Deon Nicholas, Forethoughtin perustajajäsen ja toimitusjohtaja – haastattelusarja

Deon Nicholas on Forethoughtin perustajajäsen ja toimitusjohtaja. Aiemmin Deon rakensi tuotteita ja infrastruktuuria Facebookilla (META ), Palantirilla (PLTR ), Dropboxilla (DBX ) ja Pure Storagella. Hän on julkaissut koneoppimistutkimuksia ja saanut infrastruktuuripatentteja, osallistunut ACM International Collegiate Programming Contestin maailmanfinaaliin ja päässyt Forbesin 30 under 30 -listalle. Kanadasta lähtöisin oleva Deon viettää mielellään aikaa vaimonsa ja poikansa kanssa, pelaa koripalloa ja lukee niin paljon kirjoja kuin ehtii.

Forethought on yrityksille tarkoitettu tekoäly- ja koneoppimisalusta , joka keskittyi aluksi asiakastukeen. Sen tekoäly voi oppia sisäisistä asiakirjoista, sähköposteista, keskusteluista ja vanhoista tukipyynnöistä, ratkaista pyyntöjä automaattisesti, ohjata ne oikeaan paikkaan ja tuoda nopeasti esiin organisaation olennaisinta tietoa.

Haastattelimme Deonia vuoden 2023 vuotuisessa Upper Bound -tekoälykonferenssissa Edmontonissa Albertassa. Tapahtuman järjestää Amii eli Alberta Machine Intelligence Institute.

Tämä on toinen haastattelumme Deonin kanssa. Ensimmäisessä haastattelussa käsittelimme hänen taustaansa ja sitä, miten hän aloitti tekoälyn parissa. Nyt keskityimme hänen tulevaisuudenvisioonsa.

Voisitko tiivistää, mitä Forethought tekee?

Forethought on generatiivista tekoälyä asiakastukeen tarjoava yritys. Julkistimme toimintamme TechCrunch Disruptissa vuonna 2018, ja olemme sittemmin kasvaneet palvelemaan suuryrityksiä, kuten Instacartia. Tarjoamme älykerroksen niiden asiakastukipyyntöjen tietojen päälle. Se näkyy esimerkiksi chatboteissa, toivottavasti aiempaa älykkäämmissä, ja asiakaspalvelijoiden avustamisessa. Nykyään kaiken taustalla hyödynnetään generatiivista tekoälyä.

Milloin siirryitte generatiiviseen tekoälyyn?

Kiinnostavaa on, että olemme käyttäneet jonkinlaista generatiivista tekoälyä perustamisesta lähtien. Se ei toki ollut yhtä tehokasta kuin nykyiset ratkaisut. GPT-2 julkaistiin muistaakseni vuonna 2018 tai 2019 avoimena lähdekoodina, ja oli muitakin malleja, kuten T5. Kokeilimme erilaisia suuria kielimalleja ja kehitimme myös omia mallejamme. Aiemmin kyse oli ominaisuudesta, joka harkitusti käytettynä toi etuja. Viimeisten kuuden kuukauden aikana siitä on kuitenkin tullut perustavanlaatuinen muutos liiketoimintamalleihin ja niiden taustalla toimiviin moottoreihin.

Meidänkin piti viime kuukausina miettiä moottorimme uudelleen. Julkaisimme SupportGPT:n tämän vuoden, 2023, maaliskuussa. Siinä hyödynnetään suuria kielimalleja, kuten OpenAI:n GPT:tä, ja koko toteutus on ajateltu uudelleen. Se ei välttämättä ole uusi tuote, vaan kaikkien tuotteidemme uusi moottori, joka on parantanut kokonaisuutta monella tasolla.

Miten yritys pääsee alkuun SupportGPT:n käytössä?

