Deon Nicholas, co-fundador e CEO da Forethought – série de entrevistas

Deon Nicholas é o co-fundador e CEO da Premeditação. Anteriormente, Deon construiu produtos e infraestrutura no Facebook, Palantir, Dropbox e Pure Storage. Ele tem publicações de ML e patentes de infraestrutura, foi finalista mundial no ACM International Collegiate Programming Contest e foi nomeado para o Forbes 30 under 30. Originalmente do Canadá, Deon gosta de passar o tempo com sua esposa e filho, jogando basquete e lendo tantos livros que ele pode obter em suas mãos.

Premeditação, a IA e Machine Learning plataforma para a empresa, começou com foco no suporte ao cliente. A IA da empresa pode aprender com documentos internos, e-mail, bate-papo e até tíquetes de suporte antigos para resolver automaticamente tíquetes de roteamento automático corretamente e revelar rapidamente o conhecimento institucional mais relevante.

Sentamos para nossa entrevista com Deon no anual 2023 Limite superior conferência sobre IA realizada em Edmonton, AB e organizada por Amii (Instituto de Inteligência de Máquinas de Alberta).

Esta é a nossa segunda entrevista com Deon, em nosso primeira entrevista focamos em seu passado e como ele começou na IA, nesta entrevista focamos em sua visão para o futuro.

Você poderia resumir o que é Forethought?

Na Forethought, somos a IA generativa para a empresa de suporte ao cliente. Lançamos em 2018 no TechCrunch Disrupt e, desde então, crescemos para fornecer suporte a empresas de grande porte como Instacart e outras. E, basicamente, fornecemos uma camada de inteligência sobre os dados do tíquete de suporte ao cliente, que se traduz em coisas como chatbots, mas esperançosamente mais inteligentes, até a assistência do agente, todos aproveitando hoje em dia, IA generativa e coisas assim.

Há quanto tempo você mudou para IA generativa?

O interessante é que, mesmo quando fomos fundados, temos aproveitado alguma forma de IA generativa desde os primeiros dias. Nada que eu discuta, tão poderoso quanto o que está disponível hoje. Mas, por exemplo, foi lançado o GPT dois, acredito que em 2018, 2019 e código aberto, e havia outros modelos como o T5. Então, estávamos aproveitando vários modelos de linguagem grandes, mexendo neles, bem como em alguns dos nossos próprios que construímos internamente. Mas o que mudou, eu acho, é que costumava ser um recurso que dava algumas vantagens quando você usava com moderação. E agora acho que nos últimos seis meses, o que realmente mudou é que se tornou essa mudança seminal em como os modelos de negócios estão acontecendo e como os motores estão acontecendo. E para nós, na verdade, tivemos que repensar nosso motor, eu diria, nos últimos meses. E lançamos o SupportGPT em março deste ano, 2023. E isso foi aproveitando grandes modelos de linguagem como o GPT da OpenAI e realmente repensando como fazemos tudo. Na verdade, não é necessariamente um novo produto, mas um novo mecanismo que alimenta todos os nossos produtos, o que levou a uma série de melhorias em toda a pilha.

Qual é o processo para uma empresa que deseja começar a usar o SupportGPT?

No final das contas, ele está embutido em um de nossos produtos. Portanto, o que direi é que não importa o que aconteça, sempre começa com seus dados, e esse é o nosso diferencial. E a única coisa sobre Forethought com a maioria das empresas, você começa com uma tela em branco e precisa codificar essas regras. Para nós, você começa integrando. Portanto, se você estiver usando um help desk popular ou um CRM como um Zendesk, uma nuvem de serviço Salesforce, deseja trabalhar conosco, inscreva-se e instale nossa integração em sua central de ajuda. E isso inicia a indexação, inicia o treinamento, o ajuste fino e todas essas coisas, e constrói o modelo e constrói o mecanismo. A partir daí, você pode configurar, editar e implantar um de nossos produtos. E nosso produto mais popular é o Solve, que é um agente de IA que pode se sentar em um site, quase pensar em um chatbot ou pode existir em um e-mail de qualquer forma e começar a conversar e responder automaticamente aos seus clientes, aproveitando o mecanismo SupportGPT como ChatGPT para o seu site, por assim dizer.

