Clay

Clay to platforma do budowania procesów go-to-market opartych na danych. Łączy wyszukiwanie firm i osób, wielu dostawców enrichmentu, research internetowy wykonywany przez AI, scoring, sygnały, automatyzacje oraz przekazywanie danych do CRM i narzędzi outboundowych.

Produkt przypomina rozbudowany arkusz połączony z warstwą integracyjną i agentami AI. Nie wszystkie jego funkcje są sztuczną inteligencją: pobranie pola od zewnętrznego dostawcy albo wykonanie reguły workflow pozostaje klasyczną automatyzacją. AI odpowiada przede wszystkim za research, klasyfikację, ocenę dopasowania, przetwarzanie nieustrukturyzowanych informacji i generowanie treści.

Clay rozpoczęło działalność w Brooklynie w 2017 r. Według firmy pierwotnym celem było udostępnienie większej liczbie osób możliwości kojarzonych z programowaniem. Produkt został uruchomiony na Product Hunt w lutym 2022 r., gdy zespół liczył mniej niż dziesięć osób. Historia Clay · Ogłoszenie finansowania z 2024 r.

W 2024 r. firma po raz pierwszy szerzej opisała finansowanie: Series B w wysokości 46 mln USD przy wycenie 500 mln USD oraz wcześniejsze rundy seed i Series A. W styczniu 2025 r. Clay pozyskało kolejne 40 mln USD przy wycenie 1,25 mld USD i poinformowało o przejęciu Avenue, produktu związanego z sygnałami i danymi first-party. Series B expansion

W sierpniu 2025 r. firma ogłosiła Series C w wysokości 100 mln USD przy wycenie 3,1 mld USD. We wrześniu 2026 r. poinformowała o Series D 115 mln USD przy wycenie 7,1 mld USD. Finansowanie i szybki rozwój firmy nie wpływają na wynik AI, ale pokazują skalę inwestycji w produkt. Series C · Historia finansowania

Podstawowym środowiskiem Clay są tabele i workbooki. Użytkownik może zaimportować listę, wyszukać firmy lub osoby, a następnie dodawać kolumny wykonujące enrichment, research, transformację albo akcję w innym systemie.

Enrichment waterfall odpytuje kolejnych dostawców według ustalonej kolejności. Pozwala to szukać brakujących danych w kilku źródłach bez budowania osobnej integracji dla każdego z nich. Sam waterfall jest przede wszystkim orkiestracją danych. AI staje się istotne wtedy, gdy Claygent interpretuje stronę, szuka niestandardowego sygnału, klasyfikuje firmę, ocenia zgodność z ICP albo tworzy komunikację.

Najważniejsze funkcje

Enrichment i źródła danych

Clay daje dostęp do wielu zewnętrznych dostawców danych oraz pozwala podłączyć własne konta i klucze API. Aktualny cennik mówi o ponad 150 dostawcach. Dokumentacja integracji dla ChatGPT opisuje szerszy ekosystem ponad 200 źródeł, z którego aplikacja wykorzystuje podzbiór. Cennik Clay · Clay w ChatGPT

Claygent

Claygent jest agentem AI do researchu internetowego i pracy na danych w tabeli. Może szukać informacji na stronach, tworzyć niestandardowe pola, klasyfikować firmy i osoby, przygotowywać uzasadnienie scoringu oraz generować treści na podstawie zgromadzonego kontekstu.

Claygent Builder pozwala zapisać takiego agenta jako wielokrotnego użytku. Agent może korzystać z opisu firmy, ICP, person, dokumentów, wyszukiwarki oraz narzędzi do znajdowania osób i ofert pracy. Użytkownik może wybierać modele, tworzyć testy, porównywać wersje i zapisywać firmową metodę jako skill. Claygent Builder

Account Research Agents

Agenci researchowi dla kont działają na segmentach klientów i mogą korzystać z CRM, rozmów w Gong lub danych z hurtowni. W przeciwieństwie do pojedynczego uruchomienia Claygenta agent sam dobiera istotne źródła i utrzymuje pamięć dla danego konta. Wyniki zapisuje w polach zarządzanych przez agenta. Account Research Agents

Sygnały, scoring i workflow

Clay może reagować na zmianę pracy, zatrudnienie, informacje firmowe, aktywność internetową i inne sygnały. Dane oraz wyniki AI mogą uruchamiać kolejne kroki: zmianę priorytetu, wzbogacenie rekordu, zapis do CRM, dodanie do kampanii albo przygotowanie wiadomości.

Budowa list firm

Clay może wyszukiwać firmy według cech takich jak branża, wielkość, lokalizacja, finansowanie, technologie i sygnały. AI uzupełnia klasyczne filtry tam, gdzie warunek wymaga przeczytania strony lub zinterpretowania nieustrukturyzowanej informacji.

