Puneet Mehta, Założyciel i Dyrektor Generalny Netomi – Seria Wywiadów

Puneet Mehta, założyciel i dyrektor generalny Netomi, kieruje firmą z siedzibą w San Francisco, która dostarcza autonomiczne doświadczenia obsługi klienta. Z doświadczeniem w przedsiębiorczości technologicznej i handlu AI na Wall Street, przewodził rozwojowi platformy “Agentic OS”, która pomaga markom rozwiązywać problemy klientów na różnych kanałach z wbudowanym zarządzaniem, personalizacją i przejrzystością. Mehta został uznany za jednego z najkreatywniejszych ludzi w branży reklamowej według Advertising Age oraz za jednego z najlepszych przedsiębiorców do obserwowania według Business Insider.

Netomi to platforma obsługi klienta wykorzystująca sztuczną inteligencję, która pomaga przedsiębiorstwom zautomatyzować i udoskonalić wsparcie na kanałach e-mail, czat, wiadomości i głos. System umożliwia markom rozwiązywanie większości rutynowych zapytań klientów w sposób autonomiczny, jednocześnie zapewniając agentom wsparcie w czasie rzeczywistym, gdy jest to potrzebne. Z wbudowanym zarządzaniem, personalizacją i obsługą wielu języków, Netomi pozwala organizacjom na efektywne skalowanie operacji obsługi klienta, jednocześnie zachowując pełną kontrolę nad głosem marki i zgodnością.

Miałeś fascynującą podróż, od budowy silników AI dla Wall Street do założenia Netomi. Co zainspirowało Cię do uruchomienia Netomi, i jak Twoje poprzednie doświadczenie ukształtowało misję?

Moja wczesna praca na Wall Street koncentrowała się na budowaniu systemów AI, które musiały działać z prędkością, precyzją i absolutną niezawodnością. Dało mi to silne podstawy w rozwoju technologii w czasie rzeczywistym, krytycznej dla misji. W IBM Watson zobaczyłem potencjał AI w zrozumieniu języka i interakcji z ludźmi w sposób bardziej naturalny, ale także ograniczenia wokół przejrzystości i kontekstowej trafności.

Uruchomiłem Netomi z przekonaniem, że AI może zrobić więcej niż tylko zautomatyzować odpowiedzi. Chciałem zbudować systemy, które pomagają klientom osiągnąć rzeczywiste cele z inteligencją, empatią i odpowiedzialnością. Od samego początku nasza misja polegała na tworzeniu AI, które wspierają interakcje ludzkie w sposób znaczący i zgodny z wartościami organizacji, które reprezentuje.

Jaki problem Netomi ostatecznie próbuje rozwiązać, i co wyróżnia Twoje podejście od innych graczy na tym rynku?

Netomi koncentruje się na przekształceniu doświadczenia klienta z fragmentarycznego i reaktywnego w proaktywne i ukierunkowane na wynik. Za dużo narzędzi oferuje dziś generyczne odpowiedzi, odłączone od historii klienta, emocji lub intencji. Nasze podejście opiera się na kontekście. Każda wiadomość od klienta jest analizowana wraz z dziesiątkami sygnałów w czasie rzeczywistym, takich jak status lojalnościowy, ostatnia aktywność, sentyment i poprzednie interakcje, aby wygenerować odpowiedź, która jest dokładna i istotna.

To, co nas wyróżnia, to nie tylko nasze wykorzystanie generatywnej AI, ale jak integrujemy zarządzanie, wyrównanie marki i odpowiedzialność we wszystkich częściach systemu. Dajemy przedsiębiorstwom pełną widoczność, jak decyzje są podejmowane, jakie dane są wykorzystywane, i jak każda odpowiedź odzwierciedla głos i standardy organizacji. Naszym celem jest umożliwienie markom korzystania z AI, która jest inteligentna, godna zaufania i głęboko osadzona w strategii doświadczenia klienta.

Czy uważasz, że platforma Netomi’s Agentic OS różni się od innych rozwiązań CX dostępnych na rynku?

Netomi’s Agentic OS jest zbudowany na architekturze podwójnego agenta, łączącej deterministyczne Agenty Akcji z Agentami Rozumowania napędzanymi przez LLM. Agenci Akcji obsługują bezpieczne, niskokodowe transakcje, takie jak aktualizacje, zapytania i wykonanie procesów w systemach przedsiębiorstwa. Agenci Rozumowania interpretują dane wejściowe klienta w czasie rzeczywistym, wykorzystując generatywną AI do adaptacji rozmów w zależności od kontekstu i intencji.

