Ryan Peterson, Chief Product Officer di Concentrix – Seri Wawancara

Ryan Peterson menjabat sebagai Wakil Presiden Eksekutif dan Chief Product Officer di Concentrix, mengarahkan strategi produk dan teknologi global. Sebagai pemimpin transformasional dengan keahlian mendalam dalam pengembangan produk, data, dan AI, Ryan memacu inovasi dan pertumbuhan. Sebelumnya, ia menjabat sebagai eksekutif di Amazon (AMZN ) Web Services (AWS), memimpin Amazon Connect (CXE) dan AWS Storage, di mana ia memperluas kedua bisnis dan memperoleh keahlian dalam strategi go-to-market, penjualan, dan arsitektur solusi. Dengan lebih dari dua dekade di manajemen data, Ryan membawa perspektif tajam tentang penerapan AI. Ia memegang delapan paten di penyimpanan data dan keamanan.

Concentrix adalah penyedia solusi pengalaman pelanggan dan teknologi global yang terdaftar di bursa, menawarkan layanan di seluruh fase desain, pembangunan, dan operasional untuk membantu organisasi memodernisasi operasi dan meningkatkan kinerja. Perusahaan ini beroperasi di lebih dari 70 negara dan enam benua, dan sejak memisahkan diri pada tahun 2020, telah melakukan ekspansi melalui akuisisi besar seperti Convergys, Webhelp, dan BlinkCX, memperkuat skala dan kemampuan mereka.

Mari kita mulai dengan hal pribadi—perjalanan Anda meliputi startup, Amazon, dan sekarang Concentrix. Apa pelajaran tentang pengalaman pelanggan atau pengembangan produk yang telah Anda pelajari di seluruh peran ini?

Sangat sederhana: Mulai dengan pelanggan terlebih dahulu dan bekerja mundur dari sana. Ini berlaku baik Anda berada di startup dengan tiga orang atau membangun sistem global untuk perusahaan Fortune 500. Mudah bagi tim untuk terjebak dalam membangun apa yang mereka pikir menarik dan menarik, tetapi jika itu tidak memecahkan masalah nyata bagi orang nyata, itu adalah pemborosan waktu. Solusi paling berdampak yang saya lihat selalu berasal dari memahami apa yang sebenarnya ingin dicapai pelanggan dan kemudian membangun menuju itu.

Survei Konsumen Concentrix terbaru menunjukkan bahwa hanya 31% konsumen AS yang familiar dengan konsep Agentic AI. Mengapa kesadaran masih rendah meskipun ada buzz industri?

Karena kita telah membuatnya lebih rumit daripada yang sebenarnya. Tanyakan pada lima orang apa yang dimaksud dengan “Agentic AI”, dan Anda mungkin akan mendapatkan lima jawaban berbeda. Istilah tersebut belum menetap menjadi definisi bersama karena industri belum melakukan pekerjaan yang baik dalam menjelaskannya dalam bahasa sehari-hari. Itulah inti masalahnya. Ketika saya menjelaskannya sebagai AI yang bertindak atas nama entitas lain tanpa memerlukan prompt, orang biasanya memahami. Sampai itu menjadi penjelasan standar, sebagian besar konsumen akan tetap bingung, dan itu akan terus menjadi lebih dari sekadar buzzword daripada ide mainstream.

Salah satu statistik paling mencolok adalah bahwa 76% orang masih menemukan merek lebih dapat dipercaya ketika manusia, bukan AI, membantu mereka. Bagaimana Anda menafsirkan ini dalam konteks membangun pengalaman pelanggan yang asli?

