วันเดอร์ฟูล เพิ่มทุน 150 ล้านดอลลาร์ ในรอบ Series B มูลค่า 2,000 ล้านดอลลาร์ เพื่อเร่งการนำ AI ไปใช้ในองค์กรทั่ว 30 ตลาด

วันเดอร์ฟูล สตาร์ทอัพ AI องค์กร ได้ระดมทุน 150 ล้านดอลลาร์ ในรอบ Series B ที่มีมูลค่า 2,000 ล้านดอลลาร์ ทำให้ทุนรวมของบริษัทอยู่ที่ประมาณ 284 ล้านดอลลาร์ เพียง 8 เดือนหลังจากออกจากความลับ รอบการระดมทุนนี้นำโดย Insight Partners โดยมีนักลงทุนรายเดิมเข้าร่วมด้วย เช่น Index Ventures, IVP, Bessemer Venture Partners และ Vine Ventures ทุนใหม่นี้จะสนับสนุนการขยายแพลตฟอร์ม AI องค์กรของบริษัท และเครือข่ายทีมติดตั้งระดับโลกที่ดำเนินการในมากกว่า 30 ตลาด

แนวทางของบริษัทมุ่งเน้นไปที่มุมมองว่าการนำ AI มาใช้ในองค์กรถูกจำกัดน้อยกว่าโดยความสามารถของโมเดล และมากกว่าโดยความซับซ้อนของการนำระบบ AI มาใช้ภายในสภาพแวดล้อมการทำงานที่แท้จริง ในขณะที่โมเดล AI ได้พัฒนาอย่างรวดเร็ว การรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ การทำงาน และกรอบการทำงานด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบยังคงเป็นอุปสรรคที่สำคัญสำหรับองค์กรขนาดใหญ่

ข้ามพ้นการนำ AI มาใช้ในการทดลอง

รูปแบบที่พบบ่อยในองค์กรหลายแห่งคือ การแพร่กระจายของโครงการนำ AI มาใช้ในการทดลองที่ไม่สามารถพัฒนาไปสู่ระบบการผลิตได้ โครงการเหล่านี้มักแสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ทางเทคนิค แต่พบกับอุปสรรคทางปฏิบัติเมื่อองค์กรพยายามรวมเข้ากับซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ ระบบข้อมูลภายใน และกระบวนการทำงาน

รูปแบบการดำเนินงานของวันเดอร์ฟูลพยายามแก้ไขช่องว่างนั้นโดยการผสมผสานแพลตฟอร์ม AI ของตนเข้ากับทีมติดตั้งที่ฝังอยู่ในท้องถิ่น แทนที่จะเสนอผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์แบบบริสุทธิ์ บริษัทส่งผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคและด้านการดำเนินงานไปทำงานโดยตรงกับลูกค้าองค์กร ทีมเหล่านี้ร่วมมือกับฝ่ายต่างๆ ภายในองค์กร เชื่อมต่อเอเย่นต์ AI เข้ากับระบบที่มีอยู่ และปรับใช้การนำไปใช้ตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบของภูมิภาค

แนวทางนี้ช่วยให้องค์กรสามารถเปลี่ยนการนำ AI มาใช้จากการทดลองไปสู่การผลิตได้อย่างรวดเร็ว ตามที่บริษัทระบุ เอเย่นต์สามารถย้ายจากการติดตั้งการทดลองไปสู่การใช้งานจริงได้ภายในไม่กี่วันหรือสัปดาห์ แทนที่จะใช้เวลาหลายเดือนเหมือนกับการเปิดตัวซอฟต์แวร์องค์กรแบบดั้งเดิม

แพลตฟอร์มที่สร้างขึ้นสำหรับกระบวนการทำงานองค์กร

ที่แกนกลางของระบบคือแพลตฟอร์มองค์กรแบบแนวนอนซึ่งออกแบบมาเพื่อสนับสนุนกระบวนการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI หลายแบบ แทนที่จะส่งมอบเครื่องมืออัตโนมัติที่แยกจากกันสำหรับงานเฉพาะ แพลตฟอร์มนี้ทำหน้าที่เป็นรากฐานที่ใช้ร่วมกันซึ่งองค์กรสามารถขยายไปทั่วทั้งฝ่ายและฟังก์ชันการทำงาน

สถาปัตยกรรมได้รับการออกแบบโดยเจตนาให้เป็น โมเดล-เอจิเลนต์ ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถประเมินและรวมโมเดล AI ที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับความต้องการของแต่ละกรณีการใช้งาน เมื่อมีการพัฒนาโมเดลใหม่หรือโมเดลที่มีอยู่ได้รับการปรับปรุง องค์กรสามารถรวมเข้าด้วยกันโดยไม่ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานขึ้นใหม่

หลักการวิศวกรรมหลายประการช่วยกำหนดรูปแบบการออกแบบของแพลตฟอร์ม:

• เฟรมเวิร์กการประเมินแบบฮาร์เนส ที่ทดสอบประสิทธิภาพของเอเย่นต์เทียบกับมาตรฐานที่มีโครงสร้างก่อนการนำไปใช้
• สถาปัตยกรรมระบบแบบเซลฟ-ฮีลิง ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อรักษาความน่าเชื่อถือเมื่อเอเย่นต์พบกับอินพุตหรือความผิดปกติในการดำเนินงานที่ไม่คาดคิด
• การตรวจสอบและปรับให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่อง เพื่อติดตามว่าเอเย่นต์ทำงานอย่างไรหลังจากที่ได้รับการรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมการผลิต

ความสามารถเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้แน่ใจว่าเอเย่นต์ AI จะยังคงเสถียรเมื่อนำไปใช้ภายในสภาพแวดล้อมองค์กรที่ซับซ้อน ซึ่งมักจะมีข้อกำหนดด้านความน่าเชื่อถือและความปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวด

โครงสร้างพื้นฐานในการนำไปใช้ทั่วโลก

นับตั้งแต่ออกมาจากความลับไม่ถึงหนึ่งปี วันเดอร์ฟูลได้ขยายการดำเนินงานไปมากกว่า 30 ประเทศทั่วยุโรป ตะวันออกกลาง เอเชีย-แปซิฟิก และละตินอเมริกา กลยุทธ์ของบริษัทพึ่งพาการสร้างทีมระดับภูมิภาคที่รวมทั้งความสามารถด้านวิศวกรรมและความเชี่ยวชาญด้านการดำเนินงาน

ทีมเหล่านี้ทำงานในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น โทรคมนาคม บริการทางการเงิน การผลิต และการดูแลสุขภาพ ซึ่งมักจะมีความซับซ้อนทางการดำเนินงานที่ชะลอการนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้ โดยการฝังผู้เชี่ยวชาญเข้าไปภายในองค์กร บริษัทพยายามลดความต้านทานระหว่างระบบ AI และโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่

แนวทางที่มุ่งเน้นไปที่ท้องถิ่นนี้ยังแก้ไขปัจจัยที่เป็นรูปธรรมที่ส่งผลต่อการนำไปใช้ เช่น ความแตกต่างทางภาษา สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบ และความแตกต่างในซอฟต์แวร์องค์กรทั่วภูมิภาค

ผลกระทบการดำเนินงานในช่วงแรก

ทั่วทั้งการนำไปใช้ขององค์กร วันเดอร์ฟูลรายงานว่าเอเย่นต์ AI ถูกนำมาใช้เพื่อทำให้กระบวนการทำงานที่เผชิญลูกค้าและภายในองค์กรอัตโนมัติ ตัวอย่างรวมถึงการดำเนินงานด้านการสนับสนุน การร้องขอการบริการภายใน และฟังก์ชันทางธุรกิจอื่นๆ ที่ขับเคลื่อนด้วยกระบวนการ

ตามที่บริษัทระบุ การนำไปใช้เหล่านี้ได้ผลกระทบด้านการดำเนินงานที่วัดได้ในบางสภาพแวดล้อม รวมถึง:

• การลดเวลาในการจัดการกระบวนการถึง 60%
• อัตราการกักขังอัตโนมัติที่เกิน 80% สำหรับกระบวนการทำงานบางอย่าง
• การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานที่สามารถนำไปสู่การประหยัดต้นทุนประจำปีหลายล้านเหรียญสหรัฐในองค์กรขนาดใหญ่

เนื่องจากแพลตฟอร์มเชื่อมต่อกับโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกันในระบบองค์กร องค์กรสามารถขยายจำนวนกระบวนการทำงานที่อัตโนมัติด้วยเอเย่นต์ AI หลังจากการนำไปใช้ครั้งแรก

ระยะถัดไปของ AI องค์กร

การเพิ่มขึ้นของระบบที่ใช้เอเย่นต์ สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นในแนวทางที่องค์กรนำมาใช้ในการอัตโนมัติ รุ่นก่อนๆ ของซอฟต์แวร์องค์กรมักมุ่งเน้นไปที่งานที่กำหนดไว้อย่างแคบๆ ซึ่งมักต้องมีการรวมเข้าที่กำหนดเองสำหรับฟังก์ชันใหม่ๆ

เอเย่นต์ AI นำเสนอพาราไดม์ใหม่ แทนที่จะเป็นスคริปต์อัตโนมัติที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน ระบบเหล่านี้สามารถตีความบริบท ติดต่อระบบหลายระบบ และปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง เมื่อรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานองค์กรแล้ว พวกมันสามารถประสานงานฟังก์ชันการทำงานทั่วทั้งฝ่ายที่ต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองมาก่อน

การเปลี่ยนแปลงนี้อาจเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์องค์กรอย่างช้าๆ แทนที่จะพึ่งพาคอลเลกชันของแอปพลิเคชันที่ไม่เชื่อมต่อ องค์กรอาจสร้างชั้น AI ที่ใช้ร่วมกันเพื่อประสานงานกระบวนการทำงานทั่วระบบต่างๆ มากขึ้น

หากการเปลี่ยนแปลงนี้ดำเนินต่อไป อุปสรรคทางเทคนิคจะไม่เพียงแต่สร้างโมเดล AI ที่มีความสามารถมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการออกแบบโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถนำไปใช้ ตรวจสอบ และปรับ และ адаптироватьระบบเหล่านี้ให้เข้ากับสภาพแวดล้อมการดำเนินงานจริงได้อย่างปลอดภัย

แพลตฟอร์มที่มุ่งเน้นในการรวมเอเย่นต์ AI เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานองค์กรเป็นหนึ่งในแนวทางในการแก้ไขความท้าทายนี้ ในขณะที่องค์กรต่างๆ ยังคงค้นหาวิธีการปฏิบัติที่เป็นไปได้ในการนำความก้าวหน้าในการวิจัย AI มาใช้เป็นเครื่องมือการดำเนินงานประจำวัน