Listen Labs تجمع 69 مليون دولار بعد حملة لوحات إعلانية فيروسية لتوظيف مهندسين عبر الذكاء الاصطناعي

الولايات المتحدة - وكالة أنباء إخباري

Listen Labs تجمع 69 مليون دولار بعد حملة لوحات إعلانية فيروسية لتوظيف مهندسين عبر الذكاء الاصطناعي

في خطوة جريئة تهدف إلى التغلب على التحديات الكبيرة في توظيف المواهب الهندسية، لجأت شركة Listen Labs الناشئة إلى استراتيجية تسويقية مبتكرة وغير تقليدية. واجهت الشركة، التي تتنافس على أفضل المهندسين في سوق شديد التنافسية، صعوبة في ملء أكثر من 100 وظيفة هندسية شاغرة. وفي مواجهة عروض بمليارات الدولارات من عمالقة التكنولوجيا مثل مارك زوكربيرج، قرر ألفريد فالفورس، الرئيس التنفيذي لشركة Listen Labs، تخصيص جزء من ميزانية التسويق البالغة 5000 دولار لإنشاء لوحة إعلانية غامضة في سان فرانسيسكو.

عرضت اللوحة الإعلانية سلسلة من الأرقام بدت وكأنها رموز عشوائية، لكنها في الواقع كانت رموزًا مشفرة للذكاء الاصطناعي. أدى فك تشفير هذه الرموز إلى تحدٍ برمجي يتطلب بناء خوارزمية لمحاكاة دور "حارس البوابة" الشهير في نادي Berghain الليلي في برلين، المعروف بصعوبة الدخول إليه. انتشر التحدي بسرعة، حيث حاول الآلاف حله في غضون أيام، ونجح 430 منهم في كسر الشفرة. لم يقتصر الأمر على توظيف بعض المشاركين الموهوبين فحسب، بل فاز أحد المشاركين برحلة مدفوعة التكاليف بالكامل إلى برلين.

هذه الاستراتيجية غير التقليدية لم تكن مجرد خدعة تسويقية، بل أثبتت فعاليتها في جذب الانتباه وجذب استثمارات كبيرة. فقد أعلنت Listen Labs مؤخرًا عن جمع 69 مليون دولار في جولة تمويل من الفئة "ب"، بقيادة Ribbit Capital، بمشاركة Evantic والمستثمرين الحاليين مثل Sequoia Capital وConviction وPear VC. تبلغ قيمة الشركة الآن 500 مليون دولار، ليصل إجمالي رأس المال الذي جمعته إلى 100 مليون دولار. خلال تسعة أشهر فقط منذ إطلاقها، شهدت الشركة نموًا في الإيرادات السنوية بمقدار 15 ضعفًا لتصل إلى ثمانية أرقام، وأجرت أكثر من مليون مقابلة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

في مقابلة مع VentureBeat، أكد فالفورس على فلسفة الشركة المتمثلة في "الهوس بالعملاء": "عندما تكون مهووسًا بالعملاء، كل شيء آخر يأتي تلقائيًا. الفرق التي تستخدم Listen تجلب العميل إلى كل قرار، من التسويق إلى المنتج، وعندما يكون العميل سعيدًا، يكون الجميع كذلك."

تهدف Listen Labs إلى معالجة أوجه القصور في أساليب أبحاث السوق التقليدية. غالبًا ما توفر الاستطلاعات الكمية دقة إحصائية ولكنها تفتقر إلى العمق والفروق الدقيقة، بينما توفر المقابلات النوعية عمقًا ولكنها لا يمكن توسيع نطاقها بسهولة. يشرح فالفورس هذه المشكلة: "الاستطلاعات تمنحك دقة زائفة لأن الأشخاص ينتهي بهم الأمر بالإجابة على نفس السؤال... لا يمكنك الحصول على النتائج المتطرفة. الناس في الواقع لا يكونون صادقين في الاستطلاعات." أما المقابلات الفردية، فتمنح "الكثير من العمق"، مما يسمح بطرح أسئلة متابعة والتحقق من صحة المعلومات، "لكن المشكلة هي أنه لا يمكن توسيع نطاق ذلك."

تتغلب منصة Listen على هذه القيود من خلال أربع خطوات رئيسية: يقوم المستخدمون بإنشاء دراسة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وتقوم Listen بتجنيد المشاركين من شبكتها العالمية التي تضم 30 مليون شخص، ويقوم وسيط ذكاء اصطناعي بإجراء مقابلات متعمقة مع أسئلة متابعة، ثم يتم تجميع النتائج في تقارير جاهزة للمديرين التنفيذيين، بما في ذلك الموضوعات الرئيسية وملخصات أبرز النقاط وعروض الشرائح.

