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Klaus, startup de controle de qualidade da Estônia com tecnologia de IA, adquirida pela Zendesk


Klaus – uma startup nascida na Estônia que surgiu em 2019 para ajudar agentes de atendimento ao cliente – foi adquirida pela plataforma global de atendimento ao cliente Zendesk por um valor não revelado.

No ano passado, o Zendesk também adquirido Tymeshift, uma ferramenta de gerenciamento de força de trabalho, integrada em seu produto. Seria negligente da nossa parte não mencionar que a desaceleração da economia tecnológica em geral e a queda nas avaliações certamente ajudaram a impulsionar uma onda de fusões e aquisições no setor.

No final, Klaus levantou um total de US$ 19,3 milhões de investidores, incluindo Global Founders Capital, Acton Capital, Icebreaker.vc e Creandum.

Em comunicado, Adrian McDermott, diretor de tecnologia da Zendesk, disse: “Com Klaus como parte de nosso portfólio WEM, podemos capacitar as empresas com a melhor garantia de qualidade automatizada baseada em IA do mercado”.

Kair Käsper, cofundador da Klaus, acrescentou: “À medida que a IA aumenta a velocidade e a frequência do envolvimento do cliente, apenas o controle de qualidade baseado em IA pode ajudar as empresas a acompanhar as crescentes expectativas dos clientes”.

Klaus começou se concentrando em criar agentes de atendimento ao cliente, mas se transformou em uma plataforma de garantia de qualidade mais completa, alimentada por IA (reivindica a empresa).

De volta em 2019os cofundadores Kair Käsper e Martin Kõiva deixaram de ser funcionários do unicórnio estoniano Pipedrive para lançar uma “ferramenta de revisão de conversas e controle de qualidade para equipes de suporte”.

Depois de conquistar clientes como Automattic, Wistia e Soundcloud, eles fecharam um financiamento inicial de US$ 1,9 milhão liderado pela Creandum.

Então em 2022Klaus fechou uma rodada de ações da Série A de € 12 milhões (~$ 11,49 milhões) liderada pela Acton Capital.

Nessa fase, Klaus estava treinando algoritmos de IA para executar tarefas. Isso incluía categorizar automaticamente os comentários dos clientes, classificar as conversas por atributos como complexidade e realizar análises de sentimento em vários idiomas, avaliando assim a “qualidade” das conversas entre cliente e agente.

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