Doug Tallmadge, spoluzakladatel a generální ředitel společnosti Gradial – série rozhovorů

Doug Tallmadge, spoluzakladatel a generální ředitel společnosti Gradial, je technologický podnikatel a technický manažer, jehož kariéra zahrnuje letectví a kosmonautiku, satelitní komunikaci, finance i umělou inteligenci pro podniky. Před založením Gradialu v roce 2023 působil téměř pět let ve SpaceX (SPCX ). Pomáhal tam rozvíjet síť Starlink od jejích počátků, vedl síťové analýzy podporující růst z nuly na více než 500 000 zákazníků a řídil týmy softwarových inženýrů a datových vědců, kteří pracovali na optimalizaci a simulaci sítě. Podílel se také na projektech Starlinku pro přímé spojení satelitů s mobilními telefony a na raných napájecích systémech satelitů. Dříve zastával pozice v Lockheed Martin (LMT ) a Bridgewater Associates. Spojuje tak hluboké technické znalosti se zkušenostmi s rozsáhlými systémy a podnikovým provozem.

Gradial je společnost vyvíjející AI pro podniky, která se zaměřuje na oblast označovanou jako marketingové operace založené na agentech. Velkým organizacím pomáhá automatizovat provozní práci mezi kreativní strategií a realizací kampaní. Platforma se nesoustředí pouze na obsah generovaný AI, ale koordinuje AI agenty napříč systémy, jako jsou Adobe Experience Manager, Salesforce, Jira, platformy pro správu obsahu, nástroje pro správu digitálních materiálů a marketingové pracovní postupy. Dokáže marketingové materiály vytvářet, optimalizovat, označovat štítky, kontrolovat jejich kvalitu a publikovat je. Přitom prosazuje pravidla řízení, soulad s předpisy, přístupnost a standardy značky. Prostřednictvím sdílené znalostní vrstvy propojující podnikové systémy chce Gradial omezit ruční koordinaci, která velké marketingové týmy často zpomaluje. Organizace tak mají rychleji spouštět kampaně, rozšiřovat tvorbu personalizovaného obsahu a efektivněji spravovat stále složitější digitální zážitky.

Ve SpaceX jste pomáhal rozšířit Starlink z nuly na stovky tisíc uživatelů a před založením Gradialu jste pracoval na složitých síťových systémech. Kdy jste si uvědomil, že podniková marketingová infrastruktura trpí podobnými systémovými nedostatky, a jak tento poznatek vedl ke vzniku Gradialu?

V předchozí roli jsem na vlastní oči viděl, jak se překážky ve velkých organizacích násobí. I drobná neefektivita může zpomalit všechny navazující procesy. Největší negativní dopad těchto úzkých míst jsem pozoroval v marketingu. Týmy trávily spoustu času přecházením mezi platformami, nahráváním materiálů, vyřizováním schválení a koordinací předávání práce. Strategické uvažování a kreativní vedení se ztrácely pod vrstvami realizační práce.

Pro AI je to ideální využití, ale zarazilo mě, kam obor upíná pozornost. Většina platforem používala AI k psaní obsahu. Když jsem však mluvil s marketéry ve velkých organizacích, nedostatek obsahu nebyl problém. Vytvářet ho uměli snadno. Nedokázali ho ale rychle publikovat. Od nápadu ke spuštěné kampani uběhly dny, týdny, někdy měsíce. Většina investic do AI mířila do tvorby, zatímco obtížnější problém, jak obsah skutečně dostat ven, zůstával zcela opomíjený. Gradial jsme vybudovali právě pro tuto mezeru: nasazujeme agenty, kteří zajistí vše od návrhů a schvalování po publikování, dodržování pravidel značky a optimalizaci výsledků. Marketéři se tak mohou soustředit na práci vyžadující lidský úsudek.

Tvrdíte, že z tradičních systémů pro autoritativní podnikové záznamy, takzvaných „systems of record“, se fakticky staly systémy technického dluhu. Co konkrétně přestává fungovat v tradičním podnikovém marketingovém prostředí, když se firmy snaží zavést AI?

Systémy pro podnikové záznamy, jako jsou CMS, nástroje pro řízení projektů, schvalovací postupy a knihovny materiálů, vznikly kvůli organizaci informací, ne kvůli rychlé práci. Když k nim firmy dodatečně připojí AI, rychle nastanou problémy. Nástroj nezná podnikání, kterému slouží, styl komunikace značky, požadavky na soulad s předpisy ani schvalovací procesy. Marketéři proto musí kontrolovat každý výstup a opravovat chyby způsobené chybějícím kontextem. Pro organizace, které již spravují tisíce obsahových položek v několika kanálech, se dodatečně připojená AI stává dalším složitým procesem ke správě.

