Expresivo, una startup de cuatro años de ex empleados de ServiceNow, está trabajando para construir un mejor chatbot para reducir las llamadas a las mesas de ayuda de la empresa. Hoy, la compañía anunció una inversión Serie B de $30 millones.
Insight Partners lideró la ronda con la ayuda del inversor líder de la Serie A, General Catalyst, junto con Wing Venture Capital. Según los términos del acuerdo de hoy, el fundador y director gerente de Insight, Jeff Horing, se unirá a Espressive Board. La inversión de hoy eleva el total recaudado a $ 53 millones, según la compañía.
El fundador y director ejecutivo de la empresa, Pat Calhoun, dice que cuando estuvo en ServiceNow observó que, en muchas empresas, los empleados a menudo se frustraban al buscar respuestas a preguntas básicas. Eso dio lugar a una llamada a un servicio de asistencia técnica que requería la intervención humana para responder a la pregunta.
Creía que había una manera de automatizar esto con chatbots impulsados por IA y fundó Espressive para desarrollar una solución. “Nuestro trabajo es ayudar a los empleados a obtener respuestas inmediatas a sus preguntas o soluciones o resoluciones a sus problemas, para que puedan volver al trabajo”, dijo.
Lo hacen al proporcionar un motor de procesamiento de lenguaje natural (NLP) muy enfocado para comprender la pregunta y encontrar respuestas rápidamente, mientras usan el aprendizaje automático para mejorar esas respuestas con el tiempo.
“No estamos tratando de resolver todos los problemas que la PNL puede abordar. Buscamos un conjunto muy específico de casos de uso que realmente se relacionan con el lenguaje de los empleados y, como resultado, realmente hemos ajustado nuestro motor para tener la mayor precisión posible en la industria”, dijo Calhoun a TechCrunch.
Él dice que lo que han hecho para aumentar la precisión es combinar la PNL con la tecnología de reconocimiento de imágenes. “Lo que hemos hecho es construir nuestro motor NLP sobre una arquitectura de reconocimiento de imágenes que está realmente diseñada para un alto grado de precisión y esencialmente desglosa la frase para comprender el verdadero significado detrás de la frase”, dijo.
La solución está diseñada para proporcionar una única respuesta inmediata. Si, por alguna razón, no puede entender una solicitud, abrirá un ticket de ayuda automáticamente y lo enrutará a un humano para que lo resuelva, pero intentan mantener eso al mínimo. Él dice que cuando implementan su solución, la ajustan a las palabras de moda y la terminología de los clientes individuales.
Hasta ahora, han podido reducir las llamadas a la mesa de ayuda entre un 40 % y un 60 % entre los clientes con una participación de los empleados de alrededor del 85 %, lo que demuestra que están utilizando la herramienta y les está brindando las respuestas que necesitan. De hecho, el producto comprende 750 millones de frases de empleados de forma inmediata.
La empresa se fundó en 2016. Actualmente tiene 65 empleados y 35 clientes, pero con la nueva financiación, ambos números deberían aumentar.
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