Arrakis Raup Rp600 Miliar untuk Bawa AI Agent Masuk ke Pabrik dan Rantai Pasok

• Rafael Quintanilla (mantan investor Accel, kini CEO)
• Haroun Beltaifa
• Romain Fouilland
• Mikhail Galkov (alumni Palantir, Delivery Hero, Revolut, Datadog, dan ASML)

Perusahaan ini mengumpulkan seluruh modalnya dalam enam bulan pertama :

• Putaran seed US$7,5 juta dipimpin oleh Accel (ditutup Maret 2026)
• Seri A senilai US$30 juta dipimpin oleh Blossom Capital, dengan partisipasi dari Accel, GFC, MainObject, dan Rerail

Investor Terkemuka

Putaran Seri A ini menarik sejumlah investor individu bergengsi. Putaran tersebut mencakup investasi angel dari Olivier Pomel, pendiri sekaligus CEO Datadog; Olivier Godement, kepala produk bisnis OpenAI; dan Junaid Hussein, pendiri Cambridge Aerospace .

Masalah: "Mile Terakhir" AI di Operasi Industri

Perusahaan industri berjalan di atas sistem operasional warisan (legacy) yang rumit—seperti ERP, MES, perangkat lunak perencanaan, dan logistik—yang bersifat terfragmentasi, rapuh, dan sulit diintegrasikan dengan AI modern . Data-data kritis tersimpan di lingkungan produksi real-time yang saling terputus, yang tidak bisa diakses dengan aman oleh alat AI serba guna. Hal ini menciptakan tantangan "mil terakhir" yang membuat sebagian besar proyek AI tidak pernah mencapai tahap produksi .

Tesis utama Arrakis adalah bahwa gelombang nilai AI berikutnya akan datang dari ekonomi fisik, tetapi hanya jika AI agent bisa beroperasi pada data operasional langsung dalam batasan keamanan dan keandalan di lingkungan industri. Perusahaan ini menyasar sektor kedirgantaraan, energi, logistik, dan manufaktur—industri di mana satu kegagalan AI saja bisa menghentikan lini produksi .

Pendekatan Arrakis: AI Agent yang Plug-and-Play ke Sistem Lama

Arrakis membangun platform AI agent yang model-agnostic yang terintegrasi langsung ke dalam sistem industri yang sudah ada tanpa memerlukan perombakan infrastruktur total . Perusahaan ini menggambarkan pendekatannya sebagai proses mengubah pengetahuan operasional menjadi perangkat lunak yang bisa bertindak secara otonom pada data real-time .

Alih-alih menjual lisensi perangkat lunak tradisional, Arrakis dikabarkan menentukan harga berdasarkan hasil (outcome) bukan jumlah pengguna, sebuah model yang mengingatkan pada strategi Palantir: memenangkan pekerjaan integrasi yang sulit dan berantakan dengan campur tangan manusia terlebih dahulu, lalu membiarkan perangkat lunak mengejar ketertinggalan di bawahnya .

Rencana Penggunaan Dana

Arrakis berencana untuk menggunakan dana segar ini di beberapa area utama :

• Melipatgandakan tim dari sekitar 15 karyawan
• Ekspansi internasional ke pasar industri baru di Eropa, Amerika Serikat, dan Timur Tengah
• Mempercepat pengembangan platform, memperdalam kemampuan AI agent dan integrasinya
• Membuka kantor baru di New York dan lokasi strategis lainnya