Yapay zeka ne işe yarar? Berlin merkezli girişim, küçük işletmeleri işleten çok meşgul insanlar için tekrarlanan görevlerin otomatikleştirilmesini öngörüyor Sentez akışıYapay zeka sesli yardıma yönelik KOBİ odaklı kodsuz platformu için 7,4 milyon dolarlık bir başlangıç turu duyurdu.
Geçen yılın bahar aylarında kurulduğundan bu yana, girişim şu anda toplam 9,1 milyon dolar bankaya yatırdı ve bu da yatırımcıların üretken yapay zeka uygulamalarını hızlandırmaya yönelik süregelen heyecanının altını çizdi.
Girişim ayrıca 1.000 müşteriye yaklaştığını iddia ediyor ve Aralık 2023’te tarayıcı tabanlı “kodsuz” aracını piyasaya sürmek için gizli geliştirmeden çıktığından beri “çift haneli” aylık büyüme oranlarından bahsediyor. Bu, KOBİ’ler arasında kolay ulaşılabilir üretkenlik kazanımları vaat eden üretken AI araçlarını benimsemek veya en azından denemek için sağlıklı bir istek olduğunu gösteriyor.
Synthflow CEO’su ve kurucu ortağı Hakob Astabatsyan, yeni finansmanın Ar-Ge’ye aktarılacağını, ekibin ürün faydasını artırarak ve cazip bulduğu KOBİ’lerin kapsamını genişleterek erken dönemdeki ivmeyi sürdürmeye istekli olduğunu söyledi.
“Çok fazla fikrimiz var. Müşterilerin tam olarak neye ihtiyacı olduğunu biliyoruz” diyor TechCrunch’a.
Ticari geçmişi olan bir seri girişimci olan Astabatsyan, eski bir Roket İnternetidir. Son girişiminde kendisine daha önce kodsuz bir girişimde birlikte çalışmış olan kardeşi Albert de eşlik ediyor; ve ekibe yazılım mühendisliği geçmişi ve CTO uzmanlığını getiren Sassun Mirzakhan-Saky.
Synthflow’un ürünü, en büyük pazarlarının İngilizce konuşulması nedeniyle İngilizce çağrı yönetimiyle başlamış olsa da, daha sonra Almanca ve Fransızca dil versiyonlarını da ekledi (not: bunlar hala beta aşamasındadır). Dolayısıyla Avrupa’daki ikinci pazarlara odaklanmayı da planlıyor.
Uçtan uca deneyim
Çağrı merkezleri, her zaman kusursuz bir kavrama olmasa da 7/24 yorulmak bilmez bir enerji ve coşkuyla telefon çağrılarını insani bir şekilde yanıtlayabilen güç sistemlerine büyük dil modelleri (LLM’ler) API’lerinden yararlanarak yapay zeka ses aracılarını ilk benimseyenlerdi. .
Synthflow, konsepti biraz farklı bir yöne taşıyor ve DIY “kodsuz” teklifiyle kategorinin daha küçük ucundakiler de dahil olmak üzere doğrudan hizmet sektörü odaklı KOBİ’leri hedef alıyor. Astabatsyan’a göre amaç, KOBİ’lere “uçtan uca” bir deneyim sunmak. Astabatsyan, randevu planlama gibi temel görevleri otomatikleştirebilmenin yatırım getirisinin, kaynak sıkıntısı çeken hedef işletmeler için hemen fark edileceğini savunuyor.
Sesli yardım konusundaki kısa konuşması “Yapay zeka bunu daha uygun maliyetli, daha güvenilir bir şekilde yapabilir ve insanlar başka şeyler de yapabilir”.
Bir işte çalışmadığı zamanlarda genellikle telefona kendisi cevap veren bir tamirci veya tamirci örneğini veriyor; bu da kaçınılmaz olarak birçok çağrıyı kaçırdıkları ve sonuç olarak bazı işleri kaçırdıkları anlamına geliyor; ya da sınırlı saatlerde çalışan bir resepsiyonist çalıştıran bir diş hekimi, yine her zaman telefonu açmak için ortalıkta olmuyor.
Astabatsyan, temel müşteri sorularını yanıtlayabilen bir araca sahip olmanın küçük işletmeler için oyunun kurallarını değiştirebileceğini savunuyor.
Synthflow’un hedefinin KOBİ’ler olması, startup için temel odak noktasının yapay zeka teknolojisini teknik olmayan kullanıcılar için erişilebilir hale getirmek olduğu anlamına geliyor; bu nedenle müşterilerinin, işletmelerinin ihtiyaçlarına uygun ses aracıları tasarlamaları için kodsuz bir arayüz oluşturdu.
“Basit bir şey inşa etmeye çalışmak istedik” diye açıklıyor. “Üstte kod içermeyen bir katman [of AI agents] böylece… işletme sahipleri, iş odaklı kişiler, gidip bununla biraz uğraşabilir, aşina olabilir ve Yüksek Lisans’ın kendi işletmeleri için neler yapabileceğini keşfedebilirler.”
Synthflow’un arayüzü, müşterilerin kendileri için belirli görevleri (randevu planlama gibi) gerçekleştirebilecek sesli yapay zekaları yapılandırmak için öğeleri sürükleyip bırakmasına olanak tanır; SSS’leri gözden geçirmek; veya bir insanın onu geri arayabilmesi için potansiyel bir müşteriden kişisel bilgi almak gibi “bilgi çıkarma” gerçekleştirmek.
“Diyelim ki birinin araması gerekiyorsa ve sorulması gereken belirli sorular ve toplanması gereken belirli bilgiler (özellikle adres, ev vb. gibi statik bilgiler) varsa, yapay zeka çok iyi” diyor. .
