Стартап Town привлек финансирование серии А на создание персонального ассистента, который переходит от формата чат-бота к проактивной помощи на основе глубокого контекста пользователя.
3 мин
Венчурный фонд Andreessen Horowitz (a16z) объявил о лидерстве в инвестиционном раунде Серии А на сумму 55 миллионов долларов для стартапа Town. В раунде также приняли участие фонды Forerunner Ventures, First Round, Alt Capital и Conviction. Town разрабатывает персонального ИИ-помощника, который интегрируется в повседневные рабочие инструменты и предлагает проактивную помощь.
Этот шаг подчеркивает важный сдвиг в индустрии: инвесторы и разработчики начинают понимать, что пользователям нужны не просто умные текстовые поля, а реальное выполнение задач.
В последние несколько лет использование искусственного интеллекта в основном сводилось к взаимодействию с пустым окном ввода. Чтобы получить полезный результат, пользователю необходимо собрать контекст, написать правильный запрос, проверить ответ, внести правки, добавить скриншоты или ссылки на документы, а затем скопировать готовый результат в нужную программу.
Каждый из этих шагов требует ручного труда. Несмотря на технологическую магию больших языковых моделей (LLM), процесс их использования остается трудоемким. Большинство людей не хотят становиться инженерами подсказок (prompt engineers) или постоянно контролировать автономных агентов. Они ищут то, что ИИ обещал изначально: реальную помощь, которая требует минимального вмешательства.
Town позиционируется как персональный ИИ-ассистент, работающий поверх существующих инструментов: электронной почты, календаря, мессенджеров (Slack, WhatsApp), текстовых документов и веб-браузера.
Вместо того чтобы ждать команды, система изучает, как работает конкретный человек. Она анализирует тысячи точек данных: как пользователь общается с командой по сравнению с клиентами, какие встречи приоритетны, а какие письма можно проигнорировать. На основе этого глубокого контекста Town начинает предлагать проактивные решения — от черновиков писем до создания персонализированных рабочих процессов.
За разработкой стоят опытные инженеры и менеджеры. Основатели стартапа Жан-Дени Грез (JDG) и Тони имеют серьезный опыт: JDG ранее занимал пост технического директора (CTO) в Plaid и руководил разработкой в Dropbox, а Тони отвечал за продукты и ИИ в Google, а также за дизайн в Dropbox.
Первая волна генеративного ИИ дала массовому пользователю доступ к базовому интеллекту. Следующая волна, по мнению аналитиков a16z, будет посвящена созданию рычага (leverage) — систем, которые усиливают возможности человека.
Такой рычаг не может возникнуть из более умного чат-бота. Он рождается из систем, которые способны удерживать сложный, личный контекст и действовать на опережение. Чем дольше человек использует такой продукт, тем лучше система понимает его голос, социальные связи, рутину и приоритеты.
Именно этот накопленный контекст становится главным продуктом и одновременно мощным защитным барьером (moat) для бизнеса. Конкурентам будет крайне сложно переманить пользователя, если текущий ассистент уже обладает месяцами или годами знаний о его привычках.
Категория персональных ИИ-ассистентов обещает стать одной из определяющих в потребительском программном обеспечении следующего десятилетия. Однако победителем в этой гонке станет не та компания, которая выпустит больше всего функций или интегрирует самую мощную модель.
Рынок завоюет тот, кто сможет заслужить доверие пользователей для хранения их личного контекста и постепенно возьмет на себя выполнение их реальной работы. Инвестиции в Town показывают, что крупные венчурные игроки делают ставку на команды, способные объединить сложную техническую инфраструктуру с интуитивно понятным, человечным дизайном.
Фокус в потребительском ИИ смещается с простых чат-ботов на проактивные системы, где главным конкурентным преимуществом становится накопленный пользовательский контекст.
Накопленный контекст (привычки, стиль общения, приоритеты) формирует защитный барьер для продукта, который конкуренты не смогут скопировать за короткое время, даже имея более совершенные алгоритмы.
