Oggi, con sede a Porto Sibilione ha annunciato un Seed round da 3,6 milioni di euro (4,2 milioni di dollari) per costruire quello che chiama un livello decisionale, progettato per dare alle aziende industriali la capacità di agire prima e proteggere i margini nei mercati volatili.
Il round è stato co-guidato da Venturefriends e Semapa Next. Questo annuncio arriva pochi mesi dopo il round pre-Seed da 517.000 euro (600.000 dollari), co-guidato da Vanagon Ventures ed EWOR.
“Le aziende industriali non mancano di dati,” dice Dottor Bjol R. FrenkenbergerCEO e co-fondatore di Sybilion. “Manca loro chiarezza su quali segnali contano veramente e quando impegnarsi. Il nostro obiettivo è fornire ai decisori il vantaggio informativo in modo che possano trasformare le dinamiche del mondo esterno in azioni fiduciose prima che l’incertezza diventi un costo.”
Il round Seed di Sybilion si inserisce nel contesto di una più ampia ondata di investimenti europei in piattaforme basate sull’intelligenza artificiale progettate per migliorare gli appalti, la visibilità della catena di fornitura e il processo decisionale operativo.
Nel 2025, Magneticocon sede a Londra, ha raccolto 4,6 milioni di euro per ampliare gli agenti di intelligenza artificiale autonomi che automatizzano le operazioni di approvvigionamento e catena di fornitura, mentre un’altra startup londinese Procurarsi l’intelligenza artificiale si sono assicurati 11 milioni di euro per creare strumenti nativi di intelligenza artificiale volti ad aiutare le imprese a stabilizzare le catene di approvvigionamento e di fornitura. Un’altra azienda britannica, Monqha raccolto 2,5 milioni di euro in finanziamenti pre-Seed per sviluppare una piattaforma di negoziazione strategica basata sull’intelligenza artificiale progettata per migliorare i risultati degli appalti.
Altrove in Europa, con sede a Berlino Flusso fresco si è assicurata 6,5 milioni di euro per espandere la propria piattaforma AI per gli ordini automatizzati e l’ottimizzazione delle scorte nelle catene di fornitura di generi alimentari, mentre aveva sede a Londra Treefera ha raccolto 26,2 milioni di euro in un round di serie B per ampliare la trasparenza della catena di fornitura e la piattaforma di intelligence sui rischi.
Più recentemente, la startup berlinese Andercore si è assicurata 33,5 milioni di euro in finanziamenti azionari e di debito per espandere la sua piattaforma commerciale industriale basata sull’intelligenza artificiale in tutta Europa.
Insieme, questi finanziamenti rappresentano circa 84 milioni di euro investiti nell’ultimo anno in segmenti adiacenti di intelligence decisionale industriale e software per la catena di fornitura.
In questo panorama, l’approccio di Sybilion – che collega segnali esterni come mercati delle materie prime, dati logistici e indicatori macroeconomici direttamente agli approvvigionamenti, ai prezzi e alle decisioni operative – riflette una crescente attenzione sui sistemi di intelligenza artificiale che vanno oltre i dashboard di previsione verso la strutturazione e la guida delle decisioni aziendali in tempo reale in ambienti industriali volatili.
“Le aziende industriali sono costrette a prendere decisioni più ampie in tempi più brevi poiché la volatilità diventa la norma. Siamo entusiasti di supportare Bjol e il team mentre diventano il livello decisionale per la produzione”, aggiunge Apostolos ApostolakisSocio fondatore di VentureFriends.
Fondata nel 2021, Sybilion collega le dinamiche del mondo esterno – mercati delle materie prime, energia, meteo, logistica e segnali macro – alle decisioni che modellano il margine, lavorando sui sistemi già gestiti dalle aziende.
Secondo l’azienda, alcune settimane di approvvigionamenti errati nel settore manifatturiero possono cancellare milioni di margini. Eppure la maggior parte del settore prende ancora decisioni da miliardi di euro utilizzando fogli di calcolo, rapporti frammentati di analisti e istinto.
