Doug Tallmadge, Co-Fondator și CEO al Gradial – Seria de Interviuri

Doug Tallmadge, Co-Fondator și CEO al Gradial, este un antreprenor în tehnologie și lider în inginerie, cu o carieră care acoperă domenii precum aerospațial, comunicații prin satelit, finanțe și inteligență artificială pentru întreprinderi. Înainte de a lansa Gradial în 2023, el a petrecut aproape cinci ani la SpaceX (SPCX ), unde a ajutat la scalarea rețelei Starlink de la stadiile sale incipiente, a condus analiza rețelei care a susținut creșterea de la zero la peste 500.000 de clienți și a gestionat echipe de ingineri software și oameni de știință care lucrau la optimizarea și simularea rețelei. De asemenea, el a contribuit la inițiativele de satelit direct-la-celulă ale Starlink și la sistemele de alimentare cu energie ale sateliților din perioada inițială. Mai devreme în cariera sa, Tallmadge a ocupat funcții la Lockheed Martin (LMT ) și Bridgewater Associates, combinând expertiza tehnică profundă cu experiența în sisteme și operațiuni de afaceri la scară largă.

Gradial este o companie de inteligență artificială pentru întreprinderi, axată pe ceea ce numește operațiuni de marketing agenție, ajutând organizațiile mari să automatizeze munca operațională care se află între strategia creativă și executarea campaniilor. În loc să se concentreze exclusiv pe conținut generat de inteligență artificială, platforma Gradial orchestrează agenți inteligenți artificiali în sisteme precum Adobe Experience Manager, Salesforce , Jira, platforme de gestionare a conținutului, unelte de gestionare a activelor digitale și fluxuri de lucru de marketing. Platforma poate crea, optimiza, eticheta, verifica calitatea și distribui active de marketing, asigurând în același timp respectarea normelor de guvernanță, conformitate, accesibilitate și standarde de marcă. Prin crearea unui strat de cunoaștere organizațională comună care conectează sistemele întreprinderii, Gradial își propune să reducă coordonarea manuală care încetinește adesea echipele mari de marketing, permițând organizațiilor să lanseze campanii mai rapid, să scaleze producția de conținut personalizat și să gestioneze experiențele digitale complexe cu o eficiență mai mare.

Ai ajutat la scalarea Starlink de la zero la sute de mii de utilizatori la SpaceX, lucrând la sisteme de rețea complexe înainte de a fonda Gradial. Care a fost momentul în care ai realizat că infrastructura de marketing a întreprinderilor are ineficiențe sistemice similare și cum a condus această perspectivă la lansarea Gradial?

În funcția mea anterioară, am văzut direct cum fricțiunile din organizațiile mari se acumulează, chiar și cea mai mică ineficiență putând încetini fiecare proces care urmează. Marketingul a fost locul în care am observat că aceste blocaje aveau cel mai mare efect negativ. Echipele petrec mult timp navigând prin platforme, încărcând active, gestionând aprobări și coordonând predări. Gândirea strategică și direcția creativă erau îngropate sub straturi de execuție.

Este un caz ideal de utilizare a inteligenței artificiale, dar ceea ce m-a izbit a fost unde se concentra atenția industriei. Cele mai multe platforme foloseau inteligență artificială pentru a scrie conținut, dar atunci când vorbeam cu marketeri din organizații mari, lipsa conținutului nu era problema. Ei puteau produce conținut ușor. Ce nu puteau face era să îl publice rapid. Trecerea de la idee la campanie live dura zile, săptămâni, uneori luni. Majoritatea investițiilor în inteligență artificială erau direcționate către crearea conținutului, în timp ce problema mai grea de a publica conținutul era complet ignorată. Am construit Gradial în jurul acestei lacune: desfășurarea de agenți care gestionează totul, de la redactarea și aprobările până la publicarea, conformitatea cu marca și optimizarea performanței, astfel încât marketerii să se poată concentra pe munca care necesită judecată umană.

Ai argumentat că sistemul tradițional de „înregistrare” a devenit, în esență, un sistem de datorie tehnică. Ce se strică, în mod specific, în stivele de marketing ale întreprinderilor legacy atunci când companiile încearcă să adopte inteligența artificială?

Un sistem de înregistrare, sistemul de gestionare a conținutului, uneltele de gestionare a proiectelor, fluxurile de aprobare și bibliotecile de active au fost create pentru a organiza informații, nu pentru a se deplasa rapid. Atunci când companiile adaugă inteligență artificială la aceste sisteme existente, lucrurile se strică rapid. Uneltele nu cunosc afacerea pe care o deservește, vocea mărcii, cerințele de conformitate sau fluxurile de aprobare. Astfel, marketerii se trezesc revizuind fiecare ieșire și corectând greșeli cauzate de lipsa contextului. Pentru organizații care gestionează deja mii de piese de conținut pe multiple canale, inteligența artificială adăugată devine încă un proces complicat de gestionat.

