Jonathan Corbin, Założyciel i Dyrektor Generalny Maven AGI – Seria Wywiadów

Jonathan Corbin jest założycielem i dyrektorem generalnym Maven AGI. Wcześniej, jako wiceprezes ds. sukcesu klienta i strategii w HubSpot (HUBS ), Jonathan kierował zespołem liczącym około 1000 osób, odpowiedzialnych za sukces klienta, sukces partnerów i zarządzanie umowami w wielu regionach i branżach. Jego odpowiedzialności obejmowały zapewnienie lojalności klientów, wzrostu przychodu i realizacji wartości dla ponad 200 000 klientów na całym świecie, od startupów po przedsiębiorstwa.

Maven AGI to kompleksowe, rodzinne rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, zaprojektowane w celu przekształcenia krajobrazu obsługi klienta – bez bólu głowy. Podczas gdy w trybie stealth, technologia Maven autonomicznie rozwiązała ponad 93% zapytań klientów, obniżając koszty wsparcia o 81%, poprawiając ogólny doświadczenie klienta, w skali, po rozwiązaniu milionów interakcji w ponad 50 językach dla wczesnych klientów.

Byłeś wcześniej wiceprezesem ds. sukcesu klienta i strategii w HubSpot, gdzie kierowałeś zespołem liczącym około 1000 osób, odpowiedzialnych za sukces klienta, sukces partnerów i zarządzanie umowami w wielu regionach i branżach. Jakie były najważniejsze wydarzenia i wnioski z tego okresu w Twoim życiu?

Podczas tego okresu Hubspot był jedną z pięciu najszybciej rozwijających się firm B2B z oprogramowaniem jako usługą, z ponad miliardem dolarów przychodu. Jest bardzo niewielu ludzi, którzy mieli okazję budować, rozwijać i zarządzać na takiej skali, na jakiej działaliśmy. Firmy, które rozwijają się w tym tempie, zwykle nie są tak duże, a firmy naszego rozmiaru nie rozwijają się w takim tempie. Spędziłem wiele czasu na tworzeniu skalowalnych podejść do planowania i rozwoju, upewniam się, że ustawiamy bardzo wyraźne cele, wyrównujemy zachęty w wielu organizacjach, aby osiągnąć wyniki, których szukamy jako organizacja, zapewniając, że mamy systemy, które dają nam wgląd w to, co dzieje się w organizacji, i planujemy na wiele horyzontów. Wszystko, co wprowadzaliśmy, musiało działać nie tylko dla naszych obecnych klientów, ale także musiało umożliwić nam utrzymanie ciągłości przy ekspresowym wzroście.

Czy możesz podzielić się niektórymi spostrzeżeniami na temat tego, co zainspirowało Cię do uruchomienia Maven AGI, i jak długo byliście w trybie stealth?

Od bardzo wczesnego etapu mojej kariery jestem zafascynowany doświadczeniem klienta i dlatego spędziłem tyle czasu w firmach przodujących w tej dziedzinie (Adobe (ADBE ), Marketo, Sprinklr, Hubspot itd.). W 2017 roku wracałem z Zachodniego Wybrzeża, spotykając się z wielkimi klientami, takimi jak Apple (AAPL ) i Nike, i mieliśmy te niezwykle dogłębne rozmowy o możliwości odblokowania sylifikowanych danych i stworzenia bardzo personalizowanych doświadczeń na poziomie indywidualnego użytkownika. Nie mówię o podejściu segmentacyjnym, w którym należysz do określonej kategorii wiekowej lub demograficznej. Nie, to jest możliwość w pełni rozwinięcia wszystkich informacji, które podzieliłeś się z nami, aby przewidzieć oczekiwania klienta i proaktywnie z nim współpracować. Była ogromna ekscytacja ze strony klientów, ale technologia nie istniała wówczas.

Moi współzałożyciele – Sami Shalabi, Eugene Mann i ja – zawsze rozmawialiśmy o personalizacji w skali i potencjale, jaki mogą mieć transformery, odkąd pojawiły się badania z Google (GOOGL ). Sami zbudowali jeden z największych silników personalizacji na świecie w Google News (ponad 1 miliard użytkowników) i Eugene kierował personalizacją, więc zawsze mieliśmy głębokie, wnikliwe rozmowy o możliwościach, które moglibyśmy odblokować, gdy technologia ewoluowała. Zastosowanie tego do tego, co robiliśmy wówczas, polegało na tym, że miałem trudności z tworzeniem wielkiego doświadczenia w skali dla naszych użytkowników Hubspot, Eugene szukał sposobów na produktowanie możliwości LLM w Stripe, a Sami dzielił się swoimi spostrzeżeniami na temat tego, co działało dobrze w Google.

