Son las 5:00 p. m. de un martes y llega tarde para un vuelo a una conferencia corporativa. Mientras está atrapado en el tráfico de la hora pico, se le ocurre que se olvidó de reservar una niñera para los niños y encontrar un restaurante para la salida del equipo programada hacia el final de su viaje.
En lugar de completar las tareas usted mismo, Karl Moritz Hermann espera que recurra a Saiga, un nuevo servicio de conserjería virtual, para una mano amiga, o varias. Hermann inició Saiga en un esfuerzo por crear una herramienta que pudiera “hacer todo como [long as] es (a) legal y (b) no requiere una presencia física”, explicó a TechCrunch la semana pasada por correo electrónico.
“Nuestros usuarios interactúan con Saiga a través de una aplicación como interfaz principal, donde tienen una interfaz similar a un chat para cada tarea. El chat se enriquece con tarjetas de propuestas interactivas para mejorar la experiencia y permitir una toma de decisiones más rápida por parte de nuestros clientes”, dijo Hermann. “Hacemos lo importante, no lo urgente”.
Innumerables nuevas empresas han intentado cumplir con la visión que describe Hermann. Magic Assistant, quizás el más infame, prometía ordenar, reservar o facilitar prácticamente cualquier cosa en nombre de los clientes que enviaban mensajes de texto a sus asistentes. Magic tardó años en descubrir cómo crecer sin desperdiciar capital, lo que finalmente llevó a la introducción de planes de precios premium y un mercado similar a Handy para trabajos específicos, como la gestión del calendario.
Pero Hermann cree que Saiga puede tener éxito donde Magic, así como experimentos como GoButler y el asistente M de Facebook, fracasaron.
“Estoy convencido de que [digital assistants] sigue siendo un problema que vale la pena resolver y una cuestión de cuándo, no si, se abordará de manera satisfactoria”, dijo Hermann. “Saiga ha resuelto obstáculos clave en los que otros han fallado antes”.
Antecedentes en IA
Antes de fundar Saiga, Hermann fue consultor en McKinsey y realizó una breve pasantía en Morgan Stanley en el área de fusiones y adquisiciones del negocio. Luego fue cofundador de Dark Blue Labs, una empresa de IA que desarrolla algoritmos para aprender de datos estructurados y no estructurados. Después de que DeepMind adquiriera Dark Blue Labs en 2014, Hermann se unió a DeepMind como científico investigador, donde ayudó a construir el grupo de investigación de idiomas.
Hermann se inspiró para lanzar Saiga por lo que él caracteriza como “una combinación de malas decisiones de vida y una situación compleja para empezar”. En 2018, se mudó de Londres a Alemania para establecer la oficina de DeepMind en Berlín y, como su esposa es francesa, Hermann tuvo que declarar impuestos en cuatro países ese año. Eso fue mucho para hacer malabares.
Créditos de imagen: Saiga
“Agregue tres niños pequeños además de eso, y la burocracia que conlleva, y tiene una supernova de administración de vida de algún tipo, lo suficientemente malo como para pensar seriamente en formas de deshacerme de esa parte de nuestras vidas”. Hermann dijo. “Lo bueno es que este es un problema bastante general. Todos sufrimos de la administración de la vida, y la automatización de la administración de la vida es un claro beneficio neto para la humanidad”.
Por supuesto, Saiga no es un esfuerzo filantrópico. El servicio tiene varios niveles de precios, el más barato es de 299 € (unos 330 dólares) al mes, con tarifas adicionales para “tareas demasiado complejas”. La alta barrera de entrada sirve tanto para cubrir los costos como para reducir deliberadamente el tamaño del mercado objetivo, dijo Hermann, lo que hace que el negocio de Saiga sea escalable de manera realista, en teoría.
Saiga también se enfoca en tipos específicos de tareas, principalmente aquellas que se pueden manejar de manera asincrónica. El servicio puede programar una cita con el psiquiatra, por ejemplo, pero no ordenar que se entregue una pizza dentro de una hora. Hermann dijo que el objetivo es lograr un equilibrio entre las “tareas de alto valor” y la burocracia compleja sobre las actividades sobre la marcha, al estilo de un conserje.
En términos de tecnología tras bambalinas, Hermann dijo que Saiga usa una combinación de técnicas para aumentar su equipo humano de servicio al cliente. Para cada suscriptor, Saiga mantiene un gráfico de conocimiento que almacena todo lo que el servicio sabe sobre la persona en un formato estructurado. Esto, dijo Hermann, le permite a Saiga recopilar todos los datos que necesita para una tarea determinada y solo hacer preguntas sobre los bits que aún no están presentes en la base de datos.
