Gal Rimon, Gründer und CEO von Centrical – Interview-Serie

Gal Rimon gründete Centrical (früher GamEffective) im Jahr 2013 mit einer klaren Vision: Unternehmen helfen, ihre Mitarbeiter zu stärken und Menschen zum Mittelpunkt des Geschäftserfolgs zu machen. Vor Centrical war er CEO von Gilon Business Insight, einem Leader im Bereich Business Intelligence. Als Gilon von Ness Technologies (NASDAQ: NSTC) im Jahr 2010 übernommen wurde, trat Gal Ness als Senior Vice President und Mitglied des Executive Leadership Teams bei. Früher in seiner Karriere war er VP of Customer Relations und Operations bei Deloitte Consulting und hatte Rollen bei EDS und Bashan inne. Gal hält einen MBA in Marketing und Informationstechnologien von der Tel Aviv University.

Centrical ist eine künstliche Intelligenz-basierte Plattform für Mitarbeiterleistung und -bindung, die Organisationen hilft, die Effektivität von Frontline-Teams durch ein einheitliches System für Leistungsmanagement, personalisiertes Coaching, kontinuierliches Lernen, Qualitätsicherung und Gamification zu verbessern. Die Plattform bringt Mitarbeiterleistungsdaten, künstliche Intelligenz-basiertes Coaching, Microlearning, Anerkennungsprogramme und Echtzeit-Einblicke zusammen, um Managern zu helfen, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und Mitarbeiter zu besseren Ergebnissen zu führen. Weit verbreitet in Kontaktzentren, Vertriebsorganisationen und Customer-Experience-Teams, ist Centrical darauf ausgelegt, die Mitarbeiterbindung, Produktivität, Kundenzufriedenheit und den gesamten Geschäftserfolg durch personalisierte Anleitung und Motivation auf großem Maßstab zu steigern.

Bevor Sie Centrical gründeten, verbrachten Sie Jahre in der Geschäftsführung von Business Intelligence, einschließlich als CEO von Gilon vor dessen Übernahme durch Ness Technologies. Wie hat diese Erfahrung Ihre Ansicht geprägt, dass Unternehmen nicht nur bessere Dashboards/Daten benötigen, sondern ein System, das Erkenntnisse in Aktionen für Frontline-Teams umsetzen kann?

Ich verbrachte fast zwei Jahrzehnte in der Business Intelligence, arbeitete mit Beratungsunternehmen wie EDS und Deloitte und leitete später mein eigenes Unternehmen. Wir halfen einigen der größten Organisationen der Welt, ihre Daten zu verstehen, und wir waren gut darin. Aber ich stieß immer wieder auf das gleiche Problem. Unternehmen hatten massiv in Dateninfrastruktur investiert. Die Dashboards waren anspruchsvoll. Die KPIs waren gut definiert. Und dennoch änderte sich sehr wenig.

Die Intelligenz existierte. Sie handelte nur nicht. Der fehlende Link war immer das menschliche Element. Sie können ein rotes Flaggenzeichen neben einem unterdurchschnittlichen Mitarbeiter auf einem Dashboard setzen, aber dieses Flaggenzeichen sagt dem Manager nicht, was zu tun ist, und es hilft dem Mitarbeiter nicht, sich zu verbessern. Die Brücke zwischen Erkenntnis und Ausführung führt durch Menschen, und kein BI-Tool, mit dem ich je gearbeitet habe, war darauf ausgelegt, diese zu überqueren. Diese Erkenntnis wurde zur Gründungsidee hinter Centrical. Die Frage war nie “Wie geben wir Führungskräften mehr Daten?”, sondern “Wie verwandeln wir Daten in die richtige Aktion, für die richtige Person, im richtigen Moment?”

Je mehr Punktlösungen Sie haben, desto mehr Daten haben Sie, und desto schwieriger kann dies sein.

Centrical bezeichnet sich selbst als “Performance Intelligence OS” für die Frontline. Was bedeutet das in praktischen Begriffen für ein Kundenservice-, Hospitality-, Bank- oder Telekommunikationsteam, das die Plattform jeden Tag nutzt?

