Startup espacial usa rodada de investimento para contratação de pessoas, e não para IA

Por Ramana Rech 3 de Junho de 2026 👁️ 0 visualizações 💬 0 comentários
Startup espacial usa rodada de investimento para contratação de pessoas, e não para IA

A startup Impulse Space, que se descreve como uma empresa de mobilidade espacial, pretende investir os US$ 500 milhões que levantou em rodada de investimento com contratação de pessoas — e não de inteligência artificial — e expansão da capacidade de manufatura. O COO e presidente da startup, Eric Romo, destacou que a IA ainda não está apta para substituir humanos em hardware.

Os recursos vieram de uma rodada de financiamento da Série D liderada pelas firmas de capital de risco 137 Ventures e Banner VC, anunciou a empresa nesta terça-feira, 2. Outros participantes da rodada foram Founder’s Fund, Lux Capital e Linse Capital.

A startup busca desenhar uma nova infraestrutura de espaçonaves que viabilize maior mobilidade uma vez no espaço. “Demanda por mobilidade no espaço é excepcionalmente rápida, e nós estamos aumentando nosso time e produção para endereçar isso de frente”, declarou Eric Romo, em nota.

Com os US$ 500 milhões, a empresa pretende abrir 200 postos de emprego, pelo menos, com outras vagas planejadas para o futuro. A Impulse Space quer contratar engenheiros e operadores. As vagas irão atender às áreas de propulsão, aviônica, sistemas autônomos, sistemas de espaçonaves, fabricação e operações de missão.

A startup diz ter dobrado a equipe no último ano. Além disso, abriu um escritório no Colorado recentemente, em parte, para ter acesso a maiores opções de talentos em aeroespaço.

Ao TechCrunch, o presidente da Impulse Space disse que a equipe de softwares da empresa adota ferramentas de IA para codificação, mas que, na resolução de problemas do mundo real de engenharia, a IA ainda não atende a todos os requisitos. "Não existe realmente substituto para projetar a coisa, analisá-la, construí-la e depois colocá-la em uma bancada de testes", avalia.

Na visão de Romo, ferramentas de IA para hardware podem levar mais tempo para chegar ao mercado, uma vez que é mais difícil encontrar dados para treinamento de hardware do que de LLMs.

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