コンセントリックスのチーフプロダクトオフィサー、ライアン・ピーターソン – インタビュー・シリーズ

ライアン・ピーターソンは、コンセントリックスのエグゼクティブ・ヴィップおよびチーフ・プロダクト・オフィサーであり、グローバル・プロダクトおよびテクノロジー・ストラテジーを牽引しています。プロダクト開発、データ、AIにおける深い専門知識を持つ変革的なリーダーであるライアンは、イノベーションと成長を推進しています。以前、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）でのエグゼクティブ・ロールでは、アマゾン・コネクト（CXE）とAWSストレージを率いて両事業を拡大し、市場戦略、セールス、ソリューション・アーキテクチャにおける専門知識を身に付けました。データ管理における20年以上の経験を持つライアンは、AIの導入に関する鋭い視点を提供しています。彼はデータ・ストレージおよびセキュリティ分野で8件の特許を保有しています。

コンセントリックスは、デザイン、ビルド、ランの各段階でサービスを提供する、顧客体験ソリューションおよびテクノロジーの世界的プロバイダーです。70以上の国々と6つの大陸で運営しており、2020年のスピンオフ以降、コンバージス、ウェブヘルプ、ブリンクCXなどの主要な買収を通じて規模と能力を拡大しています。

私たちの旅程はスタートアップ、アマゾン、そして現在のコンセントリックスまで様々です。顧客体験またはプロダクト開発に関するあなたがこれまでの役割の中で学んだ教訓は何ですか?

それはシンプルです：最初に顧客から始め、そこから逆算することです。那は3人でのスタートアップであっても、フォーチュン500企業のためのグローバル・システムの拡大であっても当てはまります。チームは自分たちが面白いと思ったり、興味を持ったりするものを作ることに集中しすぎて、顧客の実際の問題を解決していない場合、それは時間の浪費です。私が見た最も影響力のあるソリューションは、常に顧客が何を達成しようとしているかを最初に理解し、そこに向けて構築することから生まれてきます。

最近のコンセントリックス・コンシューマー・サーベイによると、アジェンティックAIの概念に精通している米国消費者のみ31%であることがわかりました。なぜその認識がまだ低いのでしょうか?

私たちはそれを必要以上に複雑にしているからです。5人に「アジェンティックAI」とは何かを聞いてみてください。恐らく5つの異なる答えが返ってくるでしょう。この用語は、業界がそれを日常的な言葉で説明していないため、共通の定義に落ち着いていません。那が根本的な問題です。私がそれを「AIが別のエンティティの代理として動作する」と説明すると、人々は通常理解します。ただし、それが標準的な説明になるまで、ほとんどの消費者は混乱したままです。それはあまりに流行語に過ぎないでしょう。

最も注目すべき統計は、76%の人がブランドをより信頼するのは、AIではなく人間が支援するときであるということです。AIネイティブの顧客体験を構築する際に、それをどのように解釈しますか?

その統計はAIに反対するものではありません。信頼を優先するものです。人々は一般的にAIを信頼しておらず、特に助けが必要なときにはAIを望みません。最後に顧客サポートラインに電話したとき、最初にAIボットに接続されたことを思い出してみてください。ほとんどの人は0を押して人間のエージェントに接続しようとします。AIは現在の状態では常に問題を解決するわけではなく、むしろ摩擦を生み出します。AIが顧客ジャーニーに摩擦を加えると、体験を向上させるのではなく、妨げます。顧客が本当に求めているのは、問題を解決するのに役立つスムーズな体験です。AIが人間の判断と調和するとき、信頼が築かれます。未来はAIのみではありません。人間の知性をバックエンドに持つAIです。その体験はシームレスで効果的です。

サーベイのデータには、デザイン、メッセージング、ユースケースの観点からアジェンティックAIの展開を再考させるような驚くべき洞察や、直感に反する洞察はありましたか?

最大の驚きは数字の中にありませんでした。むしろ、それが明らかにしたことです。多くの企業はAIの立ち上げを急いでおり、知識ベースを完全に準備するための作業を省略しています。那は地図なしで自律走行車を構築するようなものです。AIが信頼性の高い回答を期待することはできないでしょう。基礎となるコンテンツが古くなっているか、または不完全な場合に、です。ただし、それ以外に、私たちは、AIを効率性のみのために最適化することは、完全な自動化や封じ込めのためだけに、裏目に出る可能性があることを発見しました。人間を完全に除外すると、シグナルを逃したり、顧客流失の増加や、実際の会話でしか表面化しない収益機会の喪失につながる可能性があります。実際の課題は、AIを動作させることだけではありません。人間とAIがタンデムで協力して、適切な結果をもたらすシステムを設計することです。

展開の基盤を正しく構築することは、いつも魅力的ではありません。人間のエージェントが電話を受ける前にトレーニングを受けるのと同じです。それは最も興奮する部分ではないかもしれませんが、エージェントが仕事をうまく行うために重要なステップです。同じことがAIにも当てはまります。最も優れたアジェンティック戦略でも、背後にあるデータと準備がしっかりしていない場合、機能しません。

信頼は一概には言えないものです。金融やヘルスケアにおけるAIへの懐疑心が高い一方で、テクノロジーや旅行ではAIを受け入れる消費者が多いようです。企業は、高リスクの分野におけるAIの統合にどのように取り組むべきでしょうか?