Müşteri, yapay zeka asistanını kendisinin bir robot olduğunu gösterecek şekilde yapılandırmayı seçebilir. Astabatsyan, “Bunun bir sanal asistan olduğunu açıklamanın çok iyi bir uygulama olduğunu düşünüyorum” diyor. “Kişisel favori açılışım: ‘Merhaba. Benim ismim [so-and-so]Şu anda tüm hatlarımız meşgul. Bunun için özür dilerim. Ben burada sanal asistanım [the name of the business]. Size nasıl yardım edebilirim?’.”
Astabatsyan’a göre sesli AI’lar için bir diğer büyük fayda, bir çağrının ne zaman bir insan temsilcisine aktarılması gerektiğinin tanınmasıdır. Yani, esasen, AI’yı karmaşıklığa göre gelen çağrıları filtrelemek için kullanmak — otomasyonun basit taleplerle ilgilenmesi ve daha sonra insan temsilcilerin daha karmaşık müşteri sorgularına daha fazla zaman ayırması için daha fazla zaman ayırması sayesinde faydayı birleştirmek.
Amacın insan işlerinin yerini almak olmadığını vurguluyor; bunun yerine yapay zekanın KOBİ’lerin sınırlı kaynaklarıyla olabileceklerinden daha üretken ve verimli olmalarına yardımcı olabileceğini öne sürüyor.
Bu nedenle Synthflow’un sistemi, müşterilerin sesli aracıları konuşlandırmasına izin vermenin yanı sıra, örneğin bir takvim aracına randevu ekleme gibi çağrı sonrası veri girişi görevlerini de üstlenecek şekilde tasarlanmıştır. Üçüncü taraf yazılımlarla entegrasyonlar oluşturmak bu nedenle ekibin bir diğer önemli odak noktasıdır.
“Yapay zekanın bu kadar iyi olduğu şey bu” diye savunuyor. “Çünkü bu bilgiyi alabilir [extracted from a call] ve diyelim ki, özellikle CRM gibi belirli alanları güncelleyin ve bunları geniş ölçekte, yüzlerce veya 1000’lerce çağrıda yaparsanız, birdenbire gördüğümüz bu teknoloji avantajını görmeye başlarız. [when businesses first adopted] bilgisayarlar.”
Sesli aracılar için girişim, OpenAI’nin GPT LLM’sini temel alıyor ancak aynı zamanda Astabatsyan’a göre bunların kendi verileri üzerinde eğitildiğini ve belirli müşteri kullanım durumlarına göre ince ayar yapıldığını söyleyen kendi yapay zeka modellerini de içeriyor.
Ayrıca, müşterinin konuşmasını metne dönüştüren ve daha sonra yapay zeka modeline bir komut istemi olarak beslenebilen kendi “ses düzenleme katmanını” da oluşturduğunu ve sistemin metinden müşterinin duyduğu konuşmaya dönüştürdüğü otomatik bir yanıt döndürdüğünü söylüyor. telefon hattının diğer ucunda sentezlenmiş ses.
Şimdilik Synthflow, gelen aramalarda yapay zekayı kullanmaya odaklanıyor; Astabatsyan’ın önerdiği gibi, kaynak sıkıntısı çeken işletmeler için otomasyonun kolay meyvesi bu. Ancak, büyük tohum turuyla desteklenen Ar-Ge ile geliştirmede daha karmaşık yeteneklere işaret ediyor.
Üzerinde çalıştıklarını belirttiği şeylerden biri, Synthflow’un ses yapay zekalarının kendisinin “canlı eylemler” veya “bağlantılar” olarak adlandırdığı şeyi gerçekleştirmesini sağlayacak bir özellik; yani bir çağrı sırasında yapay zeka, canlı yayında bir kontrol gerçekleştirebilir. bir depodaki envanter. Veya talep edilen başka bir bilgiyi alıp onun deyimiyle “başka bir yere itin”.
Ayrıca görev odaklı yapay zeka ses sistemlerinin faydalarını toplu olarak genişletebileceği bir senaryo da çiziyor. Müşteri tarafından talep edilen farklı görevler için eğitilmiş diğer özel ses yapay zekalarına bir çağrı aktarabilirler.
“Burada önemli olan müşterilerinizin kim olduğuna odaklanmaktır. Çünkü bunu kimin için yaptığınıza bağlı olarak ürününüz çok çok farklı olacak” diye ekliyor.
Göz önünde bulundurulması gereken bir etki, sesli yapay zekaların ve sesli yardım sistemlerinin üretkenlik heyecanını karşılayıp karşılamadığıdır; daha karmaşık konuları doğru sisteme veya ilgilenecek insana ustalıkla yönlendirmek de dahil olmak üzere, tüm müşteri sorguları katmanını verimli bir şekilde ele alma vaadini ustalıkla yerine getirir. Bu, ortalama bir KOBİ’nin üstlenebileceklerinden çok daha fazla işi olduğunu keşfetmesi anlamına gelebilir.
“Bunun pek çok yönetici ve liderin üzerinde düşünmesi gereken ilginç bir soru olduğunu düşünüyorum, değil mi?” bu senaryoyu tartışarak yanıt veriyor. “Mesela, eğer bu kadar çok kapasite varsa ve üretkenlik serbest kalıyorsa, bu insan kaynağını ekonominin diğer sektörlerine nasıl yönlendirebiliriz? Çünkü bu sorunun henüz cevaplanmadığını düşünüyorum ama gerçekten çok ilginç bir soru.”
Synthflow’un başlangıç finansmanı, mevcut yatırımcı Atlantic Labs’in ve Krisp AI’nin kurucuları da dahil olmak üzere AI alanındaki bir dizi yatırımcının katılımıyla Singular tarafından yönetiliyor.
