Deon Nicholas, medgründer og administrerende direktør i Forethought – Interview Series

Deon Nicholas er medgründer og administrerende direktør i Fortenkt. Tidligere har Deon bygget produkter og infrastruktur hos Facebook, Palantir, Dropbox og Pure Storage. Han har ML-publikasjoner og infrastrukturpatenter, var verdensfinalist ved ACM International Collegiate Programming Contest, og ble kåret til Forbes 30 under 30. Deon kommer opprinnelig fra Canada og liker å tilbringe tid med sin kone og sønn, spille basketball og lese så mange bøker som han kan få tak i.

Omtanke, AI og Maskinlæring plattform for bedriften, begynte med sitt fokus på kundestøtte. Selskapets AI kan lære av interne dokumenter, e-post, chat og til og med gamle støttebilletter for automatisk å løse auto-rutebilletter på riktig måte, og raskt få frem den mest relevante institusjonelle kunnskapen.

Vi satte oss ned for intervjuet vårt med Deon på det årlige 2023 Øvre grense konferanse om AI som holdes i Edmonton, AB og arrangeres av Amy (Alberta Machine Intelligence Institute).

Dette er vårt andre intervju med Deon, i vår første intervju vi fokuserte på hans fortid og hvordan han fikk sin start i AI, i dette intervjuet fokuserte vi på hans visjon for fremtiden.

Kan du oppsummere hva Fortenkning er?

Hos Forethought er vi den generative AI for kundestøtteselskapet. Vi lanserte i 2018 på TechCrunch Disrupt, og siden den gang har vi vokst til å drive støtte for store selskaper som Instacart og andre. Og i utgangspunktet gir vi et intelligenslag på toppen av kundestøttebillettdataene deres, som deretter oversettes til ting som chatbots, men forhåpentligvis smartere, hele veien til agentassistanse, alle utnyttelse i dag, generativ AI og slike ting.

Hvor lenge siden byttet du til generativ AI?

Det som er interessant er at selv da vi ble grunnlagt, har vi utnyttet en form for generativ AI siden de første dagene. Ingenting jeg vil hevde, så kraftig som det som er tilgjengelig i dag. Men for eksempel, GPT to ble lansert, jeg tror i 2018, 2019, og åpen kildekode, og det var andre modeller som T5. Så vi hadde utnyttet ulike store språkmodeller, trikset med dem, så vel som noen av våre egne internt som vi har bygget. Men det som har endret seg, tror jeg, er at det pleide å være en funksjon som ga deg noen fordeler når du bruker sparsomt. Og nå tror jeg i løpet av de siste seks månedene, det som virkelig har endret seg, er at det har blitt dette banebrytende skiftet i hvordan forretningsmodeller skjer og hvordan motorene skjer. Og for oss måtte vi faktisk revurdere motoren vår, vil jeg si, de siste månedene. Og vi lanserte SupportGPT i mars i år, 2023. Og det var å utnytte store språkmodeller som OpenAIs GPT, og virkelig tenke nytt om hvordan vi gjør det hele. Og det er faktisk ikke nødvendigvis et nytt produkt, men en ny motor som driver alle produktene våre, noe som har ført til massevis av forbedringer på tvers av stabelen.

Hva er prosessen for et selskap som ønsker å begynne å bruke SupportGPT?

På slutten av dagen er den innebygd i et av produktene våre. Så det jeg vil si er uansett hva, det starter alltid med dataene dine, og det er vår differensiator. Og det unike med Forethought med de fleste selskaper, du starter med et tomt lerret, og du må hardkode disse reglene. For oss starter du med å integrere. Så hvis du bruker en populær helpdesk eller et CRM som en Zendesk, en Salesforce-tjenestesky, vil du jobbe med oss, du registrerer deg og installerer integrasjonen vår i brukerstøtten. Og det setter i gang indeksering, som starter trening, finjustering og alle de tingene, og bygger modellen og bygger motoren. Og derfra kan du konfigurere, redigere, og du kan distribuere ett av produktene våre. Og vårt mest populære produkt er Solve, som er en AI-agent som kan sitte på et nettsted, nesten tenke på en chatbot, eller som kan eksistere i e-post i virkelig hvilken som helst form og begynne automatisk å snakke og svare til kundene dine ved å utnytte SupportGPT-motoren som ChatGPT for nettstedet ditt, så å si.

