Deon Nicholas, Co-Fundador y CEO de Forethought – Serie de Entrevistas

Deon Nicholas es el Co-Fundador y CEO de Forethought. Anteriormente, Deon construyó productos y infraestructura en Facebook (META ), Palantir (PLTR ), Dropbox (DBX ) y Pure Storage. Tiene publicaciones de ML y patentes de infraestructura, fue finalista mundial en el Concurso Internacional de Programación Universitaria de la ACM y fue incluido en la lista de Forbes 30 under 30. Originario de Canadá, Deon disfruta pasando tiempo con su esposa y su hijo, jugando baloncesto y leyendo tantos libros como puede.

Forethought, la plataforma de IA y Aprendizaje Automático para empresas, comenzó centrada en el soporte al cliente. La IA de la empresa puede aprender de documentos internos, correos electrónicos, chats y sogar tickets de soporte antiguos para resolver automáticamente los tickets de manera correcta y rápida, y mostrar el conocimiento institucional más relevante.

Nos sentamos para nuestra entrevista con Deon en la conferencia anual 2023 Upper Bound sobre IA que se lleva a cabo en Edmonton, AB y organizada por Amii (Instituto de Inteligencia Artificial de Alberta).

Esta es nuestra segunda entrevista con Deon, en nuestra primera entrevista nos centramos en su pasado y cómo comenzó en IA, en esta entrevista nos centramos en su visión para el futuro.

¿Puedes resumir qué es Forethought?

En Forethought, somos la empresa de IA generativa para el soporte al cliente. Lanzamos en 2018 en TechCrunch Disrupt, y desde entonces hemos crecido hasta poder dar soporte a empresas de gran escala como Instacart y otras. Y básicamente, proporcionamos una capa de inteligencia sobre los datos de tickets de soporte del cliente, lo que se traduce en cosas como chatbots, pero esperamos que sean más inteligentes, desde la asistencia al agente hasta la asistencia al agente, todo aprovechando la IA generativa y cosas como eso.

¿Hace cuánto tiempo que hiciste el cambio a la IA generativa?

Lo interesante es que incluso cuando fundamos la empresa, hemos estado aprovechando alguna forma de IA generativa desde los primeros días. Nada que yo argumentaría que sea tan poderoso como lo que está disponible hoy en día. Pero, por ejemplo, GPT-2 se lanzó, creo que en 2018, 2019, y de código abierto, y había otros modelos como T5. Así que, hemos estado aprovechando varios modelos de lenguaje grande, experimentando con ellos, así como algunos que hemos estado construyendo internamente. Pero lo que ha cambiado, creo, es que solía ser una característica que te daba algunas ventajas cuando la usabas con moderación. Y ahora creo que, en los últimos seis meses, lo que realmente ha cambiado es que se ha convertido en un cambio seminal en cómo están sucediendo los modelos de negocio y cómo están sucediendo los motores. Y para nosotros, en realidad tuvimos que replantear nuestro motor, diría, en los últimos meses. Y lanzamos SupportGPT en marzo de este año, 2023. Y eso estaba aprovechando modelos de lenguaje grande como GPT de OpenAI, y replanteando realmente cómo hacemos todo. Y no es necesariamente un nuevo producto, sino un nuevo motor que impulsa todos nuestros productos, lo que ha llevado a una tonelada de mejoras en toda la pila.

¿Cuál es el proceso para una empresa que quiere comenzar a utilizar SupportGPT?

Al final del día, está integrado en uno de nuestros productos. Así que lo que diré es que no importa qué, siempre comienza con tus datos, y esa es nuestra diferenciación. Y lo único sobre Forethought con la mayoría de las empresas es que comienzas con una hoja en blanco, y tienes que codificar estas reglas. Para nosotros, comienzas integrando. Así que, si estás aprovechando un help desk popular o un CRM como Zendesk, un servicio de nube de Salesforce (CRM ), y quieres trabajar con nosotros, te registras e instalas nuestra integración en tu centro de ayuda. Y eso inicia la indexación, el entrenamiento, la fine-tuning, y todo eso, y construye el modelo y el motor. Y luego, desde allí, puedes configurar, puedes editar, y puedes implementar uno de nuestros productos. Y nuestro producto más popular es Solve, que es un agente de IA que puede sentarse en un sitio web, casi como un chatbot, o puede existir en correo electrónico en cualquier forma y comenzar a conversar y responder automáticamente a tus clientes, aprovechando el motor SupportGPT como ChatGPT para tu sitio web, por así decirlo.

