Sean Whiteley, Gründer und Präsident von Qualified – Interview-Serie

Sie haben erfolgreich drei Unternehmen gegründet, darunter eines, das von Salesforce und ein weiteres von SurveyMonkey übernommen wurde. Was hat Sie dazu inspiriert, Qualified zu gründen, und wie passt es in die breitere Evolution von KI in Unternehmenssoftware?

Kraig und ich gründeten ein Suchmarketing-Unternehmen, das von Salesforce übernommen wurde. Dies war zu Beginn der Cloud-Revolution, und fast alle Marketing-Programme wurden schnell in die digitale Welt verlagert. Es wurde sofort klar, dass es eine riesige Diskrepanz gab, wie Verkäufer mit Käufern in dieser neuen Welt in Kontakt traten. Unternehmen gaben Millionen aus, um Traffic auf ihre Websites zu bringen, aber wenn diese hoch motivierten Käufer auftauchten, war die Engagement-Erfahrung nicht weiterentwickelt. Es war, als ob man eine besondere Party für die Interessenten organisierte und bezahlte, aber vergaß, die Tür zu öffnen, wenn sie ankamen.

Dort kam die Idee für Qualified her. Wir wollten eine Möglichkeit schaffen, damit Vertriebsteams qualifizierte Käufer treffen, wenn sie die Website betreten – mit Relevanz, Kontext und Echtzeit-, hyper-personalisierten Erfahrungen, die repräsentativ für das sind, was Käufer wollen. Wenn wir heute nach vorne blicken, haben wir diese Vision in etwas viel Größeres verwandelt: eine agente Marketing-Schicht, die jeden Workflow eines Inbound-Marketing-Prozesses ausführt, der sich über Echtzeit-Interaktionen auf der Website und asynchrone Interaktionen per E-Mail erstreckt. Qualified ist für diese nächste Welle von Unternehmenssoftware gebaut, in der KI-Arbeiter nicht nur Aufgaben und Workflows ausführen, sondern auch kontextbasierte Entscheidungen im Namen Ihres Unternehmens treffen.

Wie hat sich Ihre Vision für KI von Ihren frühen Tagen im Suchmarketing bis heute, mit Piper, die Inbound-Verkäufe im großen Maßstab automatisiert, verändert?

Offensichtlich hat das Auftauchen von Large Language Models (LLMs) das gesamte Spiel verändert. Als wir unser erstes Unternehmen gründeten, war es die frühe Cloud-Ära, die eine grundlegende Veränderung im Software-Liefermodell darstellte. Dinge wie gemeinsame Infrastruktur, Multi-Tenancy und Pay-as-you-go-Preise ebneten den Weg für Unternehmen, um mission-kritische Apps und Prozesse in die Cloud zu verlagern. Bald darauf wurden Plattform und Infrastruktur als Sammlung von Diensten verfügbar, was wiederum ein großer Enabler für Unternehmen war, um erhebliche Workloads an Cloud-Anbieter auszulagern. Alles hat sich geändert.

Wenn wir ein Jahrzehnt vorwärts springen, hat die KI-Revolution explodiert. Vor nur wenigen Jahren, als wir Qualified erstmalig starteten, repräsentierte Machine Learning (ML) eine neue Möglichkeit, Intelligenz aus großen Datenmengen zu gewinnen. Jetzt haben LLMs alles verändert, was unsere Fähigkeit betrifft, erhebliche Workloads an die KI zu übertragen. Aber wichtiger noch, LLMs machen KI für jeden zugänglich, und Menschen haben die Möglichkeit, mit Computern, Apps oder Daten in ihrer natürlichen Sprache zu interagieren. Und obwohl wir wirklich gerade erst am Anfang stehen, ist es sehr klar, dass viele Dinge, die wir historisch getan haben, neu geschrieben werden und auf neue Weise durchgeführt werden. Dies gilt nicht nur für unser Leben, sondern auch für unsere Arbeit.

Eine unserer Leitsätze bei Qualified ist, alles, was wir historisch getan haben, in Frage zu stellen und zu bewerten, wie es mit KI transformiert wird. KI wird nicht nur die Art und Weise verändern, wie wir Systeme aufbauen, sondern auch neue Prozesse, Betriebe und Organisationsstrukturen freischalten.

