Doug Tallmadge, cofondator și director general al Gradial – Seria de interviuri

Doug Tallmadge, cofondator și director general al Gradial, este antreprenor în tehnologie și lider tehnic, cu o carieră care cuprinde industria aerospațială, comunicațiile prin satelit, finanțele și inteligența artificială pentru companii. Înainte de a fonda Gradial în 2023, a lucrat aproape cinci ani la SpaceX (SPCX ). Acolo a contribuit la extinderea rețelei Starlink încă de la început, a condus analize ale rețelei care au susținut creșterea de la zero la peste 500.000 de clienți și a coordonat echipe de ingineri software și specialiști în știința datelor care lucrau la optimizarea și simularea rețelei. A contribuit și la inițiativele Starlink pentru conectarea directă a sateliților cu telefoanele mobile, precum și la sistemele timpurii de alimentare electrică a sateliților. Anterior a ocupat funcții la Lockheed Martin (LMT ) și Bridgewater Associates, îmbinând expertiza tehnică profundă cu experiența în sisteme de mari dimensiuni și operațiuni de afaceri.

Gradial este o companie de inteligență artificială pentru organizații, axată pe ceea ce numește operațiuni de marketing bazate pe agenți. Ajută organizațiile mari să automatizeze munca operațională dintre strategia creativă și realizarea campaniilor. În loc să se concentreze doar pe conținutul generat de AI, platforma coordonează agenți AI în sisteme precum Adobe Experience Manager, Salesforce, Jira, platforme de gestionare a conținutului, instrumente pentru administrarea materialelor digitale și fluxuri de lucru de marketing. Poate crea, optimiza, eticheta, verifica din punctul de vedere al calității și publica materiale de marketing, aplicând totodată regulile de guvernanță, conformitate, accesibilitate și standardele mărcii. Printr-un nivel comun de cunoștințe organizaționale care conectează sistemele companiei, Gradial urmărește să reducă acea coordonare manuală care încetinește adesea echipele mari de marketing. Astfel, organizațiile pot lansa campanii mai rapid, extinde producția de conținut personalizat și gestiona mai eficient experiențe digitale tot mai complexe.

La SpaceX ați contribuit la creșterea Starlink de la zero la sute de mii de utilizatori și ați lucrat la sisteme de rețea complexe înainte de a fonda Gradial. Când v-ați dat seama că infrastructura de marketing a companiilor are ineficiențe sistemice similare și cum a dus această observație la înființarea Gradial?

În rolul anterior am văzut direct cum se amplifică dificultățile de lucru din organizațiile mari. Chiar și o mică ineficiență poate încetini fiecare proces ulterior. În marketing am observat cel mai puternic efect negativ al acestor blocaje. Echipele petreceau mult timp navigând între platforme, încărcând materiale, gestionând aprobări și coordonând predarea lucrului. Gândirea strategică și coordonarea creativă erau îngropate sub straturi de muncă de execuție.

Este un domeniu ideal pentru AI, dar m-a frapat direcția în care se îndrepta atenția industriei. Majoritatea platformelor foloseau AI pentru a scrie conținut. Totuși, când discutam cu specialiști în marketing din organizații mari, lipsa conținutului nu era problema. Îl puteau produce ușor, dar nu îl puteau publica rapid. Drumul de la idee la o campanie lansată dura zile, săptămâni, uneori luni. Cele mai multe investiții în AI mergeau spre creație, în timp ce problema mai dificilă, publicarea efectivă a conținutului, era complet ignorată. Am construit Gradial pentru a acoperi acest gol: agenți care gestionează totul, de la redactarea variantelor inițiale și aprobări până la publicare, respectarea regulilor mărcii și optimizarea rezultatelor. Astfel, specialiștii în marketing se pot concentra pe munca ce necesită discernământ uman.

Ați afirmat că sistemele tradiționale care păstrează evidențele oficiale ale companiei, așa-numitele „systems of record”, au devenit practic sisteme de datorie tehnică. Ce anume nu mai funcționează în vechile ecosisteme de marketing ale companiilor atunci când încearcă să introducă AI?

Sistemele de evidență, precum CMS-ul, instrumentele de gestionare a proiectelor, fluxurile de aprobare și bibliotecile de materiale, au fost construite pentru organizarea informațiilor, nu pentru rapiditate. Când companiile adaugă AI peste aceste sisteme existente, apar repede probleme. Instrumentul nu cunoaște afacerea pe care o deservește, tonul mărcii, cerințele de conformitate sau procesele de aprobare. Specialiștii în marketing ajung să verifice fiecare rezultat și să corecteze erorile produse de lipsa contextului. Pentru organizațiile care gestionează deja mii de materiale pe mai multe canale, AI adăugată astfel devine încă un proces complicat de administrat.

