Генеральный директор Decagon Джесси Чжан утверждает, что их ИИ-сервис сравнивали с решениями от Salesforce, и Decagon выходил победителем.
Дисклеймер : это вольный перевод заметки издания Forbes. Перевод подготовила редакция «Технократии». Чтобы не пропустить анонс новых материалов подпишитесь на «Голос Технократии» — мы регулярно рассказываем о новостях про AI, LLM и RAG, а также делимся полезными мастридами и актуальными событиями.
Обсудить пилот или задать вопрос об LLM можно здесь.
Джесси Чжан не стремился создать продукт, который, как он думал, людям понравится. Повторно создавая стартап, он хотел разработать программное обеспечение, которое компании могли бы быстро внедрить и извлечь из него реальную выгоду. В августе 2023 года Чжан объединился с Ашвином Сренивасом, с которым познакомился на встрече основателей в Юте, и опросил десятки стартапов, чтобы создать продукт, который действительно востребован и за который компании будут готовы платить — ИИ-система, способная решать рутинные задачи по обслуживанию клиентов. Вскоре после этого появилась компания Decagon.
Чуть больше года спустя такие компании, как Notion, Duolingo, Rippling, Bilt и Substack, уже используют систему Decagon для ответов на вопросы о работе их приложений, обработки возвратов, отмены подписок, разрешения споров и замены кредитных карт.
Однако получить этих клиентов было непросто, рассказывает Чжан Forbes. Почти все клиенты Decagon проводили так называемые «проверочные тесты», сравнивая её программное обеспечение с решениями конкурентов, таких как Salesforce, чтобы определить, какой чат-бот лучше решает задачи. В каждом из этих испытаний ИИ-чатбот Decagon неизменно выходил победителем, отметил Чжан. Подобные оценки становятся все более распространенными, поскольку компании тестируют различные ИИ-модели. Например, Intercom недавно перешёл с GPT от OpenAI на Claude от Anthropic после серии собственных тестов, сообщила Fortune.
Сегодня Decagon объявила о привлечении $65 миллионов в рамках раунда Series B, возглавленного Bain Capital Ventures при участии инвестора Элада Гила и ведущих венчурных фондов Accel и Bond Capital. С $100 миллионами общего финансирования стартап теперь оценивается в $650 миллионов. Компания планирует использовать средства для расширения команды, привлечения новых клиентов и добавления голосовой функции в продукт.
Свежие инвестиции поступают в момент, когда ИИ-агенты — программные средства, способные не только отвечать на запросы, но и выполнять конкретные задачи, — приобретают всё большую популярность. Руководитель OpenAI Сэм Альтман делает ставку на то, что уже в следующем году ИИ-агенты станут частью повседневной жизни. Новейшие технические достижения в области ИИ, такие как способность к многозадачности, приводят к созданию стартапов, разрабатывающих ИИ-агентов, которые могут писать код или выполнять сложные юридические исследования.
«Если объединить высокую способность к логическому и использование других программных инструментов, например, веб-браузеров, то мы на пороге создания агентов, способных выполнять большую часть рутинной работы, от которой люди обычно хотят избавиться», — отметил Ареф Хилали, партнёр Bain Capital Ventures, в интервью Forbes.
Компании, использующие чатботы Decagon, уже корректируют свои планы по найму. Некоторые, как например Bilt, поставщик карт и программ лояльности, сократили свои команды поддержки с сотен контрактеров до 65 человек, что позволило сэкономить миллионы долларов. Другой клиент, которого Чжан не назвал, сократил свою команду поддержки на 80%.
ИИ-агенты Decagon базируются на модели больших языковых моделей от таких компаний, как OpenAI, Anthropic и Cohere, и обучены на данных предприятий: инструкциях, блогах и прошлых диалогах с клиентами. Основной вызов в обучении заключается в том, что информация часто устаревает, поэтому Decagon разработала систему, позволяющую поддерживать данные в актуальном состоянии. В результате чатбот действует почти как хороший человеческий агент, отметил Чжан.
27-летний Чжан утверждает, что успех их программного обеспечения заключается не только в предоставлении достоверной информации, но и в возможности для компаний контролировать и настраивать ответы ИИ на запросы клиентов.
«Я считаю, что они грамотно создали прозрачную систему управления, чтобы их ИИ-агенты не были чёрными ящиками», — отметил инвестор Элад Гил в интервью Forbes. «Клиент может видеть, что происходит, понимать это и изменять, так что система выполняет именно те функции, которые нужны».
Автоматизация обслуживания клиентов — не новая идея. Это одно из первых приложений для интеграции ChatGPT. Это также одна из наиболее проблемных сфер для потребителей, которые часто хотят перейти на общение с человеком после нескольких минут взаимодействия с ИИ. Некоторые компании, такие как Discover, предлагают клиентам возможность связаться с человеком в любое время.
Однако компании, как Decagon, верят, что ИИ-агенты, в отличие от старых чатботов с запрограммированными ответами, способны решать проблемы без вмешательства человека.
«Раздражение, которое испытывали люди, объясняется тем, что системы не работали должным образом. Теперь они работают», — отметил Хилали из Bain Capital Ventures.
Автор: technokratiya