Pero luego, esa automatización solo maneja el 50% de los problemas, por así decirlo. Y así, ¿qué pasa con los problemas que todavía necesitan ir a un humano? Bueno, también tenemos Triage, que es el nombre de nuestro segundo producto, que enruta los problemas, los etiqueta, se asegura de que lleguen al agente correcto en el canal correcto, en el momento correcto, así que puedes implementar eso. Y luego Assist es un copiloto de agente, así que es una IA interna para los agentes de soporte al cliente, y luego, finalmente, Discover, que es nuestro producto más reciente, pero en muchos sentidos, el más poderoso, que está buscando información y haciendo recomendaciones, también utilizando IA generativa para el negocio sobre qué debe actualizarse y qué debe cambiarse.

Con tanta dependencia de la IA generativa, ¿es un problema la alucinación?

Sí. Creo que la alucinación es uno de los grandes problemas al aprovechar la IA generativa para la mayoría de los casos prácticos, y grabé un video en LinkedIn sobre esto, que se volvió un poco viral, sobre la alucinación como uno de los grandes problemas de la IA generativa. Hay muchos casos en los que no es un problema, como si tienes un humano en el bucle o es un caso de uso creativo, y quieres algo nuevo como marketing, estás creando copias publicitarias y blogs, y vas a tener a alguien que edite al final del día. Eso es realmente bueno que estén alucinando un poco. Es una forma de creatividad. Pero en casos como finanzas o atención médica, o soporte al cliente, donde tu salud, tu riqueza, tu vida, o algo, o quieres una respuesta correcta, la alucinación es enorme. Es un gran problema, y es un gran limitador. Así que, de muchas maneras, una de las cosas geniales que nos dimos cuenta y por qué podemos hacer esto y nadie más puede, fue porque hemos estado aprovechando alguna forma de IA generativa durante los últimos cinco años.

Todos nuestros modelos se han centrado en la corrección desde el principio, entendiendo las políticas, entendiendo los flujos de trabajo, que cuando alguien solicita un reembolso, si es dentro de los 30 días, puedes emitir el reembolso. Si no es así, no puedes. Y todo eso que ya habíamos construido. Y cuando llegó el momento de aprovechar estos modelos de lenguaje grande más modernos, nos dimos cuenta de que la humanización de los modelos de lenguaje grande, más la información y la corrección que podríamos proporcionar desde los modelos anteriores, fue una combinación perfecta. Y luego puedes aprovechar toda esa corrección a través de la ingeniería de prompts, a través de la fine-tuning, lo que en realidad reduce el problema de la alucinación. No se elimina por completo, pero se minimiza al punto en que es muy efectivo. Y nuestro objetivo final, obviamente, es tener menos alucinaciones que los humanos tendrían errores. Mientras que tu tasa de precisión sea comparable a la precisión humana, entonces estás en una posición muy fuerte.

Nos entrevistamos por última vez en 2021. ¿Qué has aprendido desde entonces sobre ser emprendedor?

Oh, Dios mío. Todo el mundo ha cambiado. Desde una perspectiva emprendedora, algunas cosas han sucedido. A finales de 2021, poco después de nuestra entrevista, levantamos nuestra serie C. Levantamos 65 millones de dólares en nuestra serie C de Steadfast Capital, NEA, así como luminarias como Gwyneth Paltrow, Baron Davis y Robert Downey Jr. De muchas maneras, vimos mucha emoción alrededor de nuestra visión, y supongo que esas eran personas que vieron la IA generativa antes. Fue emocionante y loco para nosotros crecer y echar combustible al fuego de algo que estaba funcionando. Pero lo que fue interesante es que poco después, a mediados de 2022, así que seis meses después, hubo una recesión. Todo el mundo se volvió loco, por así decirlo. Y eso me enseñó mucho porque donde algunas empresas estaban gastando, cortaron el gasto, y todo el modelo de negocio de ser emprendedor cambió de crecer a cualquier costo.

