Doug Tallmadge, spoluzakladatel a CEO Gradialu – rozhovor

Doug Tallmadge, spoluzakladatel a CEO Gradialu, je technologický podnikatel a lídr v oblasti inženýrství, jehož kariéra zahrnuje aerokosmonautiku, satelitní komunikace, finance a podnikový AI. Předtím, než založil Gradial v roce 2023, strávil téměř pět let ve SpaceX (SPCX ), kde pomáhal škálovat síť Starlink od jejích počátků, vedl analýzu sítě, která podporovala růst z nuly na více než 500 000 zákazníků, a řídil týmy softwarových inženýrů a datových vědců, kteří pracovali na optimalizaci a simulaci sítě. Také se podílel na iniciativách Starlinku pro přímou komunikaci se satelitem a na raných satelitních energetických systémech. Na počátku své kariéry Tallmadge zastával role ve společnostech Lockheed Martin (LMT ) a Bridgewater Associates, kde kombinoval hluboké technické znalosti s zkušenostmi z velkých systémů a obchodních operací.

Gradial je podnikový AI, který se zaměřuje na to, co nazývá agentic marketing operations, pomáhá velkým organizacím automatizovat operativní práci, která se nachází mezi kreativní strategií a kampaní. Místo toho, aby se soustředil pouze na AI generované obsahy, platforma Gradialu orchestruje AI agenty napříč systémy, jako je Adobe Experience Manager, Salesforce , Jira, systémy pro správu obsahu, digitální asset management nástroje a marketingové pracovní postupy. Platforma může autorizovat, optimalizovat, označovat, kontrolovat kvalitu a nasazovat marketingové assety,同时 dodržovat governance, compliance, přístupnost a brand standardy. Tím, že vytváří sdílenou organizační znalostní vrstvu, která spojuje podnikové systémy, Gradial cílí na snížení manuálního koordinace, která často zpomaluje velké marketingové týmy, umožňuje organizacím spustit kampaně rychleji, škálovat personalizovanou produkci obsahu a spravovat stále složitější digitální zkušenosti s větší efektivitou.

Pomáhal jste škálovat Starlink z nuly na stovky tisíc uživatelů ve SpaceX, pracoval jste na komplexních síťových systémech, než jste založil Gradial. Jaký byl okamžik, kdy jste si uvědomil, že podnikový marketingový infrastruktura má podobné systémové neefektivnosti, a jak vás tato myšlenka vedla ke založení Gradialu?

V mé předchozí roli jsem viděl na vlastní oči, jak tření ve velkých organizacích narůstá, i ty nejmenší neefektivnosti mohou zpomalit každý proces, který následuje. Marketing byl tam, kde jsem si všiml, že tyto úzká místa měly nejnegativnější účinek. Týmy trávily spoustu času navigací napříč platformami, nahráváním assetů, řízením schválení a koordinací předání. Strategické myšlení a kreativní směr se pohřbily pod vrstvami realizace.

Je to ideální případ pro AI, ale co mě zasáhlo, byla skutečnost, kam byla zaměřena pozornost odvětví. Většina platforem využívala AI pro generování obsahu, ale když jsem mluvil s marketéry z velkých organizací, nedostatek obsahu nebyl problémem. Mohli produkovat obsah snadno. Co nemohli udělat, bylo publikovat jej rychle. Přechod od myšlenky k živé kampani trval dny, týdny, někdy měsíce. Většina investic do AI směřovala do tvorby, zatímco tvrdší problém skutečného publikování byl zcela ignorován. Postavili jsme Gradial kolem této mezery: nasazujeme agenty, kteří zajišťují vše od návrhu a schválení až po publikaci, brand compliance a optimalizaci výkonu, aby marketéři mohli soustředit na práci, která vyžaduje lidský úsudek.

Argumentoval jste, že tradiční „systém záznamu“ se efektivní stal systémem technického dluhu. Co přesně se láme v legacy podnikovém marketingovém stacku, když společnosti snaží adoptovat AI?

Systém záznamu, CMS, nástroje pro správu projektů, schvalovací pracovní postupy a asset knihovny byly postaveny pro organizaci informací, ne pro rychlou akci. Když společnosti přidají AI k těmto existujícím systémům, věci se rychle rozpadají. Nástroj neví, jaký je podnik, který slouží, brand hlas, compliance požadavky nebo schvalovací postupy. Takže marketéři musí kontrolovat každý výstup a opravovat chyby způsobené chybějícím kontextem. Pro organizace, které již spravují tisíce kusů obsahu napříč několika kanály, přidání AI se stává dalším komplikovaným procesem, který je třeba spravovat.

