Fran Loftus, Chief Experience Officer, EliseAI – Interview-Serie

Fran Loftus, Chief Experience Officer, EliseAI ist eine dynamische Führungskraft, die für ihre kreative Energie und vielseitige Erfahrung bekannt ist. Sie verbindet unternehmerischen Drive mit tiefgreifender operativer Expertise. Bevor sie zu EliseAI kam, gründete sie HOM, eine tech-gestützte Plattform für Amenities und Engagement, die von Alfred übernommen wurde, wo sie später in mehreren leitenden Positionen tätig war und die Erfahrungen von Bewohnern in Hunderttausenden von Einheiten formte. Bei EliseAI hatte sie leitende operative Führungspositionen inne, die dem CEO und dem Vorstand unterstanden, und trieb die unternehmensweite Effizienz voran, überwachte die Ergebnisse der Kunden und arbeitete eng mit der Abteilung für Ingenieurwesen und Vertrieb an der Produktstrategie und -einführung. Als Gründerin und Branchenführerin wurde sie für den Top-Gründer-Preis bei MIPIM nominiert und mehrfach als eine der einflussreichsten Frauen in der CRETech-Branche ausgezeichnet.

EliseAI ist ein in New York ansässiges Unternehmen für KI-Software, das die Art und Weise, wie Wohnungs- und Gesundheitsorganisationen hochvolumige Kommunikation und operative Workflows verwalten, durch fortschrittliche konversationale und agente KI verändert. Die Plattform automatisiert Aufgaben wie die Planung von Besuchen, die Kommunikation bei der Vermietung, Wartungsanfragen, Verlängerungen, Patientenaufnahme und administrative Unterstützung über Text, Sprache, E-Mail und Chat, sodass Teams effizienter arbeiten und die Reaktionszeit und Kundenerfahrung verbessern können. Durch die Zentralisierung dieser Interaktionen in ein einheitliches KI-System hilft EliseAI Organisationen, ihre Betriebe zu skalieren, die manuelle Arbeitsbelastung zu reduzieren und messbare Leistungsverbesserungen in mission-kritischen Funktionen zu erzielen.

Als Chief Experience Officer bei EliseAI bringen Sie eine seltene Mischung aus Erfahrungen in den Bereichen Community, Betrieb und Technologie mit. Sie gründeten HOM, eine Plattform, die es multifamilienfreundlichen Gebäuden ermöglichte, gemeinsame Amenities und ein Gemeinschaftsgefühl im großen Maßstab zu bieten, und leiteten dann die Erfahrung und die Service-Delivery bei Alfred, einem Unternehmen für Wohnungs-Service, das in Tausenden von Apartmentgebäuden integriert war. Wie beeinflussen diese tiefgreifend praktischen, menschenorientierten Rollen die Art und Weise, wie Sie KI-Erfahrungen bei EliseAI heute entwerfen und umsetzen?

Mein Hintergrund in der physischen Vermögensverwaltung hat mich gelehrt, dass Technologie nur so gut ist wie der Service, den sie tatsächlich liefert. Bei HOM und Alfred habe ich gelernt, dass ein Bewohner sich nicht um eine elegante Oberfläche kümmert, wenn sein Wartungsantrag in ein schwarzes Loch fällt oder seine Einzug verzögert wird. Das hat mich obsessiv gemacht, die Schleife zu schließen. Ich entwerfe KI nicht nur, um Gespräche zu führen, sondern um den gesamten Lebenszyklus einer Aufgabe zu verwalten. Ich priorisiere den Bewohner in einer Krise oder den Mitarbeiter, der zu sehr ausgelastet ist, und stelle sicher, dass die KI nicht nur ein weiteres Ding ist, das sie überwachen müssen, sondern ein Werkzeug, das das Gewicht von ihren Schultern nimmt.

Was sieht effektive KI in Wohnungs- und Gesundheitsumgebungen aus, in denen Vertrauen, Klarheit und Nachvollziehbarkeit ebenso wichtig sind wie Geschwindigkeit oder Automatisierung?

