Don Schuerman, CTO la Pegasystems – Seria de interviuri

Don Schuerman este director tehnic și vicepreședinte al marketingului de produs la Pegasystems, responsabil pentru platforma Pega și aplicațiile de management al relațiilor cu clienții (CRM).

El are 20 de ani de experiență în furnizarea de soluții software pentru organizații Fortune 500, cu accent pe transformarea digitală, mobilitate, analize, managementul proceselor de afaceri, cloud și CRM.

Pegasystems oferă o platformă robustă proiectată pentru a ajuta organizațiile să obțină rezultate transformatorii prin optimizarea în timp real. Platforma permite clienților să abordeze provocările cheie de afaceri utilizând decizii ale inteligenței artificiale și automatizarea fluxului de lucru, inclusiv personalizarea implicării clienților, automatizarea serviciilor și îmbunătățirea eficienței operaționale. Înființată în 1983, Pegasystems a dezvoltat o arhitectură scalabilă și flexibilă care sprijină întreprinderile în îndeplinirea cerințelor actuale ale clienților, în timp ce se adaptează nevoilor viitoare.

Având în vedere experiența dvs. extinsă ca CTO la Pegasystems, cum se diferențiază Pega GenAI în peisajul în evoluție rapidă al inteligenței artificiale generative pentru întreprinderi?

Pega a inovat soluții de inteligență artificială de-a lungul anilor, inclusiv explorarea inteligenței artificiale generative cu mult înainte de a deveni mainstream. Cred că există trei lucruri care ne diferențiază:

În primul rând, nu doar accelerăm procesele, ci și conducem inovația. Majoritatea furnizorilor de software pentru întreprinderi au lansat diverse roboți, agenți sau funcții de copilotare, dar adevărul este că aceste unelte similare nu vor conduce la o diferențiere competitivă. Ne permitem clienților noștri să-și reimagineze modul în care funcționează întreaga lor afacere cu unelte unice, cum ar fi Pega GenAI Blueprint, care oferă proiecte de aplicații de înaltă calitate în secunde. Nu doar automatizăm sarcini; în mod fundamental, reimaginează modul în care funcționează și inovează afacerile.

În al doilea rând, nu doar automatizăm în izolare, ci și orchestrăm modul în care se realizează lucrul de la început până la sfârșit. Alți furnizori împrăștie aceste funcții de roboți gen AI și speră că acest lucru va fi suficient pentru a crește eficiența. Platforma noastră se bazează pe managementul nostru de caz și orchestrare de înaltă calitate, ceea ce ne permite să nu doar automatizăm cu gen AI, ci și să orchestrăm și să optimizăm întregul proces de la capăt la capăt.

În al treilea rând, nu suntem doar un motor generic de gen AI – ne concentrăm pe a conduce o implicare mai bună a clienților și automatizarea fluxului de lucru prin intermediul inteligenței artificiale. Uneori, problema din mână necesită puterea creativă a inteligenței artificiale generative, în timp ce alte probleme pot necesita inteligență artificială predictivă sau decizională pentru a introduce mai multă logică în proces.

În articolul dvs. din Forbes, “Deblocarea potențialului inteligenței artificiale avansate pentru inovația în afaceri,” menționați potențialul inteligenței artificiale generative de a reimaginează operațiunile de afaceri. Care sunt exemple specifice în care inteligența artificială poate cataliza transformarea moștenirii în companii stabilite?

Directorul general adjunct al Deutsche Telekom, Daniel Wenzel, a descris publicului de la PegaWorld iNspire această vară cum folosește Pega GenAI Blueprint pentru a-și reimaginează peste 800 de procese de afaceri separate în departamentul de servicii pentru resurse umane. El spune că cel mai mare blocaj în încercarea de a îmbunătăți aceste procese a fost că oamenii de afaceri și IT nu vorbesc aceeași limbă, ceea ce duce la așteptări neîndeplinite. Pega GenAI Blueprint ajută atât factorii de decizie, cât și factorii de decizie să înțeleagă procesul și cum să-l îmbunătățească mult mai repede decât metodele tradiționale, conducând la soluții mai eficiente.

Același articol discută limitările aplicațiilor actuale de inteligență artificială generativă. Cum pot companiile să meargă dincolo de îmbunătățirile incrementale ale productivității pentru a valorifica potențialul transformator deplin al inteligenței artificiale?

