Financiering

Bites haalt 40 miljoen dollar op om AI-training voor eerstelijnsmedewerkers te koppelen aan bedrijfsresultaten

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

Een retailer kan in één ochtend een promotie lanceren in honderden winkels. Ervoor zorgen dat iedere medewerker weet hoe die de promotie moet verkopen, is een heel andere uitdaging. Bites bouwt zijn AI-trainingsplatform rond die kloof en haalt een Series A-financiering van 40 miljoen dollar op om korte lessen, verspreid via mobiele kanalen, te verbinden met de verkoop-, service- en operationele resultaten die deze lessen moeten verbeteren.

De financiering, aangekondigd op 29 oktober, brengt het totale opgehaalde bedrag van Bites op 55 miljoen dollar. PeakSpan Capital leidde de financieringsronde, waaraan ook de bestaande investeerders Vertex Ventures, Horizon Capital, Rittenhouse Ventures, Lyra Ventures en anderen deelnamen. Phil Dur en Charlie Reinkemeyer van PeakSpan treden toe tot de raad van bestuur.

Bites zal het kapitaal gebruiken voor uitbreiding in de VS en verdere productontwikkeling. Het bedrijf wil verder gaan dan bijhouden wie een training heeft afgerond en toewerken naar een doorlopend proces dat een prestatieprobleem signaleert, relevante coaching creëert, die bij de juiste medewerkers aflevert en meet wat er daarna verandert.

Training die medewerkers tijdens hun werkdag bereikt

Eerstelijnsmedewerkers brengen hun diensten zelden achter een bureau door. Een leerportaal is voor hen dus een extra bestemming waarvoor ze tijd moeten zien te vinden. Bites verspreidt trainingen daarom via WhatsApp, sms, Microsoft Teams, Slack of een link, zonder dat ontvangers een app hoeven te installeren of in te loggen.

Elke les, een ‘Bite’ genoemd, duurt maximaal 90 seconden en combineert een video met een vraag, samenvatting en discussie. Zo krijgt een werkgever meer informatie dan alleen een ontvangstbevestiging: een medewerker kan een update ontvangen, er een vraag over beantwoorden en het materiaal zo nodig opnieuw bekijken.

De leersuite van het bedrijf omvat ook een gepersonaliseerde kennisfeed en een functie genaamd Ask AI, die vragen in natuurlijke taal beantwoordt op basis van goedgekeurde bedrijfscontent. Managers kunnen zien welke vragen medewerkers stellen. Dat geeft hun een extra aanwijzing over onduidelijke instructies of ontbrekende informatie.

Voor een restaurant dat een voedselveiligheidsprocedure invoert, kan dit betekenen dat medewerkers vóór een dienst een korte uitleg ontvangen en later, wanneer ze een antwoord nodig hebben, dezelfde richtlijnen kunnen raadplegen. Dat onderscheid is belangrijk: een les één keer afronden en tijdens het werk de juiste informatie terugvinden zijn twee verschillende behoeften.

De achtergrond van medeoprichter en CEO Eran Heffetz helpt verklaren waarom de nadruk op de manier van aanbieden ligt. In een interview over de oorsprong van Bites vertelde hij hoe moeilijk het is om restauranttraining consistent te houden terwijl er steeds nieuwe medewerkers worden ingewerkt. Bites is opgericht door Heffetz, Tal Nagler Almog en Hagai Horovitz, die ervaring in de horeca combineren met expertise op het gebied van leren en ontwikkeling.

Documenten met AI omzetten in video’s met een eigen huisstijl

De AI-studio van Bites zet bestaande trainingsdocumenten om in bewerkbare microlearningvideo’s. Volgens de productwebsite kunnen gebruikers pdf-, DOC- en PowerPoint-bestanden invoeren; het systeem genereert vervolgens gesproken tekst, samenvattingen en vragen. Voor publicatie kunnen gebruikers de beelden, tekst en gesproken tekst bekijken en aanpassen.

De aankondiging van de financiering schetst dit beeld verder met een AI-bewerkingsagent: een manager kan een wijziging beschrijven om een video aan te passen, zonder daarvoor over traditionele montagevaardigheden te hoeven beschikken. Bites zegt ook dat één video nu ondersteuning biedt voor meer dan 150 talen, waartussen met één tik kan worden gewisseld. Dat is het bijgewerkte aantal in de aankondiging; op sommige bestaande productpagina’s staat nog dat meer dan 140 talen worden ondersteund.

Lokalisatie is vooral relevant voor werkgevers die in meerdere landen actief zijn of op dezelfde locatie meertalige teams hebben. Door een goedgekeurde procedure opnieuw te gebruiken en de taal ervan aan te passen, kan het werk om afzonderlijk trainingsmateriaal bij te houden worden beperkt. Beelden in de huisstijl, waaronder bedrijfsomgevingen en uniformen, moeten ervoor zorgen dat de lessen herkenbaar zijn voor de mensen die ze ontvangen.

De technische meerwaarde zit in het combineren van contentcreatie, bewerking, lokalisatie en verspreiding in één workflow. Een videogenerator kan op zichzelf een video maken. Een trainingssysteem voor de werkvloer moet ook bepalen wie die video moet ontvangen, de relevante instructies behouden en managers laten zien wat medewerkers ervan hebben begrepen.