Většina konverzace o AI v marketingu se soustředila na generování obsahu. Proč věříte, že skutečná příležitost leží v realizaci, a jak vypadá tato změna v praxi?

Marketéři nejsou ohroženi produkcí nápadů. Jsou ohroženi pohybem obsahu skrz recenzní cykly, udržováním konzistentního brand hlasu, prací napříč desítkami nástrojů a optimalizací pro různé publikum.

Také dochází k strukturní změně v tom, jak jsou značky objeveny. Google vyhledávání pokleslo téměř o 20 % v minulém roce, což znamená, že značky již nemohou spoléhat pouze na SEO. Musí se objevit v AI vyhledávacích odpovědích, což vyžaduje publikování obsahu, který AI modely mohou snadno interpretovat, citovat a zobrazovat. Problém je, že tyto modely neustále mění, co extrahují. Značka, která se objeví v odpovědi dnes, může zítra tiše zmizet. Do té doby, než marketéři identifikují mezeru, aktualizují obsah a schválí změny, modely se již posunuly.

Generování obsahu samo o sobě tento problém nevyřeší. I když produkuje obsah rychleji, můžete stále být uvězněni ve stejných schvalovacích frontách, s obsahem, který není optimalizován pro AI viditelnost. Gradial se připojuje k nástrojům, které marketéři již používají, a zajišťuje práci, která obvykle zpomaluje pracovní postupy, jako jsou revize obsahu, brand compliance a publikování napříč platformami. Výsledkem jsou kampaně, které jsou spuštěny během hodin místo týdnů, a obsah, který je přesný, v souladu s brandem a viditelný tam, kde publikum skutečně hledá.

Gradial je často popisován jako agentic platforma. Můžete vysvětlit, co AI agent vlastně dělá uvnitř marketingového pracovního postupu Fortune 500 na denní bázi?

Nejlepší odpověď je to, co jsme viděli u našich zákazníků. U T-Mobile, spuštění kampaně znamenalo koordinaci napříč několika týmy, sběr schválení a čekání na produkční fronty, které se táhly týdny. S Gradialem, AI agent zajišťuje celý proces od kreativního briefu až po schválení a publikaci. Co dříve vyžadovalo, aby marketér ručně sledoval každý krok, nyní prostě probíhá. Výsledkem bylo 90 % rychlejší čas pro spuštění kampaně.

U AWS, každá nová webová stránka znamenala briefování agentury, čekání na návrh, procházení kol revizí a manuální koordinaci pro publikaci. Specializovaný agent učinil vytvoření stránky 20x rychlejším.

Jedna z největších výzev v podnikové adopci AI je důvěra. Jak Gradial zajišťuje spolehlivost a governance, když AI agenti činí rozhodnutí na úrovni realizace napříč systémy?

Důvěra je celá hra v podniku, zejména ve financích a zdravotnictví, kde chyba v compliance má skutečné důsledky. Každá nasazení Gradialu začíná tím, že agentovi poskytne kontext o brandovém hlasu, komunikačních pokynech, požadavcích na compliance, schvalovacích postupech a odvětvových standardech.

Úroveň lidské účasti je plně přizpůsobitelná. Týmy, které jsou nové v tomto nebo operují v regulovaných prostředích, mohou vyžadovat schválení všeho předtím, než půjde živě. A každý krok, který agent provede, je zaznamenán s kompletním auditním záznamem. Co jsme zjistili, je, že důvěra se buduje přirozeně, s týmy, které začínají s těsnými kontrolami a postupně rozšiřují autonomii agenta, jakmile prokáže, že je schopen zvládnout skutečnou práci. Cílem nebylo nikdy předat vše na den jeden, ale postavit něco, co si zaslouží více odpovědnosti, jakmile prokáže, že je schopen ji zvládnout.

Vaše platforma se integruje do stávajících nástrojů, místo aby je kompletně nahrazovala. Je dlouhodobou vizí augmentovat stávající stack, nebo jej zcela nahradit?

Prozatím se soustředíme na setkání s týmy tam, kde jsou. Většina podnikových marketingových organizací strávila roky budováním pracovních postupů kolem konkrétních nástrojů, jako je Figma, Adobe a systémy pro správu projektů, a žádat je, aby opustili tuto infrastrukturu, není realistické. Gradial se připojuje a zajišťuje realizační práci, která zpomaluje tyto pracovní postupy.