Se sisältyy tuotteisiimme. Lähtökohtana ovat aina yrityksen omat tiedot, ja siinä erotumme muista. Useimmissa ratkaisuissa aloitetaan tyhjästä ja säännöt pitää ohjelmoida käsin. Forethoughtissa aloitetaan integraatiosta. Jos käytät suosittua tukipalvelu- tai CRM-järjestelmää, kuten Zendeskiä tai Salesforce Service Cloudia, rekisteröidyt ja asennat integraatiomme tukikeskukseesi. Tämä käynnistää indeksoinnin, koulutuksen, hienosäädön ja muun mallin sekä moottorin rakentamisen. Sen jälkeen voit määrittää, muokata ja ottaa käyttöön jonkin tuotteistamme. Suosituin on Solve, tekoälyagentti, joka voi toimia verkkosivustolla chatbotin tapaan, sähköpostissa tai muussa muodossa. Se keskustelee asiakkaiden kanssa ja vastaa automaattisesti SupportGPT-moottorin avulla, ikään kuin verkkosivustosi ChatGPT:nä.

Automaatio käsittelee kuitenkin, sanotaan, vain 50 prosenttia ongelmista. Entä tapaukset, jotka tarvitsevat edelleen ihmistä? Toinen tuotteemme Triage ohjaa ja merkitsee tukipyyntöjä sekä varmistaa, että ne päätyvät oikealle asiakaspalvelijalle oikeassa kanavassa oikeaan aikaan. Assist puolestaan on asiakaspalvelijan apuri, sisäiseen käyttöön tarkoitettu GPT. Uusin ja monessa suhteessa tehokkain tuotteemme Discover etsii hyödyllisiä havaintoja ja suosittelee generatiivisen tekoälyn avulla, mitä yrityksen pitäisi päivittää tai muuttaa.

Aiheuttavatko hallusinaatiot ongelmia, kun generatiivista tekoälyä käytetään näin paljon?

Kyllä. Hallusinaatiot ovat generatiivisen tekoälyn suurimpia ongelmia useimmissa käytännön sovelluksissa. Tein aiheesta LinkedIn-videon, joka levisi melko laajalle. Joissakin käyttötapauksissa ne eivät haittaa: ihminen voi tarkistaa tuloksen tai kyse voi olla luovasta työstä, esimerkiksi markkinoinnin mainosteksteistä ja blogeista, joita joku lopuksi editoi. Pieni kuvitteellisuus on silloin eräänlaista luovuutta. Mutta taloudessa, terveydenhuollossa ja asiakastuessa, joissa terveys, varallisuus tai toimeentulo ovat kyseessä tai tarvitaan oikea vastaus, hallusinaatiot ovat valtava ongelma ja rajoite. Meille etua tuo se, että olemme käyttäneet generatiivista tekoälyä noin viisi vuotta.

Mallimme ovat alusta lähtien keskittyneet oikeellisuuteen sekä käytäntöjen ja työnkulkujen ymmärtämiseen. Jos asiakas pyytää hyvitystä 30 päivän sisällä, sen voi myöntää; myöhemmin ei. Tällaiset mekanismit oli jo rakennettu. Kun otimme käyttöön uudempia suuria kielimalleja, niiden ihmismäinen ilmaisu sopi hyvin yhteen Forethoughtin mallien tarjoaman oikean tiedon kanssa. Tätä oikeellisuutta voidaan hyödyntää kehotteiden suunnittelulla ja hienosäädöllä, mikä vähentää hallusinaatioita. Ne eivät katoa kokonaan, mutta vähenevät tasolle, jolla järjestelmä on erittäin tehokas. Lopullinen tavoitteemme on tietenkin, että hallusinaatioita olisi vähemmän kuin ihmiset tekevät virheitä. Jos tarkkuus on ihmisen tasolla, tilanne on jo erittäin hyvä.

Haastattelimme sinua viimeksi vuonna 2021. Mitä olet sen jälkeen oppinut yrittäjyydestä?