Gdy usłyszeliśmy o tym, co robi OpenAI, i zaczęliśmy korzystać z niektórych LLM, które stały się dostępne, zrealizowaliśmy, że jesteśmy na etapie, na którym technologia pozwala nam stworzyć idealne doświadczenie klienta w skali. Firmy musiały wybierać między efektywnością kosztową a dobrym doświadczeniem klienta, co skutkowało różnymi strategiami, takimi jak złożone strategie segmentacyjne, mające na celu ograniczenie interakcji z klientem, tworzenie rzeczy, które są podstawowymi przeszkodami, które nazywaliśmy samopomocą, lub ukrywanie informacji o wsparciu w miejscu, w którym nie mogą ich znaleźć.

Zaczęliśmy Maven AGI około rok temu w trybie stealth, ponieważ to, co priorytetowo traktujemy w Maven, to wpływ – i gdy ogłosimy, co robimy, chcemy podać prawdziwe przykłady naszego wpływu i wskaźników, a nie tylko to, że istniejemy i zebraliśmy trochę pieniędzy. Jesteśmy niezwykle wdzięczni naszym wczesnym klientom, którzy uwierzyli w nas wystarczająco, aby współpracować z nami w wdrażaniu najnowocześniejszej technologii i poszerzaniu granic, aby stworzyć lepsze doświadczenie klienta.

Czy możesz zdefiniować, co to jest AGI w kontekście Maven AGI?

AGI jest dobrze zdefiniowane z językowego punktu widzenia – jest to sztuczna inteligencja ogólna. Co to tak naprawdę oznacza w sensie biznesowym? Skoncentrowaliśmy się na czymś, co nazywamy biznesową AGI, i definiujemy ją jako możliwość obsługi złożonych zadań za pomocą funkcjonalnych agentów AI, którzy są specjalnie szkoleni do określonych odpowiedzialności z warstwą orkiestracji, która pozwala im współpracować.

Przykładem tego może być użytkownik konta bankowego, który współpracuje z bankiem i pyta, czy jego depozyt został rozliczony – co wiemy z historii konta, to, że potrzebuje niewielkiego kredytu mostowego, aby pokryć rachunki i czek. Maven zrozumie historyczny kontekst i zaoferuje kredyt, obsługując całą papierkową robotę, która może być z tym związana, taką jak kontrole tła, kontrole kredytowe, wypełnianie dokumentów kredytowych, zrozumienie ryzyka, zatwierdzenie i określenie konkretnych kwot, które mieszczą się w profilu ryzyka, zatwierdzenie kredytu i przeniesienie pieniędzy na konto osoby.

Inny przykład to osoba, która idzie do zespołu wsparcia CRM i pyta, jak wdrożyć kampanię. Co zrozumiemy z tego, to, że nie chcą wiedzieć, jak stworzyć kampanię, ale chcą określoną liczbę leadów w określonym terminie. Użytkownicy będą mieli możliwość powiedzieć: “Daj mi 100 leadów w przyszłym miesiącu” i Maven przejdzie przez niezwykle złożone zadanie dostarczania tych leadów.

Jakie są największe problemy z tym, jak AI została historycznie zintegrowana z obsługą klienta?

Historycznie AI w obsłudze klienta wykorzystywała modele uczenia maszynowego, które były wysoko deterministyczne i wymagały miesięcy szkolenia. Te modele działały na podstawie prostej logiki: jeśli użytkownik wybrał X, otrzymałby opcję Y. To uproszczone podejście okazało się niewystarczające, skutkując rozczarowującymi wynikami i pozostawiając wielu specjalistów od doświadczenia klienta sceptycznymi co do potencjału AI. Prawdziwy sukces w AI-driven obsłudze klienta opiera się na dynamicznej personalizacji, zdolności do rozumowania i podejmowania znaczących działań.

Jakie są kluczowe kroki zaangażowane w szkolenie Maven AGI do obsługi zapytań wsparcia klienta?

To jest naprawdę proste. Po prostu daj nam dostęp do wszelkich informacji, które byś wykorzystał do szkolenia ludzi. Możemy to uruchomić dla Ciebie z wysokim poziomem dokładności w ciągu kilku dni – nie tygodni czy miesięcy. Będzie to używać Twojego konkretnego tonu głosu, slangów i dowolnych emotikonów, które chcesz.

