ريان بيترسون، الرئيس التنفيذي للproducts في Concentrix – سلسلة المقابلات

ريان بيترسون يخدم كالرئيس التنفيذي ونائب الرئيس للproducts في Concentrix، حيث يقود الاستراتيجية العالمية للproducts وتكنولوجيا. وهو قائد تحول يمتلك خبرة عميقة في تطوير المنتجات والبيانات والذكاء الاصطناعي، ويقود ريان الابتكار والنمو. في السابق، شغل مناصب تنفيذية في Amazon (AMZN ) Web Services (AWS)، حيث قاد Amazon Connect (CXE) و AWS Storage، حيث وسع كلا العملين واكتسب خبرة في استراتيجيات التسويق والمبيعات وهندسة الحلول. مع أكثر من عقدين في إدارة البيانات، يمتلك ريان منظورًا حادًا حول نشر الذكاء الاصطناعي. وهو يحمل ثمانية براءات اختراع في تخزين البيانات والأمان.

Concentrix هي شركة عالمية عامة لمحللي تجربة العملاء وتكنولوجيا، تقدم خدمات عبر مراحل التصميم والبناء والتشغيل لمساعدة المنظمات على تحديث عملياتها وتحسين أدائها. تعمل في أكثر من 70 دولة وست قارات، ومنذ انفصالها في عام 2020، توسعت من خلال استحواذات كبيرة مثل Convergys و Webhelp و BlinkCX، مما عزز من حجمها وقدراتها.

دعونا نبدأ بالشخصي – رحلتك تشمل الشركات الناشئة و Amazon و الآن Concentrix. ما هي الدرس حول تجربة العملاء أو تطوير المنتجات الذي ظل معك عبر جميع هذه الأدوار؟

من البسيط: ابدأ بالعملاء أولاً وعمل العودة من هناك. هذا ينطبق سواء كنت في شركة ناشئة تتألف من ثلاثة أشخاص أو في توسيع الأنظمة على مستوى العالم لشركة في Fortune 500. من السهل للفرق أن يقعوا في فخ بناء ما يعتقدون أنه مثير ومثير للاهتمام، ولكن إذا لم يكن يحل مشكلة حقيقية للأشخاص الحقيقيين، فهو تبديد للوقت. أكثر الحلول التأثيرية التي رأيتها دائمًا تأتي من فهم ما يحاول العملاء تحقيقه فعلاً ثم البناء نحو ذلك.

أظهر استطلاع Concentrix Consumer مؤخرًا أن 31٪ فقط من المستهلكين الأمريكيين يعرفون مفهوم الذكاء الاصطناعي الوكيلي. لماذا تعتقد أن الوعي ما زال منخفضًا رغم الضجة الكبيرة في القطاع؟

لأننا جعلناه أكثر تعقيدًا مما يجب. اسأل خمس أشخاص ما يعني “Agentic AI”، وستحصل على خمس إجابات مختلفة. لم يتحقق المصطلح إلى تعريف مشترك لأن الصناعة لم تفعل عملًا رائعًا في تفسيره بالكلمات اليومية. هذا هو القضية الأساسية. عندما أصفها على أنها الذكاء الاصطناعي الذي يعمل نيابة عن كيان آخر دون الحاجة إلى إشارة، يفهم الناس عادة. حتى ذلك الحين، سوف يبقى المستهلكون محاطين بالارتباك، وسيظل أكثر من كونه كلمة صاخبة من كونه فكرة شائعة.