Mas então essa automação lida com apenas 50% dos problemas, por assim dizer. E então, e os problemas que ainda precisam ir para um humano? Bem, também fazemos Triagem, que é o nome do nosso segundo produto, encaminhamos problemas, marcamos, garantimos que eles cheguem ao agente certo, no canal certo, na hora certa, para que você possa implantar isso. E então o Assist é um co-piloto do agente, portanto, o GPT voltado para os agentes de suporte ao cliente e, finalmente, o Discover, que é o nosso produto mais recente, mas em muitos aspectos o mais poderoso, que busca insights e faz recomendações, também usando IA generativa para o negócio sobre o que deve ser atualizado e o que deve ser alterado.

Com tanta confiança na IA generativa, as alucinações são um problema?

Sim. Acho que a alucinação é um dos grandes problemas de alavancar a IA generativa para a maioria dos casos de uso prático, e gravei um vídeo no LinkedIn sobre isso, que se tornou um pouco viral, sobre a alucinação ser um dos grandes problemas da IA ​​generativa. Há muitos casos em que não é um problema, como se você tivesse um ser humano no circuito ou se fosse um caso de uso realmente apenas criativo e desejasse algo novo como marketing, você está criando blogs de cópia de anúncios e você vai ter alguém editando no final do dia. É muito bom que eles estejam alucinando um pouco. É a forma de criatividade. Mas em casos como finanças ou saúde, ou suporte ao cliente, onde sua saúde, sua riqueza, sua vivacidade ou algo assim, ou você deseja uma resposta correta, a alucinação é enorme. É um grande problema, e é um grande limitador. Então, de muitas maneiras, uma das coisas legais que percebemos e por que podemos fazer isso e ninguém mais pode, foi porque temos aproveitado alguma forma de IA generativa no passado, chame de cinco anos.

Todos os nossos modelos foram focados na correção desde o início, entendendo as políticas, entendendo os fluxos de trabalho que quando alguém pede um reembolso, se for dentro de 30 dias, você pode emitir o reembolso. Se não for, não pode. E todas essas coisas que já havíamos construído. E quando chegou a hora de alavancar esses modelos de linguagem grandes mais modernos, descobrimos que a humanização dos modelos de linguagem grandes, mais as informações reais e a correção que poderíamos fornecer a partir dos modelos de quarta posição eram uma combinação perfeita. E então você pode aproveitar toda essa correção por meio de engenharia imediata, por meio de ajuste fino, o que realmente reduz o problema da alucinação. Não é eliminado completamente, mas é minimizado a ponto de ser muito eficaz. E nosso objetivo final, obviamente, é ter menos alucinações do que os humanos teriam erros. Contanto que sua taxa de precisão esteja no mesmo nível da precisão humana, você estará em uma posição muito forte.

We entrevistei você pela última vez em 2021. O que você aprendeu desde então sobre ser um empreendedor?

Ó meu Deus. O mundo inteiro mudou. Do ponto de vista do empreendedorismo, algumas coisas aconteceram. No final de 2021, logo após nossa entrevista, levantamos nossa série C. Levantamos 65 milhões da série C da Steadfast Capital, NEA, bem como de luminares como Gwyneth Paltrow, Baron Davis e Robert Downey Jr. muita empolgação em torno de nossa visão, e acho que essas pessoas já viram a IA generativa antes. Foi legal de várias maneiras. Foi um momento emocionante e louco para nós apenas crescermos e jogarmos lenha na fogueira de algo que estava funcionando. Mas o interessante é que logo depois, meados de 2022, então seis meses depois, recessão. O mundo inteiro explode, por assim dizer, certo? E isso me ensinou muito porque onde alguns negócios estavam gastando, eles cortaram gastos, e todo o modelo de negócios de ser um empreendedor mudou de crescer a todo custo.