Die erste Welle dieser KI-Transformation hat sich in Agenten manifestiert. Jedes Unternehmen bringt agente Schichten in verschiedene Funktionen innerhalb des Unternehmens ein. Unser AI-SDR-Agent ist ein sehr beliebter Ort, um mit der Einführung einer agenten Schicht in eine Marketing-Bewegung zu beginnen. Und es wird sehr klar, dass Piper nicht nur virtuell alle Inbound-Pipeline-Generierungsaufgaben und -Workflows automatisieren kann, die historisch von menschlichen SDRs durchgeführt wurden, sondern auch viele der Workflows übernehmen kann, die traditionell mit Marketing-Automatisierungsplattformen durchgeführt werden.

Piper ist ein leistungsfähiges Beispiel für einen autonomen KI-Agenten in Aktion. Wo ziehen Sie persönlich die Grenze zwischen hilfreicher Automatisierung und riskanter Autonomie?

Autonomie kann nicht ohne Verantwortung existieren. Vertrauen kann gewonnen oder verloren werden, exponentiell in einem agenten System. Wir bauen nicht mehr nur Cloud-Tooling. Wir setzen jetzt autonome Arbeiter ein, die Entscheidungen im Namen unserer Kunden treffen. Es gibt höhere Einsätze für Zuverlässigkeit und Vertrauen als je zuvor. Ungenaue oder unhelpful Agenten-Verhalten sollte die Nummer eins Priorität für jeden sein, der Agenten entwickelt. Ebenso wichtig wie Investitionen in Fähigkeiten rund um Training, Feinabstimmung, Transparenz, Zitate und Kontrolle ist es, den Kunden zu ermöglichen, die Governance-Grundlage für einen Agenten aufzubauen.

Mit Piper haben wir absichtlich nützliche Autonomie aufgebaut – KI, die innerhalb klar definierter Schranken operiert, angetrieben von unserer reichen Geschichte von Partnerschaften mit unseren Kunden, die unsere Produkte heute verwenden. Die Grenze für mich ist ziemlich klar: Automatisierung sollte nie Urteilsvermögen in Momenten ersetzen, die Kontext, Empathie oder Nuancen erfordern.

Piper versucht nicht, die gesamte Käuferreise aus dem Stand zu übernehmen. Es gibt einen wichtigen Aufwärmprozess, um sicherzustellen, dass der Agent nicht nur effizient, sondern auch genau und innerhalb der vom Kunden festgelegten Grenzen operiert. Man kann nicht einfach einen Agenten in der Produktion einsetzen, der mit Ihren Interessenten und Kunden interagiert, ohne zu verstehen, wie dies die gesamte Kaufzyklen beeinflussen wird.

Also ist die Grenze für mich bei Vertrauen, Beobachtbarkeit und Kontrolle gezogen. Wenn wir nicht erklären oder messen können, dann ist es noch nicht bereit. Die meisten Unternehmen, mit denen ich spreche, werden viel mehr gebildet und denken über diese Dinge auf die richtige Weise nach, aber es ist unsere Aufgabe, unseren Kunden zu helfen, die richtigen Schranken, Moderation und Best Practices um Governance aufzubauen.

Angesichts der zunehmenden Fähigkeiten von KI-Agenten, wie stellen Sie sicher, dass Piper innerhalb ethischer und kontextbezogener Grenzen bleibt – insbesondere wenn es um die Interaktion mit realen menschlichen Leads in hochriskanten Szenarien geht?

Innerhalb der Qualified-Anwendung können Sie Piper so programmieren, dass sie innerhalb bestimmter Grenzen bleibt, ihre Tonlage kontrolliert und sicherstellt, dass sie den Richtlinien des Unternehmens folgt. Diese sind absolute Wahrheiten und Regeln der Interaktion, die nicht gebrochen werden können, wenn Besucher interagieren. Wir bieten erhebliche Moderation und Schranken im Kern unserer KI, was bedeutet, dass wir Risiken rund um Daten (PII) und sensible Informationen vollständig aus der Gleichung entfernen. Zusätzlich ermöglichen wir es Unternehmen, zusätzliche Schranken, Anweisungen und Regeln der Interaktion hinzuzufügen.