El procesamiento del lenguaje natural permite a Saiga descubrir qué tareas pueden necesitar ayuda los clientes para realizarlas, y si esas tareas son repetibles o predecibles. Mientras tanto, la automatización de procesos robóticos (RPA) ayuda a automatizar flujos de trabajo monótonos que normalmente requerirían un trabajador.
“Solo apuntamos a automatizar el 80%. Permitir un 20 % de trabajo manual hace que nuestro producto sea mucho más factible”, explicó Hermann. “Utilizamos un analizador de intenciones para descubrir lo que necesitan nuestros clientes y, cuando es posible, mapear esta intención en un proceso existente, lo que permite a nuestros operadores trabajar de manera eficiente pero, lo que es más importante, permitir que se lleve a cabo la automatización. … Para la parte de RPA, piense en una versión para consumidores de UIPath. En lugar de enviar datos de Salesforce a Oracle, nuestros procesos automatizados se enfocan en renovar el registro de su automóvil o asegurarse de que los pasaportes de su familia se renueven antes de que caduquen”.
¿Un camino al éxito?
Saiga, que está generalmente disponible en el Reino Unido y Alemania a partir de hoy, solo tiene un “par de docenas” de usuarios de acceso anticipado. Pero la compañía cerró una ronda inicial de 3 millones de euros (3,31 millones de dólares) a fines de 2020, codirigida por Mosaic Ventures y Seedcamp, y apunta a “finales de la primavera” para su Serie A.
“Actualmente, nos enfocamos en gerentes sénior y fundadores de nivel C en escalas. Vendemos tanto a consumidores individuales como a empresas que quieren ofrecer Saiga como un beneficio para sus equipos de gestión”, dijo Hermann. “Tenemos la intención de expandir ese público objetivo gradualmente para incluir todos los hogares con un ingreso familiar de más de $ 100,000 en la próxima fase”.
Créditos de imagen: Saiga
Gran parte de Saiga sigue siendo un trabajo en progreso, pero no la estructura exacta de salarios y beneficios para sus trabajadores de servicio. Hermann dijo que son empleados de tiempo completo con beneficios, salarios “significativamente por encima del salario mínimo” y antecedentes examinados.
Reciente investigar del Instituto de Servicio al Cliente encontró que el 60% de los empleados de servicio al cliente experimentaron hostilidad en 2021, pero Hermann no cree que los trabajadores de Saiga sean tan susceptibles a esto. Debido a que Saiga se ocupa principalmente de temas administrativos, es más probable que los clientes se desahoguen por un tiempo de respuesta lento en una institución burocrática en lugar de Saiga o sus trabajadores de servicio, cree.
“Dado nuestro proceso de incorporación muy complicado y manual, también tenemos una conexión personal con cada cliente, lo que disminuiría aún más el riesgo de que esos clientes intenten dañar a nuestros operadores de alguna manera. Dicho esto, nos tomamos muy en serio nuestra responsabilidad de capacitar y apoyar a nuestros especialistas en operaciones de clientes y hemos creado un equipo a su alrededor para permitirles hacer su mejor trabajo en un entorno seguro”, agregó Hermann.
Con respecto a la privacidad y retención de datos, Saiga dijo en su política publicada solo que “observa las leyes de protección de datos aplicables”, no utiliza datos personales para fines distintos a la prestación del servicio y permite a los clientes eliminar sus datos personales en cualquier momento. Los documentos que no están marcados por un cliente para su eliminación se retienen “hasta el vencimiento de los derechos de garantía legales o contractuales posibles” y posiblemente por más tiempo, según las leyes comerciales y fiscales aplicables.
“Como punto de partida, es muy importante comprender nuestro modelo comercial: cobramos por nuestro servicio para garantizar que tengamos incentivos totalmente alineados con nuestros clientes. No les ofrecemos productos o servicios porque podría haber una comisión para Saiga, y no usamos sus datos de ninguna forma más allá de entrenar nuestros sistemas de aprendizaje automático y resolver tareas administrativas para nuestros clientes”, dijo Hermann. “No vendemos datos ni vendemos datos en forma agregada; tampoco hacemos publicidad contra los datos del cliente. Nuestros especialistas en operaciones de clientes están capacitados en medidas de privacidad de datos y todos los datos de los clientes se cifran durante el transporte y el almacenamiento y se encuentran en servidores europeos de acuerdo con [relevant] reglamentos.”
Hermann planea depender en gran medida de los comentarios de los usuarios para adaptar el servicio a medida que se expande.
“Al cobrar tarifas (significativas) por el servicio, podemos ofrecer un producto viable desde el principio. La automatización es una ruta para escalar hacia mayores márgenes y precios más baratos, pero no es un requisito previo para el éxito”, continuó. “[O]Nuestro enfoque principal es aumentar el nivel de automatización que experimentan nuestros clientes y operadores. … En todos los escenarios, esto termina siendo un negocio de mil millones de dólares”.
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