Deon Nicholas, Co-Fondatore e Amministratore Delegato di Forethought – Serie di Interviste

Deon Nicholas è il Co-Fondatore e Amministratore Delegato di Forethought. In precedenza, Deon ha sviluppato prodotti e infrastrutture presso Facebook (META ), Palantir (PLTR ), Dropbox (DBX ) e Pure Storage. Ha pubblicazioni di intelligenza artificiale e brevetti su infrastrutture, è stato finalista mondiale alla ACM International Collegiate Programming Contest e è stato inserito nella lista dei 30 under 30 di Forbes. Originario del Canada, Deon ama trascorrere il tempo con sua moglie e suo figlio, giocare a basket e leggere quanti più libri possibile.

Forethought, la piattaforma di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per le aziende, ha iniziato a concentrarsi sul supporto clienti. L’intelligenza artificiale dell’azienda può imparare da documenti interni, e-mail, chat e anche vecchi biglietti di supporto per risolvere automaticamente i biglietti di supporto e velocizzare l’accesso alle conoscenze istituzionali più rilevanti.

Ci siamo seduti per un’intervista con Deon alla conferenza annuale Upper Bound 2023 su intelligenza artificiale, che si tiene a Edmonton, AB, e ospitata da Amii (Alberta Machine Intelligence Institute).

Questa è la nostra seconda intervista con Deon, nella nostra prima intervista ci siamo concentrati sul suo passato e su come ha iniziato a lavorare con l’intelligenza artificiale, in questa intervista ci siamo concentrati sulla sua visione per il futuro.

Potresti riassumere cosa è Forethought?

Forethought è un’azienda di intelligenza artificiale generativa per il supporto clienti. Siamo stati lanciati nel 2018 a TechCrunch Disrupt e da allora siamo cresciuti fino a supportare aziende di grandi dimensioni come Instacart e altre. E fondamentalmente, forniamo uno strato di intelligenza in cima ai dati dei biglietti di supporto dei clienti, che si traduce in cose come chatbot, ma speriamo più intelligenti, fino all’assistenza degli agenti, tutto sfruttando l’intelligenza artificiale generativa e cose del genere.

Quanto tempo fa hai fatto il passaggio all’intelligenza artificiale generativa?

Ciò che è interessante è che anche quando siamo stati fondati, abbiamo sfruttato alcune forme di intelligenza artificiale generativa fin dai primi giorni. Niente che io arguirei, quanto potente è disponibile oggi. Ma ad esempio, GPT-2 è stato lanciato, credo nel 2018, 2019, e open source, e c’erano altri modelli come T5. Quindi, abbiamo sfruttato vari modelli di linguaggio grandi, sperimentando con quelli e anche con alcuni dei nostri interni che abbiamo costruito. Ma ciò che è cambiato, credo, è che una volta era una funzione che ti dava alcuni vantaggi quando la usavi con parsimonia. E adesso credo che negli ultimi sei mesi, ciò che è realmente cambiato è che è diventata una vera e propria svolta nel modo in cui i modelli aziendali stanno accadendo e nel modo in cui i motori stanno accadendo. E per noi, abbiamo effettivamente dovuto ripensare il nostro motore, direi, negli ultimi mesi. E abbiamo lanciato SupportGPT nel marzo di quest’anno, 2023. E che stava sfruttando modelli di linguaggio grandi come GPT di OpenAI, e ripensando veramente a come facciamo tutto.

Qual è il processo per un’azienda che vuole iniziare a utilizzare SupportGPT?

Alla fine, è integrato in uno dei nostri prodotti. Quindi, ciò che dirò è che non importa cosa, sempre inizia con i tuoi dati, e questo è il nostro differenziatore. E la cosa unica di Forethought con la maggior parte delle aziende è che iniziate con una tela vuota e dovete codificare duramente queste regole. Per noi, iniziate integrando. Quindi, se state sfruttando un help desk popolare o un CRM come Zendesk, un servizio cloud di Salesforce (CRM ), volete lavorare con noi, vi iscrivete e poi installate la nostra integrazione nel vostro centro di assistenza. E questo avvia l’indicizzazione, avvia l’addestramento, la fine-tuning e tutte queste cose, e costruisce il modello e costruisce il motore. E poi da lì, potete configurare, potete modificare e potete distribuire uno dei nostri prodotti. E il nostro prodotto più popolare è Solve, che è un agente di intelligenza artificiale che può sedere su un sito web, quasi pensare a un chatbot, o può esistere in e-mail in qualsiasi forma e iniziare automaticamente a conversare e rispondere ai vostri clienti, sfruttando il motore SupportGPT come ChatGPT per il vostro sito web, per così dire.

