Ryan Peterson, Chief Product Officer at Concentrix – Intervista

Ryan Peterson ricopre il ruolo di Executive Vice President e Chief Product Officer presso Concentrix, guidando la strategia globale di prodotto e tecnologia. Un leader trasformativo con una profonda esperienza nello sviluppo di prodotti, dati e intelligenza artificiale, Ryan alimenta l’innovazione e la crescita. In precedenza, ha ricoperto ruoli dirigenziali presso Amazon (AMZN ) Web Services (AWS), guidando Amazon Connect (CXE) e AWS Storage, dove ha ampliato entrambi gli affari e acquisito esperienza in strategie di go-to-market, vendite e architettura di soluzioni. Con oltre due decenni di esperienza nella gestione dei dati, Ryan offre una prospettiva acuta sulla distribuzione dell’intelligenza artificiale. Detiene otto brevetti nella memorizzazione e sicurezza dei dati.

Concentrix è un fornitore globale di soluzioni di customer experience e tecnologia, che offre servizi in tutte le fasi di progettazione, costruzione e gestione per aiutare le organizzazioni a modernizzare le operazioni e migliorare le prestazioni. Opera in oltre 70 paesi e sei continenti e, dopo la scissione nel 2020, ha ampliato la sua portata attraverso importanti acquisizioni come Convergys, Webhelp e BlinkCX, rafforzando la sua scala e le sue capacità.

Cominciamo con una domanda personale – il tuo percorso professionale comprende startup, Amazon e ora Concentrix. Qual è la lezione più importante che hai appreso sulla customer experience o sullo sviluppo di prodotti in tutti questi ruoli?

È semplice: inizia sempre con il cliente e lavora a ritroso da lì. Ciò vale sia che tu sia in una startup con tre persone o che stia scalando sistemi a livello globale per un’azienda del Fortune 500. È facile per i team perdere di vista l’obiettivo e concentrarsi su ciò che loro pensano sia emozionante e interessante, ma se non risolve un problema reale per le persone reali, è una perdita di tempo. Le soluzioni più efficaci che ho visto sono sempre derivate da una comprensione approfondita di ciò che il cliente sta cercando di realizzare e poi costruire verso quell’obiettivo.

Un recente sondaggio dei consumatori di Concentrix mostra che solo il 31% dei consumatori statunitensi conosce il concetto di Agentic AI. Perché pensi che la consapevolezza sia ancora così bassa nonostante il clamore dell’industria?

Perché l’abbiamo reso più complicato di quanto non debba essere. Chiedi a cinque persone cosa significhi “Agentic AI” e probabilmente otterrai cinque risposte diverse. Il termine non si è ancora stabilizzato in una definizione condivisa perché l’industria non ha fatto un buon lavoro nel spiegarlo in termini quotidiani. Quello è il problema fondamentale. Quando lo descrivo come intelligenza artificiale che agisce per conto di un’altra entità senza richiedere un prompt, le persone generalmente lo capiscono. Fino a quando non diventerà la spiegazione standard, la maggior parte dei consumatori rimarrà confusa e continuerà a essere più un termine di moda che un’idea mainstream.

Una delle statistiche più sorprendenti è che il 76% delle persone trova ancora più affidabili i marchi quando un essere umano, e non l’intelligenza artificiale, li aiuta. Come interpreti questo dato nel contesto della creazione di esperienze customer native AI?

Quella statistica non è anti-AI, è pro-fiducia. Affrontiamolo, le persone in generale non si fidano dell’intelligenza artificiale e non la vogliono quando hanno bisogno di aiuto. Pensate all’ultima volta che avete chiamato un numero di supporto clienti e siete stati collegati a un bot di intelligenza artificiale. La maggior parte delle persone preme zero o cerca di bypassarlo per arrivare a un agente umano. L’intelligenza artificiale, nel suo stato attuale, non sempre risolve il problema, spesso crea attrito. Se l’intelligenza artificiale aggiunge attrito al percorso del cliente, non migliora l’esperienza; si mette sulla strada. Ciò che i clienti vogliono veramente è un’esperienza fluida che li aiuti a risolvere il loro problema. Quando l’intelligenza artificiale lavora in armonia con il giudizio umano, è allora che si guadagna la fiducia. Il futuro non è solo sull’intelligenza artificiale, ma sull’intelligenza artificiale supportata da una vera intelligenza umana, rendendo l’esperienza senza soluzione di continuità e efficace.

C’erano sorprese o intuizioni controintuitive nei dati che ti hanno fatto ripensare a come l’Agentic AI dovrebbe essere implementato – sia in termini di design, messaggistica o casi d’uso?