Men så håndterer den automatiseringen bare 50 % av problemene, for å si det sånn. Og så, hva med problemene som fortsatt må gå til et menneske? Vel, vi også Triage, som er navnet på vårt andre produkt, ruter problemer, merker dem, sørger for at de kommer til riktig agent i riktig kanal, til rett tid, slik at du kan distribuere det. Og så er Assist en agent co-pilot, så internt vendt GPT for kundestøtteagentene, og til slutt Discover, som er vårt nyeste, men på mange måter kraftigste produkt, som leter etter innsikt og gir anbefalinger, også ved hjelp av generativ AI til virksomheten om hva som bør oppdateres og hva som bør endres.

Med så mye avhengighet av generativ AI, er hallusinasjoner i det hele tatt et problem?

Ja. Jeg tror hallusinasjon er et av de store problemene med å utnytte generativ AI for de fleste praktiske brukstilfeller, og jeg spilte inn en video på LinkedIn om dette, som gikk litt viralt, om at hallusinasjon er et av de store problemene med generativ AI. Det er mange tilfeller der det ikke er et problem, for eksempel hvis du har et menneske i løkken, eller det er en virkelig kreativ brukssak, og du vil ha noe nytt som markedsføring, du kommer opp med annonsetekstblogger og du skal å få noen til å redigere på slutten av dagen. Det er veldig bra at de hallusinerer litt. Det er formen for kreativitet. Men i tilfeller som finans eller helsetjenester, eller kundestøtte der helsen din, rikdommen din, livligheten din eller noe, eller du vil ha et riktig svar, er hallusinasjonene enorme. Det er et stort problem, og det er en stor begrenser. Så, på mange måter, var en av de kule tingene vi innså og hvorfor vi kan gjøre dette og ingen andre kan, fordi vi har utnyttet en form for generativ AI i det siste, kall det fem år.

Alle modellene våre har vært fokusert på korrekthet fra starten, forståelse av retningslinjene, forståelse av arbeidsflytene som gjør at når noen ber om refusjon, hvis det er innen 30 dager, kan du utstede refusjonen. Hvis det ikke er det, kan du ikke. Og alle de tingene som vi allerede hadde bygget. Og da det var på tide å utnytte disse mer moderne store språkmodellene, fant vi ut at humaniseringen av de store språkmodellene, pluss den faktiske informasjonen og riktigheten som vi kunne gi fra modellene fra fjerde opp, passet perfekt. Og så kan du utnytte all den korrektheten gjennom rask konstruksjon, gjennom finjustering, som faktisk reduserer hallusinasjonsproblemet. Det er ikke eliminert helt, men det blir minimert til et punkt hvor det er veldig effektivt. Og vårt endelige mål er åpenbart å ha færre hallusinasjoner enn mennesker ville ha feil. Så lenge nøyaktighetsgraden din er på nivå med menneskelig nøyaktighet, så er du på et veldig sterkt sted.

We sist intervjuet deg i 2021. Hva har du lært siden om å være gründer?

Herregud. Hele verden har forandret seg. Fra et entreprenørskapsperspektiv har det skjedd et par ting. På slutten av 2021, kort tid etter intervjuet vårt, hevet vi serie C. Vi samlet inn 65 millioner serie C fra Steadfast Capital, NEA, samt armaturer som Gwyneth Paltrow, Baron Davis og Robert Downey Jr. På mange måter så vi dette massevis av spenning rundt visjonen vår, og jeg antar at dette var folk som så generativ AI før. Det var kult på mange måter. Det var en spennende og sprø tid for oss å bare vokse og helle bensin på bålet til noe som fungerte. Men det som var interessant er at kort tid etter, midten av 2022, altså seks måneder senere, resesjon. Hele verden sprenges, for å si det sånn, ikke sant? Og så det lærte meg mye fordi der noen bedrifter brukte, kuttet de utgiftene, og hele forretningsmodellen med å være gründer endret seg fra å vokse for enhver pris.