Statistik tersebut bukan anti-AI, melainkan pro-kepercayaan. Mari kita hadapi kenyataan, orang umumnya tidak mempercayai AI, dan mereka pasti tidak menginginkannya ketika mereka membutuhkan bantuan. Coba pikirkan saat terakhir Anda menelepon ke layanan dukungan pelanggan dan pertama kali terhubung ke bot AI. Sebagian besar orang menekan tombol nol atau mencoba melewatinya untuk mendapatkan agen manusia. AI, dalam keadaan saat ini, tidak selalu memecahkan masalah, seringkali menciptakan gesekan. Jika AI menambah gesekan pada perjalanan pelanggan, itu tidak meningkatkan pengalaman; itu menghalangi. Apa yang benar-benar diinginkan pelanggan adalah pengalaman yang lancar yang membantu mereka menyelesaikan masalah mereka. Ketika AI bekerja harmonis dengan penilaian manusia, itulah saat kepercayaan diperoleh. Masa depan bukan tentang AI-saja, melainkan tentang AI yang didukung oleh kecerdasan manusia nyata, membuat pengalaman menjadi lancar dan efektif.

Apakah ada wawasan yang mengejutkan atau berlawanan dengan intuisi dalam data yang membuat Anda memikirkan kembali bagaimana Agentic AI harus diterapkan—baik dalam hal desain, pesan, atau kasus penggunaan?

Kejutan terbesar bukanlah dalam angka-angka, melainkan dalam apa yang mereka ungkapkan. Banyak perusahaan terburu-buru meluncurkan AI dan melewati pekerjaan yang diperlukan untuk mempersiapkan basis pengetahuan mereka sepenuhnya. Ini seperti mencoba membangun mobil swakemudi tanpa peta untuk memandunya. Anda tidak bisa mengharapkan AI memberikan jawaban yang dapat diandalkan jika konten dasar sudah usang atau tidak lengkap. Namun, di luar itu, kita telah melihat bahwa mengoptimalkan AI semata-mata untuk efisiensi – seperti otomatisasi penuh atau pengandalian – dapat berbalik. Menghilangkan manusia sepenuhnya dapat menyebabkan sinyal yang terlewat, churn yang lebih tinggi, atau peluang pendapatan yang hilang yang hanya muncul dalam percakapan nyata. Tantangan sebenarnya bukan hanya membuat AI berfungsi, melainkan merancang sistem di mana manusia dan AI dapat bekerja bersama untuk menghasilkan hasil yang tepat.

Mendapatkan fondasi penerapan yang tepat tidak selalu glamor. Ini seperti bagaimana seorang agen manusia harus berlatih sebelum menerima panggilan. Ini mungkin bukan bagian paling menarik, tetapi ini adalah langkah kritis agar agen dapat melakukan pekerjaannya dengan baik. Hal yang sama berlaku untuk AI. Bahkan strategi agenik terbaik tidak akan berfungsi jika data dan persiapan di baliknya tidak solid.

Kepercayaan jelas bukan satu-ukuran-untuk-semua. Dengan konsumen yang jauh lebih skeptis terhadap AI di keuangan dan kesehatan daripada di teknologi atau perjalanan, bagaimana perusahaan di sektor yang berisiko tinggi harus mendekati integrasi AI?

Di sektor yang berisiko tinggi seperti keuangan dan kesehatan, kepercayaan bukanlah opsional, melainkan fondamental. Sementara konsumen mungkin menyambut AI untuk hal-hal seperti mempercepat pemrosesan dokumen atau memperlancar alur kerja internal, mereka jauh lebih skeptis ketika AI menyentuh apa pun yang pribadi, klinis, atau berdampak tinggi. Ini berarti perusahaan perlu sangat sengaja tentang kasus penggunaan mana yang mereka otomatisasi dan bagaimana. AI dapat secara mutlak menghasilkan nilai di sektor-sektor ini – di keuangan, deteksi penipuan yang cepat, penilaian risiko kredit, pengumpulan otomatis, dan wawasan yang dipersonalisasi untuk manajemen kekayaan – tetapi hanya ketika diatur dengan ketat, dengan batasan yang jelas dan pengawasan manusia. Saat AI mulai membuat keputusan yang langsung mempengaruhi uang, kesehatan, atau keselamatan orang, batang kepercayaan naik secara dramatis. Dalam kasus-kasus tersebut, pelanggan mengatakan AI akan mendukung, bukan menggantikan, penilaian manusia.