Ma poi quell’automazione gestisce solo il 50% dei problemi, per così dire. E quindi, cosa riguarda i problemi che ancora devono andare a un essere umano? Ebbene, abbiamo anche Triage, che è il nome del nostro secondo prodotto, che instrada i problemi, li etichetta, assicura che arrivino all’agente giusto nel canale giusto, al momento giusto, in modo che possiate distribuire quello. E poi Assist è un co-pilota per gli agenti di supporto clienti, un’intelligenza artificiale interna per gli agenti di supporto clienti, e infine Discover, che è il nostro prodotto più recente, ma in molti modi il più potente, che cerca insight e fa raccomandazioni, anche utilizzando l’intelligenza artificiale generativa per l’azienda su cosa dovrebbe essere aggiornato e cosa dovrebbe essere modificato.

Con così tanta dipendenza dall’intelligenza artificiale generativa, l’allucinazione è un problema in qualche modo?

Sì. Credo che l’allucinazione sia uno dei grandi problemi nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa per la maggior parte dei casi pratici, e ho registrato un video su LinkedIn su questo, che è diventato un po’ virale, sull’allucinazione come uno dei grandi problemi dell’intelligenza artificiale generativa. Ci sono molti casi in cui non è un problema, come se avete un essere umano nel loop o è un caso di utilizzo creativo, e volete qualcosa di nuovo come ad esempio marketing, state creando copie pubblicitarie e avete qualcuno che le modifica alla fine. Quello è veramente buono che stanno allucinando un po’. È una forma di creatività. Ma in casi come finanza o sanità, o supporto clienti dove la tua salute, la tua ricchezza, la tua vita, o qualcosa del genere, o volete una risposta corretta, l’allucinazione è enorme. È un grande problema, e è un grande limite. Quindi, in molti modi, una delle cose più cool che abbiamo realizzato e perché possiamo farlo e nessun altro può, è perché abbiamo sfruttato alcune forme di intelligenza artificiale generativa per gli ultimi cinque anni.

Tutti i nostri modelli sono stati focalizzati sulla correttezza fin dall’inizio, capendo le politiche, capendo i flussi di lavoro che quando qualcuno chiede un rimborso, se è entro 30 giorni, potete emettere il rimborso. Se non è, non potete. E tutte quelle cose che avevamo già costruito. E quando è arrivato il momento di sfruttare questi modelli di linguaggio più moderni e grandi, abbiamo trovato che l’umanizzazione dei modelli di linguaggio grandi, più l’informazione e la correttezza che potevamo fornire dai modelli precedenti, era una combinazione perfetta. E poi potete sfruttare tutta quella correttezza attraverso l’ingegneria delle promozioni, attraverso la fine-tuning, che effettivamente riduce il problema dell’allucinazione. Non è completamente eliminato, ma viene minimizzato al punto in cui è molto efficace. E il nostro obiettivo finale, ovviamente, è avere meno allucinazioni di quanto gli esseri umani abbiano errori. Finché il vostro tasso di accuratezza è pari all’accuratezza umana, allora siete in una posizione molto forte.

Vi abbiamo intervistato l’ultima volta nel 2021. Cosa avete imparato da allora sull’essere un imprenditore?

Oh, mio dio. Il mondo intero è cambiato. Da una prospettiva imprenditoriale, alcune cose sono accadute. Alla fine del 2021, poco dopo la nostra intervista, abbiamo raccolto 65 milioni di dollari in una serie C. Abbiamo visto un sacco di entusiasmo intorno alla nostra visione, e credo che queste fossero persone che vedevano l’intelligenza artificiale generativa prima. È stato emozionante e un momento folle per noi per crescere e aggiungere carburante a qualcosa che funzionava. Ma ciò che è stato interessante è che poco dopo, a metà del 2022, sei mesi dopo, la recessione. Il mondo intero è esploso, per così dire. E quindi, questo mi ha insegnato molto perché dove alcune aziende stavano spendendo, hanno tagliato le spese, e il modello di business dell’essere un imprenditore è cambiato da crescita a tutti i costi.

