Airspeed збирає $20 млн серії А для створення AI «Комерційного мозку» для команд доходу

Airspeed, лондонський та нью-йоркський стартап з штучного інтелекту, заснований колишніми дослідниками DeepMind, зібрав $20 млн серії А під керівництвом DN Capital, з участю Vi Partners, Framework Venture Partners та Atlassian Ventures (TEAM ). Це фінансування збільшує загальний капітал компанії до більш ніж $25 млн, оскільки вона планує розширити свою платформу, що працює на основі штучного інтелекту, для команд продажів та операцій з доходом.

Компанія, колишня назва якої була Glyphic, недавно змінила назву на Airspeed, розширивши свою бачення за межі інтелекту розмов та описуючи себе як виконання шару для організацій доходу. Натомість ніж просто надавати інформацію з зустрічей, електронних листів та систем CRM, платформа Airspeed призначена для виконання дій на основі цих знань через автономні агенти штучного інтелекту, які діють у комерційних потоках.

Переходячи за межі інтелекту доходу

За останні десять років технології продажів у великих масштабах зосереджувалися на допомозі організаціям збирати більше даних та генерувати більше аналітики. Платформи інтелекту доходу можуть визначати ризики, виділяти можливості та надавати видимість взаємодій з клієнтами, але більша частина подальшої роботи все ще лежить на людських командах.

Airspeed позиціонує себе як наступна еволюція цього програмного забезпечення. Платформа розгортає агентів штучного інтелекту, які відстежують розмови клієнтів, електронні листи, тикети підтримки та дані CRM, а потім автоматично виконують завдання, такі як оновлення записів, генерація дій для подальших кроків, визначення ризиків угод та координація потоків робіт між командами.

Засновники компанії стверджують, що організації вже мають системи реєстрації та системи інтелекту. Що не вистачає, вони стверджують, це “система дії”, здатна перетворити знання на виконання без потреби ручного підключення людей.

Створено колишніми дослідниками DeepMind

Airspeed була заснована у 2022 році колишніми дослідниками DeepMind Адамом Ліскою та Девангом Агравалом. З моменту запуску компанія зібрала команду з досвідом роботи в організаціях, таких як Meta, Apple (AAPL ) та Spotify.

Цей дослідницький досвід, здається, відбивається в архітектурі платформи. За словами компанії, технологія Airspeed побудована навколо єдиного розуміння комерційного контексту організації. Натомість ніж покладатися на ізольовані джерела даних, платформа створює постійний шар пам’яті, який централізує знання всього процесу виходу на ринок.

Цей “комерційний мозок” служить основою для зростаючої бібліотеки агентів штучного інтелекту, які можуть виконувати спеціалізовані завдання у потоках продажів, успіху клієнтів та операцій з доходом. Акцент компанії на контексті є помітним, оскільки багато корпоративних розгортань штучного інтелекту продовжують боротися з фрагментованою інформацією, розкиданією по різних бізнес-системах.

Сильні сигнали зростання

Оголошення про фінансування відбувається на тлі значного зростання компанії.

Airspeed повідомляє про обслуговування 200 клієнтів у 20 країнах, включаючи організації, такі як Persona, Pricefx, Light та Qdrant. Клієнти створили тисячі спеціалізованих агентів штучного інтелекту на платформі лише за перші чотири місяці 2026 року, тоді як щомісячний обсяг виконання майже утричі збільшився між січнем та квітнем.

Компанія також заявляє, що досягла чотирикратного зростання доходу за останній рік, а також подвоїла кількість працівників. Один із клієнтів, Foleon, як повідомляється, заощадив понад $193 000 та відновив приблизно шість годин на кожного представника продажів на тиждень протягом перших 90 днів розгортання.

Ці цифри свідчать про зростаючий попит на системи штучного інтелекту, які можуть автоматизувати операційну роботу, а не просто надавати рекомендації.

Поява ринку платформ виконання штучного інтелекту

Зростання Airspeed відображає ширшу зміну, що відбувається в корпоративному штучному інтелекті.

Перша хвиля генеративного штучного інтелекту зосереджувалася в основному на створенні контенту та викладенні знань. Наступний етап, здається, все більше зосереджується на агентах штучного інтелекту, здатних виконувати дії від імені користувачів. Натомість ніж генерувати звіт про можливість продажу, система штучного інтелекту тепер може оновити записи CRM, запланувати подальші дії, повідомити зацікавлені сторони та виконувати попередньо визначені потоки робіт автоматично.

Ця еволюція вимагає більше, ніж лише просунуті мовні моделі. Вона залежить від систем, які підтримують організаційний контекст, розуміють бізнес-процеси та діють у ретельно спроектованих обмеженнях. Платформа Airspeed побудована навколо цієї концепції, підкреслюючи довіру до виконання, а не окремі розмови штучного інтелекту.

Ширші наслідки систем виконання штучного інтелекту

Поява платформ, таких як Airspeed, підкреслює зміну в підході підприємств до штучного інтелекту. Перше покоління бізнес-штучного інтелекту в основному зосереджувалося на допомозі працівникам працювати швидше, генеруючи контент, підсумовуючи інформацію або відповідаючи на питання. Все частіше, однак, організації шукають системи, які можуть рухатися далі, ніж рекомендації, та виконувати дії в рамках існуючих потоків робіт.

Ця еволюція піднімає важливі питання щодо майбутньої ролі працівників у командах продажів, успіху клієнтів та операцій. Натомість ніж повністю заміняти працівників, орієнтований на виконання штучний інтелект може скоротити час, витрачений на адміністративні завдання, такі як оновлення CRM, управління трубопроводами, подальші дії після зустрічей та внутрішню координацію. Результатом може бути менші команди, які керують більшістю клієнтських баз, одночасно зосереджуючись на будівництві відносин та стратегічних рішеннях.

Одночасно ця технологія вводить нові виклики щодо нагляду, відповідальності та довіри. Коли агенти штучного інтелекту отримують можливість оновлювати системи, запускати потоки робіт та впливати на комерційні рішення, організації будуть потребувати сильніших кадрових структур, щоб забезпечити точність, аудитованість та відповідність бізнес-цілям дій.

Наступні кілька років, ймовірно, визначать, чи стануть агенти штучного інтелекту стандартним шаром корпоративного програмного забезпечення чи залишаться обмеженими спеціалізованими випадками. Якщо прийняття продовжить прискорюватися, розрізнення між програмним забезпеченням, яке надає інформацію, та програмним забезпеченням, яке виконує роботу, може поступово зникнути, фундаментально змінюючи, як організації доходу працюють.