Sean Whiteley, Założyciel i Prezes Qualified – Wywiad

Udało Ci się założyć trzy firmy, w tym jedną przejętą przez Salesforce i inną przez SurveyMonkey. Co zainspirowało Cię do założenia Qualified, i jak to się wpisuje w szerszą ewolucję AI w oprogramowaniu przedsiębiorczym?

Kraig i ja założyliśmy firmę zajmującą się marketingiem wyszukiwania, która została przejęta przez Salesforce. To było na początku rewolucji chmury, i praktycznie wszystkie programy marketingowe szybko przenosiły się do cyfrowego środowiska. Stało się oczywiste, że istnieje ogromna luka w sposobie, w jaki sprzedawcy łączą się z kupującymi w tym nowym świecie. Firmy wydawały miliony na napędzanie ruchu na swoje strony internetowe, ale gdy ci kupujący o wysokim zainteresowaniu pojawiali się, doświadczenie angażowania nie ewoluowało. To było jak organizowanie i płacenie za specjalną imprezę dla Twoich potencjalnych klientów, ale zapomnienie o otwarciu drzwi, gdy przybywają.

To właśnie stąd wziął się pomysł na Qualified. Chcieliśmy stworzyć sposób, aby zespoły sprzedaży mogły spotkać się z wykwalifikowanymi kupującymi w momencie, gdy pojawiają się na stronie – z odpowiednim kontekstem, w czasie rzeczywistym i hiper-personalizowanymi doświadczeniami, które są reprezentatywne dla tego, czego chcą kupujący. Przesuwając się do dziś, rozwinęliśmy tę wizję w coś znacznie większego: warstwę marketingu agencji, która wykonuje każdy workflow procesu marketingu przychodzącego, obejmujący interakcje w czasie rzeczywistym na stronie internetowej i interakcje asynchroniczne za pośrednictwem e-maila. Qualified został zbudowany na potrzeby tej następnej fali oprogramowania przedsiębiorczego, gdzie AI pracownicy nie tylko wykonują zadania i workflow, ale również podejmują decyzje oparte na kontekście w imieniu Twojej firmy.

Jak Twoja wizja AI zmieniła się od Twoich wczesnych dni w marketingu wyszukiwania do teraz, z Piperem automatyzującym sprzedaż przychodzącą na dużą skalę?

Oczywiście pojawienie się Modeli Języka Dużej Skali (LLM) całkowicie zmieniło grę w całości. Gdy założyliśmy naszą pierwszą firmę, były to wczesne dni chmury, co reprezentowało podstawową zmianę w modelu dostarczania oprogramowania. Rzeczy takie jak infrastruktura współdzielona, wielodostępność i cenowanie oparte na użyciu otworzyły drogę firmom do przeniesienia misji-krytycznych aplikacji i procesów do chmury. Niedługo potem platforma i infrastruktura stały się dostępne jako zbiór usług, co było ponownie ogromnym ułatwieniem dla firm, aby przenieść znaczne obciążenia do dostawców chmury. Wszystko się zmieniło.

Przesuwając się o dekadę do przodu, rewolucja AI wybuchła. Zaledwie kilka lat temu, gdy po raz pierwszy zaczęliśmy Qualified, machine learning (ML) reprezentował nowy sposób wykorzystania inteligencji z ogromnych zbiorów danych. Teraz, oczywiście, LLM zmieniły wszystko pod względem naszej zdolności do przeniesienia znacznych obciążeń do AI. Ale co więcej, LLM sprawiają, że AI staje się dostępne dla wszystkich, a ludzie mają możliwość interakcji z komputerami, aplikacjami lub danymi za pomocą swojego naturalnego języka. I nawet jeśli jesteśmy tylko na początku, jest bardzo jasne, że wiele rzeczy, które robiliśmy historycznie, zostanie przepisane i zrobione na nowe sposoby. To nie tylko dotyczy tego, jak żyjemy, ale także tego, jak pracujemy.

