Puneet Mehta, Fondatore e Amministratore Delegato di Netomi – Serie di Interviste

Puneet Mehta, fondatore e amministratore delegato di Netomi, guida l’azienda di San Francisco che fornisce esperienze di servizio clienti autonome basate sull’intelligenza artificiale. Con una formazione imprenditoriale nel settore tecnologico e nell’ambito della negoziazione ad alta frequenza con l’intelligenza artificiale di Wall Street, ha guidato lo sviluppo di una piattaforma “Agentic OS” che aiuta i marchi a risolvere problemi dei clienti attraverso canali con governance, personalizzazione e trasparenza integrate. Mehta è stato riconosciuto tra i 50 più creativi di Advertising Age e nelle liste dei migliori imprenditori da tenere d’occhio di Business Insider.

Netomi è una piattaforma di servizio clienti basata sull’intelligenza artificiale che aiuta le imprese a automatizzare e migliorare il supporto attraverso canali di posta elettronica, chat, messaggistica e voce. Il suo sistema consente ai marchi di risolvere la maggior parte delle richieste dei clienti in modo autonomo, fornendo agli agenti assistenza in tempo reale quando necessario. Con governance, personalizzazione e supporto multilingue integrati, Netomi consente alle organizzazioni di gestire le operazioni di servizio clienti in modo efficiente, mantenendo il pieno controllo sulla voce del marchio e sulla conformità.

Ha avuto un percorso affascinante, dalla costruzione di motori di intelligenza artificiale per Wall Street alla fondazione di Netomi. Cosa l’ha ispirato a lanciare Netomi e come la sua esperienza precedente ha plasmato la sua missione?

Il mio lavoro iniziale a Wall Street si è concentrato sulla costruzione di sistemi di intelligenza artificiale che dovevano operare con velocità, precisione e assoluta affidabilità. Ciò mi ha fornito una solida base per lo sviluppo di tecnologie in tempo reale e mission-critiche. Presso IBM Watson, ho visto il potenziale dell’intelligenza artificiale per comprendere il linguaggio e interagire con le persone in modo più naturale, ma anche i limiti relativi alla trasparenza e alla rilevanza contestuale.

Ho lanciato Netomi con la convinzione che l’intelligenza artificiale potesse fare più che automatizzare le risposte. Volevo costruire sistemi che aiutassero i clienti a raggiungere obiettivi reali con intelligenza, empatia e responsabilità. Fin dall’inizio, la nostra missione è stata quella di creare un’intelligenza artificiale che supporti l’interazione umana in modo significativo e allineato con i valori delle organizzazioni che rappresenta.

Qual è il problema che Netomi sta cercando di risolvere e cosa rende il vostro approccio diverso dagli altri giocatori nel settore?

Netomi si concentra sul trasformare l’esperienza del cliente da frammentata e reattiva a proattiva e orientata ai risultati. Troppi strumenti oggi offrono risposte generiche, scollegate dalla storia, dall’emozione o dall’intento del cliente. Il nostro approccio si basa sul contesto. Ogni messaggio che un cliente invia viene analizzato insieme a decine di segnali in tempo reale, come lo stato di fedeltà, l’attività recente, il sentimento e le interazioni passate, per generare una risposta precisa e pertinente.

Ciò che ci distingue non è solo l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa, ma come integreremo la governance, l’allineamento del marchio e la responsabilità in ogni parte del sistema. Forniamo alle imprese una visibilità completa su come vengono prese le decisioni, quali dati vengono utilizzati e come ogni risposta riflette la voce e gli standard dell’organizzazione. Il nostro obiettivo è quello di dotare i marchi di un’intelligenza artificiale intelligente, affidabile e profondamente integrata nella loro strategia di esperienza del cliente.

Cosa rende l’Agentic OS di Netomi diverso dalle altre soluzioni di customer experience presenti sul mercato oggi?

L’Agentic OS di Netomi è costruito su un’architettura a doppio agente che combina agenti di azione deterministici con agenti di ragionamento guidati da LLM. Gli agenti di azione gestiscono transazioni sicure e a basso codice, come aggiornamenti, query e esecuzione di processi in sistemi aziendali. Gli agenti di ragionamento interpretano l’input del cliente in tempo reale, utilizzando l’intelligenza artificiale generativa per adattare le conversazioni in base al contesto e all’intento.

