Rebecca Greene, CTO a spoluzakladatelka Regal – Interview Series

Rebecca Greene, CTO a spoluzakladatelka Regal, je technologický manažer, produktový líder a investor s rozsáhlými zkušenostmi s budováním zákaznicky orientovaných digitálních podniků. Předtím, než v roce 2020 spoluzakládala Regal, působila jako Chief Product Officer ve společnosti Handy, kde vedla produktový, designový a datový tým a podporovala integraci společnosti s ANGI Homeservices po jejím odkupu. V minulosti pracovala Greene ve funkci produktového managementu v Amazonu (AMZN ) a zastávala strategické, poradenské a finanční role ve společnostech Booz & Company, First Manhattan Consulting Group a Bear Stearns. Je také partnerkou ve společnosti Blue Trail Partners, kde podporuje zakladatele při budování podniků s vysokým dopadem.

Regal je podniková platforma pro hlasový AI, která umožňuje kontaktním centrům budovat, nasazovat, vylepšovat a spravovat autonomní AI agenty pro prodej, zákaznickou podporu a provozní workflow. Jejich platforma kombinuje hlasovou technologii, pokročilé vyvolání a údaje o zákaznících v reálném čase, aby poskytla personalizované příchozí a odchozí konverzace, a to při integraci se stávajícími systémy pro správu zákaznických vztahů, kontaktních center, telefonních a databázových systémů. Založena v roce 2020, společnost je navržena tak, aby pomáhala podnikům automatizovat interakce se zákazníky bez nahrazování stávající technologické infrastruktury.

Pomohli jste rozšiřovat Handy z počáteční fáze startupu na podnik, který se nakonec stal součástí ANGI, a tím jste získali přímé zkušenosti s budováním produktů během hyperrůstu. Jaké zkušenosti z této cesty vás přesvědčily, abyste se stali spoluzakladatelem Regal, a jaký problém se zákaznickým erlebnem jste cítili, že nelze vyřešit pomocí stávající technologie kontaktních center?

Zatímco jsme byli u ANGI, můj spoluzakladatel Alex a já vedli kontaktní centrum se 3 000 lidmi, které zpracovávalo téměř 100 milionů interakcí se zákazníky ročně. Na začátku byl můj cíl minimalizovat počet hovorů od zákazníků, protože všichni v technologickém odvětví říkali, že “hlas je mrtvý”, a proto jsme hráli do anti-telefonního myšlení. Často kladené otázky, chatboti, skrývání telefonního čísla na webu. Učinili jsme vše, co bylo možné, aby zákazníci byli nasměrováni k samoobsluze.

Ale zákazníci pokračovali v hovorech. Lidé opravdu chtějí mluvit po telefonu, když je něco důležité, naléhavé nebo příliš složité na vysvětlení v textovém poli. To je okamžik, kdy jsme se začali hlouběji zabývat hlasem jako odchozím kanálem, protože data začala ukazovat, že je to neuvěřitelně efektivní. Pokud chcete, aby zákazník aktualizoval svou kreditní kartu nebo ho upozornil na schůzku, e-mailová oznámení mají asi 2% míru kliknutí. S telefonními hovory jsme mohli získat 20 až 30 % lidí, aby odpověděli. To je 10krát lepší.

Problém spočíval v tom, že žádná stávající technologie kontaktních center neumožňovala podnikům splnit tuto poptávku nákladově efektivně. Hovory stojí přibližně 10 dolarů za hovor, aby byly obsluhovány, a proto většina podniků byla motivována k tomu, aby je vyhnula, i když je zákazníci chtěli. Mezera mezi vysokou poptávkou po hlasu a neexistencí nákladově efektivní cesty k jeho dodání je to, co přesvědčilo mého spoluzakladatele a mě, abychom v roce 2020 založili Regal.

Regal nyní zpracoval stovky milionů AI-poháněných interakcí se zákazníky napříč podniky. Jaké byly největší technické výzvy při zajišťování spolehlivosti hlasového AI pro produkční použití v podnikovém měřítku, a které průlomy umožnily široké přijetí?

Regal nedávno překročil 500 milionů AI-zpracovaných hovorů, což je asi 408 let konverzace. Nyní máme 100+ AI-hlasů, 33 jazyků a 26 LLM, a vygenerovali jsme 9 miliard dolarů výnosů pro naše zákazníky.

