הארי פולודר, מנהל דיגיטל וטכנולוגיה ראשי באלוריקה - סדרת ראיונות

הארי פולודר, מנהל דיגיטל וטכנולוגיה ראשי באלוריקה, מביא לתפקידו שילוב של תושייה טכנית ומנהיגות ממוקדת אדם, לאחר שכיהן בתפקידים בכירים בתחום המוצר הדיגיטלי וחוויית העובד לפני שעלה לתפקיד CDTO בינואר 2023. בתפקידו הנוכחי, הוא מוביל את מאמצי הטרנספורמציה הדיגיטלית במרכז החדשנות של אלוריקה, Alorica IQ, ומניע יוזמות המשלבות בינה מלאכותית, בינה שיחתית ותובנה אנושית כדי לשפר את חוויות הלקוח והעובד כאחד. פולודר, הידוע בדגש על תקשורת ברורה, אינטליגנציה רגשית ותרבות של למידה מתמשכת, מדגיש כי אימוץ טכנולוגיה חייב להיות מונחה על ידי אמפתיה, יישור קו עם בעלי עניין והצד האנושי של ניהול שינויים.

אלוריקה היא חברת מיקור חוץ של תהליכים עסקיים וחוויית לקוח גלובלית, הממצבת את עצמה כשותפה דיגיטלית-ראשונה, ממוקדת אנשים, עבור מותגים המעוניינים לשדרג את מסעות הלקוח שלהם. עם יותר מ-25 שנות מומחיות בחוויית לקוח, נוכחות של למעלה מ-100,000 אנשי מקצוע ב-17 מדינות, תמיכה בעשרות שפות ובסיס לקוחות של יותר מ-250 מותגים, Alorica משלבת יכולות תפעוליות בקנה מידה גדול עם טכנולוגיות מתפתחות כגון תרגום בזמן אמת, ניתוח בסיוע סוכנים ומסירה מבוססת ענן.

מסע הקריירה שלך - מתפקידי מנהיגות טכנולוגית ועד להנחיית הטרנספורמציה הדיגיטלית של אלוריקה - הדגיש אמפתיה ותקשורת כמפתח לחדשנות. כיצד עקרונות אלה עיצבו את האופן שבו אתה משלב בינה מלאכותית בחוויית הלקוח כיום?

טכנולוגיה ללא אמפתיה היא פשוט אוטומציה יקרה. ב-Alorica IQ®, בנינו את כל אסטרטגיית הבינה המלאכותית שלנו סביב אמונה בסיסית: החידושים החזקים ביותר מגבירים את היכולת האנושית ולא מחליפים אותה. הגישה שלי נובעת מתצפית פשוטה - כל פריצת דרך באינטראקציה עם לקוחות מתרחשת כאשר הטכנולוגיה מגבירה את האינטואיציה האנושית, לא כאשר היא מנסה לחקות אותה. פרסנו בינה מלאכותית ביותר מ-65,000 סוכנים ברחבי העולם, והתוצאות מוכיחות שהפילוסופיה הזו עובדת: הפחתה של 40% בזמן הטיפול תוך עלייה בו זמנית בציוני CSAT ב-15-20 נקודות בסיס.

אני מרבה לומר שאנחנו בונים "בני אדם על", לא מחליפים בני אדם. מערכות הבינה המלאכותית שלנו נועדו להתמודד עם העבודה החישובית הקשה - ניתוח סנטימנטים ביותר מ-120 שפות בזמן אמת, חיזוי צרכי הלקוחות לפני שהם מביעים אותם, וחשיפת ידע באופן מיידי - כך שהסוכנים שלנו יכולים להתמקד במה שבני אדם עושים הכי טוב: להתחבר, לגלות אמפתיה ולפתור בעיות מורכבות באופן יצירתי. כשאתה מעצב עם אמפתיה ככוכב הצפון שלך, בינה מלאכותית הופכת לגשר לחיבור אנושי עמוק יותר.

