Airspeed Raises $20M Series A để Xây dựng Trí tuệ Thương mại cho Các Đội ngũ Doanh thu

Airspeed, công ty khởi nghiệp AI có trụ sở tại London và New York, được thành lập bởi các nhà nghiên cứu cũ của DeepMind, đã huy động được 20 triệu đô la trong vòng Series A do DN Capital dẫn đầu, với sự tham gia của Vi Partners, Framework Venture Partners và Atlassian Ventures. Vòng huy động vốn này đưa tổng số vốn mà công ty đã huy động lên hơn 25 triệu đô la khi họ đang mở rộng nền tảng AI cho các đội ngũ bán hàng và vận hành doanh thu.

Công ty, trước đây được biết đến với tên gọi Glyphic, gần đây đã đổi thương hiệu thành Airspeed khi họ mở rộng tầm nhìn của mình vượt ra ngoài trí tuệ đối话 và hướng tới một lớp thực thi cho các tổ chức doanh thu. Thay vì chỉ hiển thị thông tin chi tiết từ các cuộc họp, email và hệ thống CRM, nền tảng của Airspeed được thiết kế để thực hiện các hành động dựa trên những thông tin chi tiết đó thông qua các tác nhân AI tự động hoạt động trên các quy trình thương mại.

Vượt qua Trí tuệ Doanh thu

Trong thập kỷ qua, công nghệ bán hàng đã tập trung chủ yếu vào việc giúp các tổ chức thu thập nhiều dữ liệu và tạo ra nhiều phân tích hơn. Các nền tảng trí tuệ doanh thu có thể xác định rủi ro, nhấn mạnh cơ hội và cung cấp khả năng hiển thị vào các tương tác của khách hàng, nhưng phần lớn công việc theo dõi vẫn nằm trên các đội ngũ con người.

Airspeed đang định vị mình là sự tiến hóa tiếp theo của phần mềm đó. Nền tảng này triển khai các tác nhân AI theo dõi các cuộc trò chuyện của khách hàng, email, vé hỗ trợ, và dữ liệu CRM, sau đó tự động thực hiện các nhiệm vụ như cập nhật hồ sơ, tạo hành động theo dõi, xác định rủi ro giao dịch, và phối hợp quy trình làm việc trên các đội ngũ.

Các nhà sáng lập của công ty cho rằng các tổ chức đã có hệ thống hồ sơ và hệ thống thông tin. Điều còn thiếu, họ lập luận, là một “hệ thống hành động” có khả năng chuyển đổi thông tin thành thực thi mà không yêu cầu nhân viên phải kết nối các điểm một cách thủ công.

Xây dựng bởi Cựu Nhà nghiên cứu DeepMind

Airspeed được thành lập vào năm 2022 bởi các nhà nghiên cứu khoa học cũ của DeepMind Adam Liska và Devang Agrawal. Kể từ khi ra mắt, công ty đã tập hợp một đội ngũ có kinh nghiệm từ các tổ chức như Meta, Apple và Spotify.

Nền tảng công nghệ của công ty dường như phản ánh nền tảng nghiên cứu của nó. Theo công ty, công nghệ của Airspeed được xây dựng xung quanh một sự hiểu biết thống nhất về ngữ cảnh thương mại của một tổ chức. Thay vì dựa vào các nguồn dữ liệu bị cô lập, nền tảng này tạo ra một lớp bộ nhớ bền bỉ tập trung kiến thức trên toàn bộ quy trình tiếp cận thị trường.

“Cơ sở thương mại” này phục vụ như nền tảng cho một thư viện ngày càng tăng của các tác nhân AI có thể thực hiện các nhiệm vụ chuyên biệt trên các quy trình làm việc bán hàng, thành công của khách hàng và vận hành doanh thu. Sự nhấn mạnh vào ngữ cảnh của công ty đáng chú ý, vì nhiều triển khai AI doanh nghiệp tiếp tục gặp khó khăn với thông tin bị phân mảnh trên nhiều hệ thống kinh doanh.

Tín hiệu Tăng trưởng Mạnh mẽ

Thông báo về vòng huy động vốn này đến vào thời điểm công ty đang có sự tăng trưởng đáng kể.

Airspeed báo cáo rằng họ đang phục vụ 200 khách hàng trên 20 quốc gia, bao gồm các tổ chức như Persona, Pricefx, Light và Qdrant. Khách hàng đã xây dựng hàng nghìn tác nhân AI tùy chỉnh trên nền tảng trong bốn tháng đầu năm 2026, trong khi khối lượng thực hiện hàng tháng gần như tăng gấp ba lần giữa tháng 1 và tháng 4.

