Kais Khimji har tillbringat större delen av sin professionella karriär som riskinvesterare, inklusive sex år som partner på det framstående VC-företaget Sequoia Capital.
Men liksom flera andra tidigare Sequoia-partners, inklusive David Vélez, som grundade den brasilianska digitalbanken Nubank, ville Kimji (bilden till vänster) alltid vara en startup-grundare. På torsdagen meddelade han att han har återupplivat en idé som han började arbeta med som student vid Harvard University för nästan ett decennium sedan och skapade AI-kalenderföretaget Blockit. I en stor förtroendeomröstning ledde Kimjis tidigare arbetsgivare Sequoia företagets 5 miljoner dollar seed-runda.
”Blockit har möjligheten att bli ett företag med intäkter på 1 miljard dollar+ och Kais är på väg dit”, sa Sequoias generalpartner och co-manager Pat Grady, som ledde investeringen, i ett blogginlägg.
Medan många startups har försökt automatisera schemaläggning tidigare, tror Khimji att tack vare framstegen inom LLM kan Blockits AI-agenter hantera schemaläggning mer sömlöst och effektivt än många av dess föregångare, inklusive nu nedlagda startups Clara Labs och x.ai. (Ja, det domännamnet antogs av Elon Musks AI-företag.)
Till skillnad från nuvarande kategoriledare Calendly, som senast värderades till 3 miljarder dollar och förlitade sig på att användare delade länkar för att hitta tillgänglighet, satsar Blockit på att dess AI-agenter kan lära sig nyanserna som behövs för att hantera hela schemaläggningsprocessen utan mänsklig inblandning.
Kimji och medgrundaren John Hahn (som tidigare arbetat med kalenderprodukter som Timeful, Google Calendar och Clockwise) använder Blockit för att i huvudsak bygga ett AI-socialt nätverk för människors tid.
”Det har alltid känts väldigt konstigt. Jag har en tidsdatabas, min kalender. Du har en tidsdatabas, din kalender, och våra databaser kan inte prata med varandra”, sa Himji till TechCrunch.
tech crunch event
san francisco
|
13-15 oktober 2026
Khimji säger att Blockit äntligen kan lösa denna frånkoppling. När två användare behöver träffas kommer varje AI-agent att kommunicera direkt för att förhandla om en tid, och helt undvika det typiska e-postmeddelandet fram och tillbaka.
Användare kan anropa Blockit-agenten genom att kopiera den till ett e-postmeddelande eller genom att skicka meddelanden till dem om ett möte i Slack. Boten tar sedan över logistiken och förhandlar fram en ömsesidigt lämplig tid och plats för att passa alla deltagares preferenser.
Kimji sa att Blockit kan fungera lika sömlöst som en mänsklig verkställande assistent. Användare behöver helt enkelt förse systemet med specifika instruktioner om sina preferenser, såsom vilka möten som inte är förhandlingsbara och vilka som är ”modifierbara” utifrån de dagliga behoven. ”Ibland blir min kalender galen och jag måste hoppa över lunch. Agenter måste veta att det är okej att skippa lunch”, säger han.
Systemet kan även tränas i att prioritera möten utifrån e-postton. Till exempel kan en användare instruera en agent att prioritera mötesförfrågningar undertecknade med ett formellt ”trevligt att träffa dig” framför tillfälliga interaktioner som slutar med ”Skål”.
Blockit verkar utnyttja det som Jaya Gupta och Ashu Garg, partners på riskföretaget Foundation Capital, kallar ”kontextgrafen” genom att lära sig användarnas preferenser. I en brett delad uppsats beskriver investerare möjligheten för AI-agenter på mångmiljarddollar att fånga ”varför” bakom varje affärsbeslut genom att förlita sig på dold logik som tidigare bara fanns i mänskliga huvuden.
Blockit används redan av mer än 200 företag, inklusive AI-startup Together.ai, nyförvärvade fintechföretaget Brex och robotstartup Rogo, samt riskföretag a16z, Accel och Index. Appen är gratis i 30 dagar. Efter det kostar det $1 000 per år för en enskild användare och $5 000 per år för en teamlicens som stöder flera användare, sa Kimji.