Alorica IQ נמצאת במרכז אסטרטגיית הטרנספורמציה שלכם. האם תוכלו לשתף כיצד כלי הבינה המלאכותית שלה, כמו ניתוחים בזמן אמת ותובנות ניבוי, מגדירים מחדש את שירות הלקוחות עבור לקוחות מתחום התיירות והמלונאות?

Alorica IQ מייצגת את המחויבות שלנו להפוך את חוויית הלקוח לפרואקטיבית ולא תגובתית. עבור לקוחותינו בתחום התיירות והמלונאות, אנחנו לא רק פותרים בעיות - אנחנו מונעים את הופעתן.

קחו לדוגמה את העבודה שלנו עם שותפה גדולה של חברת תעופה: פלטפורמת השיחה evoAI שלנו מטפלת כעת ב-50% מהפניות השגרתיות באופן עצמאי, תוך זיהוי שיבושים בטיסות בזמן אמת. כאשר אנו מזהים טיסה שעוכבה, המערכת פונה אליכם באופן יזום עם אפשרויות לשינוי הזמנה עוד לפני שהלקוח יודע שיש בעיה. זה הפחית את כמות התלונות ב-35% ושיפר את ה-NPS ב-12 נקודות.

מנוע הניתוח החיזוי שלנו מנתח מעל 100 מיליון אינטראקציות מדי חודש, ומזהה דפוסים שסוכנים אנושיים עלולים לפספס. לדוגמה, גילינו שלקוחות שחווים שלוש העברות IVR או יותר יש סבירות גבוהה ב-78% לנטישה. כעת אנו מעבירים באופן אוטומטי את האינטראקציות הללו לסוכנים בכירים עם הקשר מלא, ומונעים תסכול לפני שהוא מצטבר.

מה שמייחד את Alorica IQ הוא הגישה שלנו, שאינה תלויה בטכנולוגיה. אנו משתלבים בצורה חלקה עם מערכות אקולוגיות קיימות של לקוחות - בין אם הם משתמשים ב- Genesys Cloud, Amazon Connect או בפלטפורמות קנייניות. אנו משפרים את מה שעובד, מחליפים את מה שלא, ומוודאים שהכל עובד יחד בהרמוניה.

השינוי האמיתי טמון באופן שבו הגדרנו מחדש את המושג "פתרון בעיות". זה כבר לא עניין של תיקון בעיות - זה עניין של לצפות צרכים ולספק פתרונות לפני שהלקוחות מבינים שהם צריכים אותם. זה ההבדל בין שירות לקוחות לחוויית לקוח.

דיברת על יצירת "סוכני-על" באמצעות הרחבה המונעת על ידי בינה מלאכותית ולא באמצעות החלפה. כיצד אתם מוצאים את האיזון בין יעילות אוטומציה לבין שמירה על מגע אנושי באינטראקציות עם הלקוחות?

האיזון אינו עניין של מתיחת קו בין משימות אנושיות למשימות מבוססות בינה מלאכותית - אלא יצירת שיתוף פעולה חלק שבו כל אחד מעצים את נקודות החוזק של השני. אנו פועלים לפי מה שאני מכנה מודל "האדם בפיקוד".

כך זה עובד בפועל: הבינה המלאכותית שלנו מטפלת בעומס הקוגניטיבי - ניתוח מיידי של היסטוריית הלקוחות, סנטימנטם וההקשר במערכות מרובות. היא יכולה לעבד 10,000 נקודות נתונים במילישניות. אבל הסוכן האנושי שומר על שליטה באינטליגנציה הרגשית - קריאה בין השורות, קליטה של ​​רמזים עדינים, וקבלת החלטות הדורשות אמפתיה ויצירתיות.

