Katie Stein, CEO al ASAPP – Seria de interviuri

Katie Stein, CEO al ASAPP, este un executiv experimentat în tehnologie și afaceri cu peste două decenii de experiență care acoperă strategia corporativă, operațiunile, transformarea digitală și creșterea întreprinderilor. Înainte de a se alătura ASAPP ca CEO în august 2026, a ocupat funcția de CEO la Atain și a petrecut opt ani la Genpact, unde a fost Director de Strategie și Lider Global de Afaceri pentru Serviciile Enterprise și Analitică, supraveghind strategia corporativă, portofoliile majore de servicii, experiența clienților și inițiativele de fuziuni și achiziții. Mai devreme în cariera sa, Stein a deținut roluri de conducere senioră la Mercer, inclusiv Director Operațional Global pentru afacerea sa de pensii, sănătate și beneficii de 2,5 miliarde de dolari, și a lucrat ca Lider de Proiect la Boston Consulting Group. Cariera ei s-a axat în mare parte pe ajutarea organizațiilor mari să îmbunătățească performanța operațională, să implementeze tehnologia mai eficient și să realizeze transformări complexe ale afacerilor.

ASAPP este o companie AI concentrată pe transformarea serviciilor pentru clienți enterprise prin Platforma sa nativă AI de Experiență a Clienților (CXP). Fondată în 2015, compania dezvoltă tehnologie care reunește agenți AI, expertiză umană, date despre clienți și sisteme enterprise pe canalele vocale și digitale. În centrul platformei se află GenerativeAgent, un agent AI pentru servicii clienți conceput să înțeleagă conversațiile, să raționeze la cererile clienților, să efectueze acțiuni prin sistemele enterprise conectate și să implice agenți umani când este necesară supraveghere sau judecată suplimentară. ASAPP oferă, de asemenea, instrumente pentru testare, monitorizare, guvernanță și observabilitate, permițând organizațiilor mari să implementeze AI orientat spre clienți menținând un control sporit asupra comportamentului agenților automatizați.

Cariera ta te-a purtat de la roluri de strategie și transformare la BCG, Mercer și Genpact, la conducerea Atain și acum la devenirea CEO al ASAPP. Ce te-a atras la ASAPP în acest moment al carierei tale și, după primele 30 de zile, ce ai identificat ca fiind cele mai mari oportunități și priorități pentru companie?

ASAPP a intrat pentru prima dată pe radarul meu în timpul furtunii de iarnă Fern, la începutul acestui an. La Atain, am lucrat din toate unghiurile pentru a crea suficientă capacitate pentru una dintre cele mai mari companii aeriene din SUA, în timp ce mii de călători afectați încercau să ajungă acasă. ASAPP nu a răspuns doar la întrebări; GenerativeAgent al său a reprogramat peste 3,800 de pasageri în șase zile, inclusiv modificări complexe de itinerar. Acest lucru mi-a arătat cum arată AI-ul enterprise sub presiune reală. Primele mele 30 de zile au consolidat această percepție. Oportunitatea noastră este să ne concentrăm și să scalăm: să ne concentrăm acolo unde ASAPP are cel mai clar drept de câștig, să ajutăm clienții să treacă de la experimentare la impact în producție și să executăm cu o viteză și o consistență mai mari.

Abordarea ASAPP aduce împreună agenți AI autonomi, fluxuri de lucru deterministe și experți umani într-un singur strat de orchestrare. Cum determinați care decizii ar trebui lăsate unui agent AI, care ar trebui să urmeze reguli predefinite și care ar trebui să implice judecata umană?

Nu atribuim o interacțiune întreagă AI-ului, unui flux de lucru predefinit sau unei persoane. Analizăm fiecare decizie în funcție de complexitatea, riscul și necesitatea de responsabilitate. AI este bine adaptat pentru înțelegerea intenției, interpretarea contextului și adaptarea la client. Fluxurile de lucru asigură consistență atunci când trebuie respectați pași sau politici obligatorii. Oamenii adaugă judecată când o situație este ambiguă, excepțională sau cu consecințe. Orchestrarea reunește toate cele trei în aceeași interacțiune. Obiectivul nu este autonomia maximă. Este rezolvarea unui număr mai mare de nevoi ale clienților, aplicând nivelul potrivit de control la fiecare punct de decizie.

