Одной из самых популярных категорий в сфере искусственного интеллекта является обслуживание клиентов, что не удивительно, учитывая потенциал технологии сокращения затрат на контактные центры при увеличении масштаба. Критики утверждают, что технология искусственного интеллекта, используемая в обслуживании клиентов, может снизить зарплаты, привести к увольнениям и в конечном итоге привести к более ошибочному опыту конечного пользователя. Сторонники, с другой стороны, говорят, что искусственный интеллект будет дополнять, а не заменять, работников, позволяя им сосредотачиваться на более значимых задачах.
Jesse Zhang относится к сторонникам. Конечно, он немного предвзят. Вместе с Ашвином Сринивасом Чжанг основал Decagon, платформу искусственного интеллекта для автоматизации различных аспектов каналов обслуживания клиентов.
Чжанг прекрасно осведомлен о том, насколько острой является конкуренция на рынке обслуживания клиентов с использованием искусственного интеллекта, который включает в себя не только гигантов индустрии, таких как Google и Amazon, но и стартапы, такие как Parloa, Retell AI и Cognigy (который недавно привлек $100 миллионов). По одной оценке сектор в 2032 году может оцениваться в $2,89 миллиарда, по сравнению с $308,4 миллиона в 2022 году.
Но Чжанг считает, что как инженерная компетентность Decagon, так и подход к маркетингу дает ему преимущество. «Когда мы только начинали, действующий совет, который мы получили, был не заниматься сферой обслуживания клиентов, потому что она была перенасыщена», - сказал Чжанг TechCrunch. - В конечном итоге то, что сработало для нас, - это агрессивное приоритизирование того, что хотели клиенты, и сохранение жесткой направленности на то, что клиенты получают пользу. Это разница между настоящим бизнесом и модной демонстрацией искусственного интеллекта.
Как Чжанг, так и Сринивас имеют техническое образование, работали как в стартапах, так и в крупных технологических организациях. Чжанг был инженером-программистом в Google, прежде чем стать трейдером в Citadel, фирме по маркетингу, и основать Lowkey, платформу для социальных игр, которая была приобретена создателем Pokémon GO Niantic в 2021 году. Сринивас был стратегом по внедрению в Palantir, прежде чем основать стартап по компьютерному зрению Helia, которого он продал в 2020 году юникурн Scale AI.
Decagon, который продаёт в основном предприятиям и «быстрорастущим» стартапам, разрабатывает чат-ботов для обслуживания клиентов. Боты, приводимые в действие с использованием моделей искусственного интеллекта от первого и третьего лица, могут быть настроены, способны усваивать базы знаний бизнеса и историю клиентских бесед для лучшего понимания контекста проблем.
«Когда мы начали разрабатывать, мы поняли, что 'человекоподобные боты' включают многое, так как человеческие агенты способны к сложному рассуждению, принятию действий и анализу бесед после факта», - сказал Чжанг. - Из разговоров с клиентами ясно, что хотя каждый хочет большей эффективности в операциях, это не должно происходить за счет опыта клиента - никому не нравятся чат-боты».
Так в чем же отличаются боты Decagon от традиционных чат-ботов? Чжанг говорит, что они учатся на основе прошлых разговоров и обратной связи. Возможно, еще важнее то, что они могут интегрироваться с другими приложениями, чтобы выполнять действия от лица клиента или агента, например, обработка возврата средств, категоризация входящего сообщения или помощь в написании статьи в поддержку.
С точки зрения компаний у них есть аналитика и возможность контролировать ботов Decagon и их разговоры.
«Человеческие агенты могут анализировать разговоры, чтобы заметить тенденции и найти улучшения», - сказал Чжанг. «Наша аналитическая панель на основе искусственного интеллекта автоматически проверяет и помечает клиентские беседы, чтобы выявить темы, выявить аномалии и предложить дополнения к базе знаний для более эффективного решения вопросов клиентов».
Несомненно, искусственный интеллект имеет репутацию быть менее чем идеальным, и, в некоторых случаях, нарушать этические принципы. Что бы Чжанг сказал компаниям, которые опасаются того, что боты Decagon скажут кому-то попробовать клей или напишут статью, полную плагиата, или что Decagon обучит свои внутренние модели на их данных?
В основном, он говорит, не волнуйтесь. «Предоставление клиентам необходимых ограничений и мониторинг их искусственных агентов важно», - сказал он. - Мы оптимизируем наши модели для наших клиентов, но делаем это таким образом, чтобы невозможно было случайно предоставить данные другому клиенту. Например, модель, создающая ответ для клиента А, никогда не будет иметь никакого доступа к данным от клиента В».
Технология Decagon, хотя и обладает теми же ограничениями, что и все другие приложения, работающие на основе искусственного интеллекта, последнее время привлекает известных клиентов, таких как Eventbrite, Bilt и Substack, помогая Decagon достичь точки безубыточности. Капиталовложения в проект также привлекли известные инвесторы, такие как генеральный директор Box Аарон Леви, генеральный директор Airtable Хауи Люи и генеральный директор Lattice Джек Альтман.
На сегодняшний день Decagon привлек $35 млн. через раунды зерном и серии А, в которых участвовали Andreessen Horowitz, Accel (ведущий в серии А), A* и предприниматель Элад Гил. Чжанг говорит, что деньги направляются на развитие продукта и расширение штата Decagon в Сан-Франциско.
«Одной из ключевых проблем является то, что клиенты сравнивают искусственных агентов с чат-ботами предыдущего поколения, которые фактически не выполняют свою работу», - сказал Чжанг. - Рынок обслуживания клиентов насыщен старыми чат-ботами, которые разрушили доверие потребителя. Новые решения этого поколения должны преодолеть шум инкумбентов».