Hei, du har denne gigantiske krigskristen med kapital, brenn den og veks for å komme til neste runde. For å vente, plutselig våkner alle, inkludert vår VC, alles VC-er og styrestjerner, og sa, vel, hei, penger er ikke gratis, og du må bygge enten en lønnsom virksomhet, eller det trenger ikke nødvendigvis å være det. lønnsomt, men det må være effektivt. Og det handler ikke om å vokse for enhver pris, men det handler om å vokse med rimelig effektivitet. Og du ønsker fortsatt å vokse maksimalt gitt den rimelige effektiviteten, men modellen hadde nesten blitt snudd over natten fordi det ikke er noen garanti for at du kommer til å ha tilgang til kapital i ett, to år til. Hvis vi glir inn i en lavkonjunktur, kanskje tre. Kjøpere strammer opp vesken, for å si det sånn. Og derfor må du virkelig fokusere på effektivitet og også å drive effektivitet for kundene dine.

På mange måter tvang det oss til å bli mye mer fokusert på, jeg mener, vi leverte alltid verdi på mange måter fordi det bare er bransjen vi er i. Hvis vi kan hjelpe deg med å hjelpe agentene dine med å produsere mer, kan du løse flere spørsmål i løpet av en gitt tid kommer du til å spare mye kostnader og du vil få en bedre kundeopplevelse, og du kommer til å ha mer oppmerksomhet. Alle disse tingene må skje, men vi må bli strammere på våre pitches, strammere på budskapene våre og på produktfokuset vårt for å dele det. Og så internt, selv, måtte vi fokusere på effektivitet. Det var ikke bare, hei, du har denne store krigskristen, og du kan alltid samle inn mer penger, og yada, yada, yada. Nei, det var sånn, la oss finne ut hvordan vi skal bygge en bedrift. Hva om vi aldri kan samle inn penger igjen?

Hva om det kommer til å ta oss år å samle inn penger før VC-markedet åpner seg? Vel, det er greit. Vi må bygge en veldig effektiv virksomhet slik at når det kommer tid for en serie D, har vi alle beregningene som suksess ser ut som, i det minste i denne nye verdenen, når det gjelder hva som blir målt. Jeg tror det var stort, og permitteringer og alt, og bare hele verden endret seg. Og jeg synes det har vært et veldig tøft år. 2022 var et tøft år, og deretter 2023, generativ AI er hot igjen. Og så er det opp- og nedturer i dette.

Så uansett, jeg snakker mye der. Men ja, jeg tror alt dette lærer deg å være fokusert og å være motstandsdyktig. Det er den andre tingen som er viktig, det er en 10-årig reise hvis du lykkes. Hvis du ikke er det, er det tidlig, og så husk at gjennom oppturer og nedturer må du ta det med skritt og at du alltid bygger mot den eventuelle visjonen.

Hva er de største utfordringene du møter når du prøver å bygge chatboter for kundeservice og andre brukssaker?

Ja, de største utfordringene. Jeg går i kronologisk rekkefølge. Den første var teknisk, fungerer modellene? Og det er derfor vi startet allerede i 2017, og utnyttet mange av disse moderne, det vi kaller, naturlig språkforståelse og naturlig språkgenereringsmotorer. Og bare sørge for at du alltid holder deg i forkant av forskning, men samtidig sørge for at du leverer verdi. Fordi en av tingene vi innså var da vi begynte å spørre kundene våre som, hei, hvorfor? I de første dagene fortalte de oss at dette problemet er enormt. Hvis du kan bygge dette for oss, betaler vi for det. Problemet er at chatbots aldri har fungert.

Selv i de tidlige dagene, som 2017 for oss, før vi offisielt hadde lansert, er vi som, ja, da burde vi i det hele tatt være i dette markedet? Hva skjer? Men så graver du dypere. Du vet at det er et problem, et klart problem, men løsningene har ikke fungert. Og så når jeg fortsatte å pirke og spørre, ville jeg tenkt, hvorfor? Hvorfor ikke? Og så skjønte jeg at vi, enten ved et uhell eller på grunn av vår bakgrunn, nærmet oss det på en helt annen måte. Og selv om folk hadde hørt ordet, AI, hadde hørt ordet chatbots, hadde hørt disse tingene, var det vi gjorde ikke det de hadde gjort. De hadde nærmet seg alt fra et beslutningstreperspektiv. Dere harde koderegler. Hvis jeg ser ordet refusjon, gå og utsted refusjon, men hvis noen sier setningen, vil jeg bare ha pengene mine tilbake, den har ingen anelse om hvordan de skal håndtere det, fordi det ikke sto det magiske nøkkelordet.

