A Particle, startup de leitura de notícias com IA fundada por ex-engenheiros do Twitter, está mudando o foco para uma ideia potencialmente mais lucrativa: indexar as conversas faladas enterradas em podcasts e torná-las descobríveis. Na quarta-feira, a empresa apresentou o Radar, um buscador de podcasts que não apenas transcreve o áudio, mas entende o que ele significa — conseguindo extrair citações-chave e destaques.
O potencial de negócio já se mostrou real. “Os fundos de hedge têm sido os clientes de maior volume integrando diretamente com a API”, contou a CEO e cofundadora Sara Beykpour ao TechCrunch. Jornalistas e pesquisadores também usam a ferramenta, e outros clientes importantes incluem plataformas de busca com IA e revendedores de dados.
A ideia nasceu de um dos recursos mais queridos do app de notícias da Particle, que usava a API para captar trechos interessantes de podcasts e exibi-los junto às notícias. A equipe percebeu que o produto tinha valor, mas estava preso ao leitor de notícias. Com a ascensão dos agentes de IA, a empresa decidiu pivotar e focar em uma API de “inteligência de áudio”.
“Nossa visão é ter toda a inteligência de novas mídias e de áudio nessa API”, disse Beykpour. O diferencial é claro: a maioria dos agentes rastreia a web e foca em texto; o Radar oferece a camada de áudio. Para quem trabalha com pesquisa, finanças ou mídia no Brasil, é um sinal de que o áudio falado — hoje invisível para a maioria dos agentes — está virando fonte de dados comercializável.
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