alla consolidazione dell’AI applicata: gli agenti per i team revenue. La tesi di differenziazione è l’incorporazione nel prodotto stesso — un agente che dimostra il software usandolo è più difficile da commoditizzare rispetto a un chatbot che si appoggia a una knowledge base, e ancora più difficile da simulare in un ciclo di vendita in cui la demo è il prodotto.