Meridian recauda 17 millones de dólares para reinventar la hoja de cálculo agentica

Russell Brandom

Mié, 11 de febrero de 2026 a las 23:00 GMT+9 2 min de lectura

CTO de Meridian, George Fang, CEO John Ling y COO Zach Kirshner

La lucha por dominar las hojas de cálculo con IA aún no ha terminado. Una nueva empresa llamada Meridian ha emergido en secreto con un enfoque más completo basado en IDE para la modelación financiera agentica — y mucho financiamiento para desarrollarlo. El miércoles, la compañía anunció una financiación semilla de 17 millones de dólares con una valoración post-money de 100 millones.

“Nuestro objetivo es hacer que la modelación financiera y las hojas de cálculo sean mucho más predecibles y auditables,” dijo el CEO y cofundador John Ling a TechCrunch. “¿Cómo puedes tomar un proceso que tradicionalmente podría haber tomado horas y reducirlo a unos 10 minutos?”

La ronda fue liderada por Andressen Horowitz y la General Partnership, con participación de QED Investors, FPV Ventures y Litquidity Ventures. La compañía dice que actualmente trabaja con equipos en Decagon y OffDeal, y firmó contratos por 5 millones de dólares solo en diciembre.

Los agentes de Excel han sido un objetivo popular para startups de IA, en parte debido al alto costo del análisis financiero realizado por humanos. Pero donde anteriores agentes de Excel como Shortcut AI integraban agentes en Excel, Meridian opera como un espacio de trabajo independiente, más parecido a Cursor. Esto permite que la aplicación funcione como un IDE, integrando fuentes de datos y otras referencias externas que de otro modo podrían crear fricciones.

Con sede en Nueva York, el equipo de Meridian incluye tanto exalumnos de empresas de IA como Scale AI y Anthropic, como veteranos financieros de firmas como Goldman Sachs.

Como lo describe Ling, el mayor desafío de Meridian son los estrictos requisitos de los clientes financieros, que a menudo entran en conflicto con la naturaleza no determinista de los modelos de IA.

“Si vas a diez ingenieros de software diferentes en Google y quieres agregar una nueva función a una app, probablemente obtendrás diez implementaciones completamente diferentes. Y eso está bien,” dice Ling. “Pero si vas a diez analistas bancarios en Goldman Sachs y pides diez modelos de valoración para una empresa, probablemente obtendrás diez libros de trabajo casi idénticos.”

Como resultado, el equipo de Meridian ha realizado un trabajo importante para hacer que sus resultados sean más auditables y deterministas, manteniendo la flexibilidad de las herramientas basadas en LLM. El resultado es una mezcla de IA agentica y herramientas más convencionales, minimizando las alucinaciones que ralentizan muchas implementaciones empresariales.

“Nuestro objetivo es eliminar realmente la capa de duda directamente del proceso de LLM,” dice Li. “Sabes exactamente cómo fluye la lógica, y todas esas suposiciones o lo que sea que entren en el modelo, puedes ver exactamente de dónde vienen.”

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