Jak Cars24 skaluje rozmowy i szybciej tworzy z OpenAI

Cars24 prowadzi jeden z największych na świecie ekosystemów motoryzacyjnych AI native do kupna i sprzedaży samochodów w Indiach, a dodatkowo działa w ZEA i Australii. Firma wspiera całą ścieżkę posiadania auta — od odkrywania ofert i finansowania po odsprzedaż oraz usługi po zakupie — pomagając zarazem wydłużać cykl życia pojazdów dzięki bardziej efektywnemu i dostępnemu ekosystemowi samochodów używanych na rynku, na którym większość transakcji pozostaje ręczna, regulowana i rozproszona.

W przeciwieństwie do tradycyjnego e-commerce kupno i sprzedaż samochodu w Indiach rzadko odbywają się podczas jednej sesji. Duża część procesu toczy się poza aplikacją: w rozmowach telefonicznych, weryfikacji dokumentów i działaniach następczych, które mogą trwać dni lub tygodnie. Wraz ze skalowaniem Cars24 stało się to kluczowym wyzwaniem: jak zapewnić spójne, wysokiej jakości doświadczenia w milionach interakcji bez ciągłego powiększania zespołów operacyjnych.

Aby temu sprostać, Cars24 wykorzystało technologię OpenAI do zbudowania agentów głosowych i czatowych obsługujących kupno, sprzedaż, finansowanie, działania następcze i wsparcie. Firma wdrożyła też ChatGPT Enterprise i Codex w całej centralnej organizacji, pomagając pracownikom z obszarów inżynierii, finansów, prawa, marketingu i operacji tworzyć własne przepływy pracy oparte na AI.

Cars24 zaczęło od jednego z najbardziej ograniczonych obszarów biznesu: środkowej i dolnej części lejka sprzedażowego, gdzie rozmowa napędza konwersję. Kupno lub sprzedaż samochodu nie kończy się na kilku kliknięciach. Klienci potrzebują pomocy w porównywaniu opcji, umawianiu wizyt, przygotowywaniu dokumentów, organizowaniu finansowania i działaniach po wizycie.

Korzystając z API OpenAI, Cars24 zbudowało agentów głosowych i czatowych opartych na AI, którzy wspierają klientów na całej tej ścieżce. Gdy kupujący dzwoni do Cars24, agent AI pyta o budżet, wielkość rodziny, potrzeby związane z dojazdami i preferowany typ samochodu. Rekomenduje auta z katalogu Cars24, rezerwuje jazdę próbną i może pomóc klientowi zapoznać się z opcjami finansowania.

Następnie agent kontaktuje się przed jazdą próbną, aby potwierdzić wizytę, zaproponować alternatywne auta, jeśli preferencje się zmieniły, oraz zebrać dodatkowe dane do finansowania. Po wizycie agent AI sprawdza, czy klient chce przejść dalej, umówić kolejną wizytę albo rozważyć inną opcję. Po zakupie agenci nadal wspierają klientów w kwestiach opinii, gwarancji, zwrotów i obsługi posprzedażowej.

W przypadku sprzedających proces przebiega podobnie. Agent AI zbiera dane pojazdu, planuje inspekcję, wysyła przypomnienia, pomaga przełożyć nieodbyte spotkania i gromadzi informacje konkurencyjne, jeśli klient sprzedał auto gdzie indziej. W przypadku leadów, które wcześniej wypadały z procesu po 10 dniach, agenci AI ponownie angażują klientów, kwalifikują odnowioną intencję i przywracają ich do lejka, gdy Cars24 może zaproponować oczekiwaną cenę.

Cars24 wdrożyło także Codex w całym cyklu rozwoju oprogramowania, traktując go jako uczestnika codziennej pracy, a nie samodzielne narzędzie do kodowania.

Menedżerowie produktu używają Codex do tworzenia i dopracowywania zgłoszeń w Linear. Zespoły inżynierskie oznaczają Codex w raportach o błędach, aby mógł przejmować zdefiniowane zadania. Codex podsumowuje też prace w GitHub i publikuje aktualizacje dla zespołów, zmniejszając liczbę stand-upów potrzebnych do utrzymania tempa pracy.

W ciągu kilku tygodni Cars24 przeorganizowało procesy zarządzania projektami wokół Linear, tworząc dla Codex prostszą ścieżkę wspierania codziennej pracy. W zespołach produktowych, projektowych i inżynierskich Codex pomaga dziś przeprowadzać pracę od tworzenia zgłoszeń i porządkowania zadań po wdrożenie, usuwanie błędów i aktualizacje.

Jedną z najważniejszych zmian było przyjęcie Codex poza inżynierią: AI staje się warstwą operacyjną, która pomaga zespołom rozwiązywać własne problemy, budować własne narzędzia i szybciej usprawniać biznes.

Na przykład w finansach i relacjach inwestorskich zespoły Cars24 używają Codex do pobierania danych liczbowych z systemów źródłowych, prowadzenia analiz i przygotowywania procesów raportowania dla inwestorów bez ręcznego zbierania informacji od wielu liderów biznesowych.

Inny proces finansowy wykorzystuje Codex do przeglądu wniosków zakupowych i zamówień zakupu powyżej określonego progu. Automatyzacja sprawdza anomalie, sygnalizuje zastrzeżenia i automatycznie zatwierdza wnioski, w których nie wykryto problemów.

Te przykłady odzwierciedlają szerszą zmianę w Cars24: pracownicy coraz częściej budują potrzebne im narzędzia, zamiast czekać na scentralizowane wsparcie inżynierskie. Niektóre zespoły zbudowały agentów typu „chief of staff”, którzy łączą Slack, Gmail, WhatsApp i inne systemy, aby zarządzać komunikacją, harmonogramami, procesami rekrutacji i działaniami następczymi.

Doświadczenie Cars24 pokazuje, jak AI może przejść od pilotaży do produkcji, gdy jest powiązana z konkretnymi procesami biznesowymi. Firma zaczęła od masowych rozmów z klientami, w których agenci oparci na OpenAI mogli zwiększyć pokrycie leadów, wspierać konwersję i zapewnić bardziej spójne doświadczenie na ścieżce kupna i sprzedaży.

Wewnętrznie Cars24 wdrożyło ChatGPT Enterprise i Codex dla około 600 pracowników w centralnej organizacji, osiągając 85–90% dziennego aktywnego użycia. Zespoły inżynierii, finansów, prawa, marketingu i operacji używają dziś AI do budowania przepływów pracy, automatyzowania powtarzalnych zadań i sprawniejszego przenoszenia pracy między systemami.

Dla Cars24 AI staje się jednocześnie warstwą angażowania klientów i wewnętrzną warstwą operacyjną, pomagając firmie obsługiwać więcej klientów, szybciej tworzyć i skalować działalność z większą spójnością.