Какую модель ИИ использовать для бизнес-аналитики доходов? Von заявляет: все основные, а система автоматически подберет и объединит их для вас

Анализируя внедрение корпоративного ИИ, издание VentureBeat отмечает довольно серьезный разрыв в конкретных профессиональных ролях: для тех, кто создает продукты — инженеров и разработчиков, — появление ИИ стало поистине революционным. Такие инструменты, как Claude Code и Cursor, позволяют автоматизировать рутинную работу с синтаксисом и архитектурой прямо в рабочем процессе.

Тем не менее для тех, кто занимается продажами, «стек доходов» (revenue stack) по-прежнему остается разрозненным набором изолированных баз данных, записей в CRM вручную и отчетов на основе субъективных оценок.

Von — новая ИИ-платформа, созданная командой разработчиков стартапа по автоматизации процессов Rattle, — призвана преодолеть этот разрыв. Позиционируя себя не как очередное «точечное решение», а как фундаментальный «интеллектуальный уровень», Von стремится сделать для команд Go-To-Market (GTM) то же, что современная интегрированная среда разработки (IDE) сделала для программиста: предоставить единый интерфейс рассуждений, понимающий весь бизнес-контекст целиком.

«ИИ кардинально изменил рабочий процесс для тех, кто создает продукты, но до сих пор не существовало ничего, что изменило бы рабочий процесс для тех, кто эти продукты продает», — заявил генеральный директор Von Сахил Агарвал (Sahil Aggarwal) в недавнем видеоинтервью для VentureBeat. — «Именно это мы и пытаемся создать с помощью Von».

Технология: контекстный граф и мультимодельный движок

В основе возможностей Von лежит отход от традиционного для корпоративного ИИ подхода с «поисковой строкой». В то время как стандартные большие языковые модели (LLM) часто испытывают трудности с необъятными и неструктурированными массивами данных о продажах, развертывание Von начинается с построения «контекстного графа» всего бизнеса компании.

Этот процесс включает в себя сбор структурированных данных из таких CRM, как Salesforce и HubSpot, а также неструктурированных данных из систем записи звонков (Gong, Zoom, Chorus), цепочек электронных писем и внутренней документации.

«Как только Von построит этот контекстный граф, он будет понимать ваш бизнес лучше, чем кто-либо другой в компании», — отметил Агарвал.

Это понимание базируется на специфической «онтологии» компании — уникальном языке ее этапов сделки, определений территорий и накопленных корпоративных знаний.

«Мы обучаем эти фундаментальные модели на данных и онтологии конкретной компании, чтобы модель работала именно на нее», — добавил генеральный директор.

Вместо того чтобы полагаться на одну-единственную большую языковую модель, Von использует стратегию «смеси моделей» (mixture of models) для оптимизации производительности и затрат. В этой архитектуре модель Claude от Anthropic задействована для высокоуровневых рассуждений и «мышления», ChatGPT обрабатывает массивы данных, а Gemini от Google используется для генерации креативных материалов, таких как презентации и отчеты.

Такой технический подход позволяет Von решать типичную проблему в сфере операционной деятельности продаж (Sales Operations): разрыв между тем, что зафиксировано в CRM, и тем, что на самом деле происходило на встрече. Сопоставляя стенограммы звонков с записями в Salesforce, система может выявлять несоответствия в «причинах проигрыша» или проверять жизнеспособность сделки на основе тональности общения, а не только ручных обновлений менеджера.

От очереди запросов на отчетность к ИИ-сотрудникам

Von спроектирован так, чтобы функционировать в качестве «ИИ-специалиста по работе с данными» (AI Data Scientist) или «вице-президента по RevOps», который надстраивается над существующими в компании инструментами отслеживания доходов.

Во время первичной демонстрации продукта Агарвал показал, как платформа способна проанализировать 101 учетную запись малого и среднего бизнеса для выявления риска оттока клиентов чуть более чем за три минуты — задачу, на которую, по его оценкам, у человека-аналитика ушло бы от одной до двух недель.

Основной интерфейс платформы напоминает чат, однако результаты его работы представляют собой готовые к действию бизнес-активы, влияющие на выручку. К ключевым функциональным возможностям относятся:

• Мониторинг жизнеспособности сделок: сопоставление звонков и писем для выявления «рискованных» прогнозов, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными до конца квартала.

• Автоматическая подготовка аналитических справок: создание контекстных документов перед созвонами на основе всей истории работы с аккаунтом, гарантирующее, что менеджер будет осведомлен о каждом предыдущем касании.

• Анализ выигранных и проигранных сделок (Win/Loss Analysis): кластерный анализ стенограмм для поиска «истинных» причин срыва сделок. Часто оказывается, что зафиксированная в CRM причина не совпадает с реальной обратной связью от клиента.

• Автоматизация операций с доходами (RevOps): выполнение «низкоуровневых» административных задач в Salesforce, таких как создание потоков процессов, правил валидации или упорядочивание зон ответственности.

