Netomi привлекает 110 млн долларов на развитие ИИ для службы поддержки клиентов

Netomi, базирующийся в Сан-Франциско стартап, который создает системы ИИ для корпоративного обслуживания клиентов, объявил в четверг о привлечении $110 млн нового финансирования в рамках раунда под руководством Accenture Ventures при участии Adobe Ventures, WndrCo, Silver Lake Waterman, NAVER Ventures, Metis Strategy и Fin Capital. Джеффри Катценберг, управляющий партнер WndrCo и сооснователь DreamWorks, вошел в совет директоров компании. Этот раунд опирается на раннюю поддержку со стороны ряда светил в области ИИ, в который входят сооснователь OpenAI Грег Брокман, сооснователь Google DeepMind Демис Хассабис и генеральный директор Microsoft AI Мустафа Сулейман.

На первый взгляд это финансирование представляет собой еще один крупный раунд в сфере ИИ на рынке, который по-прежнему пресыщен капиталом. Но сделка говорит о гораздо большем. Она свидетельствует о том, что внутри корпоративного ИИ проводится новая линия разграничения: не между компаниями, у которых есть чат-бот, и теми, у которых его нет, а между компаниями, способными доказать, что ИИ работает в хаотичной, хрупкой и жестко регулируемой среде, где действительно функционируют крупные предприятия, и теми, которые в основном хороши лишь в демонстрациях.

Рынок вокруг Netomi четко обозначает высокие ставки. Sierra, стартап в области ИИ-агентов под руководством бывшего согенерального директора Salesforce Брэта Тейлора, привлекла $350 млн при оценке в $10 млрд в сентябре 2025 года и с тех пор осуществила три поглощения только за 2026 год. Оценка стартапа Decagon, занимающегося поддержкой клиентов с помощью ИИ, утроилась и достигла $4,5 млрд в январе 2026 года в ходе раунда Серии D на $250 млн. Salesforce, ServiceNow и Intercom наперегонки внедряют ИИ-агентов в свои существующие платформы; ИИ-агент Fin от Intercom, как сообщается, преодолел отметку в $100 млн годового регулярного дохода при цене $0,99 за одно решение. По прогнозам Gartner, к концу 2026 года 40 процентов корпоративных приложений будут включать специализированные ИИ-агенты по сравнению с менее чем 5 процентами в 2025 году.

На этом фоне раунд Netomi на $110 млн не является крупнейшим в категории, но он может оказаться наиболее продуманным с точки зрения стратегии. Сочетание консалтинговой сети Accenture для корпоративного сектора, доминирования Adobe в управлении цифровым опытом и опыта Netomi в развертывании решений в продакшене представляет собой скоординированную игру, цель которой — внедрить ИИ не как слой чат-бота поверх веб-сайтов, а как фундаментальный интеллект, управляющий поведением всего цифрового опыта в целом.

Компания не раскрыла свою оценку, а в интервью, приуроченном к анонсу, руководители Netomi отказались назвать показатели выручки или прибыльности. Вместо этого генеральный директор Пунит Мехта указал на экономику клиентов, заявив, что типичное крупное развертывание может принести по меньшей мере десятки миллионов долларов эффекта, а некоторые клиенты находятся на пути к сотням миллионов.

Тем не менее, для технических лиц, принимающих решения, более важной частью новостей четверга могут оказаться партнерские отношения, прилагающиеся к финансированию.

Почему Accenture and Adobe превратили венчурную сделку в инструмент глобального распространения

Структура сделки выглядит как карта того, как приобретается корпоративный ИИ в 2026 году.

Параллельно с инвестициями компания Accenture заключила глобальный альянс с Netomi для внедрения платформы среди своей клиентской базы из списка Fortune 100 по всему миру. Альянс предполагает обучение сотен сотрудников Accenture работе с платформой Netomi — это значимое обязательство со стороны крупнейшей консалтинговой фирмы в мире и канал дистрибуции, с которым могут сравниться немногие ИИ-стартапы. Участие Adobe Ventures сопровождается планами по интеграции Netomi в агентскую экосистему Adobe’s Brand Concierge, что открывает Netomi путь в тот слой программного обеспечения, который многие крупные бренды уже используют для управления веб-сайтами, контентом и цифровыми путями пользователей. Metis Strategy обеспечивает доступ к каналам консалтинга для ИТ-директоров. Ндиди Оте (Ndidi Oteh), генеральный директор подразделения Accenture Song, заявила в пресс-релизе, что партнерство призвано помочь клиентам «переосмыслить подход к обслуживанию своих клиентов — бесшовно, ответственно и в масштабе».

