생성 AI ROI 플랫폼 Pay-I는 Genai Returns를 추적하고 예측하기 위해 Fuse Partners와 Tola Capital이 이끄는 490 만 달러의 종자 라운드를 모금합니다.

Fuse Partners와 Tola Capital이 이끄는 The Seed Round는 Genai Returns를 실시간으로 추적하고 예측하도록 설계된 새로운 클래스의 Roi-Intelligence 플랫폼을 백업합니다.

Enterprises are investing heavily in GenAI but struggle to measure its ROI, a critical factor C-suite executives are now demanding. Pay-i, a new value-intelligence platform for GenAI, is emerging from stealth today to solve this. The company announced $4.9 million in seed funding co-led by Fuse Partners and Tola Capital.

기업은 Genai에 많은 투자를하고 있지만 ROI를 측정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Genai의 새로운 가치 지수 플랫폼 인 Pay-I는 오늘날 스텔스에서이를 해결하기 위해 떠오르고 있습니다. 이 회사는 Fuse Partners와 Tola Capital이 공동으로 인용 한 종자 자금 490 만 달러를 발표했습니다.

Pay-i's platform provides product, finance, and engineering leaders with a real-time dashboard linking every model call, prompt, and token to measurable business outcomes for specific use cases. This allows users to assign explicit dollar or time values to KPIs, compare multiple versions of a use case, and instantly see which model, agent, or prompt delivers the strongest return. A built-in forecasting engine projects those returns forward, enabling companies to prioritize what works, sunset what doesn't, and scale GenAI with confidence before it even goes into production.

Pay-I의 플랫폼은 제품, 금융 및 엔지니어링 리더에게 모든 모델 호출, 프롬프트 및 토큰을 특정 사용 사례에 대한 측정 가능한 비즈니스 결과에 연결하는 실시간 대시 보드를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 명시 적 달러 또는 시간 값을 KPI에 할당하고, 여러 버전의 유스 케이스를 비교하고, 어떤 모델, 에이전트 또는 프롬프트가 가장 강력한 수익을 제공하는지 즉시 확인할 수 있습니다. 내장 된 예측 엔진은 이러한 수익을 발표하여 회사가 작동하는 것을 우선 순위로 삼고, 그렇지 않은 것을 일몰하고, 생산에 들어가기 전에 자신감으로 Genai를 확장 할 수있게합니다.

Most teams today measure success in token counts or latency, metrics that don't capture business value or justify costs. Pay-i solves this by closing the loop from GenAI actions to KPIs. For instance, customer support teams can assign a $5,000 value to fully automating tier-2 support cases with an agent. Pay-i then tracks how each change in the agent's capabilities impacts case completion time, with faster times driving greater value. Teams can A/B test multiple versions of the agent or prompt to see which delivers the strongest return on throughput, CSAT, or other KPIs.

대부분의 팀은 오늘날 비즈니스 가치를 포착하거나 비용을 정당화하지 않는 토큰 수 또는 대기 시간의 성공을 측정합니다. Pay-I는 Genai Action에서 KPI로 루프를 닫음으로써이를 해결합니다. 예를 들어, 고객 지원 팀은 에이전트와 함께 Tier-2 지원 사례를 완전히 자동화하기 위해 $ 5,000의 가치를 지정할 수 있습니다. 그런 다음 Pay-i는 에이전트 기능의 각 변경이 케이스 완료 시간에 어떤 영향을 미치는지 추적하며, 더 빠른 시간은 더 큰 가치를 높입니다. 팀은 A/B가 다중 버전의 에이전트 또는 프롬프트를 테스트하여 처리량, CSAT 또는 기타 KPI에 대한 가장 강력한 수익을 제공하는지 확인할 수 있습니다.

"The C-suite doesn't need another usage chart - they need proof and a forecast,” said David Tepper, co-founder and CEO of Pay-i. "Pay-i pinpoints which GenAI use cases create net-new value today, quantifies that value in dollars or hours, and predicts how it will compound tomorrow. Leaders can double-down on winners and reach ROI faster.”

Pay-I의 공동 창립자이자 CEO 인 David Tepper는“C-Suite에는 또 다른 사용 차트가 필요하지 않습니다. 증거와 예측이 필요합니다. "Genai 사용 사례가 오늘날 Net New Value를 창출하고, 그 가치를 달러 또는 시간으로 정량화하고, 내일 복합의 방법을 예측하는 Pay-I INPOINTS. 리더는 승자를 두 배로 줄이고 ROI에 더 빨리 도달 할 수 있습니다."

The product is already being used by enterprise teams to assign hard dollar values to GenAI-enhanced features like customer support copilots or AI-generated reports. They then A/B test different agents or prompts for an email campaign and see how each change impacts task completion time, revenue conversion, or KPIs like CSAT. Pay-i also forecasts the business impact before full rollout.

이 제품은 이미 Enterprise 팀이 고객 지원 사본 또는 AI 생성 보고서와 같은 Genai-Enhanced 기능에 단단한 달러 값을 할당하기 위해 이미 사용되고 있습니다. 그런 다음 A/B는 이메일 캠페인에 대한 다른 에이전트 또는 프롬프트를 테스트하고 각 변경이 작업 완료 시간, 수익 전환 또는 CSAT와 같은 KPI에 어떤 영향을 미치는지 확인합니다. Pay-I는 또한 전체 출시 전에 비즈니스 영향을 예측합니다.