Wir ermöglichen es auch Piper, eine Konversation, die vom Thema abweicht, sanft zurückzulenken. Zusätzlich kann Piper eine Konversation beenden, wenn sie in einen Bereich abdriftet, der:

• Unbezogen auf das Unternehmen, Produkte, Dienstleistungen oder die Branche ist
• Zufällig oder unsinnig ist
• Explizit, unangemessen oder anstößig ist
• Völlig außerhalb des Rahmens dessen liegt, was ein KI-SDR-System handhaben sollte

Diese strengen Schranken stellen sicher, dass Piper innerhalb ihrer zugewiesenen Grenzen bleibt und unseren Kunden totale Vertrauen und Kontrolle über ihr Verhalten gibt.

Sie haben über die Notwendigkeit von Rollback-Systemen und Übersteuerungsfunktionen gesprochen. Können Sie uns durch die Sicherheits- und Kontrollmaßnahmen führen, die Sie in die Plattform von Qualified integriert haben, um KI-Fehler zu verhindern oder zu mildern?

Vertrauen und Transparenz/Erklärbarkeit gehen Hand in Hand. Vertrauen beginnt mit der Bereitstellung von Einblicken in das, was passiert, warum es passiert und wie es in Zukunft beeinflusst werden kann. Es gibt grundlegende Grundsätze wie Zitate, Feedback-Schleifen und Feinabstimmung. Aber wir haben auch zusätzliche Schritte unternommen, um unseren Benutzern eine Beobachtbarkeitsebene für die KI zu bieten, die leicht zugänglich ist und menschliche Feedback-Schleifen ermöglicht.

Als Beispiel bieten wir die Fähigkeit, verschiedene Umstände zu simulieren und leicht zu sehen, was die KI tun wird, und Feedback oder Kurskorrektur für jeden hypothetischen Fall zu geben. Genau wie Sie einen Mitarbeiter vorbereiten, bevor er Autonomie erhält, müssen Sie dies auch für die KI tun.

Im Lichte von KI-Regulierungstrends und aktuellen Schlagzeilen über KI-Fehler, wie sehen Sie die Rolle von Compliance und Richtlinien bei der zukünftigen Entwicklung von KI-Agenten im Vertrieb und Marketing?

Regulierung und Governance sind wichtiger denn je. Es ist nicht schwer, über die erhöhten Risiken nachzudenken, die Agenten darstellen, wenn sie nicht verantwortungsvoll eingesetzt werden. Wir haben alle die Ergebnisse gesehen, wenn man KI ohne Kontext oder Verantwortung freisetzt. Im B2B-Bereich, insbesondere im Vertrieb und Marketing, wo wir tätig sind, haben wir es mit einer Menge von Unternehmensdaten und einigem Grad an personenbezogenen Daten (PII) zu tun. Wir müssen uns selbst und unsere Kunden zu hohen Standards halten, um die Erfahrungen unserer Käufer zu schützen.

Wir bauen Piper mit unternehmensweiter Compliance, beginnend auf der PRD-Ebene. Dies bedeutet, dass wir über Datenschutz, Sicherheit und Governance nachdenken, sobald wir etwas Neues aufbauen und ausliefern. Wenn KI sich weiterentwickelt, werden auch die Standards um die üblichen Verdächtigen in unserer Branche wie SOC 2, GDPR, CCPA, Consent-Management usw. weiterentwickelt – all dies sind Dinge, die wir im Hinterkopf behalten, wenn wir Funktionen ausliefern. Aber das Abhaken von Kästchen reicht nicht aus. Wir schaffen eine Kultur der Transparenz und bauen unser eigenes ethisches Rahmenwerk auf, bevor formelle Regulierungen kommen.

Diese Teile des KI-Puzzles können nicht auf formale Richtlinien warten – wenn Sie diese Standards nicht bereits in Ihren Teams setzen, sind Sie hinterher.

Glauben Sie, dass Unternehmen zu schnell vorankommen, indem sie KI-Agenten zu viel Autonomie geben, ohne angemessene menschliche Aufsichtsstrukturen aufzubauen?

