جوجل
#ListenLabs
#الذكاء_الاصطناعي
Listen Labs تجمع 69 مليون دولار بفضل استراتيجيات مبتكرة
كان ألفريد والهورس يواجه صعوبة في إيجاد خيارات. كانت شركته الناشئة، Listen Labs، بحاجة لتوظيف أكثر من 100 مهندس، لكن التنافس مع عروض مارك زوكربيرغ التي تصل إلى 100 مليون دولار بدا مستحيلاً. لذلك، أنفق 5000 دولار — وهو خُمس ميزانية التسويق الخاصة به — على لافتة إعلانات في سان فرانسيسكو تعرض ما يبدو أنه هراء: خمسة سلاسل من الأرقام العشوائية.
لكن الأرقام كانت في الحقيقة رموزاً تستخدمها الذكاء الاصطناعي. وعند فك تشفيرها، قادت إلى تحدٍ برمجي: بناء خوارزمية تعمل كحارس رقمي في نادي برلين الليلي الشهير برفضه تقريباً لجميع الزوار. خلال أيام، حاول الآلاف حل اللغز. ونجح 430 شخصاً في ذلك. وتم توظيف بعضهم. أما الفائز، فقد سافر إلى برلين على نفقة الشركة.
لقد جذبت هذه الطريقة غير التقليدية الآن 69 مليون دولار في جولة تمويل من السلسلة B، بقيادة Ribbit Capital مع مشاركة من Evantic ومستثمرين موجودين مثل Sequoia Capital وConviction وPear VC. وتُقدِّر هذه الجولة قيمة Listen Labs بـ 500 مليون دولار، مما يرفع إجمالي رأس المال إلى 100 مليون دولار. في تسعة أشهر منذ الإطلاق، زادت الشركة إيراداتها السنوية بمقدار 15 مرة لتصل إلى ثمانية أرقام وأجرت أكثر من مليون مقابلة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
قال والهورس في مقابلة مع VentureBeat: "عندما تكون مهووساً بالعملاء، يتبع ذلك كل شيء آخر. الفرق التي تستخدم Listen تأخذ العميل في كل قرار، من التسويق إلى المنتج، وعندما يكون العميل سعيداً، يكون الجميع كذلك."
لماذا أبحاث السوق التقليدية معطلة، وما الذي تبنيه Listen Labs لإصلاح ذلك
يجد الباحث الذكي في Listen المشاركين، ويجري مقابلات معمقة، ويقدم رؤى قابلة للتنفيذ في ساعات، وليس في أسابيع. تستبدل المنصة الخيار التقليدي بين الاستطلاعات الكمية — التي توفر دقة إحصائية لكنها تفتقر إلى التفاصيل — والمقابلات النوعية، التي تقدم عمقاً لكنها لا يمكن أن تتوسع.
شرح والهورس قيود الأساليب الحالية: "بشكل أساسي، توفر الاستطلاعات دقة زائفة لأن الناس ينتهون بالإجابة على نفس السؤال... لا يمكنك الحصول على الاستثناءات. الناس في الواقع ليسوا صادقين في الاستطلاعات." البديل، المقابلات الفردية، "تمنحك عمقاً كبيراً. يمكنك طرح أسئلة متابعة. يمكنك التحقق مما إذا كانوا يعرفون ما يتحدثون عنه حقاً. والمشكلة هي أنك لا تستطيع توسيع ذلك."
تعمل المنصة في أربع خطوات: يقوم المستخدمون بإنشاء دراسة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، تقوم Listen بتجنيد المشاركين من شبكتها العالمية التي تضم 30 مليون شخص، يجري مشرف الذكاء الاصطناعي مقابلات معمقة مع أسئلة متابعة، ويتم تجميع النتائج في تقارير جاهزة للتنفيذ تشمل الموضوعات الرئيسية، ومقاطع الفيديو الملخصة، وشرائح العرض.
