Decagon представляет «человекоподобные» ИИ-агенты, которые революционизируют поддержку клиентов в предприятиях, выйдя из режима скрытности.

«В сфере AI-чатботов для клиентской поддержки впечатляющие демонстрации часто превосходят компании, способные завоевать доверие крупных клиентов», — утверждает Джесси Чжан, генеральный директор и соучредитель Decagon. Это смелое заявление исходит от стартапа, который недавно вышел из режима скрытого старта на переполненный рынок.

Основанный Чжаном и Ашвином Шринивасом, Decagon предлагает платформу для клиентской поддержки на базе ИИ, созданную для имитации человеческого взаимодействия. Решение быстро завоевало популярность среди крупных компаний, заключив контракты с известными клиентами, такими как Eventbrite, Bilt, Webflow, Rippling и Substack всего за год.

Как работает Decagon?

«Decagon предоставляет крупным предприятиям и быстрорастущим стартапам ИИ-агентов клиентской поддержки, которые максимально похожи на людей», — описывает Чжан. Эти агенты ведут контекстные и разговорные взаимодействия, обеспечивая как клиентов, так и руководителей службы поддержки улучшенным контролем и видимостью. По определению, «похожие на людей» ИИ-агенты управляют полным жизненным циклом клиентской поддержки: «Они анализируют сложную бизнес-логику, выполняют действия, учатся на обратной связи, отмечают разговоры, анализируют тенденции и даже пишут новые статьи в базе знаний. Мы охватываем весь путь клиентской поддержки максимально человеческим образом».

Decagon использует сочетание донастроенных и сторонних моделей для обучения своего ИИ, интегрируя базы знаний организаций и исторические разговоры с клиентами. Этот подход позволяет агентам предоставить персонализированные ответы и выполнять задачи, такие как обработка возвратов или перенаправление отправок. Анализируя прошлые взаимодействия, ИИ изучает особенности каждого клиента, уходя от заученных ответов. «Команды по работе с клиентами предоставляют обратную связь так же, как для нового сотрудника — агент всегда доступен, реагирует мгновенно и масштабируется без усилий», — объясняет Чзан.

Как и другие поставщики ИИ-программного обеспечения, Decagon предлагает пользователям анализ производительности агентов через анализ разговоров, маркировку и выявление аномалий, а также предложения по улучшению базы знаний.

Поддержка инвесторов и новое финансирование

Инвесторы обращают внимание на потенциал Decagon. Компания объявила о привлечении 35 миллионов долларов от известных венчурных капиталистов и частных лиц после начального раунда финансирования в 5 миллионов долларов, возглавленного Andreessen Horowitz, и раунда серии A на 30 миллионов долларов с поддержкой Accel. В этот раунд вошли инвестиции заметных фигур, таких как Элад Гил, Аарон Леви (генеральный директор Box) и Мэтт Макиннис (COO Rippling).

«Иван Чжоу, партнер Accel, подчеркивает, что «Джесси, Ашвин и команда Decagon удовлетворили критическую потребность предприятий: находка ИИ-решения, которое выходит за рамки чата и охватывает весь стек клиентских операций — от обновления баз знаний до маршрутизации информации к инженерным и продуктовым командам», — говорит он.

Новые средства поддержат развитие продукта и расширение команд по выходу на рынок и инженерии.

Выделение на переполненном рынке

Хотя Decagon уже зарекомендовал себя среди крупных компаний, он конкурирует с другими инноваторами ИИ, сосредоточенными на улучшении клиентской поддержки. Рынок постепенно уходит от традиционных чатботов к более автономным агентам и концепциям, таким как Цифровые близнецы. Конкуренты, такие как Sprinklr и HubSpot, предлагают аналогичные возможности, в то время как Maven AGI, недавно запущенная платформа генеративного ИИ для корпоративной поддержки, привлекла 28 миллионов долларов.

Несмотря на конкуренцию, Чзан позиционирует Decagon как «лидера нового поколения ИИ-агентов клиентской поддержки». Он признает сложность входа на высококонкурентную арену, но утверждает: «Многие новые ИИ-агенты испытывают трудности с пониманием сложности предприятий или с тем, чтобы принять реальные меры по устранению проблем клиентов». Он утверждает, что Decagon уникально подготовлен для предоставления максимально человеческого опыта на протяжении всего жизненного цикла взаимодействия с клиентами — от выполнения реальных действий от имени клиентов до предоставления руководителям службы поддержки критически важной информации и трендов относительно их базы знаний.