Ei, você tem esse baú gigante de capital de guerra, queime-o e cresça para chegar à próxima rodada. Esperar, de repente, todos, incluindo nosso VC, os VCs de todos e as estrelas do conselho, acordaram e disseram, bem, ei, o dinheiro não é de graça e você precisa construir um negócio lucrativo ou não necessariamente precisa ser lucrativa, mas precisa ser eficiente. E não se trata de crescer a todo custo, mas de crescer com razoável eficiência. E obviamente você ainda quer crescer o máximo pela eficiência razoável, mas o modelo quase virou da noite para o dia porque não há garantia de que você terá acesso a capital por mais um, dois anos. Se entrarmos em recessão, talvez três. Os compradores estão apertando o cordão da bolsa, por assim dizer. E assim, você realmente precisa se concentrar na eficiência e também na geração de eficiência para seus clientes.

De muitas maneiras, isso nos forçou a ficar muito mais focados, quero dizer, sempre estávamos agregando valor de várias maneiras, porque é apenas o setor em que atuamos. Se pudermos ajudá-lo a ajudar seus agentes a produzir mais, resolver mais questões em um determinado momento, você economizará muitos custos e terá uma melhor experiência do cliente e terá mais atenção. Todas essas coisas têm que acontecer, mas temos que ficar mais rígidos em nossos discursos, mais rígidos em nossas mensagens e em nosso foco no produto para compartilhar isso. E então internamente, nós mesmos, tivemos que focar na eficiência. Não era apenas, ei, você tem esse grande baú de guerra e sempre pode arrecadar mais dinheiro e blá, blá, blá. Não, era como, vamos descobrir como vamos construir um negócio. E se nunca mais pudermos arrecadar fundos?

E se levarmos anos para arrecadar fundos antes que o mercado de capital de risco se abra? Bem, tudo bem. Temos que estar construindo um negócio muito eficiente para que, quando chegar a série D, tenhamos todas as métricas que o sucesso parece, pelo menos neste novo mundo, em termos do que está sendo medido. Acho que foi grande, e demissões e tudo mais, e o mundo inteiro mudou. E acho que foi um ano muito difícil. 2022 foi um ano difícil e, em seguida, 2023, a IA generativa está quente novamente. E assim, há altos e baixos nisso.

Então, de qualquer forma, eu estou falando muito lá. Mas sim, acho que tudo isso ensina você a ser focado e resiliente. Essa é a outra coisa importante, é uma jornada de 10 anos, se você for bem-sucedido. Se você não estiver, é cedo, então lembre-se de que, através dos altos e baixos, você deve seguir em frente e que está sempre construindo em direção a essa visão eventual.

Quais são os maiores desafios que você enfrenta ao tentar criar chatbots para atendimento ao cliente e outros casos de uso?

Sim, maiores desafios. Vou por ordem cronológica. A primeira foi técnica, os modelos funcionam? E é por isso que começamos ainda em 2017, aproveitando muitos desses mecanismos modernos, o que chamamos de compreensão de linguagem natural e geração de linguagem natural. E apenas garantir que você esteja sempre na vanguarda da pesquisa, mas, ao mesmo tempo, garantir que esteja agregando valor. Porque uma das coisas que percebemos foi quando começamos a perguntar aos nossos clientes: Ei, por quê? Nos primeiros dias, eles nos disseram que esse problema é enorme. Se você puder construir isso para nós, nós pagaremos por isso. O problema é que os chatbots nunca funcionaram.

Mesmo nos primeiros dias, como em 2017 para nós, antes de termos lançado oficialmente, pensamos, ah, então deveríamos estar neste mercado? O que está acontecendo? Mas então você vai mais fundo. Você sabe que há um problema, um problema claro, mas as soluções não funcionaram. E então, quando eu continuava cutucando e perguntando, eu pensava, por quê? Por que não? E então percebi que nós, por acidente ou por causa de nossa formação, estávamos abordando isso de uma maneira muito diferente. E embora as pessoas tivessem ouvido a palavra IA, tivessem ouvido a palavra chatbots, tivessem ouvido essas coisas, o que estávamos fazendo não era o que eles estavam fazendo. Eles estavam abordando tudo a partir de uma perspectiva de árvore de decisão. Suas regras de código rígido. Se eu vir a palavra reembolso, vá e emita reembolso, mas se alguém disser a frase, só quero meu dinheiro de volta, não tem ideia de como lidar com isso, porque não disse a palavra-chave mágica.

