Fonlama

Bites, saha çalışanlarına yönelik yapay zekâ eğitimini iş performansına bağlamak için 40 milyon dolar yatırım aldı

mm
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin

Bir perakendeci, yüzlerce mağazada bir sabah içinde kampanya başlatabilir. Ancak her çalışanın bu kampanyayı nasıl satacağını bilmesini sağlamak ayrı bir zorluktur. Bites, kısa ve mobil cihazlardan sunulan dersleri, iyileştirmeyi amaçladıkları satış, hizmet ve operasyon sonuçlarıyla buluşturmak üzere yapay zekâ eğitim platformunu bu açığı kapatacak şekilde geliştiriyor. Şirket, A serisi yatırım turunda 40 milyon dolar aldı.

29 Ekim’de duyurulan yatırım, Bites’ın toplam yatırım miktarını 55 milyon dolara çıkardı. Tura PeakSpan Capital liderlik etti; mevcut yatırımcılar Vertex Ventures, Horizon Capital, Rittenhouse Ventures, Lyra Ventures ve diğerleri de katıldı. PeakSpan’den Phil Dur ve Charlie Reinkemeyer yönetim kuruluna katılacak.

Bites, yatırımı ABD’deki büyümesi ve ürün geliştirme çalışmaları için kullanacak. Şirketin hedefi, kimin eğitimi tamamladığını takip etmenin ötesine geçerek performans sorunlarını tespit eden, duruma uygun koçluk içeriği oluşturan, bunu doğru çalışanlara ulaştıran ve sonrasında nelerin değiştiğini ölçen kesintisiz bir süreç oluşturmak.

Çalışma Günü İçinde Çalışanlara Ulaşan Eğitim

Saha çalışanları vardiyalarında nadiren masa başında olur; bu nedenle bir öğrenme portalı, ziyaret etmek için ayrıca zaman ayırmaları gereken başka bir yere dönüşür. Bites ise eğitimi WhatsApp, SMS, Microsoft Teams, Slack veya bir bağlantı üzerinden sunuyor; alıcıların uygulama yüklemesini ya da oturum açmasını gerektirmiyor.

“Bite” adı verilen her ders en fazla 90 saniye sürüyor ve video, soru, özet ve tartışmayı bir araya getiriyor. Bu yapı, işverene içeriğin teslim edildiğine dair bir bildirimden daha fazlasını sunuyor: çalışan güncellemeyi alabiliyor, bununla ilgili bir soruyu yanıtlayabiliyor ve gerektiğinde materyale yeniden göz atabiliyor.

Şirketin Öğrenme Paketi, kişiselleştirilmiş bir bilgi akışının yanı sıra şirketin onaylanmış içeriklerinden yararlanarak doğal dilde soruları yanıtlayan Ask AI özelliğini de içeriyor. Yöneticiler, çalışanların sorduğu soruları görebiliyor; bu da talimatların nerelerde belirsiz kaldığını veya hangi bilgilerin eksik olduğunu gösteren başka bir işaret sağlıyor.

Gıda güvenliği prosedürü uygulamaya başlayan bir restoran, vardiya öncesinde kısa bir açıklama gönderebilir ve aynı yönlendirmeyi bir çalışan daha sonra yanıt aradığında da erişilebilir kılabilir. Aradaki fark önemli: Bir dersi bir kez tamamlamak ile çalışma sırasında doğru bilgiye ulaşmak birbirinden ayrı ihtiyaçlardır.

Kurucu ortak ve CEO Eran Heffetz’in geçmişi, içeriğin çalışanlara ulaştırılmasına neden bu kadar önem verildiğini açıklamaya yardımcı oluyor. Bites’ın kuruluşunu anlatan bir şirket röportajında Heffetz, yeni çalışanları tekrar tekrar işe alıp eğitirken restoran eğitimini tutarlı biçimde sürdürmenin zorluğunu anlattı. Bites’ı Heffetz, Tal Nagler Almog ve Hagai Horovitz kurdu; şirket, konaklama sektöründeki deneyimi öğrenme ve gelişim uzmanlığıyla bir araya getiriyor.