أحد الإحصائيات الأكثر إثارة هي أن 76٪ من الناس ما زالوا يعتبرون العلامات التجارية أكثر موثوقية عندما يساعدهم إنسان، وليس الذكاء الاصطناعي. كيف تفسر ذلك في سياق بناء تجارب العملاء الأصيلة؟

هذه الإحصائية ليست معادية للذكاء الاصطناعي، إنها مؤيدة للثقة. دعونا نواجه الأمر، الناس عمومًا لا يثقون بالذكاء الاصطناعي، وهم بالتأكيد لا يريدونه عندما يحتاجون إلى مساعدة. فقط فكر في المرة الأخيرة التي اتصلت فيها بخط دعم العملاء وتم الاتصال بك पहलًا بوكيل ذكاء اصطناعي. يضغط معظم الناس على الصفر أو يحاولون تجاوزها للوصول إلى وكيل بشري. الذكاء الاصطناعي، في حالته الحالية، لا يحل دائمًا المشكلة، بل يخلق احتكاكًا. إذا كان الذكاء الاصطناعي يضيف احتكاكًا إلى رحلة العملاء، فإنه لا يعزز التجربة، بل يعوقها. ما يريده العملاء حقًا هو تجربة سلسة تساعدهم على حل مشكلتهم. عندما يعمل الذكاء الاصطناعي في وئام مع الحكم البشري، تكتسب الثقة. المستقبل ليس حول الذكاء الاصطناعي فقط، بل حول الذكاء الاصطناعي الذي يُدعم بالحكمة البشرية الحقيقية، مما يجعل التجربة سلسة وفعالة.

هل كانت هناك أي رؤى مفاجئة أو متناقضة في البيانات التي جعلتك ترفض كيفية طرح Agentic AI – سواء فيما يتعلق بالتصميم أو الرسائل أو الحالات؟

أكبر مفاجأة لم تكن في الأرقام، ولكن في ما كشفت عنه. العديد من الشركات تتسرع لطرح الذكاء الاصطناعي وتتخطى العمل المطلوب لإعداد قواعد المعرفة بالكامل. إنه مثل محاولة بناء سيارة ذاتية القيادة دون خريطة لتوجيهها. لا يمكنك توقع أن يُمنح الذكاء الاصطناعي إجابات موثوقة إذا كانت المحتوى الأساسي قديمًا أو غير مكتمل. ولكن ما وراء ذلك، لقد رأينا أن تحسين الذكاء الاصطناعي فقط من أجل الكفاءة – مثل التutomatisation الكاملة أو الاحتواء – يمكن أن يؤدي إلى نتائج عكسية. إزالة البشر بالكامل يمكن أن تؤدي إلى إشارات مفقودة أو انخفاض معدل الاحتفاظ أو فرص إيرادات مفقودة تظهر فقط في المحادثات الحقيقية. التحدي الحقيقي ليس فقط في جعل الذكاء الاصطناعي يعمل، بل في تصميم أنظمة حيث يمكن للبشر والذكاء الاصطناعي العمل معًا لتحقيق النتائج الصحيحة.

الحصول على أساس التوزيع الصحيح ليس دائمًا مثيرًا. إنه مثل كيف يحتاج وكيل بشري إلى التدريب قبل أخذ المكالمات. قد لا يكون الجزء الأكثر إثارة، لكنه خطوة حرجة للوكيل ليعمل بجدية. نفس الشيء ينطبق على الذكاء الاصطناعي. حتى أفضل استراتيجية Agentic لن تعمل إذا لم تكن البيانات والتحضير ورائها صلبين.

الثقة واضح أنها ليست واحدة الحجم لكل شيء. مع استهلاك المستهلكين أكثر شكوكية تجاه الذكاء الاصطناعي في التمويل والرعاية الصحية أكثر من التكنولوجيا أو السفر، كيف يجب على الشركات في القطاعات ذات المخاطر العالية أن tiếp cận دمج الذكاء الاصطناعي؟

في قطاعات ذات مخاطر عالية مثل التمويل والرعاية الصحية، الثقة ليست اختيارية، إنها أساسية. في حين قد يرحب المستهلكون بالذكاء الاصطناعي لمatters مثل تسريع معالجة الوثائق أو تسهيل سير العمل الداخلي، هم أكثر شكوكية عندما يتعلق الأمر بأشياء شخصية أو سريرية أو ذات تأثير كبير. هذا يعني أن الشركات يجب أن تكون متعمدة للغاية حول الحالات التي تautomateها وكيف. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدفع قيمة في هذه القطاعات – في التمويل، الكشف السريع على الاحتيال، تقييم مخاطر الائتمان، التحصيل التلقائي، والرؤى الشخصية لإدارة الثروة – ولكن فقط عندما يتم الحكم عليه بإحكام، مع حدود واضحة ومراقبة بشرية. في اللحظة التي يبدأ فيها الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات تؤثر مباشرة على أموال الناس أو صحة أو سلامتهم، تزيد معايير الثقة بشكل كبير. في تلك الحالات، يقول العملاء إن الذكاء الاصطناعي سيدعم، لا يُستبدل، بالحكم البشري.