Det var alle beslutningstrær, det var alle regler, og disse var bare ingen kodebyggere som gjorde det konverserende, men de var ikke AI. Og jeg tenkte, åh, er det det du har gjort? Og jeg skjønte ikke engang at det er slik alle chatboter er bygget. Og jeg var sånn, men det er ikke det vi ønsker å gjøre. Vi ønsker å gjøre dette. Og de er liksom, egentlig? Du kan gjøre det? Og jeg tror den første og fremste tingen var bare å erkjenne at det er nyansen at selv om AI som et buzzword har eksistert i sannsynligvis 10 år, denne moderne formen for AI, er det vi nå ser mulig med generativ AI. Og hvis du går tilbake noen år, ble det som begynte å bli mulig faktisk ikke brukt på denne plassen. Og det synes jeg var stort. Og så er det mye fall på effekter av det.

Det er mye støy i markedet fordi vi går og vi gjør noe annerledes, folkens. Og så sier de: Hei, er du sikker? Dette andre selskapet sa at de også hadde AI. Og vi måtte banke hodet i veggen mye for å bevise verdien vår. En gang vi kom inn i en POC, en gang vi kom inn i systemet deres og viste hvordan det fungerte, hvordan du kan lære, så var det over. Og vi starter, som du kan se fra alle disse logoene og alle kundene, men det føltes på en måte som en sakte kamp for å bevise verdien vår hvert steg på veien. Jeg tror nok det har vært den største, interessante tingen i denne plassen, spesielt en som har vært støyende, men med dårlige løsninger.

Det er ganske åpenbart når du tenker på det at beslutningstrær ikke vil fungere. Det var bare ikke helt åpenbart den gangen.

Det var egentlig ikke åpenbart den gangen. Og jeg tror det også var det beste du kunne gjøre, ikke sant?

Det er også sant.

Folk blander samtalekundestøtte med AI. Og de to, det er en stor overlapping av hvor den er, som ChatGPT er et godt samtaleeksempel, men GPT-3, motoren som drev den eksisterte før, og det var AI. Og det trengte du for å gjøre samtalen bedre. Tidligere var det som skjedde at vi ville ha samtale, vi ville ha AI, vi kunne gjøre samtaler, men den eneste måten å gjøre det på var å skrive samtalene. Det er en stor IVR (Interactive Voice Response), eller et telefontre, i chat-form. Men så begynte folk å slå ordet AI på, og så vi begynte å snakke sammen, vi fikk ikke AI. Jeg tror det var der sammenbruddet skjedde, ikke at det ikke var åpenbart, men bare at det ikke en gang var mulig, eller at folk ikke engang skjønte at det var mulig, eller at dette er to forskjellige ting.

Du har beskrevet deg selv som en AI-optimist i en nylig podcast. Hvorfor er du så optimistisk til AI?

Vel, et par ting. For det første, bare i store trekk, tror jeg det er en ny forretningsmodell eller plattformskifte som skjer. På samme måte ble databehandling i seg selv en ting. Datamaskiner som går fra gigantiske stormaskiner til personlig databehandling. Det å gå fra internett, at internett er et plattformskifte, og deretter at skyen går fra skrivebord til sky er den nye forretningsmodellen og deretter til mobil, og alle disse tingene. Hvert tiår eller så, er det dette nye skiftet, og disse skiftet fører til nye forretningsmodeller. Og faktisk, trillioner av dollar verdt av nye virksomheter i seg selv, Salesforce, for eksempel en 200 milliarder dollar juggernaut, og alt de gjorde var at de gjenkjente dette skiftet til skyen. De ville sannsynligvis hevdet at de brakte skiftet til skyen, men de gjenkjente skiftet til skyen, og de tok databaser, registreringssystemet ditt, og tok det fra lokale Oracle, Siebel, uansett hva det var til skyen.

