Nội dung bài viết
Hỗ trợ và dịch vụ khách hàng là một trong những lĩnh vực hot nhất trong lĩnh vực AI bằng giọng nói hiện nay.
Nhưng việc xây dựng một sản phẩm có vẻ giống con người và phản hồi mà không có độ trễ đáng chú ý hóa ra lại khó hơn nhiều ở một số thị trường so với các thị trường khác — và hầu hết những công ty lớn đều không được xây dựng hướng tới Châu Phi và Trung Đông.
AethexAI, một công ty khởi nghiệp được thành lập vào năm ngoái để thu hẹp khoảng cách đó, đã huy động được 3 triệu đô la tài trợ giai đoạn tiền hạt giống do 4DX Ventures dẫn đầu, với sự tham gia của Enza Capital, Quỹ phòng ký túc xá, Mojo Ventures và Quỹ Stanford GSB 26.
Các nhà đầu tư cá nhân bao gồm giảng viên Stanford, giám đốc điều hành viễn thông và nhà nghiên cứu AI từ Anthropic.
Thay vì sử dụng các công cụ điều phối hiện có như Vapi và LiveKit, công ty đã xây dựng mô hình nhỏ và lớp điều phối của riêng mình ngay từ đầu để xử lý các phương ngữ bản địa hóa của tiếng Anh, tiếng Pháp và tiếng Ả Rập được sử dụng trên các thị trường mục tiêu của mình — một quyết định được thúc đẩy bởi nhu cầu cụ thể khi hoạt động trong khu vực.
Công ty cũng đang tung ra nền tảng dành cho các doanh nghiệp dùng thử công nghệ và đăng ký dịch vụ của mình, cùng với API và SDK để các nhà phát triển thử nghiệm các mô hình của mình. Công ty khởi nghiệp được thành lập bởi Mariama Diallo và Ayooluwa Odemuyiw Một.
Giám đốc điều hành Diallo đã làm việc tại Goldman Sachs và sau đó gia nhập ModelML do YC hậu thuẫn với tư cách là người thuê sản phẩm và tăng trưởng. CTO Odemuyiwa tốt nghiệp Caltech, làm việc tại Meta và đăng ký học tại Trường Kinh doanh Stanford trước khi đồng sáng lập công ty.
Cặp đôi này muốn xây dựng thứ gì đó cho các thị trường mới nổi và bắt đầu tìm kiếm cơ hội. Các doanh nghiệp trên khắp thế giới đang chạy đua áp dụng các công cụ AI để tự động hóa các bộ phận trong hoạt động của họ.
Nhưng điều đó không phải lúc nào cũng thành công. Những người sáng lập nhận thấy ở Ai Cập, một trung tâm cuộc gọi đã tự động hóa một phần đáng kể các cuộc gọi nhưng đã hủy bỏ hệ thống này do kết quả kém.
Một số trung tâm hỗ trợ ở Châu Phi cho họ biết rằng việc tìm kiếm và thuê kỹ sư tự động hóa cuộc gọi với mức chi phí hợp lý là một vấn đề đau đầu dai dẳng. Odemuyiwa nói với TechCrunch về quyết định xây dựng các mô hình và lớp điều phối của riêng công ty.
Các phòng thí nghiệm AI triển khai la các mô hình thử nghiệm thường chi hàng triệu đô la để đào tạo chúng và thu thập dữ liệu. AethexAI đã tìm ra giải pháp cho cả hai.
Thay vì theo đuổi các mô hình lớn nhất có thể, họ quyết định rằng các mô hình nhỏ là đủ để giải quyết vấn đề về độ trễ trong khi vẫn duy trì độ chính xác và phát triển dòng Kora của riêng mình, với các thông số dao động từ 300 triệu đến 1,7 tỷ.
Đó là một phần nhỏ so với kích thước của LLM, đó chính xác là vấn đề. Để đào tạo những mô hình này, công ty khởi nghiệp đã sử dụng các bản ghi ẩn danh từ đối tác của trung tâm cuộc gọi.
