フラン・ロフトス、EliseAIのチーフエクスペリエンスオフィサー – インタビュー・シリーズ

フラン・ロフトス、EliseAIのチーフエクスペリエンスオフィサーは、創造的なエネルギーと多様なバックグラウンドを備えたダイナミックなリーダーです。EliseAIに入社する前、彼女はHOMを共同創設し、Alfredに買収された後、複数の役職で在任し、数十万のユニットにわたる居住者エクスペリエンスを形成しました。EliseAIでは、CEOと取締役会に報告するシニアオペレーショナルリーダーシップの役職を歴任し、社内効率を推進し、クライアントの成果を監督し、エンジニアリングとセールスと密接に協力して製品戦略とローンチを進めてきました。創業者および業界のリーダーとして認められ、MIPIMのトップ創業者にノミネートされ、CRETechのトップ女性インフルエンサーに何度も選ばれています。

EliseAIは、ニューヨークを拠点とするAIソフトウェア会社で、高容量のコミュニケーションとオペレーショナルワークフローを管理する住宅とヘルスケア組織を、先進的な会話型およびエージェント型人工知能で変革しています。そのプラットフォームは、ツアー予約、リースコミュニケーション、メンテナンスリクエスト、更新、患者受付、管理サポートなどのタスクを自動化し、テキスト、ボイス、メール、チャットでチームが効率的に作業できるようにします。EliseAIは、これらの相互作用を統一されたAIシステムに集中させることで、組織が運用を拡大し、手動ワークロードを削減し、重要な機能のパフォーマンスを改善できるように支援しています。

EliseAIのチーフエクスペリエンスオフィサーとして、コミュニティ、オペレーション、テクノロジーにわたるユニークな経験を持ちます。HOMを創設し、Alfredでエクスペリエンスとサービスを提供しました。どのようにしてこれらの役割が、EliseAIでのAIエクスペリエンスの設計と運用に影響を与えますか?

物理的な物件管理の経験から、テクノロジーは実際に提供するサービスだけが重要であることを学びました。HOMとAlfredでは、居住者がメンテナンスリクエストを出し、移動が遅れたときに、美しいインターフェースが役に立たないことを学びました。これにより、私はループを閉じることにこだわるようになりました。私はAIを会話だけに設計するのではなく、タスクのライフサイクル全体を管理するように設計します。私は危機にある居住者や、多忙なスタッフメンバーを優先し、AIが人間の負担を軽減するツールであることを確認します。

住宅とヘルスケアの環境では、信頼、明確性、フォローの重要性が、速度や自動化と同等であるため、CXの観点から見た有効なAIとは何ですか?

住宅とヘルスケアでは、速さは重要ですが、実際にフォローの重要性があります。良いAIは、ただ速い答えを提供するのではなく、実際に何かが起こることを確認する必要があります。患者が請求書について尋ねたり、賃借人が賃貸契約を更新したりした場合、AIはレコードを更新し、正しいマネージャーに通知し、その人物に状況を通知する必要があります。明確で積極的な対応が必要です。そうすれば、状況を確認するために3回も電話する必要がなくなります。

EliseAIは、汎用のAIレイヤーではなく、垂直型アプローチを採用しています。どのようにしてこの決定が、プロパティチーム、居住者、ヘルスケアスタッフの日常の経験を変えますか?

汎用のAIツールでは、顧客がソフトウェアに業界のルールを教える必要があります。EliseAIは、住宅とヘルスケアに特化した垂直型ソリューションであるため、システムは業界固有のワークフローを深く理解しています。現場のスタッフにとって、これは、汎用のチャットボットではなく、既存のソフトウェアと統合されたシステムで作業できることを意味します。システムは、業界の日常業務の言語を話し、最初の日から業界のルールを理解しています。

フロントラインワーカーを影で観察して、エンドツーエンドのワークフローをキャプチャすることで、モデル動作と最終的な顧客エクスペリエンスがどのように向上しますか?

