Чому $500 мільйонів — це ставка на майбутнє переконання в AI
Деніел Лі має іншу точку зору на те, як штучний інтелект вплине на робочі місця. Більшість людей вважає, що як тільки модель AI стане досить вправною, фахівці, які виконують цю роботу, зникнуть. Але Лі, співзасновник і CEO стартапу з продажів на базі AI Nooks у Сан-Франциско, упевнений у зворотньому — і має на це 500 мільйонів доларів інвестицій.
За його словами, у Сполучених Штатах працює близько 12 мільйонів продавців — це цифра більша, ніж сумарна кількість юристів, служб підтримки й працівників бек-офісу. Продажі – найбільша професія, заснована на знаннях, яка змінилася найменше за час активного розвитку AI. І що цікаво, покращення інструментів сприяє не заміні, а збільшенню кількості продажів.
Ця ідея здається парадоксальною, але серце думки Лі саме у цьому: оптимізація в підтримці чи бухгалтерії скорочує навантаження, але продажі — це інше.
“Якщо зробити відділ продажів ефективнішим, вони зазвичай хочуть продавати навіть більше. А ось у службі підтримки навпаки — більше ефективності означає, що не хочеш збільшувати кількість звернень,” — каже Лі.
Чому продажі складніші за AI-програмування
На перший погляд може здатися, що створити AI для продажів легше, ніж для кодування — здається, що це просто спілкування з людьми. Але Лі навпаки вважає, що складність саме в даних.
Моделі AI навчають на масивах коду — їх можна перевірити: програма або працює, або ні. У продажах немає такого компілятора.
“У тренувальних датасетах для моделей майже немає інформації про переконання, тому що це розуміння внутрішніх думок людей — а їх неможливо безпосередньо спостерігати,” — пояснює Лі.
Тут є фундаментальна проблема: можна обробити всі відкриті репозиторії коду для навчання моделі, але не можна проникнути у свідомість покупця. Переконання – це завдання вгадування непомітних ментальних станів, тому ця сфера AI розвивається повільніше ніж інші.
Компанія Nooks вирішує це, створюючи власні навчальні симуляції. Вони моделюють, як міг би відреагувати клієнт у різних ситуаціях, тестують сотні сценаріїв, щоб вибрати найкращий підхід. За словами Лі, це подібно до того, як агент з програмування використовує частини коду, але у випадку продажів агент має сам визначати, які ситуації є релевантними — той же тип клієнта, схожі заперечення.
Крім того, Nooks розташована між продавцем і кінцевим клієнтом, отримуючи інформацію про всі рішення та реакції. Це дозволяє запускати активне навчання і створювати агентів, які моделюють поведінку покупця.
“Продажі — це менш перевіряюча сфера, ніж код. Ми фактично створюємо симуляції, щоб побачити, як клієнт може відреагувати і визначити найефективніший сценарій,” — розповідає Лі.
Порівняння моделей Nooks з Claude і ChatGPT: без доказів, але з великим потенціалом
Лі стверджує, що їхні власні моделі зі спеціалізованим навчанням на продажах перевершують за якістю та швидкістю як Claude, так і ChatGPT.
Однак ці заяви — лише слова без конкретних цифр, методології чи незалежної перевірки. Вони більше виглядають як маркетинговий хід, хоча концепція вертикальних AI-компаній, які спеціалізуються на певній ніші, стає все більш реалістичною та популярною.
З іншого боку, реально підтвердженою є комерційна доцільність. Понад 2000 компаній використовують платформу Nooks, від AI-стартапів до великих корпорацій. Рівень утримання доходу перевищує 135%, а очікуване зростання щорічного доходу націлене на майже потрійне збільшення за рік.
Інвестиційний раунд на 500 мільйонів доларів від General Catalyst — це не звична операція. Інвестори не отримують акцій, їхні прибутки формуються з частки доходу від платформи, подробиці угоди не розголошуються.
Залучені кошти будуть спрямовані на:
- розвиток у менш AI-просунутих галузях;
- вихід на нові ринки (Нью-Йорк, Великобританія, Ірландія, Австралія);
- розширення продуктового набору;
- застосування наукових досліджень на практиці.
Відмінність між “простим” і “складним” переконанням у продажах
Лі розділяє продажі на дві категорії, враховуючи, що не всі робочі місця продавців однаково вразливі до AI.
До простих відносить ситуації, коли клієнт вже майже готовий купити і потребує лише кілька відповідей.
Складні ж угоди — це багатокрокові переговори з численними учасниками, де залучена стратегія і відносини, а не просто демонстрація продукту.
| Тип задачі | Опис | Хто веде |
|---|---|---|
| Просте переконання | Клієнт з готовністю купувати, кілька питань | Автоматизований агент, який проводить демонстрацію і спілкується |
| Складне переконання | 20 зацікавлених сторін, більше половини не були почуті, бюджет не визначено | Людина керує процесом, AI підтримує (підготовка, дослідження, наступні кроки) |
| Управління угодою | Відстеження стану справ, нагадування, продовження, розширення | Агенти для супроводу угод на всіх етапах |
Чому кращий AI робить продажі більш людяними, а не менш
Ще одна цікава ідея: що нові інструменти переконання на основі AI не перетворять продажі на бездушні операції, а навпаки допоможуть менеджерам стати більш ангажованими і консультаційними.
За словами Лі, якщо AI звільняє продавцям кілька годин щодня, то вони можуть присвятити цей час глибинній роботі з клієнтами замість гонитви за кількістю.
Він порівнює це з ринком найму: кандидатам більше подобається, коли інтерв’юери мають більше часу на живе спілкування, а не повністю автоматизовані процеси.
Перетворення продажів на більш людяний, орієнтований на довіру процес — ось що, на думку Лі, стане реальністю з цією технологією.
Він навіть заявляє, що “усе — це продажі”, маючи на увазі, що переконання використовується скрізь — у наборі персоналу, залученні капіталу, наймі.
Node — AI-помічник нового покоління для команд продажів
Останній продукт від Nooks — Node. Це AI-помічник, створений спеціально для професіоналів у продажах.
Що робить Node унікальним?
- Він працює на моделях Nooks, натренованих саме на продажах.
- Це проактивний помічник — сам підказує теплі контакти й нагадує про забуті завдання.
- Node мультиплеєрний, тобто враховує роботу різних ролей у команді — від представника до інженера.
Головна мета — створити систему, де люди займаються лише стратегією й взаємодією з клієнтами, а AI виконує усю рутинну роботу. Таким чином найкращі практики поширюються автоматично на всю команду, зменшуючи розрив між лідерами й новачками.
