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Keewano raccoglie 12 milioni di dollari e lancia KeewanoDB per gli agenti di IA

Keewano ha raccolto 12 milioni di dollari e lanciato KeewanoDB, un database progettato per conservare le cronologie complete degli eventi per gli agenti di IA. La startup di Tel Aviv afferma che il sistema può interrogare un quarto di milia

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-09-15

250 milioni di eventi in meno di mezzo secondo

Il nuovo database di Keewano può interrogare un quarto di miliardo di eventi in meno di mezzo secondo: una prestazione dichiarata che la startup di Tel Aviv pone al centro del suo progetto di costruire infrastrutture per gli agenti di IA.

Il 15 settembre 2026 la società ha annunciato la disponibilità generale di KeewanoDB, insieme a un finanziamento seed da 12 milioni di dollari. Hetz Ventures ha guidato il round, con la partecipazione di a16z speedrun, Remagine Ventures, DIG Ventures e alcuni angel investor.

KeewanoDB è progettato per conservare insieme la cronologia completa degli eventi di un utente, un dispositivo o un agente di IA, in sequenza e con il contesto circostante. Secondo la società, i sistemi di analisi convenzionali spesso suddividono quegli eventi in righe, colonne e aggregati precalcolati, costringendo un agente a ricostruire cosa è accaduto prima di poter ragionare sul perché si sia verificato un determinato esito.

Keewano conserva la sequenza, non solo il risultato

La maggior parte dei database aziendali risponde a domande che le persone sanno già come formulare: quanti utenti hanno abbandonato il servizio, quali prodotti sono stati venduti e quando è cambiato un indicatore. Le domande sui comportamenti nel tempo sono più difficili, perché le informazioni rilevanti possono essere distribuite tra molti tipi di eventi e sistemi.

L’approccio di Keewano consiste nel conservare la sequenza di eventi di ogni entità come una cronologia unificata. Un agente può così esaminare cosa è accaduto prima e dopo una determinata azione, confrontare i percorsi comportamentali e cercare schemi che non erano stati definiti in anticipo attraverso una dashboard o uno schema di reportistica.

«Cercavamo di usare gli agenti di IA per rispondere a domande aziendali come ‘quali dei nostri utenti stanno seguendo lo stesso percorso di quelli che hanno abbandonato il servizio il mese scorso?’», ha detto Mark Kardashov, cofondatore e amministratore delegato di Keewano. «Su qualsiasi dashboard si poteva vedere cosa era successo, ma il motivo per cui era successo si trovava da qualche parte dove i database non potevano arrivare».

Kardashov ha detto che la società è giunta alla conclusione che per rispondere a quelle domande servisse un nuovo formato di archiviazione, anziché un altro livello sovrapposto a un database di analisi esistente. Secondo Keewano, KeewanoDB può elaborare migliaia di miliardi di eventi in parallelo e restituire agli agenti risultati compatti, pronti per essere usati nel loro contesto.

Un database per le domande che le dashboard non pongono

Keewano presenta KeewanoDB come uno strumento per indagare sul perché un cliente abbia abbandonato il servizio, su quale sequenza di azioni abbia preceduto un esito o su cosa distingua un gruppo di utenti da un altro. Queste attività dipendono dall’ordine e dal contesto degli eventi, non soltanto dai conteggi aggregati.

La società afferma inoltre che il database può aiutare gli agenti a individuare rischi emergenti esaminando cronologie comportamentali complete. La sua proposta si rivolge alle organizzazioni che attualmente scartano i dati circostanti perché la raccolta di più tipi di eventi può aumentare i costi di strumentazione, archiviazione e interrogazione.

Secondo la società, KeewanoDB non applica un prezzo per singolo evento. Il modello è pensato, afferma Keewano, per consentire ai clienti di conservare e interrogare più eventi senza dover valutare separatamente il costo di ogni evento aggiuntivo.

Il servizio Keewano Cloud, interamente gestito, può operare insieme a un data warehouse esistente o sostituirlo, con integrazioni standard per le organizzazioni che vogliono far lavorare gli agenti sugli stessi dati di attività sottostanti. I clienti possono collegare i propri agenti di IA o usare quelli forniti da Keewano.

Finanziamenti dall’analisi dei dati su scala gaming

Keewano è stata fondata nel 2024 da Kardashov, Pavel Bibergal, Vitaly Bukhovsky e Dima Karger. I fondatori portano con sé esperienze nel gaming, nel software aziendale e nelle infrastrutture, ambiti in cui un singolo utente può produrre cronologie di eventi lunghe e molto dettagliate.

Kardashov e Bukhovsky avevano già creato TestProject, acquisita da Tricentis nel 2019, e Devalore, acquisita da Abra nel 2022. Bibergal è stato in precedenza CTO di Plarium, mentre Karger ha guidato uno dei grandi studi della società, secondo l’annuncio di Keewano.

Judah Taub, managing partner di Hetz Ventures, ha detto che la società sta affrontando un problema dei dati messo in luce dall’uso degli agenti, anziché aggiungere un’altra funzionalità a uno stack di analisi tradizionale.

«Ogni ondata di adozione dell’IA mette in luce il livello sottostante che non era stato costruito per il nuovo carico di lavoro», ha detto Taub. «Pensiamo che il ragionamento delle macchine stia mettendo in luce proprio questa lacuna nell’infrastruttura di analisi e che Keewano la stia affrontando direttamente, anziché limitarsi ad aggirarla».

La promessa che Keewano deve ora dimostrare

Il lancio di Keewano si basa su una precisa scommessa tecnica: gli agenti di IA hanno bisogno di cronologie di eventi grezze e ordinate più che di un’altra raccolta di tabelle appiattite e aggregati preparati. La società afferma che questa architettura consente interrogazioni più rapide, un contesto più completo e costi inferiori per le analisi condotte dagli agenti.

Queste affermazioni saranno particolarmente rilevanti nei sistemi in produzione, dove i volumi degli eventi, la qualità dei dati e la complessità delle interrogazioni variano notevolmente. L’annuncio del lancio riporta il benchmark di Keewano per 250 milioni di eventi, ma non descrive un test indipendente né un confronto diretto a parità di condizioni con i database concorrenti.

Per ora, Keewano vende un database costruito sulla premessa che un agente debba poter esaminare cosa è accaduto senza prima chiedere a un altro sistema di ricostruirlo. La prova immediata per la società è verificare se i clienti trovino questa sequenza conservata sufficientemente utile da cambiare il modo in cui archiviano i dati operativi.