يظهر الاستطلاع أن الناس يريدون الشفافية وخيارات الإلغاء وضمانات قوية للخصوصية. كيف تدمج هذه الموانع الثقة في منصة Concentrix الذكية؟

لدينا أكثر من 40 عامًا من الخبرة في دعم أفضل العلامات التجارية في العالم، وطوال هذا الوقت تعلمنا فهم ما يريد العملاء وما يتوقعونه. نحن نساعد عملائنا على التغلب على هذا نقص الثقة مع المستهلكين من خلال منحهم الأدوات للسيطرة على سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي بدقة – من LLMs المعارضة التي تعمل مثل حراس، تدعو إلى أي شيء مشبوه قبل وصوله إلى العميل، إلى محركات السياسة المدمجة التي تسمح لأفراد الأمن بتحديد ما هو مسموح أو محظور. لكن إدارة ثقة المستهلكين لا تتوقف عند إطلاق الذكاء الاصطناعي. الاحتياجات التجارية تتطور دائمًا والإجابات تتغير، لذلك قدمنا هندسة Agentic كوسيلة متعمدة لتصميم وطرح وإدارة الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر. هذا يشمل إعادة إدخال البشر في الدورة لضمان أن الذكاء الاصطناعي متوافق ويمكن مساءلته ومدعوم دائمًا بالحكم الجيد. لقد قدمنا أيضًا عرضنا الجديد Agentic Readiness. هذا يساعد الشركات على فهم أين لديهم فرص لطرح الذكاء الاصطناعي Agentic بشكل مسؤول. نوجههم من خلال الاعتبارات الرئيسية، مثل ما يجب تجنبه في عمليات نشر الذكاء الاصطناعي، وكيفية التوسع بأمان. الهدف هو جلب أكبر فائدة للعملاء وأعمالهم. الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى هيكل ليكون موثوقًا به، ولقد جعلنا ذلك جزءًا من الحمض النووي، مما يساعد في تقديم نوع من التجارب الإيجابية التي تدفع بالولاء للعلامة التجارية.

ما هو الفجوة بين ما هو ممكن وما هو مقبول؟

المشكلة هي أن الكثير من الذكاء الاصطناعي يتم نشره في الأماكن التي يلاحظها العملاء أكثر، وليس بطريقة جيدة. الشركات تتجاهل أن الناس يكرهون الشعور بالخداع. نحن جميعًا نقدر الذكاء الاصطناعي عندما يجعل الأمور أسهل، مثل التوصيات الذكية من Netflix أو YouTube لأنها تعمل وتشعر باللامرئية. لكن عندما تكون مقفلًا خارج Airbnb (ABNB ) في المطر الغزير، تلك ليست لحظة للذكاء الاصطناعي – إنها لحظة لوكيل بشري يمكنه حل المشكلة بسرعة وبالتعاطف. الثقة لا تفقد لأن الذكاء الاصطناعي موجود، إنها تفقد عندما يخلق الذكاء الاصطناعي احتكاكًا وضيقًا ويظهر في المكان الخطأ، مما يخلق تجربة علامة تجارية سلبية ويدفع العملاء بعيدًا.

