ショーン・ホワイトリー、Qualifiedの創設者兼社長 – インタビュー・シリーズ

あなたはすでに3つの会社を設立しており、そのうちの1つはSalesforceに、もう1つはSurveyMonkeyに買収されました。Qualifiedを設立するきっかけとなったものは何ですか？また、Qualifiedは、エンタープライズ・ソフトウェアにおけるAIの進化の流れの中でどのように位置づけられるのでしょうか。

Kraigと私は、Salesforceに買収された検索マーケティング会社を設立しました。これはクラウド革命の初期で、ほぼすべてのマーケティングプログラムがデジタルに急速にシフトしていました。ただし、セラーが新しい世界でバイヤーと接触する方法に大きな断絶があることがすぐに明らかになりました。企業はウェブサイトへのトラフィックを運ぶために数百万ドルを費やしていますが、ハイインテントのバイヤーが現れたとき、エンゲージメントの体験は進化していませんでした。つまり、プロスペクトのために特別なパーティーを組織して支払い、しかし、彼らが到着したときにドアに応答しないようなものでした。

そこで、Qualifiedのアイデアが生まれました。私たちは、セールスチームが、関連性、コンテキスト、リアルタイムのハイパーパーソナライズされたエクスペリエンスを備えた、ウェブサイトに到着した瞬間に、適格なバイヤーと出会う方法を作成したいと思いました。今日に進み、我々はそのビジョンを、インバウンドマーケティングプロセスのすべてのワークフローを実行する、エージェントマーケティングレイヤーに進化させました。これは、ウェブサイトでのリアルタイムのインタラクションと、メールでの非同期インタラクションを包含しています。Qualifiedは、エンタープライズソフトウェアの次の波に備えて構築されています。ここで、AIワーカーはタスクとワークフローを実行するだけでなく、会社の代理としてコンテキストドリブンの決定を下します。

あなたのAIに対するビジョンは、検索マーケティングの初期から現在のPiperによるインバウンドセールスの自動化まで、どのように変化しましたか。

明らかに、LLM（Large Language Model）の出現によって、ゲームは全体として完全に変わりました。当初の会社を設立したとき、クラウドの初期でした。これは、ソフトウェア配信モデルの基本的なシフトを表しました。共有インフラストラクチャ、多重テナンシー、従量課金制の価格設定は、企業がミッションクリティカルなアプリケーションとプロセスをクラウドに移行するための道を開きました。その後すぐに、プラットフォームとインフラストラクチャがサービスとして利用可能になりました。これもまた、企業がクラウドベンダーに大量のワークロードをオフロードできるため、巨大なエナブラーでした。すべてが変わりました。

10年前進み、AI革命が爆発しました。数年前、Qualifiedを初めて開始したとき、機械学習（ML）は、膨大なデータセットからインテリジェンスを活用する新しい方法を表しました。現在、LLMは、AIに大量のワークロードを移行する能力を完全に変えました。しかし、より重要なことは、LLMは、AIを誰もが利用できるようにし、人々が自然言語でコンピューター、애플리케이션、またはデータと対話できるようにしました。 そして、まだ始まったばかりですが、歴史的に行ってきた多くのことが書き直され、新しい方法で行われることは非常に明らかです。これは、私たちが生活する方法だけでなく、私たちが働く方法にも適用されます。

Qualifiedでの私たちのモットーの1つは、歴史的に行ってきたすべてを疑うことであり、AIによってどのように変換されるかを評価することです。AIは、システムを構築する方法の性質を変えるだけでなく、新しいプロセス、運用、組織構造を解放することになります。

このAI変換の最初の波は、エージェントに現れました。すべての企業は、さまざまな機能にエージェントレイヤーを導入しています。私たちのAI SDRエージェントは、マーケティングモーションにエージェントレイヤーを導入するための非常に人気のある場所となりました。 そして、パイパーが、人間のSDRによって従来行われていた、ほぼすべてのインバウンドパイプライン生成タスクとワークフローを自動化できるだけでなく、マーケティングオートメーションプラットフォームで従来行われていた多くのワークフローも処理できることが明らかになっています。