Eram todas as árvores de decisão, eram todas as regras, e não eram apenas construtores de código que tornavam a conversação, mas não eram IA. E eu fiquei tipo, oh, é isso que você tem feito? E eu nem percebi que é assim que todos os chatbots são construídos. E eu fiquei tipo, mas não é isso que queremos fazer. Queremos fazer isso. E eles são tipo, sério? Você pode fazer isso? E acho que a primeira e mais importante coisa foi reconhecer que há a nuance de que, embora a IA como palavra da moda exista há provavelmente 10 anos, essa forma moderna de IA, o que estamos vendo agora é possível com IA generativa. E se você recuar alguns anos, o que estava começando a ser possível não estava sendo aplicado de fato nesse espaço. E eu acho que isso foi grande. E então há muita queda nos efeitos disso.

Há muito barulho no mercado porque nós vamos e pensamos, pessoal, estamos fazendo algo diferente. E então eles dizem, Ei, você tem certeza? Essa outra empresa disse que também tinha IA. E tivemos que bater muito a cabeça na parede para provar nosso valor. Uma vez que entramos em um POC, uma vez que entramos em seu sistema e mostramos como estava funcionando, como você pode aprender, então o jogo acabou. E começamos, como você pode ver em todos esses logotipos e em todos os clientes, mas parecia um trabalho lento provar nosso valor a cada passo do caminho. Acho que provavelmente foi a coisa maior e interessante neste espaço, em particular, um que tem sido barulhento, mas com soluções ruins.

É meio óbvio quando você pensa sobre isso que as árvores de decisão não funcionam. Só não era muito óbvio na época.

Não era muito óbvio na época. E acho que também foi o melhor que você conseguiu fazer, certo?

Isso é verdade também.

As pessoas confundem suporte ao cliente conversacional com IA. E os dois, há uma grande sobreposição de onde está, como ChatGPT é um bom exemplo de conversação, mas GPT-3, o mecanismo que o impulsionava, existia antes, e essa era a IA. E você precisava disso para tornar a conversa melhor. No passado, o que acontecia era que queríamos conversação, queríamos IA, podíamos conversar, mas a única maneira de fazer isso era roteirizar as conversas. É um grande IVR (resposta de voz interativa), ou uma árvore telefônica, em forma de chat. Mas então as pessoas começaram a colocar a palavra AI, e então começamos a conversar, não estávamos entendendo AI. Acho que foi aí que aconteceu o colapso, não que não fosse óbvio, mas apenas que nem era possível, ou as pessoas nem percebiam que era possível, ou que são duas coisas diferentes.

Você se descreveu como um Otimista de IA em um podcast recente. Por que você está tão otimista em relação à IA?

Bem, algumas coisas. Primeiro, de maneira geral, acho que um novo modelo de negócios ou mudança de plataforma está acontecendo. Da mesma forma que a computação por si só se tornou uma coisa. Computadores indo de mainframes gigantes para a computação pessoal. A passagem da internet, a internet sendo uma mudança de plataforma e, em seguida, a nuvem passando de desktop para nuvem, sendo esse novo modelo de negócios, depois para dispositivos móveis e todas essas coisas. A cada década, mais ou menos, há uma nova mudança e essas mudanças trazem novos modelos de negócios. E, de fato, trilhões de dólares em novos negócios em si mesmos, Salesforce, por exemplo, um rolo compressor de 200 bilhões de dólares, e tudo o que eles fizeram foi reconhecer essa mudança para a nuvem. Eles provavelmente alegariam que trouxeram a mudança para a nuvem, mas reconheceram a mudança para a nuvem e pegaram os bancos de dados, seu sistema de registro, e o levaram do local, Oracle, Siebel, o que quer que fosse para a nuvem.

