Ryan Peterson, Chief Product Officer i Concentrix – Intervju-serie

Ryan Peterson er Executive Vice President og Chief Product Officer i Concentrix, der driver global produkt- og teknologistrategi. En transformasjonsleder med dypt ekspertise i produktutvikling, data og AI, Ryan driver innovasjon og vekst. Tidligere har han hatt lederstillinger i Amazon (AMZN ) Web Services (AWS), der han ledet Amazon Connect (CXE) og AWS Storage, hvor han utvidet begge forretningene og fikk ekspertise i markedsstrategier, salg og løsningsarkitektur. Med over to tiår i datahåndtering, bringer Ryan en skarp perspektiv på AI-utvikling. Han har åtte patenter i datastorage og sikkerhet.

Concentrix er en børsnotert global leverandør av kundeopplevelsesløsninger og teknologi, som tilbyr tjenester over design-, bygge- og driftsfaser for å hjelpe organisasjoner modernisere operasjoner og forbedre ytelse. Det opererer i over 70 land og seks kontinenter, og siden det ble skilt ut i 2020, har det utvidet seg gjennom større oppkjøp som Convergys, Webhelp og BlinkCX, og styrket sin skala og evner.

La oss starte personlig—din reise omfatter startups, Amazon og nå Concentrix. Hva er en lære om kundeopplevelse eller produktutvikling som har festet seg hos deg gjennom alle disse rollene?

Det er enkelt: Start med kunden først og jobb bakover fra der. Det gjelder uansett om du er i en tre-manns startup eller skalerer systemer globalt for et Fortune 500-selskap. Det er lett for team å bli fanget opp i å bygge det de mener er spennende og interessant, men hvis det ikke løser et reelt problem for virkelige mennesker, er det en spille av tid. De mest effektive løsningene jeg har sett, kommer alltid fra å forstå hva kunden faktisk prøver å oppnå, og deretter bygge mot det.

En nylig Concentrix-kundeundersøkelse viser at bare 31% av amerikanske forbrukere er kjent med begrepet Agentic AI. Hvorfor mener du at denne bevisstheten fortsatt er så lav, til tross for bransje-buzz?

Fordi vi har gjort det mer komplisert enn det trenger å være. Spør fem personer hva “agentic AI” betyr, og du vil sannsynligvis få fem forskjellige svar. Begrepet har ikke bosatt seg i en felles definisjon fordi industrien ikke har gjort en god job med å forklare det på hverdagslige termer. Det er det grunnleggende problemet. Når jeg beskriver det som AI som handler på vegne av en annen enhet uten å kreve en prompt, forstår folk vanligvis det. Før det blir den standard forklaringen, vil de fleste forbrukerne forbli forvirret, og det vil fortsette å være mer av en buzzord enn en mainstream-ide.

En av de mest slående statistikkene er at 76% av menneskene fortsatt finner merkevarer mer pålitelige når en menneske, ikke AI, hjelper dem. Hvordan tolker du det i sammenheng med å bygge AI-naturlige kundeopplevelser?

Den statistikken er ikke anti-AI, det er pro-tillit. La oss være ærlige, folk generelt ikke tillit AI, og de ønsker det ikke når de trenger hjelp. Tenk bare på siste gang du ringte inn til en kunde-støtte-linje og først ble koblet til en AI-bot. De fleste menneskene trykker null eller prøver å omgå det for å komme til en menneskelig agent. AI, i sin nåværende tilstand, løser ikke alltid problemet, det skaper ofte friksjon. Hvis AI legger til friksjon i kunde-reisen, er det ikke med å forbedre opplevelsen; det er å komme i veien. Hva kunder virkelig ønsker, er en jevn opplevelse som hjelper dem å løse problemet. Når AI fungerer i harmoni med menneskelig dømmekraft, er det da tillit er tjent. Fremtiden er ikke om AI-kun, det er om AI som er bakket av virkelig menneskelig intelligens, og gjør opplevelsen jevn og effektiv.

Var det noen overraskende eller motintuitive innsikter i dataene som gjorde deg til å omvurdere hvordan Agentic AI skal rulleres ut—enten i termer av design, melding eller brukstilfeller?

