Atinska kompanija Omilia, koja automatizuje korisničku podršku još od 2002. godine, prikupila je 67 miliona dolara u Series B rundi. Vijest sama po sebi nije najzanimljivija — zanimljiv je stav koji stoji iza nje: AI u customer supportu ne smije biti hype, nego alat koji donosi mjerljiv ROI.
Zašto je ova runda drugačija
U posljednje dvije godine u AI customer support utrčali su startapi poput Sierre, Decagona i Parloe, svi s pričom "generativni AI rješava sve". Omiliin CEO Dimitris Vassos kaže drugačije: veliki dio upita u kontakt centrima su trivijalne stvari poput provjere stanja računa, i za njih nema smisla paliti velike jezičke modele.
"Možete imati bazuku, ali ako vam je neprijatelj blizu, treba vam nož. To je realnost kontakt centra — potrebno vam je više alata, ne jedan."
Omilia gradi self-learning agente koji rade preko više kanala — glas, chat, poruke — ali bira tehnologiju prema zadatku. Ta disciplina se vidi u brojkama: godišnji ponavljajući prihod porastao je 10 puta, na 60 miliona dolara, a klijenti su Capital One, Discover, RBC i Taco Bell, gdje je voice ordering implementiran u više od 1.000 poslovnica.
Lekcija za enterprise
Omiliina poruka je važna za svaku firmu koja razmišlja o AI u korisničkoj podršci:
- Ne automatizujte sve. Generativni AI je skup. Za jednostavne upite dovoljni su jeftiniji, predvidljivi sistemi.
- Mjerite jediničnu ekonomiju. Pitanje nije "može li AI odgovoriti na upit", nego "koliko košta upit s AI-jem naspram bez njega".
- Integrišite, ne zamjenjujte. Agenti rade zajedno s ljudima i postojećim sistemima, ne umjesto njih.
Vassos je eksplicitan: u narednim godinama preživjet će kompanije koje nude stvarni ROI. "Ne smeta nam što na LinkedInu nismo seksi kao ElevenLabs i Sierra. Mi gradimo temelje za posao od milijardu dolara u naredne tri godine."
Šta to znači za firme u regionu
Za kontakt centre i firme s velikim obimom upita u BiH i regionu, ovo je korisna referenca pri planiranju AI projekata. Umjesto da kupite "AI koji sve rješava", počnite od analize upita: koliko ih je trivijalnih, koliko zahtijeva čovjeka, koji kanali dominiraju.
Naša preporuka za praktičan pristup:
- počnite s automatizacijom najčešćih, najjednostavnijih upita (status narudžbe, radno vrijeme, dokumenti);
- za složene slučajeve zadržite ljude, ali im dajte AI asistenciju;
- postavite metriku prije implementacije — trošak po upitu, vrijeme rješavanja, zadovoljstvo korisnika.
Priča o Omiliji nije priča o najvećoj rundi, nego o tome da u AI-ju pobjedu odnosi onaj ko racionalno bira alate. Za enterprise timove koji planiraju ulaganje, to je vrijednija lekcija od bilo koje demo demonstracije.
Izvor: TechCrunch, 06.08.2026.