ما يميز نهج Listen هو استخدامه للمحادثات الفيديو المفتوحة بدلاً من النماذج متعددة الخيارات. قال والهورس: "في الاستطلاع، يمكنك أن تخمن ما يجب أن تجيب عليه، ولديك أربع خيارات. أوه، ربما يريدون مني أن أختار الدخل العالي. دعني أضغط على هذا الزر بدلاً من إجابة مفتوحة. هذا يولد المزيد من الصدق."
السر القذر لصناعة أبحاث السوق التي تبلغ قيمتها 140 مليار دولار: الاحتيال المتفشي
تجد Listen وتؤهل المشاركين المناسبين في شبكتها العالمية التي تضم 30 مليون شخص. لكن بناء تلك اللوحة تطلب مواجهة ما أطلق عليه والهورس "أحد أكثر الأمور صدمة التي تعلمناها عندما دخلنا هذه الصناعة" — الاحتيال المتفشي.
"بشكل أساسي، هناك معاملة مالية متضمنة، مما يعني أن هناك لاعبين سيئين،" أوضح. "لقد أرسل لنا بعض أكبر الشركات، وبعضها لديه مليارات في الإيرادات، أشخاصاً يدعون أنهم مشترين مؤسسيين لمنصتنا، ونظامنا اكتشف على الفور، مثل، احتيال، احتيال، احتيال، احتيال، احتيال."
بنت الشركة ما تسميه "حارس الجودة" الذي يتقاطع بين ملفات تعريف LinkedIn مع ردود الفيديو للتحقق من الهوية، ويتحقق من التناسق عبر كيفية إجابة المشاركين على الأسئلة، ويشير إلى الأنماط المشبوهة. والنتيجة، وفقاً للهورس: "يتحدث الناس ثلاث مرات أكثر. يكونون أكثر صدقاً عندما يتحدثون عن مواضيع حساسة مثل السياسة والصحة النفسية."
أبلغت Emeritus، وهي شركة تعليمية عبر الإنترنت تستخدم Listen، أن حوالي 20% من ردود الاستطلاعات كانت سابقاً تقع في فئة الاحتيال أو الجودة المنخفضة. ومع Listen، قللوا هذا إلى ما يقرب من الصفر. "لم نضطر لاستبدال أي ردود بسبب الاحتيال أو المعلومات غير المفهومة،" قالت غابريلي تيبوري، مساعد مدير رؤى العملاء في Emeritus.
كيف تستخدم Microsoft وSweetgreen وChubbies مقابلات الذكاء الاصطناعي لبناء منتجات أفضل
لقد أثبتت ميزة السرعة أنها مركزية في عرض Listen. كانت أبحاث العملاء التقليدية في Microsoft قد تستغرق من أربعة إلى ستة أسابيع لتوليد الرؤى. "بحلول الوقت الذي نصل إليهم، إما تم اتخاذ القرار أو نفقد الفرصة للتأثير عليه،" قالت روماني باتيل، مديرة الأبحاث العليا في Microsoft.
مع Listen، يمكن لـ Microsoft الآن الحصول على الرؤى في أيام، وفي العديد من الحالات، خلال ساعات.
لقد دعمت المنصة بالفعل العديد من المبادرات البارزة. استخدمت Microsoft Listen Labs لجمع قصص العملاء العالمية للاحتفال بالذكرى الخمسين لها. "أردنا من المستخدمين مشاركة كيف أن Copilot يمكّنهم من تقديم أفضل ما لديهم،" قالت باتيل، "وتمكنا من جمع تلك القصص الفيديوية للمستخدمين خلال يوم واحد." تقليدياً، كانت مثل هذه الأعمال ستستغرق من ستة إلى ثمانية أسابيع.
استخدمت Simple Modern، وهي شركة أمريكية لصناعة أدوات الشرب، Listen لاختبار مفهوم منتج جديد. استغرق الأمر حوالي ساعة لكتابة الأسئلة، وساعة لإطلاق الدراسة، و2.5 ساعة لتلقي ردود من 120 شخصاً عبر البلاد. "انتقلنا من 'هل يجب أن يكون لدينا هذا المنتج؟' إلى 'كيف يجب أن نطلقه؟'" قال كريس هويل، المدير التنفيذي للتسويق في الشركة.
