Jonathan Corbin, Fundador y CEO de Maven AGI – Serie de Entrevistas

Jonathan Corbin es el Fundador y CEO de Maven AGI. Anteriormente, como Vicepresidente Global de Éxito y Estrategia del Cliente en HubSpot (HUBS ), Jonathan lideró un equipo de aproximadamente 1.000 especialistas en éxito del cliente, éxito de socios y gerentes de contratos en múltiples regiones y verticales. Sus responsabilidades incluían impulsar la retención de clientes, el crecimiento de ingresos y la realización de valor para más de 200.000 clientes en todo el mundo, que van desde startups hasta empresas.

Maven AGI es una solución nativa de Inteligencia Artificial Generativa integral diseñada para transformar el panorama del soporte al cliente – sin dolores de cabeza. Mientras estaba en modo sigiloso, la tecnología de Maven resolvió de forma autónoma más del 93% de las consultas de los clientes, reduciendo los costos de soporte en un 81%, mejorando la experiencia general del cliente, a escala, después de resolver millones de interacciones en más de 50 idiomas para clientes tempranos.

Usted fue anteriormente el Vicepresidente Global de Éxito y Estrategia del Cliente en HubSpot, donde lideró un equipo de aproximadamente 1.000 especialistas en éxito del cliente, éxito de socios y gerentes de contratos en múltiples regiones y verticales. ¿Cuáles fueron algunos de los aspectos destacados y conclusiones clave de este período en su vida?

During ese período de tiempo, Hubspot era una de las cinco empresas de software B2B de crecimiento más rápido, con más de mil millones de dólares en ingresos. Hay muy pocas personas que han tenido la oportunidad de construir, crecer y gestionar a la escala en que estábamos operando. Las empresas que crecen a este ritmo no suelen ser de ese tamaño, y las empresas de nuestro tamaño no crecen a ese ritmo. Me pasé mucho tiempo centrado en crear enfoques escalables para la planificación y el crecimiento, asegurándome de que estábamos estableciendo objetivos muy claros, alineando incentivos en múltiples organizaciones para crear los resultados que estábamos buscando como organización, asegurándonos de que teníamos los sistemas para crear visibilidad sobre lo que estaba sucediendo en la organización, y planificando sobre múltiples horizontes. Cualquier cosa que implementáramos tenía que funcionar no solo para nuestros clientes actuales, sino que también tenía que mantener la continuidad en un crecimiento exponencial.

¿Puede compartir algunos conocimientos sobre qué lo inspiró a lanzar Maven AGI y cuánto tiempo ha estado en modo sigiloso?

He estado obsesionado con la experiencia del cliente desde muy temprano en mi carrera, y es por eso que he pasado tanto tiempo en empresas líderes en la industria en este espacio (Adobe (ADBE ), Marketo, Sprinklr, Hubspot, etc.). En 2017, regresaba de un viaje a la Costa Oeste, reunido con algunos grandes clientes como Apple (AAPL ) y Nike, y tuvimos conversaciones muy profundas sobre el potencial de desbloquear datos siloizados y crear experiencias personalizadas hasta el nivel del usuario individual. No me refiero al enfoque segmentado de que caes en esta categoría de edad o demográfica. No, esto es la capacidad de desplegar toda la información que has compartido con nosotros para anticipar las expectativas del cliente y comprometerse con ellos de forma proactiva. Hubo un gran entusiasmo por parte de los clientes, pero la tecnología no existía en ese momento.

Mis cofundadores – Sami Shalabi, Eugene Mann y yo siempre hemos hablado sobre personalización a escala y el potencial que los transformadores podrían tener desde que la investigación salió de Google (GOOGL ). Sami construyó uno de los motores de personalización más grandes del mundo en Google News (1.000 millones de usuarios) y Eugene lideró la personalización para él, así que siempre hemos tenido conversaciones profundas y reveladoras sobre las posibilidades que podríamos desbloquear a medida que la tecnología evoluciona. La aplicación de esto a lo que estábamos haciendo en ese momento es que yo estaba luchando por crear una gran experiencia a escala para nuestros usuarios de Hubspot, Eugene estaba mirando cómo productizar las capacidades de LLM en Stripe, y Sami estaba compartiendo sus conocimientos sobre lo que funcionaba bien en Google.

