Nick Deveau, Co-Fondatore e Amministratore Delegato di Grotto AI – Serie di Interviste

Nick Deveau è Co-Fondatore e Amministratore Delegato di Grotto AI, una piattaforma di intelligenza artificiale che aiuta gli operatori di multifamily a ridurre la perdita di vacanza aumentando le prestazioni dei team di leasing attraverso la formazione in tempo reale. Con oltre 10 anni di esperienza nella costruzione di sistemi di intelligenza artificiale, tra cui la formazione universitaria presso Stanford, Nick ha guidato lo sviluppo di prodotti SaaS verticali per clienti Fortune 500 in settori come assicurazioni, sanità e assunzioni. Recentemente, ha co-guidato lo sviluppo della tecnologia chiave in EvolutionIQ, che ha guidato l’acquisizione della società per 730 milioni di dollari alla fine del 2024, una delle prime grandi uscite di SaaS verticali di intelligenza artificiale.

Grotto AI è una piattaforma di coaching di vendita alimentata da intelligenza artificiale costruita specificamente per l’industria dell’abitazione multifamiliare, aiutando i team di leasing a convertire più prospetti in residenti attraverso la guida delle chiamate in tempo reale, la formazione personalizzata delle visite e le informazioni sulle prestazioni a livello di portafoglio. La piattaforma apprende dalle interazioni di leasing di successo e fornisce agli agenti indicazioni sui bisogni dei prospetti, la gestione delle obiezioni, le raccomandazioni delle unità e le azioni di follow-up, mentre cattura automaticamente le informazioni sui locatori e aggiorna i sistemi di gestione delle relazioni con i clienti e di gestione delle proprietà connessi. Fondata dal CEO Nick Deveau e dal CTO Ben Epstein, Grotto mira a migliorare le prestazioni di leasing, a ridurre i periodi di formazione degli dipendenti, a ridurre il lavoro amministrativo e a fornire agli operatori di proprietà una maggiore visibilità sulle preferenze dei locatori e sui driver di conversione.

Ha trascorso anni costruendo sistemi di intelligenza artificiale nel settore sanitario, assicurativo, di assunzione e di ricerca accademica prima di co-fondare Grotto AI. Cosa l’ha convinto che il leasing multifamiliare fosse il problema da dedicare alla sua prossima azienda e come ha preso forma la visione di fondazione di Grotto?

Sono un newyorkese, quindi credo che qui tu ami o odi l’immobiliare residenziale. Io amo l’immobiliare. E in precedenza, avevo trascorso la mia carriera nei dati e nell’apprendimento automatico, quindi sono uscito e ho chiesto: quali sono i grandi problemi nell’immobiliare residenziale che i dati possono effettivamente risolvere?

Quindi mi sono collegato a persone del settore e ho semplicemente chiesto: “Quali sono i più grandi problemi che avete?” E la perdita di vacanza è emersa più e più volte, in ogni singola conversazione. È semplice: è il denaro che i proprietari di appartamenti perdono quando le unità rimangono vuote. E si scopre che è enorme: circa 30 miliardi di dollari all’anno di entrate di affitto perse e oltre mezzo trilione di dollari di valore di attivo cancellato. È un enorme, enorme problema.

Ecco la cosa che ho imparato costruendo aziende nel corso degli anni: alcuni problemi sono migliori da costruire un’azienda intorno ad altri. I migliori criteri sono un problema che appare chiaramente nel foglio di bilancio del cliente. Ci sono molti problemi degni di essere risolti che non appaiono nel foglio di bilancio: e quelli sono molto più difficili da costruire una grande azienda intorno, perché non è facile giustificare il proprio impatto. La perdita di vacanza è il contrario. È un caso di business indiscutibile. Si trova direttamente di fronte al cliente. Quindi abbiamo detto: è questo. Risolviamolo.

Prima di lanciare Grotto, il suo team ha analizzato milioni di conversazioni di leasing e ha scoperto che i comportamenti umani come la curiosità, il calore e persino il riso erano predittori di conversione più forti di molte tattiche di vendita tradizionali. Cosa l’ha sorpreso di più in quella ricerca?