Цель состоит в том, чтобы превратить подразделение Revenue Operations (RevOps) из «очереди за отчетами», обрабатывающей разовые запросы данных, в полноценный инфраструктурный уровень.

Как отметил Киран Снейт (Kieran Snaith), старший вице-президент по операциям с доходами в Qualified, в своем отзыве о Von, задача заключается в том, чтобы позволить руководителям «управлять бизнесом в чате», задавая сложные вопросы о надежности прогнозов или рисках воронки продаж и мгновенно получая ответы на основе данных.

Трансформация в «следующий Salesforce»

Платформа Von управляется компанией Rattle Software Inc., которая ранее добилась успеха с продуктом «Rattle» — бизнесом с семизначным доходом, сосредоточенным на интеграциях между Salesforce и Slack. Агарвал описывает появление Von как серьезный стратегический разворот в сторону еще более масштабной возможности: создания «следующего Salesforce».

Продукт распространяется по коммерческой проприетарной лицензии, типичной для корпоративного SaaS. В отличие от инструментов с открытым исходным кодом, «ограниченная» лицензия Von означает, что базовый исходный код и технология «контекстного графа» являются собственностью Rattle Software Inc. Пользователям предоставляется непередаваемая неисключительная лицензия на использование программного обеспечения в внутренних бизнес-целях, при этом все права, правоописания и доли на сервис остаются за компанией.

Эта философия глубокой интеграции распространяется и на всю SaaS-экосистему в целом, где, по наблюдениям Агарвала, «точечные решения в SaaS по сути мертвы. Им будет очень трудно выжить в этом мире, поскольку точечные решения теперь могут создаваться силами самой компании с помощью генеративного кода».

Ценообразование построено по гибридной модели, сочетающей подписку на рабочие места (per-seat) и кредиты на основе потребления. Такая структура призвана масштабироваться в зависимости от роли пользователя: например, рабочее место директора по доходам (CRO) может стоить 1000 долларов в месяц за глубокий стратегический анализ, в то время как места для рядовых продавцов могут обойтись всего в 20 долларов в месяц за базовый поиск информации и задачи по сопровождению.

В настоящее время компанию поддерживают несколько венчурных фондов высшего эшелона, включая Sequoia Capital, Lightspeed, Insight Partners и GV (Google Ventures).

Реакция первых пользователей

Реакция первых пользователей подчеркивает сдвиг в том, как ИИ интегрируется в отделы продаж.

Тейлор Келли (Taylor Kelly), руководитель отдела операций с доходами в Tapcart, отметила, что «Von берет на себя анализ и инсайты, для получения которых обычно потребовалось бы нанимать еще одного штатного аналитика», особо выделив способность системы справляться со сложными настройками Salesforce и оценкой рисков сделок.

Аналогичным образом Эван Бриер (Evan Briere), вице-президент по партнерствам в DemandScience, указал, что прямое подключение Von к источникам данных делает платформу «реально применимой» по сравнению с более «теоретическими» горизонтальными инструментами на базе ИИ вроде ChatGPT.

Другие отзывы от первых пользователей платформы включают:

• Си Джей Оордт (CJ Oordt), директор по продажам в Coalesce: охарактеризовал систему как «помощника по исследованиям, который знает каждый разговор и заметку».

• Роб Янке (Rob Janke), директор по операциям с доходами в QuickNode: заявил, что Von «решил эту проблему еще до того, как мы успели приступить к ее самостоятельной реализации».

• Сидни (Sydney), руководитель отдела продления контрактов в 15Five: подчеркнула влияние платформы на аналитику продлений, позволившую ей проанализировать реальные сигналы из разговоров по всей базе клиентов всего за считанные минуты.

Преобладающее мнение среди этих пользователей заключается в том, что Von служит «дополнительной боевой единицей штата», а не просто инструментом. Это отражает внутренние метрики компании, согласно которым Von уже выполняет более 10 000 задач, связанных с доходами, каждую неделю для своей клиентской базы.

Автономная организация продаж

Появление Von сигнализирует о взрослении ИИ в корпоративном секторе. Мы отходим от эпохи «ИИ как функции» — когда к существующей CRM просто прикручивается чат-бот — в сторону концепции «ИИ как полноценной роли».

Обучая фундаментальные модели на специфической бизнес-логике компании, Von пытается создать систему, которая не просто возвращает данные, но и способна выносить «экспертные суждения». По мере того как организации смотрят в сторону оставшейся части 2026 года, главной задачей для лидеров RevOps станет вопрос доверия и инфраструктуры.

Если Von сможет поддерживать заявленную 95-процентную точность прогнозирования результатов сделок, роль человека-продавца неизбежно сместится в сторону более ценного управления отношениями, тогда как «дата-сайенс» продаж будет полностью делегирован ИИ-агентам.

На данный момент Von остается высокорастущим экспериментом по проверке того, сможет ли «интеллектуальный слой» наконец принести столь же революционные изменения в работу людей, которые продают продукты, каких он уже добился для тех, кто их создает.