Бизнес часто выигрывает или проигрывает из-за силы предложения. Стартап из Лондона под названием AutogenAI создал инструмент на основе генеративного искусственного интеллекта, который, как утверждается, может помочь компаниям написать более сильные предложения, чтобы улучшить их успех, и сам привлек некоторые средства: $22,3 млн от Blossom Capital, которые он использует для привлечения большего количества талантов, расширения своей платформы и увеличения клиентской базы.
По информации от источника, инвестиционная стоимость AutogenAI в районе «сотен миллионов». Ранее он привлек около $3,5 млн.
В качестве показателя успеха AutogenAI удалось привлечь 28 клиентов с момента начала своей деятельности менее года назад.
И как показатель того, насколько осторожны эти клиенты в отношении секретного соуса, который они используют для заключения своих сделок, и возможно, запрета на использование инструментов искусственного интеллекта для замены или дополнения работы человека, AutogenAI не разглашает ни одного фактического имени клиента.
«Среди клиентов все еще существует мнение, что использование искусственного интеллекта как-то снижает качество работы», — сказал основатель и генеральный директор Шон Уильямс в интервью, объясняя, почему не разглашаются имена.
В AutogenAI отмечается, что в список входят «глобальная консалтинговая компания, глобальные организации по обработке бизнес-процессов, котируемые и частные строительные компании и компании по управлению объектами, а также благотворительные организации и некоммерческие организации, подающие заявки на получение грантов».
Уильямс начал свою карьеру, работая в одной из крупнейших частных фирм, торгующих услугами для правительства Великобритании, огромного бизнеса, который в совокупности стоит почти $500 млрд ежегодно. Успех в таких тендерах зависел от опыта, понимания того, какой контент включать и как его представлять. Но это также было вопросом бюджета: те, кто имел средства для инвестиций в создание сильных предложений, чаще всего имели больше шансов на выигрыш сделок, а эти сделки могут быть весьма значительными.
Цель AutogenAI — решить оба этих аспекта.
Уильямс говорит, что платформа построена на основе объединения больших языковых моделей — она использует LLM от OpenAI и других, — в сочетании со структурированными и неструктурированными собственными данными клиента и интерфейсом, разработанным самим AutogenAI, чтобы помочь пользователям запрашивать информацию и создавать предложения, основанные на наиболее успешной работе компании. Затем они представляются команде клиента, которая дополнительно настраивает их — или, возможно, отклоняет — прежде чем они будут представлены для заключения контракта.
В теории, можно было бы попросить ChatGPT составить предложение о бизнесе, но Уильямс отмечает, что версии AutogenAI будут намного более конкретными и, следовательно, более полезными для пользователей.
«Компании вроде OpenAI сосредоточены на AGI, сверхинтеллекте», — сказал он. «У нас гораздо меньшая проблема: мы просто хотим помочь нашим клиентам выигрывать больше работы и работать более эффективно». Он оценил, что программное обеспечение AutogenAI может ускорить процесс написания сильного предложения «на 800%».
Эти 800% говорят о втором аспекте выигрыша тендеров, а именно о необходимых бюджетных затратах. Уильямс оценивает, что около 10% от общей стоимости контракта может уйти на расходы по составлению предложения традиционным способом. Он утверждает, что использование своих инструментов позволяет сократить затраты на закупки на 10%, улучшая маржинальность сделок в целом, а время, затраченное на написание первых версий предложений, сокращается на 70%, помогая тем, кто работает над предложениями, сосредоточиться на стратегических дополнениях.
Офелия Браун, основатель Blossom Capital, сказала, что компания пока не использует AutogenAI сама, но планирует сделать это при следующем привлечении собственных средств. Ее интерес к стартапу проистекает из того, что, хотя сейчас много внимания уделяется стартапам, создающим LLM, те, кто создает приложения, подобные AutogenAI, ближе к тому, где широкий спектр компаний может принимать решения о покупке.
«Это становится интересным, когда вы видите четкую отдачу от инвестиций в продукт», — сказала она. «Компании готовы платить за то, что поможет им сэкономить время и штатное расписание». Это подтверждается, добавила она, ростом компании за первые девять месяцев ее работы.