Stellen Sie sich vor, ein Kundenservice-Mitarbeiter bei einer großen Bank: Sie bearbeitet komplexe Anrufe den ganzen Tag. Ihr Vorgesetzter überwacht ein Team von 30 Personen an zwei Standorten. Ohne ein Leistungsbetriebssystem verbringt der Vorgesetzte den größten Teil seiner Zeit damit, Berichte zu erstellen, QA-Bewertungen zu überprüfen und zu versuchen, herauszufinden, wer Aufmerksamkeit benötigt. Wenn er zum Coaching kommt, ist es reaktiv, zu spät und inkonsistent über sein Team und das nächste hinweg.

Mit Centrical sieht der Tag anders aus. Die Plattform beginnt mit dem Geschäftsergebnis: einem Qualitätsverbesserungsziel, einem neuen Produktstart oder einem Compliance-Anforderung. Sie nimmt Signale von KPI-Daten, Qualitätsbewertungen, Lernfortschritten und Mitarbeiterfeedback auf, um genau zu identifizieren, wo die Lücken sind. Wenn ein Mitarbeiter eine bestimmte Schwäche hat, zum Beispiel schwache Fragen bei Aufrechterhaltungsanrufen, bringt die Plattform dies dem Vorgesetzten mit einer empfohlenen Coachingsmaßnahme zum Vorschein, die bereits vorbereitet ist, und löst eine gezielte Rollenspiel-Simulation für den Mitarbeiter aus, um vor dem nächsten Anruf zu üben.

Für den Mitarbeiter im Gastgewerbe kann dies bedeuten, eine personalisierte Herausforderung, die an Verhaltensweisen zur Loyalty-Einwerbung geknüpft ist, mit Echtzeit-Feedback und Anerkennung, die in den Arbeitsablauf integriert sind. Für ein Telekommunikationsteam, das ein neues Produkt startet, kann dies bedeuten, adaptives Lernen, das sich an die bestehenden Wissenslücken jedes Vertreters anpasst, anstatt jeden durch den gleichen Inhalt zu führen.

Der gemeinsame Faden ist, dass das System Strategie mit Ausführung für jeden Menschen auf dem Boden verbindet, nicht nur für diejenigen, deren Vorgesetzte zufällig in dieser Woche Zeit haben.

Viele Unternehmen haben bereits BI-Tools, Workforce-Management-Systeme, Lernplattformen und Qualitätsicherungssoftware. Wo fallen diese Systeme typischerweise kurz, wenn es darum geht, die reale Mitarbeiterleistung zu verbessern?

Das Problem ist nicht die Tools einzeln, sondern dass sie nicht miteinander sprechen, um der Frontline-Operation wirklich zu nützen.

Ein QA-System kennzeichnet ein Qualitätsproblem. Diese Kennzeichnung sitzt auf einem Dashboard. Der Vorgesetzte sieht sie drei Tage später, wenn überhaupt. Die Lernplattform hat Inhalte, die helfen könnten, aber niemand verbindet die Kennzeichnung mit dem Inhalt. Das Workforce-Management-System optimiert Schichten, aber es weiß nichts über Fähigkeitslücken. Und Anerkennung geschieht getrennt, in einem anderen Tool.

So erreichen Erkenntnisse und Entscheidungen nie die Menschen, die sie benötigen. Coaching wird von Training getrennt, Training wird von Ergebnissen getrennt, und der Frontline-Mitarbeiter erlebt ein fragmentiertes Programm, das sich nicht zu einer Verbesserung addiert.

Und jetzt kommen künstliche Intelligenz-Agenten ins Spiel, die in Isolation von der menschlichen Arbeitskraft bereitgestellt und optimiert werden, was die Herausforderung weiter verschärft. Die Antwort ist nicht nur, diese Plattformen zu verbinden. Es ist, sie um ein gemeinsames Ziel zu orchestrieren: die richtige Intervention, für die richtige Person, im richtigen Moment, gemessen an einem realen Geschäftsergebnis.