Diskuse o AI v marketingu se převážně soustředí na generování obsahu. Proč podle vás skutečná příležitost spočívá v realizaci a jak taková změna vypadá v praxi?

Marketéři nemají problém vymýšlet nápady. Potíže jim působí provést obsah koly kontrol, zachovat jednotný styl značky, pracovat napříč desítkami nástrojů a optimalizovat obsah pro různé cílové skupiny.

Dochází také ke strukturální změně v tom, jak lidé značky objevují. Počet vyhledávání na Googlu za poslední rok klesl téměř o 20 procent, takže značky už nemohou spoléhat pouze na SEO. Musí se objevovat v odpovědích AI vyhledávačů. To vyžaduje publikovat obsah, který modely snadno interpretují, citují a nabídnou uživatelům. Problém je v tom, že modely neustále mění zdroje, ze kterých čerpají. Značka přítomná v dnešní odpovědi může zítra nenápadně zmizet. Než marketéři odhalí mezeru, aktualizují obsah a získají schválení, modely už jsou zase jinde.

Samotné generování obsahu to nevyřeší. I při rychlejší tvorbě může obsah dál čekat ve stejných schvalovacích frontách, aniž by byl optimalizován pro viditelnost v odpovědích AI. Gradial se připojí k nástrojům, které marketéři už používají, a převezme práci, která celý postup obvykle brzdí: úpravy obsahu, kontroly souladu s pravidly značky a publikování napříč platformami. Výsledkem jsou kampaně spuštěné za hodiny místo týdnů a obsah, který je správný, odpovídá značce a je vidět tam, kde publikum skutečně hledá.

Gradial bývá označován za agentní platformu. Můžete popsat, co AI agent každodenně skutečně dělá v marketingovém pracovním postupu firmy z žebříčku Fortune 500?

Nejlépe odpoví to, co jsme viděli u zákazníků. V T-Mobile vyžadovala kampaň koordinaci více týmů, sběr schválení a čekání ve výrobních frontách trvajících týdny. S Gradialem AI agent zajistí celý proces od kreativního zadání přes kontroly až po publikování. Co dříve vyžadovalo ruční sledování každého kroku marketérem, nyní probíhá samo. Výsledkem byla o 90 procent rychlejší realizace kampaně.

V AWS každá nová webová stránka znamenala zadání práce agentuře, čekání na návrh, několik kol úprav a ruční koordinaci publikování. Specializovaný agent zrychlil tvorbu stránek dvacetkrát.

Důvěra patří k největším výzvám při zavádění podnikové AI. Jak Gradial zajišťuje spolehlivost a řízení, když AI agenti rozhodují o realizaci napříč systémy?

V podnicích je důvěra zásadní, zvlášť ve financích a zdravotnictví, kde má porušení předpisů skutečné následky. Každé nasazení Gradialu začíná předáním kontextu agentovi: stylu komunikace značky, pravidel pro sdělení, požadavků na soulad s předpisy, schvalovacích postupů a oborových standardů.

Míru zapojení lidí lze plně přizpůsobit. Týmy, které s tímto přístupem začínají nebo působí v regulovaném prostředí, mohou vyžadovat schválení všeho ještě před zveřejněním. Každá akce agenta se navíc zaznamenává s úplnou auditní stopou. Zjistili jsme, že důvěra vzniká přirozeně: týmy začínající s přísnými kontrolami postupně rozšiřují agentovu samostatnost, když se osvědčí v reálné práci. Cílem nikdy nebylo předat vše hned první den, ale vytvořit něco, co si zaslouží více odpovědnosti tím, že prokáže schopnost ji zvládnout.

Vaše platforma se integruje do stávajících nástrojů, místo aby je přímo nahrazovala. Je dlouhodobým cílem současné systémové prostředí doplnit, nebo úplně nahradit?

Zatím se soustředíme na to, abychom vyšli z podmínek, ve kterých týmy již pracují. Většina podnikových marketingových organizací roky budovala postupy kolem konkrétních nástrojů, například Figmy, Adobe a systémů pro řízení projektů. Požadovat, aby tuto infrastrukturu opustily, není realistické. Gradial se připojí a převezme realizační práci, která jejich postupy zpomalovala.

