Alex Doonanco, CEO og medgrunnlegger av CareCycle – Intervju-serie

Alex Doonanco er CEO og medgrunnlegger av careCycle, en AI-drevet plattform som transformerer hvordan Medicare-byråer engasjerer med medlemmer. Siden lanseringen i oktober 2024, har careCycles stemme-AI-lag utført over 400 000 samtaler med eldre, og hjulpet byråer med å forbedre retensjon, redusere avhopping og levere personlig støtte i stor skala. Alex begynte sin karriere i konversasjons-AI som den første amerikanske ansatte og go-to-markedsleder i AI Rudder, der han ledet store automatiseringsinitiativer over flere B2C-bransjer. Han er lidenskapelig opptatt av å bygge AI-løsninger som kombinerer effisiens med empati for å forbedre helsevesen og resultater.

careCycle er en AI-drevet stemme-arbeidskraft for Medicare-byråer og FMO-er, og leverer kompatible og personlige medlem-engasjement fra lead-intake til post-enrollment-omsorg. Plattformen hjelper kunder med å øke konverteringer, forbedre retensjon og drive millioner i fornyelser samtidig som de sparer lisensiert agent-tid. Grunnlagt av Alex Doonanco og Evan Roubekas, integrerer den sømløst med CRM-er og møter HIPAA/CMS-standarden.

Hva inspirerte deg til å grunnlegge careCycle, og hvordan har din bakgrunn i å bygge AI-infrastruktur for regulerte sektorer påvirket selskapets retning?

Jeg begynte først å arbeide med stemme-AI i 2022, og deployerte systemer over industrier som finansiell, juridisk og helsevesen. Disse erfaringene ga meg en tydelig forståelse av både mulighetene og begrensningene til generisk AI i høyt regulerte områder. Det jeg så gjentatte ganger var at tradisjonelle stemme-AI-systemer var bygget for å vise teknologi, ikke for å løse meningsfulle industriproblemer. De var transaksjonelle, manglet minne og var risikable i miljøer der kompatibilitet og empati var kritisk.

I Medicare er disse svakhetene forsterket. Eldre tegnet seg opp for planer og ble ofte etterlatt uten proaktiv støtte, mens byråer tapte inntekter fordi medlemmer hoppet av innen de første 90 dagene. Jeg grunnla careCycle for å lukke denne gapen. Min bakgrunn i regulert AI lærte meg å tenke på kompatibilitet og sikkerhet fra den aller første kodelinjen. Denne tilnærmingen gjorde det mulig for oss å bygge careCycle som en plattform som ikke bare forbedrer medlem-erfaringer, men også møter de strenge kravene til HIPAA og CMS.

Hvordan har deltakelse i Y Combinator formet careCycles tidlige vekst og validering av behovet for bedre post-enrollment-automatisering i Medicare?

Deltakelse i Y Combinator var transformasjonell for careCycle. Programmet skapte en miljø som oppmuntret oss til å bevege oss raskere, fokusere på vår kjerne-misjon og knytte dypt med andre grunnleggere som løste ambisiøse problemer. For careCycle betydde det å finpusse vår tilnærming til Medicare-post-enrollment-engasjement og raskt teste vår løsning med virkelige byråer.

YC ga også uvurderlig mentorstøtte og tilgang til et nettverk av investorer og tidlige adopterer som forstod størrelsen på problemet vi adresserte. Det validerer at markedsmuligheten var massiv og ga oss ressurser og tillit til å bringe en formål-bygget, kompatibel AI-løsning til en industri som desperat trengte det.

Hvordan håndterer careCycles AI-stemme-lag forskjellige deler av medlem-reisen, inkludert onboarding, plan-navigasjon og fornyelser?

Vi designet careCycles AI-stemme-lag for å fungere som en gruppe alltid-tilgjengelige spesialister, hver fokusert på et spesifikt stadium av medlem-reisen. Under onboarding, hilser en AI-agent medlemmet ved navn, bekrefter informasjonen og planlegger eventuelle oppfølgings-møter med en lisensiert menneskelig hvis nødvendig. Under plan-navigasjon, svarer en annen AI-agent på rutine-spørsmål om fordeler, selvbetaling og dekning-detaljer, og eskalerer umiddelbart noe sensitivt til en lisensiert agent.