Hyvänen aika, koko maailma on muuttunut. Vuoden 2021 lopulla, pian haastattelumme jälkeen, keräsimme C-rahoituskierroksella 65 miljoonaa dollaria Steadfast Capitalilta, NEA:lta ja tunnetuilta henkilöiltä, kuten Gwyneth Paltrow’lta, Baron Davisilta ja Robert Downey Jr:lta. Visiomme herätti valtavasti innostusta. Nämä ihmiset näkivät generatiivisen tekoälyn mahdollisuudet ennen kuin siitä tuli suosittua. Oli innostavaa ja hurjaa kasvattaa toimintaa ja kiihdyttää jotain, joka jo toimi. Mutta noin kuusi kuukautta myöhemmin, vuoden 2022 puolivälissä, tuli taantuma. Maailma meni niin sanotusti sekaisin. Yritykset leikkasivat menojaan, ja yrittäjyyden malli muuttui kasvusta hinnalla millä hyvänsä.

Aiemmin ajateltiin, että suuri pääomapuskuri käytetään kasvuun, jotta päästään seuraavalle rahoituskierrokselle. Yhtäkkiä sijoittajat ja hallitukset heräsivät siihen, ettei raha ole ilmaista. Yrityksen on oltava kannattava tai ainakin tehokas. Kasvun pitää tapahtua kohtuullisella tehokkuudella, vaikka sitä halutaan edelleen mahdollisimman paljon näissä rajoissa. Malli kääntyi lähes yhdessä yössä, sillä uutta pääomaa ei välttämättä olisi saatavilla yhteen tai kahteen vuoteen, taantumassa ehkä kolmeen. Ostajat kiristivät kukkaronnyörejään. Oli keskityttävä omaan tehokkuuteen ja asiakkaiden tehokkuuden parantamiseen.

Tämä pakotti meidät keskittymään tarkemmin. Olimme aina tuottaneet arvoa: jos asiakaspalvelijat ratkaisevat enemmän kysymyksiä samassa ajassa, kulut pienenevät ja asiakkaiden kokemus ja saama huomio paranevat. Meidän piti kuitenkin terävöittää myyntipuhetta, viestintää ja tuotteiden painopisteitä tämän osoittamiseksi. Sisäisestikin oli keskityttävä tehokkuuteen. Ei voinut enää ajatella, että pääomaa on paljon ja lisää saa aina. Piti kysyä, miten rakennamme yrityksen, jos emme enää koskaan saa uutta rahoitusta.

Entä jos kestää vuosia ennen kuin riskipääomamarkkina avautuu? Silloin on rakennettava niin tehokas yritys, että D-kierroksen tullessa meillä on kaikki menestyksen mittarit tässä uudessa maailmassa. Tämä oli suuri muutos. Oli irtisanomisia, ja koko maailma muuttui. Vuosi 2022 oli vaikea, ja vuonna 2023 generatiivinen tekoäly on taas kuuma aihe. Tähän kuuluu nousuja ja laskuja.

Kaikki tämä opettaa keskittymistä ja sitkeyttä. Menestyessä kyse on kymmenen vuoden matkasta; epäonnistuessa se päättyy aiemmin. Nousut ja laskut on otettava vastaan muistaen, että rakennat koko ajan kohti lopullista visiota.

Mitkä ovat suurimmat haasteet asiakastuen ja muiden käyttötarkoitusten chatbottien rakentamisessa?

Käyn ne läpi aikajärjestyksessä. Ensimmäinen oli tekninen: toimivatko mallit? Siksi käytimme jo vuonna 2017 moderneja luonnollisen kielen ymmärtämisen ja tuottamisen moottoreita. On pysyttävä tutkimuksen kärjessä ja samalla tuotettava arvoa. Kun alkuvaiheessa kysyimme asiakkailta miksi, he kertoivat ongelman olevan valtava ja lupasivat maksaa, jos ratkaisemme sen. Ongelmana oli, etteivät chatbotit olleet koskaan toimineet.