E então eles mataram isso e construíram um sistema de registro para vendedores, IPO, negócios de bilhões de dólares. E, a propósito, eles fizeram isso para serviço, nuvem de serviço, nuvem de marketing, boom, boom, boom, negócios de US$ 200 bilhões. E agora eu me pergunto, o que teria acontecido se o Salesforce fosse construído em nosso tempo? Daqui a 10 anos, seja lá o que for, não sei quantos anos eles têm agora, mas em 2030. A mesma coisa vai acontecer. E acredito, e é por isso que estou trabalhando nesta empresa, que são essas primeiras empresas de IA, como uma Forethought que se tornará a próxima Salesforces, que criará todas essas oportunidades, trilhões de dólares em oportunidades. Acho que isso significará ótimos negócios, mas também será incrível para os clientes, para os consumidores. Quando surgiram os telefones, agora você tem um supercomputador no seu bolso.

Agora você vai ter um supercérebro no bolso com o GPT. Da próxima vez que você precisar cortar o cabelo, basta fazer o que quiser, sua IA vai falar com a IA da barbearia e pode agendar um corte de cabelo. E espero que todos sejam alimentados por Forethought, tudo bem. Mas você sabe o que quero dizer? Essa é apenas uma maneira completamente diferente de fazer as coisas. Acho que os modelos econômicos vão mudar. Também acho que isso é um equalizador porque é o tipo de inovação de IA ou o tipo de inovação fácil de adotar. Antes, você tinha que ter um PhD em IA para saber como fazer essas coisas. E agora, minha mãe está usando o ChatGPT, e as pessoas estão começando a se expor à IA, está se abrindo, mais pessoas provavelmente vão querer aprender a codificar, mais pessoas vão ser engenheiros imediatos, seja o que for. E acho que na verdade é um equalizador, seja você um especialista ou não. E acho que estou mais otimista com essa oportunidade econômica.

Quais são suas previsões para AGI? Você acha que veremos isso durante a nossa vida?

Sim. Primeiro, vou começar dizendo que ninguém sabe. Isso provavelmente é verdade.

Quem disser que sabe está mentindo. Mas sim, acho que estamos vendo avanços suficientes. Pode haver AGI que existe hoje. Quem pode dizer que o GPT e essa classe de modelos não são tão inteligentes quanto o cérebro humano? Não sei, talvez. Provavelmente não é. A resposta provavelmente não é, mas o cérebro humano tem o quê? Um trilhão de neurônios, o GPT está chegando lá. E então, o que acontece quando essa coisa tem um trilhão de neurônios e é treinada com os dados certos, e nosso cérebro evoluiu devido à evolução, mas em alguns sentidos, o aprendizado por reforço é a evolução com esteróides para máquinas.

E todas essas técnicas existem agora. E simplesmente não parece tão improvável de se imaginar. E podemos precisar de novas técnicas como o transformador e a rede neural recorrente, foram todos avanços que, em retrospectiva, pareciam óbvios, mas na época ou pouco antes disso, eram impossíveis. E não podíamos nem mesmo fazer linguagem antes de termos RNs, e então os transformadores mataram completamente o RN, e agora temos transformadores pré-treinados generativos e GPT. E então pode haver novas pesquisas para chegar lá, mas não é mais improvável porque o material é muito bom. E acho que já estamos lá em alguns sentidos. Mas já estamos, já temos todos os ingredientes e só precisamos encontrar a configuração certa, ou provavelmente estaremos lá nos próximos 30 a 50 anos.

E não sei se você me perguntou isso ou não, mas o que eu acho disso, é que acho que há alguns riscos. A melhor analogia para isso foi alguém, acho que foi Andrej Karpathy, o responsável pela IA da Tesla, que a descreveu como se fosse energia nuclear. É quase tão poderoso quanto a energia nuclear. Capacidade ilimitada com fusão, seja qual for, para criar energia ilimitada e nos permitir fazer coisas que nunca pensamos, viajar pelo espaço, porque teremos energia suficiente para fazer as viagens. Haverá tantas coisas possíveis com a energia nuclear, mas você também tem o lado negro dessas coisas, que são as bombas nucleares, sobre as quais não sei se posso falar nesse tipo de entrevista, mas você também tem essas coisas, ou armas nucleares, vou dizer, certo? E essa enorme capacidade de destruição.