Hey, tienes este gran cofre de capital, quémalo y crece para llegar a tu próxima ronda. A esperar, de repente, todos, incluyendo nuestros VC, todos los VC y las estrellas del consejo, se despertaron y dijeron, bien, hey, el dinero no es gratis, y necesitas estar construyendo un negocio rentable, o no necesariamente tiene que ser rentable, pero necesita ser eficiente. Y no se trata de crecer a cualquier costo, sino de crecer con una eficiencia razonable. Y todavía obviamente quieres crecer al máximo dado la eficiencia razonable, pero el modelo había sido vuelto al revés casi de la noche a la mañana porque no hay garantía de que tengas acceso a capital durante otro año, dos años. Si nos sumergimos en una recesión, tal vez tres. Los compradores están ajustando sus cuerdas, por así decirlo. Y así que realmente tienes que centrarte en la eficiencia y también en impulsar la eficiencia para tus clientes.

De muchas maneras, eso nos obligó a centrarnos más en, digamos, siempre estábamos entregando valor de muchas maneras porque es la industria en la que estamos. Si podemos ayudarte a ayudar a tus agentes a producir más, resolver más preguntas en un tiempo determinado, vas a ahorrar muchos costos y vas a tener una mejor experiencia del cliente, y vas a tener más atención. Todas estas cosas tienen que suceder, pero tenemos que apretar más nuestros pitches, apretar más nuestro mensaje y nuestro enfoque de producto para compartir eso. Y luego internamente, nosotros, tuvimos que centrarnos en la eficiencia. No era solo, hey, tienes este gran cofre de capital, y siempre puedes recaudar más dinero, y yada, yada, yada. No, era como, vamos a figurar cómo vamos a construir un negocio. ¿Qué pasa si no podemos recaudar dinero durante años?

¿Qué pasa si va a tomar años recaudar dinero antes de que el mercado de VC se abra? Bueno, eso está bien. Tenemos que estar construyendo un negocio muy eficiente para que, cuando llegue el momento de la serie D, tengamos todas las métricas que el éxito parece, al menos en este nuevo mundo, en términos de lo que se mide. Creo que eso fue grande, y los despidos y todo, y solo el mundo cambió. Y creo que ha sido un año muy difícil. 2022 fue un año difícil, y luego 2023, la IA generativa es caliente de nuevo. Y así, hay altibajos en esto.

Así que, de cualquier manera, estoy hablando mucho allí. Pero sí, creo que todo eso te enseña a centrarte y a ser resistente. Eso es lo otro que es importante, es simplemente, es un viaje de 10 años, si tienes éxito. Si no lo tienes, es temprano, y así que recuerda eso a través de los altibajos, tienes que tomarlo en pasos y que siempre estás construyendo hacia esa visión eventual.

¿Cuáles son los mayores desafíos que enfrentas al intentar construir chatbots para el servicio al cliente y otros casos de uso?

Sí. Los mayores desafíos. Iré en orden cronológico. El primero fue técnico, ¿funcionan los modelos? Y así que eso es por qué comenzamos incluso en 2017, aprovechando muchos de estos motores modernos de comprensión del lenguaje natural y generación del lenguaje. Y simplemente asegurándonos de que siempre estás en la vanguardia de la investigación, pero al mismo tiempo, asegurándonos de que estás entregando valor. Porque una de las cosas que nos dimos cuenta es que cuando comenzamos a preguntar a nuestros clientes, como, hey, ¿por qué? En los primeros días, nos dijeron que este problema es enorme. Si puedes construir esto para nosotros, pagaremos por ello. El problema es que los chatbots nunca han funcionado.

Incluso en los primeros días, como 2017 para nosotros, antes de que hubiéramos lanzado oficialmente, estábamos como, oh, bien, ¿deberíamos siquiera estar en este mercado? ¿Qué está sucediendo? Pero entonces cavas más profundamente. Sabes que hay un problema, un problema claro, pero las soluciones no han funcionado. Y entonces, cuando seguí preguntando, estaba como, ¿por qué? ¿Por qué no? Y entonces me di cuenta de que, o por accidente o debido a nuestros antecedentes, estábamos abordándolo de una manera muy diferente. Y aunque la gente había oído la palabra IA, había oído la palabra chatbot, había oído estas cosas, lo que estábamos haciendo no era lo que habían estado haciendo. Estaban abordando todo desde una perspectiva de árbol de decisión. Codificas reglas. Si ves la palabra reembolso, ve y emite el reembolso. Pero si alguien dice la frase, solo quiero mi dinero de vuelta, no tiene idea de cómo manejarlo, porque no dijo la palabra mágica.