Vuonna 2017, ennen virallista julkaisua, mietimme, kannattaako tälle markkinalle edes tulla. Ongelma oli selvä, mutta ratkaisut eivät toimineet. Kysyin yhä uudelleen miksi ja huomasin, että lähestyimme asiaa aivan eri tavalla, joko sattumalta tai taustamme vuoksi. Ihmiset tunsivat sanat tekoäly ja chatbot, mutta meidän toteutuksemme oli toinen. Aiemmat ratkaisut perustuivat päätöspuihin ja käsin ohjelmoituihin sääntöihin. Jos järjestelmä näkee sanan ”hyvitys”, se käsittelee hyvityksen, mutta ilmausta ”haluan rahani takaisin” se ei ymmärrä, koska maaginen avainsana puuttuu.

Kyse oli päätöspuista, säännöistä ja ilman koodausta käytettävistä rakentajista, jotka tekivät käyttöliittymästä keskustelevan. Ne eivät olleet tekoälyä. En ollut edes ymmärtänyt, että chatbotit rakennettiin niin. Me halusimme tehdä muuta, ja asiakkaat kysyivät, onko se todella mahdollista. Oli tunnistettava tämä ero: tekoäly oli ollut muotisana ehkä kymmenen vuotta, mutta modernin tekoälyn, jonka mahdollisuudet näkyvät nyt generatiivisessa tekoälyssä, aiempia edistysaskelia ei ollut sovellettu tähän alaan. Se oli iso asia, josta seurasi paljon muuta.

Markkinoilla oli valtavasti hälyä. Sanoimme tekevämme jotain erilaista, mutta asiakkaat huomauttivat muidenkin yritysten väittävän käyttävänsä tekoälyä. Arvomme osoittaminen vaati paljon työtä. Kun pääsimme toteuttamaan kokeilun asiakkaan järjestelmässä ja näyttämään, miten ratkaisu toimii ja oppii, tilanne oli selvä. Näin saimme nämä asiakkaat ja heidän logonsa. Silti eteneminen tuntui hitaalta puurtamiselta, jossa arvo oli todistettava joka askeleella. Tämä on ehkä ollut kiinnostavin haaste meluisalla alalla, jonka aiemmat ratkaisut olivat huonoja.

Jälkikäteen tuntuu ilmeiseltä, etteivät päätöspuut toimi. Silloin se ei ollut yhtä selvää.

Ei ollut. Ja se taisi olla myös parasta, mitä silloin voitiin tehdä.

Sekin on totta.

Ihmiset sekoittavat keskustelupohjaisen asiakastuen tekoälyyn. Niillä on paljon yhteistä: ChatGPT on hyvä esimerkki keskustelusta, mutta sitä käyttävä GPT-3-moottori oli olemassa jo aiemmin, ja se oli tekoälyä. Sitä tarvittiin keskustelun parantamiseen. Aiemmin haluttiin keskustelua ja tekoälyä, mutta keskustelu onnistui vain kirjoittamalla valmiit käsikirjoitukset. Se oli kuin suuri IVR eli vuorovaikutteinen puhelinvalikko chatin muodossa. Sitten siihen vain lisättiin tekoäly-sana. Saimme keskustelua, emme tekoälyä. Siinä yhteys katkesi: vaihtoehto ei ollut mahdollinen tai ihmiset eivät ymmärtäneet sen olevan mahdollinen eivätkä sitä, että kyseessä ovat eri asiat.

Kuvailit itseäsi tekoälyoptimistiksi tuoreessa podcastissa. Miksi olet niin optimistinen tekoälyn suhteen?

Useasta syystä. Yleisesti näen uuden liiketoimintamallin tai alustamurroksen, kuten siirtymisen suurista keskustietokoneista henkilökohtaisiin tietokoneisiin, internetiin, työpöydältä pilveen ja sitten mobiiliin. Noin joka vuosikymmen tapahtuu uusi muutos, joka synnyttää liiketoimintamalleja ja biljoonien dollarien arvosta uusia yrityksiä. Esimerkiksi Salesforce (CRM ) on 200 miljardin dollarin jättiläinen, joka tunnisti siirtymän pilveen. Se varmaan sanoisi myös aiheuttaneensa muutoksen, mutta joka tapauksessa se siirsi tietokannat ja tietojen perusjärjestelmät paikallisista Oraclen tai Siebelin kaltaisista asennuksista pilveen.

