Ryan Peterson, Chief Product Officer bij Concentrix – Interviewreeks

Ryan Peterson fungeert als Executive Vice President en Chief Product Officer bij Concentrix, waar hij de wereldwijde product- en technologie-strategie leidt. Als transformatief leider met diepgaande expertise in productontwikkeling, data en AI, stimuleert Ryan innovatie en groei. Eerder bekleedde hij executive-rollen bij Amazon (AMZN ) Web Services (AWS), waar hij Amazon Connect (CXE) en AWS Storage leidde, en beide bedrijven uitbreidde en expertise ontwikkelde in go-to-market-strategieën, verkoop en oplossingsarchitectuur. Met meer dan twee decennia ervaring in datamanagement, biedt Ryan een scherpe visie op AI-implementatie. Hij heeft acht octrooien in data-opslag en -beveiliging.

Concentrix is een wereldwijd opererend, beursgenoteerd bedrijf dat customer experience-oplossingen en technologie biedt, met diensten in de fasen ontwerp, bouw en uitvoering om organisaties te helpen hun operaties te moderniseren en hun prestaties te verbeteren. Het bedrijf opereert in meer dan 70 landen en zes continenten, en sinds de afsplitsing in 2020 heeft het zich uitgebreid door belangrijke overnames zoals Convergys, Webhelp en BlinkCX, waardoor de schaal en capaciteiten zijn versterkt.

Laten we beginnen met een persoonlijke noot—uw reis omvat startups, Amazon en nu Concentrix. Wat is een les over customer experience of productontwikkeling die u bent bijgebleven in al deze rollen?

Het is eenvoudig: begin met de klant en werk van daaruit terug. Dat geldt of u nu bij een startup met drie personen bent of wereldwijd systemen aan het schalen bent voor een Fortune 500-bedrijf. Het is gemakkelijk voor teams om te worden meegesleept in het bouwen van wat zij interessant en leuk vinden, maar als het geen echt probleem voor echte mensen oplost, is het tijdverspilling. De meest impactvolle oplossingen die ik heb gezien, komen altijd voort uit het eerst begrijpen wat de klant daadwerkelijk probeert te bereiken en vervolgens daarop bouwen.

Een recente Concentrix Consumer Survey toont aan dat slechts 31% van de Amerikaanse consumenten bekend is met het concept van Agentic AI. Waarom denkt u dat de bewustwording nog zo laag is, ondanks de industrie-hype?

Omdat we het ingewikkelder hebben gemaakt dan nodig is. Vraag vijf mensen wat “agentic AI” betekent, en u krijgt waarschijnlijk vijf verschillende antwoorden. De term is nog niet tot een gedeelde definitie gekomen, omdat de industrie het niet goed heeft uitgelegd in alledaagse taal. Dat is het kernprobleem. Als ik het beschrijf als AI die handelt namens een andere entiteit zonder een prompt te vereisen, begrijpen mensen het meestal. Totdat dat de standaardverklaring wordt, zullen de meeste consumenten in de war blijven en zal het blijven bij een buzzwoord in plaats van een mainstream-idee.

Een van de meest opvallende statistieken is dat 76% van de mensen vindt dat merken meer vertrouwen verdienen wanneer een mens, en niet AI, hen helpt. Hoe interpreteren wij die statistiek in de context van het opbouwen van AI-native customer experiences?

Die statistiek is niet anti-AI, maar pro-vertrouwen. Laten we eerlijk zijn, mensen vertrouwen AI over het algemeen niet en willen ze zeker niet wanneer ze hulp nodig hebben. Denk aan de laatste keer dat u belt naar een klantenservicelijn en eerst wordt verbonden met een AI-bot. De meeste mensen drukken op nul of proberen het te omzeilen om een menselijke agent te bereiken. AI creëert in zijn huidige staat vaak geen oplossing voor het probleem, maar creëert juist frictie. Als AI frictie toevoegt aan de customer journey, verergert het de ervaring in plaats van deze te verbeteren. Wat klanten echt willen, is een soepele ervaring die hen helpt hun probleem op te lossen. Wanneer AI in harmonie werkt met menselijke oordeel, wordt vertrouwen verdiend. De toekomst gaat niet over AI-only, maar over AI die wordt ondersteund door echte menselijke intelligentie, waardoor de ervaring naadloos en effectief wordt.

Were er verrassende of tegenintuïtieve inzichten in de gegevens die u hebben doen nadenken over hoe Agentic AI moet worden uitgerold—zowel in termen van ontwerp, messaging als use cases?