Cuando escuchamos por primera vez lo que OpenAI estaba haciendo y comenzamos a usar algunos de los LLM que estaban disponibles, nos dimos cuenta de que estábamos en el punto en el que la tecnología existía para que pudiéramos crear la experiencia del cliente perfecta a escala. Las empresas han tenido que elegir entre la eficiencia de costos y una buena experiencia del cliente, lo que ha resultado en todo tipo de estrategias de segmentación complejas diseñadas para limitar las interacciones del cliente, creando cosas que son esencialmente barreras que llamaban autoservicio, o enterrando su información de contacto de soporte en algún lugar donde no se puede encontrar.

Comenzamos Maven AGI hace aproximadamente un año en modo sigiloso porque lo que priorizamos en Maven es el impacto – y cuando anunciamos lo que estábamos haciendo, queríamos dar ejemplos reales de nuestro impacto y métricas, no solo que existíamos y habíamos recaudado algo de dinero. Estamos muy agradecidos con nuestros clientes tempranos que creyeron en nosotros lo suficiente como para trabajar con nosotros en la implementación de tecnología de vanguardia y empujar los límites para desarrollar una mejor experiencia del cliente.

¿Puede definir para nosotros qué es AGI en el contexto de Maven AGI?

AGI está bien definido desde una perspectiva lingüística – es inteligencia artificial general. ¿Qué significa esto en el sentido empresarial? Nos centramos en algo que llamamos AGI empresarial y lo definimos como la capacidad de manejar tareas complejas utilizando agentes de IA funcionales que están entrenados específicamente para responsabilidades con una capa de orquestación que les permite trabajar juntos.

Un ejemplo de esto podría ser un usuario de cuenta bancaria que se comunica con su banco y pregunta si su depósito ha sido acreditado – lo que sabemos de la historia de la cuenta es que necesitan un pequeño préstamo puente para cubrir sus facturas y cheques. Maven entenderá el contexto histórico y ofrecerá el préstamo mientras maneja toda la documentación que podría estar asociada con él, como verificaciones de antecedentes, verificaciones de crédito, llenado de documentos de préstamo, comprensión de los riesgos, aprobación y una cantidad específica que se ajuste al perfil de riesgo, aprobando el préstamo y moviendo el dinero a la cuenta del usuario.

Otro ejemplo sería alguien que va al equipo de soporte de CRM y pregunta cómo implementar una campaña. Lo que entenderíamos de eso es que no quieren saber cómo crear una campaña, sino que quieren un cierto número de leads para una fecha determinada. Los usuarios tendrían la capacidad de decir: “Denme 100 leads para el próximo mes” y Maven pasaría por la tarea increíblemente compleja de entregarlos.

¿Cuáles son algunos de los problemas más grandes con la forma en que la IA se ha integrado históricamente en el soporte al cliente?

Historicamente, la IA en el soporte al cliente utilizó modelos de aprendizaje automático que eran muy deterministas y tardaban meses en entrenar. Estos modelos funcionaban con una lógica básica de si-entonces: si un usuario elegía X, se les daría la opción Y. Este enfoque simplista no cumplió con las expectativas, lo que resultó en resultados decepcionantes y dejó a muchos profesionales de la experiencia del cliente escépticos sobre el potencial de la IA. El verdadero éxito en el soporte al cliente impulsado por la IA depende de la personalización dinámica, la capacidad de razonar y tomar acciones significativas.

¿Cuáles son los pasos clave involucrados en la capacitación de Maven AGI para manejar consultas de soporte al cliente?