Pro nás a naše klienty byla největší výzvou zajistit, aby agenty měli vždy správný kontext, kdykoli mluví se zákazníkem, a aby poskytli přesné rady. Pracujeme se společnostmi napříč některými z nejvíce regulovaných odvětví, jako je zdravotnictví a pojištění, kde je nezbytné, aby AI rozuměl tomu, co může a nemůže říci. Takže naše AI zacházíme jako se zaměstnanci: musíte je trénovat, dohlížet na ně a neustále vyhodnocovat jejich výkon.

Skutečným odemknutím byla příchozí LLM s opravdovým rozumem a generováním jazyka, které umožnily poprvé automatizovat složitější, vícefázové hovory.

Mnozí lidé stále spojují AI hlasové agenty s frustrujícími systémy IVR nebo robotickými chatboty. Co se zásadně změnilo v posledních letech, aby moderní hlasoví agenti mohli poskytovat mnohem přirozenější konverzace?

AI hlasoví agenti jsou zcela odlišní od systémů IVR z minulosti. Kdokoli, kdo stále používá IVR, je velmi omezen, protože jsou deterministické. Dnešní agenti skutečně rozumí konverzaci, jako by to dělal člověk, pomocí LLM pro generování jazyka a napájené kontextem a daty z 500 milionů předchozích konverzací. V kombinaci s lepší kvalitou hlasu, zlepšeným latencí a přirozenější logikou konverzace většina našich klientů nemůže skutečně říci, zda mluví s AI, nebo jim to nevadí, pokud jim to poskytne výsledek, který potřebují.

Jako CTO, jak vyvažujete rychlý pokrok v základních modelech se potřebou stability, bezpečnosti a předvídatelného chování pro podnikové zákazníky?

Toto je jádrem napětí, kterému čelím jako CTO: základní modely se pohybují neuvěřitelně rychle, ale naši podnikoví zákazníci v regulovaných odvětvích potřebují předvídatelnost, bezpečnost a konzistentní chování.

Nejsme sami poskytovatelé modelů; poskytujeme aplikaci pro budování AI agentů a sedíme vedle ostatních softwarů pro kontaktní centra. Tato separace nám umožňuje dělat vylepšení bez destabilizace ochranných mechanismů, integračních a kontrolních mechanismů, na které se naši zákazníci spoléhají. Je to také důvod, proč jsme se zaměřili na to, aby každá tým mohla budovat AI agenty, které zpracovávají složitější workflow za týdny, ne měsíce. Nedávno jsme spustili produkt nazvaný Copilot, který s jednou konverzací může vytvořit funkční první návrh hlasového agenta pro týmy s jejich specifickou obchodními logikou, značkou a bezpečností již zabudovanou.

Platforma Regal spojuje AI agenty se zákaznickým kontextem a obchodními workflow, místo aby pouze odpovídala na otázky. Proč je přístup k zákaznickým údajům a obchodním systémům stejně důležitý jako pokroky v jazycových modelech?

Sám jazykový model může vést konverzaci, ale nemůže skutečně nic udělat pro vašeho zákazníka. Okamžik, kdy ho požádáte o kontrolu objednávky, aplikaci slevy, eskalaci případu nebo aktualizaci záznamu, AI agent potřebuje být připojen k týmž systémům, které používají vaši lidské agenti – jako je jejich CRM a fakturační systémy.

Jak se modely samy o sobě zlepšují, přístup k skutečným zákaznickým údajům a obchodním systémům je to, co skutečně odděluje skvělé AI-zpracované zkušenosti od frustrujících.

Vaše platforma slouží organizacím napříč odvětvími, jako je zdravotnictví, pojištění, vzdělávání a finanční služby. Co vás tyto vysoce regulované sektory naučily o nasazování AI zodpovědně, zatímco zachováváte důvěru zákazníků?

Úmyslně se zaměřujeme na vysoce regulovaná, složitější odvětví, spíše než na snadné nízkonákladové použití, částečně kvůli mé vlastní zkušenosti s vedením produktu, designu a dat a prací s podnikovými kontaktními centry.