Jednym z naszych mantra w Qualified jest wyzwanie wszystkiemu, co robiliśmy historycznie, i ocena, jak to zostanie przekształcone z AI. AI nie tylko zmieni naturę, w jaki budujemy systemy, ale również odblokują nowe procesy, operacje i struktury organizacyjne.

Pierwsza fala tej transformacji AI objawiła się w agentach. Każda firma wprowadza warstwy agencji do różnych funkcji w firmie. Nasz agent AI SDR był bardzo popularnym miejscem do rozpoczęcia w zakresie wprowadzania warstwy agencji do ruchu marketingowego. I staje się coraz bardziej jasne, że nie tylko Piper może zautomatyzować praktycznie wszystkie zadania i workflow generowania potencjalnych klientów, które historycznie były wykonywane przez ludzkich SDR, ale również może obsłużyć wiele workflow, które tradycyjnie były wykonywane za pomocą platform automatyzacji marketingu.

Piper jest potężnym przykładem autonomicznego agenta AI w działaniu. Gdzie Ty osobiście rysujesz granicę między pomocną automatyzacją a ryzykowną autonomią?

Autonomia nie może istnieć bezpiecznie bez odpowiedzialności. Zaufanie można zdobyć lub stracić wykładniczo w systemie agencji. Nie budujemy już narzędzi chmury. Wdrażamy teraz autonomicznych pracowników, którzy podejmują decyzje w imieniu klientów. Są wyższe stawki dla niezawodności i zaufania niż kiedykolwiek wcześniej. Niewłaściwe lub niewłaściwe zachowanie agenta powinno być najwyższym priorytetem dla każdego, kto rozwija agenci. Tak samo ważne, jak inwestowanie w możliwości wokół szkolenia, dostrojenia, przejrzystości, cytowań i kontroli, jest umożliwienie klientom budowy fundamentu zarządzania dla agenta.

Z Piperem, byliśmy intencjonalni w budowaniu użytecznej autonomii – AI, która działa w ramach wyraźnie zdefiniowanych barier, napędzanych przez naszą bogatą historię partnerstwa z naszymi klientami, którzy używają naszych produktów dzisiaj. Granica dla mnie jest dość wyraźna: automatyzacja nigdy nie powinna zastępować osądu w momentach, które wymagają kontekstu, empatii lub nuansu.

Piper nie próbuje posiadać pełnej podróży kupującego od samego początku. Istnieje ważny proces rampy, aby upewnić się, że agent działa nie tylko wydajnie, ale również dokładnie i w ramach określonych granic ustalonych przez klienta. Nie możesz po prostu wypuścić agenta do produkcji, który wchodzi w interakcję z Twoimi potencjalnymi klientami i klientami bez zrozumienia, jak to wpłynie na pełny cykl kupowania.

Więc dla mnie granica jest rysowana na zaufaniu, obserwowalności i kontroli. Jeśli nie możemy dostarczyć wyjaśnienia lub zmierzyć jego wydajności, to nie jest gotowy. Większość firm, z którymi rozmawiam, staje się coraz bardziej wyedukowana i myśli o tych rzeczach w odpowiedni sposób, ale jest to nasza robota, aby pomóc naszym klientom umieścić odpowiednie bariery, moderację i najlepsze praktyki wokół zarządzania na miejscu.

Biorąc pod uwagę rosnące możliwości agentów AI, jak zapewniasz, że Piper pozostaje w ramach etycznych i kontekstowych granic – szczególnie przy angażowaniu się w prawdziwych ludzkich leadów w sytuacjach o wysokich stawkach?