Результатом становится не просто привлечение дополнительных средств. Это сеть дистрибуции, выстроенная вокруг определенного тезиса.

Джастин Векслер, партнер в WndrCo, который руководил инвестициями фирмы в серию B компании Netomi в 2021 году, отметил, что большинство компаний в сфере клиентского опыта просто заменяют человека на ИИ. «Вот и все, что они создают», — сказал Векслер. «То, что мы делаем в Netomi, особенно в рамках партнерства с Adobe, полностью превосходит этот подход, объединяя два слоя. У вас больше нет чат-бота в духе „Чем я могу вам помочь?“. Здесь система предвосхищает проблему и полностью устраняет необходимость в создании тикета».

Это различие имеет принципиальное значение, так как описывает совершенно иной тип продукта. Большая часть ИИ для службы поддержки клиентов по-прежнему работает реактивно. Клиент сталкивается с проблемой, открывает окно чата, описывает суть вопроса и ждет ответа. Даже когда ИИ ускоряет этот обмен сообщениями, трение уже произошло. Netomi стремится сместиться выше по цепочке — к этапу взаимодействия до того, как тикет вообще возникнет.

Мехта описал эту идею в прямых экономических терминах. «Почему существует так много тикетов службы поддержки клиентов? Почему на оплату труда людей, отвечающих на звонки, электронные письма и чаты службы поддержки, тратится $500 млрд?», — задался он вопросом. — «Мы поняли, что крупнейшие компании мира ждут возникновения проблемы, а затем бросаются ее решать — но к тому моменту они уже вызывают массу негатива, и обходится это очень дорого».

По мнению Мехты, решение заключается не в том, чтобы ускорить реагирование службы поддержки с помощью ИИ. Задача в том, чтобы вообще предотвратить создание тикета на поддержку. Эта логика лежит в основе почти каждого стратегического решения компании, включая партнерство с Adobe.

«Большинство важнейших веб-сайтов работают на базе Adobe Experience Manager», — сказал Мехта. — «Поэтому мы говорим: а что, если перенести такой контекст и осведомленность на более ранние этапы — фиксируя тот факт, что клиент может столкнуться с проблемой, еще до того, как это превратится в тикет службы поддержки».

Истоки архитектуры ИИ компании Netomi, уходящие на торговые площадки Уолл-стрит

Чтобы понять, что строит Netomi, нужно понимать происхождение ее основателя.

Мехта, который на заре своей карьеры занимался созданием автоматизированных торговых движков на Уолл-стрит, рассказал VentureBeat, что исходный тезис был обманчиво простым. «Когда мы запускали Netomi, ключевым тезисом было то, что ИИ станет новым интерфейсом для взаимодействия с клиентами», — сказал он. — «[Научная работа по] трансформерам еще не существовала, поэтому нам буквально пришлось объединить набор различных моделей, чтобы получить тот же конечный результат».

Этот опыт в области высокочастотных финансов случаен лишь отчасти. Это интеллектуальная архитектура, которая лежит в основе всего, что строит Netomi. Когда Мехту спросили, что связывает торговые системы с платформами клиентского опыта, он провел прямую параллель.

«Если подумать о мире низколатентной торговли, то это было первое технологическое приложение, в котором масштабном использовались ситуационная осведомленность и различные сигналы», — сказал он. — «Не было какого-то одного сигнала, на основе которого принимались решения. Вам требовались ленты рыночных данных. Требовалась ситуационная осведомленность. Требовались новости. Требовалось понимание собственного портфеля сделок. Требовалась собственная оценка рисков».

