Ryan Peterson, Chief Product Officer ve společnosti Concentrix – Interview Series

Ryan Peterson působí jako výkonný viceprezident a Chief Product Officer ve společnosti Concentrix, kde řídí globální produktovou a technologickou strategii. Jako transformační lídr s hlubokými znalostmi produktového vývoje, dat a umělé inteligence Ryan podporuje inovace a růst. V minulosti zastával výkonné role v Amazon (AMZN ) Web Services (AWS), kde vedl Amazon Connect (CXE) a AWS Storage, a získal tak zkušenosti s tržními strategiemi, prodejem a řešeními. S více než dvacetiletou zkušeností v oblasti správy dat Ryan nabízí hlubokou perspektivu na nasazení umělé inteligence. Drží osm patentů v oblasti úložiště a zabezpečení dat.

Concentrix je veřejně obchodovaná globální společnost poskytující řešení zákaznických zkušeností a technologií, nabízející služby v oblastech designu, budování a provozu, aby pomohla organizacím modernizovat své operace a zlepšit jejich výkon. Společnost působí v více než 70 zemích a šesti kontinentech a od svého odštěpení v roce 2020 expanduje prostřednictvím významných akvizic, jako jsou Convergys, Webhelp a BlinkCX, čímž posiluje svou škálu a schopnosti.

Začneme osobně – vaše cesta zahrnuje startupy, Amazon a nyní Concentrix. Jaká je lekce o zákaznické zkušenosti nebo produktovém vývoji, která vám zůstala z těchto rolí?

To je jednoduché: Začněte se zákazníkem jako prvním a pracujte zpětně od něj. To platí, zda jste ve tříčlenném startupu nebo zda škálujete systémy globálně pro společnost z žebříčku Fortune 500. Je snadné pro týmy se zaplést do budování toho, co oni považují za zajímavé a vzrušující, ale pokud to nevyřeší skutečný problém pro skutečné lidi, je to plýtvání časem. Největší dopady jsem viděl vždycky, když týmy začaly s tím, že pochopily, co zákazník skutečně potřebuje, a poté budovaly směrem k tomu.

Recentní Concentrix Consumer Survey ukazuje, že pouze 31 % spotřebitelů ve Spojených státech je obeznámeno s konceptem Agentic AI. Proč si myslíte, že povědomí je stále tak nízké, navzdory průmyslovému humbuku?

Protože jsme to udělali složitějším, než musí být. Zeptejte se pěti lidí, co znamená „agentic AI“, a pravděpodobně dostanete pět různých odpovědí. Termín se ještě nezjednodušil do sdílené definice, protože průmysl dosud neučinil dostatečnou práci při vysvětlování jejích každodenních termínů. To je jádro problému. Když vysvětluji, že AI jedná jménem jiné entity bez potřeby podnětu, lidé obvykle tomu rozumějí. Dokud se toto vysvětlení nestane standardním, většina spotřebitelů zůstane zmatená a bude to pokračovat jako buzzword než mainstreamová myšlenka.

Jedním z nejpozoruhodnějších statistických údajů je, že 76 % lidí stále považuje značky za důvěryhodnější, když jim pomáhá člověk, a ne AI. Jak interpretujete tuto skutečnost v kontextu budování zákaznických zkušeností, které jsou rodící se pro AI?

Tato statistika není anti-AI, je pro-trust. Lidé obecně nedůvěřují AI a určitě ji nechtějí, když potřebují pomoc. Přemýšlejte o posledním případu, kdy jste zavolali na linku zákaznické podpory a byli jste nejprve připojeni k AI botovi. Všichni lidé stisknou tlačítko nula nebo se pokusí obejít ho, aby se dostali k lidskému agentovi. AI ve svém současném stavu často nevyřeší problém, ale vytváří tření. Pokud AI přidává tření do zákaznické cesty, nezlepšuje zkušenost; brání jí. Co zákazníci skutečně chtějí, je hladká zkušenost, která jim pomůže vyřešit jejich problém. Když AI funguje v harmonii s lidským úsudkem, je to, kdy je důvěra vydělána. Budoucnost není o AI-only, je o AI, které je podporováno skutečnou lidskou inteligencí, což činí zkušenost bezproblémovou a efektivní.

Byly tam nějaké překvapivé nebo protichůdné poznatky v datech, které vás vedly k přehodnocení, jak by se mělo Agentic AI nasadit – ať už z hlediska designu, sdělení nebo použití?

