Ashley Moser, cofondatoare și director comercial (CCO) la MelodyArc – Seria de interviuri

Ashley Moser, cofondatoare și director comercial (CCO) la MelodyArc, conduce strategia comercială a companiei, colaborând cu clienții pentru a transforma obiective operaționale ambițioase în rezultate măsurabile. Ea are un parcurs ce acoperă operațiuni, strategie de produs, logistică, vânzări și servicii financiare, inclusiv roluri de conducere la Wonder și la Jetblack de la Walmart, unde a lucrat în lanțul de aprovizionare, îmbunătățire continuă, strategie și logistică. În perioada timpurie a carierei, a fost director de vânzări la Stella Connect, ulterior achiziționată de Medallia, a colaborat cu platforma de retail mobil NewStore și a petrecut peste patru ani la J.P. Morgan în vânzări de acțiuni instituționale.

MelodyArc este o platformă de orchestrare AI pentru întreprinderi, concepută să ajute echipele operaționale să coordoneze date, reguli de afaceri, sisteme AI și luarea deciziilor umane într-un singur mediu guvernat. Platforma este construită în jurul execuției de procese operaționale complexe de la cap la cap, permițând echipelor să definească fluxuri de lucru, să aplice logica de afaceri, să implementeze operatori AI sau alți agenți și să escaladeze cazurile către persoane când este necesar un judecat mai amplu. Motorul său Point Engine evaluează căile potențiale pentru rezolvarea fiecărui caz, respectând regulile organizaționale și înregistrând fiecare pas, oferind companiilor o vizibilitate și un control sporit asupra fluxurilor de lucru alimentate de AI în domenii precum serviciul clienți, merchandising, mesagerie pe site, lanțul de aprovizionare și sortiment.

Aţi avut o carieră diversă, acoperind finanțe la J.P. Morgan, SaaS pentru întreprinderi la Medallia și roluri operaționale în cadrul Jetblack de la Walmart. Ce perspectivă sau frustrare specifică v-a determinat să cofondaţi MelodyArc și cum au modelat aceste experiențe viziunea de bază a companiei? 

Am înființat compania pentru că cofondatorul meu, James McHenry, și eu am fost anterior atât operatori, cât și tehnologi. Am văzut direct și, în multe cazuri, am contribuit la construirea de tehnologii excelente pentru echipele operaționale. Totuși, ne confruntam în mod constant cu aceeași lacună: soluții punctuale care fie abordau o porțiune restrânsă a ceea ce făceau efectiv operațiunile, fie nu corespundeau modului în care munca se desfășura în realitate.

Având în vedere acest lucru, ne-am propus să construim o platformă care să aducă noi tehnologii echipelor de operațiuni de primă linie într-un mod pe care să îl poată utiliza efectiv. Astăzi, acest lucru se manifestă ca orchestrare cu intervenție umană în buclă.

MelodyArc pune AI direct în mâinile operatorilor de primă linie. Cum diferă această abordare de implementările tradiționale de AI în întreprinderi de sus în jos și de ce are loc această schimbare acum? 

Cu MelodyArc, odată ce platforma este implementată, oferim echipelor posibilitatea de a crea noi fluxuri de lucru, idei și procese cu intervenție umană în buclă direct, cu impact minim sau nul asupra planului general. Aceasta înseamnă că echipele își pot îmbunătăți propriile procese folosind AI fără a trebui să urce și să coboare lanțul ierarhic de fiecare dată. Este o modalitate fundamental diferită de a implementa această tehnologie.

Acest aspect este deosebit de evident în cele mai mari implementări la nivel de întreprindere. La un client, am început cu un singur caz de utilizare într-o echipă. Astăzi, suntem operaționali cu peste cinci cazuri de utilizare în mai multe echipe.

De asemenea, am observat echipe care au construit un proces asistat de AI într-o singură zi, ceva pe care anterior îl deprioritizau deoarece nu depășea pragul ROI pentru o construcție care ar fi necesitat un efort ingineresc intens.

Multe organizații investesc masiv în AI, dar încă întâmpină dificultăți în a o operaționaliza. Care sunt cele mai frecvente lacune pe care le observaţi între strategia AI și execuția în lumea reală?

