Fran Loftus, Chief Experience Officer, EliseAI – Seria de interviuri

Fran Loftus, Chief Experience Officer, EliseAI, este un lider dinamic, cunoscut pentru energia sa creativa si background-ul sau versatil, care combina spiritul antreprenorial cu expertiza operativa profunda. Inainte de a se alatura EliseAI, a fondat HOM, o platforma de tehnologie care ofera servicii de amenajare si implicare a residentilor, care a fost achizitionata de Alfred, unde a ocupat mai multe functii executive, modeland experienta residentilor in sute de mii de unitati. La EliseAI, a detinut functii de conducere operationala, raportand direct catre CEO si consiliul de administratie, conducand eficientizarea la nivel de companie, supraveghind rezultatele clientilor si colaborand strans cu echipa de ingineri si vanzari pentru strategia de produs si lansare. Recunoscut ca fondator si lider de industrie, a fost nominalizat pentru cel mai bun fondator la MIPIM si a fost numit de mai multe ori printre cele mai influente femei din industria CRETech.

EliseAI este o companie de software de inteligenta artificiala cu sediul in New York, care transforma modul in care organizatiile de locuinte si sanatate gestioneaza comunicarea si fluxurile operationale de volum mare prin intermediul inteligentei artificiale conversationale si agentice. Platforma sa automatizeaza sarcini precum programarea tururilor, comunicarea de inchiriere, solicitările de mentenanta, reînnoirile, înscrierea pacientilor, precum și suportul administrativ prin text, voce, e-mail și chat, permițând echipelor să opereze mai eficient și să îmbunătățească răspunsul și experiența clientului. Prin centralizarea acestor interactiuni într-un sistem unificat de inteligență artificială, EliseAI ajută organizațiile să-și extindă operațiunile, să reducă sarcinile manuale și să ofere îmbunătățiri ale performanței măsurabile în funcții critice pentru misiune.

Ca Chief Experience Officer la EliseAI, aduceti o combinatie rara de experienta in domeniul comunitatii, operatiunilor si tehnologiei. Ati fondat HOM, o platforma care a ajutat cladirile multifamiliale sa ofere servicii de amenajare si o sansa de comunitate la scară largă, apoi ati condus experienta si livrarea de servicii la Alfred, o companie de servicii rezidentiale integrata în mii de cladiri de apartamente. Cum influenteaza aceste roluri foarte practice, orientate spre oameni, modul in care proiectati si operationalizati experientele de inteligență artificială la EliseAI astăzi?

Experienta mea in managementul proprietatilor fizice mi-a invatat ca tehnologia este la fel de buna ca serviciul pe care il ofera pe teren. La HOM și Alfred, am invatat ca un resident nu se ingrijoreaza de o interfata elegantă dacă solicitarea sa de mentenanta dispare în vid sau dacă mutarea lui este întârziată. Acest lucru m-a facut să fiu obsedat de închiderea buclei. Nu proiectez inteligența artificială doar pentru a gestiona conversatii, o proiectez pentru a gestiona întregul ciclu de viață al unei sarcini. Prioritizez residentul în criză sau membrul personalului care este suprasolicitat, asigurându-mă că inteligența artificială nu este doar o altă lucrare pentru care trebuie să se ocupe, ci un instrument care îi ușurează sarcina.

Din perspectiva experientei clientului, ce arata inteligența artificială eficientă în medii de locuințe și sănătate, unde încrederea, claritatea și urmărirea sunt la fel de importante ca viteza sau automatizarea?

În domeniul locuințelor și sănătății, a fi rapid este minunat, dar a urma cu adevărat este ceea ce construiește încrederea. O bună inteligență artificială nu ar trebui să ofere doar un răspuns rapid; trebuie să se asigure că ceva se și întâmplă cu adevărat. Dacă un pacient întreabă despre o factură sau un chiriaș dorește să-și reînnoiască contractul de închiriere, inteligența artificială trebuie să actualizeze înregistrările, să informeze managerul potrivit și să-l anunțe pe acea persoană că roțile sunt în mișcare. Este vorba despre a fi clar și proactiv, astfel încât oamenii să nu se simtă nevoiți să sune de trei ori doar pentru a verifica starea.

EliseAI a adoptat o abordare verticală, în loc de a oferi un strat de inteligență artificială generală. Cum schimbă această decizie experiența zilnică a echipelor de proprietari, a rezidenților și a personalului medical, comparativ cu instrumentele de inteligență artificială orizontale?

Instrumentele de inteligență artificială generale necesită ca clientul să efectueze munca grea de a preda software-ului regulile industriei. Deoarece suntem o soluție verticală, concentrată exclusiv pe locuințe și sănătate, sistemul nostru vine cu o înțelegere profundă a fluxurilor de lucru specifice, cum ar fi regulile depozitelor de securitate sau nuanțele programării pacienților. Pentru personalul de pe teren, acest lucru înseamnă că nu gestionează un chatbot generic care ar putea să-și imagineze o politică. Ei lucrează cu un sistem care este deja integrat în software-ul lor existent și vorbește limba operațiunilor lor zilnice din prima zi.

Puteți explica cum umbrirea lucrătorilor din prima linie pentru a captura fluxurile de lucru de la capăt la capăt îmbunătățește comportamentul modelului și experiența clientului final, comparativ cu antrenarea pe date abstracte?