Wyszukiwanie osób

Platforma pomaga znaleźć role pasujące do persony i wzbogacić rekord o dostępne dane zawodowe oraz kontaktowe. Trafność zależy jednak od dostawców danych, aktualności źródeł, waterfallu i reguł weryfikacji — nie wyłącznie od AI.

Research i kwalifikacja

Claygent może sprawdzać strony, aktualności, oferty pracy i inne publiczne materiały, a następnie zwrócić odpowiedź w ustalonym formacie. Pozwala to budować kryteria kwalifikacji bardziej szczegółowe niż standardowe pola baz danych.

Priorytetyzacja

Agent może ocenić zgodność konta z ICP i uzasadnić wynik. Taka ocena powinna opierać się na jawnych kryteriach, a przed uruchomieniem na pełnej bazie należy sprawdzić ją na przypadkach wzorcowych i negatywnych.

Claygent może otrzymać opis firmy, ICP, persony, wytyczne komunikacji oraz dokumenty. Account Research Agents mogą dodatkowo wykorzystywać dane CRM, Gong i hurtowni oraz utrzymywać pamięć dla poszczególnych kont.

Jakość wyniku zależy od jakości źródeł i konfiguracji. Podłączenie wielu systemów nie gwarantuje, że wszystkie dane są aktualne albo że agent prawidłowo rozstrzygnie konflikt między źródłami.

Clay oferuje połączenia natywne, webhooki oraz ogólną integrację HTTP, która może pobierać i wysyłać dane metodami GET, POST, PUT i DELETE. Połączenia obejmują CRM, hurtownie danych, dostawców enrichmentu i modeli językowych. HTTP API · Webhooks

Clay jest dostępne jako aplikacja w ChatGPT i Codex. Z poziomu rozmowy można znaleźć firmy i osoby, wzbogacać rekordy, wykonywać research oraz uruchamiać wcześniej przygotowane funkcje zespołu. Dokumentacja opisuje również MCP i CLI jako sposoby używania danych oraz workflow Clay przez zewnętrznych agentów. Clay w ChatGPT i Codex

Claygent Builder pozwala testować agenta na przykładowych rekordach, porównywać modele, zapisywać historię wersji i sprawdzać przewidywany koszt przed wdrożeniem. Dla Account Research Agents można oglądać wyniki pól i uzasadnienia.

Administratorzy zarządzają połączeniami i widzą, które zasoby z nich korzystają. W planie Enterprise mogą ograniczać dodawanie połączeń i decydować, kto może używać określonych kont, modeli lub serwerów MCP przy budowaniu workflow. Połączenia · Kontrola dostępu

Firma opisuje wsparcie dla GDPR, możliwość zawarcia DPA, eksport danych i usuwanie konta. Przed wdrożeniem prospectingu należy niezależnie sprawdzić podstawę prawną pozyskania i użycia danych w danym kraju. Polityka prywatności

Clay oferuje plany Free, Launch, Growth i Enterprise. Od marca 2026 r. model rozliczeń oddziela Actions, czyli wykonania operacji platformy, od Data Credits używanych do zakupu danych i części obliczeń AI. Niektóre modele mają koszt stały, a najbardziej zasobożerne są rozliczane na podstawie tokenów. Cennik · Rozliczanie AI

Dokładny koszt procesu zależy od dostawców, waterfallu, liczby rekordów, wybranego modelu i automatycznie uruchamianych kroków. Z tego powodu cenę należy mierzyć na pełnym scenariuszu, a nie tylko na pojedynczym enrichmentcie.

Aktualne recenzje G2 pokazują dwa powtarzające się kierunki. Użytkownicy chwalą łączenie danych i automatyzację wieloetapowego enrichmentu. Część recenzji wskazuje jednocześnie na złożoność interfejsu, wydajność oraz trudność przewidywania autorunów i zużycia kredytów. Są to sygnały użytkowników, a nie wynik kontrolowanego testu. Recenzje Clay na G2

Najważniejsze ograniczenia:

• jakość rekordu zależy od zewnętrznych dostawców i aktualności danych;
• błędy źródła danych trzeba odróżniać od błędów interpretacji AI;
• elastyczność platformy wiąże się z koniecznością zaprojektowania workflow;
• koszty zależą od wielu liczników i mogą rosnąć przy skali oraz złożonym researchu;
• funkcje API, CRM, uprawnień i automatyzacji różnią się między planami;
• wynik scoringu lub personalizacji wymaga testu na danych konkretnej firmy.

Profil zweryfikowano 20 września 2026 r. Pełny rejestr źródeł, ustaleń i braków znajduje się w pliku research.md.