Og så gjorde de en drap på det og bygde et rekordsystem for selgere, børsnotering, milliardbedrifter. Og forresten, så gjorde de det for service, tjenestesky, markedsføringssky, boom, boom, boom, 200 milliarder dollar virksomhet. Og nå spør jeg meg selv, hva ville ha skjedd hvis den Salesforce ble bygget i vår tid? Om 10 år senere, uansett hva det er, vet jeg ikke hvor gamle de er nå, men i 2030. Det samme kommer til å skje. Og jeg tror, ​​og det er derfor jeg jobber med dette selskapet, at det er disse AI-første selskapene, som en Forethought som vil bli de neste Salesforces, som vil skape all denne muligheten, billioner av dollars muligheter. Jeg tror at det kommer til å bety stor forretning, men det kommer også til å være fantastisk for kundene, for forbrukerne. Da telefonene kom, har du nå en superdatamaskin i lommen.

Nå skal du ha en superhjerne i lomma med GPT. Neste gang du trenger å klippe deg, har du bare greia for deg, AI-en din går og snakk med AI-en til frisørsalongen, og du kan bestille en hårklipp. Og forhåpentligvis er disse alle drevet av omtanke, greit. Men vet du hva jeg mener? Det er bare en helt annen måte å gjøre ting på. Jeg tror økonomiske modeller kommer til å endre seg. Jeg tror også dette er en equalizer fordi det er den typen AI-innovasjon eller den typen innovasjon som er lett å ta i bruk. Før måtte du ha en doktorgrad i AI for å vite hvordan du gjør dette. Og nå, moren min bruker ChatGPT, og folk begynner å bli eksponert for AI, det åpner det opp, flere mennesker vil sannsynligvis ønske å lære å kode, flere mennesker kommer til å bli raske ingeniører, uansett hva det er. Og jeg tror det faktisk er en equalizer, enten du er ekspert eller ikke. Og det er det jeg tror jeg er mest optimistisk om, er nettopp den økonomiske muligheten.

Hva er dine spådommer for AGI? Tror du vi kommer til å se det i løpet av livet?

Ja. Først vil jeg begynne med å si at ingen vet. Dette er sannsynligvis sant.

Alle som hevder å vite det lyver. Men ja, jeg tror vi ser nok fremskritt. Det kan være AGI som eksisterer i dag. Hvem kan si at GPT og den klassen av modeller ikke er omtrent like intelligente som den menneskelige hjernen? Jeg vet ikke, kanskje. Det er det nok ikke. Svaret er sannsynligvis ikke, men hva har en menneskelig hjerne? En billion nevroner, GPT kommer opp dit. Og så, hva skjer når denne tingen har en billion nevroner og den er trent med de riktige dataene, og hjernen vår har utviklet seg på grunn av evolusjon, men i noen forstand er forsterkningslæring evolusjon på steroider for maskiner.

Og alle disse teknikkene eksisterer akkurat nå. Og det virker bare ikke så langt å forestille seg. Og vi kan trenge nye teknikker som transformatoren og det tilbakevendende nevrale nettverket, alle fremskritt som i ettertid virket åpenbare, men på den tiden eller like før det, var umulige. Og vi kunne ikke engang gjøre språk før vi hadde RN-er, og så drepte transformatorer RN-en fullstendig, og nå har vi generative forhåndstrente transformatorer og GPT. Og så det kan være ny forskning for å komme dit, men det er ikke lenger langsøkt fordi ting er så bra. Og jeg tror enten vi allerede er der på noen måter. Men enten er vi allerede, vi har allerede alle ingrediensene, og vi trenger bare å finne den riktige konfigurasjonen, eller så vil vi sannsynligvis være der i løpet av de neste 30 til 50 årene.

Og jeg vet ikke om du spurte meg om dette eller ikke, men hva tenker jeg om det, er at jeg tror det er noen risikoer. Den beste analogien til dette var noen, jeg tror det var Andrej Karpathy, Teslas AI-person, som beskrev det som at det er som kjernekraft. Den er omtrent like kraftig som kjernekraft. Ubegrenset kapasitet med fusjon, uansett, for å skape ubegrenset energi og tillate oss å gjøre ting vi aldri trodde, reise gjennom verdensrommet, fordi vi vil ha nok energi til å gjøre turene. Det kommer til å være så mange ting som er mulig med atomenergi, men du har også den mørke siden av de tingene, som er atombomber, som jeg ikke vet om jeg har lov til å snakke om i slike intervjuer, men du har også disse tingene, eller atomvåpen, vil jeg si, ikke sant? Og den enorme kapasiteten for ødeleggelse.