Tepper previously spent 19 years at Microsoft and was a leader in Azure's internal GenAI consumption strategy. His first patent on GenAI dates back to 2011. He has since briefed F500 boards, universities, members of Congress, and UN delegations on AI economics. He co-founded Pay-i with CTO Doron Holan, who spent 27 years at Microsoft and was a core architect for Windows and Azure's throttling layer, and COO Erik Winters, a veteran operator who has scaled early-stage companies across finance and SaaS.

Tepper는 이전에 Microsoft에서 19 년을 보냈으며 Azure의 내부 Genai 소비 전략의 리더였습니다. Genai에 대한 그의 첫 번째 특허는 2011 년으로 거슬러 올라갑니다. 그는 AI 경제학에 대한 F500위원회, 대학, 의회 회원 및 UN 대표단을 브리핑했습니다. 그는 Microsoft에서 27 년을 보냈으며 Windows와 Azure의 스로틀 링 레이어의 핵심 건축가였으며 Finance와 SaaS에서 초기 단계 회사를 확장 한 베테랑 운영자 인 Coo Erik Winters와 함께 CTO Doron Holan과 공동으로 Pay-I를 공동 설립했습니다.

The product reflects what they learned working with the largest cloud buyers in the world: traditional cost tooling stops at usage, while real decision-making happens where cost meets value. This is especially true in GenAI, where token-based billing, multimodal inputs, reasoning models, and agentic workflows have made unit economics opaque and ROI harder to track than ever.

이 제품은 세계에서 가장 큰 클라우드 구매자와 함께 작업 한 내용을 반영합니다. 전통적인 비용 툴링은 사용으로 중지되며 실제 의사 결정은 비용이 가치를 충족하는 곳에서 발생합니다. 이는 토큰 기반 청구, 멀티 모달 입력, 추론 모델 및 에이전트 워크 플로우가 단위 경제학과 ROI가 그 어느 때보 다 추적하기가 더 어려워지는 Genai에서 특히 그렇습니다.

"With traditional software, we could track exactly how features were used,” added Holan. "But with GenAI, that visibility gets lost. Pay-i closes that gap and shows exactly where value is being created, in real time.”

Holan은“기존 소프트웨어를 사용하면 기능이 어떻게 사용되었는지 정확히 추적 할 수 있습니다. "그러나 Genai를 사용하면 그 가시성이 손실됩니다. Pay-I는 그 격차를 닫고 실시간으로 가치가 생성되는 위치를 정확하게 보여줍니다."

The need for clarity is only growing. IDC projects enterprise GenAI investment will top $632 billion by 2028, but 72% of CIOs cite ROI measurement and forecasting as their #1 blocker.

명확성의 필요성은 증가하고 있습니다. IDC Projects Enterprise Genai Investment는 2028 년까지 6,320 억 달러를 차지할 것이지만 CIO의 72%는 ROI 측정 및 예측을 #1 차단제로 인용합니다.

"Generative AI is graduating from pilots to mission-critical production. Enterprises are rolling out knowledge augmentation tools, automated workflows, and starting to create agentic services that reshape core operations and customer journeys. Scaling and managing this responsibly requires two disciplines: high-fidelity observability of entire GenAI use cases and rigorous focus on the impact of these systems through understanding the unit economics and business KPIs affected.” said Lari Hämäläinen, Senior Partner at McKinsey.

"생성 AI는 조종사에서 미션 크리티컬 프로덕션에 이르기까지 졸업하고 있습니다. 기업은 지식 확대 도구, 자동화 된 워크 플로우를 출시하고 핵심 운영 및 고객 여행을 재구성하는 대리인 서비스를 만들기 시작했습니다.이 두 가지 분야의 스케일링 및 관리에는이 시스템의 전체 경제 및 비즈니스를 통해 이러한 시스템의 고난에 대한 강력한 관찰 가능성을 필요로합니다. McKinsey의 선임 파트너 인 Lari Hämäläinen은 말했다.

"Across the C-suite, patience for open-ended GenAI spending is wearing thin. Pay-i finally gives leaders the data-backed clarity to invest with conviction, transforming GenAI from an opaque cost center into a growth engine,” said John Connors, former CFO of Microsoft and Operating Partner at Fuse Partners.

"C-Suite에서 개방형 Genai 지출에 대한 인내심은 얇아지고 있습니다. Pay-I는 마침내 리더들에게 유죄 판결로 투자 할 수있는 데이터 지원 명확성을 제공하여 Genai를 불투명 코스트 센터에서 성장 엔진으로 전환 할 수 있습니다.

"Pay-i turns every AI decision into a clear cost-to-value ratio, letting enterprises see, in real time, how model and design choices affect their metrics. This transparency enables businesses to control their AI spend and allocate resources optimally. Pay-i provides a roadmap for the all-important transition to AI,” said Sheila Gulati, Managing Director at Tola Capital.

"Pay-I는 모든 AI 결정을 명확한 값 비율로 바꾸어 기업이 실시간으로 모델과 설계 선택이 메트릭스에 어떤 영향을 미치는지 볼 수있게 해줍니다. 이러한 투명성은 AI 지출을 제어하고 자원을 최적으로 할당 할 수 있습니다.

With the new funding, Pay-i will accelerate product development and bring its platform to more enterprise teams looking to scale GenAI with precision. Already live with early customers

새로운 자금 조달을 통해 Pay-I는 제품 개발을 가속화하고 Genai를 정밀하게 확장하려는 더 많은 엔터프라이즈 팀에 플랫폼을 제공 할 것입니다. 이미 초기 고객과 함께 살고 있습니다