De grootste verrassing zat niet in de cijfers, maar in wat ze blootlegden. Veel bedrijven haasten zich om AI te lanceren en slaan het noodzakelijke werk over om hun kennisbases volledig voor te bereiden. Het is alsof je een zelfrijdende auto probeert te bouwen zonder een kaart om het te leiden. Je kunt niet verwachten dat een AI betrouwbare antwoorden geeft als de onderliggende inhoud verouderd of onvolledig is. Maar daarnaast hebben we gezien dat het optimaliseren van AI puur voor efficiëntie—zoals volledige automatisering of beperking—kan terugvuren. Het volledig verwijderen van mensen kan leiden tot gemiste signalen, hogere churn of verloren omzetkansen die alleen in echte gesprekken naar voren komen. De echte uitdaging is niet alleen om AI te laten functioneren, maar om systemen te ontwerpen waarin mensen en AI samenwerken om de juiste resultaten te behalen.

Het krijgen van de juiste basis voor de implementatie is niet altijd glamoureus. Het is zoals wanneer een menselijke agent moet trainen voordat hij oproepen kan beantwoorden. Het mag dan niet het meest spannende deel zijn, maar het is een kritische stap voor de agent om zijn werk goed te doen. Hetzelfde geldt voor AI. Zelfs de beste agentic-strategie werkt niet als de data en voorbereiding erachter niet solide zijn.

Vertrouwen is duidelijk niet een-maats-voor-alles. Met consumenten die veel skeptischer zijn over AI in financiën en gezondheidszorg dan in technologie of reizen, hoe moeten bedrijven in hoge-inzet-sectoren AI-integratie aanpakken?

In hoge-inzet-sectoren zoals financiën en gezondheidszorg is vertrouwen geen optie, maar een vereiste. Terwijl consumenten AI wellicht verwelkomen voor dingen zoals het versnellen van documentverwerking of het stroomlijnen van interne workflows, zijn ze veel skeptischer wanneer het iets persoonlijks, klinisch of van hoge impact aangaat. Dat betekent dat bedrijven extreem intentioneel moeten zijn over welke use cases ze automatiseren en hoe. AI kan absoluut waarde drijven in deze sectoren—in financiën, snelle fraude-opsporing, kredietrisico-evaluatie, geautomatiseerde incassering en gepersonaliseerde inzichten voor vermogensbeheer—maar alleen wanneer het strikt wordt beheerd, met duidelijke grenzen en menselijke toezicht. Het moment dat AI beslissingen gaat nemen die directe invloed hebben op mensen, geld, gezondheid of veiligheid, stijgt de lat voor vertrouwen aanzienlijk. In die gevallen zeggen klanten dat AI menselijke oordeel moet ondersteunen, niet vervangen.

Het onderzoek toont aan dat mensen transparantie, opties om in te grijpen en sterke garanties voor privacy willen. Hoe verwerkt u deze vertrouwensankers in Concentrix’ intelligent experience-platform?

We hebben 40+ jaar ervaring in het ondersteunen van ‘s werelds beste merken, en in die tijd hebben we geleerd wat klanten willen en verwachten. We helpen onze klanten om die lacune in vertrouwen met consumenten te overwinnen door hen de tools te geven om exact te controleren hoe hun AI-agents zich gedragen—van tegenstrijdige LLM’s die als waakhonden fungeren en alles wat verdacht is aanwijzen voordat het de klant bereikt, tot ingebouwde beleidsmotoren die beveiligingsteams toelaten te definiëren wat is toegestaan of geblokkeerd. Maar het beheren van consumentenvertrouwen stopt niet bij de lancering van AI. Bedrijfsbehoeften evolueren altijd en antwoorden veranderen, dus hebben we Agentic Engineering geïntroduceerd als een doelgerichte manier om AI te ontwerpen, te implementeren en continu te beheren. Dat omvat het terugbrengen van mensen in de lus om ervoor te zorgen dat AI is uitgelijnd, controleerbaar en altijd gebaseerd op goed oordeel. We hebben ook onze nieuwe Agentic Readiness-aanbod gelanceerd. Dit helpt bedrijven te begrijpen waar ze kansen hebben om agentic AI verantwoordelijk in te zetten. We leiden hen door sleuteloverwegingen, zoals wat te vermijden in AI-implementaties, en hoe veilig op te schalen. Het doel is om de meeste voordelen te brengen aan klanten en hun bedrijf. AI heeft structuur nodig om vertrouwen te verdienen, en we hebben dat onderdeel gemaakt van onze DNA, wat op zijn beurt helpt om de soort positieve ervaringen te leveren die merkloyaliteit stimuleren.