Wir haben alle die Schlagzeilen gesehen, wenn diese Dinge schiefgehen – es gibt zweifellos Unternehmen, die zu schnell vorankommen und KI als Werkzeuge betrachten, die implementiert werden können, anstatt als eine gesamte Geschäftstransformation.

Automatisierung ist keine Strategie. Es ist ein Teil dieses größeren Bildes, aber es erfordert Infrastruktur und langfristiges Denken, um massive Fehler zu vermeiden, die am Ende des Tages Vertrauen mit den Kunden untergraben. Man kann das nicht zurückgewinnen.

Menschliche Aufsicht ist kein Hemmschuh für den Erfolg mit Automatisierung, sondern ein Enabler. KI wird die harte Arbeit leisten, aber Menschen im Prozess sind erforderlich, um verantwortungsvoll zu skalieren.

Wie balancieren Sie die Geschwindigkeit und Effizienz von KI mit einzigartigen menschlichen Fähigkeiten wie Urteilsvermögen, Ethik und Nuancen in Kundeninteraktionen?

Wir betrachten Piper als Teammitglied. Ihre Stärken – immer aktiv, Geschwindigkeit, instantane Erinnerung, unendliche Skalierbarkeit – machen sie zu einem leistungsfähigen SDR-Agenten, aber wir wissen, dass sie nicht jede einzelne Interaktion von Anfang bis Ende besitzen kann.

Menschen werden immer benötigt, um in hochriskanten Gesprächen, bei denen nuanciertes emotionales Verständnis den Käufer besser bedient, zu helfen. Die Nutzung von KI in den richtigen Anwendungsfällen ist der Schlüssel, um Automatisierung und menschliche Fähigkeiten in Einklang zu bringen. Piper ist blitzschnell, aber sie weiß, wann sie aufhören und Menschen einbeziehen muss.

Wir lassen KI das tun, was KI am besten kann, damit Menschen das tun können, was Menschen am besten können.

Sie sind an der Spitze des agenten Marketing. Was begeistert Sie am meisten über die nächsten 2-3 Jahre in diesem Bereich?

Ich fühle mich, als ob die KI-Ära vielen von uns eine zweite Chance gegeben hat, nach einigen schwierigen Jahren in der Technologiebranche. Agentes Marketing ist eine leistungsfähige Innovation, die die Türen für alle Arten von neuen Technologien öffnet, und es hat fast das Spielfeld für Unternehmen in der Branche egalisiert.

Wir sind alle in diesem Rollercoaster zusammen, und wir kommen endlich über die anfängliche Gimmick-Phase hinaus und sehen, welche Anwendungen tatsächlich nützlich sind.

Die nächsten zwei bis drei Jahre werden alles über Orchestrierung sein – wenn immer mehr KI-Agenten online gehen, wird die Aufgabe darin bestehen, die leistungsfähigsten Tech-Stacks aufzubauen, die zusammen als ein Team komplexe Workflows ausführen.

Welche Branchen glauben Sie, sind am wenigsten auf die Auswirkungen von autonomen KI-Agenten vorbereitet – und was sollten sie jetzt tun, um voranzukommen?

Branchen, die starre Hierarchien und Legacy-Technologie-Stacks haben, sind gefährdet, zurückgelassen zu werden. Für agentes Marketing muss man eine moderne Einstellung zu Datenhygiene und Software haben, und einige dieser größeren Operationen bewegen sich langsam und haben viel Technologie-Schulden, die sie navigieren müssen. Ironischerweise sind dies die Organisationen, die am meisten von KI-Agenten profitieren können – ihre Workflows sind reif für Automatisierung.

Der Schlüssel liegt jetzt darin, mit der Infrastruktur und nicht mit der Technologie zu beginnen. Sie müssen ihre Häuser in Ordnung bringen, indem sie strategische Planung rund um Workflows durchführen, bei denen Agenten Werte hinzufügen. Sie müssen Rahmenwerke rund um Compliance und Sicherheit erstellen. Dann können sie mit der Einrichtung einiger dieser Programme beginnen.

Dies ist nicht nur ein IT-Projekt – es ist eine gesamte organisatorische Veränderung, von oben bis unten.

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