Timefold henter 13 millioner dollar for å gjøre planleggingsoptimalisering til AI-infrastruktur

Finansieringen tilsvarer rundt 11 millioner euro og skal ifølge selskapet først og fremst brukes til å øke satsingen i USA og videreutvikle plattformen .

Planlegging som kan bygges inn i annen programvare

Timefold tilbyr en API-basert plattform for to sentrale oppgaver: å finne gode kjøreruter for kjøretøy og å sette opp skiftplaner for ansatte . Utviklere kan integrere funksjonene i løsninger for blant annet feltservice, logistikk og bemanningsstyring.

Plattformen omfatter blant annet:

• API for henting og levering: Tildeler oppdrag til riktige sjåfører og kjøretøy, med mål om høyere produktivitet og mindre kjøretid
• Skiftplanlegging: Tar hensyn til skiftende etterspørsel, forstyrrelser, kompetanse, arbeidsregler og andre praktiske begrensninger
• Åpen kildekode-solver: Et Apache 2.0-lisensiert verktøy for å lage egne optimaliseringsmodeller i Java eller Kotlin. Det kan brukes til blant annet kjøretøyruting, vedlikeholdsplanlegging, produksjonsplanlegging og vaktlister
• Teknologiuavhengige API-er: Plattformen bruker stateless REST over JSON, slik at den kan kobles til eksisterende systemer uten at kundene må bygge en egen optimaliseringsmotor

KOMPAS VC beskriver Timefold som «planleggingsoptimaliseringsplattformen for AI-alderen». Tanken er at utviklere skal kunne legge avansert rute- og skiftplanlegging inn i bedriftsprogramvare uten selv å måtte være eksperter på komplisert matematisk optimalisering .

Firedoblet ARR i 2025

Timefold opplyser at selskapets årlige gjentakende inntekter (ARR) firedoblet seg i 2025 . API-ene brukes allerede i forretningskritiske planleggingsprosesser hos blant andre NEC Software Solutions, CBRE, Lufthansa, Thales, Orange Telecom, ADP og Subaru .

I en stillingsutlysning skriver selskapet at det bygger salgsorganisasjonen for å vokse fra omtrent 3 millioner dollar til 10 millioner dollar i ARR . En ekstern kartlegging anslo Timefolds inntekter til 3,3 millioner dollar i september 2025, da selskapet hadde et team på rundt 30 personer .

Den åpne solver-teknologien skal hver dag brukes til å planlegge millioner av besøk, skift og oppgaver for ansatte, kjøretøy eller maskiner i produksjon . Teknologien har røtter i 18 års åpen kildekode-utvikling gjennom OptaPlanner-prosjektet, som Timefold videreførte etter en avgrening i 2023 .

Mener språkmodeller ikke er nok alene

Administrerende direktør og medgründer Maarten Vandenbroucke mener at tidsplaner og ruteplaner er langt mer enn administrative detaljer:

«Tidsplaner styrer verden. Vi er alle prisgitt en tidsplan, og det samme gjelder millioner av ansatte i førstelinjen, hvis arbeidsdager avhenger av at planleggingen blir riktig.»

Vandenbroucke mener samtidig at fremveksten av AI-agenter gjør optimalisering viktigere, ikke mindre viktig:

«Når programvare blir stadig mer autonom, blir optimalisering grunnleggende infrastruktur.»

Argumentet hans er at store språkmodeller kan generere forslag, men at de ofte ikke håndterer store mengder regler og begrensninger på en pålitelig måte. Språkmodeller er sannsynlighetsbaserte, mens Timefold forsøker å levere deterministisk og regelstyrt optimalisering for oppgaver der resultatet må bli riktig hver gang .

Et mulig optimaliseringslag for autonome systemer

Timefold posisjonerer seg i skjæringspunktet mellom tre utviklingstrekk: API-basert infrastruktur, mer autonome programvareagenter og behovet for pålitelige beslutninger i virksomheter.

Selskapet tilbyr både en åpen solver for utviklere som vil lage egne modeller, og ferdige API-er for team som ønsker raskere integrasjon. Ambisjonen er å bli et standardisert optimaliseringslag som andre virksomheter kan bygge inn i sine egne applikasjoner .

Den nye kapitalen skal dermed ikke bare finansiere flere funksjoner. Den skal også hjelpe Timefold med å ta en belgisk teknologi videre inn i det amerikanske markedet – og med å bevise at optimalisering kan bli like sentral for autonome systemer som datalagring, beregning og integrasjoner er i dag.