Dlouhodobá vize je ambicióznější. Velká část staršího softwaru, na kterém podnikový marketing stojí, vznikla pro svět před AI a je to znát. Systémy navržené pouze k ukládání a organizaci obsahu budou vypadat zcela jinak, až agent dokáže uchovávat stejný kontext a současně podle něj jednat. Myslíme si, že rozdíl mezi místem, kde je obsah uložen, a místem, kde se pracuje, nakonec zanikne. Budujeme infrastrukturu, kde bude probíhat obojí.

Velké podniky mají často hluboce zakořeněné pracovní postupy a vnitřní odpor ke změnám. Co je ve skutečnosti potřeba k úspěšnému zavedení systému postaveného od základu na AI do organizace z žebříčku Fortune 500?

Nejprve jasně říkáme, že Gradial po nikom nežádá změnu způsobu práce. Zní to jednoduše, ale právě to je největší překážkou při zavádění podnikové AI. Většina nástrojů přináší nový systém, nové rozhraní a nový pracovní postup a pak se diví, proč zavádění po šesti měsících vázne. Začínáme zmapováním toho, jak tým skutečně funguje, a podle toho Gradial nastavíme.

Využívání se uchytí, když týmy rychle uvidí, že řešení funguje při skutečné práci. Ne v ukázce nebo v pečlivě uhlazeném pilotním projektu, ale v jejich vlastních kampaních, obsahu a pracovních postupech. Když tým uvidí, že se doba do publikování zkrátila ze tří týdnů na tentýž den, vnitřní odpor obvykle sám poleví.

Co z technického hlediska odlišuje realizační engine od běžné vrstvy generativní AI?

Vrstva generativní AI vám dá návrh, ale realizační engine zajistí jeho publikování. Většina marketingových AI nástrojů končí u výstupu: napíší text nebo navrhnou úpravu. Jakmile má výstup projít schvalováním nebo se objevit na publikované stránce, musí vše zařídit marketéři. Právě toto předávání ve skutečnosti zabírá nejvíce času.

Realizační engine se liší tím, že je zabudován do nástrojů, které tým už používá, a rozumí fungování dané firmy. Když marketér požádá agenta o úkol, agent provede práci všemi potřebnými kroky, zajistí schválení a předloží pouze rozhodnutí, která skutečně vyžadují člověka. Marketér si zachovává kontrolu, aniž by musel být prostředníkem v každé fázi.

Mnoho společností s AI experimentuje, ale jen málo dosahuje významné návratnosti investic. V čem podle vás dnes většina organizací chybuje?

Nejčastější chybou je chápat AI jako nástroj produktivity, a ne jako způsob nápravy nefunkčního procesu. Pokud každý výstup vyžaduje rozsáhlé úpravy, ruční kopírování do jiného systému nebo stále pět schválení před zveřejněním, problém jste nevyřešili.

Firmy se skutečnou návratností problém přesně vymezily. Zjistily, kde se práce zasekává, a právě tam nasadily AI. Ne plošně ani jen na zkoušku, ale s jasnou představou, co znamenala pomalá práce před změnou a jak má vypadat rychlá práce po ní. Tato přesnost odlišuje skutečnou návratnost od nástroje, který při ukázce nadchne, ale po šesti měsících na něj sedá prach.

Při správném postupu jsou výsledky hmatatelné: zákazníci Gradialu dosáhli osmkrát rychlejší aktivace kampaní, nejméně 35procentních úspor provozních nákladů v prvním roce a stoprocentního souladu s pravidly značky a požadavky na přístupnost u každého obsahu.

Když se posuneme o pět let dopředu, jak bude vypadat marketingová organizace plně založená na AI a jakou roli v ní bude hrát Gradial?

Za pět let bude provozní vrstva marketingu autonomní. Marketér požádá agenta o spuštění kampaně a ta bude do konce dne zveřejněna, protože agent zvládne všechny mezikroky. Viditelnost značky v AI vyhledávání se bude automaticky sledovat a upravovat. Soulad s předpisy se bude zajišťovat průběžně v celém procesu, nikoli kontrolou na poslední chvíli. Marketéři budou svůj čas věnovat tomu, kvůli čemu byli skutečně přijati: budování značky, rozvíjení kreativní práce a strategickému rozhodování o zákaznických zkušenostech vyžadujícímu lidský úsudek.

Úlohou Gradialu je pomoci marketingovým organizacím dostat se do této fáze jako prvním. Ne přesvědčováním, aby všechno zrušily a začaly znovu, ale důkazem v jejich stávajících postupech, že tento způsob práce je možný. Týmy, které to pochopí brzy, získají násobící se výhodu oproti těm, které stále realizují kampaně postaru.

Děkujeme za skvělý rozhovor. Čtenáři, kteří se chtějí dozvědět více, mohou navštívit Gradial.