Slechts 8% van de consumenten is comfortabel met volledig autonome AI-ondersteuning, maar de industrie gaat door met automatisering. Hoe verzoent u die kloof tussen wat mogelijk is en wat acceptabel is?

Het probleem is dat veel AI wordt geïmplementeerd op plaatsen waar klanten het meest opvallen, en niet op een goede manier. Bedrijven vergeten dat mensen het haten om bedrogen te worden. We waarderen AI wanneer het ons leven gemakkelijker maakt, zoals slimme aanbevelingen van Netflix of YouTube omdat ze werken en onzichtbaar zijn. Maar wanneer u buitengesloten bent van uw Airbnb (ABNB ) in de stromende regen, is dat geen moment voor AI—dat is een moment voor een mens die het probleem snel en met empathie kan oplossen. Vertrouwen gaat niet verloren omdat AI bestaat, maar omdat AI frictie, frustratie en een negatieve merkervaring creëert, en uiteindelijk klanten wegjaagt.

Er is een groeiende roep om regulering, maar veel bedrijven willen niet wachten. Wat is de rol die enterprise-leiders moeten spelen bij het stellen van hun eigen ethische normen terwijl regulatoire kaders worden bijgewerkt?

Als u AI implementeert en geen railingen heeft gecreëerd, bent u al achter—dat is nalatigheid, geen innovatie. Stel u voor dat een luchtvaartmaatschappij een AI-gepowered chat-assistent lanceert om te helpen met boekingen en wijzigingen, maar wanneer klanten beginnen te vragen over compensatie voor vertraagde vluchten, geeft het systeem de verkeerde informatie over terugbetaling. Niet omdat de AI kapot was, maar omdat niemand duidelijke beleidsgrenzen, escalatieregels heeft ingesteld en de tijd niet heeft genomen om de agentic kennisbasis op de juiste manier voor te bereiden. Dat soort fout creëert verwarring bij klanten, beschadigt merkvertrouwen en kan mogelijk leiden tot juridische aansprakelijkheid. De bedrijven die in deze ruimte zullen leiden, zijn degenen die ethiek en governance behandelen als lanceereisen, niet als nasleep.

Kijkend naar de toekomst, hoe ziet u Agentic AI de enterprise-operaties intern transformeren—buiten de customer-facing use cases?

De interne kant is waar we de snelste ROI zien. AI helpt medewerkers al met allerlei dagelijkse taken, van e-mails schrijven tot het samenvatten van vergaderingen en het trekken van inzichten uit lawaaierige systemen, wat hen in staat stelt zich te concentreren op hogere-impact-werk—en niemand dringt aan op terugbetaling omdat het werkt. In onze eigen interne AI-gepowered applicatie iX Hello hebben we een vermindering van 80% van de tijd om werk te voltooien gezien, met maximaal 20% meer output over bedrijfsfuncties. Deze lage-risico-ruimte is waar bedrijven eerst moeten experimenteren. Als u AI niet goed kunt laten functioneren voor uw eigen teams, hebt u geen recht om het voor uw klanten te gebruiken. Gebruik het eerst intern, en schaal het dan met vertrouwen. Op lange termijn zal dit alleen maar helpen om de efficiëntie en productiviteit van een bedrijf te waarborgen, terwijl de consistentie van het merk wordt behouden.

Als we over 12 maanden terugkijken, wat zou succes voor Concentrix’ AI-initiatieven betekenen—niet alleen in adoptie, maar in het verdienen en behouden van consumentenvertrouwen?

Succes voor ons betekent dat we onze klanten helpen hun operaties te transformeren van het lanceren van bots naar het runnen van AI als een integraal, eersteklas onderdeel van hun bedrijf. Maar het gaat niet alleen om het verbeteren van hun operaties, het gaat om het makkelijker maken van het leven van consumenten. De echte maatstaf voor succes zal een merkbare verbetering zijn in consumententevredenheid. Wanneer AI op de juiste manier wordt gebruikt, moet het de ervaring voor consumenten verbeteren, hun interacties soepeler en efficiënter maken. We hebben al zwaar geïnvesteerd in het opbouwen van AI-technologie die betere ervaringen creëert in de hele customer journey, en we hebben meer dan 7.000 bots geïmplementeerd bij Concentrix. Nu zijn we het operationele model aan het schalen, niet alleen de technologie. Wanneer AI volledig geïntegreerd, aansprakelijk en beheerd wordt binnen bedrijven, leidt het tot betere resultaten voor consumenten, wat op zijn beurt duurzaam vertrouwen opbouwt.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, kunnen Concentrix bezoeken of toegang krijgen tot de Concentrix Consumer Survey hier.