In Wohnungs- und Gesundheitswesen ist es großartig, schnell zu sein, aber letztendlich ist es das Nachvollziehen, was Vertrauen aufbaut. Gute KI sollte nicht nur eine schnelle Antwort liefern, sondern sicherstellen, dass etwas tatsächlich passiert. Wenn ein Patient nach einer Rechnung fragt oder ein Mieter seine Miete verlängern möchte, muss die KI die Aufzeichnungen aktualisieren, den richtigen Manager informieren und dieser Person mitteilen, dass die Räder in Bewegung sind. Es geht darum, klar und proaktiv zu sein, damit Menschen nicht das Gefühl haben, dreimal zurückrufen zu müssen, nur um den Status zu überprüfen.

EliseAI hat einen vertikalen Ansatz gewählt, anstatt eine allgemeine KI-Schicht anzubieten. Wie ändert sich dadurch die tägliche Erfahrung für die Property-Teams, Bewohner und Gesundheitspersonal im Vergleich zu horizontalen KI-Tools?

Allgemeine KI-Tools erfordern, dass der Kunde die schwere Arbeit der Software-Indoktrination leistet. Da wir eine vertikale Lösung sind, die ausschließlich auf Wohnungs- und Gesundheitswesen fokussiert ist, kommt unser System mit einem tiefen Verständnis der spezifischen Workflows, wie Sicherheitsdepositen-Regelungen oder Patientenplanungsnuancen. Für das Personal vor Ort bedeutet dies, dass sie nicht mit einem generischen Chatbot arbeiten, der möglicherweise eine Richtlinie halluziniert. Sie arbeiten mit einem System, das bereits in ihre bestehende Software integriert ist und die Sprache ihrer täglichen Betriebe von Tag eins an spricht.

Können Sie erklären, wie das Schatten von Frontline-Mitarbeitern, um End-to-End-Workflows zu erfassen, das Modellverhalten und die ultimative Kundenerfahrung verbessert, im Vergleich zur Ausbildung auf abstrakten Daten allein?

Abstrakte Daten zeigen Ihnen das “Was”, aber das Arbeiten mit Kunden vor Ort zeigt Ihnen das “Wie”. Wenn mein Team Zeit in der tatsächlichen Umgebung verbringt, in der die Software eingesetzt wird, sehen sie die Reibungspunkte, die ein Datensatz vermissen würde. Zum Beispiel identifizierten wir während der Entdeckungssitzungen mit einem militärischen Wohnungsoperator komplexe Genehmigungsflüsse und strenge tägliche Einschränkungen, die nicht in einem Handbuch standen. Durch die Erfassung dieser chaotischen, realen Details und ihre Übersetzung in das Produkt können wir KI aufbauen, die nicht nur in einer Demo funktioniert, sondern auch den Chaos eines beschäftigten Büros übersteht.

Wenn KI-Systeme über das Beantworten von Fragen hinausgehen und Aufgaben ausführen, welche neuen Erfahrungsrisiken entstehen, und wie stellen Sie sicher, dass die Automatisierung unterstützend und zuverlässig anstatt intrusiv oder undurchsichtig erscheint?

Das primäre Risiko verlagert sich von der KI, die etwas Falsches sagt, zur KI, die etwas Falsches tut. Um dies zu mindern, habe ich ein Produktlösungsmodell etabliert, bei dem wir Experten haben – viele von ihnen ehemalige Gründer –, die spezifische Domänen des Produkts besitzen. Sie legen die spezifischen Regeln und Schutzmechanismen für die Ausführung einer Aufgabe durch die KI fest, um sicherzustellen, dass sie niemals eine Aktion ausführt, die einen menschlichen Mitarbeiter überraschen oder verwirren würde.

In Wohnungs- und Gesundheitswesen können sogar kleine Zusammenbrüche das Vertrauen schnell untergraben. Wie entwerfen Sie agente KI-Systeme, die transparent, vorhersehbar und leicht für Menschen zu korrigieren bleiben, wenn nötig?

Das Entwerfen für Vertrauen beginnt mit dem Weglassen einer traditionellen reaktiven Denkweise, bei der man einfach auf das Warten wartet, bis etwas kaputt geht. Stattdessen habe ich ein Team aufgebaut, das als Brücke zwischen der realen operativen Unordnung und der Logik der KI dient. Diese sind keine Support-Agenten – sie sind Strategen und ehemalige Gründer, die spezifische Domänen des Produkts von Ende zu Ende besitzen.