抽象的なデータは「何」ということを示しますが、現場での実際の状況は「どう」ということを示します。私のチームがソフトウェアを展開する現場で時間を過ごすと、データセットでは見逃されるフリクションポイントを発見します。たとえば、軍事住宅オペレータとの発見セッションでは、複雑な承認フローと厳格な日常の制約を特定しました。これらの現実世界の詳細を製品に組み込むことで、デモでは機能するAIではなく、忙しいオフィスの混沌の中で生き残るAIを構築できます。

AIシステムが質問に答えるだけでなく、タスクを実行するようになると、新しいエクスペリエンスリスクが生じます。自動化がサポート的で信頼できるものであることを保証するために、どのようにしてAIを設計しますか?

主なリスクは、AIが間違ったことを言うことから、AIが間違ったことをすることへの移行です。これを軽減するために、特定のドメインの製品を所有する専門家チームを設立しました。彼らは、AIがタスクを実行するための特定のルールとガイドラインを設定し、AIが人間のスタッフメンバーを驚かせたり混乱させたりするような行動を取らないことを保証します。

住宅とヘルスケアでは、わずかな障害でも信頼を損なう可能性があります。AIシステムをどのように設計して、透明性、予測可能性、人間が介入して修正できるようにしますか?

信頼を設計するには、従来の反応型の思考から離れ、事前に潜在的な問題を特定する必要があります。私は、現実世界の運用の混沌とAIの論理の間のブリッジとして機能するチームを構築しました。彼らはサポートエージェントではなく、製品の特定のドメインをエンドツーエンドで所有する戦略家です。

彼らは、軍事住宅の承認フローなどの複雑な業界ルールや厳格な医療対応時間を理解するために、ワーカーを影で観察しています。これらのルールをAIの動作に直接組み込んでいます。透明性は、システムが潜在的な問題を事前にフラグして、居住者や患者が苦情を出す前に人間のスタッフが介入できるようにすることから来ます。AIが感情的な状況やトレーニングされていない複雑なリクエストを検知すると、推測しません。代わりに、人間のスタッフメンバーがゼロから始めるのではなく、完全な履歴とコンテキストを提供するハンドオーバーをトリガーします。

実装とクライアントサクセスの責任者として、顧客がAIをオペレーショナルワークフローに導入する際に直面する最も一般的なフリクションポイントは何ですか?EliseAIは、展開の初期段階でこのフリクションをどのように軽減しますか?

最大のフリクションは、技術そのものではなく、技術がチームのフローを混乱させたり、役割を置き換えたりすることへの不安です。これに対処するために、即時の実用的な解決策に焦点を当てています。最初の1週間で、AIを使用して、初期のリードフォローアップなどの繰り返しのタスクを自動化します。また、社内の運用を管理するために、独自のAIを使用します。これにより、ワークフローの変更によるストレスポイントを理解し、顧客が同じ移行を経験するときに、より良いパートナーになることができます。

多くの組織は、パイロットフェーズを超えて進むのに苦労しています。どのようにして顧客がプロセスと期待を進化させ、AIが日常業務の一部になるように支援しますか?

AIは、サイドプロジェクトではなく、通常のワークデイの一部になるまで、効果的ではありません。リーダーがチームを再編成し、AIが忙しい作業を処理することで、人間が人間のタッチが必要なタスクに集中できるように支援します。

EliseAIは現在、米国のアパートの約6分の1をサポートしています。顧客の期待は、どのように変化しますか?AIが標準的な運用の一部になるにつれて、新しいエクスペリエンスの課題が生じますか?

この規模では、AIはもう革新的なものではなく、電気のような公益です。期待は、機能することへの感銘から、失敗することへの容認できないことへの移行です。変動を管理しながら、100%の信頼性を維持する必要があります。

2〜3年先を見て、AIシステムが住宅やヘルスケアなどの基本サービス内でより多くの責任を負うようになると、チーフエクスペリエンスオフィサーの役割はどのように進化しますか?

役割は、顧客サービスを管理することから、人間とAIのパートナーシップをオーケストレートすることに移行します。AIが管理的で繰り返しの作業を担うようになると、CXOの焦点は、戦略的で感情的なタッチポイントに完全に移ります。私たちの責任は、世界がより自動化されるにつれて、住宅とヘルスケアにおける人間の相互作用がより意図的でより影響力のあるものになることを保証することです。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳しく知りたい読者は、EliseAIを訪問してください。