W ramach aplikacji Qualified, możesz zaprogramować Piper, aby pozostał w ramach określonych granic, kontrolować jego ton i upewnić się, że przestrzega polityki firmy. Są to absolutne prawdy i reguły angażowania, które nie mogą być złamane podczas angażowania odwiedzających. Dostarczamy znaczne moderowanie i bariery w rdzeniu naszego AI, co oznacza, że biorąc ryzyko wokół danych (PII) i wrażliwych informacji całkowicie poza równaniem. Dodatkowo, pozwalamy firmom dodać dodatkowe bariery, instrukcje i reguły angażowania.

Ponadto, Piper jest w stanie delikatnie skierować rozmowę, która zboczyła z tematu. Dodatkowo, jeśli uznamy, że jest złym aktorem na jednym końcu angażowania, Piper może po prostu zakończyć rozmowę, jeśli trenduje w kierunku, który jest:

• Niezwiązany z firmą, produktami, usługami lub branżą
• Losowy lub bezsensowny
• Jasny, niewłaściwy lub obraźliwy
• Całkowicie poza zakresem tego, co agent AI SDR powinien obsłużyć

Te ścisłe bariery zapewniają, że Piper pozostaje w ramach swoich przypisanych granic, dając naszym klientom całkowitą pewność i kontrolę nad jego zachowaniem.

Mówiłeś o potrzebie systemów rollback i możliwości przesłonięcia. Możesz nas przeprowadzić przez środki bezpieczeństwa i kontroli, które zbudowałeś w platformie Qualified, aby zapobiec lub złagodzić błędy AI?

Zaufanie i przejrzystość idą w parze. Zaufanie zaczyna się od dostarczania wglądu w to, co się dzieje, dlaczego się dzieje i jak wpłynąć na to, jak działa w przyszłości. Są podstawowe działy, takie jak cytowania, pętle sprzężenia zwrotnego i dostrojenie. Ale zrobiliśmy dodatkowe kroki, aby nasi użytkownicy dostarczyli warstwę obserwowalności dla AI, która jest łatwo dostępna i może dostarczyć sprzężenie zwrotne z ludzkim w pętli.

Na przykład, dostarczamy możliwość symulowania różnych okoliczności i łatwego zobaczenia, co AI zrobi, i dostarczenia sprzężenia zwrotnego lub korekty na każdej hipotetycznej sytuacji. Tak jak rampujesz pracownika, zanim da się im autonomię, musisz zrobić to samo z AI.

W świetle trendów regulacji AI i ostatnich nagłówków o awariach AI, jak widzisz rolę zgodności i polityki w kształtowaniu przyszłości agentów AI w sprzedaży i marketingu?

Regulacja i zarządzanie są bardziej istotne niż kiedykolwiek. Nie jest trudno pomyśleć o zwiększonym ryzyku, które agenci mogą reprezentować, jeśli nie są wdrożone w sposób odpowiedzialny. Wszyscy widzieliśmy wyniki wypuszczenia AI bez kontekstu lub odpowiedzialności. W B2B, szczególnie w sprzedaży i marketingu, gdzie gramy, obsługujemy wiele danych przedsiębiorstwa i pewien stopień Osobistych Informacji Identyfikujących (PII). Musimy utrzymywać siebie i naszych klientów do wysokich standardów, aby chronić doświadczenia naszych kupujących.

Budujemy Piper z zgodnością na poziomie przedsiębiorstwa od poziomu PRD. To oznacza, że myślimy o prywatności, bezpieczeństwie i zarządzaniu od samego początku wszystkiego, co nowego budujemy i wysyłamy. Gdy AI ewoluuje, tak również będą ewoluować standardy wokół typowych podejrzanych w naszej branży, takich jak SOC 2, GDPR, CCPA, zarządzanie zgodami itp. – to wszystko rzeczy, o których myślimy, gdy wysyłamy funkcje. Ale sprawdzanie pudełek nie jest wystarczające. Tworzymy kulturę przejrzystości i budujemy własny framework etyczny z wyprzedzeniem przed bardziej formalnymi regulacjami.

