Rox aposta del tot per OpenAI

Rox⁠(s'obre en una finestra nova) està redefinint la manera com els equips de vendes gestionen i fan créixer els ingressos. La seva plataforma combina dades fragmentades en un sistema de registre unificat i ofereix informació valuosa mitjançant eixams d’agents d’IA sempre actius impulsats per OpenAI.

L’equip darrere de Rox compta amb una gran experiència en IA i integració de dades. Avanika Narayan, cofundadora i responsable d’IA a Rox, es va basar en la seva recerca doctoral aplicant LLM a tasques empresarials com ara la preparació de dades i l’automatització de fluxos de treball. 

«Vam veure un ecosistema ric d’humans interactuant i col·laborant en els equips d’ingressos, però ens vam adonar que calia basar-los en dades», va compartir. El resultat va ser una visió de tres nivells: un sistema de registre, un sistema de flux de treball i assistència impulsada per IA, fets realitat amb l’API d’OpenAI.

Per a Rox, llançar-se el 2024 no era només una qüestió de timing, sinó d’oportunitat. L’auge dels models d’ingressos basats en l’ús i el gir cap a operacions de vendes impulsades per IA van revelar mancances en els sistemes de molts equips d’ingressos. 

L’API d’OpenAI va oferir a Rox la flexibilitat per gestionar-ho tot, des de la neteja de dades fins a fluxos de treball llargs i accions de prospecció comercial matisades per a estratègies de llançament. «Fer servir l’API d’OpenAI ens va permetre crear una cosa nova i aportar creativitat a un flux de treball de GTM», assenyala Amol Singh, un dels enginyers fundadors d’IA de Rox.

El disseny de la plataforma se sustenta en tres capes:

• Capa de dades: Rox utilitza models més petits com GPT‑4o mini per unificar dades fragmentades de diversos magatzems, fent-les estructurades i fàcils de recuperar.
• Capa d’intel·ligència: Models de nivell mitjà duen a terme raonaments complexos i prioritzen accions, col·laborant amb els comercials per potenciar les seves tasques.
• Capa d’interacció: Models avançats com GPT‑4o i la Realtime API d’OpenAI generen correus electrònics, gestionen la prospecció a LinkedIn i preparen informes de reunió amb veu.

Al centre hi ha el «Rox Agent Swarm», una flota d’agents d’IA sempre actius assignats a cada compte. 

Mentre els comercials estan fora de línia, els agents supervisen els comptes; durant la jornada laboral, els fan un 50% més productius encarregant-se de tasques repetitives i destacant informació accionable.

El camí de Rox fins al llançament va estar marcat per l’experimentació inicial i els comentaris dels clients. Al principi, l’equip va explorar una interfície de xat oberta, però va veure que no s’ajustava a les necessitats dels comercials; en canvi, «els comercials necessitaven una solució adaptada al seu flux de treball específic, amb resultats més creatius i únics», diu Alex Derhacobian, un dels enginyers fundadors d’IA de Rox.

L’equip va pivotar cap a una plataforma configurable de cap a cap on cada agent s’adapta als comptes i fluxos de treball específics de cada comercial. 

Aquest enfocament, inspirat en col·laboracions amb empreses com Ramp, Couchbase i Confluent, també escala l’expertesa dels millors comercials entre equips incorporant les seves millors pràctiques a la plataforma de Rox.

L’equip atribueix al seu enfocament iteratiu —amb actualitzacions diàries— l’acceleració del desenvolupament. «Tradicionalment, això hauria requerit diversos enginyers de dades i tot un equip. Nosaltres ho vam fer amb dues persones gràcies als models d’OpenAI i al fet que és molt més fàcil construir», diu Singh.

Els equips de vendes que utilitzen Rox han reportat millores substancials:

• Més de 8 hores estalviades per setmana: Els comercials recuperen temps que abans dedicaven a tasques administratives, cosa que els permet centrar-se en interaccions amb clients de més valor.
• 35% d’augment en la implicació dels clients: Els agents ajuden els comercials a mantenir-se receptius als canvis clau dels comptes i a interactuar en moments crítics.
• 2x de ROI en el pipeline de vendes: Els clients beta van veure un augment de 2x en el pipeline acceptat per vendes, fet que va portar molts a ampliar l’ús de Rox als seus equips i a augmentar el nombre de comptes gestionats a la plataforma.

Rox ha guanyat tracció ràpidament entre clients empresarials, passant de zero a 25 comptes en set mesos.

Els models d’OpenAI són centrals en l’enfocament de Rox, ja que permeten solucions d’IA flexibles per a diverses tasques. OpenAI «té una biblioteca completa de models entre els quals pots triar, amb capacitats i preus diferents», diu Narayan.

Aquesta flexibilitat permet a Rox desplegar models rendibles per al processament de dades, tot reservant models de gamma superior per a tasques complexes de raonament.

Els cofundadors de Rox van compartir tres lliçons clau per crear solucions eficaces basades en IA:

1. Comença amb una capa de dades sòlida: «El més important és tenir ben configurada la capa de dades i resolt el problema de la gestió del context», comparteix Derhacobian. Indexar dades semiestructurades i no estructurades garanteix que la informació sigui accionable.
2. Centra’t en la IA aplicada: Rox va optar per treballar amb OpenAI en lloc de crear els seus propis models. «No som aquí per investigar ni crear models base. Treballem amb OpenAI per oferir aplicacions increïbles», diu Ishan Mukherjee, cofundador i CEO de Rox.
3. Itera ràpid: La IA aplicada moderna permet avançar més de pressa. «Pràcticament llancem novetats cada dia», diu Damon Lin, un dels enginyers fundadors d’IA de Rox, atribuint el seu èxit a la iteració contínua.

Rox imagina un futur en què els equips d’ingressos començaran i acabaran el dia a la plataforma, totalment equipats amb la informació i el suport necessaris per interactuar amb els clients de manera eficaç. 

L’equip té previst ampliar les capacitats multimodals de Rox i l’assistència en tasques de llarg abast. Una nova funcionalitat amb veu, impulsada per la Realtime API d’OpenAI, ja ajuda els comercials a preparar reunions amb informes detallats en temps real. 

Amb OpenAI, Rox continuarà fent possible funcions de venda liderades per humans que maximitzin el potencial d’ingressos de llançament.