Dlouhodobější vize je ambicióznější. Velká část legacy softwaru pod podnikovým marketingem byla postavena pro svět před AI, a to je vidět. Systémy navržené čistě pro ukládání a organizaci obsahu budou vypadat velmi jinak, když agent může držet stejný kontext a jednat na něm současně. Myslíme si, že rozlišení mezi tím, kde obsah žije a kde se práce provádí, nakonec zanikne, a budujeme směrem k tomu, aby se stal infrastrukturní vrstvou, kde se obě věci dějí.

Velké podniky často mají hluboce zakořeněné pracovní postupy a vnitřní odpor vůči změně. Co skutečně vyžaduje úspěšné nasazení AI-rodné systému do organizace Fortune 500?

První věc, kterou děláme, je ujistit se, že Gradial nežádá, aby někdo změnil způsob, jakým pracují. To zní jednoduše, ale je to největší překážka v podnikové adopci AI. Většina nástrojů přichází s novým systémem, novým rozhraním, novým způsobem práce, a poté se diví, proč adopce stagnuje šest měsíců později. Začínáme tím, že mapujeme, jak tým skutečně operuje, a konfigurujeme Gradial kolem toho.

Adopce drží, když týmy vidí, že to funguje na skutečné práci rychle. Ne na demo, ne na sanitizovaném pilotním projektu, ale na jejich skutečných kampaních, jejich skutečném obsahu, jejich skutečných pracovních postupech. Jakmile tým vidí, že doba publikační kampaně se zkrátila z tří týdnů na stejný den, vnitřní odpor se obvykle sám o sobě vyřeší.

Z technického hlediska, co odlišuje realizační engine od typické generativní AI vrstvy?

Generativní AI vrstva vám dá návrh, ale realizační engine zajistí publikaci. Většina AI nástrojů pro marketing zastaví na výstupu, napíše kopii nebo navrhne editaci, ale okamžik, kdy výstup potřebuje projít schválením nebo se dostat na živou stránku, marketéři jsou ponecháni sami, aby to spravovali. To je místo, kde většina času skutečně jde.

Realizační engine je jiný, protože je zabudován do nástrojů, které tým již používá a rozumí, jak tento konkrétní podnik funguje. Když marketér požádá agenta, aby něco provedl, pohybuje prací skrz každý požadovaný krok, zajišťuje schválení a pouze surface rozhodnutí, která skutečně vyžadují lidský zásah. Marketér zůstává v kontrolním režimu, aniž by musel být uprostřed každého kroku.

Mnohé společnosti experimentují s AI, ale málo z nich vidí skutečný ROI. Kde si myslíte, že většina organizací chybuje dnes?

Nejčastější chyba je traitement AI jako nástroje pro produktivitu, místo aby se zaměřily na opravu rozbitého procesu. Pokud každý výstup vyžaduje těžké editace, nebo musí být manuálně zkopírován do jiného systému, nebo stále vyžaduje pět schválení, než něco půjde živě, nevyřešili jste problém.

Společnosti, které vidí skutečné návraty, se staly specifickými. Identifikovaly přesně, kde práce uvízla, a nasadily AI proti tomu problému, ne široce, ne jako experiment, ale s jasným pochopením, co vypadalo pomalu předtím a co by mělo vypadat rychle po. Tato přesnost je to, co odděluje skutečný ROI od nástroje, který ohromuje v demo a sbírá prach šest měsíců později.

Když to uděláte správně, výsledky jsou hmatatelné: zákazníci, kteří používají Gradial, viděli 8x rychlejší aktivaci kampaně, 35%+ úspory v operacích v prvním roce a 100% brand a přístupnost compliance na každém kusu obsahu.

Pokud se posuneme pět let dopředu, jak vypadá plně AI-rodná marketingová organizace, a jakou roli hraje Gradial v této budoucnosti?

Za pět let bude operační vrstva marketingu autonomní. Marketér požádá agenta, aby spustil kampaň, a bude živý do konce dne, protože agent zajišťuje každý krok mezi tím. Brand viditelnost v AI vyhledávání se monitoruje a upravuje automaticky. Compliance probíhá kontinuálně během procesu, místo aby to bylo poslední kontrola. Marketéři tráví čas tím, na čem byli původně najati: budováním značky, rozvojem kreativity a učiněním strategických rozhodnutí o zákaznických zkušenostech, které vyžadují lidský úsudek.

Role Gradialu spočívá v tom, aby marketingové organizace tam dostaly jako první, ne tím, že je přesvědčí, aby všechno vyhodily a začaly znovu, ale tím, že prokáží uvnitř svých stávajících pracovních postupů, že tento způsob funguje. Týmy, které to vyřeší brzy, budou mít komparativní výhodu oproti těm, které stále běží kampaně starým způsobem.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Gradial.