Decagon behauptet, dass seine Kundenservicebots intelligenter als der Durchschnitt sind
Eine der heißesten Kategorien im Bereich der generativen KI ist der Kundensupport, was angesichts des Potenzials der Technologie, die Kosten für Kontaktzentren zu senken und gleichzeitig den Umfang zu erhöhen, nicht überraschend ist. Kritiker argumentieren, dass generative KI-gesteuerter Kundensupport die Löhne drücken, zu Entlassungen führen und letztendlich zu einer fehleranfälligeren Endbenutzererfahrung führen könnte. Befürworter hingegen sagen, dass generative KI die Arbeitnehmer ergänzen wird - und nicht ersetzen wird -, während sie ihnen ermöglicht, sich auf sinnvollere Aufgaben zu konzentrieren.
Jesse Zhang gehört zu den Befürwortern. Natürlich ist er ein wenig voreingenommen. Zusammen mit Ashwin Sreenivas gründete Zhang Decagon, eine generative KI-Plattform zur Automatisierung verschiedener Aspekte von Kundensupportkanälen.
Zhang ist sich der harten Konkurrenz im Markt für KI-gesteuerten Kundensupport bewusst, der nicht nur Technologiegiganten wie Google und Amazon umfasst, sondern auch Start-ups wie Parloa, Retell AI und Cognigy (die kürzlich 100 Millionen Dollar eingesammelt haben). Einer Schätzung zufolge könnte der Sektor bis 2032 einen Wert von 2,89 Milliarden Dollar haben, verglichen mit 308,4 Millionen Dollar im Jahr 2022.
Aber Zhang glaubt, dass sowohl das Ingenieurwissen von Decagon als auch der Vertriebsansatz dem Unternehmen einen Vorteil verschaffen. „Als wir anfingen, war der vorherrschende Rat, den wir erhielten, den Kundensupportbereich nicht zu verfolgen, weil er zu überfüllt war“, sagte Zhang TechCrunch. „Letztendlich war das, was für uns funktioniert hat, die aggressivste Priorisierung dessen, was Kunden wollten, und der laserfokussierte Blick darauf, was Kunden einen Mehrwert bringen würde. Das ist der Unterschied zwischen einem echten Geschäft und einer schicken KI-Demo.“
Sowohl Zhang als auch Sreenivas haben technische Hintergründe und bei Startups als auch in größeren Tech-Unternehmen gearbeitet. Zhang war Softwareingenieur bei Google, bevor er Händler bei Citadel, der Market-Making-Firma, wurde und Lowkey gründete, eine soziale Gaming-Plattform, die 2021 von Pokémon GO-Hersteller Niantic übernommen wurde. Sreenivas war Deployment-Stratege bei Palantir, bevor er das Computer Vision-Startup Helia gründete, das er 2020 an das Einhorn Scale AI verkaufte.
Decagon, das hauptsächlich an Unternehmen und „High-Growth“ Start-ups verkauft, entwickelt sozusagen Kundensupport-Chatbots. Die Bots, die von KI-Modellen von Erst- und Drittanbietern angetrieben werden, sind feinabstimmbar und können Unternehmenswissensbasen und historische Kundengespräche aufnehmen, um ein besseres kontextuelles Verständnis von Problemen zu erlangen.
„Als wir anfingen zu bauen, wurde uns klar, dass „menschliche Bots“ eine Menge beinhalteten, da menschliche Agenten komplexe Schlussfolgerungen ziehen, Aktionen durchführen und Gespräche im Nachhinein analysieren können“, sagte Zhang. „Aus Gesprächen mit Kunden wird klar, dass zwar jeder eine größere operative Effizienz wünscht, diese jedoch nicht auf Kosten der Kundenerfahrung kommen kann - niemand mag Chatbots.“
Wie unterscheiden sich Decagons Bots von traditionellen Chatbots? Nun, Zhang sagt, sie lernen aus vergangenen Gesprächen und Feedbacks. Vielleicht noch wichtiger ist, dass sie mit anderen Apps integriert werden können, um im Namen des Kunden oder des Agenten Maßnahmen zu ergreifen, wie z. B. eine Rückerstattung zu verarbeiten, eine eingehende Nachricht zu kategorisieren oder beim Verfassen eines Supportartikels zu helfen.
Auf Unternehmensebene erhalten Unternehmen Analyse- und Kontrollmöglichkeiten über Decagons Bots und deren Gespräche.
„Menschliche Agenten können Gespräche analysieren, um Trends zu erkennen und Verbesserungen zu finden“, sagte Zhang. „Unser KI-unterstütztes Analyse-Dashboard überprüft automatisch Kundenkonversationen, um Themen zu identifizieren, Anomalien zu kennzeichnen und Ergänzungen zu ihren Wissensbasen vorzuschlagen, um Kundenanfragen besser zu bearbeiten.“
Generative KI hat den Ruf, nun ja, weniger als perfekt zu sein - und in einigen Fällen ethisch fragwürdig zu sein. Was würde Zhang Unternehmen sagen, die besorgt sind, dass Decagons Bots jemandem sagen werden, Klebstoff zu essen oder einen Artikel voller plagiierten Inhalte zu schreiben, oder dass Decagon seine hauseigenen Modelle mit ihren Daten trainieren wird?
Grundsätzlich sagt er, keine Sorge. „Es war wichtig, Kunden die notwendigen Sicherheitsvorkehrungen und Überwachung für ihre KI-Agenten bereitzustellen“, sagte er. „Wir optimieren unsere Modelle für unsere Kunden, aber wir tun dies auf eine Weise, die sicherstellt, dass es unmöglich ist, dass Daten versehentlich einem anderen Kunden ausgesetzt werden. So würde beispielsweise ein Modell, das eine Antwort für Kunde A generiert, niemals Daten von Kunde B ausgesetzt haben.“
Decagons Technologie - obwohl sie den gleichen Einschränkungen wie jede andere generative KI-gesteuerte App unterliegt - hat in letzter Zeit namhafte Kunden angezogen, wie Eventbrite, Bilt und Substack, was Decagon geholfen hat, die Gewinnschwelle zu erreichen. Auch namhafte Investoren sind in das Unternehmen eingestiegen, darunter Box-CEO Aaron Levie, Airtable-CEO Howie Liu und Lattice-CEO Jack Altman.
Bislang hat Decagon insgesamt 35 Millionen Dollar in Seed- und Series A-Runden eingesammelt, an denen Andreessen Horowitz, Accel (die die Series A leiteten), A* und Unternehmer Elad Gil beteiligt waren. Zhang sagt, dass das Geld für die Produktentwicklung und den Ausbau des in San Francisco ansässigen Teams von Decagon verwendet wird.
„Eine Schlüsselherausforderung besteht darin, dass Kunden KI-Agenten mit Chatbots der vorherigen Generation gleichsetzen, die ihre Aufgabe tatsächlich nicht erfüllen“, sagte Zhang. „Der Kundensupportmarkt ist mit älteren Chatbots übersättigt, die das Vertrauen der Verbraucher untergraben haben. Neue Lösungen aus dieser Generation müssen sich von den Alteingesessenen abheben.“