La maggior parte dei produttori oggi ha accesso a feed di dati storici, rapporti di analisti e previsioni interne, ma Sybilion ritiene che abbiano ancora difficoltà a rispondere a quali fattori di rischio siano effettivamente importanti per un’azienda, per un insieme di prodotti, in questo momento.
L’approvvigionamento, le vendite e la finanza spesso funzionano con input diversi e raggiungono conclusioni diverse. Quando avviene l’allineamento, i mercati solitamente si sono già mossi e i margini sono diminuiti. Questo costo è dannoso; Anche un errore temporale del 3-5% su una base di costo di 172 milioni di euro (200 milioni di dollari) può tradursi, secondo quanto riferito, in un’erosione dei margini milionaria.
Sybilion affronta il problema dall’esterno verso l’interno. Il sistema identifica quali segnali incidono materialmente sull’esposizione di un’azienda e li collega direttamente alle strutture dei costi e ai portafogli di prodotti. Invece di fornire un altro numero di previsione isolato, Sybilion struttura il momento decisionale stesso, chiarendo opzioni realistiche, compromessi e limiti di rischio quantificati in modo che le aziende possano impegnarsi prima.
La sua piattaforma filtra più di un trilione di fattori di rischio esterni, tra cui anomalie meteorologiche, flussi commerciali, tariffe di trasporto, futures dell’elettricità, prezzi delle materie prime, congestione dei porti, utilizzo industriale e indicatori macroeconomici.
Gregoire ViatIl preside di Semapa Next afferma: “Siamo rimasti colpiti da ciò che Bjol e il team di Sybilion hanno costruito in un breve periodo di tempo. Sybilion offre un valore chiaro e misurabile ai clienti industriali, rispondendo a un bisogno fondamentale di fiducia nelle decisioni in un ambiente di supply chain sempre più volatile. Siamo lieti di supportare i fondatori come partner a lungo termine mentre continuano a espandere il business.”
Negli ultimi dodici mesi, Sybilion ha aumentato i ricavi ricorrenti annuali fino a raggiungere cifre a sei cifre, senza alcun abbandono e senza team di vendita.
Casi d’uso:
- KD Feddersen, un distributore internazionale di tecnopolimeri, ha utilizzato Sybilion per allinearsi in anticipo sui prezzi critici e sulle decisioni di acquisto relative ai flussi commerciali globali dei polimeri e alle dinamiche delle materie prime.
- A Jobachem, la piattaforma ha consentito un impegno tempestivo con futures energetici integrati e segnali di materie prime a monte per inquadrare le decisioni di approvvigionamento con limiti di rischio quantificati.
- Per Maral Overseas, l’analisi dei flussi commerciali futuri ha consentito di prendere decisioni informate sull’allocazione delle esportazioni identificando le regioni in cui la domanda si stava rafforzando.
Guardando al futuro, Sybilion prevede di approfondire la sua mappatura dai segnali esterni all’esposizione a livello di prodotto e alle raccomandazioni decisionali, ampliare “Sybilion Connetti” integrazioni in modo che le azioni arrivino direttamente all’interno dei flussi di lavoro del cliente e si espandano dalla fornitura di informazioni al supporto della pianificazione degli agenti che aiuta i team a determinare la mossa migliore successiva in caso di incertezza.
L’obiettivo a lungo termine è quello di offrire ai decisori industriali un vantaggio cumulativo, trasformando l’incertezza da una minaccia a un vantaggio.
“Bjol è uno dei fondatori più affascinanti che ho avuto la fortuna di incontrare. È un prodigio del pianoforte, un costruttore, un accademico, un leader,” dice Daniele DippoldCEO e fondatore di EWOR. “Con Sybilion, è riuscito a creare il più grande set di dati di serie temporali che abbia mai visto finora e a orchestrarlo in modo da offrire ai team industriali un vantaggio decisionale che nessun altro può offrire. Simile a Bjol, Sybilion è unico nel suo genere. La loro tecnologia è costruita come un capolavoro musicale, stanno crescendo rapidamente e Bjol ha messo insieme un team unico che non si sarebbe mai formato se non fosse stato per la sua leadership.”