Og det beste vi har funnet ut som et samfunn om hvordan vi skal takle det, er at alle har det, og alle gjensidig setter bare inn forskrifter for å sikre at vi alle bruker disse tingene riktig. Jeg tror det er en tilsvarende mengde strøm der, den starter på den digitale sfæren. Så du har nesten mindre frykt i utgangspunktet, for med mindre noe sånt får tilgang til atomvåpnene, da, men poenget mitt er, om du kan lage rekkverk og sikkerhetstiltak mens AI går frem, noe jeg tror vi gjør som et samfunn, så er du faktisk på et ganske bra sted. Å ha AI som kan oppdage falske nyheter som er like kraftig som GPT for å oppdage GPT-genererte falske nyheter er superviktig. Jeg tror jeg kommer til å være optimist igjen, men det er ikke dermed sagt at vi ikke samtidig skal utvikle hva teknologien er for å gjøre det trygt.

Du elsker å lese, hva er noen gode bøker du vil anbefale?

Den siste boken jeg leste var 'Fordelen' av Patrick Lencioni, som lærer om hvordan du bygger en sunn organisasjon, alt fra hvordan du gjør møter til ledergruppetilpasning, til å kommunisere oppdrag og verdier, og virkelig bygge en sunn organisasjon. Og det er en kulminasjon av alle hans andre bøker, som Death by Meeting og hva som helst. Jeg vil imidlertid si at fordelen sannsynligvis er den siste jeg har lest. På AI har jeg ikke lest, ironisk nok har jeg ikke lest noen AI-bøker i det siste. Jeg leste noen av AI-avisene, men jeg tror det er en bok som heter 'overmenneske, som ble sterkt anbefalt til meg, at jeg må gå og lese. Og til slutt vil jeg si, enda en sakprosa, 'God til stor'. Min favoritt management bok gjennom tidene. Fiksjon, vidden. Det er nå en TV-serie.

Jeg har sett den TV-serien.

Du har sett det, ikke sant? Jeg tror det er på Amazon Prime. Jeg elsker det fordi det gjør en så god jobb som ikke egentlig science fiction, men vitenskapsrealisme. Jeg mener, det er mye science fiction i det. Men de tar mange veldig subtile konsepter, som hva som ville skje i en verden der vi hadde romfart, og hvordan ville politikken utvikle seg? Og slik ville nok mennesker oppført seg. Hvis du legger merke til det, er det veldig, veldig, veldig subtilt. Men telefonene har en avansert form for AGI innebygd, og den er ikke fremhevet. Det er ikke engang det sentrale punktet. Og det er derfor jeg liker det. Det er derfor jeg nevner det her. Men du vil legge merke til at de bare kan si noe til telefonen sin, og den går av og gjør det, og et par timer senere eller hva som helst, i filmtid, vil den ha gjort oppgaven. Og det er veldig subtilt. Du ser bare folk bare tilfeldig snakke i telefonen som om de snakker med en person, og så fortsetter de, og så kommer den tilbake med litt mer og snakker med dem.

Og jeg tror det er slik AGI kommer til å fungere i vår verden. Alle kommer til å ha sin egen personlige Einstein eller C3PO, eller R2-D2, enten det er på en telefon eller til slutt innen robotikk. Og de skal bare gjøre oppgaver og svare på spørsmål for deg og finne ut av ting. Og de kommer til å bli like smarte som en Einstein. Og det er det. Hvis alle mennesker på planeten hadde en venn som het Albert Einstein, AGI, intelligens også, eller bedre enn mennesker, ville du bare kunne gjøre flere ting. Og alle misligholder alltid, ok, vel, hva om alle de gutta ble ondskapsfulle? Vel, vi har intellektuelle skapninger på menneskelig nivå, åtte milliarder av dem. Og jeg mener, mennesker suger på så mange måter, men det er også vakkert at vi har klart å skape samfunn og sivilisasjon som vi viderefører.

Det er interessant hvor motsatt det er av Star Trek hvor de viser hvordan de bruker teknologi. 

Vi snakker ikke om telefoner, men for 100 år siden, hvis du fortalte noen at du hadde en telefon og du kunne snakke med noen i Qatar øyeblikkelig, er det så mange ting nå som er bokstavelig magi for folk som ville ha vært det for 100 år siden .

Som til og med hvordan en Kindle ville vært magisk for 100 år siden. Det er en bok som alltid er forskjellig avhengig av hva du ønsker.