Cea mai mare parte a conversației despre inteligență artificială în marketing s-a concentrat pe generarea de conținut. De ce crezi că oportunitatea reală se află în execuție și ce arată această schimbare în practică?

Marketerii nu se luptă să producă idei. Ei se luptă să mute conținutul prin ciclurile de revizuire, să mențină o voce de marcă consistentă, să lucreze cu zeci de unelte și să optimizeze pentru diferite audiențe.

De asemenea, există o schimbare structurală în curs de desfășurare în modul în care mărcile sunt descoperite. Căutările Google au scăzut cu aproape 20% în ultimul an, ceea ce înseamnă că mărcile nu se pot baza doar pe SEO. Ei trebuie să apară în răspunsurile la căutări ale inteligenței artificiale, ceea ce necesită publicarea de conținut pe care modelele de inteligență artificială le pot interpreta ușor, cita și prezenta. Problema este că aceste modele schimbă constant ceea ce extrag. O marcă care apare într-un răspuns astăzi poate dispărea liniștit mâine. Până când marketerii identifică lacuna, actualizează conținutul și obțin aprobările, modelele s-au mutat.

Generarea de conținut singură nu rezolvă această problemă. Chiar dacă produceți conținut mai rapid, puteți fi încă blocați în aceleași cozi de aprobare, cu conținut care nu este optimizat pentru vizibilitatea inteligenței artificiale. Gradial se conectează la uneltele pe care marketerii le folosesc deja și gestionează munca care a încetinit de obicei fluxurile de lucru. Rezultatul este campanii care sunt lansate în ore, nu în săptămâni, și conținut care este exact, pe marcă și vizibil acolo unde audiențele sunt realmente în căutare.

Gradial este adesea descris ca o platformă agenție. Poți să ne explici ce face, de fapt, un agent de inteligență artificială într-un flux de lucru de marketing al unei organizații Fortune 500, zi de zi?

Cel mai bun răspuns este ceea ce am văzut la clienții noștri. La T-Mobile, rularea unei campanii însemna coordonarea cu multiple echipe, colectarea de aprobări și așteptarea în cozi de producție care se întindeau pe săptămâni. Cu Gradial, un agent de inteligență artificială gestionează întregul proces, de la brief-ul creativ la revizuiri și publicare. Ceea ce obișnuia să necesite un marketer să urmărească manual fiecare pas, pur și simplu se întâmplă. Rezultatul a fost o reducere cu 90% a timpului de execuție a campaniei.

La AWS, fiecare nouă pagină web însemna briefarea unei agenții, așteptarea unui draft, trecerea prin runde de revizuiri și coordonarea manuală pentru publicare. Un agent specializat a făcut crearea de pagini de 20 de ori mai rapidă.

Una dintre cele mai mari provocări în adoptarea inteligenței artificiale pentru întreprinderi este încrederea. Cum asigură Gradial fiabilitatea și guvernanța atunci când agenții de inteligență artificială iau decizii la nivel de execuție în sisteme?

Încrederea este jocul întreg în domeniul întreprinderilor, mai ales în finanțe și sănătate, unde o greșeală de conformitate are consecințe reale. Fiecare implementare Gradial începe cu oferirea de context agentului cu privire la vocea mărcii, ghidurile de mesaje, cerințele de conformitate, fluxurile de aprobare și standardele din industrie.

Nivelul de implicare umană este complet personalizabil. Echipele noi în acest domeniu sau care operează în medii reglementate pot solicita aprobarea pentru totul înainte de a fi publicat. Și, fiecare acțiune a agentului este înregistrată cu un registru de audit complet. Ce am descoperit este că încrederea se construiește în mod natural, cu echipe care încep cu controale stricte și care extind gradual autonomia agentului pe măsură ce acesta demonstrează că poate gestiona munca reală.

Platforma dvs. se integrează în uneltele existente, în loc să le înlocuiască complet. Este viziunea pe termen lung să îmbunătățiți stiva curentă sau să o înlocuiți complet?

Pentru moment, accentul este pe a întâlni echipele acolo unde se află. Cele mai multe organizații de marketing din întreprinderi au petrecut ani construind fluxuri de lucru în jurul unor unelte specifice, precum Figma, Adobe și sisteme de gestionare a proiectelor, și solicitarea de a abandonă această infrastructură nu este realistă. Gradial se conectează și gestionează munca de execuție care a încetinit de obicei aceste fluxuri de lucru.

Viziunea pe termen lung este mai ambițioasă. Multe dintre software-urile legacy de sub marketingul întreprinderilor au fost construite pentru o lume înainte de inteligența artificială, și acest lucru este evident. Sistemele proiectate pur și simplu pentru a stoca și organiza conținut vor arăta foarte diferit atunci când un agent poate deține același context și acționa asupra lui în același timp. Credem că distincția dintre locul în care trăiește conținutul și locul în care se realizează munca va dispărea în cele din urmă, și suntem pe cale să construim pentru a fi stratul de infrastructură în care ambele se întâmplă.