Post-enrollment er der careCycle har den største innvirkningen. Våre AI-agenter kjører proaktive sjekker, påminnelser og fornyelses-tilnærmelser samtidig som de husker tidligere interaksjoner. Hvis en eldre tidligere spurte om en resept-kost eller en primær-lege, kan AI-en følge opp med kontekst, og skape en samtale som føles genuint personlig. Bak kulissene sikrer vår orkestreringssystem at lisensiert agenter bare trår inn der de adderer mest verdi, mens AI-en håndterer høy-volum, repetitive interaksjoner. Denne tilnærmingen gjør det mulig for byråer å kontinuerlig engasjere hver medlem uten å legge til personale, noe som dramatisk forbedrer retensjon.

Kan du forklare hvordan careCycle opprettholder HIPAA-kompatibilitet mens de håndterer hundredtusener av samtaler?

Kompatibilitet har vært en kjerne-pilar av vår plattform fra starten. Hver samtale vi prosesserer, håndteres gjennom sikker, onshore-infrastruktur med kryptert lagring og audit-klar logging. Før noen beskyttet helse-informasjon deles, utfører vår AI multi-faktor identitets-verifisering for å bekrefte medlemmets identitet. Våre samtale-flows er nøye designet for å møte CMS-retningslinjer, og hver utgående kontakt følger TCPA-krav.

Likelynt viktig er at vår plattform inkorporerer et menneske-i-løkken-system for høy-risiko eller sensitive spørsmål. Hvis en medlem spør et spørsmål som kan utløse regulatorisk eksponering eller krever en lisensiert beslutning, flagger AI-en umiddelbart interaksjonen og enten eskalerer til et menneske i sanntid eller planlegger en oppfølgning fra en lisensiert agent. Denne tilnærmingen gjør det mulig for oss å håndtere hundredtusener av samtaler uten å kompromittere sikkerhet eller regulatorisk integritet.

Hvordan beholder systemet minne av tidligere samtaler og tilpasser fremtidige interaksjoner til hver enkelt medlem?

En av careCycles mest powerful kapabiliteter er evnen til å skape en sikker, kontekstuell profil for hver medlem. Denne profilen gjør det mulig for våre AI-agenter å gjenkjenne en returnerende ringer umiddelbart, hilse dem ved navn og huske detaljene fra tidligere samtaler. Hvis en eldre ringte forrige måned med et spørsmål om deres farmasøytiske fordel eller en henvisning, kan AI-en referere til den interaksjonen naturlig og enten følge opp eller lukke løkken.

Dette kontinuitet er mer enn en teknisk funksjon. Det bygger tillit. Eldre føler at de interagerer med et lag som kjenner dem, forstår deres situasjon og proaktivt ser etter deres behov. Denne følelsen av familiærhet og pålitelighet driver høyere retensjon, bedre tilfredshet og ultimate sterkere resultater for både medlemmer og byråer.

Kunne du gå gjennom en typisk onboarding-prosess med careCycle — både fra medlemmets perspektiv og byråets?

Fra et medlems perspektiv er onboarding med careCycle anstrengt-løst. De kan motta en proaktiv velkomst-samtale eller ringe inn når som helst. AI-en hilser dem ved navn, bekrefter informasjonen og svarer på grunnleggende spørsmål om deres plan. Hvis de trenger en menneskelig berøringspunkt for å diskutere komplekse dekning-beslutninger, utfører AI-en en smidig varm overføring til en lisensiert agent. Medlemmer forlater den første interaksjonen og føler seg støttet og trygge, snarere enn å undre seg på hvem de skal ringe når spørsmål oppstår.