パイパーは、実行中の自律型AIエージェントの強力な例です。有用な自動化とリスクのある自律性の間で、個人的にどのように線を引いていますか。

自律性は、説明責任がなければ安全に存在できません。信頼は、エージェントシステムで指数関数的に得られるか、失われる可能性があります。私たちは、クラウドツールを構築するのではなく、顧客の代理として決定を下す自律的なワーカーを展開しています。信頼性と信頼性のために、以前よりも高いステークがあります。エージェントの不正確または役に立たない動作は、誰もが開発するエージェントにとって、1番目の優先事項であるはずです。トレーニング、チューニング、ファインチューニング、透明性、引用、コントロールの能力への投資と同様に、顧客がエージェントのガバナンス基盤を構築する方法を有効にすることも、同様に重要です。

パイパーの場合、有用な自律性を構築することに意図的に焦点を当てました。明確に定義されたガードレール内で動作し、私たちの製品を使用している顧客との豊富な歴史によって推進されるAIです。私にとって、ラインはかなり明確です。自動化は、コンテキスト、共感、またはニュアンスが求められる瞬間の判断を置き換えるべきではありません。

パイパーは、最初からフルバイヤージャーニーを所有しようとしません。エージェントが効率的に、正確に、顧客によって設定された境界内で動作することを確認するための重要なランプアッププロセスがあります。プロスペクトや顧客と対話するエージェントをプロダクションに放出した場合、フルバイヤージャーニーに与える影響を理解することなく、放出することはできません。

したがって、私にとって、ラインは、信頼、観察可能性、コントロールによって引き出されます。説明可能性を提供できない場合、またはパフォーマンスを測定できない場合、それは準備ができていません。私が話す多くの企業は、正しい方法でこれらのことを考えるようになっていますが、顧客がガバナンス、モデレーション、ベストプラクティスの適切なガードレールを確立するのを支援するのは、私たちの役割です。

AIエージェントの機能が増す中で、パイパーが倫理的およびコンテキストの境界内に留まるように、特にリアルなヒューマンリードを含むハイステークスのシナリオで、どのように確保していますか。

Qualifiedアプリケーション内では、パイパーを特定の境界内に保ち、トーンを制御し、会社のポリシーに従わせることができます。これらは、訪問者と関わる際に破ることができない絶対的な真実と関与のルールです。私たちは、コアのAIに重大なモデレーションとガードレールを提供し、データ（PII）と機密情報のリスクを完全に排除します。さらに、企業が追加のガードレール、指示、関与のルールを追加できるようにします。

また、会話がトピックから外れたときに、パイパーが会話を優しく戻すこともできます。さらに、関与が、以下の領域に進んでいることを感じ取った場合、パイパーは会話を終了できます:

• 会社、製品、サービス、または業界とは無関係
• ランダムまたは無意味
• 明示的、不適切、または攻撃的
• AI SDRが処理すべきものとは完全に外れたもの

これらの厳格なガードレールにより、パイパーが指定された境界内に留まることが保証され、顧客は彼女の行動を完全に管理できます。

ロールバックシステムとオーバーライド機能の必要性について話しました。Qualifiedのプラットフォームに組み込まれたAIエラーを防止または軽減するための安全性とコントロールメジャーについて、詳しく説明していただけますか。

信頼と透明性/説明責任は、密接に関連しています。信頼は、何が起こっているか、そしてなぜ起こっているか、また将来的にどのように影響を受けるかを示すことから始まります。基本的なテナント、たとえば引用、フィードバックループ、チューニング/ファインチューニングがあります。しかし、ユーザーがAIの観察可能性レイヤーを容易にアクセスし、人間のフィードバックループを提供できるように、追加のステップを講じています。

例えば、さまざまな状況をシミュレートし、AIが何をするかを簡単に確認し、各仮想的な状況でフィードバックまたはコース修正を提供できる機能を提供します。従業員を昇進する前にランプアップするのと同様に、AIにも同じことを行う必要があります。

AIエージェントの規制トレンドやAIの失敗に関する最近のヘッドラインを考えると、セールスとマーケティングにおけるAIエージェントの将来を規定するためのコンプライアンスとポリシーの役割をどのように見ていますか。

規制とガバナンスは、以前より重要です。エージェントが責任を持たずに展開された場合に表す可能性のある高められたリスクについては、考えるのが難しくありません。私たちは、コンテキストや説明責任なしにAIを展開した結果をみんなで見てきました。B2B、特に私たちが活動するセールスとマーケティングでは、企業データと一定程度の個人情報を扱っているため、買い手の体験を保護するために、自分自身と顧客を高い基準に従って守らなければなりません。

