Zayd Enam, Crestan perustaja ja toimitusjohtaja

Zayd Enam on Crestan perustaja ja toimitusjohtaja, Cresta on yhtiö, jonka perustamistarkoituksena on käyttää tekoälyä muuttaakseen tapaa, jolla käyttäjät oppivat arvokkaita taitoja. Cresta kokoaa yhteen alan johtavat tekoäly-asiantuntijat, vuosikymmenten mittaisen asiakaspalvelu- ja myyntiosaamisen, todistetun johtajuuden ja huipputason sijoittajat, mukaan lukien Andreessen Horowitz ja Greylock Partners.

Mikä alun perin veti sinut tekoälyyn?

Aloin työskennellä tekoälyssä, koska olin todella kiinnostunut aivoista ja siitä, miten ne toimivat. Berkeleyssä aloin työskennellä Redwood Center for Theoretical Neurosciencessä. Tavoitteena oli mallintaa aivot ohjelmistolla ymmärtääkseen, miksi ne kehittyivät sellaisiksi, mitä ne olivat — toisin sanoen, miten aivojen evoluutio tapahtui. Kaiken tämän vuoksi olin kiinnostunut tekoälyn ja koneoppimisen käytöstä aivojen mallintamiseen. Aivot ovat kuitenkin niin monimutkainen järjestelmä, että tajusin, että työkalut, joita käytimme, olivat sovellettavissa välittömästi. Tämä oli tapa, jolla aloin työskennellä Sebastian Thrunin kanssa, joka on Stanfordin yliopiston professori ja Stanfordin tekoälylaboratorion johtaja sekä Udacityn perustaja ja puheenjohtaja. Koska Sebastian teki todella mielenkiintoisia asioita tekoälyssä, halusin työskennellä hänen kanssaan, yhdistääkseni kiinnostukseni neurotieteeseen tekoälyyn ja koneoppimiseen ja nähdäkseni, minne se vei meidät.

Kuinka sinä alun perin keksit Crestan konseptin?

Työskennellessäni Sebastian Thrunin kanssa aloimme rakentamalla alustaa, joka auttoi tietojenkäsittelyopin opettajia ja arvioijia antamaan johdonmukaisesti hyvää palautetta opiskelijoille, koska huomasimme, että palautteen laadussa oli suuri aukko. Tämä oli erityisesti tuttua meillä laboratoriossa, joten keskityimme rakentamaan järjestelmää, joka oppi opiskelijoilta ja tukihenkilöiltä vuosi vuodelta, keskittyen yleisten virheiden tunnistamiseen ja siihen, mikä palautteen antotapa tuotti paremman tuloksen. Lopulta onnistuimme kaksinkertaistamaan arvioijien nopeuden.

Kuitenkin itse markkina ei ollut erityisen suuri, ja tajusimme, että halusimme ottaa idean ja laajentaa sen kaikkiin tietotyöhön. Sebastian antoi minulle neuvoja, joka on jäänyt minulle mieleen: mene autiomaahan. Hänen työskennellessään itseohjautuvien autojen ja lentokoneiden parissa hän meni autiomaahan testaamaan ja rakentamaan järjestelmää, joka toimi, ja sitten palasi laboratorioon ja opiskeli tieteellisyyttä, mikä osoittautui paremmaksi lähestymistavaksi, koska se oli todellisen maailman testattu.

Crestan autiomaassa menimme yrityksiin ja havainnoimme, miten ihmiset työskentelivät, mitä he tekivät, ja aloimme rakentaa pieniä työkaluja automatisoidaksemme työtä. Yksi varhainen projekti asiakastukipalvelussa oli juuri tulossa peruutetuksi, mutta pyysin, voisimmeko kääntää sen myyntiin ja osoittaa yläviivaisen tuloksen. Itseni ja kahden muun agentin kanssa osoitimme 100 000 dollarin kuukausittaisen lisätuloksen. Silloin tajusin, että meillä oli työkalu, joka voisi todella auttaa ihmisiä ja vaikuttaa maailmaan myönteisesti.

Millainen päätös luopua Stanfordin väitöskirjatutkinnosta ja keskittyä Crestan perustamiseen oli sinulle?

Se oli vaikea, mutta minulle oli luonnollista, koska tiesin, että jos olisin laboratoriossa, olisin jumissa eikä minulla olisi todellista vaikutusta, jota etsin. Tässä suhteessa oli luonnollista minulle luopua tutkinnosta.

Aloin väitöskirjatutkinnon, koska halusin rakentaa jotain, joka tekisi eroa tulevaisuudessa, mutta lopulta rakensin jotain, joka tekee eroa jo nyt — käytämme tekoälyä säästääksemme työpaikkoja, emme vähentääksemme niitä.

Kuinka sinä parhaiten kuvailisit, miten Cresta käyttää tekoälyä kouluttaakseen ihmisiä asiakaspalvelun edustajiksi?

Cresta tunnistaa parhaiden agenttien käyttäytymisen, joka johtaa onnistuneisiin asiakastuloksiin, kuten keskustelun virtauksen ylläpitämiseen, onnistuneiden vianmääritysaskelten tunnistamiseen ja odotusten asettamiseen, ja sitten jakaa nämä oppimukset kaikille agenteille reaaliajassa syvän vahvistusoppimisen avulla. Crestan ohjelmisto on aina oppimassa parhaista tuloksista, mikä mahdollistaa agenttien nopean sopeutumisen muuttuviin asiakas- ja liiketoimintatarpeisiin, tehden jokaisesta agentista välittömästi asiantuntijan.

Onko Crestalla muita toimintoja asiakaspalvelun edustajien kouluttamisen lisäksi?

Automaatio johtaa ja lippujen luominen agenteille. Lisäksi automaatio tilauskirjoittamisessa ja tiliäänityksessä. Nämä työkalut parantavat tehokkuutta ja auttavat agenteja säästämään aikaa, jonka he voivat käyttää muiden asiakkaiden avustamiseen.

Kuinka suuren vaikutuksen Crestan käyttäminen on ollut liiketoiminnan kannalta?

Yhdellä asiakkaallamme, joka on viiden suurimman ohjelmistoyrityksen joukossa, olemme nelinkertaistaneet agenttien tuotot ja kaksinkertaistaneet muunnosprosentin ja chat-volyymit. Cox Communications on kokenut 12 prosentin tuloksen kasvun käyttäessään Crestaa. Lisäksi johtava vähittäiskauppias on kokenut 25 prosentin kasvun chat-kohtaisessa tuloksessa.

Kuinka kauan kestää integroida Cresta, kun asiakas on valmis allekirjoittamaan sopimuksen?

Voimme integroida Crestan olemassa oleviin järjestelmiin muutamassa minuutissa, ja tekoälymme aloittaa työnsä välittömästi. Keskimäärin kestää noin 4-6 viikkoa, kunnes tulokset ovat näkyvissä.

Onko jotain muuta, mitä haluaisit jakaa Crestasta?

Cresta välttää sitä, mitä kutsun “laiskaan” lähestymistapaan tekoälyyn — automatisoimalla kaiken, mitä ihminen tekee. Sen sijaan ajattelen, että jotkut suurimmat edistysaskeleet tulevat yhdistämällä sitä, mitä ihminen ja kone voivat tehdä, saavuttaakseen asioita, joita kumpikaan ei voi tehdä erikseen. Vaativatko nämä enemmän energiaa ja luovuutta? Ehdottomasti. Mutta ajattelen, että se on sen arvoista lopputuloksessa.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla Crestassa.