Zenon Sliwka, medstifter af Born Digital – Interviewserie

Zenon Sliwka er medstifter og Chief Sales Officer i Born Digital, en ledende All‑In‑One AI-platform til design, opbygning og implementering af AI-virtuelle assistenter, der kan håndtere alt – fra kunde forespørgsler til udgående opkald – uden behov for udviklere. Born Digital giver organisationer af alle størrelser og brancher mulighed for at oprette kraftfulde assistenter, der kan automatisere deres kundeservice, salg og marketing-bestræbelser.

Zenon har mere end 20 års erfaring i senior ledelse og forretnings-/digital transformation. Han har ledet linje teams i international logistik, telekommunikation og banksektoren (DHL, Deutsche Post (DHL.DE ), Deutsche Telekom (DTE.DE ), GECapital).

Hvad motiverede dig til at etablere Born Digital, og hvordan har din omfattende erfaring inden for IT og ledelse påvirket udviklingen og succesen af denne platform?

Jeg tilbragte mere end 20 år i IT-industrien, hvor jeg så inefficienser i traditionelle kundeserviceprocesser. Jeg indså, at disse traditionelle metoder havde nået deres grænser, og det blev klart for mig, at vi havde brug for en ny lag til at få de nødvendige transformationer.

AI havde potentialet til at fungere som denne nye lag. Ved at automatisere arbejdsprocesser og forespørgsler kan AI-drevne tale- og chatbots spare tid, ressourcer og omkostninger.

Vi etablerede derfor Born Digital i 2019, hvor vi udnyttede både min erfaring og vores CEO Tomas’ erfaring inden for procesledelse til at guide udviklingen af disse AI-løsninger, der kan integreres i eksisterende systemer uden problemer. Med indsigt i branchens udfordringer skabte vi en all-in-one-platform, der løser nuværende udfordringer og sætter en ny standard for automatisering af kundeservice.

Born Digitals kerneprodukt er en konversationsbaseret AI-no-code-platform, der giver virksomheder mulighed for at oprette AI-agenter. Kan du forklare, hvordan det fungerer, og hvordan det adskiller sig fra andre løsninger på markedet?

Born Digital er en konversations- og generativ AI-drevet no-code-platform, der giver ikke-tekniske personer mulighed for at automatisere kundeinteraktioner, afsløre handlebare indsigt og strømline arbejdsprocesser.

Vores nøgleforskelle er:

• Den no-code-brugerflade giver en nem, omkostningseffektiv og hurtig måde for ikke-tekniske brugere at oprette bots og analyserapporter ved hjælp af en drag-and-drop-bygger.
• Den all-in-one-platform tilbyder en komplet løsning, der integrerer evnen til at analysere interaktioner i stor målestok. Dette giver dig mulighed for at evaluere bot- og menneske-agents præstationer let, forstå dine kunder bedre og identificere områder for forbedring.
• Avanceret brug af LLM’er og GenAI: Vores platform udnytter avancerede Large Language Models (LLM’er) og Generative AI (GenAI) til at forbedre botternes evner, så de kan give mere naturlige og præcise interaktioner, der føles menneskelige.

Hvad er nogle af de misforståelser, du er stødt på, når det kommer til at integrere AI i kundeservice?

Det er vigtigt at håndtere forventninger til, hvad AI kan opnå på egen hånd. Nogle mennesker kan have urealistiske forventninger til resultaterne af at implementere AI, men en succesfuld implementering kræver fastlæggelse af klare retningslinjer, sikring af en glidende overgang mellem AI og menneske-agenter og test af forskellige scenarier.

Dette fører mig til emnet om AI, der arbejder i samspil med mennesker. Der er en almindelig opfattelse af, at AI i konteksten af kundeservice er her for at erstatte mennesker. Virksomheder, der kommer til os for at søge AI-løsninger, fortæller os, at de gør det for at støtte deres teammedlemmer og give dem mulighed for at fokusere på at løse komplekse problemer i stedet for gentagne eller mindre komplicerede problemer. Deres mål er ikke at afskedige deres kundeserviceteam.

Kan du fremhæve, hvordan virksomheder som AXA, Samsung og Deutsche Telekom har forbedret deres kundeservice med Born Digital?

Løsningen, vi skabte til Deutsche Telekom, løser alle ikke-tekniske problemer som kontrakter og betalinger samt tekniske emner som internet- og telefonfejl. En reduktion på 30% af omkostningerne blev observeret, hvilket sparede 56 FTE’er, og det fastholdt de samme salgs-KPI’er med færre operatører.

Med AXA automatiserede vi deres rejseforsikring, skadebehandling, FNOL, sundhedsassistance og skade rapportering. Med vores AI-email-behandling løsning automatiserede de 20% af opkaldene i skadebehandlingsafdelingen og 87% af chat-samtalerne, hvilket reducerede ventetiden og øgede NPS med 7 point.

Med Samsung implementerede vi en intelligent router-voice-assistent, der kan hilse kaldere ved navn og forstå deres forespørgsel for at prioritere routing. Den indsamler information fra kaldere, når linjen er beskæftiget, og derefter overfører den til menneske-agenter for en hurtigere løsning. En post-opkalds-undersøgelse-voice-bot blev også implementeret for at give instant-opkalds-ratings. Dette resulterede i en serviceniveau over 90% og sparede 10% af operatørernes tid.