Den største overraskelsen var ikke i tallene, men i hva de avdekket. Mange selskaper har rushet for å lansere AI og hoppe over arbeidet som trengs for å forberede deres kunnskapsbasen helt. Det er som å bygge en selvstyrt bil uten en kart til å guide den. Du kan ikke forvente at en AI skal gi pålitelige svar hvis den underliggende innholdet er utdatert eller ufullstendig. Men utover det, har vi sett at å optimalisere AI kun for effisiens – som full automatisering eller innhegning – kan backfire. Fjerning av mennesker helt kan føre til missede signaler, høyere churn eller tapte inntektsmuligheter som bare dukker opp i virkelige samtaler. Den virkelige utfordringen er ikke bare å få AI til å fungere, det er å designe systemer hvor mennesker og AI kan jobbe sammen for å drive riktige resultater.

Å få grunnlaget for utrulling riktig, er ikke alltid glamorøst. Det er som hvordan en menneskelig agent må trene før de tar oppkall. Det kan ikke være den mest spennende delen, men det er et kritisk steg for agenten å gjøre jobben sin godt. Det samme gjelder for AI. Selv den beste agentic-strategien vil ikke fungere hvis dataene og forberedelsene bak det ikke er solide.

Tillit er tydeligvis ikke en-size-fits-all. Med forbrukere mye mer skeptiske til AI i finans og helse enn i teknologi eller reise, hvordan bør selskaper i høyrisikosektorene nærme seg AI-integrasjon?

I høyrisikosektorene som finans og helse, er tillit ikke valgfritt, det er grunnleggende. Mens forbrukere kan velkommen AI for ting som å akselerere dokumentbehandling eller strømlinje interne arbeidsflyter, er de mye mer skeptiske når det berører noe personlig, klinisk eller høy-impakt. Det betyr at selskaper må være ekstremt intentionelle om hvilke brukstilfeller de automatiserer og hvordan. AI kan absolutt drive verdi i disse sektorene – i finans, rask svindel-oppdaging, kreditt-risikovurdering, automatisert innkrevning og personlige innsikter for formueforvaltning – men bare når det er styrt tett, med klare grenser og menneskelig tilsyn. Øyeblikket AI begynner å ta beslutninger som direkte påvirker menneskers penger, helse eller sikkerhet, stiger terskelen for tillit dramatisk. I slike tilfeller sier kunder at AI vil støtte, ikke erstatte, menneskelig dømmekraft.

Undersøkelsen viser at menneskene ønsker transparens, overstyringsalternativer og sterke privatlivsgarantier. Hvordan integrerer du disse tillitsanker i Concentrix’ intelligente opplevelsesplattform?

Vi har 40+ års erfaring med å støtte verdens beste merkevarer, og gjennom denne tiden har vi lært å forstå hva kunder ønsker og forventer. Vi hjelper våre kunder med å overvinne mangelen på tillit hos forbrukerne ved å gi dem verktøyene til å kontrollere eksakt hvordan deres AI-agenter oppfører seg – fra motstridende LLM’er som fungerer som vakthunder, som peker ut alt som er skumt før det når kunden, til innbygde politimotorer som lar sikkerhetsteam definere hva som er tillatt eller blokkert. Men å håndtere forbrukertillit stopper ikke ved lanseringen av AI. Forretningsbehov er alltid i utvikling, og svarene endrer seg, så vi har introdusert Agentic Engineering som en bevisst måte å designe, utrulle og kontinuerlig håndtere AI. Dette inkluderer å bringe mennesker tilbake i løkken for å sikre at AI er tilpasset, auditable og alltid grunnlagt i god dømmekraft. Vi har også lansert vår nye Agentic Readiness-tilbud. Dette hjelper selskaper med å forstå hvor de har muligheter til å utrulle agentic AI ansvarlig. Vi guider dem gjennom nøkkeloverveielser, som hva å unngå i AI-utrullinger, og hvordan å skalerer trygt. Målet er å bringe den største fordelen til kunder og til deres forretning. AI trenger struktur for å være pålitelig, og vi har gjort det en del av DNA-et, som igjen hjelper til å levere den type positive opplevelser som driver merkevarelojalitet.

Bare 8% av forbrukerne er komfortable med fullt autonome AI-støtte, men industrien går frem med automatisering. Hvordan forsoner du gapet mellom hva som er mulig og hva som er akseptabelt?