هناك دعوة متزايدة للتنظيم، لكن العديد من الشركات لا تريد الانتظار. ما دور القيادة في الشركات في وضع معاييرها الأخلاقية الخاصة بينما تكتمل الإطارات التنظيمية؟

إذا كنت تطرح الذكاء الاصطناعي ولم تضع حواجز، فأنت بالفعل متأخر – هذا الإهمال، وليس الابتكار. تخيل سيناريو حيث تطرح شركة طيران مساعدًا تشات يعتمد على الذكاء الاصطناعي لمساعدة العملاء في الحجوزات والتغييرات، ولكن عندما يبدأ العملاء في سؤال حول تعويضات الرحلات المتأخرة، يقدم النظام معلومات إرجاع خاطئة. ليس لأن الذكاء الاصطناعي كان معطوبًا، ولكن لأن لا أحد قد وضع حدود سياسة واضحة وقواعد تصعيد ولم يأخذ الوقت لتحضير قاعدة معرفة Agentic بشكل صحيح. هذا النوع من الأخطاء يخلق ارتباكًا مع العملاء ويتلف ثقة العلامة التجارية وอาจ يفتح الباب أمام التعرض القانوني. الشركات التي ستقود في هذا المجال هي تلك التي تعاملت مع الأخلاقيات والحوكمة كمتطلبات إطلاق، وليس كأفكار لاحقة.

متى ننظر إلى الأمام، كيف ترى Agentic AI يتحول إلى عمليات الشركات الداخلية – أبعد من الحالات التي تواجه العملاء فقط؟

الجانب الداخلي هو حيث نرى أسرع عائد على الاستثمار. الذكاء الاصطناعي يساعد بالفعل الموظفين في جميع أنواع المهام اليومية، من كتابة البريد الإلكتروني إلى تلخيص الاجتماعات وpulling رؤى من أنظمة ضجيج، مما يحررهم للتركيز على عمل أكثر تأثيرًا – ولا أحد يضغط ضدها لأنها تساعد حقًا. في تطبيقنا الداخلي الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي iX Hello، رأينا تقليلًا بنسبة تصل إلى 80٪ في وقت إكمال العمل، مع ما يصل إلى 20٪ أكثر من الإنتاج عبر الوظائف التجارية. هذا الفضاء منخفض الخطورة هو حيث يجب على الشركات أن تجرب أولاً. إذا لم تتمكن من جعل الذكاء الاصطناعي يعمل جيدًا لفريقك، فلا توجد أعمال لك في وضعها أمام عملائك. استخدمه داخل الشركة أولاً، ثم قم بتوسيعه بثقة. في النهاية، هذا سيساعد فقط على ضمان كفاءة وانتاجية موظفي الشركة، مع الحفاظ على الاتساق عبر علامتها التجارية.

إذا عادنا بعد 12 شهرًا، ما سيكون شكل النجاح لمبادرات Concentrix للذكاء الاصطناعي – ليس فقط في تبنيها، ولكن في كسب ثقة المستهلكين وضمان استمراريتها؟

النجاح بالنسبة لنا هو مساعدة عملائنا على تحويل عملياتهم من إطلاق البوتات إلى تشغيل الذكاء الاصطناعي كجزء أساسي من أعمالهم. ولكن ليس فقط عن تحسين عملياتهم، بل عن جعل حياة المستهلكين أسهل. مقياس النجاح الحقيقي سيكون رؤية تحسن ملحوظ في رضا المستهلك. عندما يستخدم الذكاء الاصطناعي بالطريقة الصحيحة، يجب أن يعزز التجربة للمستهلكين، مما يجعل تفاعلاتهم أسهل وأكثر كفاءة. لقد استثمرنا بالفعل بكثافة في بناء تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي تخلق تجارب أفضل على مدار رحلة العملاء، ولقد نشرنا أكثر من 7000 بوت في Concentrix. الآن، نحن نتوسع في نموذج التشغيل، وليس فقط التكنولوجيا. عندما يكون الذكاء الاصطناعي متكاملًا ويمكن مساءلته ومدعومًا بالكامل داخل الأعمال، يؤدي ذلك إلى نتائج أفضل للمستهلكين، مما يبني ثقة دائمة.

شكرًا على المقابلة الرائعة، يرغب القراء في معرفة المزيد في زيارة Concentrix أو يمكنهم الوصول إلى استطلاع Concentrix Consumer المشار إليه هنا.