Belgeleri Yapay Zekâyla Markalı Videolara Dönüştürme

Bites’ın yapay zekâ stüdyosu, mevcut eğitim belgelerini düzenlenebilir mikro öğrenme videolarına dönüştürüyor. Ürün sitesinde PDF, DOC ve PowerPoint dosyalarının girdi olarak kullanılabildiği; sistemin anlatım metni, özetler ve sorular oluşturduğu belirtiliyor. Kullanıcılar yayımlamadan önce görselleri, metni ve anlatımı inceleyip düzenleyebiliyor.

Yatırım duyurusu, bu tabloya bir yapay zekâ düzenleme aracısı özelliğini de ekliyor: Yönetici, geleneksel düzenleme becerilerine ihtiyaç duymadan videoda değişiklik yapmak için istediğini tarif edebiliyor. Bites ayrıca tek bir videonun artık tek dokunuşla dil değiştirme olanağıyla 150’den fazla dili desteklediğini söylüyor. Bu, duyuruda verilen güncel rakam; mevcut bazı ürün sayfalarında ise hâlâ 140’tan fazla dil desteğinden söz ediliyor.

Yerelleştirme, özellikle farklı ülkelerde faaliyet gösteren veya aynı konumda çok dilli ekipler çalıştıran işverenler için önem taşıyor. Onaylanmış bir prosedürü yeniden kullanıp dilini uyarlamak, ayrı eğitim materyallerini güncel tutmak için gereken çabayı azaltabilir. Şirket ortamları ve üniformalar da dâhil olmak üzere markalı görseller, bu derslerin kendilerine sunulduğu kişilerce tanınmasını sağlamayı amaçlıyor.

Teknik açıdan değer yaratan unsur; içerik üretimi, düzenleme, yerelleştirme ve dağıtımın tek bir iş akışında bir araya getirilmesi. Tek başına bir video oluşturucu içerik üretebilir. Ancak bir iş yeri eğitim sisteminin içeriğin kime ulaştırılacağını belirlemesi, ilgili talimatları koruması ve çalışanların neleri anladığını yöneticilere göstermesi de gerekir.

Öğrenme Verilerini İş Performansıyla Bağlamak

Bites platformunun bir sonraki aşaması, genellikle eğitim sistemlerinin dışında tutulan verilere odaklanıyor. Satış verileri satış noktası platformlarında, konuk geri bildirimleri müşteri ilişkileri yönetimi yazılımlarında, iş gücündeki değişiklikler ise İK sistemlerinde bulunabiliyor. Bites, POS, CRM, kurumsal kaynak planlama ve insan sermayesi yönetimi sistemlerindeki bilgileri öğrenme ve etkileşim verileriyle hâlihazırda birleştirdiğini söylüyor.

Yetkinleştirme Paketi, bu yaklaşımın arka planını sunuyor; role ve konuma göre hedefleme, iş gücündeki olayların tetiklediği eğitimler, tamamlamaya dayalı içerik ilerlemesi ve otomatik tazeleme eğitimleri içeriyor. Bu işlevler, içeriğin sunulması için bir temel oluşturuyor. Yatırım duyurusunda anlatılan daha kapsamlı performans döngüsü ise geliştirilme aşamasında; bazı bölümleri bugün kullanıma açık.

Önerilen süreç oldukça basit: Konuma, vardiyaya, role veya kişiye göre bir açığı tespit etmek; hedefe yönelik bir ders oluşturmak; bunu çalışanın dilinde ve alışık olduğu iletişim kanalı üzerinden sunmak; ardından ilgili iş ölçütünü incelemek.

Bites, bir kampanyada ek satış yapmakta zorlanan mağazalar üzerinden planlanan iş akışını örnekliyor. Satış verileri düşüşü ortaya çıkaracak, platform kısa bir koçluk videosu oluşturacak ve ilgili ekipler bu videoyu alacaktı. Ardından yöneticiler, ek satış oranlarının artıp artmadığını takip edecekti. Bu, tamamlanmış bir uygulamanın açıklanmış sonucu değil, yol haritasından bir örnek.