Te kawałki układanki AI nie mogą czekać na formalną politykę – jeśli nie ustanawiasz już tych standardów w swoich zespołach, jesteś za.

Czy uważasz, że firmy poruszają się zbyt szybko, dając agentom AI zbyt dużą autonomię bez budowania odpowiednich struktur nadzoru ludzkiego?

Wszyscy widzieliśmy nagłówki, gdy te rzeczy idą źle – są bez wątpienia firmy, które poruszają się zbyt szybko i patrzą na AI jako narzędzia do wdrożenia, zamiast całkowitej transformacji biznesowej.

Automatyzacja nie jest strategią. To część tego większego obrazu, ale wymaga infrastruktury i długoterminowego myślenia, aby uniknąć robienia ogromnych błędów, które ostatecznie podważają zaufanie z Twoimi klientami. Nie możesz tego odzyskać.

Nadzór ludzki nie jest inhibitorem sukcesu z automatyzacją, jest enablerem. AI będzie wykonywał ciężką pracę, ale ludzie w pętli są wymagani, aby odpowiedzialnie skalować.

Jak balansujesz szybkość i wydajność AI z unikalnymi ludzkimi umiejętnościami, takimi jak osąd, etyka i nuans w interakcjach z klientami?

Patrzymy na Piper jako na współpracownika. Jej mocne strony – zawsze włączona, szybkość, natychmiastowy przypomnienie, nieograniczona skala – sprawiają, że jest potężnym agentem SDR, ale wiemy, że nie może posiadać każdej interakcji od końca do końca.

Ludzie zawsze będą potrzebni w rozmowach o wysokich stawkach, gdzie nuansowane inteligencja emocjonalna lepiej służy kupującemu. Wykorzystywanie AI w odpowiednich przypadkach jest kluczem do balansowania automatyzacji i umiejętności ludzkich. Piper jest błyskawiczna, ale wie, kiedy przestać i zaangażować ludzi.

Pozwól AI zrobić to, co AI robi najlepiej, aby ludzie mogli zrobić to, co ludzie robią najlepiej.

Co najbardziej ekscytuje Cię w następnych 2-3 latach w tym obszarze?

Czuję, że era AI dała nam wszystkim drugi wiatr po kilku trudnych latach w przestrzeni technologicznej. Marketing agencji jest potężną innowacją, która otwiera drzwi do wszystkiego nowego technologicznego i jest prawie wyrównaniem pola gry dla firm w branży.

Jesteśmy wszyscy na tej kolei razem, i wreszcie przechodzimy poza tę pierwszą fazę gadżetu i widzimy, które aplikacje są naprawdę użyteczne.

Następne dwa do trzech lat będą wszystko o orchestracji – gdy coraz więcej agentów AI pojawia się online, zadaniem będzie budowanie najpotężniejszych stosów technologicznych, które działają razem jako jeden zespół, aby osiągnąć złożone workflow.

Które branże uważasz za najmniej przygotowane do implikacji autonomicznych agentów AI – i co powinny robić teraz, aby być na czele?

Branże, które mają sztywne hierarchie i legacy technologiczne, są narażone na pozostanie w tyle. Dla marketingu agencji, aby być udanym, musisz mieć nowoczesny umysł wokół higieny danych i oprogramowania, a niektóre z tych większych operacji poruszają się wolno i mają wiele technologicznego długu do nawigacji. Ironicznie, są to organizacje, które mają najwięcej do zyskania od agentów AI – ich workflow są dojrzałe do automatyzacji.

Kluczem jest teraz rozpoczęcie od infrastruktury, a nie technologi. Będą musieli dostać swoje domy w porządku po strategicznym planowaniu wokół workflow, gdzie agenci dodają wartość. Będą musieli mieć ramy wokół zgodności i bezpieczeństwa. Następnie mogą rozpocząć pilotaż niektórych z tych programów.

To nie jest tylko projekt IT – to cała organizacyjna zmiana, od góry do dołu.

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