Sean Whiteley, Qualified의 설립자 및 사장 – 인터뷰 시리즈

당신은 이미 세 개의 회사를 성공적으로 설립했습니다. 그 중 하나는 Salesforce에 인수되었고, 또 하나는 SurveyMonkey에 인수되었습니다. Qualified를 시작하도록 당신을 영감한 것은 무엇이며, 이는 기업 소프트웨어에서 AI의 더广泛한 발전에 어떻게 부합하는가요?

Kraig와 나는 Salesforce에 인수된 검색 마케팅 회사를 설립했습니다. 이것은 클라우드 혁명 초기였으며, 거의 모든 마케팅 프로그램이 디지털로 빠르게 전환되고 있었습니다. 판매자가 새로운 세계에서 구매자와 연결하는 방식에巨大的 불일치가 있다는 것이 즉시 명백해졌습니다. 회사들은 웹사이트에 트래픽을 유도하기 위해 수백만 달러를 지출하고 있지만, 그 높은 의도 구매자가 나타났을 때, 참여 경험은 발전하지 않았습니다. 그것은 당신의 잠재 고객을 위해 특별한 파티를 조직하고 지불하는 것과 같았지만, 그들이 도착했을 때 문을 열지 못하는 것입니다.

그것이 Qualified의 아이디어에서 비롯되었습니다. 우리는 판매 팀이 웹사이트에 방문하는 순간 관련성, 맥락, 실시간, 초 개인화된 경험을 통해 자격 있는 구매자를 만나는 방법을 만들고 싶었습니다. 오늘날로 돌아가면, 우리는 그 비전을 훨씬 더 큰 것으로 발전시켰습니다. 즉, 실시간 웹사이트 상호작용과 이메일을 통해 비동기식 상호작용을 포함하는 인바운드 마케팅 프로세스의 모든 워크플로를 수행하는 에이전트 마케팅 레이어입니다. Qualified는 AI 작업자가 단순히 작업 및 워크플로를 실행하는 것이 아니라, 회사의 대신에 맥락 기반 의사 결정을 내리는 다음 세대의 기업 소프트웨어를 위해 구축되었습니다.

검색 마케팅 초기부터 Piper가 대규모로 인바운드 판매를 자동화하는 현재까지, AI에 대한 ваш의 비전은 어떻게 변했나요?

명백히 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 출현은 전체 게임을 완전히 변경했습니다. 우리가 첫 번째 회사를 시작했을 때, 그것은 초기 클라우드 시대였으며, 소프트웨어 전달 모델의 근본적인 전환이 대표되었습니다. 공유 인프라, 멀티 테넌시, 페이퍼 유고 가격과 같은 것들이 비즈니스에 미션 크리티컬 앱과 프로세스를 클라우드로 이동하는 길을 열어주었습니다. 곧之后, 플랫폼 및 인프라는 서비스의 모음으로 제공되었습니다. 이것은 비즈니스에 클라우드 벤더에게 상당한 워크로드를 아웃소싱하는 것을 가능하게 하는 또 하나의巨大的 활성화자였습니다. 모든 것이 변경되었습니다.

10년을 앞둔 현재, AI 혁명이 폭발했습니다. 몇 년 전, 우리가 Qualified를 처음 시작했을 때, 기계 학습(Machine Learning, ML)은 광대역 데이터 세트에서 지능을 활용하는 새로운 방법을 대표했습니다. 이제, 물론, LLMs는 우리가 AI로 상당한 워크로드를 이동하는 능력에 있어 모든 것을 변경했습니다. 하지만, 더 중요한 것은, LLMs가 모든 사람에게 AI를 접근 가능하게 하고, 사람들이 자연어를 사용하여 컴퓨터, 앱 또는 데이터와 상호작용할 수 있는 능력을 제공한다는 것입니다. 그리고, 우리는 아직 시작 단계에 있지만, 역사적으로 우리가 한 많은 것들이 다시 작성되고, 새로운 방법으로 수행될 것이라는 것은 매우 명백합니다. 이것은 우리가 어떻게 살고, 어떻게 일하는지에 모두 적용됩니다.