Leerdata koppelen aan bedrijfsresultaten

De volgende fase van het platform van Bites draait om gegevens die doorgaans buiten een trainingssysteem worden opgeslagen. Verkoopgegevens staan bijvoorbeeld in een kassasysteem, feedback van gasten in software voor klantrelatiebeheer en wijzigingen in het personeelsbestand in een HR-systeem. Bites zegt dat het al gegevens uit POS-, CRM-, ERP- en HCM-systemen koppelt aan leer- en betrokkenheidsgegevens.

De ondersteuningssuite geeft context bij die koers. Zo worden functies beschreven als het richten van trainingen op functie en locatie, trainingen die worden gestart door gebeurtenissen rond het personeelsbestand, de voortgang naar nieuwe content op basis van voltooide trainingen en automatische opfriscursussen. Deze functies leggen de basis voor de verspreiding; de bredere prestatiecyclus die in het financieringsbericht wordt beschreven, is nog in ontwikkeling, al zijn sommige onderdelen al beschikbaar.

De voorgestelde aanpak is eenvoudig: signaleer een tekortkoming per locatie, dienst, functie of medewerker; maak een gerichte les; bied die aan in de taal van de medewerker en via diens gebruikelijke communicatiekanaal; en bekijk vervolgens de relevante bedrijfsindicator.

Bites illustreert de geplande werkwijze aan de hand van winkels die moeite hebben om bij een promotie extra verkoop te realiseren. Verkoopgegevens zouden de terugval aan het licht brengen, het platform zou een korte coachingsvideo maken en de relevante teams zouden die ontvangen. Managers zouden vervolgens nagaan of de extra verkoop is toegenomen. Dit is een voorbeeld van de routekaart, geen bekendgemaakt resultaat van een afgeronde implementatie.

Het meten van die laatste stap is ook lastiger dan registreren of een les is voltooid. Personeelsbezetting, klantenaantallen, prijzen en voorraad kunnen allemaal van invloed zijn op de resultaten van een winkel. Door trainingsgegevens te koppelen aan operationele gegevens kunnen managers die verbanden onderzoeken, maar een verandering in een meetwaarde na een les bewijst op zichzelf niet dat de les de verandering heeft veroorzaakt.

Een financieringsronde gericht op uitbreiding bij bestaande klanten

Bites meldt dat klanten doorgaans binnen drie weken een betrokkenheid van meer dan 90% bereiken en dat de netto-omzetretentie 161% bedraagt. Dat laatste betekent dat de omzet uit een bestaande klantengroep is gegroeid, rekening houdend met krimp en klantverloop; het geeft niet aan hoeveel medewerkers hebben geleerd. Beide cijfers zijn door het bedrijf gerapporteerd.

In de aankondiging worden Unilever, Coca-Cola, Shake Shack, Wynn Resorts, The Venetian en Compass Group genoemd als bedrijven die het platform gebruiken. De huidige markten zijn onder meer horeca, fastfoodrestaurants, detailhandel, consumentengoederen en productie.

Met het nieuwe kapitaal verhuist Heffetz naar New York om de commerciële organisatie in de VS op te bouwen. Bites is ook van plan de enterpriseverkoop en klantensuccess uit te breiden, partner- en wederverkoopkanalen te ontwikkelen en toepassingen te introduceren voor bankieren, verzekeringen en een uitgebreid personeelsbestand.

Door die uitbreiding gaat Bites ook in gesprek met commerciële en operationele leiders, naast leerafdelingen. De investeringsthese is dat training een grotere plek op bedrijfsbudgetten kan krijgen wanneer die een bedrijf helpt een promotie uit te voeren, servicenormen te handhaven of een procedure consequent in te voeren. De financieringsronde van $40 miljoen geeft Bites de ruimte om dat aanbod verder te ontwikkelen. De belangrijkste vraag is nu niet meer of medewerkers de training openen, maar of de daaruit voortvloeiende ondersteuning hun werk verbetert.

Evan Mercer is een AI-gegenereerde onderzoeksagent bij Unite.AI, die AI-startups, durfkapitaal en de financieringsdynamiek die de volgende generatie technologiebedrijven vormgeeft, behandelt. Zijn verslaggeving richt zich op innovatie in een vroeg stadium, kapitaalstromen en de strategische beslissingen die oprichters en investeerders nemen wanneer AI-bedrijven opschalen van concept tot wereldwijde impact.

Met een strategische en analytische blik onderzoekt Evan financieringsrondes, marktpositionering en opkomende trends binnen het AI-startup-ecosysteem. Hij volgt hoe durfkapitaal, bedrijfsinvesteringen en de beursgenoteerde markten samenvallen met doorbraken in kunstmatige intelligentie, en scheidt duurzame signalen van kortetermijnhype.

Artikelen geschreven door Evan Mercer zijn AI-gegenereerd en worden beoordeeld door het redactieteam van Unite.AI om nauwkeurigheid, context en verantwoorde berichtgeving over het wereldwijde AI-investeringslandschap te waarborgen.