לדוגמה, Alorica ReVoLT, מערכת התרגום הקולי בזמן אמת שלנו, לא רק מתרגמת מילים - היא משמרת ניואנסים רגשיים ב-75 שפות ו-200 ניבים. הסוכן יכול להתמקד בבניית קרבה, בעוד שבינה מלאכותית מבטיחה ששום דבר לא יאבד בתרגום. באופן דומה, Knowledge IQ® חושפת תשובות מאלפי מקורות באופן מיידי, אך הסוכנים מחליטים כיצד להתאים את המידע הזה להקשר עבור כל סיטואציה ייחודית של הלקוח.

אנו מודדים הצלחה לא לפי מספר האינטראקציות שהבינה המלאכותית מטפלת בהן לבדה, אלא לפי כמה הסוכנים שלנו הופכים ליעילים יותר. מאז יישום אסטרטגיית ההרחבה שלנו, ציוני שביעות הרצון של הסוכנים עלו ב-22%, והעובדים המובילים שלנו מטפלים בתיקים מורכבים ב-40% יותר תוך שמירה על ציוני איכות גבוהים יותר. זהו כוחה של ההרחבה - כולם מרוויחים.

Alorica ReVoLT זכתה לאחרונה בפרס פריצת דרך בתחום הבינה המלאכותית (AI) עבור תרגום קולי בזמן אמת. איזו השפעה הייתה לכך על תמיכת הלקוחות העולמית, וכיצד אתה רואה את התפתחות הבינה המלאכותית בשפה בשנים הקרובות?

Alorica ReVoLT ביצעה דמוקרטיזציה מהותית של תמיכת לקוחות גלובלית. עם דיוק סמנטי של 97% ב-75 שפות ו-200 ניבים, ביטלנו את הפשרה המסורתית בין קנה מידה ללוקליזציה.

לקוחותינו יכולים כעת לשרת כל שוק מבלי להקים פעילות מקומית. חברת נסיעות שאיתה אנו משתפים פעולה התרחבה ל-12 שווקים חדשים תוך שישה חודשים - דבר שהיה דורש שנים ומיליונים בהשקעות בתשתיות בעבר. שביעות רצון הלקוחות בשווקים שאינם דוברי אנגלית גדלה ב-28%, והפחתנו את הצורך במתורגמנים חיצוניים ב-90%.

אבל הנה מה שמרגש אותי לגבי העתיד: אנחנו עוברים מתרגום להבנה אמיתית. הדור הבא של בינה מלאכותית לשונית יבין הקשר תרבותי, ניבים אזוריים ונימוקים רגשיים. אנחנו כבר בודקים מערכות שמזהות סרקזם, תסכול ואפילו הומור בשפות שונות - ומתאימים את התגובות בהתאם.

עד שנת 2027, אני מדמיין בינה מלאכותית שלא רק מתרגמת שפות אלא גם מתרגמת חוויות - הבנה שתלונה בתרבות היפנית עשויה להתבטא באכזבה עדינה, בעוד שאותה בעיה בניו יורק עשויה להיתפס כתסכול ישיר. רמה זו של אינטליגנציה תרבותית תהפוך את חוויית הלקוח הגלובלית למקומית באמת.

ידע IQ הוא חידוש מרשים נוסף - שימוש במודלים של שפה גדולה כדי לחשוף מידע באופן מיידי לסוכנים. כיצד מבטיחים שמערכות בינה מלאכותית אלו יישארו מדויקות, מאובטחות ומותאמות לצורכי הלקוח?

ידע IQ פועל על שלושה עמודי תווך: אימות, ממשל ולמידה מתמשכת. אנו משתמשים ביצירת אחזור רבודה (RAG) כדי להבטיח שכל תגובה מבוססת על חומר מקור מאומת, ולא על הזיות של בינה מלאכותית.

הגישה שלנו שמרנית במכוון - אנחנו מעדיפים לומר 'אני לא יודע' מאשר לספק מידע שגוי. כל תגובה כוללת ייחוס מקור, ואנו מתחזקים מערכת אימות אנושית בלולאה עבור מידע קריטי. שיעור הדיוק שלנו עומד כיום על 99.3% עבור תשובות מאומתות.