По словам Мехты, эта мультисигнальная архитектура напрямую переносится на требования к корпоративному клиентскому опыту. Вместо того чтобы пассивно ждать, пока клиент опишет проблему — так, как работают традиционные чат-боты и даже большинство современных ИИ-агентов, — система Netomi пытается восстановить всю картину целиком перед тем, как предпринять действия. Сам запрос является лишь частью истории.

«То, о чем говорит клиент, очень важно, но ситуация, в которой он находится, порой имеет еще большую значимость», — сказал Мехта. — «Что, если мы заимствуем тот шаблон проектирования, который мы создали для низколатентной торговли? Ведь мы, вероятно, можем узнать, почему клиент звонит нам. И если мы это знаем, возможно, мы сможем даже выйти на связь с ним первыми, опередив его обращение, и решить проблему».

Он резюмировал это философское различие следующим образом: «Большие языковые модели сами по себе по сути просто демократизировали сырой интеллект. Мы же демократизируем контекст, и это меняет абсолютно все».

Это четкая граница, и в то же время показательна. Netomi фактически делает ставку на то, что защищенным слоем в корпоративном ИИ станет не только базовая модель. Это будет уровень оркестрации, который превращает возможности общей модели в регулируемые, проверяемые и специализированные действия в конкретной предметной области.

Этот регулируемый подход распространяется и на то, как платформа управляет рисками. Netomi использует так называемую матрицу полномочий ИИ (AI authority matrix) — систему реального времени, которая определяет, что ИИ может делать автономно, а в каких случаях он должен эскалировать задачу на человека. «Это немного похоже на автопилот», — говорит Мехта. ИИ знает, когда он приближается к граничным условиям, и подключает человека. Для регулируемых отраслей конкретные конечные точки могут быть зафиксированы детерминированными сценариями на основе правил, в то время как агентский слой управляет более широкой оркестрацией — и все это подвергается контролю версий и отслеживанию, а метаданные сохраняются в течение семи лет.

Внутри ИИ-системы, которая в реальном времени перестраивает веб-сайты и розничные магазины

Наиболее технически амбициозный элемент видения Netomi — и тот, который наиболее резко отличает ее от конкурентов — это то, что компания называет оркестрацией клиентского опыта на базе встроенного ИИ. Вместо того чтобы размещать чат-бот в углу веб-сайта, система Netomi может перестраивать сам сайт на основе того, что ИИ выводит о ситуации каждого отдельного клиента.

Векслер продемонстрировал живой пример во время интервью. «В большинстве случаев компании, желающие внедрить ИИ на своих сайтах, просто добавляют чат-бот в угол», — сказал он. — «Если же встроить агентские возможности непосредственно в сам цифровой слой — а Adobe Experience Manager, опять же, является ведущим цифровым слоем для предприятий — тогда можно делать по-настоящему уникальные вещи».

Векслер описал, как это выглядит на практике. По его словам, при типичном сценарии развертывания ИИ не просто отвечает на вопросы — он переформатирует страницу. Основываясь на поведении клиента при просмотре, истории покупок и предполагаемом намерениях, система может в реальном времени реорганизовать страницу товара: выводить предупреждения, которые нужны одному клиенту, но не нужны другому, предлагать заказать образец в момент колебания или сигнализировать о проблеме совместимости перед оформлением заказа. Два клиента, просматривающие один и тот же товар, могут видеть принципиально разные страницы — не потому, что маркетинговая команда создала две версии, а потому, что ИИ компонует этот опыт «на лету».

«ИИ выполняет роль организатора элементов веб-сайта для удовлетворения моих потребностей», — сказал Векслер. — «Он предвосхищает мои запросы».

Следствием этого является переход от статических веб-страниц к чему-то более близкому к генеративным сайтам — страницам, которые перестраиваются вокруг каждого посетителя подобно тому, как хороший продавец корректирует презентацию прямо во время разговора. Это принципиально иная модель по сравнению с прикручиванием виджета чата к странице, которая в остальном выглядит одинаково для всех.

