A SolidRoad, uma startup de inteligência artificial que promete resolver um dos problemas mais persistentes do atendimento ao cliente, levantou US $ 6,5 milhões em financiamento de sementes para expandir sua plataforma que treina automaticamente representantes de atendimento ao cliente e melhora os agentes da IA.

A empresa fundada por Dublin, liderada pelo capital da primeira rodada com a participação do Y Combinator, aborda um desafio fundamental que os negócios em crescimento: como manter experiências de alta qualidade ao longo dos custos, enquanto os volumes de conversas explodem depois de 10.000 interações por mês.

“Os líderes de CX que escalam 10.000 conversas por mês geralmente ficam presos entre duas opções: eles mantêm a qualidade e comem o custo ou cortam custos e assistem à satisfação do cliente sofrer”, disse Mark Hughes, co-fundador e CEO da SolidRoad, em uma entrevista exclusiva ao Venturebeat. “Nenhuma das soluções tradicionais funciona.”

A rodada de financiamento, que eleva o capital total da Solidroad, aumentado para US $ 8 milhões, ocorre quando as empresas lutam cada vez mais para equilibrar a qualidade da experiência do cliente com a eficiência operacional. Abordagens tradicionais – terceirização offshore, ferramentas de garantia de qualidade herdadas ou agentes de IA totalmente automatizados – geralmente resultam em deteriorar as pontuações de satisfação do cliente, de acordo com Hughes.

Como a IA analisa cada conversa do cliente para criar simulações de treinamento personalizadas

A plataforma da SolidRoad opera como o que Hughes chama de “uma camada de agregação” que fica no topo dos canais de comunicação do cliente existentes, analisando todas as interações entre empresas e seus clientes. Ao contrário das soluções de IA que tentam substituir completamente os agentes humanos, a Solidroad se concentra em tornar os representantes humanos e os sistemas de IA mais eficazes.

A plataforma analisa automaticamente 100% das conversas dos clientes em vários canais, aplicando a garantia de qualidade movida a IA de que tradicionalmente exigia uma revisão manual de apenas 1-3% das interações. Mais criticamente, transforma essas idéias em melhorias acionáveis ​​por meio de simulações de treinamento individualizadas para agentes humanos e recomendações de refinamento para sistemas de IA.

“O controle de qualidade tradicional sempre foi manual e retrospectivo”, explicou Hughes. “Alguém analisa um punhado de chamadas ou e -mails, aplica uma rubrica e diz como você fez. Tivemos que repensar completamente essa abordagem. Não foi suficiente apenas para marcar conversas com a IA – decidimos tornar as idéias acionáveis”.

O sistema gera cenários de treinamento personalizados com base nos padrões reais de conversação e identificou lacunas de habilidades, criando o que Hughes descreve como treinamento direcionado em escala sem adicionar sobrecarga de processo ou equipe adicional.

Os primeiros resultados dos clientes sugerem que a abordagem oferece melhorias mensuráveis. Crypto.com, a troca de criptomoedas, usou o SolidRoad para reduzir o tempo médio de manuseio em 18%, ao mesmo tempo em que melhora as pontuações de satisfação do cliente de 87% para 90%-um aumento de 3 pontos centrais que representa uma melhora significativa no setor de atendimento ao cliente.

A plataforma de automação de marketing ActiveCampaign relatou salvar o equivalente a um ano inteiro de tempo de treinamento manual, que a empresa reinvestou em iniciativas de treinamento de maior alavancagem e mecanismos de feedback mais rápido. A plataforma de engajamento do cliente reduzia o tempo de rampa de aluguel pela metade, incorporando as simulações de AI da Solidroad em seu processo de integração.

“Em geral, os clientes da SolidRoad estão vendo 90% ou mais pontuações no CSAT, tempos de rampa mais rápidos e uma enorme redução no trabalho manual de controle de qualidade”, disse Hughes, citando resultados adicionais do parceiro, que viu uma melhoria de 30% nos escores de proficiência em agentes.

Atualmente, a plataforma analisa centenas de milhares de conversas mensalmente para mais de 50 clientes, com novas empresas se inscrevendo semanalmente, segundo a empresa.

Hughes e o co-fundador Patrick Finlay, que atua como diretor de tecnologia, desenvolveram sua compreensão dos desafios da experiência do cliente durante seu mandato no Intercom, a plataforma de mensagens do cliente onde eles se conheceram e colaboraram.

“Patrick estava construindo características; eu os estava vendendo”, lembrou Hughes. “Vimos em primeira mão a importância da experiência do cliente para o crescimento, mas também o quão frustrante era trabalhar com ferramentas que realmente não ajudaram as equipes CX a fazer melhor seus trabalhos. Mesmo grandes empresas estavam presas em soluções juntas que não foram construídas para elas”.

A dupla representa uma tendência crescente de fundadores da segunda vez que aplicam inteligência artificial aos desafios operacionais corporativos. Hughes fundou e vendeu a GradGuide, uma plataforma de orientação profissional, enquanto Finlay co-fundou a startup sem código do Y Combinator, Monaru.

Por que o SolidRoad escolheu o aumento humano em vez da tendência de substituição da IA ​​Atendimento ao cliente

O mercado de software de experiência do cliente explodiu à medida que as empresas reconhecem o impacto da receita da satisfação do cliente, mas muitas soluções existentes se concentram na automação completa ou na análise básica, em vez da melhoria sistemática do desempenho humano.