אבטחה אינה נתונה למשא ומתן. אנו מקפידים על תאימות לתקנים SOC 2, ISO 27001, HITRUST ו-PCI בכל המערכות. הנתונים מוצפנים במנוחה ובמעבר, עם בקרות גישה מבוססות תפקידים ומסלולי ביקורת מלאים. עבור תעשיות מוסדרות כמו שירותי בריאות ושירותים פיננסיים, יישמנו מעקות בטיחות נוספים המבטיחים תאימות לתקנות HIPAA ו-GDPR.

אבל החדשנות האמיתית טמונה ביישור - Knowledge IQ לומד מכל אינטראקציה. לולאות משוב של סוכנים עוזרות למערכת להבין לא רק איזה מידע להציג, אלא גם מתי וכיצד להציג אותו. שיפור מתמיד זה אומר שהמערכת הופכת לחכמה יותר מדי יום, מה שמפחית את זמן הטיפול הממוצע ב-32% תוך שיפור פתרון השיחה הראשונה ב-18%.

בנינו יכולת זו באמצעות שותפויות אסטרטגיות עם חברות מובילות כמו OpenAI, מיקרוסופט, גוגל ואמזון, תוך שמירה על גישה אגנוסטית-טכנולוגיה שלנו. רבים מלקוחותינו מגיעים אלינו עם השקעות קיימות בפלטפורמות כמו Genesys Cloud או CallMiner - אנו משפרים ומרחיבים מערכות אלו במקום להחליף אותן. מדובר לפגוש את הלקוחות במקום בו הם נמצאים במסעם, לא לאלץ אותם לעשות זאת בעצמנו.

חברות רבות עדיין מתמודדות עם טרנספורמציה דיגיטלית בקנה מידה גדול. בהתבסס על ניסיונך, מהן המכשולים הגדולים ביותר בתחום התקשורת או ניהול השינויים שמפריעים ליוזמות בינה מלאכותית לפני שהן מצליחות?

המכשול הגדול ביותר הוא דילוג על מפת המסע. יותר מדי ארגונים קונים טכנולוגיה לפני שהם מגדירים את החוויה שהם רוצים ליצור. טרנספורמציה נכשלת כשהיא מתחילה ברכש במקום במטרה. המנטרה שלנו פשוטה: תכננו את המסע, ואז בחרו את הטכנולוגיה. הפתרון הנכון נובע מאמפתיה, תזמון וישימות. שינוי אמיתי קורה כאשר צוותים מבינים. למה הם משתנים ורואים את עצמם משתקפים בתהליך.

הכישלון הכי גדול שאני רואה הוא חברות שקונות בינה מלאכותית לפני שהן מעצבות את החוויה. הן מתחילות עם קטלוג הטכנולוגיה במקום עם מסע הלקוח. זה הפוך.

טרנספורמציה מוצלחת עוקבת אחר הרצף הבא: ראשית, יש למפות את מסע הלקוח האידיאלי. שנית, לזהות נקודות חיכוך. שלישית, לקבוע היכן בינה מלאכותית יכולה להסיר את החיכוך הזה. רק אז בוחרים טכנולוגיה. יותר מדי ארגונים מדלגים ישר לשלב שלוש ותוהים מדוע השקעתם בבינה מלאכותית של מיליון דולר לא מזיזה את המחט.

מכשול קריטי נוסף הוא הערכת חסר של הגורם האנושי. הסוכנים שלכם אינם מכשולים לאימוץ בינה מלאכותית - הם הנשק הסודי שלכם. אנו משקיעים רבות בניהול שינויים, ומוציאים 40% מתקציב הטרנספורמציה שלנו על הכשרה והעצמה. אנו מראים לסוכנים כיצד בינה מלאכותית מקלה על עבודתם. כאשר סוכנים רואים בבינה מלאכותית את המשנה שלהם ולא את המחליף שלהם, האימוץ מואץ באופן דרמטי.