Onestamente, è quasi ciò che non mi ha sorpreso. Risata, costruzione di rapporti: chiunque sia stato in vendita o abbia mai dovuto convincere qualcuno di qualcosa, sa che la costruzione di rapporti è fondamentale per ottenere il lavoro fatto.

Ciò che è stato sorprendente è che abbiamo supportato ciò con dati su larga scala: e che i dati hanno tagliato contro la narrativa di oggi, dove la narrativa è stata “automatizzare tutto”. Dal momento in cui abbiamo pubblicato questi numeri, abbiamo effettivamente visto la narrativa spostarsi. Sta passando da “l’intelligenza artificiale dovrebbe fare tutto” a “l’intelligenza artificiale è grande per il lavoro di routine, e perché l’intelligenza artificiale fa quel lavoro, libera gli esseri umani per fare le cose umane che effettivamente spostano l’ago della bilancia”.

Questo riformula tutto. Se la costruzione di rapporti è la priorità, allora si costruiscono strumenti che supercaricano le persone durante quei momenti e si assumono costruttori di rapporti naturali e si utilizza la tecnologia per potenziarli nelle parti specifiche del lavoro di leasing.

Molte startup di intelligenza artificiale si concentrano sul sostituire il lavoro umano con l’automazione. Grotto ha adottato un approccio opposto, utilizzando l’intelligenza artificiale per aiutare gli agenti di leasing a eseguire meglio durante le conversazioni critiche. Perché crede che il potenziamento sia una strategia più efficace della sostituzione in questo mercato?

È semplice. Le cose più preziose che accadono durante le interazioni di leasing: la costruzione di rapporti, la costruzione di rapporti, persino la cortesia (abbiamo dati anche su questo): sono le cose che gli esseri umani fanno ancora meglio. Quindi è necessario che gli esseri umani facciano queste cose.

Una volta che si accetta questo, il dibattito sul potenziamento versus sostituzione si risponde da solo. Se gli esseri umani sono necessari per i momenti che i dati dicono essere più importanti, è necessario potenziare. Non si può semplicemente sostituire.

La piattaforma di orientamento di Grotto fornisce una formazione in tempo reale durante le chiamate, le visite e i follow-up. Quali sono le più grandi sfide tecniche coinvolte nella fornitura di indicazioni azionabili nel mezzo di un’interazione umana live?

Francamente, la sfida più difficile deriva dal fornire un’esperienza utente di alta qualità: in particolare, un’esperienza a bassa latenza che mantiene le persone nel flusso della conversazione. In molti sistemi agentic, come il chat, puoi tollerare molta latenza. In una chiamata live, non puoi.

Sembra facile in una demo: basta mettere alcuni prompt che dicono alle persone cosa fare. Ma assicurarsi che quei prompt siano di alta qualità: che guidino le persone senza tirarle fuori dal flusso della conversazione: è realmente non banale. E alla fine, il nostro impatto è mediato dagli esseri umani. Se gli esseri umani non vogliono utilizzare il prodotto, il prodotto non viene utilizzato e non guidiamo l’impatto. Quindi dobbiamo costruire qualcosa che le persone vogliono realmente utilizzare.

Quando abbiamo distribuito per la prima volta il nostro prodotto di orientamento per le chiamate, il feedback immediato è stato: “Ragazzi, è divertente, ma questi prompt sono troppo lunghi, troppo lenti, mi tirano fuori dal flusso della mia chiamata”. Quindi abbiamo messo tutto ciò sotto la lente e l’abbiamo risolto.

L’altro pezzo è impostare le aspettative. Diventare A-plus nelle chiamate di leasing quando si inizia a un B-minus è un po’ come ricostruire il proprio tiro a canestro. È un po’ goffo all’inizio. Ma dopo alcuni giorni di pratica e formazione, esci dall’altra parte 10 volte migliore di prima.

La sua carriera ha incluso la costruzione di sistemi di intelligenza artificiale in settori altamente regolamentati come la sanità e le assicurazioni. Come ha influenzato la sua esperienza nel modo in cui pensa alla fiducia, alla spiegabilità e alla distribuzione responsabile di intelligenza artificiale a Grotto?