Это видение уже выходит за рамки экранов. Мехта сообщил, что компания Coach, принадлежащая производителю Tapestry, внедрила платформу Netomi в физическом флагманском магазине во время праздничного сезона, чтобы помочь покупателям ориентироваться в торговом пространстве, и теперь развертывает ее во всей сети.

Цифры, которые Netomi приводит в обоснование своих производственных заявлений, не менее амбициозны. В компании заявили, что на платформе DraftKings их решение способно обрабатывать скачки трафика до более чем 40 000 одновременных запросов клиентов в секунду во время крупных спортивных мероприятий, обеспечивая при этом время отклика менее трех секунд и 98-процентную точность классификации намерений. В компании Paramount отметили, что развернули решение в чате и голосовых каналах за две недели, а затем масштабировали его за уик-энд, в который вошли крупное мероприятие UFC и плей-офф AFC.

Это цифры, о которых заявляет сама компания, и их трудно сопоставить с показателями конкурентов из-за отсутствия в отрасли стандартизированной публичной отчетности. Но они иллюстрируют тот тип проблем, о которых Netomi хочет заставить задуматься покупателей. При таком масштабе ИИ-продукт для поддержки перестает выглядеть как более умный бот с частыми вопросами и начинает походить на задачу распределенных систем. Вы не просто спрашиваете, может ли модель ответить на вопрос. Вы задаете вопрос о том, способна ли вся система принимать решения быстро, безопасно и стабильно на фоне всплесков трафика и пересечения бизнес-правил.

Вопрос на $110 млн: сможет ли невидимый ИИ победить индустриальный комплекс чат-ботов?

Сможет ли Netomi воплотить в жизнь весь масштаб своего замысла — превратиться из платформы клиентского обслуживания на базе ИИ в уровень фонового интеллекта, который в реальном времени переформатирует цифровой и физический опыт, — остается открытым вопросом. Компания сталкивается с конкурентами, обладающими гораздо более крупными финансовыми ресурсами, более глубоким присутствием на платформах и, как в случае с Sierra, связями с OpenAI на уровне основателей.

Но ставка Netomi кардинально отличается от того, что строит большая часть рынка. В то время как Sierra и Decagon спешат заменить агентов-людей ИИ-консьержами, измеряя успех количеством обработанных диалогов, Netomi делает ставку на то, что высшая форма клиентского сервиса — это взаимодействие, которое вообще никогда не должно происходить.

«Есть новые стартапы, пытающиеся убедить предприятия в том, что если у каждого клиента появится „консьєйж“, если для каждого момента будет создан „свой агент“, то возникнет лояльность», — сказал Мехта. — «Но большинство отношений с брендами носят функциональный характер. Клиенты не хотят разговорных отношений со своей авиакомпанией или банком. Они хотят, чтобы все работало — бесшовно, незаметно, без трения».

В своих заключительных комментариях во время интервью Мехта предупредил, что многие компании все еще недооценивают операционные риски внедрения незрелого ИИ в чувствительную среду взаимодействия с клиентами. «Крупные компании, внедряющие ИИ, еще не до конца осознают, каким рискам они подвергаются, принимая платформы, которые на самом деле не прошли полевые испытания для масштабов и ситуаций такого рода», — сказал он.

Возможно, это самая важная фраза во всем анонсе. Потому что за раундом финансирования, за логотипами партнеров и за разговорами об агентах и оркестрации реальный вопрос в сфере корпоративного ИИ остается прежним: каким системам можно доверять, когда ситуация накаляется?

«Мы создавали эту технологию скорее по аналогии с тем, как строилась автоматизированная торговля или как создавался автопилот, а не просто с позиции клиентского сервиса», — сказал Мехта.

Это подходящая рамка для компании, чей основатель ушел с Уолл-стрит, чтобы наладить обслуживание клиентов. На торговой площадке лучшими системами никогда не были те, которые совершали больше всего сделок. Это были те системы, которые с точностью знали, когда не нужно действовать, и те, которые никто не замечал, пока что-то не шло не так, и они удерживали позиции. Новые инвесторы Netomi ставят $110 млн на то, что тот же принцип применим, когда на другом конце системы находится не трейдер, а клиент, который просто хочет, чтобы у него дома не протекал пол.