Kan du dele dine synspunkter og erfaringer om, hvorfor menneske-agenter, der arbejder med AI, giver en bedre oplevelse end agenter, der arbejder alene?

Nu siger mange, at Generative AI vil fjerne mennesker fra kundeserviceprocessen. Jeg tror ikke, det er muligt, da mange komplekse og følsomme kunde-problemer kræver kritisk tænkning og empati, som AI endnu ikke fuldt ud kan give. Kunder værdsætter forbindelse, og det kan blive frustrerende, hvis du er fastlåst i en løkke af AI-svar. At give mennesker mulighed for let at nå en menneske-agent er afgørende. Så hvad er fordelene ved at have AI i din kundeservice? Hurtigere løsningstider, 24/7-tilgængelighed og automatisering af arbejdsprocesser. Dette hjælper dine agenter med at gøre en bedre job.

Digital mennesker er på vej op. Hvad er denne teknologi, og hvad ser du som de primære fordele for virksomheder at integrere digital mennesker i deres teams?

Digital mennesker er avatarer, der har selvstændig animation og kan tilslutte sig konversations-AI for at drive dynamiske og interaktive oplevelser.

Vi siger, at digital mennesker har tre kompetencer: menneskeligt udseende, arbejdsprocesautomatisering og analyse.

Vi fokuserer især på enterprise-markedet, fordi vi så, at der er en række udfordrende problemer i enterprise. Det handler om at tage komplekse ting og bruge digital mennesker til at simplificere og gøre dem mere menneskelige. Ting som at hjælpe mennesker med betalinger, pasrensninger, valg af den rigtige plan og mange andre områder i e-commerce og andre sektorer.

Hvad er de nuværende største udfordringer ved udvikling af digital mennesker?

Set fra et teknisk synspunkt fokuserer vi primært på at skabe realistiske lip-sync og ansigtsudtryk og sikre naturlige fuldkropbevægelser. Integration af disse multimodale indgange i realtid for at opnå højkvalitetsanimation, der undgår “uncanny valley”-effekten inden for nuværende softwarebegrænsninger, er vigtigt.

Hvad anbefaler du som nøgleovervejelser for virksomheder, der overvejer at implementere digital mennesker?

Det vigtigste, jeg ville sige, er at evaluere egnetheden af deres brugstilfælde. Altså, har du overhovedet brug for et digital menneske i den situation? For enkle, hurtige opgaver som at tjekke bankkonti eller overføre penge er eksisterende tale- og chatbots sandsynligvis ofte nok. Digital mennesker kan ikke tilføje væsentlig værdi i disse scenarier. Men for mere komplekse interaktioner og kunderejser kan digital mennesker virkelig forbedre oplevelsen ved at opbygge tillid og sikkerhed, hjælpe kunder med komplekse beslutninger som at forstå produktfunktioner og vælge den rigtige internetplan. Teknisk udfordrende opgaver kan også gives en trøstende og støttende berøring med digital mennesker.

Den anden vigtige overvejelse er at sikre, at den underliggende konversations-AI og NLP-teknologi er avanceret nok til at understøtte meningsfulde, interaktive samtaler. Dette giver digital mennesker mulighed for at engagere sig i mere interaktive og personlige dialoger.

Born Digital bruger en teknologi kaldet Conversation Analytics, der hjælper virksomheder med at afsløre indsigt fra samtaler (chats, opkald og e-mails) – hvad er dette specifikt?

Conversation Analytics er evnen til automatisk at generere handlebare indsigt fra kundesamtaler for at forbedre operationer, agentpræstation og mere. Målet er at give ledere mulighed for at træffe datadrevne beslutninger og forstå, hvad der sker i deres forretning.

For kundeservice analyserer det parametre som emner, der blev diskuteret, sentiment og tone af stemme. Dette giver dig indsigt i kunderejser og smertepunkter. For agentpræstation hjælper det ledere med at evaluere agentpræstation og give anbefalinger. Det identificerer mønstre og tendenser i sentiment og kan gøres på agentniveau eller teamniveau ved at aggregere indsigt over flere opkald.

For virksomheder, der søger at integrere AI, enten i deres kundeservice, marketing, salg eller finansielle funktioner – hvad er trinene og overvejelserne, du ville anbefale for succes?

Integration af AI i din forretning kræver en strategisk tilgang, så jeg råder altid til at starte med at definere dine mål og evaluere din nuværende infrastruktur og tekniske evner. Vælg AI-løsninger, der er i overensstemmelse med dine behov, og start med et pilotprojekt for at forstå potentielle udfordringer. Du skal også sikre, at dine data er af høj kvalitet, og involvere et tværfagligt team i udviklingen af AI-strategien. Et meget vigtigt trin er at etablere retningslinjer for at overvåge præstation og give træning til medarbejdere.

Tak for det gode interview, læsere, der ønsker at lære mere, skal besøge Born Digital.