Nó cũng vận chuyển ổ cứng tới các đài phát thanh trên khắp châu Phi để thu thập thêm dữ liệu âm thanh. Để giảm chi phí, họ đã xây dựng một mạng lưới cộng tác viên gồm các sinh viên đại học để chú thích dữ liệu và phát âm tên địa phương.
Kết quả là, công ty khởi nghiệp cho biết, hiện họ đang xử lý hơn 17.000 cuộc gọi mỗi ngày.
Về phía doanh nghiệp, công ty đang quan tâm hướng dẫn những khách hàng mới sử dụng AI trong suốt quy trình, cung cấp các bản demo và hội thảo tại chỗ để giúp họ xác định các trường hợp sử dụng tốt nhất cho tự động hóa.
"Chúng tôi luôn nói với khách hàng rằng hiện tại chúng tôi không thể là tất cả mọi thứ cho tất cả mọi người. Chúng tôi còn nhỏ.
Khi bắt đầu nói chuyện với một công ty, chúng tôi yêu cầu họ chọn một trường hợp sử dụng quan trọng nhất đối với họ để nêu bật t [with]," Diallo nói.
Công ty khởi nghiệp này sẵn sàng hợp tác trong tất cả các ngành, nhưng hiện tại, phần lớn các trường hợp sử dụng của nó liên quan đến các cuộc gọi đòi nợ, kích hoạt khách hàng hoặc KYC — Xác minh biết khách hàng của bạn, quy trình kiểm tra danh tính tiêu chuẩn được các ngân hàng và viễn thông sử dụng.
Công ty đang thuê các kỹ sư được triển khai chuyển tiếp trên cơ sở hợp đồng để phục vụ thị trường địa phương và xây dựng quan hệ đối tác kênh với các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông để xử lý điện thoại cho các cuộc gọi AI bằng giọng nói.
Giải pháp plug-and-play đơn giản là sẽ không hoạt động tại đây, Walter Baddoo, đồng sáng lập và đối tác quản lý của 4DX Ventures, lập luận rằng thị trường Châu Phi và Trung Đông về cơ bản khác với các thị trường mà hầu hết các công ty AI bằng giọng nói được xây dựng để phục vụ.
“Các doanh nghiệp ở Châu Phi và Trung Đông xử lý khối lượng cuộc gọi gấp ba lần so với các đối tác phương Tây, vì giọng nói vẫn là kênh chủ yếu để tương tác với khách hàng,” ông nói. và Châu Âu.
Điều đó tạo ra những khoảng trống thực sự khi doanh nghiệp cần hệ thống xử lý dữ liệu phương ngữ, chuyển đổi mã và các mẫu giọng nói không chính thức, đồng thời hoạt động trong cơ sở hạ tầng điện thoại hiện có và mức giá thực tế của chúng.” Nói cách khác, trong khi các công ty như ElevenLabs, Deepgram, Sierra và Cognigy đang mở rộng toàn cầu với tốc độ nhanh chóng, thì thị trường mà họ xây dựng và thị trường họ đang thâm nhập không phải lúc nào cũng giống nhau.
Các công ty khởi nghiệp như AethexAI đang đặt cược rằng những khoảng trống – các mô hình chuyên về phương ngữ địa phương, quan hệ đối tác thực tế, cơ sở hạ tầng được xây dựng cho khu vực – thể hiện sự mở cửa thị trường mà những gã khổng lồ không có động cơ cũng như kiến trúc để đóng lại.
Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể kiếm được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập biên tập của chúng tôi.
Ivan đề cập đến sự phát triển công nghệ tiêu dùng toàn cầu tại TechCrunch. Anh ấy sống ở Ấn Độ và trước đây đã từng làm việc tại các ấn phẩm bao gồm Huffington Post và The Next Web.
Bạn có thể liên hệ hoặc xác minh khả năng tiếp cận của Ivan bằng cách gửi email tới [email protected] hoặc qua tin nhắn được mã hóa tại ivan.42 trên Signal.
Gợi ý thực hành:
1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California.
2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.