Enormemente. Ho trascorso un decennio costruendo sistemi di intelligenza artificiale B2B verticali in assunzioni, sanità e assicurazioni, e la cosa più grande che quell’esperienza ci ha dato è una profonda apprezzamento per la gestione del cambiamento.

I prodotti di intelligenza artificiale hanno output probabilistici. Sono per lo più giusti, ma non sempre: e quando sono sbagliati, gli utenti possono perdere fiducia, anche quando il prodotto è ancora molto meglio in media di ciò che è venuto prima. Ottenere questo messaggio giusto è critico.

E conta di più oggi che mai. Quando si distribuisce in una società, sì, c’è un buy-in a livello di gestione. Ma gli utenti finali non sono necessariamente persone che leggono TechCrunch ogni giorno. Queste sono spesso giovani agenti di leasing freschi fuori dal college in tutto il paese che, francamente, hanno cose migliori da fare che tenere traccia di ciò che sta accadendo nell’intelligenza artificiale. Quindi dobbiamo inviare un messaggio direttamente a loro: l’intelligenza artificiale è qui per aiutarvi: per farvi meglio nel vostro lavoro, farvi guadagnare più soldi, farvi promuovere: non per sostituirvi. Non possiamo farlo senza di voi.

L’altra lezione è andare spalla a spalla con i nostri partner. La maggior parte dei nostri clienti sono società immobiliari, non società di distribuzione tecnologica professionale. Quindi giocano un ruolo consultivo e aiutano direttamente a distribuire la tecnologia: abbiamo un’intera azione di distribuzione avanzata costruita intorno ad essa. Una minoranza di clienti preferisce qualcosa di meno toccato, che offriamo anche, ma in generale c’è un apprezzamento per l’aspetto di gestione del cambiamento di questo e i nostri clienti sono ansiosi del nostro aiuto su di esso.

Gli agenti di leasing spesso hanno stili e personalità molto diversi. Come Grotto distingue tra le migliori pratiche di formazione e l’imposizione agli agenti di uno script a misura unica?

Ci spendiamo molto tempo. Sentiamo la parola “flusso” molto: le persone vogliono rimanere nel loro flusso. Quindi il modo in cui pensiamo a questo è meno come dare agli agenti uno script che devono seguire, e più come dare loro un libro di gioco con punti di riferimento: cose che devono realizzare in qualche punto della conversazione.

Quei punti di riferimento possono essere colpiti in molti modi diversi. Prendi uno comune: chiede l’agente al prospetto una domanda aperta? Ci sono modi infiniti per farlo. “Raccontami un po’ di più su quello”. “Quali sono alcune cose che non puoi vivere senza?” Finché il nostro prodotto comprende la semantica di tutte quelle, possiamo assicurarci che le persone colpiscano i punti di riferimento senza dettare le parole esatte che dicono.

L’industria multifamiliare ha investito molto in chatbot, strumenti di self-service e automazione. Dove pensa che l’industria abbia sovrastimato le capacità dell’intelligenza artificiale e dove la sta ancora sottovalutando?

Sulla sovrastima: ci sono state alcune società che cercano di gestire essenzialmente proprietà senza esseri umani: nessun agente di leasing umano, nessun personale permanente sul posto. Quella visione suonava grande nella sala riunioni. L’ufficio e la busta paga sul posto sono un enorme articolo di spesa: taglialo, inserisci l’intelligenza artificiale. Non ha funzionato, in parte da un punto di vista di fattibilità, ma anche perché non è ciò che vuole la maggior parte del settore. Parla con i leader in questo spazio e ti diranno: questo è un business di persone. È un business di relazioni. È un business di persone che trovano una casa e fanno una casa. Questo è un vento contrario chiaro alla presa totale dell’intelligenza artificiale sulle operazioni sul posto.

Sulla sottovalutazione: puoi misurare la sottovalutazione per mancanza di investimenti, e c’è stato un totale sottoinvestimento nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per migliorare i membri del team umano durante le interazioni umane critiche. La cosa più avanzata che di solito vediamo è la valutazione delle chiamate: scarica una trascrizione in una rubrica e valutala. È un uso così depotenziato della tecnologia rispetto a ciò che abbiamo trovato possibile.