Problemet er at mye AI blir utrullet på steder hvor kunder merker mest, og ikke på en god måte. Selskaper glemmer at mennesker hater å føle seg lurt. Vi alle apprecierer AI når det stille og rolig gjør ting enklere, som smarte anbefalinger fra Netflix eller YouTube fordi de fungerer og føles usynlige. Men når du er låst ute av din Airbnb (ABNB ) i regnet, er det ikke et øyeblikk for AI – det er et øyeblikk for en menneskelig som kan løse problemet raskt og med empati. Tillit går ikke tapt fordi AI eksisterer, det er tapt når AI skaper friksjon, frustrasjon og viser seg på feil steder, og skaper en negativ merkevare-opplevelse og driver kunder bort.

Det er en voksende etterspørsel etter regulering, men mange selskaper ønsker ikke å vente. Hva rolle bør bedriftsledere spille i å sette sine egne etiske standarder mens reguleringssammenhengene fanger opp?

Hvis du utruller AI og ikke har skapt retningslinjer, er du allerede forsinket – det er forsømmelse, ikke innovasjon. Tenk på et scenario hvor et flyselskap ruller ut en AI-drevet chat-assistent for å hjelpe med bestillinger og endringer, men når kunder begynner å spørre om kompensasjon for forsinkede fly, gir systemet ut feil refund-informasjon. Ikke fordi AI-en var ødelagt, men fordi ingen har satt klare politiske grenser, eskalasjonsregler, og de ikke tok tiden til å forberede deres agentic kunnskapsbase på riktig måte. Den type feil skaper forvirring hos kunder, skader merkevare-tillit og kan åpne døren for juridisk eksponering. Selskapene som vil lede i dette rommet, er de som behandler etikk og styring som lanseringskrav, ikke ettertanke.

Ser du fremover, hvordan ser du Agentic AI transformerer bedriftens interne operasjoner—bortsett fra bare kunde-orienterte brukstilfeller?

Den interne siden er hvor vi ser den raskeste ROI. AI hjelper allerede ansatte med alle slags daglige oppgaver, fra å skrive e-poster, til å sammenfatte møter og trekke innsikter ut av støyende systemer, som frigjør dem til å fokusere på høyere-impakt-arbeid – og ingen presser tilbake fordi det faktisk hjelper. I vår egen interne AI-drevne applikasjon iX Hello, har vi sett opp til 80% reduksjon i tid til å fullføre arbeid, med så mye som 20% mer uttelling over bedriftsfunksjoner. Dette lavrisikoområdet er hvor selskaper bør eksperimentere først. Hvis du ikke kan få AI til å fungere bra for ditt eget team, har du ingen forretningsgrunn til å sette det foran dine kunder. Bruk det internt først, deretter skaler det med tillit. På lang sikt, vil dette bare hjelpe til å sikre effisiens og produktivitet for et selskaps ansatte, samtidig som det opprettholder konsistens over hele merkevaren.

Hvis vi sjekker tilbake om 12 måneder, hva vil suksess se ut som for Concentrix’ AI-initiativer—ikke bare i adopsjon, men i å tjene og opprettholde forbrukertillit?

Suksess for oss er å hjelpe våre kunder med å transformere deres operasjoner fra å bare lansere boter til å kjøre AI som en integrert, førsteklasses del av deres forretning. Men det er ikke bare om å forbedre deres operasjoner, det er om å gjøre forbrukernes liv enklere. Den virkelige målestokken for suksess vil være å se en merket forbedring i forbrukertilfredshet. Når AI brukes på riktig måte, bør det forbedre opplevelsen for forbrukerne, gjøre deres interaksjoner jevnere og mer effektive. Vi har allerede investert tungt i å bygge AI-teknologi som skaper bedre opplevelser gjennom hele kunde-reisen, og vi har utrullet over 7 000 boter i Concentrix. Nå skal vi skalerer operasjonsmodellen, ikke bare teknologien. Når AI er fullt integrert, ansvarlig og håndtert innen bedrifter, fører det til bedre resultater for forbrukerne, som igjen bygger varig tillit.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer, kan besøke Concentrix eller de kan få tilgang til den refererte Concentrix-forbrukerundersøkelsen her.