金融やヘルスケアのような高リスク分野では、信頼は選択肢ではありません。基盤です。消費者はドキュメント処理の迅速化や内部ワークフローの合理化のようなことに対してAIを歓迎するかもしれませんが、個人情報、医療、または高影響のものに関わる場合、懐疑的です。企業は、自動化するユースケースとその方法について非常に意図的にしなければなりません。AIは確かにこれらの分野で価値を生み出す可能性があります。金融では、不正行為の迅速な検出、信用リスク評価、自動化された回収、財務管理のためのパーソナライズされた洞察です。しかし、それは厳格に管理され、明確な境界と人間の監視がなければなりません。AIが直接人的な意思決定を行う場合、信頼の基準は劇的に上昇します。顧客は、AIが人間の判断をサポートすることを望みますが、置き換えるのではありません。

サーベイでは、透明性、オーバーライドの選択肢、強力なプライバシー保証が求められていることがわかりました。コンセントリックスのインテリジェント体験プラットフォームにこれらの信頼のアンカーをどのように組み込んでいますか?

私たちは40年以上にわたって世界最高のブランドをサポートしてきました。顧客が何を望み、期待しているかを理解する方法を学んできました。顧客がAIエージェントの動作を完全に制御できるツールをクライアントに提供することで、顧客の信頼を克服するのに役立ちます。例えば、悪意のあるLLMがウォッチドッグのように機能し、顧客に到達する前に何らかの問題を察知するもの、またはセキュリティチームが許可されたものやブロックされたものを定義できるポリシー・エンジンが含まれます。しかし、AIの立ち上げ以降でも、消費者の信頼を管理することは終了しません。ビジネスのニーズは常に変化しており、答えも変化します。そこで、AIを設計、展開、継続的に管理するための意図的な方法としてアジェンティック・エンジニアリングを導入しました。那には、AIが適合していること、監査可能であること、そして常に良好な判断に基づいていることを確認するために、人間をループに戻すことが含まれます。また、アジェンティック・レディネス・オファリングも立ち上げました。これは、企業がアジェンティックAIを責任を持って展開する機会を理解するのに役立ちます。企業がAIの展開をどのように安全に拡大するか、また避けるべき点は何かについて、企業を導きます。目標は、顧客とビジネスに最も利益をもたらすことです。AIには信頼を築くための構造が必要です。私たちはそれをDNAの一部にして、ブランドへの信頼を築くようなポジティブな体験を提供するのに役立ちます。

消費者は完全に自律的なAIサポートにのみ8%が快適であるというのに対し、業界は自動化の推進を続けています。可能なことと受け入れられることの間のギャップをどのように調整しますか?

問題は、多くのAIが顧客が最も気付く場所で展開されており、それも良い方法ではありません。企業は、人々がだまされることを嫌がることを忘れています。私たち皆さんにとって、AIが簡単に使いこなせるものであれば、例えばNetflixやYouTubeのスマートなレコメンデーションは、機能して見えずに働いているからです。しかし、雨の日にエアビ앤ビの鍵が開かずに困っている場合、それはAIの瞬間ではありません。それは、問題を迅速に解決し、共感を持って対応できる人間の瞬間です。信頼は、AIが存在することによって失われます。AIが摩擦、フラストレーション、そしてブランド体験の悪化を生み出し、顧客を遠ざける場所に現れることによって失われます。

規制の要求が高まっていますが、多くの企業は待ちません。規制フレームワークが整うまで、企業のリーダーは自社の倫理基準を設定する役割をどのように果たすべきでしょうか?

AIを展開し、ガイドラインを作成していない場合、あなたはすでに遅れています。那は怠慢ではありません。革新ではありません。企業がAIを展開し、ガイドラインを作成していない場合、顧客の混乱、ブランドの信頼の喪失、さらには法的責任につながる可能性があります。企業がこの分野でリーダーシップをとるのは、倫理とガバナンスを立ち上げの要件として扱う企業です。それはあとまわしにはなりません。AIが意思決定を行う場所、特に金銭、健康、または安全に直接影響を与える場合、信頼の基準は劇的に上昇します。顧客は、AIが人間の判断をサポートすることを望みますが、置き換えるのではありません。

今後、企業の内部業務におけるアジェンティックAIの変革についてはどう考えていますか?顧客向けのユースケースを超えて?

内部面では、最も迅速なROIを実現しています。AIは、従業員が日常業務のさまざまなタスクを支援するのに役立ちます。メールの書き方、ミーティングのまとめ、ノイズの多いシステムからの洞察の抽出など、誰も反発しません。なぜなら、それが実際に役立つからです。私たちの内部AIアプリケーション、iX Helloでは、作業完了時間が最大80%短縮され、ビジネス機能全体で最大20%の出力が増加しました。この低リスクの分野は、企業が最初に実験すべき場所です。社内のチームでAIをうまく機能させられない場合、顧客にそれを提示する資格はありません。社内で使用してから、自信を持って拡大してください。長期的には、それが会社の従業員の効率と生産性を維持し、ブランドの一貫性を維持するのに役立つでしょう。

12か月後に戻ってみて、コンセントリックスのAIイニシアチブの成功はどのように見えますか?採用だけでなく、消費者の信頼を獲得し、維持することについても?

私たちにとっての成功は、クライアントが単にボットを立ち上げるのではなく、ビジネスの不可欠な部分としてAIを運用することを支援することです。しかし、それは単に運用の改善だけではありません。消費者の生活をより簡単にすることです。成功の真正な尺度は、消費者の満足度の著しい改善にあります。AIが適切に使用されると、消費者の体験が向上し、インタラクションがスムーズで効率的になるはずです。私たちはすでに、顧客ジャーニー全体でより良い体験を作成するAIテクノロジーに多大な投資を行っています。また、コンセントリックスでは7,000を超えるボットを展開しています。現在、運用モデルを拡大しています。技術だけではありません。AIがビジネス内で完全に統合され、説明責任があり、管理されている場合、消費者にとってより良い結果につながり、長期的な信頼を築くことになります。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳細については、コンセントリックスを訪ねてください。または、ここからコンセントリックス・コンシューマー・サーベイにアクセスしてください。