Questi agenti sono orchestrati da un sistema di eventi proprietario che consente alla piattaforma di rispondere immediatamente a segnali come cambiamenti di sentimento, ritardi di consegna o modifiche dei dati. Ogni decisione è controllata dalle versioni e completamente osservabile, fornendo ai team tracciabilità e controllo della conformità in ogni fase. Questa architettura supporta interazioni intelligenti e affidabilità operativa su larga scala.

Molte aziende stanno ancora cercando di capire cosa significhi essere pronte per l’intelligenza artificiale. Come dovrebbero valutare la loro prontezza e quali sono i malintesi comuni che li ostacolano?

La prontezza per l’intelligenza artificiale inizia con i fondamentali. Le imprese hanno bisogno di fonti di dati autoritative e ben gestite. Senza di esse, anche i modelli più capaci restituiranno risultati inaffidabili o inconsistenti. I flussi di lavoro aziendali di base devono anche essere esposti attraverso API stabili o architetture basate su eventi in modo che gli agenti di intelligenza artificiale possano intraprendere azioni significative, non solo condurre una conversazione.

Le aspettative di latenza, in particolare per canali vocali o sincroni, dovrebbero essere definite precocemente per guidare la progettazione del sistema. Meccanismi di valutazione continui devono anche essere in atto per monitorare il degrado dei prompt o il drift del modello. Un malinteso comune è che il caricamento di grandi volumi di contenuto non strutturato in un database vettoriale equivalga a una strategia di intelligenza artificiale. In realtà, il dispiegamento di successo dipende più dall’ingegneria dei dati, da quadri di politica chiari e da gestione del cambiamento strutturata. La trasparenza, l’osservabilità e la rigorosa sperimentazione sono requisiti essenziali per qualsiasi sistema agente di livello aziendale.

Ha parlato dei limiti dell’ingegneria dei prompt su larga scala. Cosa è l’ingegneria dell’orchestrazione e perché è più fattibile per l’adozione a lungo termine dell’intelligenza artificiale aziendale?

L’ingegneria dei prompt si concentra sull’ottimizzazione delle interazioni isolate. L’ingegneria dell’orchestrazione affronta il sistema completo di decisioni, azioni e politiche che devono funzionare insieme attraverso canali e flussi di lavoro. In Netomi, definiamo nuove capacità in modo dichiarativo in modo che possano essere accessibili da un pianificatore centrale piuttosto che essere incorporate in prompt individuali. Uno strato di politica determina quale agente risponde, quali dati riceve e come vengono verificati i risultati.

Questo consente un’iterazione più rapida senza compromettere gli standard del marchio o la conformità. Fornisce anche punti di controllo significativi per gli utenti tecnici e commerciali, consentendo ai sistemi di evolversi mantenendo coerenza e controllo.

Come gli agenti di intelligenza artificiale di Netomi riescono a bilanciare l’automazione e la personalizzazione del marchio in modo sicuro attraverso canali diversi come posta elettronica, voce e messaggistica?

Gli agenti di Netomi separano le regole del marchio dai prompt, applicando dinamicamente requisiti di tono, linguaggio restrittivo e formattazione all’avvio. Ciò garantisce che la personalizzazione non si verifichi a scapito della coerenza. I dati specifici del cliente, come il livello di fedeltà o lo stato dell’ordine, vengono prelevati da fonti verificate subito prima della generazione, riducendo il rischio di allucinazione.

I limiti di confidenza e le valutazioni in tempo reale determinano quando escalare. Tutte le modifiche vengono testate in un ambiente di prova prima della messa in produzione, in modo che ogni interazione rimanga personale e conforme su tutti i canali.

Una delle caratteristiche distintive di Netomi è il suo sistema di conversazione basato su eventi. Come funziona nella pratica rispetto ai sistemi tradizionali basati sull’intento?

I bot tradizionali instradano tutto attraverso alberi di intenti predefiniti. Il sistema di conversazione di Netomi ascolta un flusso più ampio di eventi, inclusi testo del cliente, aggiornamenti di spedizione e modifiche dello stato interno. Più percorsi di agente possono essere eseguiti in parallelo, come la risoluzione di un problema di fatturazione mentre si aggiorna una consegna, e fondere le loro risposte in una singola risposta.