E o melhor que descobrimos como sociedade sobre como lidar com isso é que todo mundo tem, e todos estabelecem regulamentos mutuamente para garantir que todos usemos essas coisas corretamente. Acho que há uma quantidade equivalente de poder lá, começa na esfera digital. Então, você quase tem menos medo originalmente, porque a menos que algo assim tenha acesso às armas nucleares, então, mas meu ponto é, se você pode criar os guarda-corpos e as salvaguardas conforme a IA está avançando, o que eu acho que estamos fazendo como uma sociedade, então você está realmente em um bom lugar. Ter IA que pode detectar notícias falsas, tão poderosas quanto o GPT para detectar notícias falsas geradas pelo GPT, é super importante. Acho que ficarei, novamente, otimista sobre isso, mas isso não quer dizer que não devamos desenvolver simultaneamente qualquer que seja a tecnologia para torná-la segura.

Você adora ler, quais são alguns bons livros que você recomendaria?

O livro mais recente que li foi 'A vantagem' por Patrick Lencioni, que ensina sobre como construir uma organização saudável, tudo, desde como você faz reuniões até o alinhamento da equipe executiva, a comunicação de missão e valores e a construção verdadeiramente saudável de uma organização. E é o culminar de todos os seus outros livros, como Death by Meeting e outros. Eu diria, porém, que o Advantage é provavelmente o mais recente que li. Sobre IA, não li, ironicamente, não li nenhum livro de IA recentemente. Eu li alguns dos artigos sobre IA, mas acho que há um livro chamado 'Sobre-humano', que me foi altamente recomendado, que preciso ler. E, finalmente, direi, mais uma não-ficção, 'Bom a ótimo'. Meu livro de gestão favorito de todos os tempos. Ficção, a Expansão. Agora é uma série de TV.

Eu vi essa série de TV.

Você já viu, certo? Acho que está no Amazon Prime. Eu adoro isso porque faz um bom trabalho não realmente de ficção científica, mas de realismo científico. Quero dizer, há muita ficção científica nele. Mas eles usam muitos conceitos realmente sutis, como o que aconteceria em um mundo onde tivéssemos viagens espaciais e como a política evoluiria? E é assim que os humanos provavelmente se comportariam. Se você notar, é muito, muito, muito sutil. Mas os telefones têm uma forma avançada de AGI incorporada e não é destacada. Não é nem o ponto central. E é por isso que eu gosto. Por isso estou mencionando aqui. Mas você notará que eles podem simplesmente dizer algo para o telefone, e ele dispara e faz isso, e algumas horas depois ou o que quer que seja, na hora do filme, ele terá feito a tarefa. E é muito sutil. Você apenas vê as pessoas falando aleatoriamente em seus telefones como se estivessem falando com uma pessoa, e então elas continuam, e então ele volta com um pouco mais e fala com elas.

E acho que é assim que a AGI vai operar em nosso mundo. Todo mundo vai ter seu próprio Einstein pessoal ou C3PO, ou R2-D2, seja em um telefone ou eventualmente em robótica. E eles vão apenas fazer tarefas e responder perguntas para você e descobrir as coisas. E eles serão tão espertos quanto um Einstein. E é isso. Se cada ser humano no planeta tivesse um amigo chamado Albert Einstein, AGI, inteligência também, ou melhor que os humanos, então você seria capaz de fazer mais coisas. E todo mundo sempre inadimplente, ok, bem, e se todos esses caras se tornassem malévolos? Bem, temos criaturas intelectuais de nível humano, oito bilhões delas. E quero dizer, os humanos são péssimos de muitas maneiras, mas também é lindo termos sido capazes de criar a sociedade e a civilização que continuamos.

É interessante como é o oposto de Star Trek, onde eles fazem um show de uso da tecnologia. 

Não falamos sobre telefones, mas há 100 anos, se você dissesse a alguém que tinha um telefone e pudesse falar com alguém no Catar instantaneamente, há tantas coisas agora que são literalmente mágicas para pessoas que teriam sido 100 anos atrás .

Como até mesmo como um Kindle teria sido mágico 100 anos atrás. É um livro que é sempre diferente dependendo do que você quer.