Se menestyi rakentamalla myyjien tietojärjestelmän, listautui ja kasvoi miljardiyritykseksi. Sitten se teki saman asiakaspalvelulle ja markkinoinnille ja päätyi 200 miljardin arvoon. Mietin, mitä tapahtuisi, jos Salesforce rakennettaisiin meidän aikanamme, vaikkapa vuonna 2030. Uskon saman toistuvan. Siksi teen työtä tämän yrityksen parissa: Forethoughtin kaltaiset tekoälyä lähtökohtanaan pitävät yritykset voivat olla seuraavia Salesforceja ja luoda biljoonien dollarien mahdollisuuksia. Se on hienoa liiketoiminnalle mutta myös asiakkaille ja kuluttajille. Puhelimet toivat supertietokoneen taskuun.

GPT tuo sinne superälyn. Kun tarvitset hiustenleikkuun, oma tekoälysi keskustelee parturin tekoälyn kanssa ja varaa ajan. Toivottavasti ne toimivat Forethoughtin avulla, mutta olennaista on aivan uudenlainen tapa tehdä asioita. Taloudelliset mallit muuttuvat. Tämä myös tasaa mahdollisuuksia, koska teknologia on helppo ottaa käyttöön. Ennen tarvittiin tekoälyn tohtorintutkinto edes ymmärtämään, miten sitä käytetään. Nyt äitini käyttää ChatGPT:tä. Yhä useampi tutustuu tekoälyyn ja saattaa innostua ohjelmoinnista tai kehotteiden suunnittelusta. Se tasaa mahdollisuuksia asiantuntijuudesta riippumatta. Juuri taloudellinen mahdollisuus tekee minut optimistisimmaksi.

Mitä ennustat yleisestä tekoälystä eli AGI:sta? Näemmekö sen elinaikanamme?

Aloitan sanomalla, ettei kukaan tiedä. Se on luultavasti totta. Joka väittää tietävänsä, valehtelee. Mutta edistystä on riittävästi nähtävissä. Ehkä AGI on jo olemassa. Kuka sanoo, etteivät GPT:n kaltaiset mallit ole suunnilleen yhtä älykkäitä kuin ihmisaivot? En tiedä, ehkä. Luultavasti eivät; se on todennäköisin vastaus. Mutta ihmisaivoissa on mitä, biljoona neuronia? GPT lähestyy sitä. Mitä tapahtuu, kun tällaisessa järjestelmässä on biljoona neuronia ja se koulutetaan oikeilla tiedoilla? Aivomme kehittyivät evoluution myötä, mutta tietyssä mielessä vahvistusoppiminen on koneille evoluutiota steroideilla.

Kaikki nämä tekniikat ovat jo olemassa, eikä ajatusta enää tunnu kaukaa haetulta kuvitella. Ehkä tarvitsemme uusia tekniikoita. Transformer ja takaisinkytketyt neuroverkot olivat edistysaskelia, jotka näyttävät jälkikäteen ilmeisiltä mutta tuntuivat ennen mahdottomilta. Ennen takaisinkytkettyjä verkkoja emme osanneet käsitellä kieltä samalla tavalla; sitten transformerit syrjäyttivät ne, ja nyt meillä on generatiivisia esikoulutettuja transformereita, GPT. Uutta tutkimusta ehkä tarvitaan, mutta ajatus ei ole enää mahdoton, koska tulokset ovat niin hyviä. Ehkä olemme jossain mielessä jo perillä, ehkä ainekset ovat olemassa ja oikea yhdistelmä puuttuu, tai ehkä pääsemme sinne 30–50 vuodessa.

En tiedä, kysyitkö myös mielipidettäni, mutta riskejä on. Joku, luullakseni Teslan Andrej Karpathy, vertasi tekoälyä ydinenergiaan. Sen voima on suunnilleen samaa luokkaa. Fuusio voisi antaa valtavasti energiaa ja mahdollistaa aiemmin mahdottomia asioita, jopa avaruusmatkoja, kun energiaa riittäisi. Mutta on myös pimeä puoli: ydinaseet ja valtava tuhovoima.