Qualified의 하나의 모토는 역사적으로 우리가 한 모든 것을 도전하고, 그것이 AI와 함께 어떻게 변환될지 평가하는 것입니다. AI는 시스템을 구축하는 방식의 본질을 변경할 뿐만 아니라, 새로운 프로세스, 작동, 조직 구조를 해방시킬 것입니다.

AI 변환의 첫 번째 물결은 에이전트에서 현현되었습니다. 모든 비즈니스는 다양한 비즈니스 기능에 에이전트 레이어를 도입하고 있습니다. 우리의 AI SDR 에이전트는 마케팅 모션으로 에이전트 레이어를 도입하기 위한 매우 인기 있는 곳이었습니다. 그리고, Piper가 역사적으로 인간 SDR에 의해 실행된 거의 모든 인바운드 파이프라인 생성 작업 및 워크플로를 자동화할 수 있으며, 마케팅 자동화 플랫폼에서 тради적으로 수행되는 많은 워크플로를 처리할 수 있게 될 것이라는 것이 매우 명백해지고 있습니다.

Piper는 에이전트의 자율성을 가진 강력한 예입니다. 도움되는 자동화와 위험한 자율성 사이의 경계선을 어디에 두시나요?

자율성은 책임감 없이 존재할 수 없습니다. 신뢰는 얻을 수 있거나, 잃을 수 있습니다. 우리는 더 이상 클라우드 도구를 구축하지 않습니다. 우리는 이제 고객을 대신하여 의사 결정을 내리는 자율적인 워커를 배포하고 있습니다. 이전보다 더 높은 신뢰도와 신뢰성이 필요합니다. 에이전트의 부정확하거나 무-helpful 행동은 에이전트를 개발하는 사람들에게 가장 높은 우선순위가 되어야 합니다. 훈련, 튜닝, 미세 조정, 투명성, 인용, 제어와 같은 능력에 대한 투자만큼 중요하게, 에이전트의 거버넌스基础를 구축하는 방법에 대한 고객을 활성화하는 것입니다.

우리는 Piper를 유용한 자율성으로 구축했습니다. 즉, 명확하게 정의된 가드레일 내에서 작동하는 AI로, 우리의 제품을 사용하는 고객과의 풍부한 역사를 통해 구동됩니다. 내게 경계는 명확합니다. 자동화는 맥락, 공감, 또는 미묘함이 요구되는 순간에 판단을 대체해서는 안 됩니다.

Piper는 처음부터 전체 구매자 여정을 소유하려고 하지 않습니다. 에이전트가 효율적으로 작동하는지 확인하는 것뿐만 아니라, 정확하게 작동하고, 고객이 정의한 경계 내에서 작동하는지 확인하는 것이 중요합니다. 프로덕션에서 잠재 고객과 상호작용하는 에이전트를 단순히 출시할 수 없습니다.

따라서, 내게 경계는 신뢰, 관찰 가능성, 제어에서 그어집니다. 설명 가능성이나 성능을 측정할 수 없다면, 아직 준비가 되지 않은 것입니다. 대부분의 회사와 이야기했을 때, 그들은 더 많은 교육을 받고, 올바른 방식으로 이러한 것들을 생각하고 있습니다. 하지만, 우리의 고객이 올바른 가드레일, 모더레이션, 거버넌스에 대한 최고의 관행을 구축하는 것을 도와주는 것이 우리의 일이 됩니다.

AI 에이전트의 증가하는 능력에 비추어, Piper가 실제 인간 리드와의 상호작용에서 윤리적이고 맥락적인 경계를 유지하는 방법은 무엇인가요?