Ciao, avevi questo grande tesoro di capitale, brucialo e cresci per arrivare al tuo prossimo round. Aspetta, improvvisamente tutti, compresi i nostri VC, tutti i VC e i consigli di amministrazione, si sono svegliati e hanno detto, beh, il denaro non è gratuito, e devi costruire un’azienda redditizia, o non necessariamente deve essere redditizia, ma deve essere efficiente. E non è più solo crescere a tutti i costi, ma è crescere con un’efficienza ragionevole. E vuoi ancora crescere al massimo date le condizioni di efficienza ragionevole, ma il modello è stato quasi capovolto nel giro di una notte perché non c’è garanzia che avrai accesso al capitale per un altro anno o due. Se scivoliamo in una recessione, forse tre. I compratori stanno stringendo le loro borse, per così dire. E quindi, devi realmente concentrarti sull’efficienza e anche sull’efficienza per i tuoi clienti.

In molti modi, questo ci ha costretto a concentrarci di più su, voglio dire, eravamo sempre stati nel business di consegnare valore in molti modi perché è solo l’industria in cui siamo. Se possiamo aiutarti ad aiutare i tuoi agenti a produrre di più, a risolvere più domande in un dato tempo, risparmierai un sacco di costi e avrai una migliore esperienza del cliente, e avrai più attenzione. Tutte queste cose devono accadere, ma abbiamo dovuto stringere i nostri messaggi, stringere il nostro focus sui prodotti per condividere questo. E poi internamente, noi stessi, abbiamo dovuto concentrarci sull’efficienza. Non era più solo, beh, hai questo grande tesoro di capitale, e puoi sempre raccogliere più denaro, e yada, yada, yada. No, era come, beh, come possiamo costruire un’azienda. Cosa succede se non possiamo più raccogliere fondi?

Cosa succede se ci vorranno anni per raccogliere fondi prima che il mercato VC si apra? E va bene. Dobbiamo costruire un’azienda molto efficiente in modo che quando arriva il momento per una serie D, abbiamo tutte le metriche che il successo sembra, almeno in questo nuovo mondo, in termini di cosa viene misurato. Credo che sia stato grande, e poi ci sono stati licenziamenti e tutto, e solo il mondo intero è cambiato. E credo che sia stato un anno difficile. Il 2022 è stato un anno difficile, e poi il 2023, l’intelligenza artificiale generativa è di nuovo calda. E quindi, ci sono alti e bassi in questo.

Quindi, comunque, sto parlando molto lì. Ma sì, credo che tutto questo ti insegna a essere concentrato e a essere resiliente. Quella è l’altra cosa che è importante, è solo, è un viaggio di 10 anni, se sei di successo. Se non lo sei, è presto, e quindi ricorda questo attraverso gli alti e i bassi, devi prenderlo a passi e che stai sempre costruendo verso quella visione finale.

Quali sono le sfide più grandi che affrontate cercando di costruire chatbot per il servizio clienti e altri casi d’uso?

Sì, le sfide più grandi. Andrò in ordine cronologico. La prima era tecnica, funzionano i modelli? E quindi è per questo che abbiamo iniziato a sfruttare molte di queste tecnologie di comprensione e generazione del linguaggio naturale già nel 2017. E solo assicurandoci di stare sempre all’avanguardia della ricerca, ma allo stesso tempo assicurandoci di consegnare valore. Perché una delle cose che abbiamo realizzato è che quando abbiamo iniziato a chiedere ai nostri clienti, “Ehi, perché?”, ai primi tempi, ci hanno detto che questo problema è enorme. Se potete costruire questo per noi, lo pagheremo. Il problema è che i chatbot non hanno mai funzionato.

Anche ai primi tempi, come nel 2017 per noi, prima che avessimo ufficialmente lanciato, eravamo come, “Oh, beh, allora dovremmo essere in questo mercato?” Cosa sta succedendo? Ma poi ti addentri e chiedi, “Perché? Perché no?” E poi ho realizzato che, o per caso o a causa dei nostri background, stavamo affrontando le cose in un modo molto diverso. E anche se le persone avevano sentito la parola “AI”, avevano sentito la parola “chatbot”, avevano sentito queste cose, ciò che stavamo facendo non era ciò che stavano facendo. Stavano affrontando tutto dalla prospettiva degli alberi decisionali. Codificavate regole dure. Se vedete la parola “rimborso”, emettete il rimborso, ma se qualcuno dice la frase “Voglio solo i miei soldi indietro”, non ha idea di come gestirla, perché non ha detto la parola magica.

