Reggie Scales, prezident a vedoucí obchodní jednotky Applications ve společnosti Vonage – série rozhovorů

Reggie Scales, prezident a vedoucí obchodní jednotky Applications ve společnosti Vonage, je zkušený technologický a komunikační výkonný ředitel s více než dvacetiletou praxí v oblasti prodeje, provozu, go‑to‑market strategie a růstu podnikání. Od svého připojení k Vonage v roce 2018 zastával seniorní vedoucí odpovědnost v rámci obchodního oddělení aplikací společnosti. Dříve působil Scales jako senior viceprezident pro západní část USA ve společnosti Masergy, viceprezident a generální ředitel pro centrální region ve společnosti Comcast Business a senior viceprezident pro prodej a marketing ve společnosti Wilcon. V počátcích své kariéry strávil více než 12 let ve společnosti PAETEC, kde postupoval na několik výkonných pozic, včetně prezidenta prodeje a služeb, kde řídil prodej a obchodní operace v regionu s obratem 1 miliardu dolarů a přibližně 500 zaměstnanci. Jeho kariéra se soustředila na rozšiřování komunikačních podniků, budování výkonných týmů a vývoj strategií enterprise prodeje a zapojení zákazníků.

Vonage je globální podniková technologická společnost a součást Ericsson, poskytující komunikační API, jednotnou komunikaci a řešení pro kontaktní centra více než 100 000 podnikům po celém světě. Její platforma umožňuje organizacím vkládat hlas, video, zprávy, autentizaci a další komunikační funkce přímo do aplikací a zákaznických zkušeností, zatímco její produkty pro podnikové komunikace a kontaktní centra podporují spolupráci zaměstnanců a zapojení zákazníků. Vonage stále více začleňuje umělou inteligenci a inteligenci mobilních sítí do své platformy, čímž poskytuje firmám a vývojářům nástroje pro vytváření personalizovanějších, bezpečnějších a automatizovanějších komunikačních zážitků napříč digitálními kanály

Vaše kariéra zahrnovala prodej, služby, regionální provoz, komunikační infrastrukturu a nyní vedení aplikací ve společnosti Vonage. Jaký vliv měla tato provozní zkušenost na váš přístup k adopci AI, zejména potřebu vyvážit inovaci s měřitelnými výsledky pro zákazníky a podnik?

V komunikacích pracuji více než 25 let a každá fáze mé kariéry mi potvrdila, že investice do technologií musí být spojeny s jasnou obchodní potřebou. Začínal jsem prodejem dálkových služeb, poté jsem se přesunul k lokální komunikaci, datovým sítím, cloud computingu a nyní k AI. Měl jsem příležitost sledovat několik zásadních posunů v našem odvětví a jedna lekce zůstala konstantní: nová technologie přináší trvalou hodnotu, když řeší skutečný problém zákazníků i podniku.

Toto samé uplatňuji i na AI. V kontaktním centru by výchozím bodem měl být výsledek, který chcete zlepšit. Může jít o rychlejší řešení rutinních otázek, poskytnutí lepších informací zaměstnancům během konverzace, snížení zbytečných kroků nebo usnadnění přechodu mezi kanály bez ztráty kontextu.

Moje současná role zahrnuje produkt, inženýrství, prodej, partnerství i zákaznickou podporu, což také formuje můj pohled na adopci. Schopnost může být technicky impozantní, ale podniky musí zvážit, jak zapadne do stávajících operací, jak snadno ji mohou používat zaměstnanci a zákazníci a jak budou měřit, zda funguje. Toto propojení mezi technologií, provedením a výsledky je zvláště důležité u AI, protože tempo změn je tak rychlé.

Mnoho podniků chce zavést generativní a agentní AI do svých kontaktních center. Jakou základní práci musí dokončit v oblasti dat, návrhu workflow, integrace systémů a governance, než se pokusí rozšířit nasazení mimo počáteční pilot?

Podniky potřebují silný základ, než rozšíří AI napříč kontaktním centrem. Pilot může fungovat v kontrolovaném prostředí s omezeným množstvím dat a úzkým workflow. Škálování znamená propojit AI s více systémy, více informacemi o zákaznících a více částmi podniku, což přináší další složitost.