Největším překvapením nebylo číslo, ale to, co odhalilo. Mnoho společností spěchá s uvedením AI a přeskočí práci potřebnou k přípravě svých znalostních bází. Je to jako pokus o stavbu samořízeného auta bez mapy, která by je vedla. Nemůžete očekávat, že AI poskytne spolehlivé odpovědi, pokud je základní obsah zastaralý nebo neúplný. Ale kromě toho jsme viděli, že optimalizace AI pouze pro efektivitu – jako plná automatizace nebo obsažení – může selhat. Odstranění lidí úplně může vést k ztrátě signálů, vyšší fluktuaci nebo ztrátě příležitostí k příjmu, které se objevují pouze v reálných konverzacích. Skutečným výzvám není jen to, aby se AI fungovalo, ale navrhnout systémy, ve kterých lidé a AI mohou pracovat společně, aby dosáhli správných výsledků.

Získání správné základny pro nasazení AI není vždy glamurní. Je to jako když lidský agent musí absolvovat školení, než začne přijímat hovory. Může to být nejpříjemnější část, ale je to kritický krok pro agenta, aby mohl udělat svou práci dobře. Totéž platí pro AI. I ta nejlepší agentic strategie nebude fungovat, pokud nejsou data a příprava za ní pevná.

Důvěra je jasně neuniverzální. S spotřebiteli, kteří jsou mnohem skeptičtější vůči AI ve financích a zdravotnictví než v technologiích nebo cestování, jak by měly společnosti v sektorech s vysokými ставami přistupovat k integraci AI?

V sektorech s vysokými ставami, jako jsou finance a zdravotnictví, důvěra není volitelná, je to základ. Zatímco spotřebitelé mohou vítat AI pro věci, jako je urychlení zpracování dokumentů nebo streamlinování interních pracovních postupů, jsou mnohem skeptičtější, když se to dotýká něčeho osobního, klinického nebo s velkým dopadem. To znamená, že společnosti potřebují být extrémně záměrné o tom, welche použití automatizují a jak. AI může absolutně přinést hodnotu do těchto sektorů – ve financích, rychlé detekci podvodů, hodnocení úvěrového rizika, automatizovaném inkasu a personalizovaných informacích pro správu bohatství – ale pouze tehdy, když je řízena přísně, s jasnými hranicemi a lidským dohledem. Okamžik, kdy AI začne dělat rozhodnutí, která přímo ovlivňují peníze, zdraví nebo bezpečnost lidí, je laťka důvěry dramaticky zvýšena. V těchto případech zákazníci říkají, že AI bude podporovat, ne nahradí, lidský úsudek.

Průzkum ukazuje, že lidé chtějí transparentnost, možnosti přepsání a silné záruky soukromí. Jak tyto kotvy důvěry začleňujete do inteligentní platformy zákaznických zkušeností Concentrix?

Máme 40+ let zkušeností s podporou nejlepších značek na světě a během této doby jsme se naučili rozumět tomu, co zákazníci chtějí a očekávají. Pomáháme našim klientům překonat nedostatek důvěry spotřebitelů, poskytujeme jim nástroje, aby mohli přesně řídit, jak se jejich AI agenti chovají – od adversariálních LLM, které jednají jako hlídači, které upozorňují na cokoliv podezřelého, než se to dostane k zákazníkovi, po vestavěné motory zásad, které umožňují bezpečnostním týmům definovat, co je povoleno nebo zablokováno. Ale řízení spotřebitelské důvěry nekončí u spuštění AI. Obchodní potřeby se vždy vyvíjejí a odpovědi se mění, takže jsme zavedli Agentic Engineering jako účelný způsob, jak navrhnout, nasadit a průběžně spravovat AI. To zahrnuje návrat lidí do smyčky, aby se ujistilo, že AI je zarovnáno, auditováno a vždy založeno na dobrém úsudku. Spustili jsme také naši novou nabídku Agentic Readiness, která pomáhá společnostem pochopit, kde mají příležitost nasadit agentic AI zodpovědně. Řídíme se přitom zásadními otázkami, například čemu se při nasazování AI vyhnout a jak ji bezpečně škálovat. Cílem je přinést zákazníkům a jejich podnikům co největší užitek. Aby byla AI důvěryhodná, potřebuje strukturu; tu jsme začlenili do naší DNA, což nám pomáhá dodávat pozitivní zkušenosti, které vedou k loajalitě značek.