ASAPP consideră implicarea umană ca o parte continuă a sistemului AI, nu doar ca o cale de escaladare atunci când automatizarea eșuează. Pe măsură ce agenții AI devin mai capabili, unde credeți că oamenii vor continua să aducă cea mai mare valoare în interacțiunile de servicii pentru clienți?

Ingeniozitatea umană!  Acum câteva luni, am vorbit cu un lider senior CX care a observat că un număr relativ mic de apeluri reprezintă o proporție disproporționată din timpul de gestionare. Acestea sunt adesea cazuri marginale fără un FAQ clar, articol de cunoștințe sau procedură operațională standard. Sunt dificile deoarece organizația nu a întâlnit – sau nu a codificat – răspunsul anterior. Oamenii vor continua să aducă cea mai mare valoare în acele momente: interpretarea ambiguității, echilibrarea considerentelor concurente și aplicarea judecății acolo unde nu există un ghid stabilit. Dar implicarea unei persoane nu ar trebui să implice abandonarea automatizării și transferul întregii interacțiuni. AI-ul colectează ce este necesar și prezintă persoanei o cerere și un context specific; omul furnizează judecata, apoi AI-ul continuă interacțiunea. Acea expertiză rezolvă problema imediată și ajută la extinderea a ceea ce AI-ul poate rezolva în continuare.

Multe întreprinderi au demonstrat cu succes AI generativ în proiecte pilot, dar se confruntă cu dificultăți atunci când încearcă să îl implementeze în milioane de interacțiuni reale cu clienții. Ce subestimează cel mai adesea companiile când fac tranziția de la un pilot AI la un sistem agentic la scară de producție?

Companiile subestimează cel mai adesea coada lungă. Piloturile testează de obicei cazuri de utilizare definite în condiții controlate. La scară de producție, situațiile rare devin evenimente cotidiene: clienții își schimbă direcția, furnizează informații incomplete sau combină nevoi în moduri neanticipate. De aceea, scalarea AI-ului agentic nu este doar o provocare de model. Necesită integrarea cu sistemele enterprise, guvernanță, monitorizare și un mod de a implica oamenii când este nevoie de judecată. Pilotul dovedește că tehnologia funcționează. Producția preia arhitectura și disciplina operațională pentru a o face fiabilă la scară.

Pe măsură ce întreprinderile trec de la un singur asistent AI la multiple agenți specializați care lucrează împreună, ce noi provocări tehnice sau de guvernanță apar în jurul orchestrării, observabilității și responsabilității?

Noua provocare este coordonarea. Mai mulți agenți generează mai multe transferuri, puncte de decizie și oportunități ca contextul sau responsabilitatea să se degradeze. Întreprinderile au nevoie de o orchestrare care să determine care agent trebuie să acționeze, ce informații și permisiuni primește și cum contribuie munca sa la rezolvarea clientului. Observabilitatea trebuie să se extindă pe întreaga interacțiune, astfel încât organizațiile să poată înțelege ce s-a întâmplat și de ce. Aceasta devine fundamentul pentru guvernanță. Avantajul nu va veni din implementarea celui mai mare număr de agenți, ci din coordonarea tuturor acestor inteligențe specializate într-un singur sistem fiabil, trasabil și responsabil.

ASAPP a introdus recent Continuous Red Teaming, care testează automat sistemele sale AI împotriva a peste 50 de clase de vulnerabilități pe măsură ce modelele evoluează. Cum ar trebui întreprinderile să regândească securitatea când agenții AI nu mai generează doar răspunsuri, ci pot tot mai des să acționeze în numele clienților?

Miza se schimbă când AI trece de la a răspunde la întrebări la a lua acțiuni. O tranzacție neautorizată sau expunerea datelor unui client are consecințe mult mai grave decât un răspuns inexact. Întreprinderile au nevoie de limite clare privind ce poate accesa un agent, ce poate face și când este necesară aprobarea umană. Securitatea nu poate fi un test efectuat o singură dată înainte de implementare. Pe măsură ce AI devine mai capabil, actorii rău intenționați inovează și ei. De aceea ASAPP testează continuu mii de scenarii adversare care acoperă peste 50 de clase de vulnerabilități. Securitatea trebuie să evolueze la fel de rapid ca tehnologia, pentru ca întreprinderile să poată extinde ce poate face AI fără a compromite încrederea clienților.