Qualified 애플리케이션 내에서, Piper를 특정 경계 내에서 유지하도록 프로그래밍할 수 있으며,她的 тон을 제어하고, 회사 정책을 준수하도록 할 수 있습니다. 이러한 것은 방문객과 상호작용할 때 깨질 수 없는 절대적인 진리와 규칙입니다. 우리는 또한 Piper를 프로그래밍하여 대화가 주제에서 벗어날 때 대화를 다시 주제로 돌릴 수 있습니다. 또한, 대화가 특정 영역으로 진행되는 경우, Piper는 대화를 종료할 수 있습니다.

이러한 엄격한 가드레일은 Piper가 할당된 경계 내에서 유지되도록 하며, 고객에게 그녀의 행동에 대한 완전한 신뢰와 제어를 제공합니다.

롤백 시스템과 오버라이드 기능의 필요성에 대해 이야기했습니다. Qualified 플랫폼에 구축된 안전 및 제어 조치를 통해 AI 오류를 방지 또는 완화하는 방법을 설명해 주시겠습니까?

신뢰와 투명성/설명 가능성은 함께 갑니다. 신뢰는 무엇이 발생하고, 왜 발생하며, 어떻게 작동하는지에 대한 통찰력을 제공함으로써 시작됩니다. 기본적인 원칙, 즉 인용, 피드백 루프, 튜닝/미세 조정과 같은 것이 있습니다. 하지만, 우리는 또한 우리의 사용자가 AI에 대한 관찰 가능성 레이어를 제공하고, 인간-인-루프 피드백을 제공할 수 있도록 추가적인 단계를 취했습니다.

예를 들어, 우리는 다양한 상황을 시뮬레이션할 수 있는 기능을 제공하며, 쉽게 AI가 무엇을 할지 그리고 각 가상 상황에서 피드백이나 코스 수정을 제공할 수 있습니다. 마치 직원을 독립적으로 작업하기 전에 램프업하는 것과 같이, AI에도 동일한 작업을 해야 합니다.

AI 규제 동향과 최근 AI 실패에 대한 헤드라인을 고려하여, 판매 및 마케팅에서 AI 에이전트의 미래를 형성하는 데 규제 및 정책의 역할은 어떻게 될까요?

규제와 거버넌스는 더 이상 중요하지 않습니다. 에이전트가 책임감 없이 배포될 경우 대표할 수 있는 위험이 있다는 것을 우리는 모두 보았습니다. 우리는 B2B에서, 특히 판매 및 마케팅에서, 즉 우리가 활동하는 분야에서, 많은 기업 데이터와 일부 개인 식별 정보를 처리하고 있습니다. 우리는 구매자 경험을 보호하기 위해 ourselves와 고객에게 높은 표준을 지키도록 해야 합니다.

우리는 Piper를 엔터프라이즈급 규정부터 시작하여 구축하고 있습니다. 즉, 개인 정보 보호, 보안, 거버넌스를 생각하여 모든 새로운 것을 구축하고 출하합니다. AI가 발전함에 따라, SOC 2, GDPR, CCPA, 동의 관리 등과 같은 우리 산업의 일반적인 의심스러운 것들에 대한 표준도 발전할 것입니다. 이것들은 우리가 기능을 출하할 때마다 고려해야 할 것입니다. 하지만, 체크 박스를 체크하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 우리는 투명성의 문화를 구축하고, 더 공식적인 규제 이전에 우리의 에이전트 프레임워크를 구축하고 있습니다.

이러한 AI 퍼즐의 조각들은 공식적인 정책을 기다릴 수 없습니다. 아직 이러한 표준을 팀 내에서 설정하지 않았다면, 당신은 뒤처지고 있습니다.

회사가 에이전트에게 너무 많은 자율성을 부여하는 것에 대해 너무 빠르게 움직이고, 인간의 감독 구조를 구축하는 데 충분한 시간을 들이지 않는다고 생각하시나요?

우리는 이러한 것들이 잘못된 방향으로 진행될 때의 헤드라인을 모두 보았습니다. 분명히, 에이전트를 도구로 구현하는 것보다, 전체 비즈니스 변환으로 생각하지 않고, 너무 빠르게 움직이는 회사들이 있습니다.