Era todo árboles de decisión, era todo reglas, y estos eran simplemente constructores de código sin codificar que lo hacían conversacional, pero no eran IA. Y estaba como, oh, ¿así que eso es lo que habéis estado haciendo? Y no me di cuenta de que eso es cómo se construyen todos los chatbots. Y estaba como, pero eso no es lo que queremos hacer. Queremos hacer esto. Y estaban como, realmente, ¿puedes hacer eso? Y creo que la primera y más importante cosa fue simplemente reconocer que hay una sutileza, aunque la IA como palabra de moda ha existido durante probablemente 10 años, esta forma moderna de IA, lo que ahora vemos que es posible con la IA generativa. Y si retrocedes unos años, lo que comenzó a ser posible no se aplicaba realmente a este espacio. Y creo que eso fue grande. Y luego hay muchos efectos secundarios de eso.

Hay mucho ruido en el mercado porque vamos y estamos como, chicos, estamos haciendo algo diferente. Y entonces están como, hey, ¿estás seguro? Otra empresa dijo que tenían IA también. Y tuvimos que golpearnos la cabeza contra la pared mucho para simplemente probar nuestro valor. Una vez que entramos en un POC, una vez que entramos en su sistema y mostramos cómo estaba funcionando, cómo puedes aprender, entonces fue juego sobre. Y comenzamos, como puedes ver desde todos estos logotipos y todos los clientes, pero se sintió como una lucha lenta para probar nuestro valor en cada paso del camino. Creo que eso probablemente ha sido la cosa más interesante en este espacio, particularmente, uno que ha sido ruidoso, pero con malas soluciones.

Es obvio cuando lo piensas que los árboles de decisión no funcionarán. Simplemente no era obvio en ese momento.

No era obvio en ese momento. Y creo que también es que eso era lo mejor que se podía hacer, ¿verdad?

Es cierto también.

La gente confunde el soporte conversacional al cliente con la IA. Y las dos, hay una gran superposición de dónde está, como ChatGPT es un buen ejemplo conversacional, pero el motor GPT-3 que impulsa eso existía antes, y eso era la IA. Y necesitas eso para hacer que la conversación sea mejor. En el pasado, lo que sucedió fue que queríamos conversacional, queríamos IA, podías hacer conversacional, pero la única forma de hacerlo era codificar las conversaciones. Es un gran IVR, o un árbol de teléfono, en forma de chat. Pero entonces la gente comenzó a pegar la palabra IA, y así que estábamos obteniendo conversacional, no estábamos obteniendo IA. Creo que ahí es donde se produjo el fallo, no que no fuera obvio, sino que no era posible, o la gente no se daba cuenta de que era posible, o que estas son dos cosas diferentes.

Te has descrito a ti mismo como un optimista de la IA en un podcast reciente. ¿Por qué eres tan optimista sobre la IA?

Bueno, algunas cosas. Primero, comenzaré diciendo que esto es un nuevo modelo de negocio o un cambio de plataforma. De la misma manera en que la computación en sí misma se convirtió en algo, las computadoras pasaron de ser grandes mainframes a la computación personal. El paso de Internet, Internet se convirtió en una plataforma, y luego la nube pasó de escritorio a la nube, y todo eso. Cada década más o menos, hay este nuevo cambio, y estos cambios traen consigo nuevos modelos de negocio. Y de hecho, trillones de dólares en nuevos negocios en sí mismos, Salesforce, por ejemplo, un gigante de 200 mil millones de dólares, y todo lo que hicieron fue reconocer este cambio hacia la nube. Probablemente reclamarían que trajeron el cambio a la nube, pero reconocieron el cambio a la nube, y tomaron las bases de datos, su sistema de registro, y las sacaron de las instalaciones, Oracle , Siebel, lo que fuera, y las llevaron a la nube.