Data jsou jednou z prvních oblastí, které je třeba řešit. Organizace musí pochopit, kde jsou uloženy informace o zákaznících, zda jsou přesné a aktuální, a kdo má oprávnění je používat. Návrh workflow je stejně důležitý. Firmy by měly rozumět procesu, do kterého AI vstupuje, jaká rozhodnutí může učinit a kde je nutná lidská intervence.

Integrace je další klíčová část. Zákazníci komunikují hlasem, zprávami, videem a dalšími kanály, zatímco zaměstnanci mohou spoléhat na několik systémů v pozadí. Pokud zůstane tato prostředí odpojena, přidání AI může vytvořit další vrstvu fragmentace.

Governance by měla být stanovena již od počátku. Podniky potřebují jasná pravidla pro soukromí, bezpečnost, přístup a lidský dohled. Měly by také definovat, jak budou AI v průběhu času vyhodnocovat. Přesun mimo pilot vyžaduje důvěru, že technologie bude konzistentně fungovat, jak se zvyšuje počet interakcí a rozmanitost situací.

Informace o zákazníkovi jsou často roztříštěny mezi systémy CRM, přepisy hovorů, historii zpráv a další podnikové platformy. Co skutečně vyžaduje jednotná vrstva kontextu zákazníka a jak mohou organizace zabránit AI systémům jednat na základě neúplných či zastaralých informací?

Užitečná vrstva kontextu zákazníka začíná propojením informací, které vysvětlují, kdo zákazník je, co se již v jeho cestě stalo a co nyní usiluje dosáhnout. To může zahrnovat údaje z CRM, přepisy hovorů, historii zpráv, podrobnosti o účtu, předchozí servisní interakce a další relevantní záznamy.

Mnoho firem stále spravuje tyto části v oddělených systémech, což vytváří problémy, s AI i bez ní. Zákazník může zahájit konverzaci v jednom kanálu, přejít do dalšího a pak musí opakovat informace, protože druhý systém nemá historii první interakce. AI zvyšuje důležitost řešení této fragmentace, protože agent může poskytnout užitečné doporučení nebo učinit vhodnou akci jen tehdy, když má spolehlivý kontext.

Organizace musí vědět, které systémy jsou autoritativní pro různé typy informací, a mít procesy pro udržování těchto informací aktuálních. Také potřebují ochranná opatření pro situace, kdy AI nemá dostatek kontextu k jistému postupu.

Pokud informace chybí, jsou v rozporu nebo zastaralé, AI by měla rozpoznat tuto omezenost a požádat o upřesnění nebo zapojit člověka. To je zvláště důležité, když AI přechází od odpovídání na otázky k provádění akcí pro zákazníky.

Jak by měl vypadat efektivní předání od virtuálního agenta k lidskému poradci? Jaké informace o záměru zákazníka, předchozí konverzaci, dokončených krocích a nevyřešeném problému by měly být předány, aby zákazník nemusel začínat znovu?

Zákazník by měl zažít plynulé předání jako pokračování stejné konverzace. Ve chvíli, kdy se lidský poradce připojí, by měl rozumět, proč zákazník kontaktoval, co již bylo projednáno, co virtuální agent dokončil a co ještě vyžaduje pozornost.

Minimálně by předání mělo zahrnovat záměr zákazníka, relevantní historii konverzace, informace o účtu potřebné pro interakci, jakékoli kroky nebo ověření, které již byly provedeny, a důvod, proč virtuální agent problém eskaloval. Pokud zákazník již problém vysvětlil nebo odpověděl na otázku, poradce by měl mít tyto informace okamžitě k dispozici.

Tato kontinuita je důležitá, protože jedním z největších zdrojů frustrace v zákaznickém servisu je nutnost začínat znovu. AI by měla pomoci tuto překážku snížit, nikoli přidávat další kroky.

Jakmile virtuální agenti dokáží zvládnout větší podíl rutinních interakcí, kvalita přechodu na člověka se stane ještě důležitější. Budou i nadále situace, které vyžadují empatii, úsudek, kreativitu nebo jemnější řešení problémů. Firmy by měly tuto potřebu zohlednit již od začátku a poskytnout zaměstnancům dostatek kontextu, aby mohli efektivně převzít konverzaci od AI agenta, když takové situace nastanou.

