Лондонский стартап Ethos привлёк $22,75 млн от a16z для экспертной сети с голосовым онбордингом

Лондонский стартап Ethos закрыл раунд Series A на $22,75 млн под руководством венчурного фонда a16z. В раунде также участвовали General Catalyst, XTX Markets, Evantic Capital и Common Magic. Компания строит альтернативу традиционным экспертным сетям — таким как GLG, Third Bridge и AlphaSights — с принципиально иным подходом к профилированию специалистов.

Сегодня большинство платформ для поиска экспертов просят заполнить анкету на основе должности и места работы. Ethos считает, что это слишком поверхностный сигнал: должность не отражает реальную глубину знаний человека. Вместо анкет стартап использует голосовых AI-агентов, которые проводят структурированное интервью и извлекают данные о компетенциях, которые никогда не попали бы в стандартный профиль LinkedIn.

Как работает голосовой онбординг и почему это важно

Партнёр a16z Аниш Ачарья, курирующий инвестицию, объяснил логику просто: большинство людей не умеют кратко и точно описать собственную экспертизу в письменном виде. Голос — естественная форма коммуникации, которая позволяет вытащить куда больше нюансов.

««Голос — это исходная форма человеческого общения. Большинство людей не умеют записать свою историю сжато, убедительно и точно. Голос — это большой разблокировщик для Ethos», — сказал Ачарья в разговоре с TechCrunch.»

Помимо голосовых интервью, платформа анализирует публичные источники: блоги, академические статьи, социальные профили. Это позволяет строить более детальный граф компетенций каждого эксперта. В результате корпоративный клиент может сформулировать запрос на естественном языке — например, «найди людей, которые работали в стартапе с финансированием от топовых фондов и занимались автоматизацией финансов» — и получить релевантные совпадения.

Другой пример, который приводит сам стартап: фармацевтическая компания ищет не просто врача определённой специализации, а того, кто ещё и публиковал статьи по теме или разбирается в процессах разработки препаратов. Такой запрос традиционные платформы просто не обработают.

Основатели, клиенты и экономика платформы

Ethos основан в 2024 году двумя партнёрами с нетипичным для HR-tech сочетанием бэкграундов. Джеймс Ло работал в McKinsey, затем в SoftBank — участвовал в трансформации WeWork и Arm. Дэниел Манковиц — бывший AI-исследователь DeepMind, где работал над алгоритмом сжатия видео для YouTube, моделью Gemini и алгоритмом сортировки AlphaDev.

Ло описывает свою философию так: клиенты и работодатели ищут не должность, а конкретный навык и конкретную компетенцию. При этом он добавляет, что со временем граница между поиском людей и поиском AI-агентов будет стираться — платформа изначально проектируется с учётом этого сдвига.

Среди клиентов Ethos — крупные хедж-фонды, private equity фирмы, ведущие AI-лаборатории и консалтинговые компании. Конкретные названия стартап не раскрывает. Комиссия платформы составляет от 30% от стоимости каждого проекта в зависимости от его сложности. Компания заявляет, что движется к восьмизначной годовой выручке (то есть от $10 млн), но точных цифр не называет.

Экспертная база растёт быстро: по словам компании, к платформе присоединяются около 35 000 человек в неделю — Ethos рассылает приглашения тем, кого считает потенциально ценными для своей сети. Сама команда при этом остаётся компактной — всего 8 человек, и основатели намерены сохранять этот масштаб как можно дольше.

Конкуренция и попутный ветер от AI-лабораторий

На рынке голосовых интервью у Ethos есть конкуренты — в частности, Listen Labs и Outset, которые предлагают компаниям инструменты для проведения разговорных AI-интервью. Однако Ethos делает ставку не на инструмент как таковой, а на саму экспертную сеть и качество матчинга.

Отдельным драйвером роста Ло называет активность крупных AI-лабораторий. По его словам, они системно картируют человеческий капитал во всех экономически значимых профессиях — праве, медицине, финансах, менеджменте — чтобы обучать модели и получать обратную связь по продуктам. Это создаёт устойчивый спрос именно на тот тип структурированных экспертных данных, который собирает Ethos.

««AI-лаборатории направляют огромный капитал на каждую экономически ценную профессию в мире. Они пытаются картировать все специальности. И это невероятный попутный ветер для нас», — говорит Ло.»

Для белорусского IT-рынка история Ethos интересна сразу в нескольких измерениях. Во-первых, резиденты ПВТ, работающие на международные рынки, — потенциальная аудитория подобных платформ: разработчики, архитекторы, специалисты по ML и кибербезопасности всё чаще монетизируют экспертизу через консультации. Во-вторых, сама модель — компактная команда из 8 человек с восьмизначной выручкой — показательна с точки зрения операционной эффективности, которую даёт правильно выстроенная AI-инфраструктура.