Flip залучає 20 мільйонів доларів у серії A, оскільки вертикальний голосовий штучний інтелект переходить у ядро ​​підприємства

Протягом останніх двох років заголовки корпоративних новин про штучний інтелект домінували з приводу чат-ботів, інших пілотів та омніканальних помічників. Але під поверхнею формується тихіша та складніша проблема, яку багато підприємств вважають набагато критичнішою, ніж чат: телефон.

Штаб-квартира в Нью-Йорку Flip робить ставку на те, що голос, а не чат, визначатиме наступний етап автоматизації взаємодії з клієнтами. Компанія оголошений раунд фінансування серії A на суму 20 мільйонів доларів США для масштабування вертикальної платформи голосового штучного інтелекту, що доводить загальний обсяг фінансування до 31 мільйона доларів США та є важливою віхою для підходу, який надає пріоритет спеціалізації над широтою охоплення.

Співкерував раунд Next Coast Ventures та Ridge Ventures, за участю від Капітал точки даних, Венчурний капітал ScOp, Булпен Капітал, Форум Венчур, та група бізнес-ангелів-інвесторів. Час вирішено: підприємства все частіше переходять від експериментів зі штучним інтелектом до виробництва, де надійність, глибина інтеграції та вимірювані результати мають більше значення, ніж демонстраційні версії.

Ставки на найскладніший канал

У той час як розмовний ШІ став синонімом текстового чату, голосовий зв'язок залишається найскладнішим і найризикованішим каналом обслуговування клієнтів. Телефонні дзвінки довгі, неструктуровані, емоційно заряджені та глибоко пов'язані з внутрішніми системами. Помилки не ігноруються тихо — їх чують, запам'ятовують і часто посилюють.

Flip був створений спеціально для цієї реальності. Розроблений спеціально для таких вертикалей, як роздрібна торгівля, електронна комерція, охорона здоров'я та транспорт, компанія зосереджується на автоматизації голосової взаємодії з високими ставками, яку бренди не можуть дозволити собі зробити неправильно. Замість того, щоб позиціонувати себе як універсальний омніканальний агент, Flip орієнтується на вузько визначені галузі та робочі процеси, де він може перевершити горизонтальні платформи, які намагаються обслуговувати всі варіанти використання одночасно.

Ця зосередженість призвела до масштабування. Flip повідомляє, що їхня платформа вже обробила понад 300 мільйонів автоматизованих дзвінків для сотень корпоративних клієнтів, включаючи Under Armour, Tory Burch та Newell Brands. Компанія розробляє голосовий штучний інтелект ще до поточної хвилі LLM, а розгортання у виробничих умовах вже забезпечує зниження витрат та покращення обслуговування клієнтів.

Вертикальний ШІ над горизонтальними амбіціями

Імпульс Фліпа відображає ширші зміни, що відбуваються в підприємства AIХоча мільярди інвестували в горизонтальні платформи, що обіцяють універсальну автоматизацію, багато підприємств виявляють, що узагальнені моделі мають труднощі, стикаючись зі складністю реального світу. Галузеві правила, граничні випадки, вимоги до відповідності та застарілі системи часто вимагають багаторічних знань предметної області, а не лише більших моделей.

Теза Фліпа полягає в тому, що вертикальний ШІ зрештою переможе у виробничому середовищі. Його платформа попередньо завантажена сотнями інтеграцій та робочих процесів, адаптованих до найпоширеніших драйверів викликів у кожній галузі, що дозволяє підприємствам швидше розгортати системи, не створюючи власні з нуля.

Цей підхід, схоже, знаходить відгук у клієнтів, які вже спробували та відмовилися від більш універсальних рішень. Лідери в роздрібній торгівлі, охороні здоров'я та транспорті все більше покладаються на схвалення колег, а не на обіцянки, і зростаючий попит на Flip відображає цю зміну.

У транспортному секторі — першому ринку Flip — компанія повідомляє про понад 60% впровадження. Роздрібна торгівля та електронна комерція йшли слідом за цим, а її розширення в охорону здоров'я минулого року призвело до швидкого зростання в нових географічних регіонах, включаючи Північну Америку, Велику Британію та Австралію/Нову Зеландію.

Масштабування платформи та організації

Залучивши свіжий капітал, Flip планує пришвидшити розробку продуктів і розширити свої команди інженерів і виходів на ринок у Нью-Йорку, Лос-Анджелесі та Великій Британії. Замість того, щоб зосереджуватися на своїх продуктах, компанія має намір виділити спеціалізовані команди розробників для кожної ключової вертикалі, поглиблюючи інтеграцію та розширюючи набір робочих процесів, які її помічник на базі штучного інтелекту може вирішувати автономно.

Асистент миттєво відповідає на дзвінки, підключається до тих самих систем, що й людські агенти, та виконує комплексні завдання, такі як зміна замовлень, планування та оновлення облікових записів – сфери, які історично генерують найбільші обсяги дзвінків та операційні витрати.

Що це означає для майбутнього обслуговування клієнтів

Наслідки зростання Flip виходять за рамки одного раунду фінансування. Як прогнозує Gartner, До 2028 року 70% взаємодій з клієнтами розпочнуться з розмовного штучного інтелекту., підприємства стикаються з критичним вибором: розгортати широкі інструменти, які обіцяють охоплення, чи інвестувати в системи, розроблені з урахуванням реалій їхньої галузі.

Голосовий ШІ, ймовірно, стане випробувальним майданчиком для цього рішення. На відміну від чату, автоматизація телефонних розмов швидко виявляє слабкі місця. Затримки, непорозуміння або прогалини в інтеграції одразу очевидні для клієнтів. Платформи, які досягають успіху тут, навряд чи роблять це випадково.

Зростання Flip свідчить про те, що наступний етап розвитку корпоративного штучного інтелекту буде менше зосереджений на новизні, а більше на довірі. Вертикальні системи, які розуміють галузеві робочі процеси, витончено обробляють граничні випадки та надійно працюють у великих масштабах, можуть не створювати стільки галузевого ажіотажу, як універсальні агенти, але вони набагато частіше будуть вбудовані в основні операції.

Оскільки підприємства дедалі більше потребують штучного інтелекту, який працює у виробництві, а не лише в пілотних проектах, майбутнє автоматизації обслуговування клієнтів може належати компаніям, які обирають глибину, а не широту, і починають спочатку з найскладніших проблем.