Další fáze AI v zákaznické zkušenosti se očekává, že se zaměří méně na samostatné nástroje a více na inteligenci vloženou přímo do existujících workflow. Jak tato změna ovlivní roli AI v kontaktním centru a jak by měly podniky rozhodovat, které úkoly automatizovat kompletně a které nechat na lidské úrovni?

Vkládání AI do existujících workflow je vysoce efektivní, protože zaměstnanci i zákazníci nemusí přecházet do odděleného prostředí, aby využili její výhody. AI může podporovat to, co se již v kontaktním centru děje, například pomáhat zaměstnanci najít informace během konverzace, shrnout interakci, navrhnout další krok nebo provést rutinní proces pro zákazníka.

Při rozhodování o automatizaci by podniky měly pečlivě zkoumat povahu a důsledky úkolu. Opakující se interakce s jasnými pravidly a předvídatelnými výsledky jsou silnými kandidáty na vyšší míru automatizace. Jednoduchý dotaz na účet, například, se výrazně liší od konverzace zahrnující citlivou stížnost, neobvyklou situaci nebo rozhodnutí, které může mít významný dopad na zákazníka.

Zaměstnanci budou i nadále hrát důležitou roli tam, kde jsou vyžadovány empatie, úsudek a kreativní řešení problémů. AI může také tyto zaměstnance podporovat místo toho, aby jim jen přebírala interakci.

Automatizaci bych hodnotil podle zkušenosti, kterou vytváří. Pokud proces zrychlí, ale povede k více opakovaným kontaktům, eskalacím nebo větší frustraci zákazníků, společnost musí přehodnotit, jak byl workflow navržen.

Vonage nedávno představila AI agenty specifické pro odvětví ve zdravotnictví, finančních službách a maloobchodních kontaktních centrech. Proč se specializace podle vertikály stává důležitou a jak by měl podnik určit, zda AI agent skutečně rozumí workflowům, terminologii a regulatorním požadavkům svého odvětví?

Způsob, jakým zákazník komunikuje se zdravotnickým poskytovatelem, se může výrazně lišit od toho, jak interaguje s finanční institucí nebo maloobchodníkem. Základní technologie kontaktního centra může být podobná, ale jazyk, workflowy, očekávání zákazníků a požadavky spojené s těmito interakcemi se mohou výrazně lišit.

To zvyšuje význam kontextu odvětví, jak AI agenti získávají schopnost dělat více než jen odpovídat na základní otázky. Agent musí rozumět typům požadavků, které zákazníci běžně podávají, terminologii, kterou používají zaměstnanci i zákazníci, systémům zapojeným do jejich vyřízení a hranicím, co smí dělat.

Podniky by měly hodnotit odvětvově specifické AI pomocí scénářů převzatých z jejich reálných operací. To znamená testovat běžné požadavky i výjimky a složitější situace. Měly by sledovat, zda agent dodržuje očekávaný workflow, rozumí jazyku zákazníků a ví, kdy má zapojit člověka.

Organizace také musejí posoudit, jak jsou řešeny požadavky na soukromí, bezpečnost a regulaci. Tyto úvahy by měly být součástí návrhu a vyhodnocení, nikoli něco, co se řeší až po nasazení agenta.

V konečném důsledku se znalost odvětví stává cennou, když se překládá do přesnějších, vhodnějších a užitečnějších interakcí se zákazníky.

Jak AI agenti postupují od odpovídání na otázky k provádění transakcí a akcí jménem zákazníků, jaká opatření jsou nutná ohledně oprávnění, soukromí, halucinací, auditovatelnosti a lidského dohledu?

Úroveň dohledu by se měla zvyšovat s tím, jak jsou AI agentům svěřeny větší odpovědnosti. Existuje výrazný rozdíl mezi agentem poskytujícím obecné informace a agentem provádějícím změnu účtu, dokončujícím transakci nebo jinou akcí, která přímo ovlivňuje zákazníka.

Oprávnění jsou klíčovou součástí tohoto procesu. AI agent by měl mít přístup jen k informacím a systémům nezbytným pro úkol, ke kterému byl oprávněn. Důležité jsou také ověření identity, řízení přístupu a jasná pravidla pro využití zákaznických dat. Zákazníci by měli mít transparentnost ohledně toho, jak jsou jejich informace zpracovávány.