Erano tutti alberi decisionali, erano tutte regole, e queste erano solo costruttori senza codice che rendevano conversazionale, ma non erano intelligenza artificiale. E io ero come, “Oh, è questo che state facendo?” E non avevo nemmeno realizzato che è così che sono costruiti tutti i chatbot. E io ero come, “Ma non è questo che vogliamo fare. Vogliamo fare questo”. E loro erano come, “Davvero? Potete farlo?” E io credo che la prima e più importante cosa fosse solo riconoscere che c’è una sottigliezza nel fatto che, anche se l’intelligenza artificiale come parola chiave è esistita per probabilmente 10 anni, questa forma moderna di intelligenza artificiale, ciò che stiamo vedendo ora è possibile con l’intelligenza artificiale generativa. E se torni indietro di alcuni anni, ciò che stava iniziando a diventare possibile non era effettivamente applicato a questo spazio. E credo che sia stato grande. E poi ci sono un sacco di effetti collaterali da questo.

C’è un sacco di rumore nel mercato perché andiamo e siamo come, “Ragazzi, stiamo facendo qualcosa di diverso”. E poi loro sono come, “Eh, siete sicuri? Un’altra azienda ha detto di avere intelligenza artificiale anche loro”. E abbiamo dovuto battere la testa contro il muro un sacco di volte solo per provare il nostro valore. Una volta che siamo entrati in un POC, una volta che siamo entrati nel loro sistema e abbiamo mostrato come stava funzionando, come puoi imparare, allora è stato gioco fatto. E abbiamo iniziato, come potete vedere da tutti questi loghi e tutti i clienti, ma è stato come una lotta lenta per provare il nostro valore ogni passo del cammino. Credo che sia stato probabilmente la cosa più interessante in questo spazio, particolare, che è stato rumoroso, ma con soluzioni scadenti.

È abbastanza ovvio quando ci pensi che gli alberi decisionali non funzioneranno. Non era solo ovvio al tempo.

Non era solo ovvio al tempo. E credo che sia anche che era il meglio che potessero fare, giusto?

È vero anche questo.

Le persone confondono il supporto clienti conversazionale con l’intelligenza artificiale. E le due, c’è un grande sovrapposizione di dove si trova, come ChatGPT è un buon esempio conversazionale, ma il motore GPT-3 esisteva prima, e quello era l’intelligenza artificiale. E avevate bisogno di quello per rendere la conversazione migliore. Nel passato, cosa è successo è che volevamo la conversazione, volevamo l’intelligenza artificiale, potevamo fare la conversazione, ma l’unico modo per farlo era codificare le conversazioni. È un grande IVR, o un albero telefonico, in forma di chat. Ma poi le persone hanno iniziato a incollare la parola “AI” e quindi abbiamo ottenuto la conversazione, non abbiamo ottenuto l’intelligenza artificiale. Credo che sia stato dove è avvenuto il crollo, non che non fosse ovvio, ma solo che non era possibile, o le persone non si rendevano conto che era possibile, o che queste sono due cose diverse.

Vi siete descritti come un ottimista sull’intelligenza artificiale in un recente podcast. Perché siete così ottimisti sull’intelligenza artificiale?

Bene, alcune cose. Prima di tutto, solo in generale, credo che ci sia un nuovo modello di business o una svolta della piattaforma che sta accadendo. Lo stesso modo in cui il calcolo in sé è diventato una cosa. I computer sono passati da grandi mainframe al calcolo personale. Il passaggio da internet, internet è diventato una piattaforma, e poi il cloud è passato dal desktop al cloud, è stato quel nuovo modello di business, e poi il mobile, e tutte queste cose. Ogni decennio o giù di lì, c’è questa nuova svolta e queste svolte portano nuovi modelli di business. E in effetti, trilioni di dollari di nuove aziende in sé, Salesforce, ad esempio, un gigante da 200 miliardi di dollari, e tutto ciò che hanno fatto è riconosciuto questa svolta verso il cloud. Hanno probabilmente affermato di aver portato la svolta verso il cloud, ma hanno riconosciuto la svolta verso il cloud, e hanno preso i database, il vostro sistema di record, e li hanno portati da on-premise, Oracle , Siebel, o qualunque cosa fosse, al cloud.