Y luego hicieron una fortuna con eso, y construyendo un sistema de registro para los vendedores, IPO, negocio de mil millones de dólares. Y, por cierto, luego lo hicieron para el servicio, la nube de servicio, la nube de marketing, ¡boom, boom, boom!, negocio de 200 mil millones de dólares. Y ahora me pregunto, ¿qué habría pasado si Salesforce se hubiera construido en nuestro tiempo? En 10 años más, o lo que sea, no sé cuántos años tienen ahora, pero en 2030. Lo mismo va a suceder. Y creo que eso es lo que va a suceder, que son estas empresas de IA que se convertirán en las próximas Salesforce, que crearán todas estas oportunidades, trillones de dólares en oportunidades. Creo que eso va a significar grandes negocios, pero también va a ser increíble para los clientes, para los consumidores. Cuando los teléfonos salieron, ahora tienes una supercomputadora en tu bolsillo.

Ahora vas a tener una supermente en tu bolsillo con GPT. La próxima vez que necesites un corte de pelo, simplemente tienes tu cosa, tu IA, y habla con la IA de la barbería, y puedes reservar un corte de pelo. Y espero que todas esas cosas estén impulsadas por Forethought, bien. Pero sabes a qué me refiero. Eso es simplemente una forma completamente diferente de hacer las cosas. Creo que los modelos económicos van a cambiar. También creo que esto es un igualador, porque es la clase de innovación de IA o la clase de innovación que es fácil de adoptar. Antes, tenías que tener un doctorado en IA para siquiera saber cómo hacer esto. Y ahora, mi mamá está usando ChatGPT, y la gente está comenzando a exponerse a la IA, lo que está abriéndolo, más personas probablemente van a querer aprender a codificar, más personas van a ser ingenieros de prompts, o lo que sea. Y creo que es realmente un igualador, ya sea que seas un experto o no. Y eso es lo que creo que soy más optimista, es simplemente esa oportunidad económica.

¿Cuáles son tus predicciones para la IA general? ¿Crees que la veremos en nuestra vida?

Sí. Primero, comenzaré diciendo que nadie lo sabe. Esto es probablemente cierto.

Cualquiera que afirme saberlo está mintiendo. Pero sí, creo que estamos viendo suficientes avances. Podría haber IA general que exista hoy en día. ¿Quién sabe? Tal vez. Probablemente no. La respuesta probablemente es no, pero un cerebro humano tiene ¿qué? Un trillón de neuronas, GPT está llegando allí. Y así que, ¿qué sucede cuando esta cosa tiene un trillón de neuronas y se entrena con los datos correctos, y nuestro cerebro se ha desarrollado debido a la evolución, pero en algunos sentidos, el aprendizaje por refuerzo es la evolución con esteroides para las máquinas.

Y todas estas técnicas existen ahora. Y simplemente no parece tan inverosímil imaginar. Y podríamos necesitar nuevas técnicas como el transformador y la red neuronal recurrente, que fueron avances que, en retrospectiva, parecían obvios, pero en el momento, o justo antes, eran imposibles. Y no podías siquiera hacer lenguaje antes de que tuvieras RNN, y luego los transformadores mataron a los RNN, y ahora tenemos transformadores preentrenados generativos y GPT. Y así que, podría haber investigación nueva para llegar allí, pero ya no es inverosímil porque las cosas son tan buenas. Y creo que estamos ya allí en algunos sentidos. Pero estamos ya, ya tenemos todos los ingredientes, y solo necesitamos encontrar la configuración correcta, o probablemente estaremos allí en los próximos 30 a 50 años.

Y no sé si me preguntaste esto o no, pero ¿qué creo sobre eso? Es que hay algunos riesgos. La mejor analogía para esto fue alguien, creo que fue Andrej Karpathy, la persona de IA de Tesla , lo describió como es como la energía nuclear. Es tan poderosa como la energía nuclear. Capacidad ilimitada con fusión, lo que sea, para permitirnos hacer cosas que nunca pensamos, viajar por el espacio, porque tendremos suficiente energía para hacer los viajes. Habrá muchas cosas que serán posibles con la energía nuclear, pero también tienes el lado oscuro de esas cosas, que son las bombas nucleares, que no sé si puedo hablar sobre ellas en este tipo de entrevistas, pero también tienes eso, o las armas nucleares, diré. Y esa capacidad masiva para la destrucción.

