Meridian arrecada 17 milhões de dólares para reinventar a folha de cálculo agentic

Russell Brandom

Qua, 11 de fevereiro de 2026 às 23:00 GMT+9 2 min de leitura

CTO da Meridian, George Fang, CEO John Ling e COO Zach Kirshner

A luta para dominar as folhas de cálculo com IA ainda não acabou. Uma nova empresa chamada Meridian surgiu na clandestinidade com uma abordagem mais abrangente baseada em IDE para modelagem financeira agentic — e bastante financiamento para desenvolvê-la. Na quarta-feira, a empresa anunciou 17 milhões de dólares em financiamento seed, com uma avaliação pós-money de 100 milhões de dólares.

“Nosso objetivo é tornar a modelagem financeira e as folhas de cálculo muito mais previsíveis e auditáveis”, disse o CEO e cofundador John Ling ao TechCrunch. “Como você pode pegar um processo que tradicionalmente levaria horas e condensá-lo em cerca de 10 minutos?”

A rodada foi liderada pela Andressen Horowitz e pela General Partnership, com participação da QED Investors, FPV Ventures e Litquidity Ventures. A empresa afirma estar atualmente trabalhando com equipes da Decagon e OffDeal, e assinou contratos no valor de 5 milhões de dólares apenas em dezembro.

Agentes do Excel têm sido um alvo popular para startups de IA, em parte devido ao alto custo da análise financeira conduzida por humanos. Mas, enquanto agentes anteriores do Excel, como Shortcut AI, integravam agentes ao Excel, a Meridian opera como um espaço de trabalho independente, mais parecido com Cursor. Isso permite que o aplicativo funcione como uma IDE, integrando fontes de dados e outras referências externas que, de outra forma, poderiam criar fricção.

Com sede em Nova York, a equipe da Meridian inclui ex-alunos de empresas de IA como Scale AI e Anthropic, bem como veteranos financeiros de firmas como Goldman Sachs.

Como Ling descreve, o maior desafio da Meridian é o rigoroso requisito dos clientes financeiros, que muitas vezes entra em conflito com a natureza não determinística dos modelos de IA.

“Se você for a dez engenheiros de software diferentes do Google e quiser adicionar uma nova funcionalidade a um aplicativo, provavelmente receberá umas 10 implementações completamente diferentes. E tudo bem”, diz Ling. “Mas se você for a 10 analistas bancários do Goldman Sachs e pedir 10 modelos de avaliação para uma empresa, provavelmente receberá 10 planilhas quase idênticas.”

Como resultado, a equipe da Meridian fez um trabalho significativo para tornar seus resultados mais auditáveis e determinísticos, mantendo a flexibilidade das ferramentas baseadas em LLM. O resultado é uma mistura de IA agentic e ferramentas mais convencionais, minimizando as alucinações que atrasam muitas implantações empresariais.

“Nosso objetivo é realmente remover a camada de dúvida diretamente do processo do LLM”, diz Li. “Você sabe exatamente como o fluxo de lógica funciona, e todas essas suposições ou qualquer coisa que entre no modelo, você pode ver exatamente de onde vêm.”