Survei menunjukkan orang ingin transparansi, opsi untuk menggantikan, dan jaminan privasi yang kuat. Bagaimana Anda memasukkan jangkar kepercayaan ini ke dalam platform pengalaman cerdas Concentrix?

Kami memiliki 40+ tahun pengalaman mendukung merek-merek terbaik di dunia, dan selama waktu itu kami telah belajar untuk memahami apa yang diinginkan dan diharapkan pelanggan. Kami membantu klien kami untuk mengatasi kekurangan kepercayaan dengan konsumen dengan memberikan mereka alat untuk mengontrol secara tepat bagaimana agen AI mereka berperilaku – dari LLM yang berlawanan yang bertindak seperti penjaga, memanggil apa pun yang mencurigakan sebelum mencapai pelanggan, hingga mesin kebijakan yang terintegrasi yang memungkinkan tim keamanan untuk menentukan apa yang diizinkan atau diblokir. Namun, mengelola kepercayaan konsumen tidak berhenti pada peluncuran AI. Kebutuhan bisnis selalu berkembang dan jawaban berubah, sehingga kami telah memperkenalkan Agentic Engineering sebagai cara yang disengaja untuk merancang, menerapkan, dan terus mengelola AI. Ini termasuk membawa kembali manusia ke dalam loop untuk memastikan AI selaras, dapat diaudit, dan selalu didasarkan pada penilaian yang baik. Kami juga telah meluncurkan penawaran Agentic Readiness baru. Ini membantu perusahaan memahami di mana mereka memiliki peluang untuk menerapkan AI agenik secara bertanggung jawab. Kami membimbing mereka melalui pertimbangan kunci, seperti apa yang harus dihindari dalam penerapan AI, dan bagaimana menggunakannya dengan aman. Tujuannya adalah membawa manfaat terbesar bagi pelanggan dan bisnis mereka. AI memerlukan struktur untuk dapat dipercaya, dan kami telah membuat itu menjadi bagian dari DNA, yang pada gilirannya membantu menghadirkan pengalaman positif yang menghasilkan loyalitas merek.

Hanya 8% konsumen yang merasa nyaman dengan dukungan AI yang sepenuhnya otonom, namun industri ini terus maju dengan otomatisasi. Bagaimana Anda menyelaraskan kesenjangan antara apa yang mungkin dan apa yang dapat diterima?

Masalahnya adalah bahwa banyak AI diterapkan di tempat-tempat di mana pelanggan paling memperhatikan, dan tidak dengan cara yang baik. Perusahaan lupa bahwa orang-orang tidak menyukai merasa diperdaya. Kami semua menghargai AI ketika itu secara diam-diam membuat hal-hal lebih mudah, seperti rekomendasi cerdas dari Netflix atau YouTube karena mereka bekerja dan terasa tidak terlihat. Namun, ketika Anda terjebak di luar Airbnb (ABNB ) di hujan deras, itu bukanlah saatnya untuk AI – itu adalah saatnya untuk manusia yang dapat menyelesaikan masalah dengan cepat dan dengan empati. Kepercayaan tidak hilang karena AI ada, melainkan karena AI menciptakan gesekan, frustrasi, dan muncul di tempat-tempat yang salah, menciptakan pengalaman merek negatif dan akhirnya mengusir pelanggan.

Ada panggilan yang semakin kuat untuk regulasi, tetapi banyak perusahaan tidak ingin menunggu. Apa peran yang harus dimainkan oleh pemimpin perusahaan dalam menetapkan standar etika mereka sendiri sementara kerangka kerja regulasi mengejar ketinggalan?