ما يميز نهج Listen هو استخدام المحادثات الفيديو المفتوحة بدلاً من نماذج الاختيار من متعدد. "في الاستطلاع، يمكنك تخمين ما يجب عليك الإجابة عليه، ولديك أربعة خيارات،" يقول فالفورس. "ربما يريدونني أن أنقر على خيار الدخل المرتفع. بدلاً من ذلك، الرد المفتوح يولد صدقًا أكبر."

تكشف الشركة عن مشكلة الاحتيال المنتشر في صناعة أبحاث السوق التي تقدر بـ 140 مليار دولار. تؤكد Listen على قدرتها على العثور على المشاركين المناسبين وتأهيلهم، ولكنها واجهت "أكثر الأشياء صدمة" عند دخولها هذه الصناعة، وهو الاحتيال المتفشي. "هناك معاملة مالية متضمنة، مما يعني وجود لاعبين سيئين،" أوضح فالفورس. "لقد أرسلت لنا بعض أكبر الشركات، التي تحقق إيرادات بمليارات الدولارات، أشخاصًا يدعون أنهم مشترون للمؤسسات، لكن نظامنا اكتشف الاحتيال على الفور."

لمعالجة هذه المشكلة، طورت الشركة ما تسميه "حارس الجودة"، والذي يقارن ملفات LinkedIn بالردود الفيديو للتحقق من الهوية، ويتأكد من اتساق الإجابات، ويحدد الأنماط المشبوهة. ونتيجة لذلك، "يتحدث الناس ثلاثة أضعاف، ويكونون أكثر صدقًا عند مناقشة موضوعات حساسة مثل السياسة والصحة العقلية." ذكرت شركة Emeritus، وهي شركة تعليم عبر الإنترنت تستخدم Listen، أن حوالي 20٪ من ردود استطلاعاتها كانت سابقًا احتيالية أو ذات جودة منخفضة، ولكن مع Listen، انخفض هذا الرقم إلى ما يقرب من الصفر.

تُظهر حالات الاستخدام من شركات مثل Microsoft وSweetgreen وChubbies كيف يمكن لمقابلات الذكاء الاصطناعي أن تبني منتجات أفضل. تقليديًا، استغرقت أبحاث العملاء في Microsoft من أربعة إلى ستة أسابيع للحصول على رؤى. الآن، بفضل Listen، يمكن الحصول على هذه الرؤى في غضون أيام، وفي كثير من الحالات، في غضون ساعات. استخدمت Microsoft المنصة لجمع قصص العملاء العالمية للاحتفال بالذكرى الخمسين لتأسيسها، حيث تم جمع قصص فيديو للمستخدمين حول تمكين Copilot في يوم واحد، وهو ما كان يستغرق تقليديًا ستة إلى ثمانية أسابيع.

كما استخدمت شركة Simple Modern المنصة لاختبار مفهوم منتج جديد، حيث استغرقت العملية حوالي ساعة لكتابة الأسئلة، وساعة للإطلاق، وساعتين ونصف للحصول على ملاحظات من 120 شخصًا. وساعدت Chubbies، علامة تجارية للملابس، في زيادة مشاركة أبحاث الشباب بمقدار 24 ضعفًا، من 5 إلى 120 مشاركًا، من خلال التغلب على تحديات الجدولة للمجموعات المركزة مع الأطفال. اكتشفت الشركة أيضًا مشكلات في المنتج من خلال المقابلات، مثل الخشونة في بطانة شورتات الأطفال، مما أدى إلى تصميم منتج ناجح.

تدخل Listen Labs سوقًا ضخمًا ولكنه مجزأ، حيث تقدر صناعة أبحاث السوق بحوالي 140 مليار دولار سنويًا. يعتقد فالفورس أن اللاعبين القدامى في هذا السوق عرضة للتعطيل بسبب التكلفة العالية، والاعتماد على نماذج قديمة، وبطء العمليات. ومع ذلك، فإن التأثير الأكثر إثارة للاهتمام هو أن الأبحاث المدعومة بالذكاء الاصطناعي لا تحل محل الإنفاق الحالي فحسب، بل تخلق طلبًا جديدًا. يشير فالفورس إلى مفارقة Jevons، حيث أن زيادة الكفاءة تؤدي إلى زيادة الاستهلاك بدلاً من انخفاضه. "كلما أصبح الشيء أرخص، لا تحتاج إلى كمية أقل منه، بل تريد المزيد منه."

وكالة أنباء إخباري