a16z: от оплаты по времени к оплате по результатам, эстафета стоимостью в сотни миллиардов долларов

Оригинальное название: Победа в эстафете: долгосрочные агенты в высокоценностных клиентских путешествиях

Оригинальный автор: Дэвид Хабер, партнер a16z

Оригинальный перевод: Shenchao TechFlow

Аннотация: Анализ a16z направлен на самый ключевой поворот в коммерциализации ИИ: от экономии затрат по часам до разделения доходов по результатам. Если вы работаете в SaaS или являетесь инвестором, эта статья объясняет, почему следующая волна ИИ-единорогов больше не будет продавать "плату за место", а будет напрямую забирать часть роста доходов клиентов.

Традиционно, когда вы звоните оператору связи, чтобы сообщить о проблеме с интернетом, это выглядит примерно так: сначала робот называет вас "уважаемым клиентом", а затем заставляет вас мучиться с телефонным меню в течение нескольких минут: "нажмите 3 для технической поддержки, нажмите 2 для широкополосного доступа, затем нажмите 4 для других вопросов". Затем вас оставляют на ожидании, и вы чувствуете себя забытым, пока наконец не ответит оператор, который спрашивает ваше имя, номер аккаунта и описание проблемы. Если перезагрузка маршрутизатора не помогла, вам снова придется ждать, а затем рассказывать всю историю другому оператору, прежде чем можно будет назначить визит мастера.

ИИ уже меняет такие сценарии обслуживания клиентов. Вам больше не нужно связываться с роботами и несколькими операторами, один ИИ-агент может сразу ответить на звонок. Он может просмотреть ваш аккаунт, проверить, есть ли другие пользователи в вашем районе, которые также испытывают проблемы, либо сразу решить простую проблему, либо помочь вам записаться на ремонт. Больше нет "все операторы заняты", и никакой музыки ожидания. До недавнего времени это было практически пределом технологий.

Но сейчас новые возможности позволяют ИИ-агентам отслеживать подсказки и выполнять задачи на более длительных временных интервалах. Мы верим, что это позволит ИИ-компаниям выйти за рамки одноразового взаимодействия с клиентами и переосмыслить, как обрабатывать сложные клиентские путешествия, которые могут длиться недели или даже месяцы. ИИ будет вести клиентов страхования от первого звонка до окончательной выплаты, направлять заемщиков по ипотеке от предварительного одобрения до передачи прав, вести бизнес-продажи от первой демонстрации до подписания контракта. Это не только приведет к лучшим результатам для клиентов, но и позволит поставщикам ИИ получать вознаграждение на основе роста доходов, а не только за счет экономии затрат.

Ценность появляется только на финише эстафеты

Существует множество типов бизнеса, для создания ценности для клиентов требуется множество шагов, которые могут занимать недели или даже месяцы. В качестве примера возьмем традиционный процесс подготовки дел в адвокатских конторах. Потенциальные дела обычно поступают в виде телефонных подсказок, и специалист по приему дел собирает ключевую информацию, которую передает адвокату для оценки возможности принятия клиента. Как только адвокатская контора подписывает дело, начинается расследование и сбор доказательств: помощник адвоката запрашивает полицейские отчеты, пытается связаться с свидетелями, отправляет ответчику уведомление о сохранении доказательств, чтобы сохранить улики, и постоянно обновляет клиента о ходе дела. Затем адвокатская контора должна дождаться завершения лечения клиентом, затем составить медицинскую хронологию и передать материалы адвокату для завершения иска.

Этот процесс — то, что мы раньше называли "эстафетой": длинное путешествие, в котором каждый этап сопряжен с риском потери или снижения ценности. Потенциальные клиенты часто звонят в несколько адвокатских контор по делам о личных травмах и, как правило, подписывают контракт с той, которая отвечает быстрее. Поэтому, если клиент слышит только голосовую почту или проверка квалификации занимает слишком много времени, дело уходит из воронки. После подписания контракта сбор доказательств включает множество параллельных подсказок, и адвокатская контора может не иметь терпения делать пятый звонок после того, как никто не ответил на четыре предыдущих. Кроме того, ограничения по персоналу могут помешать адвокатской конторе тщательно просмотреть каждое доказательство, особенно в тех делах, которые выглядят обычными и незначительными. Если бы они внимательно прочитали записи врачей, то могли бы обнаружить признаки черепно-мозговой травмы, что значительно увеличило бы сумму соглашения, но адвокатская контора могла бы сразу принять первое предложение другой стороны. В конечном итоге дело может затянуться на несколько месяцев, с множеством участников, информация разбросана по документам, людям и системам. Это делает практически невозможным для адвокатской конторы сохранять общую картину для каждого клиента. В результате важные счета могут не быть включены в иск, а пробелы в лечении никто не объясняет, что в конечном итоге снижает сумму соглашения.