Organizace také potřebují záznam o tom, co se během interakce stalo. Jakmile agenti začnou provádět akce, podniky by měly být schopny pochopit, jaké informace byly použity, jaká akce byla dokončena a kde došlo k problému, pokud něco selže. To je zvláště důležité v citlivých nebo regulovaných prostředích.

Lidský dohled by měl odrážet riziko úkolu. Některé rutinní akce mohou být vhodné pro samostatné provedení AI agentem. V závažnějších situacích může být vyžadována revize nebo schválení.

AI také musí rozpoznat nejistotu. Když jsou informace neúplné, rozporuplné nebo mimo stanovené hranice, nejbezpečnější postup je pozastavit, požádat o doplňující informace nebo zapojit člověka, místo aby pokračovala na základě nepodložených předpokladů.

Projekty AI v kontaktních centrech jsou často hodnoceny podle úspor nákladů, odklonu hovorů nebo snížení průměrné doby vyřízení. Jaké další metriky by měli lídři používat k určení, zda AI zlepšuje první kontakt, spokojenost zákazníků, zkušenost zaměstnanců, výnosy a dlouhodobou důvěru?

Metriky efektivity jsou důležité, ale lídři by se měli dívat i dál než jen na rychlost nebo cenu vyřízení. Krátká interakce není příliš hodnotná, pokud se zákazník musí znovu obrátit, protože problém nebyl plně vyřešen.

První kontakt je z tohoto důvodu klíčovým ukazatelem. Míry opakovaných kontaktů a eskalačních poměrů také mohou ukázat, zda AI skutečně pomáhá zákazníkům, nebo jen problém přesouvá jinam. Spokojenost zákazníků by měla zůstat ústřední, protože zkušenost nakonec určuje, zda lidé nadále důvěřují a chtějí s firmou spolupracovat.

Tento bod je zvláště důležitý vzhledem k našemu výzkumu zapojení zákazníků. Zákazníci mají omezenou toleranci k špatným zkušenostem, takže firmy by měly být opatrné při optimalizaci jedné metriky efektivity na úkor celkového vztahu.

Zkušenost zaměstnanců také zasluhuje pozornost. Pokud AI poskytuje lepší informace, řeší opakující se úkoly a pomáhá zaměstnancům řešit složitější problémy, lídři by to měli vidět v zpětné vazbě a výkonnosti zaměstnanců.

Také bych sledoval širší obchodní výsledky, jako je udržení zákazníků, růst účtů a výnosy generované nebo chráněné prostřednictvím servisních interakcí. V souhrnu tyto ukazatele poskytují lídrům mnohem jasnější obrázek o tom, zda AI vytváří hodnotu pro zákazníky, zaměstnance i podnik v dlouhodobém horizontu.

Vonage působí napříč kontaktními centry, jednotnou komunikací, API pro komunikační aplikace a síťovými schopnostmi prostřednictvím Ericssonu. Jak mohou tyto vrstvy spolupracovat, aby AI agenti komunikovali a jednali napříč kanály, aniž by vznikl další roztříštěný technologický stack?

Zákazníci nepřemýšlejí o tom, zda interakce probíhá na platformě kontaktního centra, přes komunikační API nebo mobilní síť. Očekávají, že budou moci komunikovat kanálem, který jim vyhovuje, a pokračovat v interakci bez zbytečného tření. Technologie za tímto zážitkem musí tuto kontinuitu podporovat.

Vonage operuje napříč Network APIs, CPaaS, CCaaS a UCaaS, což nám dává příležitost vnímat tyto schopnosti jako propojené součásti zákaznické zkušenosti. Jak AI agenti získávají na schopnostech, toto propojení se stává čím dál důležitějším, protože agent může potřebovat komunikovat jedním kanálem, získávat kontext z jiného systému a jednat jinde.

Integrovanější přístup může také pomoci udržet kontext, když zákazníci přecházejí mezi hlasem, zprávami a dalšími kanály. Stejný princip platí, když AI interakce přechází na zaměstnance k dalšímu řízení.

Naše partnerství s Ericssonem také vytváří příležitost přiblížit komunikační aplikace a síťové schopnosti. Cílem je zajistit, aby tyto schopnosti byly užitečné v rámci zákaznické cesty, aniž by firmy musely spravovat další sadu nesourodých nástrojů.

