Solidroad привлекает 6,5 млн долларов для запуска AI-тренера для команд по обслуживанию клиентов

Solidroad, стартап в области искусственного интеллекта, занимающийся решением ключевых проблем в сфере обслуживания клиентов, привлек 6,5 млн долларов стартового финансирования для усовершенствования своей платформы. Эта платформа самостоятельно обучает агентов службы поддержки и совершенствует системы искусственного интеллекта.

Компания из Дублина, поддерживаемая First Round Capital и Y Combinator, сталкивается с ключевой проблемой масштабирования: сохранение высокого качества взаимодействия с клиентами при управлении затратами, поскольку количество ежемесячных разговоров превышает 10 000.

«Лидеры в области клиентского опыта, обрабатывающие более 10 000 разговоров в месяц, стоят перед сложным выбором: поддерживать качество при высоких затратах или сократить расходы и рискнуть снижением удовлетворенности», — сказал VentureBeat Марк Хьюз, генеральный директор и соучредитель Solidroad. «Обычные решения не справляются с этой задачей».

Эта инвестиция увеличивает общее финансирование Solidroad до 8 миллионов долларов, решая широко распространенную проблему бизнеса — поиск баланса между качеством обслуживания и эффективностью. Хьюз отмечает, что типичные методы — офшоринг, устаревшие инструменты контроля качества или полная автоматизация с помощью ИИ — часто приводят к снижению удовлетворенности клиентов.

Как ИИ превращает каждое общение с клиентом в персонализированные учебные симуляции

Платформа Solidroad действует как «агрегационный слой», интегрированный с существующими каналами коммуникации, анализируя все взаимодействия между компанией и клиентами. Вместо того, чтобы заменять человеческих агентов, она повышает эффективность как людей, так и систем искусственного интеллекта.

Система автоматически оценивает 100% разговоров по всем каналам, применяя искусственный интеллект для обеспечения качества, который раньше требовал ручной выборки всего 1-3%. Важно, что она превращает эти знания в практические улучшения с помощью персонализированного обучения агентов и советов по оптимизации искусственного интеллекта.

«Традиционный контроль качества осуществляется вручную и ориентирован на прошлое, — сказал Хьюз. — Рецензент проверяет несколько звонков, применяет систему оценки и сообщает результаты. Мы переосмыслили этот процесс. Простого подсчета баллов за разговоры с помощью ИИ было недостаточно — мы стремились сделать результаты пригодными для практического применения».

Генерируя индивидуальные тренинги на основе реальных моделей диалогов и пробелов в навыках, платформа обеспечивает целенаправленное, масштабируемое обучение без дополнительных процессов или персонала.

Crypto.com сокращает время ответа на 18%, а другие бренды ускоряют обучение

Первые пользователи отмечают ощутимые результаты. Crypto.com сократила среднее время обработки запросов на 18 % и повысила показатели удовлетворенности клиентов с 87 % до 90 % — это значительный скачок на три пункта в сфере услуг.

ActiveCampaign сэкономила год ручного коучинга, перенаправив это время на стратегическое обучение и более быструю обратную связь. Podium сократила продолжительность обучения новых сотрудников вдвое, включив в процесс адаптации сотрудников симуляции Solidroad на базе искусственного интеллекта.

«Наши клиенты постоянно достигают показателей удовлетворенности клиентов выше 90%, более быстрого введения в должность и значительного сокращения ручной работы по контролю качества», — заявил Хьюз, добавив, что PartnerHero зафиксировал 30-процентное повышение квалификации агентов.

В настоящее время платформа оценивает сотни тысяч ежемесячных разговоров для более чем 50 клиентов, и каждую неделю к ней присоединяются новые компании.

Два бывших сотрудника Intercom выявили недостатки в инструментах обслуживания клиентов

Хьюз и технический директор/соучредитель Патрик Финлей отточили свои знания в области клиентского опыта, работая в Intercom, где они впервые начали сотрудничать.

«Патрик разрабатывал функции, а я их продавал», — вспоминает Хьюз. «Мы были свидетелями того, насколько важен клиентский опыт для роста, но при этом как разочаровывающе было использовать инструменты, которые не давали командам реальных возможностей. Даже успешные компании использовали неадекватные решения».

Они присоединились к волне опытных основателей, применяющих ИИ в деятельности предприятий. Хьюз ранее основал и продал карьерную платформу Gradguide, а Финлей стал соучредителем стартапа Monaru, поддерживаемого Y Combinator, который не использует код.

Почему Solidroad уделяет приоритетное внимание улучшению работы людей, а не их замене искусственным интеллектом

Рынок программного обеспечения для клиентского опыта быстро растет, поскольку компании признают его влияние на доходы. Однако многие решения сосредоточены на полной автоматизации или простой аналитике, а не на систематическом улучшении производительности людей.