حققت Chubbies، علامة الملابس القصيرة، زيادة بنسبة 24 مرة في مشاركة أبحاث الشباب — من 5 إلى 120 مشاركاً — باستخدام Listen للتغلب على تحديات جدولة المجموعات التركيزية التقليدية مع الأطفال. "هناك المدرسة، والرياضة، والعشاء، والواجبات المنزلية،" شرحت لورين نيفيل، مديرة الرؤى والابتكار. "كان يجب أن أجد طريقة للاستماع إليهم تتناسب مع جداولهم."
كما اكتشفت الشركة مشاكل في المنتجات من خلال مقابلات الذكاء الاصطناعي التي قد تكون قد مرت دون اكتشاف. وصف والهورس كيف أن الذكاء الاصطناعي "من خلال المحادثات، أدرك أن هناك مشاكل في خط السراويل القصيرة للأطفال، وقرر إجراء مقابلات مع مئات الأطفال. وفهمت أن هناك مشاكل في بطانة السراويل وأنها كانت، كما قال المشاركون، "خدشية". أصبح المنتج المعاد تصميمه "نجاحاً ساحقاً."
تفسير مفارقة جيفونس لماذا الأبحاث الأرخص تخلق طلباً أكثر، وليس أقل
تدخل Listen Labs سوقاً ضخماً لكنه مجزأ. استشهد والهورس بأبحاث من Andreessen Horowitz تقدر صناعة أبحاث السوق بحوالي 140 مليار دولار سنوياً، populated by legacy players — some with more than a billion dollars in revenue — that he believes are vulnerable to disruption.
"هناك خطوط ميزانية قائمة جداً نحل محلها،" قال والهورس. "لماذا نقوم باستبدالها هو أن أولاً، إنها مكلفة للغاية. ثانياً، إنها عالقة في هذا النموذج القديم من الاختيار بين الاستطلاع أو المقابلة، كما تستغرق شهوراً للعمل معها."
لكن الديناميكية الأكثر إثارة قد تكون أن الأبحاث المدعومة بالذكاء الاصطناعي لا تستبدل فقط الإنفاق الحالي — بل تخلق طلباً جديداً. استشهد والهورس بمفارقة جيفونس، وهي مبدأ اقتصادي يحدث عندما تجعل التقدم التكنولوجي مورداً أكثر كفاءة للاستخدام، لكن الكفاءة المتزايدة تؤدي إلى زيادة الاستهلاك الكلي بدلاً من تقليل الاستهلاك.
"ما لاحظته هو أنه مع انخفاض تكلفة شيء ما، لا تحتاج إلى أقل منه. تريد المزيد منه،" أوضح والهورس. "هناك طلب غير محدود لفهم العملاء. لذا يمكن للباحثين في الفريق القيام ببحث أكثر بكثير، وأيضاً يمكن للآخرين الذين لم يكونوا باحثين من قبل القيام بذلك الآن كجزء من عملهم."
داخل فريق الهندسة النخبوي الذي بنى Listen Labs قبل أن يكون لديهم مرحاض يعمل
تعود أصول Listen Labs إلى تطبيق استهلاكي بناه والهورس وشريكه المؤسس بعد لقائهما في هارفارد. "بناينا هذا التطبيق الاستهلاكي الذي حصل على 20,000 تحميل في يوم واحد،" تذكر والهورس. "كان لدينا كل هؤلاء المستخدمين، وكنا نفكر، حسنًا، ماذا يمكننا أن نفعل للتعرف عليهم بشكل أفضل؟ وبنينا هذا النموذج الأولي لما هو Listen اليوم."
يجلب الفريق المؤسس خلفية غير عادية. كان شريك والهورس "بطلًا وطنيًا في البرمجة التنافسية في ألمانيا، وعمل في Tesla Autopilot." تدعي الشركة أن 30% من فريقها الهندسي هم من الحاصلين على ميداليات من الأولمبياد الدولي في المعلوماتية — نفس المسابقة التي أنتجت مؤسسي Cognition، شركة الذكاء الاصطناعي للبرمجة.