Sie verbringen ihre Zeit damit, Mitarbeiter zu schatten, um die unverhandelbaren Regeln einer Branche wie komplexe militärische Wohnungs-Genehmigungsflüsse oder strenge medizinische Reaktionszeiten zu verstehen, und backen diese direkt in das Verhalten der KI ein. Transparenz kommt von der Tatsache, dass unsere Systeme so konzipiert sind, potenzielle Probleme proaktiv zu markieren, bevor sie zu Beschwerden von Bewohnern oder Patienten werden. Wenn die KI eine Situation mit hohem Emotionsgehalt oder eine komplexe Anfrage erkennt, für die sie nicht trainiert ist, ratet sie nicht. Sie löst eine Übergabe aus, die dem menschlichen Mitarbeiter die vollständige Geschichte und den Kontext der Interaktion liefert, sodass er als informierter Partner eingreifen kann, anstatt von Null zu beginnen.

Aus Ihrer Perspektive, die die Implementierung und den Kunden-Erfolg überwacht, welche sind die häufigsten Reibungspunkte, mit denen Kunden konfrontiert sind, wenn sie KI in operative Workflows integrieren, und wie reduziert EliseAI diese Reibung früh in der Bereitstellung?

Die größte Reibung ist selten die Technologie selbst, sondern vielmehr die Angst, dass die Technologie den Fluss des Teams stört oder ihre Rollen ersetzt. Wir adressieren dies, indem wir uns auf unmittelbare, praktische Erleichterung konzentrieren. In der ersten Woche nutzen wir die KI, um die wiederkehrenden, hochvolumigen Aufgaben zu übernehmen, die typischerweise die meisten Ausfälle verursachen, wie die anfängliche Nachverfolgung von Leads. Wir nutzen auch unsere eigene KI, um unsere internen Unternehmensoperationen zu verwalten. Dies hilft uns, die genauen Stresspunkte der Änderung eines Workflows zu verstehen, sodass wir bessere Partner sein können, wenn unsere Kunden durch diesen gleichen Übergang gehen.

Viele Organisationen kämpfen darum, über die Pilotphase hinauszukommen. Wie helfen Sie Kunden, ihre Prozesse und Erwartungen so zu entwickeln, dass KI zu einem festen Bestandteil des täglichen Betriebs wird und nicht nur ein Seitenprojekt bleibt?

KI wird nur dann haften, wenn sie aufhört, ein Seitenprojekt zu sein und zu einem normalen Teil des Arbeitstages wird; wir helfen Führungskräften, ihre Teams so umzuorganisieren, dass sie, sobald die KI die Bürokratie übernimmt, sich auf Aufgaben konzentrieren können, die tatsächlich einen menschlichen Touch erfordern.

EliseAI unterstützt inzwischen etwa ein Sechstel aller US-Apartments. Wie ändern sich die Erwartungen der Kunden auf diesem Niveau, und welche neuen Erfahrungsherausforderungen entstehen, wenn KI Teil des Standardbetriebs wird?

Auf diesem Niveau ist KI nicht mehr eine coole Innovation. Sie ist eine Versorgung, wie Elektrizität. Die Erwartung verlagert sich von der beeindruckenden Funktionalität, wenn sie funktioniert, zu der Unannehmbarkeit, wenn sie versagt. Wir müssen diese Varianz verwalten, während wir eine 100-prozentige Zuverlässigkeit aufrechterhalten.

Blicken Sie 2 bis 3 Jahre voraus, wie sehen Sie die Rolle des Chief Experience Officers sich entwickeln, wenn KI-Systeme mehr Verantwortung in essentiellen Dienstleistungen wie Wohnen und Gesundheit übernehmen?

Die Rolle wird sich von der Verwaltung des Kundenservice zur Orchestrierung der Partnerschaft zwischen Menschen und KI entwickeln. Wenn KI die administrativen und wiederkehrenden Teile des Jobs übernimmt, wird der Fokus des CXO sich vollständig auf die strategischen und emotionalen Berührungspunkte verlagern. Unsere Verantwortung wird darin bestehen, sicherzustellen, dass sich mit der zunehmenden Automatisierung der Welt die menschlichen Interaktionen in Wohnen und Gesundheit bewusster und wirksamer gestalten.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten EliseAI besuchen.