לבסוף, חברות לעיתים קרובות נכשלות בקביעת מדדי הצלחה ברורים מראש. עליכם להגדיר מה נראה "טוב יותר" לפני שמתחילים. האם מדובר בפתרון מהיר יותר? צריכת שיווק גבוהה יותר (CSAT)? עלות נמוכה יותר לאינטראקציה? ללא מדדי ביצועים (KPI) ברורים, אתם פשוט מיישמים טכנולוגיה למען הטכנולוגיה.

לא כל חברה צריכה להתחיל עם הכל המונע על ידי בינה מלאכותית. חלק מההתקשרויות המוצלחות ביותר שלנו מתחילות באופטימיזציה פשוטה של ​​תהליכים לפני הוספת אוטומציה חכמה. אנו פוגשים לקוחות בכל מקום בו הם נמצאים במסעם הדיגיטלי - בין אם הם עושים את צעדיה הראשונים אל תוך אוטומציה או מוכנים ליישום מתקדם של בינה מלאכותית. המפתח הוא שיהיה שותף שיכול להדריך אותך לאורך כל האבולוציה, לא רק למכור לך את הטכנולוגיה העדכנית ביותר.

הובלת צוות דיגיטלי גלובלי מרוחק לחלוטין. כיצד אתה שומר על אמפתיה, קשר ושיתוף פעולה בין אזורי זמן תוך דחיפת גבולות החדשנות הטכנולוגית?

ניהול צוות דיגיטלי המחולק ל-24 אזורי זמן לימד אותי שטכנולוגיה יכולה להעביר תקשורת, אך רק אמפתיה מקיימת תרבות. תפקידי הוא להסיר חיכוכים כדי שיצירתיות תוכל לשגשג. חדשנות אמיתית לא מגיעה משלמות - היא מגיעה מביטחון פסיכולוגי. אנשים צריכים מקום להיכשל, ללמוד ולחזור על עצמם ללא פחד מאשמה. כאשר צוותים מרגישים נתמכים וסומכים, הם לוקחים סיכונים חכמים יותר ובונים מערכות המשקפות את אותה אנושיות וחוסן עבור הלקוחות שאנו משרתים.

ניהול צוותים ב-24 אזורי זמן לימד אותי שקרבה אינה נוכחות. חיבור מתרחש דרך כוונה, לא דרך גיאוגרפיה.

בנינו תרבות של "אמפתיה אסינכרונית" - שימוש בכלים כמו Stream לעדכוני וידאו שחברי הצוות יכולים לצפות בהם באזור הזמן שלהם, תחזוקת ערוצי Teams לשיתוף פעולה מתמשך, וסובבי זמני פגישות כך שאף אזור לא תמיד יקבל את משבצת השעה 3 לפנות בוקר. אבל כלים הם רק גורמים מאפשרים - תרבות היא מה שחשוב.

אני מאמין גדול בשקיפות רדיקלית. בכל שבוע אני משתף עדכונים ללא פילטרים על אתגרים שאנו עומדים בפניהם, ניצחונות שאנו חוגגים והחלטות שאנו מקבלים. פגיעות זו יוצרת ביטחון פסיכולוגי. הצוות שלי יודע שזה בסדר להיכשל מהר, ללמוד מהר יותר ולחזור על עצמו ללא פחד. חדשנות דורשת סיכון, ואנשים לוקחים סיכונים חכמים רק כשהם מרגישים בטוחים.

אנחנו גם חוגגים בצורה שונה. תגים דיגיטליים להישגים של טרנספורמציה, שיחות קפה וירטואליות שעוסקות בקפה (לא בעבודה), ו"מסיבות כישלון" בהן אנחנו חוגגים ניסיונות נועזים שלא צלחו. כשאנשים מרגישים שהם נראים ומוערכים, המרחק נעלם. הצוות שלי המפוזר ברחבי העולם שולח חידושים מהר יותר ב-30% מצוותים מסורתיים הממוקמים יחד, עם תחלופה נמוכה יותר ב-40%. אמפתיה מתפתחת כשאתה הופך אותה לשיטתית.

