Rebecca Greene, CTO și co-fondator al Regal – Seria de interviuri

Rebecca Greene, CTO și co-fondator al Regal, este un expert în tehnologie, lider de produs și investitor cu experiență vastă în construirea de afaceri digitale orientate către clienți. Înainte de a co-fonda Regal în 2020, a ocupat funcția de Chief Product Officer la Handy, unde a condus echipele de produs, design și date și a sprijinit integrarea companiei cu ANGI Homeservices după achiziționare. Mai devreme în cariera sa, Greene a lucrat în managementul produsului la Amazon (AMZN ) și a deținut roluri de strategie, consultanță și servicii financiare la Booz & Company, First Manhattan Consulting Group și Bear Stearns. De asemenea, este partener la Blue Trail Partners, unde sprijină fondatorii în construirea de companii cu impact ridicat.

Regal este o platformă de voce AI pentru întreprinderi care permite centrelor de contact să creeze, să implementeze, să îmbunătățească și să gestioneze agenți autonomi AI pentru vânzări, suport clienți și fluxuri de lucru operaționale. Platforma sa combină tehnologia vocală, promptarea avansată și datele clienților în timp real pentru a oferi conversații personalizate și ieșiri, integrându-se cu sistemele existente de gestionare a relațiilor cu clienții, centre de contact, telefonia și baze de date. Fondată în 2020, compania este proiectată pentru a ajuta întreprinderile să automatizeze interacțiunile cu clienții fără a înlocui infrastructura tehnologică existentă.

Ai ajutat la scalarea Handy de la o companie de start-up la o afacere care a devenit în cele din urmă parte a ANGI, ceea ce ți-a oferit experiență directă în construirea de produse prin creștere rapidă. Care au fost lecțiile din această călătorie care te-au convins să co-fondezi Regal, și care a fost problema de experiență a clienților pe care ai simțit că nu poate fi rezolvată cu tehnologia de contact center existentă?

În timp ce eram la ANGI, co-fondatorul meu, Alex, și eu conduceam un centru de servicii de contact cu 3.000 de persoane care gestiona aproape 100 de milioane de interacțiuni cu clienții pe an. La început, obiectivul meu era ca clienții să ne sune cât mai rar posibil, deoarece toată lumea din tehnologie spunea “vocea este moartă”, așa că am jucat în mintea acestei mentalități anti-telefon. Am creat FAQ, chatbot, am ascuns numărul de telefon de pe site. Am făcut tot ce am putut pentru a îi îndrepta pe clienți către auto-servire.

Dar clienții au continuat să sune oricum. Oamenii vor să se conecteze la telefon atunci când ceva este important, urgent sau prea complicat pentru a fi explicat într-o casetă de text. Atunci am început să examinăm mai profund vocea ca canal de ieșire, pe măsură ce datele au arătat că este incredibil de eficient. Dacă vrei să determini un client să actualizeze o carte de credit sau să îi reamintești despre o programare, e-mailul primește poate un răspuns de 2%. Cu apelurile telefonice, am putut obține 20-30% din oameni să răspundă. Acesta este un rezultat de 10 ori mai bun.

Problema a fost că nicio tehnologie de contact center existentă nu a permis companiilor să îndeplinească această cerere în mod rentabil. Apelurile vocale costă aproximativ 10 dolari pe apel pentru a fi gestionate de personal, așa că majoritatea companiilor au fost încurajate să evite apelurile, chiar și atunci când clienții le doreau. Decalajul dintre cererea ridicată pentru voce și lipsa unei modalități rentabile de a o furniza bine a fost ceea ce ne-a convins pe mine și pe co-fondatorul meu să înființăm Regal în 2020.

Regal a gestionat acum sute de milioane de interacțiuni cu clienții bazate pe IA prin organizații enterprise. Care au fost cele mai mari provocări tehnice în ceea ce privește asigurarea fiabilității IA pentru producție la scară enterprise, și care au fost inovațiile care au făcut posibilă adoptarea pe scară largă?

Regal a depășit recent 500 de milioane de apeluri gestionate de IA, ceea ce reprezintă aproximativ 408 ani de conversație. Avem acum peste 100 de voci IA, 33 de limbi și 26 de modele de limbaj mare, și am generat 9 miliarde de dolari în venituri pentru clienții noștri.

Pentru noi și pentru clienții noștri, cea mai mare provocare a fost să ne asigurăm că agenții au contextul corect atunci când vorbesc cu un client și oferă sfaturi precise. Lucrăm cu companii din industrii foarte reglementate, cum ar fi sănătatea și asigurările, unde este esențial ca IA să înțeleagă ce poate și ce nu poate spune. Prin urmare, tratăm IA noastră ca pe angajați: trebuie să o instruiți, să o supravegheați și să evaluați constant performanța sa.

Adevăratul factor de deblocare a fost apariția modelelor de limbaj mare cu raționament și generare de limbaj autentic, care a făcut posibilă automatizarea apelurilor complexe și cu mai multe tururi pentru prima dată.

Mulți oameni încă asociază agenții de voce IA cu sistemele de răspuns interactiv (IVR) frustrante sau cu chatbot-urile robotice. Ce s-a schimbat fundamental în ultimii ani, astfel încât agenții de voce moderni pot oferi conversații mult mai naturale?

