Doug Tallmadge, medgrunnlegger og administrerende direktør i Gradial – Intervjuserie

Doug Tallmadge, medgrunnlegger og administrerende direktør i Gradial, er en teknologigründer og teknisk leder med erfaring fra luft- og romfart, satellittkommunikasjon, finans og KI for bedrifter. Før han grunnla Gradial i 2023, arbeidet han i nesten fem år hos SpaceX (SPCX ). Der bidro han til å bygge ut Starlink-nettverket fra de første fasene, ledet nettverksanalyser som støttet veksten fra null til over 500 000 kunder, og ledet team av programvareingeniører og dataforskere som jobbet med nettverksoptimalisering og simulering. Han bidro også til Starlinks satsinger på direkte forbindelse mellom satellitter og mobiltelefoner og til tidlige strømforsyningssystemer for satellitter. Tidligere hadde Tallmadge stillinger hos Lockheed Martin (LMT ) og Bridgewater Associates. Han kombinerer dyp teknisk ekspertise med erfaring fra store systemer og forretningsdrift.

Gradial er et selskap som utvikler KI for bedrifter, med vekt på det de kaller agentbasert markedsføringsdrift. Selskapet hjelper store organisasjoner med å automatisere det operative arbeidet mellom kreativ strategi og gjennomføring av kampanjer. Plattformen konsentrerer seg ikke bare om KI-generert innhold, men samordner KI-agenter på tvers av systemer som Adobe Experience Manager, Salesforce, Jira, innholdsplattformer, verktøy for håndtering av digitale mediefiler og markedsføringens arbeidsflyter. Den kan utarbeide, optimalisere, merke, kvalitetskontrollere og publisere markedsføringsmateriell, samtidig som den håndhever styringskrav, regelverk, tilgjengelighetskrav og merkevarestandarder. Ved å bygge et felles kunnskapslag som kobler sammen bedriftens systemer, ønsker Gradial å redusere den manuelle koordineringen som ofte bremser store markedsføringsteam. Det skal gjøre det mulig å lansere kampanjer raskere, skalere produksjonen av tilpasset innhold og håndtere stadig mer komplekse digitale opplevelser mer effektivt.

Hos SpaceX bidro du til å bygge ut Starlink fra null til hundretusener av brukere og arbeidet med komplekse nettverkssystemer før du grunnla Gradial. Når innså du at infrastrukturen for bedriftenes markedsføring hadde lignende svakheter på systemnivå, og hvordan førte den innsikten til at du startet Gradial?

I min tidligere rolle så jeg selv hvordan friksjon i store organisasjoner får stadig større ringvirkninger. Selv en liten ineffektivitet kan bremse alle prosessene som følger. Det var innen markedsføring jeg merket at flaskehalsene hadde størst negativ effekt. Teamene brukte mye tid på å navigere mellom plattformer, laste opp materiell, håndtere godkjenninger og koordinere overleveringer. Strategisk tenkning og kreativ ledelse ble begravd under lag av praktisk gjennomføring.

Dette er et ideelt bruksområde for KI, men det som slo meg, var hvor bransjen rettet oppmerksomheten. De fleste plattformene brukte KI til å skrive innhold. Da jeg snakket med markedsførere i store organisasjoner, var imidlertid ikke mangel på innhold problemet. De kunne lett produsere innhold, men de klarte ikke å publisere det raskt. Fra idé til publisert kampanje tok det dager, uker, noen ganger måneder. De fleste KI-investeringene gikk til produksjon, mens det vanskeligere problemet – å faktisk få innholdet ut – ble fullstendig oversett. Vi bygde Gradial for å fylle dette gapet: agenter som håndterer alt fra utkast og godkjenninger til publisering, etterlevelse av merkevarekrav og optimalisering av resultater. Dermed kan markedsførerne konsentrere seg om arbeid som krever menneskelig dømmekraft.

Du har hevdet at tradisjonelle systemer for autoritative virksomhetsdata, såkalte «system of record», i praksis har blitt systemer med teknisk gjeld. Hva er det konkret som svikter i bedriftenes eldre markedsføringssystemer når de prøver å ta i bruk KI?

Systemer for virksomhetens grunndata, som CMS, prosjektstyringsverktøy, godkjenningsflyter og materiellbiblioteker, ble laget for å organisere informasjon, ikke for å jobbe raskt. Når bedrifter legger KI oppå disse eksisterende systemene, oppstår det raskt problemer. Verktøyet kjenner ikke virksomheten det skal betjene, merkevarens tone, kravene til regeletterlevelse eller godkjenningsprosessene. Markedsførerne må derfor gjennomgå hvert resultat og rette feil som skyldes manglende kontekst. For organisasjoner som allerede håndterer tusenvis av innholdselementer i flere kanaler, blir påbygd KI enda en komplisert prosess å administrere.