Poiché tutto è strutturato come eventi piuttosto che stato nascosto, nuovi agenti o capacità possono essere aggiunti senza interrompere i processi esistenti. Ciò rende il sistema più flessibile, resiliente e facile da mantenere.

Considerando la sua esperienza con sistemi di trading ad alta frequenza, come i concetti della finanza algoritmica hanno influenzato l’architettura o la velocità della piattaforma di Netomi?

Applichiamo la stessa disciplina utilizzata nel trading ad alta frequenza alle prestazioni e al controllo. La latenza è minimizzata attraverso pipeline leggere e asincrone costruite per soddisfare obiettivi di meno di tre secondi per i canali vocali. Il comportamento degli agenti viene testato contro trascrizioni storiche prima della distribuzione per simulare i risultati e identificare modalità di fallimento.

Sono presenti interruttori di circuito per interrompere l’esecuzione se vengono superati i limiti di costo, latenza o politica. Il traffico viene continuamente riallocato tra strategie di prompt o di recupero in competizione per ottimizzare l’esperienza del cliente e l’efficienza del calcolo. Questo pensiero influenza ogni livello della piattaforma.

È supportato da un’impressionante rosa di investitori e consulenti, da Greg Brockman di OpenAI a ex dirigenti di Disney e DeepMind. Come ha influenzato la sua visione del prodotto o la strategia di crescita?

I nostri consulenti portano un’esperienza aziendale e una comprensione tecnica che hanno aiutato a plasmare sia la nostra visione del prodotto che la strategia di crescita. La loro guida ci tiene concentrati sulla risoluzione di problemi aziendali reali, in particolare quelli affrontati dalle aziende Fortune 100 che operano su scala globale. Che si tratti di automatizzare il supporto, applicare la conformità o garantire la coerenza attraverso i canali, i loro feedback ci aiutano a garantire che costruiamo tecnologie pronte per le realtà aziendali.

Un messaggio che sentiamo spesso è l’importanza del controllo e della chiarezza. Questi sistemi interagiscono direttamente con i clienti e supportano gli agenti umani, quindi i risultati devono essere misurabili e affidabili. Quel fattore umano rimane centrale in ogni decisione di prodotto che prendiamo.

Man mano che l’intelligenza artificiale agente diventa più integrata nelle operazioni aziendali quotidiane, quali sono le misure di sicurezza più importanti per prevenire sia l’uso improprio umano che la deviazione della macchina?

Netomi costruisce la sicurezza in ogni livello della piattaforma. I prompt e le incorporazioni sono versionati e tracciabili in modo che le modifiche possano essere verificate o annullate. Le informazioni personali vengono filtrate prima di raggiungere il modello e le politiche di conservazione vengono applicate in modo rigoroso. Gli schemi di azione tipizzati e i test in un ambiente di prova assicurano che gli agenti soddisfino le condizioni prima di invocare strumenti di produzione.

Tutte le azioni sono governate da un motore di politica che può sospendere o modificare passaggi in tempo reale. I controlli di accesso basati su ruolo, l’autenticazione a più fattori e i registri di audit immutabili forniscono ulteriore protezione. Buste di richiesta firmate e limiti di quota proteggono la piattaforma da derive di modello e uso improprio esterni.

Guardando avanti, cosa la emoziona di più nella prossima fase dell’esperienza del cliente e nel ruolo che l’intelligenza artificiale avrà in essa?

Il cambiamento più emozionante è da un servizio reattivo a un’assistenza intelligente proattiva che comprende il contesto completo degli obiettivi, delle preferenze e delle limitazioni del cliente. L’intelligenza artificiale sarà presto in grado di anticipare le esigenze, agire attraverso sistemi e fornire risultati senza richiedere ai clienti di navigare nella complessità o ripetere se stessi.

Il vero progresso non è solo in ciò che l’intelligenza artificiale può fare, ma in come sosterrà in modo trasparente la presa di decisioni umana. L’intelligenza artificiale diventerà uno strato affidabile attraverso il percorso del cliente, aiutando i marchi a costruire fedeltà attraverso la risposta, la personalizzazione e l’affidabilità su larga scala. Man mano che si evolve, i confini tra servizio, vendita e esperienza continueranno a scomparire.

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