E poi hanno fatto un sacco di soldi con quello e costruendo un sistema di record per le persone che vendono, IPO, un’azienda da un miliardo di dollari. E, per inciso, poi hanno fatto lo stesso per il servizio, il servizio cloud, il marketing cloud, boom, boom, boom, un’azienda da 200 miliardi di dollari. E adesso mi chiedo, cosa sarebbe successo se Salesforce fosse stata costruita al nostro tempo? Nel 2030. La stessa cosa sta per accadere. E credo che sarà una di quelle aziende, come Forethought, che diventeranno le prossime Salesforce, che creeranno tutte queste opportunità, trilioni di dollari di opportunità. Credo che sarà un grande business, ma sarà anche incredibile per i clienti, per i consumatori. Quando i telefoni sono arrivati, ora avete un supercomputer in tasca.

Ora avrete un super cervello in tasca con GPT. La prossima volta che avete bisogno di un taglio di capelli, potete solo far parlare il vostro AI con l’AI del barbiere, e potete prenotare un taglio di capelli. E spero che siano tutti alimentati da Forethought, va bene. Ma capite cosa intendo? È solo un modo completamente diverso di fare le cose. Credo che i modelli economici cambieranno. Credo anche che questo sarà un equalizzatore perché è il tipo di innovazione dell’intelligenza artificiale o l’innovazione che è facile da adottare. Prima, dovevi avere un dottorato in intelligenza artificiale per anche solo sapere come farlo. E adesso, mia madre sta usando ChatGPT, e le persone stanno iniziando a essere esposte all’intelligenza artificiale, sta aprendo, più persone probabilmente vorranno imparare a codificare, più persone saranno ingegneri di prompt, o qualunque cosa sia. E credo che sia quello di cui sono più ottimista, è solo che l’opportunità economica.

Quali sono le vostre previsioni per l’intelligenza artificiale generale? Credete che la vedremo nella nostra vita?

Sì. Prima di tutto, dirò che nessuno lo sa. Questo è probabilmente vero.

Chiunque affermi di saperlo sta mentendo. Ma sì, credo che stiamo vedendo abbastanza progressi. Potrebbe esserci un’intelligenza artificiale generale che esiste già. Chi può dirlo? Forse. La risposta è probabilmente no, ma un cervello umano ha cosa? Un trilione di neuroni, GPT sta arrivando lì. E quindi, cosa succede quando questa cosa ha un trilione di neuroni e viene addestrata con i dati giusti, e il nostro cervello si è evoluto a causa dell’evoluzione, ma in alcuni sensi, l’apprendimento per rinforzo è l’evoluzione su steroidi per le macchine.

E tutte queste tecniche esistono già. E non sembra così lontano dall’immaginare. E potremmo aver bisogno di nuove tecniche come il trasformatore e la rete neurale ricorrente, che erano avanzate che, a posteriori, sembravano ovvie, ma prima di allora erano impossibili. E abbiamo bisogno di nuove ricerche per arrivarci, ma non è più lontano dall’immaginazione perché le cose sono così buone. E credo che siamo già lì in alcuni sensi. Ma siamo già lì, abbiamo già tutti gli ingredienti, e abbiamo solo bisogno di trovare la giusta configurazione, o probabilmente ci arriveremo nei prossimi 30 o 50 anni.

Non so se mi avete chiesto questo o no, ma cosa penso di questo, è che ci sono alcuni rischi. La migliore analogia per questo è stata qualcuno, credo che sia stato Andrej Karpathy, la persona dell’intelligenza artificiale di Tesla , che l’ha descritta come se fosse l’energia nucleare. È più o meno potente quanto l’energia nucleare. Capacità illimitata con la fusione, o qualunque cosa, per consentire di fare cose che non avremmo mai pensato, viaggiare nello spazio, perché avremo abbastanza energia per fare i viaggi. Ci saranno un sacco di cose che saranno possibili con l’energia nucleare, ma avete anche il lato oscuro di queste cose, che sono le bombe nucleari, che non so se sono autorizzato a parlare in questo tipo di interviste, ma avete anche queste cose, o armi nucleari, dirò. E quella capacità di distruzione massiccia.