Ciò che è davvero emozionante è adottare un approccio dal basso verso l’alto: scoprire quali comportamenti i migliori performer utilizzano per renderli grandi, costruire nuovi libri di gioco e rubriche da quello e quindi guidare le persone in tempo reale per utilizzare quei comportamenti. La maggior parte delle società non fa ancora quel tipo di lavoro dal basso verso l’alto: e onestamente, è abbastanza difficile.

C’è un altro pezzo: questi momenti umani dovrebbero essere trattati come i nodi centrali in un percorso del prospetto, con un’automazione intelligente costruita intorno ad essi utilizzando i dati che quei momenti generano. Il mercato ha corretto eccessivamente verso l’autonomia totale per un po’ di tempo. La risposta giusta è i momenti umani al centro e l’automazione estesa da quei nodi dove rilevante.

Grotto sta affrontando la perdita di vacanza, un problema che colpisce i proprietari e gli operatori di proprietà a scala massiccia. Quali metriche si curano di più i suoi clienti e come dimostra una connessione diretta tra la guida dell’intelligenza artificiale e i risultati aziendali?

La perdita di vacanza è la nostra metrica stella polare, in gran parte perché appare nel foglio di bilancio dei nostri clienti. Lavoriamo con i nostri clienti per tracciare una serie di indicatori leader che si sommano alla perdita di vacanza fino a quando non abbiamo abbastanza dati per misurare quella stella polare. Un esempio di indicatore leader è varie tariffe di conversione nel funnel di leasing: se queste aumentano, nel tempo la perdita di vacanza dovrebbe diminuire.

Tracciamo anche alcune metriche operative, come il tempo di rampa per i nuovi assunti. Con un turnover di dipendenti di circa una volta ogni 12-14 mesi in questo settore, il costo di un periodo di rampa di 3 mesi rispetto a un periodo di rampa di 2 settimane è enorme (ad esempio, quasi un quarto di tutte le buste paga sul posto potrebbe essere visto come “non completamente produttivo”), e ridurlo dovrebbe dare pace ai nervi a chiunque stia sostenendo la spesa.

Man mano che i grandi modelli di linguaggio continuano a migliorare, quali nuove capacità si aspetta che i sistemi di coaching di intelligenza artificiale svilupperanno nei prossimi tre o cinque anni che non sono possibili oggi?

Non voglio rivelare troppo sulla nostra roadmap, ma man mano che i modelli migliorano, diventano più veloci, più piccoli e più economici, diventa più facile che mai fare un lavoro potente in tempo reale.

Sul lato del coaching, c’è un feedback in tempo reale sempre maggiore. Proprio come hai indicazioni passo dopo passo quando stai guidando da qualche parte, voglio indicazioni passo dopo passo molto intelligenti per ogni tipo di interazione.

E come sempre, l’esperienza utente è la cosa giusta. Fatto male, questa roba è distratta e brutta: ci sono alcuni modi di fallimento abbastanza chiari. Ma puoi farlo giusto. Penso alle mie riunioni di vendita: a volte è martedì alle 16:00, non ho avuto il mio caffè e c’è solo molto da ricordare. Avere tutto ciò nel mio campo visivo: essere promosso quando dimentico qualcosa di importante: è davvero, davvero utile. Non siamo ancora completamente lì sull’esperienza utente, e una grande parte di questo è lo stato dei modelli: troppo grande, troppo lento, a volte troppo costoso. Nel tempo, tutto ciò diventa meno di un problema.

Guardando oltre il leasing, vede la tecnologia di Grotto evolversi in una piattaforma più ampia per migliorare le interazioni umane ad alto rischio in altri settori e, se sì, quali sono i settori più interessanti per lei?

Al momento, il software SaaS vincente che vediamo è profondamente focalizzato verticalmente, e siamo focalizzati su questo settore. Quando siamo in un processo di vendita contro i concorrenti, c’è una profondità di funzionalità che possiamo fornire che ci differenzia che è il risultato di aver trascorso migliaia di ore con i team di leasing. Quello è ciò che ci aiuta a vincere. Per fare ciò e continuare a vincere, dobbiamo rimanere molto focalizzati su questo settore.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Grotto AI.