La maggiore sorpresa non è stata nei numeri, ma in ciò che hanno rivelato. Molte aziende stanno correndo a lanciare l’intelligenza artificiale e saltano il lavoro necessario per preparare completamente le loro basi di conoscenza. È come cercare di costruire un’auto a guida autonoma senza una mappa per guidarla. Non puoi aspettarti che un’intelligenza artificiale fornisca risposte affidabili se il contenuto sottostante è obsoleto o incompleto. Ma al di là di questo, abbiamo visto che ottimizzare l’intelligenza artificiale solo per l’efficienza – come la piena automazione o il contenimento – può avere effetti indesiderati. Rimuovere completamente gli esseri umani può portare a segnali mancati, una maggiore rotazione o opportunità di ricavi perse che emergono solo in conversazioni reali. La vera sfida non è solo far funzionare l’intelligenza artificiale, ma progettare sistemi in cui esseri umani e intelligenza artificiale possano lavorare in tandem per guidare i risultati giusti.

Preparare correttamente la base per il dispiegamento non è sempre glamour. È come quando un agente umano deve formarsi prima di ricevere le chiamate. Potrebbe non essere la parte più emozionante, ma è un passo critico perché l’agente possa svolgere il suo lavoro bene. Lo stesso vale per l’intelligenza artificiale. Anche la migliore strategia agente non funzionerà se i dati e la preparazione alla base non sono solidi.

La fiducia non è assolutamente una soluzione universale. Con i consumatori molto più scettici nei confronti dell’intelligenza artificiale nei settori finanziari e sanitari rispetto a tecnologia o viaggi, come le aziende di settori ad alto rischio dovrebbero affrontare l’integrazione dell’intelligenza artificiale?

Nei settori ad alto rischio come finanza e sanità, la fiducia non è opzionale, è fondamentale. Mentre i consumatori possono accogliere con favore l’intelligenza artificiale per cose come l’accelerazione dell’elaborazione dei documenti o la semplificazione dei flussi di lavoro interni, sono molto più scettici quando si tratta di qualcosa di personale, clinico o ad alto impatto. Ciò significa che le aziende devono essere estremamente intenzionali su quali casi d’uso automatizzano e come. L’intelligenza artificiale può assolutamente generare valore in questi settori – nella finanza, ad esempio, la rapida rilevazione delle frodi, la valutazione del rischio di credito, la raccolta automatizzata e le informazioni personalizzate per la gestione della ricchezza – ma solo quando è governata strettamente, con chiari confini e supervisione umana. Il momento in cui l’intelligenza artificiale inizia a prendere decisioni che influenzano direttamente il denaro, la salute o la sicurezza delle persone, la barra per la fiducia sale drasticamente. In quei casi, i clienti dicono che l’intelligenza artificiale supporterà, non sostituirà, il giudizio umano.

Il sondaggio mostra che le persone desiderano trasparenza, opzioni di annullamento e solide garanzie di privacy. Come stai incorporando questi ancoraggi di fiducia nella piattaforma di esperienza intelligente di Concentrix?

Abbiamo 40 anni di esperienza nel supporto ai migliori marchi del mondo e, nel corso di quel tempo, abbiamo imparato a capire cosa i clienti vogliono e si aspettano. Stiamo aiutando i nostri clienti a superare quella mancanza di fiducia nei consumatori fornendo loro gli strumenti per controllare esattamente come si comportano i loro agenti di intelligenza artificiale – dalle LLM avversarie che agiscono come cani da guardia, segnalando qualsiasi cosa sospetta prima che raggiunga il cliente, ai motori di politica integrati che consentono ai team di sicurezza di definire cosa è consentito o bloccato. Ma la gestione della fiducia dei consumatori non si ferma al lancio dell’intelligenza artificiale. Le esigenze aziendali sono sempre in evoluzione e le risposte cambiano, quindi abbiamo introdotto l’Agentic Engineering come modo intenzionale per progettare, implementare e gestire continuamente l’intelligenza artificiale. Ciò include riportare gli esseri umani nel loop per assicurarsi che l’intelligenza artificiale sia allineata, verificabile e sempre fondata su un buon giudizio. Abbiamo anche lanciato la nostra nuova offerta Agentic Readiness. Ciò aiuta le aziende a capire dove hanno opportunità per implementare l’intelligenza artificiale agente in modo responsabile. Li guidiamo attraverso considerazioni chiave, come cosa evitare nei dispiegamenti di intelligenza artificiale e come scalare in sicurezza. L’obiettivo è portare il massimo beneficio ai clienti e al loro business. L’intelligenza artificiale necessita di una struttura per essere affidabile e l’abbiamo resa parte del nostro DNA, il che a sua volta aiuta a fornire il tipo di esperienze positive che guidano la fedeltà al marchio.