Mye av samtalen om KI i markedsføring har handlet om å generere innhold. Hvorfor mener du at den virkelige muligheten ligger i gjennomføringen, og hvordan ser dette skiftet ut i praksis?

Markedsførere sliter ikke med å komme på ideer. De sliter med å føre innhold gjennom granskningsrunder, holde merkevarens tone konsekvent, arbeide på tvers av flere titalls verktøy og optimalisere for ulike målgrupper.

Det skjer også et strukturelt skifte i hvordan merkevarer blir oppdaget. Antallet Google-søk falt med nesten 20 prosent det siste året, noe som betyr at merkevarer ikke lenger kan basere seg på SEO alene. De må vises i svarene fra KI-søk. Det krever innhold som KI-modellene enkelt kan tolke, sitere og løfte frem. Problemet er at modellene stadig endrer hvilke kilder de henter informasjon fra. En merkevare som vises i et svar i dag, kan forsvinne ubemerket i morgen. Når markedsførerne har oppdaget mangelen, oppdatert innholdet og fått godkjenningene, har modellene gått videre.

Innholdsproduksjon alene løser ikke dette. Selv om du produserer innhold raskere, kan det fortsatt bli stående i de samme godkjenningskøene uten å være optimalisert for synlighet i KI-svar.Gradial kobles til verktøyene markedsførerne allerede bruker, og tar seg av arbeid som vanligvis bremser fremdriften, som innholdsendringer, kontroll av merkevarekrav og publisering på tvers av plattformer.Resultatet er kampanjer som publiseres i løpet av timer i stedet for uker, og innhold som er korrekt, følger merkevarens retningslinjer og er synlig der målgruppene faktisk leter.

Gradial omtales ofte som en agentbasert plattform. Kan du forklare hva en KI-agent faktisk gjør i det daglige markedsføringsarbeidet i et Fortune 500-selskap?

Det beste svaret finner vi hos kundene. Hos T-Mobile innebar en kampanje koordinering mellom flere team, innhenting av godkjenninger og venting i produksjonskøer som strakte seg over uker. Med Gradial håndterer en KI-agent hele prosessen fra den kreative oppdragsbeskrivelsen til gjennomgang og publisering. Det som tidligere krevde at en markedsfører fulgte opp hvert trinn manuelt, skjer nå av seg selv. Resultatet var 90 prosent raskere kampanjegjennomføring.

Hos AWS krevde hver nye nettside at man ga et byrå en oppdragsbeskrivelse, ventet på et utkast, gikk gjennom flere endringsrunder og koordinerte publiseringen manuelt. En spesialisert agent gjorde opprettelsen av sider 20 ganger raskere.

Tillit er en av de største utfordringene når bedrifter tar i bruk KI. Hvordan sikrer Gradial pålitelighet og styring når KI-agenter tar beslutninger om gjennomføringen på tvers av systemer?

Tillit er helt avgjørende i bedrifter, særlig innen finans og helse, der et regelbrudd får reelle konsekvenser. Hver innføring av Gradial starter med å gi agenten kontekst om merkevarens tone, retningslinjer for budskap, krav til regeletterlevelse, godkjenningsflyter og bransjestandarder.

Graden av menneskelig involvering kan tilpasses fullt ut. Team som er nye på området eller arbeider i regulerte miljøer, kan kreve godkjenning av alt før publisering. Alle handlinger agenten utfører, logges dessuten med et fullstendig revisjonsspor. Vi har sett at tilliten vokser naturlig: team som starter med strenge kontroller, utvider gradvis agentens selvstendighet når den viser hva den kan i reelt arbeid. Målet var aldri å overlate alt fra første dag, men å bygge noe som fortjener mer ansvar etter hvert som det viser at det kan håndtere det.

Plattformen deres integreres med eksisterende verktøy i stedet for å erstatte dem direkte. Er den langsiktige visjonen å styrke dagens systemmiljø eller erstatte det helt?

Foreløpig legger vi vekt på å ta utgangspunkt i teamenes eksisterende situasjon. De fleste bedrifters markedsføringsorganisasjoner har brukt flere år på å bygge arbeidsflyter rundt bestemte verktøy, som Figma, Adobe og prosjektstyringssystemer. Det er ikke realistisk å be dem gi opp denne infrastrukturen. Gradial kobles til den og tar seg av det praktiske arbeidet som har bremset arbeidsflytene.

Den langsiktige visjonen er mer ambisiøs. Mye av den eldre programvaren som ligger til grunn for markedsføring i bedrifter, ble laget for en verden før KI, og det merkes. Systemer som bare er laget for å lagre og organisere innhold, vil se svært annerledes ut når en agent kan holde på den samme konteksten og handle ut fra den samtidig. Vi tror skillet mellom hvor innholdet finnes og hvor arbeidet utføres, til slutt vil forsvinne. Vi bygger mot å bli infrastrukturlaget der begge deler skjer.