Công ty cũng cho biết họ đã đạt được tăng trưởng doanh thu bốn lần trong năm qua trong khi tăng gấp đôi số lượng nhân viên. Một khách hàng, Foleon, được báo cáo đã tiết kiệm hơn 193.000 đô la và thu hồi khoảng sáu giờ mỗi tuần cho mỗi đại diện bán hàng trong 90 ngày đầu tiên triển khai.

Những con số này cho thấy nhu cầu ngày càng tăng đối với các hệ thống AI có thể tự động hóa công việc vận hành thay vì chỉ cung cấp các khuyến nghị.

Thị trường Tiềm năng cho Các Nền tảng Thực thi AI

Sự tăng trưởng của Airspeed phản ánh một sự thay đổi rộng lớn hơn đang diễn ra trên toàn bộ AI doanh nghiệp.

Đợt sóng đầu tiên của AI tạo ra tập trung chủ yếu vào việc tạo ra nội dung và thu hồi kiến thức. Giai đoạn tiếp theo dường như ngày càng tập trung vào các tác nhân AI có khả năng thực hiện hành động thay mặt cho người dùng. Thay vì tạo một báo cáo về cơ hội bán hàng, một hệ thống AI có thể cập nhật hồ sơ CRM, lên lịch theo dõi, thông báo cho các bên liên quan và thực hiện các quy trình làm việc đã định nghĩa một cách tự động.

Sự tiến hóa này đòi hỏi nhiều hơn là các mô hình ngôn ngữ tiên tiến. Nó phụ thuộc vào các hệ thống duy trì ngữ cảnh của tổ chức, hiểu các quy trình kinh doanh và hoạt động trong các rào cản được thiết kế cẩn thận. Nền tảng của Airspeed được xây dựng xung quanh khái niệm này, nhấn mạnh việc thực thi đáng tin cậy thay vì các cuộc trò chuyện AI độc lập.

Các Hệ quả Rộng lớn hơn của Các Hệ thống Thực thi AI

Sự xuất hiện của các nền tảng như Airspeed làm nổi bật một sự thay đổi trong cách các doanh nghiệp đang tiếp cận trí tuệ nhân tạo. Thế hệ đầu tiên của AI kinh doanh chủ yếu tập trung vào giúp nhân viên làm việc nhanh hơn bằng cách tạo nội dung, tóm tắt thông tin hoặc trả lời câu hỏi. Tuy nhiên, ngày càng nhiều tổ chức đang tìm kiếm các hệ thống có thể vượt ra ngoài các khuyến nghị và thực hiện hành động trong các quy trình làm việc hiện có.

Sự tiến hóa này đặt ra các câu hỏi quan trọng về vai trò tương lai của công nhân con người trong các đội ngũ bán hàng, thành công của khách hàng và vận hành. Thay vì thay thế nhân viên hoàn toàn, AI tập trung vào thực thi có thể giảm thời gian dành cho các nhiệm vụ hành chính như cập nhật CRM, quản lý đường ống, theo dõi cuộc họp và phối hợp nội bộ. Kết quả có thể là các đội ngũ nhỏ hơn quản lý các cơ sở khách hàng lớn hơn trong khi tập trung nhiều hơn vào xây dựng mối quan hệ và ra quyết định chiến lược.

Đồng thời, công nghệ này cũng giới thiệu các thách thức mới về giám sát, trách nhiệm và niềm tin. Khi các tác nhân AI có được khả năng cập nhật hệ thống, kích hoạt quy trình làm việc và ảnh hưởng đến quyết định thương mại, các tổ chức sẽ cần các khuôn khổ quản trị mạnh mẽ hơn để đảm bảo các hành động vẫn chính xác, có thể kiểm toán và phù hợp với các mục tiêu kinh doanh.

Các năm tới có thể sẽ quyết định liệu các tác nhân AI có trở thành một lớp tiêu chuẩn của phần mềm doanh nghiệp hay vẫn còn giới hạn trong các trường hợp sử dụng chuyên biệt. Nếu việc áp dụng tiếp tục tăng tốc, sự khác biệt giữa phần mềm cung cấp thông tin và phần mềm thực thi công việc có thể dần dần biến mất, thay đổi cơ bản cách các tổ chức doanh thu hoạt động.