Die jüngsten Kundenresultate von Centrical umfassen Verbesserungen bei der Erstkontaktlösung, Vertriebsleistung, Loyalty-Einwerbung, Produktivität und Fehlerrückgang. Was offenbaren diese Ergebnisse über die Art von Frontline-Arbeit, die künstliche Intelligenz zuerst verbessern kann?

Der gemeinsame Faden durch all diese Ergebnisse ist, dass sie Arbeiten umfassen, die durch Verhaltensänderung, Wissensverstärkung, Fähigkeitsentwicklung und personalisiertes Training, Coaching und Motivation verbessert und gemessen werden können.

Die Grenze, die künstliche Intelligenz jetzt eröffnet, ist, dies auf individueller Ebene zu tun, nicht nur für ein Segment oder eine Kohorte, sondern für jede Person, basierend auf ihren spezifischen Lücken, ihrer Rolle und ihrem Stand in ihrer Entwicklungsreise und dem, was das Unternehmen von ihnen benötigt.

TP Samsungs Kundenservice-Teams verbesserten die Erstkontaktlösung um 7,5 %, während sie die administrative Arbeit der Vorgesetzten um 70 % reduzierten.

Ein Top-5-Bank der Vereinigten Staaten sah im Bereich Betrugsbekämpfung einen Rückgang der Fehler um 66,7 % und eine Steigerung der verarbeiteten Konten um 4,8 %.

IHG Hotels & Resorts wollte, dass ihr Empfangspersonal aktiv Gäste in ihr One Rewards-Programm einwerben. Wir haben die Schulung in Missionen umgewandelt, dem Personal Münzen für abgeschlossenes Lernen und eingeschriebene Mitglieder gegeben und die Eigentümer auf Leaderboards miteinander in Wettbewerb gesetzt. Hotels, die die Centrical-Plattform nutzten, erzielten bis zu 4-mal bessere Ergebnisse bei der Loyalty-Einwerbung und -effizienz, was Millionen an zusätzlichem Umsatz und Direktbuchungen einbrachte.

Centrical erweitert sein künstliches Intelligenz-Portfolio um künstlich intelligente Coachings, Rollenspiel-Simulationen, hyperpersonalisierte Leistungserfahrungen und autonome Leistungsintelligenz. Welche dieser Fähigkeiten denken Sie, wird den größten kurzfristigen Einfluss auf Unternehmenseams haben?

Es hängt davon ab, wo ein Unternehmen in seiner Transformation steht. Ich würde zwei Fähigkeiten hervorheben, die einen sofortigen, messbaren Einfluss auf unsere Kunden haben.

Künstlich intelligente Coachings haben einen außergewöhnlichen Effekt, weil Unternehmen unter großem Druck stehen, Coaching effizienter zu machen, die Spanne der Kontrolle der Vorgesetzten zu erhöhen und dennoch die Teamleistung zu verbessern. Vorgesetzte sind der größte Einfluss auf die Frontline-Leistung, und dennoch haben sie historisch mehr Zeit mit Berichterstellung als mit Coaching verbracht. Unser künstlicher Intelligenz-Assistent dreht dieses Verhältnis um: Er bringt zum Vorschein, wen zu coachen, worauf und warum, mit der richtigen Aktion bereits vorbereitet. Und all dies ist priorisiert basierend auf den Zielen des Unternehmens. Der Vorgesetzte wird zu einem besseren Coach, ohne mehr Stunden pro Tag benötigen zu müssen.

Künstlich intelligente Rollenspiel-Simulationen sind ebenso kritisch, aus einem anderen Grund. Da künstliche Intelligenz einfache Interaktionen übernimmt, werden die Gespräche, die menschliche Agenten erreichen, komplexer: emotional aufgeladen, ausnahmsreich, hochriskant. Gleichzeitig mobilisieren Unternehmen ihre Arbeitskräfte in neue Rollen schneller als je zuvor. Übung (im Arbeitsablauf) ist der einzige Weg, um Vertrauen und Kompetenz in diesen Situationen aufzubauen, bevor sie live passieren. Rollenspiel im großen Maßstab, getrieben von tatsächlichen Leistungsdefiziten, macht dies möglich.

