Стартап Decagon, который разрабатывает ИИ-агенты, привлек $65 млн. Его клиенты сокращают штаты служб поддержки на 80%

Генеральный директор Decagon Джесси Чжан утверждает, что их ИИ-сервис сравнивали с решениями от Salesforce, и Decagon выходил победителем.

Дисклеймер : это вольный перевод заметки ^[1] издания Forbes. Перевод подготовила редакция «Технократии». Чтобы не пропустить анонс новых материалов подпишитесь на «Голос Технократии» ^[2] — 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 ^[3].

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 мышлению ^[4] 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.