Ci agenci są prowadzeni przez własny system zdarzeń, który umożliwia platformie odpowiedzieć natychmiast na sygnały, takie jak zmiany sentymentu, opóźnienia dostawy lub zmiany danych. Każda decyzja jest kontrolowana przez wersję i w pełni obserwowalna, dając zespołom ślad i nadzór zgodności na każdym etapie. Ta architektura wspiera inteligentną interakcję i niezawodność operacyjną w skali.

Wiele firm wciąż boryka się z tym, co oznacza być gotowym do AI. Jak przedsiębiorstwa powinny oceniać swoją gotowość, i jakie powszechne mity widzisz, które utrudniają im postęp?

Gotowość do AI zaczyna się od podstaw. Przedsiębiorstwa potrzebują dobrze zarządzanych, autorytatywnych źródeł danych. Bez nich nawet najbardziej zdolne modele będą zwracać niewiarygodne lub niespójne wyniki. Podstawowe przepływy pracy muszą być również udostępnione za pomocą stabilnych interfejsów API lub architektur zdarzeń, aby agenci AI mogli podejmować znaczące działania, a nie tylko prowadzić rozmowę.

Oczekiwania dotyczące opóźnień, zwłaszcza dla kanałów głosowych lub synchronicznych, powinny być zdefiniowane wcześnie, aby prowadzić projektowanie systemu. Mechanizmy ciągłej oceny muszą być również w miejscu, aby monitorować degradację lub dryf modelu. Jednym z powszechnych mitów jest to, że przekazywanie dużych ilości nieustrukturyzowanego contenu do bazy danych wektorowej jest równoznaczne z strategią AI. W rzeczywistości, pomyślna wdrożenie zależy bardziej od inżynierii danych, wyraźnych ram politycznych i zarządzania zmianą. Przejrzystość, obserwowalność i rygorystyczne testowanie są niezbędnymi wymogami dla każdego systemu agencji przedsiębiorstwa.

Mówiłeś o ograniczeniach inżynierii promptów w skali. Co to jest inżynieria orchestracji, i dlaczego jest bardziej wykonalna dla długoterminowego wdrożenia AI w przedsiębiorstwach?

Inżynieria promptów koncentruje się na optymalizacji izolowanych interakcji. Inżynieria orchestracji zajmuje się pełnym systemem decyzji, działań i polityk, które muszą współpracować w różnych kanałach i przepływach pracy. W Netomi definiujemy nowe możliwości deklaratywnie, aby mogły być dostępne przez centralnego planisty, a nie osadzone w indywidualnych promptach. Warstwa polityki określa, który agent odpowiada, jakie dane otrzymuje, i jak wyniki są weryfikowane.

To pozwala na szybszą iterację bez kompromitowania standardów marki lub zgodności. Zapewnia również istotne punkty kontrolne zarówno dla użytkowników technicznych, jak i biznesowych, umożliwiając systemom ewoluować, jednocześnie zachowując spójność i nadzór.

Jak agenci AI Netomi udaje się znaleźć równowagę między automatyzacją a personalizacją marki w różnych kanałach klientów, takich jak e-mail, głos i wiadomości?

Agenci Netomi oddzielają reguły marki od promptów, stosując ton, język ograniczony i wymagania formatowania dynamicznie w czasie wykonywania. Zapewnia to, że personalizacja nie następuje kosztem spójności. Dane specyficzne dla klienta, takie jak poziom lojalności lub status zamówienia, są pobierane z zweryfikowanych źródeł tuż przed generowaniem, redukując ryzyko halucynacji.

Progi ufności i oceny w czasie rzeczywistym określają, kiedy eskalować. Wszystkie zmiany są testowane w piaskownicy przed wdrożeniem, więc każda interakcja pozostaje osobista i zgodna we wszystkich kanałach.

Jednym z różnicujących cech Netomi jest jego system ConversationOS oparty na zdarzeniach. Jak to działa w praktyce w porównaniu z tradycyjnymi systemami opartymi na intencjach?

Tradycyjne boty kierują wszystko przez predefiniowane drzewa intencji. System ConversationOS Netomi słucha szerszego strumienia zdarzeń, w tym tekstu klienta, aktualizacji dostawy i zmian stanu wewnętrznego. Wiele ścieżek agentów może działać równolegle, takich jak rozwiązywanie problemu z fakturą przy jednoczesnej aktualizacji dostawy, i łączyć swoje odpowiedzi w jedną odpowiedź.

Ponieważ wszystko jest zorganizowane jako zdarzenia, a nie ukryty stan, nowi agenci lub możliwości mogą być dodawani bez zakłócania istniejących procesów. To sprawia, że system jest bardziej elastyczny, wytrzymały i łatwiejszy w utrzymaniu.