Autonome Leistungsintelligenz ist die nächste Grenze. Die Vision ist ein System, das Chancen identifiziert, die richtigen Programme auslöst und die Frontline-Ausführung kontinuierlich verbessert, ohne auf die Initiative eines Vorgesetzten zu warten.

Wie ändert künstlich intelligente Coachings die Rolle von Frontline-Managern, insbesondere wenn viele Manager bereits mit administrativer Arbeit und Leistungsberichterstattung überlastet sind?

Unsere Daten zeigen, dass Manager etwa 60 % ihrer Zeit mit Datenanalyse und etwa 20 % mit Bewertungen verbrachten, was weniger als 20 % für die tatsächliche Unterstützung ihrer Teams übrig ließ. Das ist die Kernfunktion, die nicht stimmt. Die Menschen, die für die Frontline-Leistung verantwortlich sind, verbringen den größten Teil ihrer Zeit damit, Dinge zu tun, die ein System für sie tun sollte.

Künstlich intelligente Coachings gewinnen diese Zeit zurück. Der Vorgesetzte erhält eine priorisierte Ansicht davon, wen zu coachen, worauf und mit einer vorgeschlagenen Herangehensweise, die bereits vorbereitet ist. Sitzungen können aufgezeichnet und automatisch dokumentiert werden, sodass Follow-up-Aktionen direkt aus dem Coachingsgespräch aktiviert werden, anstatt in einer Notiz zu stehen, die niemand liest. Personalisierte Ziele werden erstellt, die sowohl erreichbar als auch für den Mitarbeiter sichtbar sind.

Unsere Daten zeigen bereits, dass Manager, die unsere künstlichen Intelligenz-Fähigkeiten nutzen, mehr coachen und dass ihr Coaching einen größeren Einfluss auf die Leistung ihres Teams hat. Ein großer Kunde im Gastgewerbe sah eine 10-prozentige Verbesserung der Coachings-effektivität dank künstlicher Intelligenz, was zu einer messbaren Verbesserung der KPIs führte: Alle KPIs, auf die Mitarbeiter mit den künstlichen Intelligenz-Fähigkeiten von Centrical gezielt wurden, verbesserten sich.

Eines der interessantesten Aspekte von Centricals Positionierung ist die Idee, sowohl menschliche als auch digitale Arbeitskräfte zu verwalten. Wie sollten Unternehmen über Leistungsmanagement nachdenken, wenn künstliche Intelligenz-Agenten Teil der Frontline-Operationen werden?

Die meisten Unternehmen gehen in ein Problem, das sie noch nicht sehen. Künstliche Intelligenz-Agenten tauchen überall auf: einer aus Ihrem Kontaktcenter-Plattform, einer aus Ihrem CRM, einige aus Ihren eigenen Teams und andere, die in Tools eingebunden sind, für die Sie bereits zahlen. Wir nennen es den Zoo der Agenten. Sie alle erledigen Arbeit, aber niemand besitzt ihre Leistung. Niemand kann Ihnen sagen, welche davon tatsächlich gut in ihrem Job sind, welche abdriften oder welche zurückgezogen werden sollten.

Der Instinkt ist, dies als technisches Problem, ein Modell oder eine Integration zu behandeln. Ich denke, das ist der falsche Rahmen. Sobald ein künstlicher Intelligenz-Agent Frontline-Arbeit erledigt, benötigt er die gleiche Strenge wie die menschliche Leistung: klare Ziele, messbare Ergebnisse, Zertifizierung, bevor er mit hochriskanten Aufgaben betraut wird, und eine Feedback-Schleife, die vor Schaden zu früh driftet.

Das ist die Ebene, die die meisten Unternehmen fehlen lassen. Nicht einen weiteren Ort, um Agenten zu bauen, sondern eine einheitliche Ebene, um sie zu verwalten, zu zertifizieren und zu orchestrieren, die in demselben System sitzt, das die menschliche Arbeitskraft verwalten. Denn die Arbeit ist nicht mehr menschlich oder digital. Es ist beides, im selben Team, oft bei der gleichen Aufgabe. Ein Mensch und drei Agenten, die eine Kundeninteraktion bearbeiten. Wenn Sie die Menschen in einem Bereich und die Agenten in einem anderen messen, sehen Sie nur Fragmente ihrer Leistung.