Es realmente simple. . . solo denos acceso a cualquier información que usarían para capacitar a los humanos. Podemos tenerlo funcionando para usted con un alto grado de precisión dentro de días – no semanas o meses. Usará su tono de voz específico, jerga y cualquier emoji que desee.

¿Cómo ayuda Maven AGI a reducir los costos de soporte al cliente y mejorar la satisfacción general del cliente?

Las empresas implementan Maven AGI de diversas maneras, pero la mejor manera de tener un impacto rápido es insertar Maven al comienzo de su cola de soporte en los puntos finales o canales que los clientes desean usar (chat, web, búsqueda, Slack, en el producto, SMS, etc.). Esto nos permite proporcionar resultados instantáneos y personalizados + acciones a los clientes sin tiempo de espera, mientras nos aseguramos de que esos increíbles agentes de soporte estén haciendo lo que mejor hacen, trabajando con clientes que realmente necesitan interacciones humanas para resolver sus problemas.

¿Qué avances tecnológicos han permitido que Maven AGI logre tasas de resolución autónoma de problemas tan altas?

Creo que hemos reclutado a uno de los mejores equipos de ingeniería del mundo para resolver que se reduce a un problema de datos. Personas brillantes que han trabajado en desafíos como la búsqueda en Google y la personalización a escala en Meta y Amazon (AMZN ), y que han estado pensando en resolver este tipo de problemas durante años. Los datos están fragmentados y siloizados, y para que podamos responder a las preguntas de los clientes y tomar acciones, necesitamos poder ingerir más datos que nadie más. La segunda parte es la capacidad de tomar acciones y construir nuestro motor de acción porque sabemos que solo responder preguntas no es suficiente. Para lograr la AGI empresarial, necesitamos poder anticipar las necesidades de los usuarios y comprometernos con ellos con intención.

¿Puede proporcionar más detalles sobre la financiación reciente de $20M en la Serie A y cómo se utilizará?

Tuvimos la suerte de estar funcionando en todos los cilindros en lo que queríamos lograr con nuestra ronda de semilla: construir un gran equipo de ingeniería, un producto que resuelve problemas reales y tener clientes que obtienen valor de nuestro producto. Recaudamos nuestra ronda de semilla menos de un año atrás, pero tuvimos algunos inversores realmente grandes que querían ser parte del viaje con nosotros. Después de pasar tiempo con M13, estábamos realmente emocionados de seguir construyendo el futuro de Maven AGI juntos con ellos. Los $28M que hemos recaudado en el último año se utilizarán para construir nuestro equipo de GTM, invertir en la construcción del ecosistema de socios y seguir contratando a ingenieros a medida que expandimos nuestro motor de acción (™) y las capacidades de la plataforma.

¿Cómo ve el papel de la IA evolucionando en la industria del soporte al cliente en los próximos cinco años?

El futuro no estará dividido en soporte, servicios, ventas y varias funciones. En su lugar, el soporte al cliente se convertirá en parte de una experiencia del cliente unificada y sin problemas, sin transferencias desordenadas y datos siloizados. A medida que evolucionan las expectativas de los clientes, también lo harán las formas en que los servimos.

Hoy en día, las necesidades de los clientes se dividen en 3 categorías:

• Los que desean autoservirse – la capacidad de encontrar la solución o la respuesta a una pregunta.
• Los que desean acceder al autoservicio pero necesitan validación de que están tomando la acción correcta.
• Los clientes que exigen un servicio de guante blanco y necesitan asistencia humana.

El futuro también tiene 3 categorías, pero las expectativas de los clientes serán muy diferentes:

• Esperan respuestas instantáneas a sus preguntas.
• Anticipan sus necesidades y preguntas con personalización, datos de uso, contexto histórico completo y la capacidad de tomar acciones y comprometerse con ellos en el canal de su elección.
• La capacidad de comprometerse con los agentes de soporte al cliente sin tiempos de espera y largas filas, que tienen respuestas disponibles para sus preguntas, contexto histórico completo y la capacidad de tomar acciones instantáneas.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Maven AGI.