E il meglio che abbiamo capito come società su come gestire questo è che tutti ce l’hanno, e tutti mettiamo regolamenti per assicurarci di utilizzare queste cose correttamente. Credo che ci sia una quantità equivalente di potere lì, inizia nella sfera digitale. Quindi, quasi avete meno paura inizialmente, perché a meno che qualcosa del genere non ottenga accesso alle armi nucleari, ma il mio punto è, se potete creare le barriere e le salvaguardie mentre l’intelligenza artificiale sta avanzando, che credo stiamo facendo come società, allora siete veramente in una buona posizione. Avere un’intelligenza artificiale che possa rilevare notizie false che è altrettanto potente di GPT per rilevare notizie false generate da GPT è super importante. Credo che sarà, di nuovo, ottimista su questo, ma non è da dire che non dovremmo sviluppare contemporaneamente la tecnologia per renderla sicura.

Amate leggere, quali sono alcuni buoni libri che consigliereste?

L’ultimo libro che ho letto è stato “The Advantage” di Patrick Lencioni, che insegna come costruire un’organizzazione sana, tutto, dalle riunioni all’allineamento dell’équipe esecutiva, alla comunicazione della missione e dei valori, e veramente costruire un’organizzazione sana. E è la combinazione di tutti i suoi altri libri, come “Death by Meeting” e tutto il resto. Direi che “The Advantage” è probabilmente l’ultimo che ho letto. Su intelligenza artificiale, ironia della sorte, non ho letto nessun libro di intelligenza artificiale recentemente. Leggo alcuni paper di intelligenza artificiale, ma credo che ci sia un libro chiamato “Superhuman“, che mi è stato consigliato, e che devo andare a leggere. E infine, un altro non-fiction, “Good to Great“. Il mio libro di management preferito di tutti i tempi. Fiction, “The Expanse”. È ora una serie TV.

Ho visto quella serie TV.

L’avete vista, giusto? Credo che sia su Amazon Prime. Mi piace perché fa un lavoro così buono nel non essere realmente fantascienza, ma realismo scientifico. Voglio dire, c’è un sacco di fantascienza in esso. Ma prendono un sacco di concetti sottili, come cosa succederebbe in un mondo dove abbiamo viaggi spaziali, e come la politica evolverebbe? E quello è probabilmente come gli esseri umani si comporterebbero. Se notate, è molto, molto, molto sottile. Ma i telefoni hanno una forma avanzata di intelligenza artificiale generativa incorporata, e non è nemmeno il punto centrale. E quello è il motivo per cui mi piace. Quello è il motivo per cui lo sto menzionando qui. Ma noterete che possono solo dire qualcosa al loro telefono, e va e lo fa, e poi un paio di ore dopo, o qualunque cosa, nel tempo del film, avrà fatto il compito. E è molto sottile. Solo vedete le persone che parlano casualmente al loro telefono come se stessero parlando con una persona, e poi si allontanano, e poi torna con qualcos’altro e parla con loro.

E credo che sia così che l’intelligenza artificiale generale funzionerà nel nostro mondo. Ognuno avrà il proprio Einstein personale o C3PO, o R2-D2, sia che sia su un telefono o alla fine nella robotica. E saranno solo lì per fare compiti e rispondere alle domande per voi e risolvere le cose. E saranno intelligenti come Einstein. E quello è tutto. Se ogni essere umano sul pianeta avesse un amico di nome Albert Einstein, intelligenza artificiale e tutto il resto, allora potreste solo fare più cose. E tutti si limitano a dire, “E se tutti quei ragazzi diventassero malvagi?” Beh, abbiamo esseri umani a livello intellettuale, otto miliardi di loro. E voglio dire, gli esseri umani sono una merda in così tanti modi, ma è anche bello che siamo stati in grado di creare società e civiltà che continuiamo.

È interessante come sia l’opposto di Star Trek, dove fanno uno spettacolo dell’uso della tecnologia.

Noi non parliamo dei telefoni, ma 100 anni fa, se aveste detto a qualcuno che avevate un telefono e potevate parlare con qualcuno in Qatar istantaneamente, ci sono così tante cose ora che sono letteralmente magia per le persone che sarebbero state 100 anni fa.

Come un Kindle, sarebbe stato magico 100 anni fa. È un libro che è sempre diverso a seconda di cosa vuoi.