Store bedrifter har ofte godt innarbeidede arbeidsflyter og intern motstand mot endring. Hva kreves egentlig for å innføre et system bygget med KI som utgangspunkt på en vellykket måte i en Fortune 500-organisasjon?

Det første vi gjør, er å klargjøre at Gradial ikke ber noen endre hvordan de arbeider. Det høres enkelt ut, men dette er den største hindringen når bedrifter tar i bruk KI. De fleste verktøy kommer med et nytt system, et nytt grensesnitt og en ny arbeidsmåte, og så lurer de på hvorfor innføringen stopper opp seks måneder senere. Vi begynner med å kartlegge hvordan teamet faktisk arbeider, og konfigurerer Gradial ut fra det.

Bruken fester seg når teamene raskt ser at løsningen fungerer i reelt arbeid. Ikke i en demonstrasjon eller en tilrettelagt pilot, men i deres egne kampanjer, innhold og arbeidsflyter. Når et team ser at tiden frem til publisering går fra tre uker til samme dag, pleier den interne motstanden å avta av seg selv.

Hva skiller teknisk sett en gjennomføringsmotor fra et vanlig generativt KI-lag?

Et generativt KI-lag gir deg et utkast, men en gjennomføringsmotor får det publisert. De fleste KI-verktøy for markedsføring stopper ved resultatet: de skriver teksten eller foreslår endringen. Men når resultatet skal gjennom godkjenninger eller inn på en publisert side, overlates håndteringen til markedsførerne. Det er denne overleveringen som faktisk tar mest tid.

En gjennomføringsmotor er annerledes fordi den er integrert i verktøyene teamet allerede bruker, og forstår hvordan akkurat denne virksomheten arbeider. Når en markedsfører ber agenten gjøre noe, fører den arbeidet gjennom alle nødvendige trinn, innhenter godkjenninger og løfter bare frem beslutninger som faktisk krever et menneske. Markedsføreren beholder kontrollen uten å måtte være mellomledd i hvert trinn.

Mange selskaper prøver ut KI, men få ser betydelig avkastning på investeringen. Hvor mener du at de fleste organisasjonene gjør feil i dag?

Den vanligste feilen er å behandle KI som et produktivitetsverktøy i stedet for som en måte å reparere en prosess som ikke fungerer. Hvis hvert resultat trenger omfattende redigering, må kopieres manuelt til et annet system eller fortsatt krever fem godkjenninger før noe kan publiseres, har du ikke løst problemet.

Selskapene som får reell avkastning, avgrenset problemet presist. De identifiserte nøyaktig hvor arbeidet stoppet opp, og satte inn KI mot akkurat det problemet. Ikke bredt eller som et eksperiment, men med en klar forståelse av hva som var langsomt før, og hva raskt burde bety etterpå. Denne presisjonen skiller reell avkastning fra et verktøy som imponerer i en demonstrasjon og samler støv seks måneder senere.

Når dette gjøres riktig, er resultatene konkrete: Gradials kunder har oppnådd åtte ganger raskere kampanjeaktivering, minst 35 prosent besparelser i driftskostnadene det første året og 100 prosent etterlevelse av merkevare- og tilgjengelighetskrav i hvert innholdselement.

Hvis vi ser fem år frem i tid, hvordan ser en markedsføringsorganisasjon som fullt ut bygger på KI ut, og hvilken rolle spiller Gradial i den fremtiden?

Om fem år vil markedsføringens operative lag være selvstendig. En markedsfører ber en agent lansere en kampanje, og den er publisert innen dagens slutt fordi agenten har håndtert alle trinnene imellom. Merkevarens synlighet i KI-søk overvåkes og justeres automatisk. Regeletterlevelse sikres kontinuerlig gjennom prosessen i stedet for med en kontroll i siste liten. Markedsførerne bruker tiden på det de faktisk ble ansatt for: å bygge merkevaren, utvikle det kreative arbeidet og ta strategiske beslutninger om kundeopplevelser som krever menneskelig dømmekraft.

Gradials rolle er å hjelpe markedsføringsorganisasjonene med å komme dit først. Ikke ved å overbevise dem om å rive ut alt og starte på nytt, men ved å vise i deres eksisterende arbeidsflyter at denne måten å arbeide på er mulig. Teamene som forstår dette tidlig, vil få et forsprang som forsterkes over tid sammenlignet med dem som fortsatt driver kampanjer på den gamle måten.

Takk for et godt intervju. Lesere som ønsker å vite mer, kan besøke Gradial.