Întreprinderile mari adesea au fluxuri de lucru profund înrădăcinate și rezistență internă la schimbare. Ce este necesar, de fapt, pentru a implementa cu succes un sistem nativ de inteligență artificială într-o organizație Fortune 500?

Primul lucru pe care îl facem este să clarificăm că Gradial nu solicită nimănui să-și schimbe modul de lucru. Sună simplu, dar este cel mai mare obstacol în adoptarea inteligenței artificiale pentru întreprinderi. Cele mai multe unelte vin cu un sistem nou, o interfață nouă, un mod nou de a face lucrurile, și apoi se întreabă de ce adoptarea se oprește la șase luni mai târziu. Noi începem prin a cartografia modul în care o echipă operează de fapt și configurăm Gradial în jurul acestuia.

Adoptarea funcționează atunci când echipele văd că funcționează pe munca reală, rapid. Nu un demo, nu un pilot curățat, ci campaniile lor reale, conținutul lor real, fluxurile lor de lucru reale. Odată ce o echipă vede timpul de publicare scăzut de la trei săptămâni la aceeași zi, rezistența internă tinde să se rezolve de la sine.

Din punct de vedere tehnic, ce diferențiază un motor de execuție de un strat de inteligență artificială generativ obișnuit?

Un strat de inteligență artificială generativă oferă un draft, dar un motor de execuție îl publică. Cele mai multe unelte de inteligență artificială pentru marketing se opresc la ieșire, ele vor scrie copia sau sugera editarea, dar în momentul în care acea ieșire trebuie să treacă prin aprobări sau pe o pagină live, marketerii sunt lăsați să gestioneze acest lucru. Acea predare este unde merge cea mai mare parte a timpului.

Un motor de execuție este diferit pentru că este încorporat în uneltele pe care o echipă le folosește deja și înțelege cum funcționează acea afacere specifică. Când un marketer solicită agentului să facă ceva, acesta mută munca prin fiecare pas necesar, obținând aprobări și suprapunând doar deciziile care necesită într-adevăr implicare umană. Marketerul rămâne în control fără a fi în mijlocul fiecărui pas.

Multi companii experimentează cu inteligența artificială, dar puține văd un randament real. Unde credeti că majoritatea organizațiilor greșesc astăzi?

Cea mai comună greșeală este tratarea inteligenței artificiale ca unelte de productivitate, în loc de soluții pentru procese defecte. Dacă fiecare ieșire necesită editare intensivă, sau trebuie copiată manual într-un alt sistem, sau necesită în continuare cinci aprobări înainte de a fi publicată, nu ați rezolvat problema.

Companiile care văd randamente reale au fost specifice. Ei au identificat exact unde munca era blocată și au implementat inteligența artificială împotriva acelei probleme, nu în mod general, nu ca experiment, ci cu o înțelegere clară a ceea ce arăta încet înainte și a ceea ce ar trebui să arate rapid după. Acea precizie este ceea ce separă randamentul real de un instrument care impresionează într-un demo și care se adună cu praf la șase luni mai târziu.

Când o faceți corect, rezultatele sunt tangibile: clienții care utilizează Gradial au văzut o activare a campaniilor de 8 ori mai rapidă, economii operaționale de peste 35% în primul an și conformitate de 100% cu marca și accesibilitatea pentru fiecare piesă de conținut.

Dacă facem un salt înainte de cinci ani, ce arată o organizație de marketing complet nativă pentru inteligență artificială și ce rol joacă Gradial în acest viitor?

În cinci ani, stratul operațional al marketingului va fi autonom. Un marketer solicită unui agent să lanseze o campanie, și aceasta este live până la sfârșitul zilei, deoarece agentul a gestionat fiecare pas din mijloc. Vizibilitatea mărcii în căutarea inteligenței artificiale este monitorizată și ajustată în mod automat. Conformitatea are loc în mod continuu pe tot parcursul procesului, în loc de a fi o verificare finală. Marketerii își petrec timpul făcând ceea ce au fost, de fapt, angajați să facă: construirea mărcii, dezvoltarea creativă și luarea deciziilor strategice cu privire la experiențele clienților care necesită judecată umană.

Rolul Gradial este de a ajuta organizațiile de marketing să ajungă acolo mai întâi, nu prin a-i convinge să renunțe la tot și să înceapă de la zero, ci prin a demonstra în cadrul fluxurilor lor de lucru existente că acest mod de operare este posibil. Echipele care rezolvă asta devreme vor avea un avantaj care se va acumula față de cele care încă rulează campanii în modul vechi.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Gradial.