Y lo mejor que hemos descubierto como sociedad sobre cómo lidiar con eso es que todos lo tienen, y todos ponen en mutua regulación para asegurarse de que todos usen esto correctamente. Creo que hay una cantidad equivalente de poder allí, comienza en la esfera digital. Así que casi tienes menos miedo originalmente, porque a menos que algo así obtenga acceso a las armas nucleares, entonces, pero mi punto es, si puedes crear las barreras y las salvaguardas a medida que la IA avanza, lo cual creo que estamos haciendo como sociedad, entonces estás en una posición bastante buena. Tener IA que pueda detectar noticias falsas, que es tan poderosa como GPT, para detectar noticias falsas generadas por GPT, es superimportante. Creo que voy a ser, de nuevo, optimista sobre eso, pero eso no significa que no debamos desarrollar simultáneamente la tecnología para hacerlo seguro.

Te encanta leer, ¿qué buenos libros recomendarías?

El libro más reciente que leí fue ‘The Advantage’ de Patrick Lencioni, que enseña sobre cómo construir una organización saludable, desde cómo hacer reuniones hasta la alineación del equipo ejecutivo, hasta la comunicación de la misión y los valores, y realmente construir una organización saludable. Y es una culminación de todos sus otros libros, como Death by Meeting y todo eso. Diría que, sin embargo, The Advantage es probablemente el más reciente que he leído. Sobre IA, irónicamente, no he leído ningún libro de IA recientemente. He leído algunos de los papeles de IA, pero creo que hay un libro llamado ‘Superhuman’, que me fue muy recomendado, que necesito ir y leer. Y luego, finalmente, diré, otro no ficticio, ‘Good to Great’. Mi libro de administración favorito de todos los tiempos. Ficción, The Expanse. Ahora es una serie de TV.

He visto esa serie de TV.

La has visto, ¿verdad? Creo que está en Amazon Prime. Me encanta porque hace un gran trabajo al no ser realmente ciencia ficción, sino realismo científico. Quiero decir, hay mucha ciencia ficción en ella. Pero toman muchos conceptos sutiles, como qué sucedería en un mundo donde tuviéramos viajes espaciales, y cómo evolucionaría la política. Y eso es cómo probablemente se comportarían los humanos. Si notas, es muy, muy sutil. Pero los teléfonos tienen una forma avanzada de IA incorporada, y no se destaca. No es el punto central. Y eso es por qué me gusta. Eso es por qué lo menciono aquí. Pero notarás que la gente simplemente puede decir algo a su teléfono, y se va y lo hace, y luego, después de un par de horas o lo que sea, en tiempo de película, habrá hecho la tarea. Y es muy sutil. Simplemente ves a la gente hablando en su teléfono como si estuvieran hablando con una persona, y luego siguen adelante, y luego vuelve con más y habla con ellos.

Y creo que eso es cómo la IA general va a operar en nuestro mundo. Todos van a tener su propia Einstein personal o C3PO, o R2-D2, ya sea en un teléfono o eventualmente en robótica. Y simplemente harán tareas y responderán preguntas por ti y resolverán cosas. Y serán tan inteligentes como Einstein. Y eso es. Si cada humano en el planeta tuviera un amigo llamado Albert Einstein, IA, inteligencia, tan buena o mejor que la humana, entonces simplemente podrías hacer más cosas. Y todos siempre defaulan, ¿qué pasa si todos esos tipos se vuelven malvados? Bueno, tenemos criaturas intelectuales de nivel humano, ocho mil millones de ellas. Y quiero decir, los humanos son terribles de muchas maneras, pero también es hermoso que hayamos podido crear sociedad y civilización que seguimos.

Es interesante lo opuesto que es a Star Trek, donde hacen un espectáculo de usar tecnología.

No hablamos de teléfonos, pero 100 años atrás, si le dijeras a alguien que tienes un teléfono y puedes hablar con alguien en Qatar instantáneamente, hay muchas cosas ahora que son literalmente mágicas para la gente que habría estado 100 años atrás.

Como incluso cómo un Kindle habría sido mágico 100 años atrás. Es un libro que siempre es diferente dependiendo de lo que quieras.