Biorąc pod uwagę Twoje doświadczenie z systemami handlu o wysokiej częstotliwości, jak koncepcje z finansów algorytmicznych wpłynęły na architekturę lub szybkość platformy Netomi?

Stosujemy tę samą dyscyplinę, którą stosowaliśmy w handlu algorytmicznym, do wydajności i kontroli. Opóźnienia są minimalizowane za pomocą lekkich, asynchronicznych potoków zbudowanych, aby spełnić cele poniżej trzech sekund dla kanałów głosowych. Zachowanie agenta jest testowane na podstawie historycznych transkryptów przed wdrożeniem, aby symulować wyniki i zidentyfikować tryby awaryjne.

Circuit breakers są w miejscu, aby zatrzymać wykonywanie, jeśli koszt, opóźnienie lub progi polityczne są naruszone. Ruch jest ciągle przydzielany między konkurującymi strategiami promptów lub pobierania, aby zoptymalizować doświadczenie klienta i wydajność obliczeniową. To myślenie wpływa na każdą warstwę platformy.

Jesteś wspierany przez imponujący zespół inwestorów i doradców, od Grega Brockmana z OpenAI do byłych dyrektorów Disneya i DeepMind. Jak to wpłynęło na Twoją wizję produktu lub strategię wzrostu?

Nasi doradcy przynoszą doświadczenie przedsiębiorstwa i wgląd techniczny, które pomogły ukształtować zarówno naszą wizję produktu, jak i strategię wzrostu. Ich porady utrzymują nas skupionych na rozwiązywaniu rzeczywistych problemów biznesowych, zwłaszcza tych, z którymi mierzą się firmy z listy Fortune 100 działające w skali globalnej. Niezależnie od tego, czy chodzi o automatyzację wsparcia, egzekwowanie zgodności czy dostarczanie spójności na kanałach, ich opinia pomaga nam upewnić się, że budujemy technologię, która jest gotowa do rzeczywistości przedsiębiorstwa.

Jednym z przekazów, który często słyszymy, jest znaczenie kontroli i przejrzystości. Te systemy angażują się bezpośrednio z klientami i wspierają agentów ludzkich, więc wyniki muszą być mierzone i godne zaufania. Ten czynnik ludzki pozostaje centralny w każdej decyzji produktowej, którą podejmujemy.

Podczas gdy Agentic AI staje się coraz bardziej osadzony w codziennych operacjach biznesowych, jakie środki ostrożności uważasz za najważniejsze, aby zapobiec zarówno ludzkiemu nadużyciu, jak i błędnemu kierowaniu maszyn?

Netomi buduje bezpieczeństwo w każdej warstwie platformy. Prompty i osadzanie są wersjonowane i śledzone, aby zmiany mogły być audytowane lub wycofane. Osobiste informacje identyfikujące są filtrowane przed dotarciem do modelu, a polityki przechowywania są ściśle egzekwowane. Schematy akcji i testowanie piaskownicy zapewniają, że agenci spełniają warunki przed wywołaniem narzędzi produkcyjnych.

Wszystkie działania są zarządzane przez silnik polityczny, który może wstrzymać lub modyfikować kroki w czasie rzeczywistym. Kontrola dostępu oparta na rolach, uwierzytelnianie wieloczynnikowe i niezmienne dzienniki audytowe zapewniają dodatkową ochronę. Podpisane koperty żądania i limity przydziału chronią platformę przed zewnętrznym dryfem modelu i nadużyciem.

Spójrzając w przyszłość, co najbardziej ekscytuje Cię w następnej fazie doświadczenia klienta i roli, jaką AI odegra w niej?

Najbardziej ekscytującą zmianą jest przejście od reaktywnej obsługi do proaktywnej, inteligentnej asystencji, która rozumie pełny kontekst celów, preferencji i ograniczeń klienta. AI wkrótce będzie w stanie przewidywać potrzeby, działać w systemach i dostarczać wyniki bez wymogu, aby klienci nawigowali złożoność lub powtarzali się.

Prawdziwy postęp nie tkwi tylko w tym, co AI może zrobić, ale w tym, jak bezproblemowo będzie wspierać podejmowanie decyzji przez ludzi. AI stanie się zaufaną warstwą w całej podróży klienta, pomagając markom budować lojalność poprzez odpowiedzialność, personalizację i niezawodność w skali. W miarę ewolucji tej zmiany, granice między obsługą, sprzedażą i doświadczeniem będą nadal zanikać.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Netomi.