Discuțiile despre AI în marketing s-au concentrat în mare parte pe generarea de conținut. De ce considerați că adevărata oportunitate se află în execuție și cum arată această schimbare în practică?

Specialiștii în marketing nu au dificultăți în a găsi idei. Au dificultăți în a trece conținutul prin rundele de verificare, a menține un ton consecvent al mărcii, a lucra cu zeci de instrumente și a optimiza pentru diferite categorii de public.

Se produce și o schimbare structurală în felul în care sunt descoperite mărcile. Numărul căutărilor Google a scăzut cu aproape 20% în ultimul an, deci mărcile nu se mai pot baza exclusiv pe SEO. Trebuie să apară în răspunsurile căutărilor cu AI. Asta presupune publicarea unui conținut pe care modelele îl pot interpreta, cita și scoate în evidență cu ușurință. Problema este că modelele schimbă permanent sursele din care preiau informații. O marcă prezentă într-un răspuns astăzi poate dispărea discret mâine. Până când specialiștii identifică lipsa, actualizează conținutul și obțin aprobările, modelele au trecut deja mai departe.

Generarea de conținut, de una singură, nu rezolvă problema. Chiar dacă produceți conținut mai repede, acesta poate rămâne blocat în aceleași cozi de aprobare, fără să fie optimizat pentru vizibilitate în răspunsurile AI. Gradial se conectează la instrumentele pe care specialiștii în marketing le folosesc deja și preia munca ce încetinește de obicei tot procesul: modificarea conținutului, verificarea respectării regulilor mărcii și publicarea pe diferite platforme. Rezultatul înseamnă campanii lansate în câteva ore, nu în săptămâni, și conținut corect, aliniat mărcii și vizibil acolo unde publicul caută efectiv informații.

Gradial este descrisă adesea drept o platformă bazată pe agenți. Ne puteți explica ce face efectiv un agent AI, zi de zi, în fluxul de marketing al unei companii din Fortune 500?

Cel mai bun răspuns îl dau experiențele clienților. La T-Mobile, realizarea unei campanii presupunea coordonarea mai multor echipe, obținerea aprobărilor și așteptarea în cozi de producție care se întindeau pe săptămâni. Cu Gradial, un agent AI gestionează întregul proces, de la cerințele creative la verificări și publicare. Ceea ce necesita urmărirea manuală a fiecărui pas de către un specialist în marketing se întâmplă acum de la sine. Rezultatul a fost o execuție a campaniilor cu 90% mai rapidă.

La AWS, fiecare pagină web nouă presupunea transmiterea cerințelor unei agenții, așteptarea unei variante inițiale, mai multe runde de modificări și coordonarea manuală a publicării. Un agent specializat a făcut crearea paginilor de 20 de ori mai rapidă.

Încrederea este una dintre cele mai mari provocări ale adoptării AI în companii. Cum asigură Gradial fiabilitatea și guvernanța când agenții AI iau decizii de execuție în mai multe sisteme?

Încrederea este esențială în companii, mai ales în finanțe și sănătate, unde o eroare de conformitate are consecințe reale. Fiecare implementare Gradial începe prin a oferi agentului contextul privind tonul mărcii, regulile de comunicare, cerințele de conformitate, fluxurile de aprobare și standardele industriei.

Nivelul implicării umane poate fi adaptat integral. Echipele care abia încep sau lucrează în medii reglementate pot cere aprobarea tuturor materialelor înainte de publicare. Fiecare acțiune a agentului este înregistrată, cu o pistă de audit completă. Am observat că încrederea se construiește firesc: echipele care pornesc cu verificări stricte extind treptat autonomia agentului pe măsură ce acesta se dovedește capabil în munca reală. Scopul nu a fost niciodată să predăm totul din prima zi, ci să construim ceva care merită mai multă responsabilitate pe măsură ce demonstrează că o poate gestiona.

Platforma dumneavoastră se integrează cu instrumentele existente, în loc să le înlocuiască direct. Viziunea pe termen lung este să consolidați ecosistemul actual sau să îl înlocuiți complet?

Deocamdată, ne concentrăm pe situația în care se află deja echipele. Cele mai multe organizații de marketing din companii au construit ani întregi fluxuri în jurul unor instrumente specifice, precum Figma, Adobe și sistemele de gestionare a proiectelor. Nu este realist să le cerem să abandoneze acea infrastructură. Gradial se conectează la ea și preia munca de execuție care încetinea acele fluxuri.

Viziunea pe termen lung este mai ambițioasă. Multe dintre programele mai vechi pe care se bazează marketingul companiilor au fost construite pentru o lume de dinaintea AI, iar asta se vede. Sistemele concepute exclusiv pentru stocarea și organizarea conținutului vor arăta foarte diferit când un agent va putea păstra același context și va acționa simultan pe baza lui. Credem că distincția dintre locul unde se află conținutul și locul unde se desfășoară munca va dispărea în cele din urmă. Construim în direcția unui nivel de infrastructură în care se vor întâmpla ambele.