A seconda di cosa vuoi. È letteralmente come se fosse uscito da Harry Potter, giusto? Comunque, credo che sia così che sono quando penso a queste tecnologie. Prendete l’analogia di qualsiasi altra cosa che è cambiata rapidamente, e ce ne sono molte. L’elettricità era potente, la stampa, e poi è folle e grande per un po’, e poi la prossima generazione la prende semplicemente per granted e fa parte di tutto ciò che facciamo.

Immaginate un mondo dove l’intelligenza artificiale generale è semplicemente data per scontata e fa parte di tutto ciò che facciamo.

Avete recentemente tweetato, “Misurate il successo, non per quanti cose iniziate, ma per quanti cose finite”. Cosa sembra la linea del traguardo per la vostra azienda?

Cosa è il gioco finale? Tornando al concetto di nuovi modelli di business economici, una delle cose che trovo super emozionante è che quando le persone dicono che Google (GOOGL ) non ha un muro. In effetti, Google ha detto che non ha un muro, e tutti hanno avuto un attacco di panico. Credo che sia vero. Credo che abbiano ragione. Ma anche OpenAI probabilmente non ha un muro. Nessuno ha un muro. Ma più importante, i modelli di business esistenti di oggi, ci saranno molte più storie nei prossimi mesi intorno all’azienda X che non ha un muro. Sta per essere disruptata dall’intelligenza artificiale. E questo accadrà nel servizio clienti. Accadrà ai help desk, accadrà ai CRM, accadrà ai motori di ricerca, accadrà a tutto.

Credo che la parte più emozionante di questo sia che ci sono un sacco di aziende che stanno solo saltando sul treno adesso, ma questa tecnologia è tanto una tecnologia sostenibile quanto è una tecnologia disruptiva, e ciò che intendo è che ci saranno persone che si adatteranno più velocemente, ma anche persone che hanno una quantità ragionevole di scala possono effettivamente accelerare a un tasso derivato più alto delle persone che non sono ancora a scala.

E a volte questo non sarà vero. Potrebbero esserci alcune aziende più piccole, e sarà tutto un po’ ovunque, ma non è necessariamente dato. E quindi, avete questi diversi strati di aziende, e potreste avere le più vecchie che saranno troppo lente per adattarsi e verranno rovesciate. Potreste avere le più piccole che si muovono più velocemente, e potreste avere qualcosa nel mezzo. Quindi, il pensiero che potremmo essere il tipo di azienda che rende ogni singolo punto di contatto tra le persone e le aziende più veloce e più intelligente. Oggi, questo è nel servizio clienti perché è l’interazione più frequente che abbiamo. Avete un problema; chiedete una domanda. Stiamo aiutando a potenziare questo. Oggi, elaboriamo oltre 100 milioni di biglietti di supporto all’anno, e stiamo solo iniziando. Alla fine, sarà un miliardo, 10 miliardi, un trilione. E questo è solo nel servizio clienti.

Credo che l’intelligenza artificiale, e spero attraverso Forethought, potrete applicare la stessa tecnologia al marketing. Perché raggiungete solo un’azienda quando avete una domanda? Cosa succede quando volete imparare su un nuovo prodotto? Cosa succede quando avete un servizio che vi interessa? Cosa succede alle vendite? Cosa succede quando raggiungete un’azienda per cui lavorate? Avete una domanda su IT? Avete una domanda su HR? Ogni singolo punto di contatto può essere trasformato attraverso l’intelligenza artificiale. E credo che abbiamo l’opportunità, sinceramente abbiamo l’opportunità, di essere parte di quella storia, di essere quell’azienda, o una di quelle aziende, che porterà questo futuro, e quello è il gioco finale, quella è la nostra missione. E alla fine, si tratta di sbloccare il potenziale umano. Alla fine, questo renderà tutto più veloce, più efficiente, darà alle persone tempo, energia e attenzione, in modo che possano concentrarsi sul trascorrere del tempo con i loro cari, o qualunque cosa sia. L’umanità sta migliorando.

E credo che abbiamo quell’opportunità. Credo che possiamo farlo. E credo che, da una prospettiva aziendale, potrebbe essere un’azienda da molti miliardi, se non decine o centinaia di miliardi di dollari. Potrebbe essere lo stesso modo, la stessa storia di Salesforce. Cosa succederebbe se Salesforce fosse stata costruita nel 2023?

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono leggere la nostra prima intervista con Deon, o visitare Forethought.