Můžete prosím uvést jeden příklad, jak mohou Vonage kontaktní centrum, jednotná komunikace, API a síťové schopnosti Ericssonu dnes spolupracovat v zákaznické interakci?

Dobrá ukázka je situace, kdy zákazník volá do kontaktního centra finančních služeb a hlásí podezřelou transakci nebo žádost o změnu účtu.

Ještě před tím, než agent zvedne sluchátko, Vonage Network APIs – poháněné infrastrukturou Ericsson – již pracují. V okamžiku, kdy hovor přijde, naše schopnost Identity Insights kontroluje telefonní číslo volajícího vůči živým datům mobilní sítě, včetně toho, zda byl SIM karta spojená s tímto číslem nedávno vyměněna. To je silný signál možného podvodu a děje se to neviditelně, bez jakéhokoli tření pro zákazníka.

Tato síťová inteligence proudí přímo do kontaktního centra prostřednictvím Vonage Communications APIs a zobrazuje se jako real‑time signál důvěry v pracovním prostoru agenta. Pokud agent pracuje ve Salesforce, tento podnět se automaticky objeví v Agentforce, takže agent může vidět, zda byla identita volajícího ověřena nebo zda je třeba aplikovat další kontrolu – a to ještě před zahájením konverzace.

Současně se Vonage Contact Center (VCC) hladce integruje s jeho řešením jednotné komunikace, Vonage Business Communications (VBC), aby se spojil s širší organizací. Pokud agent potřebuje zapojit specialistu na podvody nebo kolegu z back‑office, může v reálném čase vidět, kdo je k dispozici napříč firmou, a přepojit hovor s kompletním kontextem. Zákazník nemusí opakovat informace a specialista vstoupí do konverzace již informován o tom, co se stalo.

Co dělá tento příklad smysluplným, je fakt, že žádná z těchto vrstev nefunguje izolovaně. Síť informuje kontaktní centrum. API spojují inteligenci s workflow. Vrstva jednotné komunikace udržuje správné lidi v obraze. Zákazník to vnímá jako jednu, plynulou interakci – což je přesně to, jak by se mělo cítit.

Taková integrace je tím, na čem pracujeme napříč všemi našimi schopnostmi, a je již dnes k dispozici zákazníkům.

Jak se podle vás změní role lidských profesionálů v kontaktních centrech během následujících tří až pěti let, když AI převezme více rutinních zákaznických interakcí, a co by podniky měly začít dělat nyní, aby připravily své lidi, procesy a vedení?

Když AI převezme větší podíl rutinních interakcí, očekávám, že profesionálové v kontaktních centrech budou věnovat více času situacím, kde lidské dovednosti mají největší význam. To zahrnuje složité problémy, neobvyklé okolnosti a konverzace, které vyžadují empatii, úsudek nebo kreativitu.

Role profesionálů v kontaktních centrech se také budou čím dál více prolínat s AI. Zaměstnanci mohou používat AI k vyhledání informací, pochopení historie interakce, shrnutí konverzací nebo identifikaci možných dalších kroků. To znamená, že lidé musí rozumět, jak s těmito systémy pracovat, kdy jim důvěřovat a kdy doporučení zpochybnit nebo přebít.

Důležité je, aby podniky začaly připravovat své týmy již nyní a vedení hrálo klíčovou roli. Zaměstnanci potřebují jasnost, proč je AI zaváděna a jak se očekává, že se jejich role vyvinou. Školení by mělo pomoci zaměstnancům pochopit, jak AI zapadá do jejich každodenních povinností a co zůstává jejich odpovědností, když je AI zapojena.

Firmy by také měly zapojit profesionály z kontaktních center do implementace, protože oni denně vidí otázky zákazníků, mezery v procesech a neobvyklé případy. Jejich zkušenosti mohou pomoci identifikovat, kde bude automatizace užitečná, a předvídat, kde by mohla vytvořit problémy.

V následujících třech až pěti letech očekávám, že nejsilnější kontaktní centra budou ta, která využijí AI k zvýšení efektivity svých lidí a zároveň zachovají jasnou cestu k lidské podpoře, když ji zákazníci potřebují.

Děkujeme za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří se chtějí dozvědět více, by měli navštívit Vonage.