Companiile mari au adesea fluxuri de lucru bine înrădăcinate și rezistență internă la schimbare. Ce presupune, în realitate, implementarea cu succes a unui sistem construit de la început în jurul AI într-o organizație Fortune 500?

În primul rând, clarificăm că Gradial nu îi cere nimănui să își schimbe modul de lucru. Pare simplu, dar este cel mai mare obstacol în adoptarea AI în companii. Majoritatea instrumentelor aduc un sistem nou, o interfață nouă și o modalitate nouă de lucru, apoi se întreabă de ce adoptarea stagnează după șase luni. Noi începem prin a înțelege cum lucrează efectiv echipa și configurăm Gradial în funcție de asta.

Utilizarea se consolidează când echipele văd rapid că soluția funcționează în activitatea reală. Nu într-o demonstrație sau într-un proiect-pilot pregătit în condiții ideale, ci în campaniile, conținutul și fluxurile lor reale. Când o echipă vede că timpul până la publicare scade de la trei săptămâni la aceeași zi, rezistența internă tinde să se reducă de la sine.

Din perspectivă tehnică, ce deosebește un motor de execuție de un nivel obișnuit de AI generativă?

Un nivel de AI generativă oferă o variantă inițială, dar un motor de execuție o duce până la publicare. Majoritatea instrumentelor AI pentru marketing se opresc la rezultat: scriu textul sau propun modificarea. Însă când acel rezultat trebuie să treacă prin aprobări sau să ajungă pe o pagină publicată, specialiștii în marketing rămân să gestioneze singuri procesul. Această predare între etape consumă, de fapt, cea mai mare parte a timpului.

Un motor de execuție este diferit fiindcă este integrat în instrumentele deja folosite de echipă și înțelege cum funcționează compania respectivă. Când un specialist în marketing îi solicită o sarcină, agentul trece munca prin fiecare etapă necesară, obține aprobările și aduce în atenție doar deciziile care chiar necesită o persoană. Specialistul păstrează controlul fără să fie intermediar în fiecare etapă.

Multe companii experimentează cu AI, dar puține obțin o rentabilitate semnificativă a investiției. Unde credeți că greșesc majoritatea organizațiilor astăzi?

Cea mai frecventă greșeală este tratarea AI ca instrument de productivitate, nu ca mijloc de reparare a unui proces defect. Dacă fiecare rezultat necesită editare amplă, copiere manuală într-un alt sistem sau încă cinci aprobări înainte de publicare, problema nu a fost rezolvată.

Companiile care obțin beneficii reale au delimitat concret problema. Au identificat exact unde se bloca munca și au folosit AI pentru acel punct, nu pe scară largă și nici ca simplu experiment, ci cu o imagine clară a ceea ce însemna încet înainte și a ceea ce ar trebui să însemne rapid după intervenție. Această precizie separă rentabilitatea reală de un instrument care impresionează într-o demonstrație, dar adună praf după șase luni.

Când abordarea este corectă, rezultatele sunt concrete: clienții Gradial au obținut activarea campaniilor de opt ori mai rapid, economii de cel puțin 35% la costurile operaționale în primul an și respectarea în proporție de 100% a regulilor mărcii și cerințelor de accesibilitate pentru fiecare material.

Dacă privim cu cinci ani înainte, cum va arăta o organizație de marketing construită integral în jurul AI și ce rol va avea Gradial în acel viitor?

Peste cinci ani, nivelul operațional al marketingului va fi autonom. Un specialist în marketing îi cere unui agent să lanseze o campanie, iar aceasta este publicată până la sfârșitul zilei, deoarece agentul a gestionat toate etapele intermediare. Vizibilitatea mărcii în căutările cu AI va fi monitorizată și ajustată automat. Conformitatea va fi asigurată continuu pe tot parcursul procesului, nu printr-o verificare de ultim moment. Specialiștii în marketing își vor petrece timpul făcând ceea ce au fost angajați să facă: să construiască marca, să dezvolte munca de creație și să ia decizii strategice despre experiențele clienților care necesită discernământ uman.

Rolul Gradial este să ajute organizațiile de marketing să ajungă primele în acel punct. Nu convingându-le să elimine totul și să o ia de la capăt, ci demonstrând în fluxurile lor existente că acest mod de lucru este posibil. Echipele care înțeleg asta devreme vor avea un avantaj care se amplifică în timp față de cele care continuă să realizeze campanii în modul vechi.

Vă mulțumim pentru interviu. Cititorii care doresc să afle mai multe pot vizita Gradial.