ولدت حيلة لافتة برلين حوالي 5 ملايين مشاهدة عبر وسائل التواصل الاجتماعي، وفقًا للهورس. عكست شدة الحرب على المواهب في منطقة الخليج.
"كان علينا القيام بهذه الأمور لأن بعض موظفينا الأوائل انضموا إلى الشركة قبل أن يكون لدينا مرحاض يعمل،" قال. "لكننا الآن أصلحنا تلك الحالة."
نمت الشركة من 5 إلى 40 موظفاً في عام 2024 وتخطط للوصول إلى 150 هذا العام. تقوم بتوظيف مهندسين لأدوار غير هندسية في مجالات التسويق والنمو والعمليات — وهو رهان على أن الفصاحة التقنية مهمة في كل مكان في عصر الذكاء الاصطناعي.
العملاء الاصطناعيون والقرارات الآلية: ما الذي تبنيه Listen Labs بعد ذلك
حدد والهورس خارطة طريق منتج طموحة تدفع نحو أراضٍ أكثر تخمينًا. تبني الشركة "القدرة على محاكاة عملائك، بحيث يمكنك أخذ جميع تلك المقابلات التي أجريناها، ثم استنتاج بناءً على ذلك وإنشاء مستخدمين اصطناعيين أو أصوات مستخدمين محاكاة."
بعيدًا عن المحاكاة، تهدف Listen إلى تمكين اتخاذ إجراءات آلية بناءً على نتائج الأبحاث. "هل يمكنك عدم تقديم توصيات فحسب، بل أيضًا إنشاء وكلاء للولادة لتغيير الأشياء في الشيفرة أو بعض العملاء الذين يتخلفون؟ هل يمكنك منحهم خصماً ومحاولة إعادته؟"
أقر والهورس بالآثار الأخلاقية. "من الواضح، كما قلت، هناك نوع من المخاوف الأخلاقية هناك. من مثل، اتخاذ القرارات الآلية بشكل عام يمكن أن يكون سيئًا، لكن سيكون لدينا حواجز كبيرة للتأكد من أن الشركات دائماً في الحلقة."
تتعامل الشركة بالفعل مع البيانات الحساسة بعناية. "نحن لا ندرب على أي من البيانات،" قال والهورس. "سنقوم أيضًا بتنظيف أي معلومات حساسة تلقائيًا حتى يتمكن النموذج من اكتشاف ذلك. وهناك أوقات، على سبيل المثال، عندما تعمل مع المستثمرين، حيث إذا ذكرت شيئًا قد يكون معلومات مادية غير عامة، يمكن للذكاء الاصطناعي في الواقع اكتشاف ذلك وإزالة أي معلومات من هذا القبيل."
كيف يمكن أن يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل مستقبل تطوير المنتجات
ربما تكون أكثر العواقب إثارة لنهج Listen هي كيف يمكن أن تعيد تشكيل تطوير المنتجات نفسه. وصف والهورس عميلاً — شركة ناشئة أسترالية — اعتمدت ما يعادل حلقة تغذية راجعة مستمرة.
"إنهم مقيمون في أستراليا، لذا يقومون بالبرمجة خلال النهار، وفي الليل يطلقون دراسة Listen مع جمهور أمريكي. تقوم Listen بالتحقق من أي شيء بنوه خلال اليوم، ويستقبلون الملاحظات حول ذلك. بعد ذلك، يمكنهم إدخال هذه الملاحظات مباشرة في أدوات البرمجة مثل Claude Code وإجراء التعديلات اللازمة."
تمتد الرؤية لتشمل المقولة الشهيرة لبرنامج Y Combinator - "اكتب الشيفرة، وتحدث مع المستخدمين" - في دورة آلية. "أصبح كتابة الشيفرة الآن آليًا. وأعتقد أن الحديث مع المستخدمين سيكون كذلك، وستكون لديك هذه الحلقة اللانهائية حيث يمكنك البدء في إطلاق منتج مذهل حقًا، بشكل شبه مستقل."