Majoritatea inteligenței artificiale generative din software-ul pentru întreprinderi este aplicată sub formă de funcții individuale care ajută la accelerarea anumitor aspecte ale procesului. Dar aceste tipuri de funcții sunt acum obișnuite, oferind puțin avantaj competitiv. Hack-urile de productivitate, cum ar fi rezumarea și generarea de text, sunt pariuri mici – ceea ce au nevoie afacerile pentru a avansa pe piață este să folosească inteligența artificială generativă pentru a inova modalități complet noi de a face afaceri la un nivel ridicat. De exemplu, Gartner a identificat o nouă categorie de tehnologie pe care o numește Tehnologii de Orchestration și Automatizare a Afacerilor (BOAT) care examinează rezultatele afacerilor într-un mod mai holistic, de la optimizarea costurilor la îmbunătățirea procesului de luare a deciziilor, la reducerea costurilor operaționale și la utilizarea tehnologiilor de automatizare adecvate pentru sarcina de efectuat. Funcțiile individuale de gen AI au locul lor, dar este doar o parte a puzzle-ului și nu glonțul de argint care să rezolve toate problemele.

Ce sunt cele mai promițătoare cazuri de utilizare a inteligenței artificiale generative pentru întreprinderi care merg dincolo de îmbunătățirile obișnuite ale productivității, și cum pot afacerile să implementeze acestea în mod optim?

Oportunitatea cea mai interesantă a inteligenței artificiale generative este potențialul de a injecta cele mai bune practici într-un proces. Cei care folosesc gen AI doar pentru a scrie mai mult cod ar putea să se pregătească pentru datorii tehnice mai mari în viitor. Injectarea de IP în procesul de proiectare a software-ului este un joc schimbător, permițând organizațiilor să ajungă la o soluție optimă mult mai repede, pe baza a ani de experiență. Și, deoarece este dezvoltat ca un model vizual și nu doar linii de cod, este mai ușor să colaborați și să rafinați în timp, atât pentru factorii de decizie, cât și pentru cei non-tehnici. Anterior, finalizarea proiectării unei aplicații putea dura săptămâni și necesita abilități foarte specializate; acum, aceste unelte alimentate de gen AI permit utilizatorilor de afaceri să tasteze nevoile lor specifice în limbaj clar și să treacă rapid de la concept la proiectare cuprinzătoare. Forrester a publicat recent o cercetare care prezice că utilizarea inteligenței artificiale pentru a injecta IP în sisteme de proiectare cu cod redus sau bazate pe model va schimba fundamental modul în care întreprinderile utilizează software-ul – permițându-le să construiască mai mult și să cumpere mai puține aplicații “de pe raft”. Cred că aceasta este o transformare mare, și credem că, cu Pega GenAI Blueprint, suntem bine poziționați pentru a fi platforma de alegere pentru clienții noștri de întreprinderi.

Ați sugerat anterior că inteligența artificială generativă poate ajuta la dezvoltarea produsului prin identificarea lacunelor de pe piață. Puteți explica cum funcționează acest proces și împărtăși un exemplu din lumea reală?

Pega Customer Decision Hub este o soluție de inteligență artificială predictivă care ne ajută clienții să ia următoarea cea mai bună acțiune cu clienții lor, indiferent dacă aceasta înseamnă vânzarea unui produs, remedierea unei probleme de service sau, uneori, nimic deloc. Acest lucru ne permite să ne conectăm cu clienții 1:1 cu acțiuni care servesc cel mai bine nevoilor lor individuale. Dar operarea într-un mod 1:1 înseamnă că aveți nevoie de o cantitate mare de oferte personalizate – este mult mai bine decât a trimite tuturor aceeași mesaj, dar necesită organizațiilor de marketing să creeze mai multe mesaje care sunt unice pentru diferite grupuri de clienți. Acum, cu gen AI, putem descoperi care clienți au fost slab deserviți și apoi sugerați noi acțiuni și construiți noi tratamente care ar fi mai benefice pentru aceste grupuri. Acest lucru are potențialul de a ajuta organizațiile să se extindă în audiențe de pe piață pe care nu le-au putut aborda în mod normal.

Cum pot companiile stabilite cu sisteme moștenite să integreze eficient inteligența artificială generativă pentru a rămâne competitive împotriva startup-urilor mai agile, în special în ceea ce privește reimaginearea operațiunilor lor de bază?

Cred că intrăm într-un punct de cotitură pentru sistemele moștenite. De-a lungul anilor, întreprinderile mari au amânat plata datoriilor tehnice. Am petrecut ani aplicând soluții de tip “band-aid” cum ar fi RPA, care nu au abordat problema fundamentală pe care sistemele moștenite o pun întreprinderilor – acestea absorb cheltuielile IT care ar putea fi alocate inovației, introduc riscuri și împiedică întreprinderile să se miște rapid în piețe în schimbare. Din fericire, cred că una dintre superputerile inteligenței artificiale generative este că ne va permite să accelerăm dramatic viteza cu care redesenăm și înlocuim sistemele noastre moștenite – nu prin simpla recodare a acestora, ci prin reimaginarea fluxurilor de lucru și a proceselor însele pentru a funcționa pe arhitecturi de cloud moderne și pentru a oferi experiențe digitale pe care clienții și angajații le așteaptă.