נטישת לקוחות נותרה בעיה מרכזית בתעשיות השונות, במיוחד בתחום התיירות. כיצד אלוריקה משתמשת במודלים של בינה מלאכותית חיזוי כדי לזהות לקוחות בסיכון ולהתערב לפני אובדן נאמנות לקוחות?

הבינה המלאכותית שלנו מנתחת מעל 150 אותות התנהגותיים - תדירות אינטראקציה, מסלול סנטימנט, דפוסי מעבר ערוצים, מהירות פתרון - כדי לזהות סיכון נטישה לפני שלקוחות מקבלים את ההחלטה לעזוב.

עבור לקוחות נסיעות, המודל מדויק להפליא. אנו יכולים לחזות בדיוק של 87% אילו לקוחות יעזבו את העובדים תוך 30 יום. אבל ניבוי ללא פעולה הוא רק ניבוי עתידות. הקסם טמון באסטרטגיית ההתערבות.

כאשר אנו מזהים לקוחות בסיכון, אנו מפעילים קמפיינים מותאמים אישית לשימור לקוחות: הסברה פרואקטיבית עם הצעות רלוונטיות, ניתוב עדיף לסוכני שימור מיוחדים או תגמולי נאמנות אוטומטיים. עבור רשת מלונות אחת, גישה זו הפחיתה את הנטישה ב-23% והגדילה את ערך הלקוחות לכל החיים ב-430 דולר לכל לקוח ששמר.

נטישה (churn) מתרחשת לעיתים רחוקות בפתאומיות; זוהי שחיקה הדרגתית של אמון. הבינה המלאכותית שלנו מזהה את המיקרו-תסכולים הללו ומטפלת בהם לפני שהם מחמירים. אנחנו קוראים לזה "שימור נאמנות" - שמירה על מערכת היחסים במקום ניסיון להציל אותה לאחר שהיא נותקה.

אתם מדגישים לעתים קרובות השפעה מדידה - ציוני NPS, CSAT ו-FCR. אילו מדדי ביצועים לוכדים בצורה הטובה ביותר את הערך של טרנספורמציה מונעת בינה מלאכותית עבור לקוחות כיום?

מדדים מסורתיים אומרים לך מה קרה. מדדים מודרניים צריכים לומר לך מה אפשרי.

בעוד ש-CSAT ו-NPS נותרו חשובים, אני מתמקד בשלושה מדדים טרנספורמטיביים:

• ציון מאמץ הלקוח (CES): זהו המדד החזק ביותר לחיזוי נאמנות עתידית. הטמעות הבינה המלאכותית שלנו הפחיתו את מאמץ הלקוחות בממוצע ב-45%. זה ההבדל בין לקוח מתוסכל לתומך נאמן.
• הכנסה לאינטראקציה שנפתרה (RRI): גישה זו מקשרת בין שירות לתוצאות עסקיות. באמצעות בינה מלאכותית לזיהוי הזדמנויות מכירה נוספות במהלך אינטראקציות שירות, הגדלנו את ה-RRI ב-28% עבור לקוחות קמעונאיים מבלי להרגיש שתלטניים או ממוקדים במכירות.
• מדד העצמת סוכנים (AEI): מדד מורכב זה מודד את מידת היעילות של בינה מלאכותית (AI) לשיפור ביצועים אנושיים - שילוב של שיפורי פרודוקטיביות, שיפורי איכות ושביעות רצון סוכנים. AEI גבוה נמצא בקורלציה ישירה עם שביעות רצון לקוחות ושימור עובדים.