ما إذا كانت هذه الرؤية ستتحقق يعتمد على عوامل تتجاوز سيطرة Listen - مثل التحسين المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي، واستعداد الشركات للثقة في الأبحاث الآلية، وما إذا كانت السرعة ترتبط حقًا بجودة المنتجات. وجدت دراسة أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في عام 2024 أن 95% من تجارب الذكاء الاصطناعي تفشل في الانتقال إلى الإنتاج، وهو إحصاء استشهد به Wahlforss كسبب لتأكيده على الجودة بدلاً من العروض التوضيحية.
"أنا باستمرار أؤكد على ضرورة التأكد من أن الجودة موجودة وأن التفاصيل صحيحة،" قال.
لكن نمو الشركة يشير إلى وجود شغف للتجربة. قال باتيل من مايكروسوفت إن Listen قد "أزالت عبء البحث وأعادت المتعة والفرح إلى عملي." تعمل Chubbies الآن على دفع مؤسسها لمنح الجميع في الشركة تسجيل دخول. يمكن لشركة Sling Money، وهي شركة ناشئة في مجال المدفوعات بالعملات المستقرة، إنشاء استطلاع في عشر دقائق واستقبال النتائج في نفس اليوم.
"إنها تغيّر قواعد اللعبة تمامًا،" قالت علي روميرو، مديرة التسويق في Sling Money.
لدى Wahlforss عبارة مختلفة لوصف ما يبنيه. عندما سُئل عن التوتر بين السرعة والدقة - الاعتقاد السائد بأن التحرك بسرعة يعني تقليص الزوايا - استشهد بـ Nat Friedman، الرئيس التنفيذي السابق لـ GitHub ومستثمر في Listen، الذي يحتفظ بقائمة من العبارات القصيرة على موقعه.
إحدى تلك العبارات: "البطء هو زيف."
إنها ادعاء جريء لصناعة مبنية على الحذر المنهجي. لكن Listen Labs تراهن على أنه في عصر الذكاء الاصطناعي، ستكون الشركات التي تستمع بسرعة هي التي ستفوز. السؤال الوحيد هو ما إذا كان العملاء سيتحدثون مجددًا.
في ختام هذا الحدث المثير، تمكنت شركة Listen Labs من جمع 69 مليون دولار بفضل استراتيجيتها الجريئة في التوظيف، والتي تضمنت لافتات إعلانات مثيرة للجدل. هذه الخطوة لم تجذب الانتباه فحسب، بل ساعدت أيضًا في تعزيز مكانتها في السوق.
تعمل الشركة الآن على توسيع نطاق خدماتها، حيث تستهدف استخدام الذكاء الاصطناعي في إجراء مقابلات مع العملاء. هذا التوجه يفتح آفاقًا جديدة في كيفية تفاعل الشركات مع عملائها وفهم احتياجاتهم بشكل أفضل.
مع هذه الجولة التمويلية الجديدة، تتطلع Listen Labs إلى تحقيق المزيد من الابتكارات وتقديم حلول متطورة في مجال الذكاء الاصطناعي. إن النجاح الذي حققته الشركة يعكس قوة الأفكار الجريئة وكيف يمكن أن تؤدي إلى نتائج ملموسة.
بفضل هذه الاستثمارات، يمكن أن نرى مستقبلًا مشرقًا لشركة Listen Labs، حيث ستستمر في دفع حدود الابتكار في مجال تكنولوجيا المعلومات.
بفضل هذه الاستثمارات، يمكن أن نرى مستقبلًا مشرقًا لشركة Listen Labs، حيث ستستمر في دفع حدود الابتكار في مجال تكنولوجيا المعلومات.
التعليقات 0
سجل دخولك لإضافة تعليق
لا توجد تعليقات بعد. كن أول من يعلق!