Leistungsmanagement sollte als eine Disziplin über die gesamte Arbeitskraft hinweg gesehen werden, menschlich und digital. Gleiche Ziele, gleiche Rechenschaftspflicht, gleiche Mess-, Coach-, Verbesserungsschleife.

Welche Sicherheitsvorkehrungen sind erforderlich, um sicherzustellen, dass künstlich intelligente Leistungssysteme Mitarbeiter unterstützen, anstatt einfach nur Druck, Überwachung oder unrealistische Produktivitätserwartungen zu erhöhen?

Dies ist ein wichtiges Thema, weil wir künstliche Intelligenz nutzen, um Menschen zu helfen, eine bessere Version von sich selbst bei der Arbeit zu werden.

Druck kann kurzfristige Ergebnisse antreiben. Aber auf lange Sicht müssen Sie Menschen eine klare Richtung geben: Ihnen helfen, die spezifischen Fähigkeiten zu entwickeln, die ihre Rolle benötigt, und fokussiertes Training auf die Verhaltensweisen, die am meisten zählen. Das ist ein anderes Angebot für den Mitarbeiter. Das System ist nicht da, um Sie zu beobachten. Es ist da, um Ihnen zu helfen, Ihren Job gut zu machen. Und gut in Ihrem Job zu sein, fühlt sich viel besser an, als darauf gemessen zu werden. Es ist ein einfaches Ding, aber niemand kommt zur Arbeit, um einen schlechten Job zu machen.

Die echten Sicherheitsvorkehrungen sind also nicht Richtlinien, Prozesse oder ein Anerkennungsprogramm, das nebenbei sitzt. Sie sind die Anweisungen, Fähigkeiten und Tools, die in die tägliche Arbeit eingebaut sind, um den Job einfacher, effektiver und lohnender zu machen. Fähigkeiten zuerst, dann Verhaltensweisen, dann Leistung. Und darunter all dies, Motivation: Der Mitarbeiter sollte den Fortschritt sehen, den er macht, und ihn spüren. Jeder Schritt sollte mit etwas verbunden sein, das ihm wichtig ist: den Kunden, denen er hilft, das Team, dem er angehört, und wohin er als Nächstes gehen will. Das ist, was es wie mehr als ein Ergebnis fühlen lässt.

Und weil künstliche Intelligenz die Administration, Berichterstattung, Priorisierung übernimmt, gewinnen Vorgesetzte ihre Zeit zurück, um tatsächlich zu coachen. Um präsent zu sein. Diese menschliche Beziehung ist es, was das Ganze funktionieren lässt.

Centrical hat kürzlich 39 Millionen Dollar in Series-D-Finanzierung aufgenommen, was die Gesamtfinanzierung auf über 100 Millionen Dollar bringt. Wie wird diese neue Kapitalaufnahme die globale Expansion und die Entwicklung von künstlichen Intelligenz-Tools für die Verwaltung von Frontline-Leistung über menschliche und digitale Arbeitskräfte hinweg in den nächsten 12 bis 24 Monaten beschleunigen?

Wir denken über Wachstum in mehreren Bereichen nach:

Wir bedienen Unternehmen in 150 Ländern und 60 Sprachen heute, und diese Runde wird unser Wachstum global beschleunigen.

Die Vertiefung autonomer Leistungsintelligenz wird einer unserer Schwerpunkte sein. Die nächste Stufe ist ein System, das Chancen identifiziert, die richtigen Programme auslöst und die Frontline-Ausführung kontinuierlich verbessert, ohne dass ein Vorgesetzter initiieren muss.

Schließlich werden wir die Plattform erweitern, um die Leistung über menschliche und digitale Arbeitskräfte hinweg zu verwalten. Da künstliche Intelligenz-Agenten mehr Frontline-Aufgaben übernehmen, benötigen Unternehmen die gleiche Strenge bei Leistungsstandards, Coaching und Messung für diese digitalen Arbeitskräfte wie für menschliche. Wir sind positioniert, um das Betriebssystem für diese hybride Realität zu sein.

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