As ferramentas tradicionais de garantia de qualidade normalmente exigem supervisão manual significativa e fornecem insights retrospectivos, em vez de treinamento proativo. Enquanto isso, agentes de IA totalmente automatizados, enquanto promissores economia de custos, geralmente lutam com interações complexas ou emocionalmente sutis, entregando o que Hughes caracteriza como “alucinações”, em vez de respostas úteis.

“Ao contrário de outras soluções CX movidas a IA, não lidamos com conversas”, explicou Hughes. “A maioria das ferramentas de AI CX está tentando substituir os seres humanos por agentes de IA. Nós os ajudamos a melhorar.”

Esse posicionamento reflete um debate mais amplo do setor sobre o equilíbrio ideal entre agentes humanos e inteligência artificial nas operações de atendimento ao cliente.

A BET da primeira rodada sinaliza a confiança na colaboração humana-AI sobre a automação completa

O investimento principal da Capital da primeira rodada representa uma validação significativa da abordagem da SolidRoad. A empresa de risco anteriormente liderou as primeiras rodadas para empresas, incluindo noção, Uber e outras plataformas de definição de categorias, sugerindo confiança no potencial da SolidRoad de remodelar a tecnologia de experiência do cliente.

“Estamos empolgados por trabalhar com a primeira rodada, que foi o primeiro investidor institucional em empresas como Noção, Uber e muito mais”, observou Hughes no anúncio da empresa. “Mas, mais importante, eles apoiaram os fundadores que sabem construir.”

O financiamento apoiará principalmente a contratação agressiva, particularmente em São Francisco, onde a empresa está estabelecendo seu hub principal. A SolidRoad planeja realocar sua equipe da Irlanda para a área da baía, enquanto se expande nas funções de engenharia e do mercado.

“Atualmente, estamos focados na contratação de engenharia e funções de entrada no mercado”, disse Hughes. “Estamos procurando pessoas que querem estar na fronteira da IA ​​e da experiência do cliente”.

Medidas de segurança corporativa abordam preocupações crescentes sobre a AI analisar conversas confidenciais

À medida que a SolidRoad analisa conversas sensíveis ao cliente, a empresa implementou medidas de segurança de nível corporativo, incluindo a conformidade do SoC 2 tipo 2 e ISO27001. Os dados do cliente permanecem isolados em espaços de trabalho seguros, sem compartilhamento cruzado, abordando preocupações de privacidade que se tornaram cada vez mais importantes à medida que as empresas adotam ferramentas movidas a IA.

“A segurança e a privacidade são essenciais para a maneira como operamos”, enfatizou Hughes. “Os dados de cada cliente vivem em um espaço de trabalho seguro e isolado. Nada é compartilhado entre os clientes”.

O que o sucesso da SolidRoad revela sobre o futuro da adoção da IA ​​no local de trabalho

A abordagem da Solidroad reflete tendências mais amplas na adoção de inteligência artificial, onde as empresas buscam cada vez mais o aumento, em vez de substituir as capacidades humanas. Em vez de buscar a automação completa, a plataforma permite que Hughes descreva como “o equilíbrio certo de humanos e IA”.

“Acreditamos que a IA deve lidar com o trabalho repetitivo e transacional, e os humanos devem cuidar de interações complexas, emocionais e sutis”, disse Hughes. “A SolidRoad ajuda as empresas a entender onde está essa linha e ajuda os dois lados a melhorar.”

Essa filosofia se alinha às estratégias emergentes da IA ​​corporativa que enfatizam a colaboração humana-AI, em vez de substituir o atacado dos trabalhadores.

O quadro geral: por que a melhoria contínua pode importar mais do que a automação perfeita

O rápido crescimento e financiamento substancial da Solidroad iluminam uma mudança crítica em como as empresas abordam a inteligência artificial – uma que prioriza a melhoria sistemática em relação à substituição revolucionária. Embora grande parte do discurso da IA ​​se concentre na automação dramática que elimina completamente os papéis humanos, o sucesso da SolidRoad sugere que as empresas podem encontrar maior valor em tecnologias que tornam sua força de trabalho existente de forma mensurável.

O tempo é particularmente significativo. Como a emoção inicial em torno dos agentes de IA totalmente autônomos encontra as realidades confusas do atendimento ao cliente-onde a empatia, o contexto e a resolução de problemas diferenciados permanecem distintamente forças humanas-as empresas estão descobrindo que as aplicações de IA mais valiosas podem ser aquelas que melhoram em vez de eliminar as capacidades humanas.

A visão de Hughes de tornar a “toda interação do cliente” uma oportunidade de aprendizado representa algo mais profundo que a otimização do processo. Ele sugere um futuro em que a inteligência artificial serve como um ciclo de feedback contínuo, aumentando constantemente a linha de base do desempenho humano, em vez de substituí -lo. Essa abordagem pode ser mais sustentável e, finalmente, mais transformadora do que a escolha binária entre humano ou IA que dominou muito discurso tecnológico corporativo.

Em uma época em que a experiência do cliente determina cada vez mais o sucesso dos negócios, as empresas que descobrem como melhorar sistematicamente, em vez de simplesmente automatizar, podem descobrir que criaram algo muito mais valioso do que uma ferramenta de corte de custos-eles criaram uma vantagem competitiva que se composta ao longo do tempo.