Jak Maven AGI pomaga w redukowaniu kosztów wsparcia klienta i poprawie ogólnego zadowolenia klienta?

Firmy wdrożeniowe Maven AGI w różnych sposób, ale najlepszym sposobem, aby osiągnąć największy wpływ, jest wstawienie Maven na początek kolejki wsparcia na punktach lub kanałach, które klienci chcą używać (czat, sieć, wyszukiwanie, Slack, w produkcie, SMS itd.). To pozwala nam zapewnić natychmiastowe, personalizowane wyniki + działania klientom bez czasu oczekiwania, jednocześnie zapewniając, że nasi wspaniali agenci wsparcia robią to, co robią najlepiej, pracując z klientami, którzy naprawdę potrzebują interakcji z ludźmi, aby rozwiązać ich problemy.

Jakie postępy technologiczne umożliwiły Maven AGI osiągnięcie tak wysokich wskaźników autonomicznego rozwiązywania problemów?

Wierzę, że zrekrutowaliśmy jeden z najlepszych zespołów inżynierskich na świecie, aby rozwiązać to, co sprowadza się do problemu danych. Niezwykle utalentowani ludzie, którzy pracowali nad wyzwaniami, takimi jak wyszukiwanie w Google, i personalizacja w skali w Meta i Amazon (AMZN ), i którzy myśleli o rozwiązywaniu tego rodzaju problemów przez lata. Dane są fragmentaryzowane i sylifikowane, a abyśmy mogli odpowiedzieć na pytania klientów i podjąć działania, musieliśmy być w stanie spożytkować więcej danych niż ktokolwiek inny. Druga część to zdolność do podjęcia działań i zbudowania naszego silnika działań, ponieważ wiemy, że po prostu odpowiadanie na pytania nie jest wystarczające. Aby osiągnąć biznesową AGI, musimy być w stanie przewidzieć potrzeby użytkowników i zaangażować się z nimi w sposób intencjonalny.

Czy możesz podać więcej szczegółów na temat niedawnego finansowania serii A w wysokości 20 mln dolarów i jak będzie ono wykorzystane?

Mieliśmy szczęście trafienia na wszystkie cylindry w tym, co chcieliśmy osiągnąć z naszą rundą nasion: zbudować wspaniały zespół inżynierski, produkt, który rozwiązuje prawdziwe problemy, i mieć klientów, którzy uzyskują wartość z naszego produktu. Podnieśliśmy naszą rundę nasion mniej niż rok temu, ale mieliśmy niektórych wspaniałych inwestorów, którzy chcieli być częścią naszej podróży. Po spędzeniu czasu z M13 byliśmy naprawdę podekscytowani, aby kontynuować budowanie przyszłości Maven AGI razem z nimi. 28 mln dolarów, które zebraliśmy w ciągu ostatniego roku, zostanie wykorzystane do zbudowania naszego zespołu GTM, inwestowania w budowanie ekosystemu partnerów i kontynuowania zatrudniania inżynierów, gdy rozszerzamy nasz silnik działań i możliwości platformy.

Jak widzisz ewolucję roli AI w branży wsparcia klienta w ciągu najbliższych pięciu lat?

Przyszłość nie będzie podzielona na wsparcie, usługi, sprzedaż i różne funkcje. Zamiast tego wsparcie klienta stanie się częścią nieprzerwanego, zintegrowanego doświadczenia klienta bez nieładnych przekazów i sylifikowanych danych. W miarę ewolucji oczekiwań klientów, tak samo będą ewoluować sposoby, w jakie ich obsługujemy.

Dziś potrzeby klientów mieszczą się w trzech kategoriach:

• Ci, którzy chcą samopomocy – możliwość znalezienia rozwiązania lub odpowiedzi na pytanie.
• Ci, którzy chcą dostępu do samopomocy, ale potrzebują potwierdzenia, że podejmują prawidłowe działanie.
• Klienci, którzy wymagają białej rękawiczki i potrzebują pomocy ludzkiej.

Przyszłość również ma trzy kategorie, ale oczekiwania klientów będą znacznie różne:

• Oczekują natychmiastowych odpowiedzi na swoje pytania.
• Przewidują ich potrzeby i pytania z personalizacją, danymi użycia, pełnym historycznym kontekstem i możliwością podjęcia działań i zaangażowania się z nimi na kanale ich wyboru.
• Możliwość zaangażowania się z agentami wsparcia klienta bez czasu oczekiwania i długich kolejek, którzy mają odpowiedzi na ich pytania, pełny historyczny kontekst i możliwość natychmiastowego podjęcia działań.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Maven AGI.