Avhengig av hva du ønsker. Det er bokstavelig talt som om det er rett ut av Harry Potter, ikke sant? Uansett, jeg tror det er slik jeg er når jeg tenker på disse teknologiene. Du tar analogien til alt annet som raskt endret seg, og det er mange. Elektrisiteten var mektig, trykkeriet, og så er den gal og stor en stund, og så tar neste generasjon det bare for gitt og det er bare bygget inn. Tenk deg en verden der AGI bare tas for gitt og bare er innebygd i alt vi gjøre.

Du nylig twitret, "Mål suksess, ikke etter hvor mange ting du starter, men hvor mange ting du fullfører." Hvordan ser målstreken ut for din bedrift?

Hva er sluttspillet? Går tilbake til konseptet med nye økonomiske forretningsmodeller, en av tingene jeg synes er superforfriskende, det er som når folk sier at Google ikke har noen splint. Faktisk sa Google at det lekket eller noe, og alle fikk panikk. Jeg mener, det er sant. Jeg tror de ikke har splint. Men også, OpenAI har sannsynligvis ikke en splint. Ingen har splint. Men enda viktigere, de eksisterende forretningsmodellene i dag, det kommer til å komme mange flere historier i løpet av de neste månedene rundt business X har ingen splint. Den blir forstyrret av AI. Og det kommer til å skje i kundeservice. Det kommer til å skje med helpdesk, det kommer til å skje med CRM-er, det kommer til å skje med søkemotorer, det kommer til å skje med alt.

Jeg tror det mest spennende med det er at det er mange selskaper som bare hopper på bølgen akkurat nå, men denne teknologien er like mye en opprettholdende teknologi som den er forstyrrende, og det jeg mener med det er at det går å være mennesker som tilpasser seg raskere, men også mennesker som har en rimelig skala kan faktisk akselerere med en høyere derivative enn de som ennå ikke er i skala.

Og noen ganger holder det ikke. Det kan være noen mindre selskaper, og det kommer til å være over alt, men det er ikke nødvendigvis gitt. Og så, du har disse forskjellige lagene av selskaper, og det kan være de eldste som kommer til å være for trege til å tilpasse seg og bli veltet. Du har kanskje de minste selskapene som beveger seg raskere, og du har kanskje et sted i mellom. Så den tanken at vi kunne være den typen selskap som gjør hvert eneste kontaktpunkt mellom mennesker og bedrifter raskere og mer intelligent. I dag er det i kundeservice fordi det er den oftest interaksjonen vi har. Du har et problem; du stiller et spørsmål. Vi hjelper til med det. I dag behandler vi over 100 millioner støttebilletter i året, og vi er så vidt i gang. Til slutt vil det bli en milliard, 10 milliarder, billioner. Og det er kun i kundestøtte.

Jeg tror AI, og forhåpentligvis gjennom Forethought kan du bruke den samme teknologien til markedsføring. Hvorfor henvender du deg bare til et selskap når du har spørsmål? Hva med når du ønsker å lære om et nytt produkt? Hva med når du har en tjeneste du er interessert i? Hva med salg? Hva med å nå ut til bedrifter du jobber for? Har du et spørsmål om IT? Har du et spørsmål om HR? Hvert enkelt berøringspunkt kan transformeres gjennom AI. Og jeg tror vi har muligheten, virkelig har muligheten, til å være en del av den historien, å være det selskapet eller et av de selskapene som skaper denne fremtiden, og det er sluttspillet, det er vår misjon. Og til syvende og sist handler det om å frigjøre menneskelig potensial. Til syvende og sist vil dette gjøre alt raskere, alt mer effektivt, gi folk tid, energi og oppmerksomhet tilbake slik at de kan fokusere på å tilbringe tid med sine kjære, uansett hva det er. Menneskeheten er i nivå.

Og jeg tror vi har den muligheten. Jeg tror vi kan gjøre det. Og jeg tror, ​​fra et forretningsperspektiv, kan det være et selskap verdt en verdi av flere milliarder, om ikke titalls eller hundrevis av milliarder dollar. Det kan være på samme måte, det samme som Salesforce-historien. Hva om Salesforce ble bygget i 2023?

Takk for flott intervju, lesere som ønsker å lære mer bør lese vår første intervju med Deon, eller besøk Fortenkt.