Возможности долгосрочных агентов

До недавнего времени ИИ-агенты в основном обрабатывали ограниченные задачи: "отправить это письмо с напоминанием", "подвести итоги этого звонка", "создать этот документ" и узкие взаимодействия. Например, служба поддержки стала отличным сценарием для раннего внедрения ИИ, потому что пространство проблем четко определено, что позволяет достичь высокой надежности, а также можно настраивать в соответствии с конкретной политикой компании. Время взаимодействия короткое, результаты можно проверить, и если ИИ-агент сталкивается с ситуацией, которую не может обработать, обычно есть готовая команда поддержки, которая может взять на себя решение.

Сейчас долгосрочные агенты могут преодолевать десятки шагов, различные модальности и более длительные временные интервалы для достижения целей, что позволяет им завершать эстафету от начала до конца. В примере с адвокатской конторой с самого начала, с первого телефонного звонка, можно назначить долгосрочному агенту дело с целью максимизации суммы компенсации для клиента. Агент будет сохранять и извлекать информацию о деле по мере необходимости. Он автоматически активируется в зависимости от событий или сроков, активно отправляет подагентов для связи со свидетелями, обновления клиентов, общения с адвокатами по телефону, электронной почте или текстовым сообщениям. Затем он объединяет находки, планирует следующие действия, составляет документы для рассмотрения и продвигает дело к наилучшему результату. На уровне клиентов он постоянно обучается, и данные, полученные по каждому делу, помогают ему обрабатывать следующее дело лучше, чем сейчас.

Агент решает основные проблемы потери ценности, наблюдаемые в сегодняшней эстафете. На начальном этапе путешествия клиенты больше не теряются из-за медленной оценки дела, потому что агент доступен в любое время, в любой день недели, и может практически мгновенно завершить оценку дела. Сбор доказательств больше не ограничен человеческими ресурсами, потому что агент по делу может в любой момент привлечь дополнительного подагента для совершения пятого, десятого или даже двадцатого звонка. Поскольку агент может практически бесконечно расширяться, даже обычные дела будут полностью обработаны, каждое доказательство будет тщательно проверено, что выявит возможные упущенные подсказки о черепно-мозговой травме. Наконец, агент сохраняет полную запись дела, от записей звонков свидетелей до полицейских отчетов и медицинских записей, гарантируя, что никакая информация не будет потеряна.

Оплата по результатам

Помимо устранения этих пробелов, наличие полного клиентского путешествия также может изменить бизнес-модель поставщиков агентов. Когда агенты могут предоставлять результаты более высокого качества и быстрее, они могут приносить клиентам рост доходов, а не только сокращение затрат. Более того, поскольку влияние наблюдаемое и может быть приписано агенту, поставщики могут делиться созданной ими дополнительной ценностью, устанавливая цены на основе рабочего продукта или результата. В случае с адвокатскими конторами отдельное дело является естественной рабочей единицей, и конечный результат, то есть сумма соглашения, четко идентифицируется. Кроме того, поскольку агент занимает все большую долю в конечном результате, результаты также легче связать с агентом. Таким образом, поставщики могут делиться ростом доходов, достигая контрактных сумм, которые ранее были недостижимы только за счет сокращения затрат.

Конечно, переход на ценообразование по результатам не обходится без трений. В адвокатской отрасли большинства штатов запрещают неадвокатам делиться юридическими гонорарами, поэтому ценообразование должно соответствовать сумме соглашения, но не может быть прямого разделения. В других вертикальных областях поставщики могут столкнуться с сопротивлением со стороны команд закупок, поскольку у них еще нет прецедентов подписания контрактов по результатам. И даже если агенты ближе к полной собственности над результатами, споры о приписывании все еще могут возникать на ранних этапах. Таким образом, успешное развертывание долгосрочных интеллектуальных агентов является как коммерческим, так и техническим вызовом.