Solo l’8% dei consumatori è a suo agio con il supporto di intelligenza artificiale completamente autonomo, eppure l’industria sta procedendo a pieno ritmo con l’automazione. Come riconcili questo divario tra ciò che è possibile e ciò che è accettabile?

Il problema è che molta intelligenza artificiale viene implementata in luoghi in cui i clienti se ne accorgono di più, e non nel modo giusto. Le aziende dimenticano che le persone odiano sentirsi ingannate. Apprezziamo l’intelligenza artificiale quando rende le cose più facili, come le raccomandazioni intelligenti di Netflix o YouTube perché funzionano e sembrano invisibili. Ma quando sei chiuso fuori dal tuo alloggio Airbnb (ABNB ) sotto la pioggia, non è il momento per l’intelligenza artificiale – è il momento per un essere umano che possa risolvere il problema rapidamente ed empaticamente. La fiducia non si perde perché l’intelligenza artificiale esiste, si perde quando l’intelligenza artificiale crea attrito, frustrazione e si presenta nei posti sbagliati, creando un’esperienza di marchio negativa e allontanando alla fine i clienti.

C’è una crescente richiesta di regolamentazione, ma molte aziende non vogliono aspettare. Qual è il ruolo che i leader aziendali dovrebbero svolgere nell’istituire i propri standard etici mentre i quadri regolamentari si aggiornano?

Se stai implementando l’intelligenza artificiale e non hai creato delle barriere di sicurezza, sei già in ritardo – non è innovazione, è negligenza. Immagina uno scenario in cui un’azienda aerea lanci un assistente di chat basato sull’intelligenza artificiale per aiutare con le prenotazioni e le modifiche, ma quando i clienti iniziano a chiedere informazioni sul risarcimento per i voli ritardati, il sistema fornisce le informazioni di risarcimento errate. Non perché l’intelligenza artificiale era rotta, ma perché nessuno ha stabilito chiari confini di politica, regole di escalation e non ha preso il tempo di preparare la base di conoscenza agente nel modo giusto. Quel tipo di errore crea confusione con i clienti, danneggia la fiducia del marchio e può aprire la porta all’esposizione legale. Le aziende che guideranno in questo spazio sono quelle che trattano l’etica e la governance come requisiti di lancio, non come afterthought.

Guardando avanti, come vedi l’Agentic AI trasformare le operazioni aziendali internamente – al di là dei soli casi d’uso rivolti al cliente?

Il lato interno è dove stiamo vedendo il ritorno sugli investimenti più veloce. L’intelligenza artificiale sta già aiutando i dipendenti con ogni sorta di compiti quotidiani, dalla stesura di email alla sintesi di riunioni e all’estrazione di informazioni da sistemi rumorosi, il che li libera per concentrarsi su lavori ad alto impatto – e nessuno si oppone perché aiuta davvero. Nella nostra stessa applicazione interna AI-powered iX Hello, abbiamo visto una riduzione del tempo per completare il lavoro fino all’80%, con fino al 20% di output in più attraverso le funzioni aziendali. Questo spazio a basso rischio è dove le aziende dovrebbero sperimentare per prime. Se non puoi far funzionare l’intelligenza artificiale per i tuoi stessi team, non hai alcun affare a metterla davanti ai tuoi clienti. Usala in casa per prima, poi scala con fiducia. Nel lungo termine, ciò aiuterà solo a garantire l’efficienza e la produttività dei dipendenti di un’azienda, mantenendo al contempo la coerenza in tutto il marchio.

Se tornassimo a verificare tra 12 mesi, cosa significherebbe il successo per le iniziative di intelligenza artificiale di Concentrix – non solo in termini di adozione, ma anche nel guadagnare e mantenere la fiducia dei consumatori?

Il successo per noi significa aiutare i nostri clienti a trasformare le loro operazioni da semplici lanci di bot a esecuzione dell’intelligenza artificiale come parte integrante e di prima classe del loro business. Ma non si tratta solo di migliorare le loro operazioni, si tratta di rendere la vita dei consumatori più facile. La vera misura del successo sarà vedere un miglioramento significativo nella soddisfazione dei consumatori. Quando l’intelligenza artificiale viene utilizzata nel modo giusto, dovrebbe migliorare l’esperienza per i consumatori, rendendo le loro interazioni più fluide ed efficienti. Abbiamo già investito molto nella costruzione di tecnologie di intelligenza artificiale che creano esperienze migliori nel percorso del cliente e abbiamo dispiegato oltre 7.000 bot presso Concentrix. Ora stiamo scalando il modello operativo, non solo la tecnologia. Quando l’intelligenza artificiale è completamente integrata, responsabile e gestita all’interno delle aziende, porta a migliori risultati per i consumatori, che a loro volta costruiscono una fiducia duratura.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Concentrix o possono accedere al sondaggio dei consumatori di Concentrix menzionato qui.