Yhteiskunnan paras tähänastinen ratkaisu on ollut, että tätä voimaa hallitsevat sopivat keskenään sen asianmukaisen käytön säännöistä. Uskon tekoälyn olevan yhtä voimakas, mutta se alkaa digitaalisesta maailmasta ja voi siksi tuntua vähemmän pelottavalta, kunhan se ei pääse käsiksi esimerkiksi ydinaseisiin. Jos kehitämme rajoja ja turvatoimia tekoälyn mukana, kuten uskon meidän tekevän, olemme hyvässä asemassa. Tarvitaan GPT:n veroista tekoälyä tunnistamaan GPT:n tuottamia valeuutisia. Olen optimistinen, mutta meidän on samalla rakennettava teknologiat, jotka tekevät siitä turvallista.

Pidät lukemisesta. Mitä hyviä kirjoja suosittelisit?

Viimeksi luin Patrick Lencionin kirjan ”The Advantage”. Se kertoo terveen organisaation rakentamisesta: kokouksista, johtoryhmän yhteisestä suunnasta sekä mission ja arvojen viestinnästä. Se kokoaa yhteen ajatuksia hänen muista kirjoistaan, kuten Death by Meetingistä. The Advantage taitaa olla viimeisin lukemani. Ironista kyllä, en ole viime aikoina lukenut tekoälykirjoja, vaikka luen tutkimusartikkeleita. Minulle on lämpimästi suositeltu kirjaa nimeltä ”Superhuman”, joka minun pitäisi lukea. Vielä yksi tietokirja on ”Good to Great”, suosikkini johtamiskirjoista. Kaunokirjallisuudesta suosittelen The Expansea, josta on tehty myös televisiosarja.

Olen nähnyt televisiosarjan.

Olet nähnyt sen? Se taitaa olla Amazon Primessa. Pidän siitä, koska se ei kuvaa vain tieteisfiktiota vaan tieteellistä realismia. Fiktiota on toki paljon, mutta sarja tutkii hienovaraisesti, miltä maailma näyttäisi avaruusmatkailun aikana ja miten politiikka muuttuisi. Ihmiset luultavasti käyttäytyisivät niin. Puhelimissa on kehittynyt AGI, mutta se on hyvin huomaamatonta eikä tarinan keskiössä. Siksi mainitsen sen. Hahmot puhuvat puhelimelleen, joka ryhtyy tehtävään ja saa sen valmiiksi muutaman tunnin kuluttua tarinan edetessä. Puhelimelle puhutaan kuin ihmiselle, sitten jatketaan omia toimia, ja se palaa myöhemmin tietojen ja vastausten kanssa.

Uskon AGI:n toimivan maailmassamme näin. Jokaisella olisi oma Einstein, C-3PO tai R2-D2 puhelimessa tai lopulta robotissa. Se tekisi tehtäviä, vastaisi kysymyksiin ja ratkaisisi ongelmia Einsteinin älykkyydellä. Jos jokaisella olisi Albert Einstein -niminen ystävä, ihmisen tasoinen tai sitä älykkäämpi AGI, pystyisimme tekemään enemmän. Ihmiset kysyvät heti, mitä jos niistä tulee pahoja. Mutta meillä on jo kahdeksan miljardia ihmisen tasolla älykästä olentoa. Ihmisissä on paljon vikoja, mutta on hienoa, että olemme silti luoneet tämän yhteiskunnan ja sivilisaation.

On kiinnostavaa verrata tätä Star Trekiin, jossa teknologian käyttöä korostetaan.

Emmehän mekään puhu jatkuvasti puhelimistamme. Mutta sata vuotta sitten olisi vaikuttanut taikuudelta, jos olisi kertonut voivansa puhua heti jonkun kanssa Qatarissa. Monet nykyiset asiat olisivat kirjaimellisesti näyttäneet maagisilta sen ajan ihmisistä.