Тем не менее, оплата по результатам в высокоценностных клиентских путешествиях не является новой идеей.

Причина для AI-родного Red Ventures

Red Ventures (RV) является отличным историческим примером. RV была основана Риком Элиасом и Дэном Фельдштейном и первой предложила цифровые решения для полного аутсорсинга продаж для долгосрочных потребительских контрактов. Например, в сфере страхования RV собирает информацию о клиентах, когда они ищут эти продукты (через такие сайты, как homeinsurance.com), активно связывается с клиентами, помогает им понять варианты страхования и в конечном итоге заключает полис. Поскольку они полностью контролируют это путешествие, RV получает вознаграждение от страховой компании за каждую заключенную сделку. Эта модель была чрезвычайно эффективной: по данным S&P Global, в 2022 году RV создала около 370 миллионов долларов EBITDA при продажах примерно 1,4 миллиарда долларов.

Сегодня эта модель, похоже, сталкивается со структурной угрозой. На верхнем уровне воронки способы, которыми потребители находят продукты, меняются. Они больше не полагаются на поиск в Google или сайты сравнения для изучения и сравнения продуктов, а могут напрямую спрашивать рекомендации у личных интеллектуальных агентов, таких как Muse или Instinct от Meta, что снижает ценность, которую раньше имели сайты для исследования. Двигаясь вниз по воронке, теперь не сотни людей управляют линейной воронкой; долгосрочные интеллектуальные агенты могут обрабатывать гораздо более сложные путешествия, чем когда-либо прежде. Они могут работать через продукты, через способы общения, работать параллельно, поддерживать любой язык и масштабироваться, обладая бесконечной настойчивостью. EBITDA RV ожидается на уровне около 160 миллионов долларов в 2025 году из-за потери клиентов и снижения рекламных расходов, что уже указывает на уязвимость этой модели, и ИИ еще больше изменит всю отрасль.

Три пути выхода на рынок

Вывод долгосрочных интеллектуальных агентов на рынок можно осуществить различными способами:

(1) Продажа платформы: в этом случае поставщики продают долгосрочные интеллектуальные агенты как программное обеспечение, поддерживая компании в использовании их в существующих операциях. В случае с адвокатскими конторами интеграция агентов с существующими командами и их рабочими процессами является хорошим примером. Продажа платформы может привести к увеличению доходов, поскольку обычно нет сопоставимого программного обеспечения или контрактов на аутсорсинг, чтобы зафиксировать цену. Однако это также удлиняет цикл продаж, поскольку необходимо создать новые бюджетные статьи, и когда агент взаимодействует с несколькими отделами компании, трудно четко приписать результаты ему.

(2) Продажа услуг: здесь поставщик берет на себя уже аутсорсингованную услугу, чтобы более эффективно предоставить ожидаемые результаты, как это делает Red Ventures, контролируя весь путь привлечения клиентов для страховых компаний. Этот подход сокращает цикл продаж, поскольку расчет ROI для покупателя прост, и бюджетные статьи BPO уже существуют. Однако существующие модели ценообразования до появления ИИ могут не отражать истинную ценность, которую долгосрочные интеллектуальные агенты могут предоставить, и сегодня многие высокоценностные путешествия управляются внутренними операциями компаний, что ограничивает охват этого подхода.

(3) Полная интеграция: полная интеграция означает вертикальную интеграцию, становясь игроком, родным для ИИ. Например, вместо того чтобы продавать долгосрочные интеллектуальные агенты компании по взысканию долгов, лучше купить портфель долгов и заниматься взысканием самостоятельно, чтобы полностью захватить любое увеличение, которое приносит ИИ, и решить проблемы с приписыванием. Но это также означает, что вам придется взять на себя такие услуги, как лицензирование или соблюдение норм, которые вне фактического клиентского путешествия могут увеличить помехи и сложность операций.

Сейчас слишком рано судить, какой способ победит, но мы уверены, что долгосрочные агенты выиграют в массовой эстафете и расширят рынок, доступный для ИИ, с части бюджета на рабочую силу до части дохода. Подготовка иска — это всего лишь пример, мы ожидаем, что агенты будут способствовать результатам в других высокоценных путешествиях, таких как выдача ипотек, обработка страховых выплат, сложные корпоративные продажи и множество других сценариев. Если вы ловите эту возможность, мы будем рады услышать от вас!