Zayd Enam, Mitbegründer und CEO von Cresta

Zayd Enam ist Mitbegründer und CEO von Cresta, Ein Unternehmen, das mit dem Ziel gegründet wurde, mithilfe von KI die Art und Weise zu verändern, wie Benutzer hochwertige Fähigkeiten erlernen. Cresta vereint branchenführende KI-Experten, jahrzehntelange Contact Center- und Vertriebsexpertise, bewährte Führungsqualitäten und erstklassige Investoren wie Andreessen Horowitz und Greylock Partners.

Was hat Sie ursprünglich an KI interessiert? 

Ich habe mit der Arbeit im Bereich KI begonnen, weil ich vom Gehirn und seiner Funktionsweise wirklich fasziniert war. In Berkeley begann ich am Redwood Center for Theoretical Neuroscience zu arbeiten. Ziel war es, das Gehirn in Software zu modellieren, um zu verstehen, warum es so wurde, wie es war – mit anderen Worten, wie die Entwicklung des Gehirns stattfand. Aus diesem Grund faszinierte mich der Einsatz von KI und ML zur Modellierung des Gehirns. Das Gehirn ist jedoch ein so komplexes System, dass mir klar wurde, dass die Werkzeuge, die wir verwendeten, unmittelbare Anwendungsmöglichkeiten hatten. So begann ich mit Sebastian Thrun zusammenzuarbeiten, Professor an der Stanford University und Leiter des Stanford Artificial Intelligence Lab sowie Mitbegründer und Vorsitzender von Udacity. Da Sebastian wirklich interessante Dinge mit KI machte, wollte ich mit ihm zusammenarbeiten, mein Interesse an Neurowissenschaften aufgreifen, es mit KI/ML kombinieren und sehen, wohin es uns führt.

Wie sind Sie ursprünglich auf das Konzept für Cresta gekommen?

In meiner Arbeit mit Sebastian Thrun haben wir damit begonnen, eine Plattform aufzubauen, die Informatik-Lehrassistenten und Korrektoren dabei unterstützt, den Schülern durchweg gutes Feedback zu geben, weil wir festgestellt haben, dass es eine große Lücke in der Qualität des Feedbacks gab. Dies war uns im Labor besonders vertraut, daher konzentrierten wir uns auf den Aufbau eines Systems, das Jahr für Jahr von Studenten und TAs lernte, wobei der Schwerpunkt auf der Identifizierung häufiger Fehler und dem Feedback lag, das zu besseren Ergebnissen führte. Letztendlich konnten wir die Geschwindigkeit der Grader verdoppeln.

Allerdings war der Markt selbst nicht sehr groß und wir erkannten, dass wir die Idee aufgreifen und auf die gesamte Wissensarbeit ausweiten wollten. Sebastian gab mir dann einen Rat, der mir seitdem in Erinnerung geblieben ist: Geh in die Wüste. Bei seiner Arbeit mit selbstfahrenden und fliegenden Autos ging er in die Wüste, um ein System zu testen und zu bauen, das tatsächlich funktionierte, kehrte dann ins Labor zurück und studierte die Wissenschaft, die sich letztendlich als besserer Ansatz herausstellte, weil sie real war. weltweit getestet.

Crestas Aufgabe bestand darin, zu Unternehmen zu gehen und zu beobachten, wie die Menschen arbeiteten, was sie taten, und mit der Entwicklung kleiner Werkzeuge zur Automatisierung der Arbeit zu beginnen. Ein frühes Supportprojekt stand kurz davor, abgebrochen zu werden, aber ich fragte, ob wir uns auf den Vertrieb konzentrieren und den Umsatz ausweisen könnten. Zusammen mit zwei konvertierten Agenten konnten wir einen zusätzlichen Umsatz von 100,000 US-Dollar pro Monat nachweisen. Damit wurde mir klar, dass wir ein Werkzeug in der Hand hatten, das den Menschen wirklich helfen und einen positiven Einfluss auf die Welt haben kann.

Sie haben Ihr Doktorandenprogramm in Stanford abgebrochen, um sich auf die Einführung von Cresta zu konzentrieren. Wie schwer fiel Ihnen diese Entscheidung?

Es war zwar schwierig, aber ich wusste, wenn ich im Labor wäre, würde ich festsitzen und nicht die tatsächliche Wirkung erzielen, die ich suchte. Insofern war es für mich selbstverständlich, auszusteigen.

Ich habe mit dem PhD-Programm begonnen, weil ich etwas aufbauen wollte, das in der Zukunft einen Unterschied macht, aber am Ende habe ich etwas aufgebaut, das jetzt einen Unterschied macht – wir nutzen KI, um Arbeitsplätze zu retten, nicht um Arbeitsplätze abzubauen.

Wie würden Sie am besten beschreiben, wie Cresta KI nutzt, um menschliche Kundendienstmitarbeiter zu schulen?

Cresta identifiziert die wichtigsten Verhaltensweisen der Agenten, die zu erfolgreichen Kundenergebnissen führen, wie z. B. die Aufrechterhaltung des Gesprächsflusses, die Identifizierung erfolgreicher Fehlerbehebungsschritte und das Festlegen von Erwartungen, und verteilt diese Erkenntnisse dann in Echtzeit an alle Agenten, insbesondere durch den Einsatz von Deep Reinforcement Learning. Die Software von Cresta lernt ständig aus den besten Ergebnissen und ermöglicht es den Agenten, sich schnell an sich ändernde Kunden- und Geschäftsanforderungen anzupassen, sodass jeder Agent sofort zu einem Experten wird.

Neben dem Coaching von Kundendienstmitarbeitern ist Cresta auch in der Lage, einige wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren. Könnten Sie uns einige davon mitteilen?

Wir automatisieren die Lead- und Ticketerstellung für Agenten. Darüber hinaus automatisieren wir Bestelleingaben und Kontovalidierungen. Diese Tools tragen dazu bei, die Effizienz zu steigern und Agenten Zeit zu sparen, die sie dann für die Unterstützung anderer Kunden nutzen können.

Welchen großen Unterschied bei den Konvertierungen und dem Endergebnis haben Unternehmen durch den Einsatz von Cresta festgestellt?

Für ein Top-5-SaaS-Angebot, das wir zu unseren Kunden zählen, haben wir den Umsatz pro Agent vervierfacht und die Conversion-Rate und das Chat-Volumen verdoppelt. Cox Communications verzeichnete seit der Nutzung von Cresta eine Umsatzsteigerung von 12 %. Darüber hinaus verzeichnete ein führender Einzelhändler einen Anstieg des Umsatzes pro Chat um 25 %.

Wie viel Zeit benötigt ein Unternehmenskunde, der bereit ist, sich anzumelden, für die Integration von Cresta?

Wir können Cresta tatsächlich innerhalb von Minuten in bestehende Systeme integrieren und unsere KI macht sich sofort an die Arbeit. Im Durchschnitt dauert es etwa 4–6 Wochen, bis erste Ergebnisse sichtbar werden.

Gibt es noch etwas, das Sie über Cresta mitteilen möchten?

Cresta vermeidet einen, wie ich es nenne, „faulen“ Ansatz bei der KI – die Automatisierung aller menschlichen Aktivitäten. Stattdessen denke ich, dass einige der größten Fortschritte darin bestehen, die Möglichkeiten von Mensch und Maschine zu kombinieren, um Dinge zu erreichen, die keiner von beiden einzeln schaffen könnte. Braucht es dafür mehr Energie und Kreativität? Absolut. Aber ich denke, dass es sich am Ende lohnt.

Vielen Dank für das Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, können vorbeischauen Kamm.