Fra et byrås perspektiv er onboarding designet for å være så sømløst som mulig. Vi integrerer med deres CRM eller telefon-system, forhånds-screener leads for kvalifisering og starter automatisering av post-enrollment-engasjement på få dager. Dette gjør det mulig for agenter å bruke mindre tid på repetitive samtaler og mer tid på inntekts-genererende aktiviteter, mens careCycle sikrer at ingen medlem blir igjen. Våre kunder ser konsistent forbedret 90-dagers retensjon, lavere kostnad per aksept og målbare økninger i livstid-verdi.

Hvorfor er en formål-bygget løsning essensiell for Medicare-byråer sammenlignet med å gjenbruke generisk stemme-AI?

Medicare er et unikt komplekst og høyt regulert område, og generisk stemme-AI er ikke designet for det. Generiske verktøy kan håndtere grunnleggende automatisering, men de mangler kompatibilitets-infrastruktur, minne og empati som eldre forventer og regulatorer krever. Bruk av en generisk løsning i dette miljøet kan skape reell risiko, fra data-håndtering til TCPA-overtradelser, og det forbedrer sjelden retensjon på en meningsfull måte.

Vi bygde careCycle spesifikt for Medicare og ACA-plan-støtte. Vår plattform forstår nuansene i medlem-reisen, opprettholder full kompatibilitet og integrerer sømløst med byrå-arbeidsflyter. Denne formål-bygde fokusen gjør det mulig for oss å levere ikke bare automatisering, men målbare resultater i medlem-retensjon og inntekt.

Hva er noen av de største tekniske eller kompatibilitets-utfordringene du hadde å overvinne i å designe plattformen?

En av de største utfordringene var å orkestrere flere AI-agenter over en utvidet medlem-reise. Hver agent måtte opprettholde sin egen spesialisering for onboarding, plan-navigasjon og fornyelser samtidig som de delte kontekst med hverandre så at erfaringen føltes sømløs for medlemmet. Å løse dette krevde betydelig investering i multi-agent-orkestrering og sikker, varig minne som respekterer HIPAA-krav.

Den andre utfordringen var å innbygge kompatibilitet i systemet uten å sakke det ned. Vi måtte bygge funksjoner som identitets-verifisering, onshore-data-prosessering, audit-logging og menneske-i-løkken- eskaleringer på en måte som fortsatt leverer rask, konversasjons-liknende interaksjoner. Å balansere regulatorisk rigor med en intuitiv medlem-erfaring var kompleks, men å løse det er hva gjør careCycle virkelig bedrifts-klar.

Hvor ser du careCycle gående videre — er det planer om å utvide til andre områder av helsevesen eller nærliggende industrier?

På kort sikt er vi fokusert på å skalerer careCycle over Medicare og ACA-markeder, legge til flerspråklig støtte og dykke dyptere i våre CRM-integreringer for å gjøre adopsjonen enda enklere for byråer. Vi utforsker også analytics- dashboards som gir byråer klart syn på medlem-engasjement og retensjons-trender.

På lengre sikt kan den samme infrastrukturen vi har bygget for Medicare tjene nærliggende helse-markeder og andre regulerte industrier hvor medlem-engasjement og kompatibilitet er kritisk. Vår visjon er for careCycle å bli standard AI-engasjement-laget for organisasjoner som må bygge tillit i stor skala samtidig som de håndterer tusenvis av sensitive interaksjoner hver dag.

Hva råd ville du gi andre AI-grunnleggere som søker å bygge i høyt regulerte sektorer som helsevesen?

Mitt største råd er å starte med problemet snarere enn teknologien. For mange AI-prosjekter jager nyskapning i stedet for å løse virkelige smerte-punkter. I regulerte sektorer er tillit og kompatibilitet ikke-forhandlbare, og de må bygges inn i produktets DNA fra starten.

Immers deg i domenet til du forstår ikke bare reguleringene, men også den menneskelige siden av erfaringen. Design for menneske-i-løkken-oversikt, fokus på målbare resultater og tenk på hvordan din teknologi kan skape pålitelighet og glede, ikke bare effisiens. Grunnleggere som gjør dette vil bygge løsninger som trives i industrier hvor andre feiler.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer kan besøke careCycle.