AI-ul generativ este în mod inerent probabilistic, totuși procesele de servicii pentru clienți implică adesea tranzacții, cerințe de conformitate și alte sarcini unde rezultatele trebuie să fie previzibile. Cum pot întreprinderile să păstreze flexibilitatea AI-ului generativ introducând în același timp o structură deterministă suficientă pentru a face aceste sisteme de încredere?

Cheia este separarea conversației de procesul de afaceri. Considerăm că AI-ul generativ ar trebui să facă ceea ce face cel mai bine: să înțeleagă clientul, să navigheze ambiguitatea și să răspundă natural. Însă procesele critice – cum ar fi verificarea, tranzacțiile și conformitatea – ar trebui să funcționeze în fluxuri de lucru bazate pe pași, care să impună regulile companiei și secvențele necesare. Acea arhitectură oferă întreprinderilor ce e mai bun din ambele lumi: o experiență flexibilă pentru client și o execuție predictibilă pentru afacere. De asemenea, face ca procesele să fie mai ușor de testat, auditat și îmbunătățit pe măsură ce modelele evoluează. Întreprinderile nu trebuie să rigidizeze fiecare conversație cu clientul pentru a face AI-ul de încredere. Trebuie să fie foarte clare în privința locurilor în care AI-ul poate să se adapteze și a celor în care procesul nu poate să cedeze sub nici o formă.

Centrele de contact au măsurat tradițional automatizarea prin metrici precum retenția și reducerea costurilor. Pe măsură ce AI-ul agentic devine mai sofisticat, ce metrici ar trebui să folosească întreprinderile pentru a determina dacă AI-ul îmbunătățește cu adevărat experiența clientului, în loc să reducă simplu implicarea umană?

Ne îndepărtăm de metrici precum devierea și retenția și ne îndreptăm spre ceea ce eu numesc „rezolvare verificată”. Vreau să fim responsabili pentru înțelegerea intenției clientului și pentru rezolvarea efectivă a acesteia. Ca și client, îmi doresc ca experiența să fie plăcută, dar, mai presus de toate, vreau ca motivul pentru care am contactat să fie rezolvat. Când măsurăm acel rezultat, în loc să ne uităm doar dacă AI-ul a împiedicat accesul la un agent uman, aliniem tehnologia cu sarcina pe care clientul o are cu adevărat de rezolvat.

Dacă un expert uman poate supraveghea sau ghida din ce în ce mai multe conversații conduse de AI, cum anticipați că va evolua forța de muncă a centrelor de contact? Observați apariția unor noi roluri legate de supravegherea AI, instruire, guvernanță și îmbunătățire continuă?

Acesta este aspectul care mă entuziasmează cu adevărat în privința viitorului modelului operațional al centrelor de contact. Astăzi, agenții umani sunt în prima linie, adesea ajutând clienți dezamăgiți, confuzi sau furioși, petrecând o mare parte din timpul lor navigând prin sisteme complexe pentru a rezolva acele probleme. Este o muncă solicitantă, iar burnout‑ul este ridicat. Pe măsură ce AI-ul agentic preia tot mai mult din această muncă pe canalele vocale și digitale, cred că vom vedea emergența unei noi clase de profesioniști CX: agentul uman ca analist. Timpul lor va fi tot mai mult dedicat situațiilor care necesită judecată, nu sunt alb‑negru și implică sensibilitate reglementativă. Este un rol fundamental diferit, pe care AI-ul însuși contribuie la crearea lui.

După primele tale 30 de zile la conducerea ASAPP, ce te-a surprins cel mai mult în legătură cu nivelul la care se află în prezent întreprinderile în adoptarea AI-ului agentic și ce crezi că va defini următoarea etapă a serviciului pentru clienți alimentat de AI?

Am fost impresionat de cât de dornici sunt clienții cu care am vorbit să facă din AI-ul agentic un pilon central al strategiei lor CX, mai degrabă decât ceva adiacent. Provocarea este că echipele de digitalizare, IT, securitate și operațiuni se mișcă adesea cu viteze diferite și măsoară succesul în moduri diferite. Această fragmentare face dificilă vizualizarea clară a cazului de afaceri la nivel de întreprindere. Următoarea etapă va necesita ca organizațiile să se alinieze în jurul a ceea ce contează cu adevărat la nivel de întreprindere și să înțeleagă unde poate AI-ul agentic în CX să influențeze acele rezultate. Astăzi, acel impact poate fi diluat în cardurile de performanță existente și în metrici izolate.

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