Jika Anda menerapkan AI dan belum membuat garda, Anda sudah ketinggalan – itu adalah kelalaian, bukan inovasi. Bayangkan skenario di mana maskapai penerbangan meluncurkan asisten chat AI untuk membantu dengan pemesanan dan perubahan, tetapi ketika pelanggan mulai bertanya tentang kompensasi untuk penerbangan yang tertunda, sistem memberikan informasi pengembalian yang salah. Bukan karena AI rusak, tetapi karena tidak ada yang menetapkan batasan kebijakan yang jelas, aturan eskalasi, dan mereka tidak mengambil waktu untuk mempersiapkan basis pengetahuan agenik mereka dengan cara yang tepat. Kesalahan semacam itu menciptakan kebingungan dengan pelanggan, merusak kepercayaan merek, dan mungkin membuka pintu untuk eksposur hukum. Perusahaan yang akan memimpin di ruang ini adalah mereka yang memperlakukan etika dan tata kelola sebagai persyaratan peluncuran, bukan sebagai pemikiran belakangan.

Menghadap ke depan, bagaimana Anda melihat Agentic AI mengubah operasi perusahaan secara internal—di luar kasus penggunaan yang hanya berfokus pada pelanggan?

Sisi internal adalah tempat di mana kita melihat ROI tercepat. AI sudah membantu karyawan dengan berbagai tugas sehari-hari, dari menulis email, meringkas pertemuan, dan menarik wawasan dari sistem yang bising, yang membebaskan mereka untuk fokus pada pekerjaan dengan dampak yang lebih besar – dan tidak ada yang menolak karena itu benar-benar membantu. Dalam aplikasi AI internal kami sendiri, iX Hello, kami telah melihat hingga 80% pengurangan waktu untuk menyelesaikan pekerjaan, dengan hingga 20% lebih banyak output di seluruh fungsi bisnis. Ruang ini yang rendah risiko adalah tempat di mana perusahaan harus bereksperimen terlebih dahulu. Jika Anda tidak bisa membuat AI bekerja dengan baik untuk tim Anda sendiri, Anda tidak memiliki bisnis untuk meletakkannya di depan pelanggan. Gunakanlah di dalam terlebih dahulu, kemudian skalakan dengan kepercayaan diri. Dalam jangka panjang, ini hanya akan membantu memastikan efisiensi dan produktivitas karyawan perusahaan, sambil mempertahankan konsistensi di seluruh merek.

Jika kita kembali dalam 12 bulan, apa yang akan menjadi kesuksesan untuk inisiatif AI Concentrix—bukan hanya dalam adopsi, tetapi dalam memenangkan dan mempertahankan kepercayaan konsumen?

Keberhasilan bagi kami adalah membantu klien kami mengubah operasi mereka dari sekadar meluncurkan bot menjadi menjalankan AI sebagai bagian integral dan utama dari bisnis mereka. Namun, ini bukan hanya tentang memperbaiki operasi mereka, melainkan membuat hidup konsumen lebih mudah. Ukuran keberhasilan yang sebenarnya akan menjadi peningkatan kepuasan konsumen yang jelas. Ketika AI digunakan dengan cara yang tepat, itu seharusnya meningkatkan pengalaman bagi konsumen, membuat interaksi mereka lebih lancar dan lebih efisien. Kami telah berinvestasi besar-besaran dalam membangun teknologi AI yang menciptakan pengalaman yang lebih baik di seluruh perjalanan pelanggan, dan kami telah menerapkan lebih dari 7.000 bot di Concentrix. Sekarang, kami menskalakan model operasional, bukan hanya teknologi. Ketika AI sepenuhnya terintegrasi, dapat diandalkan, dan dikelola dalam bisnis, itu mengarah pada hasil yang lebih baik bagi konsumen, yang pada gilirannya membangun kepercayaan yang langgeng.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut dapat mengunjungi Concentrix atau mereka dapat mengakses survei konsumen Concentrix yang dirujuk di sini.