Jopa Kindle olisi vaikuttanut taianomaiselta sata vuotta sitten: kirja, joka muuttuu toiveesi mukaan.

Aivan, sen mukaan mitä haluat. Se tuntuu suoraan Harry Potterista otetulta. Näen nämä teknologiat näin. Vastaavia nopeita muutoksia ovat sähkö ja kirjapaino. Hetken ne ovat suuria ja ihmeellisiä, mutta seuraava sukupolvi pitää niitä itsestään selvinä osina elämää. Kuvittele maailma, jossa AGI on itsestäänselvyys ja sisältyy kaikkeen tekemiseemme.

Kirjoitit äskettäin Twitterissä: ”Mittaa menestystä sillä, mitä saat valmiiksi, älä sillä, mitä aloitat.” Miltä yrityksenne maaliviiva näyttää?

Mikä on lopullinen tavoite? Palatakseni uusiin taloudellisiin malleihin minua innostavat keskustelut siitä, ettei Googlella (GOOGL ) olisi vaikeasti jäljiteltävää kilpailuetua. Vuotanut asiakirja sai ihmiset paniikkiin. Uskon väitteen olevan totta, mutta luultavasti OpenAI:llakaan ei ole tällaista suojaa. Olennaisempaa on, että tulevina kuukausina kuulemme paljon yrityksistä, joiden liiketoimintamalleja tekoäly mullistaa. Näin käy asiakastuessa, tukialustoissa, CRM-järjestelmissä, hakukoneissa ja kaikkialla muuallakin.

Monet yritykset kiirehtivät nyt mukaan. Mutta tämä teknologia voi yhtä lailla kehittää olemassa olevaa liiketoimintaa kuin mullistaa sitä. Jotkut sopeutuvat nopeammin, ja jo riittävän mittakaavan saavuttaneet yritykset voivat kiihdyttää nopeammin kuin ne, jotka eivät ole vielä päässeet sinne.

Näin ei aina käy: pienetkin voivat edetä nopeammin. Mitään varmaa sääntöä ei ole. Osa vanhoista yrityksistä reagoi liian hitaasti ja syrjäytetään, osa pienistä liikkuu nopeasti, ja moni sijoittuu väliin. Me voisimme tehdä jokaisesta ihmisten ja yritysten välisestä kosketuspisteestä nopeamman ja älykkäämmän. Aloitamme asiakastuesta, koska se on tavallisin yhteydenoton syy: ihmisellä on ongelma tai kysymys. Käsittelemme jo yli 100 miljoonaa tukipyyntöä vuodessa ja olemme vasta alussa. Ajan myötä määrä voi olla miljardi, kymmenen miljardia tai biljoona, ja tämä koskee vain asiakastukea.

Samaa teknologiaa voidaan käyttää markkinointiin, toivottavasti Forethoughtin kautta. Miksi yritykseen pitäisi ottaa yhteyttä vain ongelmatilanteessa? Entä kun haluat tietää uudesta tuotteesta, palvelusta tai ostoksesta? Myös työnantajan kanssa: onko sinulla kysymys tietotekniikasta tai henkilöstöasioista? Tekoäly voi muuttaa jokaisen kosketuspisteen. Voimme olla osa tätä tarinaa ja yksi tulevaisuutta tuovista yrityksistä. Se on missiomme ja päämäärämme: vapauttaa ihmisten potentiaali. Asiat nopeutuvat ja tehostuvat, ja ihmiset saavat takaisin aikaa, energiaa ja huomiota läheisilleen tai muulle heille tärkeälle. Ihmiskunta nousee uudelle tasolle.

Uskon, että meillä on tämä mahdollisuus ja pystymme siihen. Liiketoimintana siitä voi tulla miljardien, ehkä kymmenien tai satojen miljardien dollarien yritys, kuten Salesforcesta. Entä jos Salesforce rakennettaisiin vuonna 2023?

Kiitos haastattelusta. Lisätietoa haluavat lukijat voivat lukea ensimmäisen haastattelumme Deonin kanssa tai tutustua Forethoughtiin.