Datele abstracte vă arată “ce”, dar a fi pe teren cu clienții vă arată “cum”. Când echipa mea petrece timp în mediul real în care este implementat software-ul, vedem punctele de fricțiune pe care un set de date le-ar pierde. De exemplu, în timpul sesiunilor de descoperire cu un operator de locuințe militare, am identificat fluxuri de aprobare complexe și constrângeri zilnice stricte care nu erau în nicio documentație. Prin capturarea acestor detalii haotice și reale și traducerea lor în produs, putem construi inteligență artificială care nu funcționează doar într-un demo, ci supraviețuiește haosului unui birou aglomerat.

Când sistemele de inteligență artificială trec de la a răspunde la întrebări la executarea de sarcini, ce riscuri noi de experiență apar, și cum vă asigurați că automatizarea se simte suportivă și fiabilă, și nu intruzivă sau opacă?

Riscul principal se deplasează de la faptul că inteligența artificială spune ceva incorect la faptul că inteligența artificială face ceva incorect. Pentru a mitigă acest risc, am stabilit un model de soluții de produs în care avem experți – mulți dintre ei fosti fondatori – care dețin domenii specifice ale produsului. Ei stabilesc regulile și barajele specifice pentru modul în care inteligența artificială execută o sarcină, asigurându-se că nu ia niciodată o acțiune care ar surprinde sau confunda un membru al personalului uman.

În domeniul locuințelor și sănătății, chiar și mici întreruperi pot eroda rapid încrederea. Cum proiectați sisteme de inteligență artificială agentică care rămân transparente, previzibile și ușor de corectat de către oameni atunci când este nevoie?

Proiectarea pentru încredere începe cu abandonarea mentalității reactive tradiționale, în care pur și simplu așteptați ca lucrurile să se strice. În schimb, am construit o echipă care acționează ca o punte între haosul operațiunilor din lumea reală și logica inteligenței artificiale. Aceștia nu sunt agenți de suport – sunt strategi și fosti fondatori care dețin domenii specifice ale produsului de la capăt la capăt.

Ei petrec timpul umbrind lucrătorii pentru a înțelege regulile non-negociabile ale unei industrii, cum ar fi fluxurile de aprobare complexe pentru locuințe militare sau timpul de răspuns strict în medicină, și le coacă direct în comportamentul inteligenței artificiale. Transparența vine din faptul că sistemele noastre sunt proiectate să semnaleze potențiale probleme în mod proactiv, înainte de a deveni plângeri ale rezidenților sau pacienților. Când inteligența artificială simte o situație cu emoție ridicată sau o solicitare complexă pentru care nu a fost antrenată, nu ghicește. Declanșează o predare care oferă membrului uman al personalului istoricul complet și contextul interacțiunii, permițându-i să intervină ca un partener informat, și nu de la zero.

Din perspectiva dvs. de supraveghere a implementării și a succesului clientului, care sunt cele mai comune puncte de fricțiune cu care se confruntă clienții atunci când adoptă inteligența artificială în fluxurile de lucru operaționale, și cum reduce EliseAI această fricțiune de la începutul implementării?

Cea mai mare fricțiune nu este tehnologia în sine, ci anxietatea că tehnologia va perturba fluxul echipei sau va înlocui rolurile lor. Ne adresăm acestui lucru prin concentrarea asupra unui ajutor practic și imediat. În prima săptămână, folosim inteligența artificială pentru a prelua sarcinile repetitive și de volum mare care cauzează de obicei cel mai mult arsura, cum ar fi urmărirea inițială a lead-urilor. De asemenea, folosim propria noastră inteligență artificială pentru a gestiona operațiunile noastre interne. Acest lucru ne ajută să înțelegem punctele exacte de stres ale schimbării unui flux de lucru, astfel încât să putem fi parteneri mai buni atunci când clienții noștri trec prin aceeași tranziție.

Multe organizații se luptă să treacă dincolo de faza de pilot. Cum ajutați clienții să-și evolueze procesele și așteptările, astfel încât inteligența artificială să devină încorporată în operațiunile zilnice, și nu rămâne un experiment lateral?

Inteligența artificială funcționează doar atunci când încetează să mai fie un proiect lateral și devine o parte normală a zilei de lucru; ajutăm liderii să-și reorganizeze echipele astfel încât, odată ce inteligența artificială gestionează sarcinile repetitive, oamenii să se poată concentra pe sarcinile care necesită cu adevărat atingerea umană.

EliseAI susține acum aproximativ o sextime din apartamentele din Statele Unite. Cum se schimbă așteptările clienților la acest nivel de scară, și care sunt noi provocări de experiență care apar atunci când inteligența artificială devine parte a operațiunilor standard?

La această scară, inteligența artificială nu mai este o inovație cool. Este o utilitate, la fel ca electricitatea. Așteptarea se deplasează de la a fi impresionant atunci când funcționează la a fi inacceptabil atunci când eşuează. Trebuie să gestionăm această varianță, menținând în același timp o fiabilitate de 100%.

Privind înainte, în următorii 2-3 ani, cum vedeți evoluția rolului de Chief Experience Officer, pe măsură ce sistemele de inteligență artificială preiau mai multă responsabilitate în servicii esențiale, cum ar fi locuințele și sănătatea?

Rolul se va schimba de la gestionarea serviciului clienților la orchestrarea parteneriatului între oameni și inteligență artificială. Pe măsură ce inteligența artificială preia părțile administrative și repetitive ale muncii, focusul CXO-ului se va deplasa în întregime către punctele de atingere strategică și emoțională. Responsabilitatea noastră va fi să ne asigurăm că, pe măsură ce lumea devine mai automatizată, interacțiunile umane în domeniul locuințelor și sănătății devin mai intenționate și mai impactante.

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