Dependiendo de lo que quieras. Es literalmente como si saliera de Harry Potter, ¿verdad? De cualquier manera, creo que eso es cómo soy cuando pienso en estas tecnologías. Toma la analogía de cualquier cosa que cambie rápidamente, y hay muchas. La electricidad fue poderosa, la prensa, y luego es loca y grande por un tiempo, y luego la próxima generación simplemente lo da por sentado y está incorporado. Imagina un mundo donde la IA general se da por sentada y simplemente está incorporada en todo lo que hacemos.

Tu tuiteaste recientemente, “Mide el éxito, no por cuántas cosas comienzas, sino por cuántas cosas terminas.” ¿Qué se ve el final para tu empresa?

¿Cuál es el juego? Volviendo al concepto de nuevos modelos de negocio, una de las cosas que encuentro super emocionante es que, cuando la gente dice que Google (GOOGL ) no tiene una ventaja competitiva. De hecho, Google dijo que no tenía una ventaja competitiva, y todo el mundo se preocupó. Creo que es cierto. Creo que tienen una ventaja competitiva cero. Pero también, OpenAI probablemente no tiene una ventaja competitiva. Nadie tiene una ventaja competitiva. Pero más importante aún, los modelos de negocio existentes de hoy en día, habrá muchas más historias en los próximos meses sobre la empresa X, que no tiene una ventaja competitiva, que se ve interrumpida por la IA. Y eso va a suceder en el servicio al cliente, va a suceder en los help desks, va a suceder en los CRM, va a suceder en los motores de búsqueda, va a suceder en todo.

Creo que la parte más emocionante de eso es que hay muchas empresas que están saltando al carro ahora, pero esta tecnología es tan sostenible como disruptiva, y lo que quiero decir es que habrá personas que se adapten más rápido, pero también habrá personas que tienen una cantidad razonable de escala que pueden acelerar a una tasa derivada más alta que las personas que no están en escala. Y a veces eso no será cierto. Puede haber algunas empresas más pequeñas, y será todo sobre el lugar, pero no es necesariamente un hecho. Y así que tienes estos diferentes estratos de empresas, y puede haber las más antiguas que serán demasiado lentas para adaptarse y serán derrocadas. Puede haber las más pequeñas que se muevan más rápido, y puede haber algunas en el medio.

Así que, la idea de que podríamos ser el tipo de empresa que hace que cada punto de contacto entre las personas y las empresas sea más rápido y más inteligente. Hoy en día, eso es en el servicio al cliente, porque es la interacción más común que tenemos. Tienes un problema, haces una pregunta. Estamos ayudando a impulsar eso. Hoy en día, procesamos más de 100 millones de tickets de soporte al año, y apenas estamos comenzando. Eventualmente, eso será mil millones, 10 mil millones, billones. Y eso es solo en el servicio al cliente.

Creo que la IA, y espero que a través de Forethought, puedes aplicar la misma tecnología al marketing. ¿Por qué solo te pones en contacto con una empresa cuando tienes una pregunta? ¿Qué pasa si quieres aprender sobre un nuevo producto? ¿Qué pasa si tienes un servicio que te interesa? ¿Qué pasa con las ventas? ¿Qué pasa si te pones en contacto con las empresas para las que trabajas? Tienes una pregunta sobre TI, tienes una pregunta sobre RRHH. Cada punto de contacto puede transformarse a través de la IA. Y creo que tenemos la oportunidad, genuinamente tenemos la oportunidad, de ser parte de esa historia, de ser esa empresa, o una de esas empresas, que traen este futuro, y eso es el juego, esa es nuestra misión. Y en última instancia, se trata de desbloquear el potencial humano. En última instancia, esto va a hacer que todo sea más rápido, más eficiente, va a darte tiempo, energía y atención para que puedas centrarte en pasar tiempo con tus seres queridos, o lo que sea. La humanidad está subiendo de nivel.

Y creo que tenemos esa oportunidad. Creo que podemos hacer eso. Y creo que, desde una perspectiva empresarial, eso podría ser una empresa de miles de millones, si no decenas o cientos de miles de millones de dólares. Podría ser de la misma manera, de la misma manera que la historia de Salesforce. ¿Qué pasaría si Salesforce se hubiera construido en 2023?

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden leer nuestra primera entrevista con Deon, o visitar Forethought.