Pouze 8 % spotřebitelů je spokojeno s plně autonomní podporou AI, zatímco průmysl spěchá s automatizací. Jak můžete smířit tuto mezeru mezi tím, co je možné, a tím, co je přijatelné?

Problém je, že spousta AI je nasazena na místech, kde spotřebitelé nejvíce všímají, a ne v dobrém smyslu. Společnosti zapomínají, že lidé nenávidí, když se cítí oklamaní. Všichni oceňujeme AI, když tiše usnadňuje věci, jako jsou inteligentní doporučení z Netflixu nebo YouTube, protože fungují a cítí se neviditelně. Ale když jste uzamčeni z vašeho Airbnb (ABNB ) v dešti, není to okamžik pro AI – je to okamžik pro člověka, který může vyřešit problém rychle a s empatií. Důvěra není ztracena, protože AI existuje, je ztracena, když AI vytváří tření, frustraci a objevuje se na špatných místech, vytváří negativní zkušenost s značkou a nakonec odrazuje zákazníky.

Je zde rostoucí požadavek na regulaci, ale mnoho společností nechce čekat. Jakou roli by měli lídři podniků hrát při stanovování svých vlastních etických standardů, zatímco regulační rámce dohánějí?

Pokud nasazujete AI a nevytvořili jste zábrany, jste již pozadu – to je zanedbání, ne inovace. Představte si scénář, ve kterém letecká společnost nasazuje AI poháněného chatovacího asistenta, aby pomohl s rezervacemi a změnami, ale když zákazníci začnou ptát se na kompenzaci za zpožděné lety, systém poskytne nesprávné informace o refundaci. Ne proto, že AI bylo rozbité, ale protože nikdo nezavedl jasná politická omezení, pravidla eskalace a neřídili se správným způsobem. Tento druh chyby vytváří zmatek u zákazníků, poškozuje důvěru značek a může otevřít dveře právnímu vystavení. Společnosti, které povedou v tomto prostoru, jsou ty, které považují etiku a správu za požadavky na spuštění, ne za následky.

Pohledem vpřed, jak vidíte Agentic AI transformující podnikové operace interně – kromě zákaznických případů?

Interní strana je tam, kde vidíme nejrychlejší návratnost investic. AI již pomáhá zaměstnancům s všemi druhy denních úkolů, od psaní e-mailů, shrnutí schůzek a získání informací z hlučných systémů, což jim umožňuje soustředit se na práci s větším dopadem – a nikdo se proti tomu neohrazuje, protože jim to skutečně pomáhá. V naší interní AI poháněné aplikaci iX Hello jsme viděli až 80% snížení času potřebného k dokončení práce, s až 20% více výstupu napříč obchodními funkcemi. Tento nízkorizikový prostor je tam, kde by společnosti měly experimentovat jako první. Pokud nemůžete získat AI, aby fungovala dobře pro vaše vlastní týmy, nemáte žádné podnikání, aby jste ji umístili před zákazníky. Použijte ji uvnitř firmy jako první, pak ji škálovat s důvěrou. Dlouhodobě to bude pouze pomáhat zajistit efektivitu a produktivitu zaměstnanců společnosti, zatímco bude udržovat konzistenci napříč svou značkou.

Pokud bychom se vrátily za 12 měsíců, co by vypadalo úspěch pro iniciativy AI ve společnosti Concentrix – nejen z hlediska přijetí, ale i z hlediska získání a udržení spotřebitelské důvěry?

Úspěch pro nás je pomoci našim klientům transformovat své operace z pouhého spuštění botů na běh AI jako integrované, první třídy součásti jejich podnikání. Ale nejde jen o zlepšení jejich operací, jde o to, aby spotřebitelům usnadnili život. Skutečným měřítkem úspěchu bude vidět znatelné zlepšení spotřebitelské spokojenosti. Když je AI použita správným způsobem, měla by zlepšit zkušenost pro spotřebitele, učinit jejich interakce hladšími a efektivnějšími. Už jsme investovali značně do budování AI technologií, které vytvářejí lepší zkušenosti po celé zákaznické cestě, a nasadili jsme více než 7 000 botů ve společnosti Concentrix. Nyní škálujeme operační model, ne jen technologii. Když je AI plně integrována, zodpovědná a spravována uvnitř podniků, vede to k lepším výsledkům pro spotřebitele, což následně buduje trvalou důvěru.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Concentrix nebo mohou získat přístup k referenčnímu Concentrix Consumer Survey zde.