Omilia привлекла $67 млн: платформы поддержки клиентов растут без ставки на генеративный ИИ

Контактный центр без «базуки» на каждый вопрос

Рынок платформ поддержки клиентов переживает волну стартапов: Sierra, Decagon, Parloa и другие делают ставку на генеративный ИИ (модели, которые умеют свободно формулировать ответ на любой вопрос). Omilia считает этот подход расточительным для типовых обращений.

Логика CEO Димитриса Вассоса: значительная часть звонков в поддержку касается базовых запросов вроде остатка на счёте. Для таких задач полноценная языковая модель (LLM, large language model, то есть большая нейросеть вроде GPT) попросту избыточна. Вместо этого Omilia комбинирует разные инструменты, от простых скриптов до самообучающихся ИИ-агентов (программ, которые сами выполняют задачи без участия человека), выбирая для каждого обращения подходящий по сложности.

Компания расширилась от автоматизации голосовых звонков до агентов, работающих по всем каналам контакта с клиентом. Среди клиентов Omilia, Capital One, Discover, RBC, DWP и PSEG. Отдельное направление, сети быстрого питания с голосовым заказом: технология Omilia уже развёрнута более чем в 1 000 точках Taco Bell, ещё с двумя сетями в США идут переговоры.

У вас может быть базука, но если противник рядом, вам нужен нож. Это реальность контактного центра, где нужно несколько инструментов. Компании вроде Sierra и Decagon позиционируют себя как компании генеративного ИИ и сами себя этим ограничивают. : Димитрис Вассос, CEO Omilia

Почему рынку стоит обратить внимание?

Главная цифра здесь не $67 млн, а рост ARR (годовой повторяющейся выручки) в 10 раз с 2020 года до $60 млн, причём на минимальном внешнем капитале. За пять лет Omilia обошлась двумя раундами, тогда как конкуренты поднимают сотни миллионов. Вассос прямо заявляет, что его не беспокоит, что Omilia выглядит менее «модно», чем ElevenLabs или Sierra: компания ориентируется на реальный возврат инвестиций (ROI, return on investment, то есть сколько денег бизнес получает обратно на каждый вложенный доллар) и планирует выйти на миллиардную выручку за три года.

Привлечённые деньги пойдут на новый офис в США, усиление команды продаж и маркетинга. Omilia нанимает директора по выручке, директора по маркетингу и вице-президента по операциям. Штат вырастет с 500 до 600 человек к концу года.

Забавная деталь: в прошлом году в сети появилась история, что через систему заказов Taco Bell клиент якобы заказал 18 000 стаканов воды. Вассос утверждает, что инцидент не подтверждается логами Omilia. Издание, опубликовавшее оригинал, запросило комментарий у Taco Bell, но ответа пока не получило.

Что это значит для вас?

• Авторам Дзена и копирайтерам. Omilia в России недоступна, но принцип «не стреляй из базуки по воробьям» напрямую касается вашей работы с нейросетями. Генерировать короткие описания товаров через GPT-4o дорого и медленно, если задачу закрывает шаблон плюс простая модель. Выбирайте инструмент по сложности задачи, это и есть практическая экономика ИИ.

• Маркетологам и владельцам бизнеса в РФ. Если вы строите или перестраиваете контактный центр, посмотрите на российские платформы поддержки клиентов с похожей философией: «Яндекс SpeechKit» для распознавания речи, решения от Just AI или Naumen для автоматизации обращений. Дорогие LLM-решения оправданы для сложных консультаций, а для «какой у меня баланс?» хватит классического бота.

• Предпринимателям, думающим о масштабировании. История Omilia полезна как кейс капитальной эффективности: два раунда, $87 млн суммарно, $60 млн ARR. Если вы привлекаете инвестиции, инвесторам всё важнее не объём привлечённых денег, а юнит-экономика (соотношение дохода и затрат на каждого клиента).

Контактные центры в России обрабатывают миллионы обращений ежедневно, и большинство из них по-прежнему типовые. Если вы строите автоматизацию, начните с простого вопроса: какая доля обращений действительно требует генеративной модели, а какая решается скриптом за доли цента.