Důvěra a dodržování předpisů jsou действительно důležité v těchto interakcích. Zodpovědné nasazení AI spočívá v zajištění, aby agenti měli spolehlivé ochranné mechanismy, přesný kontext na úrovni účtu a jasnou cestu k lidskému agentovi, pokud něco spadne mimo jejich rozsah. Důvěra v regulovaných odvětvích nepřichází z toho, že AI je bezchybná, ale z toho, že je předvídatelná a opravitelná.

Mnozí lidé předpokládají, že AI nahradí lidské agenty kontaktních center. Jak vidíte vývoj vztahu mezi lidskými zaměstnanci a AI agenty v příštích pěti letech, a které odpovědnosti by měly zůstat vždy vedeny lidmi?

AI nebude brzy brát práci všem, ale změní to, jak vypadá tato práce.

Důležitější role pro lidi v příštích letech není tradiční agent kontaktního centra – je to zcela nová role. Můj spoluzakladatel a já ji nazýváme CX Engineer: někdo, kdo spravuje a dohlíží na AI agenty, pracuje zpět od zákaznické cesty, spíše než sedí v jednotlivých hovorech. Už můžete vidět tuto změnu, která se děje více obecně, s AWS, která právě investovala 1 miliardu dolarů do jednotky Forward Deployed Engineering, aby pomohla zákazníkům budovat s AI, roli, která před rokem prakticky neexistovala.

Můžeme očekávat podobnou změnu v CX: jak AI agenti zpracovávají více objemu, lidé, kteří orchestrují, spravují a kontrolují kvalitu těchto agentů, se stanou nezbytnými náborovými procesy.

Hlasový AI se dramaticky zlepšil, ale zákazníci se stávají stále více vědomými toho, že mluví s AI. Jakou roli hrají transparentnost a prohlášení v budování dlouhodobé důvěry, a měly by společnosti vždy informovat zákazníky, že interagují s AI agentem?

Zákazníci si mohou vždy vyžádat lidského agenta, a my tuto možnost stavíme do každé nasazení. Co skutečně vidíme v praxi, je to, že většina lidí buď nemůže říci, zda mluví s AI, nebo jim to nevadí, pokud si uvědomí, že interakce sama o sobě záleží jim více, než kdo je na druhé straně.

Existuje také strukturální důvod, proč se o tom nemluví více: některé společnosti již běží většinu svých interakcí se zákazníky na AI, ale尚 neinzerují to. Myslím, že transparentnost záleží nejvíce v okamžiku, kdy zákazník o to požádá, ale není třeba ji mít jako povinnou na každé interakci.

S AI schopným zpracovat stále složitější konverzace, jaké metriky by měly organizace sledovat kromě prostého snížení nákladů, aby vyhodnotily, zda nasazení AI skutečně zlepšilo zákaznickou zkušenost?

Interně by organizace měly sledovat, jak moc jejich vlastní tým skutečně používá AI denně, a považovat intenzivní použití za celkově dobrý znak. Ale větší metrika, kterou by společnosti měly zvážit, je výnos na zaměstnance. Pokud AI skutečně funguje, toto číslo by mělo stoupat, a to je to, co financuje růst a lepší marže. AI nenahrazuje vaše lidi, ale lidé, kteří jej dobře využívají, nakonec dělají mnohem více, zatímco si zachovávají stejný tým. Mohou obsluhovat více zákazníků, uzavírat více obchodů a budovat více, pokud je metrika, proti které měříte, výnos na zaměstnance.

Pohledem do budoucnosti, jaké vznikající technologie nebo schopnosti, podle vás, budou definovat další generaci podnikových AI agentů, a jaká vývoj jsou vám osobně nejvíce zajímavá, aby jste je přinesli na trh v příštích letech?

Dnes je hlas již 60-70 % interakcí se zákazníky, s ostatními rozdělenými mezi chat, e-mail a text. Jakmile AI činí hlasové interakce vyšší kvality a schopnější, očekávám, že hlas se stane dominantním kanálem a nakonec dosáhne 95 % všech interakcí se zákazníky.

Co bude definovat další generaci podnikových AI agentů, je to, jak proaktivní a zapojení jsou v interakcích se zákazníky. Novinka AI v zákaznické zkušenosti se již vytrácí, a všichni ví, že se stává stále schopnější, ale já jsem nadšený z toho, že budu tlačit jeho hranice a umožním mu zpracovat ještě složitější použití.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří si chtějí dozvědět více, by měli navštívit Regal.