המדד האולטימטיבי? השפעה עסקית. לקוח אחד ראה חיסכון של 47 מיליון דולר בעלויות תוך שיפור של 12 נקודות ב-CSAT. לקוח אחר הגדיל את ההכנסות ב-73 מיליון דולר באמצעות מכירות משופרות המונעות על ידי בינה מלאכותית במהלך אינטראקציות עם שירות. מספרים אלה מספרים את הסיפור האמיתי של הטרנספורמציה.

במבט חמש שנים קדימה, כיצד אתה צופה את התפתחות הקשר בין בינה מלאכותית, סוכנים ולקוחות - ואיזה תפקיד תמלא אלוריקה בעיצוב עתיד זה?

אנחנו נכנסים למה שאני מכנה "עידן חוויית הסביבה" - שבו בינה מלאכותית הופכת לתשתית בלתי נראית שגורמת לכל אינטראקציה להרגיש קלה ואישית מאוד.

בעוד חמש שנים, לקוחות לא "יצרפו קשר עם התמיכה" - הם פשוט יביעו צרכים, והפתרון הנכון יתממש דרך הערוץ האופטימלי. בינה מלאכותית תתזמר העברות חלקות בין אינטראקציות אוטומטיות ואנושיות בהתבסס על הקשר, רגש והעדפה. דמיינו לעצמכם תחילת שיחה בצ'אט בינה מלאכותית, מעבר חלק לשיחת וידאו עם מומחה אנושי כאשר המורכבות עולה, ואז קבלת מעקב אוטומטי - והכל מרגיש כמו שיחה אחת רציפה.

סוכנים יתפתחו ל"ארכיטקטי חוויה" - תוך שימוש בתובנות המונעות על ידי בינה מלאכותית כדי לעצב מסעות לקוח מותאמים אישית בזמן אמת. הם לא יבלו זמן רב במשימות חוזרות ונשנות ו-100% מהאנרגיה שלהם בפתרון בעיות יצירתי ובניית קשרים. אנו כבר מבצעים פיילוט של תוכניות בהן סוכנים מנהלים עוזרי בינה מלאכותית במקום תורי טלפון - תוך תזמון אינטראקציות מרובות של בינה מלאכותית בו זמנית תוך מיקוד תשומת הלב האנושית במקום החשוב ביותר.

תפקידה של אלוריקה הוא להיות הגשר בין הפוטנציאל האנושי ליכולות הבינה המלאכותית. אנחנו לא בונים חברות טכנולוגיה - אנחנו בונים חברות אנושיות המונעות על ידי טכנולוגיה.

ההשקעות שלנו בבינה מלאכותית שיחתית, ניתוח ניבוי ותרגום בזמן אמת מכוונות כולן למטרה אחת: יצירת חוויות בהן הטכנולוגיה משולבת בצורה כה מושלמת, עד שרק הלקוחות מבחינים באנושיות.

בין אם אנחנו עוזרים לסטארט-אפ ליישם את הצ'אטבוט הראשון שלו או מנחים חברה מרשימת Fortune 500 דרך טרנספורמציה דיגיטלית מלאה, המשימה שלנו נשארת זהה: לפגוש את הלקוחות היכן שהם נמצאים ולעזור להם להגיע לאן שהם צריכים להיות. חלק מהלקוחות מגיעים אלינו מוכנים לבינה מלאכותית מתקדמת; אחרים צריכים להתחיל עם אוטומציה בסיסית. שני המסעות תקפים, ושניהם ראויים לשותף שמבין שהיעד חשוב יותר מנקודת ההתחלה.

העתיד שייך לארגונים הרואים בבינה מלאכותית לא ככלי לחיסכון בעלויות אלא כמכפיל יצירתיות. ב-Alorica IQ, אנחנו בונים את העתיד הזה - אדם משופר אחד בכל פעם, מסע לקוח אחד בכל פעם.

תודה על הראיון הנהדר, קוראים שרוצים ללמוד עוד צריכים לבקר אלוריקה.