Dependendo do que você quer. É literalmente como se tivesse saído de Harry Potter, certo? Enfim, acho que sou assim quando penso nessas tecnologias. Você faz a analogia de qualquer outra coisa que mudou rapidamente, e há muitos. A eletricidade era poderosa, a imprensa, e depois ficou louca e grande por um tempo, e então a próxima geração simplesmente considera isso garantido e é incorporado. fazer.

Você recentemente twittou, “Meça o sucesso, não por quantas coisas você começa, mas por quantas coisas você termina.” O que a linha de chegada busca para sua empresa?

Qual é o jogo final? Voltando ao conceito de novos modelos econômicos de negócios, uma das coisas que acho super revigorante, é como quando as pessoas dizem que o Google não tem mote. Na verdade, o Google disse que vazou ou algo assim, e todos entraram em pânico. Quer dizer, é verdade. Eu acho que eles não têm mote. Mas também, OpenAI provavelmente não tem um mote. Ninguém tem um mote. Mas o mais importante, os modelos de negócios existentes de hoje, haverá muito mais histórias nos próximos meses em torno do negócio X não tem mais. Está sendo interrompido pela IA. E isso vai acontecer no atendimento ao cliente. Vai acontecer com help desks, vai acontecer com CRMs, vai acontecer com mecanismos de busca, vai acontecer com tudo.

Acho que a parte mais emocionante disso é que há muitas empresas que estão entrando na onda agora, mas essa tecnologia é tanto uma tecnologia sustentável quanto disruptiva, e o que quero dizer com isso é que estão acontecendo ser pessoas que se adaptam mais rápido, mas também pessoas que têm uma quantidade razoável de escala podem realmente acelerar em uma derivada maior do que as pessoas que ainda não estão em escala.

E às vezes isso não será verdade. Pode haver algumas empresas menores e estará em todo lugar, mas não é necessariamente um dado adquirido. E assim, você tem esses diferentes estratos de empresas, e pode haver as mais antigas que vão demorar muito para se adaptar e cair. Você pode ter as menores empresas que se movem mais rapidamente e pode ter algo no meio. Assim, pensamos que poderíamos ser o tipo de empresa que torna cada ponto de contato entre pessoas e empresas mais rápido e inteligente. Hoje, isso está no atendimento ao cliente porque é a interação mais frequente que temos. Você tem um problema; você faz uma pergunta. Estamos ajudando a fortalecer isso. Hoje, processamos mais de 100 milhões de tíquetes de suporte por ano e estamos apenas começando. Eventualmente, isso será um bilhão, 10 bilhões, trilhões. E isso é apenas no suporte ao cliente.

Acho que a IA e, com sorte, por meio do Forethought, você pode aplicar essa mesma tecnologia ao marketing. Por que você só entra em contato com uma empresa quando tem uma pergunta? E quando você quer aprender sobre um novo produto? E quando você tem um serviço que lhe interessa? E as vendas? Que tal você entrar em contato com as empresas para as quais trabalha? Você tem uma pergunta sobre TI? Você tem uma pergunta sobre RH? Cada ponto de contato pode ser transformado por meio da IA. E acho que temos a oportunidade, temos genuinamente a oportunidade de fazer parte dessa história, de ser essa empresa ou uma dessas empresas que traz esse futuro, e esse é o jogo final, essa é a nossa missão. E, finalmente, trata-se de desbloquear o potencial humano. Em última análise, isso tornará tudo mais rápido, tudo mais eficiente, devolverá às pessoas tempo, energia e atenção para que possam se concentrar em passar o tempo com seus entes queridos, seja o que for. A humanidade está subindo de nível.

E acho que temos essa oportunidade. Acho que podemos fazer isso. E acho que, do ponto de vista comercial, isso poderia ser uma empresa multibilionária, senão dezenas ou centenas de bilhões de dólares. Poderia ser da mesma forma, igual à história do Salesforce. E se o Salesforce fosse construído em 2023?

Obrigado pela ótima entrevista, os leitores que desejam aprender mais devem ler nosso primeira entrevista com Deon, ou visite Premeditação.