AI-стартапи можуть суттєво змінити ринок аутсорсингу бізнес-процесів

Минулого року ринкова капіталізація галузі аутсорсингу бізнес-процесів (BPO) перевищила 300 млрд дол., а до 2030 року за прогнозами сягне 525 млрд дол. Підприємства по всьому світу покладаються на BPO, оскільки це забезпечує економічно ефективний спосіб виконання великих обсягів необхідних, але рутинних і повторюваних робіт у сфері підтримки клієнтів, аутсорсингу ІТ, обробки фінансових претензій тощо.

Робота, яку виконують BPO, важлива, але досвід співпраці з ними далеко не бездоганний. BPO можуть потребувати чимало часу для виконання своїх завдань, можуть бути схильні до людських помилок, та можуть бути нездатними задовільно виконати певні завдання, оскільки їм бракує контексту та повноважень для цього. Всі ці фактори погіршують досвід кінцевого споживача. Завдяки штучному інтелекту стартапи можуть запропонувати клієнтам найкраще з обох світів, а підприємствам – якісно, масштабовано та економічно ефективно реалізувати власний клієнтський досвід та бек-офісні операції власними силами.

Фахівці вважають, що з розвитком AI з'явилася можливість для професіоналізації та подрібнення BPO. Сучасний AI став достатньо ефективним у виконанні роботи, яка раніше не могла бути адекватно виконана за допомогою програмного забезпечення. Основні базові моделі швидко вдосконалюються у видобуванні даних, глибоких дослідженнях і складних міркуваннях, тоді як голосові агенти AI вже достатньо зрілі для створення браузерних агентів.

З погляду бізнесу, BPO, як правило, є старими компаніями, які не мають передових технологій і працюють у чітко визначеній категорії робіт з чіткими наявними бюджетами. Це робить їх першочерговими цілями для стартапів, враховуючи доведену ринкову потребу, наявний бюджет і традиційну конкуренцію.

Управління великим підприємством вимагає величезної кількості повторюваної транзакційної роботи, хай то введення даних, робота контакт-центру, управління циклом надходжень, звірка рахунків-фактур або нарахування заробітної плати. Ця робота є рутинною і залаштунковою, операційно складною і не є основною компетенцією бізнесу. Робота також може бути непостійною і сезонною, наприклад, з підвищеними потребами в обслуговуванні клієнтів під час свят. Річна плинність кадрів для деяких функцій може сягати 30-40%.

Проблеми, пов'язані з управлінням цією складністю, а також фінансові та операційні витрати на підбір, наймання та навчання власних працівників для цієї роботи, є причиною того, що сьогодні BPO є таким величезним бізнесом. Такі компанії, як Cognizant, Infosys та Wipro, за останні фінансові роки отримали доходи від 10 до 20 млрд дол. Аутсорсингові компанії також поширені у великих галузях, таких як банківські та фінансові послуги, охорона здоров'я, готельно-ресторанний бізнес, логістика та роздрібна торгівля. Насправді деякі галузі мають настільки специфічні потреби, що з'явилися численні вертикально-специфічні BPO.

Більшість BPO виставляють рахунки за моделлю «час і матеріали», а потім нараховують близько 20-30% націнки на цю роботу: їхня бізнес-модель залежить від наймання людей і продажу результатів їхньої праці клієнтам.

Хоча ці BPO виконують важливу роботу й обслуговують великі та впливові компанії, більшість з них були засновані десятки років тому і покладаються на глибокі стосунки з клієнтами та архаїчні системні інтеграції, а не на передові технології. Протягом багатьох років це був найкращий варіант для підприємств, враховуючи обмеження програмного забезпечення.

Але тепер, завдяки сучасному штучному інтелекту, стало можливим створення продуктів для BPO і повернення цієї роботи назад в компанію. LLM швидко вдосконалюються в типових завданнях, на яких спеціалізуються бізнес-професіонали, таких як обробка неструктурованих документів, узгодження даних, пошук знань, міркування та використання інструментів. Очікується, що моделі вдосконалюватимуться і ще більше підвищуватимуть продуктивність роботи бізнес-аутсорсингових компаній.

Голосовий AI виявився ключовою можливістю для розблокування основних сценаріїв використання, які раніше були обмежені традиційним ПЗ. Нове ПЗ, яке часто розробляється компаніями, що займаються інфраструктурою AI, такими як ElevenLabs, OpenAI або Cartesia, значно покращилося за останні роки й незабаром зробить AI-агентів практично невідмітними від людини.

Модель використання комп'ютера Anthropic, Operator від OpenAI та Project Mariner від Google DeepMind показують, як агенти AI зможуть виконувати завдання на робочому столі та в браузері. Це відкриває можливість для впровадження AI за межами конкретного додатка, а також у настільних, браузерних і локальних додатках. Це може стати ключовою новою властивістю, яку люди будуть використовувати для створення диференційованого досвіду роботи з агентами в різних програмних середовищах.

Завдяки цим можливостям AI-агенти можуть працювати зі швидкістю програмного забезпечення, в режимі 24/7, адаптуватися до будь-яких важливих культурних норм, спілкуватися будь-якою мовою і нескінченно масштабуватися до повної клієнтської бази – з обмеженою участю людини. А оскільки компаніям набагато простіше впроваджувати AI, ніж наймати власну чи аутсорсингову робочу силу, агенти AI фактично створили ринок. Тепер компанії можуть масштабувати агентів для більшої кількості продуктів, клієнтів і потреб, замість того, щоб обслуговувати лише ті групи, які мали сенс з погляду одиничної економіки.

Однією з найяскравіших можливостей для стартапів зі штучним інтелектом є клієнтська підтримка та клієнтський досвід, що становить найбільший підсегмент – понад 100 млрд дол. витрат на аутсорсинг. Завдяки агентам з AI компанії зможуть забезпечити швидке та першокласне обслуговування клієнтів у всіх форматах (текст, електронна пошта, голос). Ці агенти можуть працювати 24/7, відповідати на запити будь-якою мовою і миттєво реагувати на них без черг і часу очікування – і все це без необхідності наймати, навчати й утримувати штат співробітників на випадок нестабільного попиту.

Ще одним поширеним варіантом використання ВРО є створення користувацьких додатків з використанням аутсорсингових інженерних ресурсів, коли підприємство не має ресурсів або можливостей зробити це самостійно. Тепер такі помічники для кодування, як Cursor, можуть дозволити підприємствам збільшити віддачу від наявної інженерної робочої сили й значно підвищити продуктивність окремих розробників, що може дати можливість підприємствам розробляти набагато більше таких додатків власними силами. А з появою конструкторів вебдодатків зі штучним інтелектом навіть нетехнічні користувачі незабаром зможуть створювати внутрішні додатки без необхідності самостійно писати код. Обидві ці можливості означають, що в майбутньому потреба в аутсорсингу розробки додатків суттєво зменшиться.

Однак ця можливість для стартапів зруйнувати BPO має певний термін придатності. Наївно припускати, що традиційні BPO не скористаються цими можливостями самі. У міру того, як базовий рівень моделі стабілізується і стане більш зрозумілим для широкої аудиторії, BPO зможуть легше впроваджувати AI у свій бізнес, і вони, безсумнівно, будуть просувати свої власні продукти з AI своїм давнім клієнтам. Тому стартапи, які прагнуть скористатися цим моментом, мають найкращі шанси на успіх.

Комп’ютерний розум: генеративний штучний інтелект у рішеннях AWS