자동화는 전략이 아닙니다. 그것은 더 큰 그림의 한 부분입니다. 하지만, 그것은 인프라와 장기적인思考을 필요로 하며,巨大한 실수를 피하기 위해, 고객との 신뢰를 침식하지 않도록 해야 합니다. 당신은 그것을 다시 얻을 수 없습니다.

인간의 감독은 성공에 대한 억제자가 아닙니다. 그것은 활성화자입니다. AI가 중추적인 역할을 할 것입니다. 하지만, 책임감 있게 확장하기 위해 인간이 루프에 필요합니다.

고객 상호작용에서 AI의 속도와 효율성을 유일한 인간의 기술, 즉 판단, 윤리, 미묘함과 균형을 어떻게 유지하시나요?

우리는 Piper를 동료로 간주합니다. 그녀의 강점, 즉 항상 켜져 있는 상태, 속도, 즉각적인 회상, 무한한 규모는 그녀를 강력한 SDR 에이전트로 만듭니다. 하지만, 우리는 그녀가 모든 상호작용을 끝까지 소유할 수 없다는 것을 알고 있습니다.

인간은 구매자에게 누아ンス한 감정 지능이 더 잘服务하는 고위험 대화에서 필요합니다. AI를 올바른 사용 사례에서 활용하는 것이 자동화와 인간의 기술 세트를 균형 있게 하는 핵심입니다. Piper는 번개처럼 빠르지만, 인간이 참여해야 할 때를 알고 있습니다.

우리는 AI가 무엇을 잘하는지에 집중하고, 사람들이 무엇을 잘하는지에 집중하여 사람들이 사람들만이 할 수 있는 것을 하도록 합니다.

에이전트 마케팅의 최전선에 서 계신 당신으로서, 향후 2-3년 동안 이 분야에서 가장 흥미로운 점은 무엇이라고 생각하시나요?

나는 AI 시대가 기술 공간에서 힘든 몇 년 이후에 많은 사람들에게 두 번째 바람을 주었다고 생각합니다. 에이전트 마케팅은 새로운 기술의 문을 여는 강력한 혁신이며, 이는 산업의 회사들에게 거의 수준을 평준화합니다.

우리는 모두 함께 이 롤러코스터를 타고 있으며, 우리는终于 초기 기므 단계를 넘어서, 실제로 유용한 응용 프로그램을 보게 됩니다.

향후 2-3년은 오케스트레이션에 관한 것입니다. 더 많은 AI 에이전트가 온라인으로 등장할수록, 작업은 복잡한 워크플로를 수행하기 위해 하나의 팀으로 작동하는 가장 강력한 기술 스택을 구축하는 것입니다.

AI 에이전트의 의미에 대해 준비가 덜 된 산업은 무엇이라고 생각하시나요? 그리고, 앞서나가기 위해 무엇을 해야 합니까?

刚性 계층과 레거시 기술 스택을 가진 산업은 뒤처질 위험이 있습니다. 에이전트 마케팅이 성공하기 위해서는, 데이터 하이기엔과 소프트웨어에 대한 현대적인 마인드를 가져야 합니다. 그리고, 이러한 큰 운영은 느리게 움직이고, 많은 기술 부채를 탐색해야 합니다. 아이로니컬하게도, 이러한 조직은 AI 에이전트로부터 가장 많은 혜택을 받을 수 있습니다. 그들의 워크플로는 자동화에 적합합니다.

지금의 핵심은 인프라에서 시작하는 것입니다. 기술에서 시작하는 것이 아닙니다. 그들은 먼저 에이전트가 가치를 추가하는 워크플로에 대한 전략적인 계획을 시작해야 합니다. 그들은 규정 및 안전성에 대한 프레임워크를 필요로 합니다. 그런 다음, 그들은 이러한 프로그램을 시험해 볼 수 있습니다.

이것은 단순한 IT 프로젝트가 아닙니다. 이것은 전체적인 조직적 변환이며, 위에서 아래까지입니다.

멋진 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Qualified를 방문해야 합니다.