Într-un articol separat despre stabilirea unui manifest de inteligență artificială, subliniați importanța legării strategiei de inteligență artificială de rezultatele acțiunilor. Puteți oferi îndrumare cu privire la modul în care afacerile pot alinia obiectivele lor de inteligență artificială cu rezultatele afacerilor tangibile?

Prea multe companii încep prin a se concentra pe un instrument strălucitor, cum ar fi inteligența artificială, în loc să înceapă prin a-și stabili obiectivele de afaceri și problema pe care trebuie să o rezolve. Prin concentrarea asupra instrumentului, mai degrabă decât asupra problemei, se autopun într-o cale care poate să nu fie optimă pentru afacerea lor. În schimb, trebuie să se retragă și să se întrebe ce încearcă să realizeze cu adevărat. Uneori, inteligența artificială generativă nu este soluția potrivită și poate fi mai bine servită de aplicarea inteligenței artificiale decizionale. Trebuie să-și amintească că există diferite tipuri de inteligență artificială care sunt mai bine adaptate pentru a rezolva diferite probleme de afaceri.

Cum pot afacerile să valorifice inteligența artificială generativă pentru a revoluționa operațiunile lor, în loc să automatizeze doar sarcinile obișnuite? Care sunt strategiile pe care ar trebui să le adopte pentru a maximiza ROI în acest domeniu?

Nu vă concentrați doar asupra sarcinilor individuale – acest lucru vă va împiedica să vedeți pădurea din cauza copacilor. Dați un pas înapoi și înțelegeți fluxurile de lucru generale și rezultatele pe care încercați să le obțineți de la acestea. Inteligența artificială generativă poate fi utilizată pentru a analiza procesele și a injecta cele mai bune practici într-un număr de industrii diferite. Acest lucru poate conduce la schimbări profunde, permițând companiilor să reimagineze și să redeseneze fluxurile de lucru de bază. De exemplu, inteligența artificială poate ajuta la proiectarea unor noi modele operaționale de la zero sau la reingineria celor existente pentru a îmbunătăți eficiența și inovația. Stabiliți metrice clare pentru a măsura succesul și rafinați în mod regulat abordarea dvs. pe baza acestor informații. Prin valorificarea inteligenței artificiale pentru a conduce schimbări semnificative, mai degrabă decât îmbunătățiri incrementale, afacerile pot debloca valoare semnificativă și rămâne înaintea concurenței.

Care sunt industriile pe care le considerați că sunt cel mai bine poziționate pentru a beneficia de redesenarea fluxurilor de lucru utilizând inteligența artificială, și cum ar trebui să înceapă implementarea acestei abordări?

Aproape orice organizație poate beneficia universal de îmbunătățirea fluxurilor de lucru, în special în piețe în schimbare rapidă. Industriile de servicii, cum ar fi serviciile financiare, telecomunicațiile și sănătatea, pot realiza probabil cele mai mari câștiguri pentru a ajuta la optimizarea modului în care se angajează cu clienții. Aceste sectoare gestionează procese complexe și intensive din punct de vedere al datelor și se confruntă cu o presiune tot mai mare pentru a îmbunătăți eficiența, a reduce costurile și a oferi rezultate mai bune. În plus, orice industrie cu servicii moștenite semnificative – cum ar fi sectorul bancar – poate beneficia de examinarea proceselor, probabil stabilite cu ani în urmă, pentru a le moderniza și a se asigura că mențin ritmul cu concurența mai nouă.

Cum îmbunătățește abordarea “omul în buclă” eficacitatea și implementarea etică a inteligenței artificiale, în special în rolurile care implică clienții?

Inteligența artificială generativă, deși puternică, poate produce ieșiri care nu sunt întotdeauna precise sau adecvate. Prin integrarea supravegherii umane, putem mitigă riscuri, cum ar fi inexactitățile conținutului generat de inteligența artificială sau problemele etice.

De exemplu, în serviciul clienților, inteligența artificială poate genera răspunsuri și recomandări, dar având un om care examinează aceste ieșiri, ne asigurăm că acestea se aliniază cu valorile companiei și nevoile clienților. Această supraveghere este crucială pentru menținerea transparenței și responsabilității, în special atunci când modelele de inteligență artificială produc informații plauzibile, dar inexacte sau înșelătoare.

Interesant, având un om în buclă ne permite să transformăm una dintre slăbiciunile inteligenței artificiale generative – este în mod inerent imprevizibilă sau nedeterministă, ceea ce înseamnă că nu oferă același răspuns de două ori – într-o forță. Cu Pega GenAI Blueprint, folosim inteligența artificială generativă ca partener de brainstorming, sugerând abordări noi pentru proiectarea fluxului de lucru. Omul este întotdeauna decidentul final, dar sugerând în mod constant abordări noi, inteligența artificială generativă împinge gândirea originală și ajută oamenii să evite “a repava drumul bălților”.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Pegasystems.