Устаревшие инструменты контроля качества требуют тщательной ручной проверки и предлагают только ретроспективный анализ, а не проактивное обучение. Полностью автоматизированные ИИ-агенты, хотя и являются экономически эффективными, могут давать сбои при сложных или эмоционально заряженных взаимодействиях, иногда генерируя бесполезные или неточные ответы.

«Мы отличаемся от других решений в области искусственного интеллекта для работы с клиентами, потому что не управляем разговорами напрямую», — пояснил Хьюз. «Многие инструменты искусственного интеллекта направлены на замену людей ботами. Мы помогаем им стать лучше».

Эта позиция отражает более широкую дискуссию в отрасли об идеальном сочетании человеческого и искусственного интеллекта в обслуживании клиентов.

Инвестиции First Round Capital поддерживают совместную работу человека и ИИ, а не полную автоматизацию

Ведущая роль First Round Capital решительно поддерживает направление Solidroad. Ранее компания инвестировала в такие трансформационные компании, как Notion и Uber, что свидетельствует о вере в потенциал Solidroad переосмыслить технологии обслуживания клиентов.

«Мы очень рады сотрудничеству с First Round, одним из первых инвесторов Notion, Uber и других пионеров», — сказал Хьюз в своем заявлении. «Самое главное, что они поддерживают основателей, которые преуспевают в создании».

Средства будут направлены на наем персонала, особенно в Сан-Франциско, новом основном центре компании. Solidroad планирует перевести свою ирландскую команду в район залива, одновременно расширяя инженерные и маркетинговые команды.

«Мы активно набираем сотрудников на инженерные и маркетинговые должности», — отметил Хьюз. «Мы ищем людей, которые хотят работать на стыке искусственного интеллекта и клиентского опыта».

Протоколы безопасности предприятий отвечают растущим требованиям к конфиденциальности данных

Учитывая анализ конфиденциальных диалогов, Solidroad соблюдает стандарты безопасности предприятий, включая сертификацию SOC 2 Type 2 и ISO27001. Данные клиентов хранятся в изолированных, безопасных средах без обмена между клиентами, что снимает проблемы конфиденциальности, характерные для внедрения ИИ.

«Безопасность и конфиденциальность являются основой нашей деятельности», — подчеркнул Хьюз. «Данные каждого клиента хранятся в отдельном, безопасном рабочем пространстве. Информация никогда не передается между клиентами».

Что популярность Solidroad говорит о будущем ИИ на рабочем месте

Модель Solidroad соответствует более широкой тенденции внедрения ИИ: расширение человеческих навыков, а не их замена. Платформа способствует тому, что Хьюз называет «оптимальным балансом между людьми и ИИ».

«ИИ должен управлять рутинными, транзакционными задачами, оставляя сложные и эмоционально нюансированные взаимодействия людям», — сказал Хьюз. «Solidroad помогает компаниям найти этот баланс и повысить эффективность обеих сторон».

Этот подход соответствует развивающимся стратегиям ИИ в предприятиях, которые делают акцент на сотрудничестве между людьми и машинами.

Более широкий взгляд: почему постоянное совершенствование может превзойти идеальную автоматизацию

Рост и финансирование Solidroad подчеркивают стратегический сдвиг в корпоративном ИИ: ценность систематического совершенствования превышает ценность революционной замены. Хотя большая часть дискуссий об ИИ сосредоточена на устранении роли человека, результаты Solidroad показывают, что технологии, повышающие производительность труда, могут принести большую пользу.

Ключевым моментом является выбор времени. По мере того как ажиотаж вокруг полностью автономных ИИ-агентов сталкивается со сложной реальностью обслуживания клиентов, где эмпатия и тонкое решение проблем являются сильными сторонами человека, компании приходят к выводу, что наиболее эффективные приложения ИИ усиливают человеческий потенциал.

Цель Хьюза — превратить каждое взаимодействие с клиентом в возможность для обучения — выходит за рамки простой оптимизации. Она указывает на будущее, в котором ИИ действует как непрерывная петля обратной связи, постепенно повышая стандарты производительности человека, а не делая их устаревшими. Этот метод может оказаться более устойчивым и трансформационным, чем упрощенная дискуссия «человек против ИИ», которая преследует корпоративные технологии.

В бизнес-среде, где успех зависит от клиентского опыта, компании, которые осваивают систематическое совершенствование, а не только автоматизацию, могут создать нечто более ценное, чем экономия затрат: долгосрочное, сложнее конкурентное преимущество.