Două aspecte majore ies în evidență. În primul rând, atunci când companiile analizează un proces la care doresc să aplice AI, adoptă adesea o abordare totală sau nimic. Automatizează fie tot ce ține de procesul vizat, fie nu îl atinge deloc. Încurajăm companiile să privească compoziția unui proces și să identifice unde se potrivește automatizarea, unde AI și unde oamenii trebuie să fie implicați, nu neapărat în această ordine. Această abordare deschide mult mai multe procese ca potențiale candidați pentru AI și, de asemenea, deblochează mai multă automatizare în aval, deoarece ați fost deliberat în privința implicării oamenilor.

În al doilea rând, din punct de vedere strategic, companiile au adesea sute de cazuri de utilizare eligibile din care să aleagă. Cheia este să le evalueze în funcție de impactul real asupra afacerii, costuri, ore și metrici concrete, în loc să se concentreze pe cele mai spectaculoase sau ușoare. Atacarea primelor zone cu cel mai mare impact, chiar dacă sunt mai dificile, este modul în care companiile obțin cea mai mare valoare. Acest lucru evidențiază, de asemenea, un efect de roată de inerție pozitivă pe care proiectele AI îl pot genera în organizații.

MelodyArc combină AI cu fluxurile de lucru umane în loc să le înlocuiască. Cum determinaţi echilibrul potrivit între automatizare și luarea deciziilor umane în medii de întreprindere?

MelodyArc ajută întreprinderile să își atingă obiectivele de automatizare găsind echilibrul potrivit între IA și luarea deciziilor cu implicarea umană în buclă. Când MelodyArc începe procesul de implementare, scopul final al unei organizații poate fi ca automatizarea să finalizeze 90 % din muncă, iar restul de 10 % să se bazeze pe expertiza membrilor echipei. Dar, în loc să prioritizeze doar viteza, MelodyArc valorifică implicarea umană în buclă încă de la început. De exemplu, începând cu o distribuție 50‑50 între automatizare și aportul membrilor echipei, apoi automatizând treptat mai multe părți ale procesului. Această abordare aduce fluxurile de lucru la nivel enterprise în producție mai repede, deoarece nu încercăm să perfecționăm fluxul de lucru înainte de a integra IA.

O altă forță a acestei abordări este că, pe măsură ce trecem în producție, colectăm date de proces care ne indică exact care părți ale procesului să automatizăm în continuare. Acest lucru permite MelodyArc să avanseze spre obiectivele de automatizare mai rapid și în mod continuu. În practică, înseamnă adesea că o companie vede îmbunătățiri constante ale automatizării, fără a fi nevoie să perturbe fluxul de lucru pentru remedieri sau ajustări.

Cu experiența dumneavoastră în experiența clienților și operațiuni, cum credeți că IA redefinește ce înseamnă „serviciu excelent” într-un mediu în care răspunsurile pot fi generate instantaneu?

Cred că „instant” va deveni un standard de bază și practic o marfă de consum. Serviciul excelent nu a constat niciodată în a oferi rapid un răspuns clientului, ci în a-i oferi răspunsul corect cu efortul minim. IA ne oferă noi modalități de a reduce acel efort, fie că execută în numele clienților, sugerează pașii următori sau completează automat câmpuri – orice care face experiența mai rapidă și mai plăcută. Generarea unui răspuns instantaneu nu înseamnă nimic dacă nu este relevant, și susțin că urmărirea exclusivă a vitezei este modul în care companiile ajung să optimizeze pentru lucrul greșit.

IA la nivel enterprise eșuează adesea în etapa finală, unde adoptarea și utilizabilitatea devin critice. Ce principii de design au fost esențiale pentru a asigura că MelodyArc este într-adevăr utilizat de echipele de primă linie?

Pornim din înțelegerea că există o cantitate mare de cunoștințe tacite în cadrul echipelor noastre și suntem foarte clari cu privire la ce putem și ce nu putem automatiza. A fi deschiși în legătură cu această distincție face experiența mult mai intuitivă. Nu este o cutie neagră în care echipele nu știu ce se întâmplă sau de ce.

Utilizabilitatea se rezumă la ideea că tehnologia lucrează împreună cu echipele de primă linie, în loc să devină ceva cu care trebuie să se confrunte. Acest lucru se leagă de motivul pentru care am înființat compania, deoarece prea multe soluții punctuale fie abordau o porțiune restrânsă a operațiunilor, fie nu corespundeau modului în care munca avea loc efectiv pe teren. Am constatat că acesta este un motiv major pentru care multe instrumente de IA la nivel enterprise rămân neutilizate luni de zile după lansare.