私たちは、PRDレベルからエンタープライズグレードのコンプライアンスを念頭にPiperを構築しています。これは、プライバシー、セキュリティ、ガバナンスについて、新しいものを構築し、出荷する際に最初から考慮することを意味します。AIが進化するにつれて、SOC 2、GDPR、CCPA、同意管理などの業界の通常のsuspectsの基準も進化するでしょう。これらは、私たちが機能を出荷するたびに考慮するものですが、チェックボックスを満たすだけでは十分ではありません。透明性の文化と、より正式な規制の前に独自の倫理フレームワークを構築しています。

これらのAIパズルのピースは、正式なポリシーのために待機することはできません。如果あなたのチーム内でこれらの基準をすでに設定していない場合、あなたは後れをとっています。

あなたは、企業がAIエージェントに過度の自律性を与え、人間のオーバーサイト構造を確立しないままに、急ぎすぎていると思いますか。

私たちは、すべてがトラックから外れたときのヘッドラインを見てきました。間違いなく、AIをツールとして実装するのではなく、全社的なビジネス変革として見るべき企業がいます。自動化は戦略ではありません。それは大きな絵の一部ですが、インフラストラクチャと長期的な思考を必要とし、信頼を損なう可能性のある大きなミスを避けるためにです。顧客との信頼を失うことは、取り戻すことができません。

人間のオーバーサイトは、自動化の成功の阻害要因ではありません。責任を持って拡大するために必要なものです。AIは重労働を行うでしょうが、責任を持って拡大するために、ループ内に人間が必要です。

あなたは、AIの速度と効率を、判断、倫理、ニュアンスなどのユニークな人間のスキルとどのようにバランスさせていますか。

私たちは、パイパーをチームメイトとして見ています。彼女の強み – 常にオン、速度、瞬間的なリコール、無限のスケール – は彼女を強力なSDRエージェントにしますが、彼女がすべてのインタラクションをエンドツーエンドで所有することはできないこともわかっています。人間は、ニュアンスな感情的知性が買い手にとってより適切な、高い利害関係のある会話で必要です。AIを適切なユースケースで活用することが、自動化と人間のスキルセットのバランスをとるための鍵です。パイパーは非常に速いですが、人間が関与する必要があるときに停止することも知っています。

私たちは、AIにAIが最も適したことを行わせ、人々に人々が最も適したことを行わせます。

あなたはエージェントマーケティングの最前線にいます。次の2〜3年で、この分野で最も興奮することは何ですか。

私は、AI時代がテクノロジー空間で多くの人々に第二の風をもたらしたと思います。エージェントマーケティングは、多くの種類の新しいテクノロジーを解放する強力なイノベーションであり、業界の企業にとって、ほぼレベルな場を整えました。私たちはみんな、このローラーコースターに一緒に乗っています。ついに、初期のギミックのフェーズを過ぎ、どのアプリケーションが本当に役立つかを見ている最中です。

次の2〜3年間は、オーケストレーションについてです。多くのAIエージェントがオンラインになるにつれて、複雑なワークフローを達成するために協力する最も強力なテクノロジースタックを構築することが仕事になります。

あなたは、どの業界が、自律型AIエージェントの影響に最も準備ができていないと思いますか。彼らは今何をすべきですか。

厳格な階層とレガシーテクノロジースタックを持つ業界は、後れをとる危険にさらされています。エージェントマーケティングが成功するには、データの清潔性とソフトウェアに対する現代的なマインドセットが必要です。いくつかの大きな運用は遅く動き、多くのテクノロジーデットをナビゲートする必要があります。皮肉なことに、これらの組織は、AIエージェントから最も多く利益を得る可能性があります。彼らのワークフローは、自動化に適しています。

今の鍵は、インフラストラクチャから始めることであり、テクノロジーではありません。エージェントが価値を追加するワークフローについて戦略的な計画を開始する必要があります。彼らは、コンプライアンスと安全性のためのフレームワークが必要です。次に、彼らはこれらのプログラムのパイロットを開始できます。これは、単なるITプロジェクトではありません。上から下まで、全社的な変革です。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。読者がもっと学びたい場合は、Qualifiedを訪れてください。