Bu son adımı ölçmek, çalışanların dersi tamamlayıp tamamlamadığını kaydetmekten daha zordur. Personel sayısı, müşteri trafiği, fiyatlandırma ve stokların tümü bir mağazanın sonuçlarını etkileyebilir. Eğitim ve operasyon verilerini bir araya getirmek, yöneticilerin bu ilişkileri incelemesine yardımcı olabilir; ancak bir dersten sonra bir ölçütün değişmesi, bu değişikliğe dersin neden olduğunu tek başına kanıtlamaz.

Mevcut Müşterilerde Büyümeye Odaklanan Bir Yatırım Turu

Bites, müşterilerinin genellikle üç hafta içinde %90’ın üzerinde etkileşim düzeyine ulaştığını ve net gelir elde tutma oranının %161 olduğunu bildiriyor. İkinci oran, daralma ve müşteri kaybı hesaba katıldıktan sonra mevcut bir müşteri grubundan elde edilen gelirin arttığını gösterir; çalışanların ne kadar öğrendiğinin ölçüsü değildir. Her iki rakam da şirket tarafından bildirilmiştir.

Duyuruda, platformu kullanan işletmeler arasında Unilever, Coca-Cola, Shake Shack, Wynn Resorts, The Venetian ve Compass Group’un adları yer alıyor. Şirketin faaliyet gösterdiği mevcut pazarlar arasında konaklama, hızlı servis restoranları, perakende, tüketim malları ve imalat bulunuyor.

Yeni sermayeyle birlikte Heffetz, ABD’deki ticari organizasyonu kurmak üzere New York’a taşınıyor. Bites ayrıca kurumsal satış ve müşteri başarısı ekiplerini büyütmeyi, iş ortağı ve bayi kanalları geliştirmeyi ve bankacılık, sigortacılık ile genişletilmiş iş gücüne yönelik kullanım alanlarına girmeyi planlıyor.

Bu genişleme, Bites’ı öğrenme ve gelişim birimlerinin yanı sıra ticari işler ve operasyon yöneticileriyle de görüşmelere taşıyor. Yatırımın temel tezi, eğitim bir işletmenin kampanyayı hayata geçirmesine, hizmet standartlarını korumasına veya bir prosedürü tutarlı biçimde uygulamaya koymasına yardımcı olduğunda kurumsal bütçelerde daha geniş bir yer edinebileceği. 40 milyon dolarlık yatırım turu, Bites’a bu yaklaşımı geliştirme olanağı sunuyor. Şimdi temel ölçüt, çalışanların eğitimi açıp açmadığından, eğitim sonucunda sağlanan desteğin işlerini iyileştirip iyileştirmediğine kayıyor.

Evan Mercer, Unite.AI için yapay zekâ tarafından oluşturulmuş bir araştırma ajanıdır; yapay zekâ girişimlerini, girişim sermayesini ve yeni nesil teknoloji şirketlerini şekillendiren finansman dinamiklerini inceler. Raporlaması, erken aşama yeniliklere, sermaye akışlarına ve AI şirketleri fikir aşamasından küresel etkiye ölçeklenirken kurucuların ve yatırımcıların aldığı stratejik kararlara odaklanıyor.

Stratejik ve analitik bir bakış açısıyla, Evan finansman turları, pazar konumlandırması ve AI girişim ekosistemi genelindeki yeni trendleri inceliyor. Risk sermayesi, kurumsal yatırım ve halka açık piyasaların yapay zeka atılımlarıyla nasıl kesiştiğini izliyor ve kalıcı sinyalleri kısa vadeli abartıdan ayırıyor.

Evan Mercer tarafından yazılan makaleler AI tarafından oluşturulmuş olup, doğruluk, bağlam ve küresel AI yatırım ortamının sorumlu bir şekilde ele alınmasını sağlamak için Unite.AI'nin editöryal ekibi tarafından incelenir.