Pe măsură ce agenții IA devin mai autonomi, ce provocări de guvernanță și control ar trebui să pregătească întreprinderile înainte de a scala aceste sisteme?

Observabilitatea în orice mediu enterprise este esențială, în special capacitatea de a vedea ce decizii au fost luate și de ce. Pentru procese pe care întreprinderile le-ar putea automatiza, dar nu se simt confortabile să le automatizeze complet, recomand menținerea unui om în buclă. Este critic nu doar pentru a menține supravegherea, ci și pentru a testa noile sisteme pentru a înțelege cel mai bine cum funcționează și impacturile lor, atât pozitive, cât și negative.

Din perspectivă comercială, cum a evoluat vânzarea IA către întreprinderi în ultimii ani, pe măsură ce cumpărătorii devin mai informați, dar și mai precauți?

Toată lumea a devenit mult mai inteligentă, atât cumpărătorii, cât și furnizorii. Suntem la aproximativ patru ani dintr-un ciclu care, de fapt, se întinde pe mai multe decenii, așa că încă învățăm cu toții. Pe măsură ce IA devine mai capabilă și mai accesibilă, iterăm rapid asupra a ceea ce putem oferi clienților în același timp în care aceștia învață ce pot face în cadrul propriilor organizații, ceea ce este cu adevărat incitant deoarece există un schimb semnificativ de valoare.

Organizațiile se concentrează mai mult ca niciodată pe securitatea informațiilor, pe păstrarea a ceea ce le diferențiază și pe eficiența reală pe care o oferă IA. De asemenea, abordează proiectele mai rațional, fiind dispuse să adopte în pași incrementali în loc să se angajeze complet dintr-o dată. Calculul „construire versus achiziție” rămâne încă o evaluare în timp real, iar din ce în ce mai des vedem abordări hibride, cum ar fi construirea și achiziția, sau „construire prin cumpărare”, în loc de una sau alta.

Ați lucrat atât în startup-uri cu creștere rapidă, cât și în organizații mari precum Walmart. Cum diferă construirea IA pentru operațiuni enterprise în funcție de dimensiunea companiei și complexitatea organizațională?

Există, de fapt, două dimensiuni aici: amploarea organizației și profunzimea istorică a stack-ului tehnologic și a proceselor sale.

La startup-urile cu creștere rapidă, nu aveți atât de mulți oameni sau o complexitate organizațională mare și nu lucrați în jurul unor sisteme construite acum 20 de ani sau echipe care fac același lucru de un deceniu. Cu cât organizația este mai mare și mai bine înrădăcinată, cu atât trebuie să regândiți modalitățile de lucru de la bază. Aceasta înseamnă să decideți cum doriți să operați în viitor, apoi să avansați în mod incremental într-un mod care se potrivește organizației. Uneori, aceasta înseamnă și desfășurarea de experimente independente la margine, oarecum separate sau în paralel cu procesele existente.

Privind spre viitor, cum vedeți evoluția rolului lucrătorilor de primă linie pe măsură ce IA devine integrată în fluxurile de lucru zilnice? Ne îndreptăm spre augmentare, orchestrare sau ceva complet nou? 

Pentru fluxurile de lucru zilnice, un strat de orchestrare este esențial. Obținerea colaborării native a tuturor oamenilor și tehnologiei este direcția spre care ne îndreptăm. Totuși, implementarea acestui tip de tehnologie poate fi complexă, deoarece nu este un simplu silo în care organizațiile pot automatiza un pas și apoi să-l transfere unui colaborator. Este o combinație de IA, automatizare și un colaborator care lucrează în tandem.

Există multe oportunități pentru echipele de primă linie de a implementa fluxuri de lucru. De fiecare dată când vorbim cu clienții, există zeci, dacă nu sute, de proiecte pe care ar dori să le abordeze, dar nu pot, fie din cauza bugetului, a planului tehnologic, a dimensiunii echipei sau a ROI-ului care îi reține. Aici intervin exact IA și orchestrarea, ajutând echipele să facă mult mai mult cu ceea ce au deja, reducând costul de lansare. În final, acest lucru conduce la un ROI pozitiv pentru proiectele viitoare.

Vă mulțumim pentru interviul excelent, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze MelodyArc.