Agenții de voce IA sunt complet diferiți de sistemele IVR din trecut. Oricine încă utilizează IVR este foarte limitat, deoarece acestea sunt deterministe. Agenții de astăzi raționează cu adevărat prin conversație, așa cum ar face un om, utilizând modele de limbaj mare pentru generarea de limbaj și alimentate de context și date de la 500 de milioane de conversații anterioare. În combinație cu o calitate mai bună a vocii, o latență de răspuns îmbunătățită și o logică conversațională mai naturală, majoritatea clienților noștri nu pot să spună dacă vorbesc cu IA sau nu, sau nu le pasă, atâta timp cât primesc rezultatul dorit.

Ca CTO, cum echilibrezi avansurile rapide în modelele de bază cu nevoia de stabilitate, securitate și comportament previzibil pentru clienții enterprise?

Acesta este nucleul tensiunii pe care o gestionez ca CTO: modelele de bază se mișcă incredibil de repede, dar clienții noștri enterprise din industrii reglementate au nevoie de previzibilitate, securitate și comportament constant.

Nu suntem noi înșine furnizori de modele; oferim o aplicație pentru crearea de agenți IA, și ne situăm lângă alte programe de contact center. Această separare ne permite să facem îmbunătățiri fără a destabiliza gardurile, integrările și controalele de conformitate de care clienții noștri depind. De asemenea, este motivul pentru care ne-am concentrat pe a permite oricărei echipe să creeze agenți IA care să gestioneze fluxuri de lucru complexe în săptămâni, nu în luni. Am lansat recent un produs numit Copilot, care, cu o singură conversație, poate crea o versiune de lucru a unui agent de voce pentru echipele cu logica de afaceri, marca și securitatea companiei deja integrate.

Platforma Regal conectează agenții IA cu contextul clienților și fluxurile de lucru ale afacerii, mai degrabă decât doar răspund la întrebări. De ce accesul la datele clienților și la sistemele de afaceri devine la fel de important ca și progresele în modelele de limbaj în sine?

În sine, un model de limbaj poate purta o conversație, dar nu poate face nimic pentru clientul dvs. În momentul în care îi cereți să verifice o comandă, să aplice o reducere, să escaladeze un caz sau să actualizeze un registru, agentul IA are nevoie să fie conectat la aceleași sisteme pe care le utilizează agenții umani – cum ar fi sistemul lor CRM și sistemele de facturare.

Pe măsură ce modelele în sine devin mai bune calitativ, accesul la datele clienților reale și la sistemele de afaceri este ceea ce separă cu adevărat o experiență IA-managed excelentă de una frustrantă.

Platforma dvs. deservește organizații din diverse industrii, cum ar fi sănătatea, asigurările, educația și serviciile financiare. Ce v-a învățat aceste sectoare puternic reglementate despre implementarea responsabilă a IA, menținând în același timp încrederea clienților?

Ne concentrăm intenționat pe industrii puternic reglementate și cu complexitate ridicată, mai degrabă decât pe cazurile de utilizare ușoare, în parte din cauza experienței mele în conducerea produsului, designului și datelor, și a lucrului cu centre de contact enterprise.

Încrederea și conformitatea sunt cu adevărat importante în aceste interacțiuni. Implementarea responsabilă a IA se referă la asigurarea faptului că agenții au garduri de protecție fiabile, context la nivel de cont precis și o cale clară către un om atunci când ceva iese din sfera lor de acțiune. Încrederea în industriile reglementate nu vine din faptul că IA este perfectă, ci din faptul că este previzibilă și reparable.

Mulți oameni presupun că IA va înlocui agenții umani de contact. Cum vezi evoluând relația dintre angajații umani și agenții IA în următorii cinci ani, și care responsabilități ar trebui să rămână întotdeauna conduse de oameni?

IA nu va lua locul tuturor joburilor, așa cum mulți se tem, dar va evolua ceea ce înseamnă jobul în sine.

Rolul uman mai important în următorii ani nu este agentul tradițional de contact, ci o nouă profesie. Co-fondatorul meu și eu o numim Inginer de Experiență a Clienților (CX Engineer): cineva care gestionează și supraveghează agenții IA înșiși, lucrând înapoi de la parcursul cliențului, mai degrabă decât așezându-se în apeluri individuale. Puteți vedea deja acest schimbare mai largă, cu AWS care a investit 1 miliard de dolari într-o unitate de inginerie pentru a ajuta clienții să construiască cu IA, un rol care nu exista cu adevărat în urmă cu un an.

Ne putem aștepta la o schimbare similară în CX: pe măsură ce agenții IA gestionează mai mult volumul, oamenii care orchestrează, gestionează și verifică calitatea agenților devin angajați esențiali.

IA vocală a evoluat dramatic, dar clienții devin tot mai conștienți că vorbesc cu IA. Care este rolul transparenței și al divulgării în construirea încrederii pe termen lung, și ar trebui companiile să spună întotdeauna clienților că interacționează cu un agent IA?

Clienții pot întotdeauna să ceară un om, și construim acest lucru în fiecare implementare. Ceea ce observăm în practică este că majoritatea oamenilor nu pot să spună dacă vorbesc cu IA sau nu, sau nu le pasă, atâta timp cât primesc rezultatul dorit.

Există și un motiv structural pentru care acest lucru nu este discutat mai mult: unele companii rulează deja majoritatea interacțiunilor cu clienții pe IA, dar nu o anunță încă. Cred că transparența contează cel mai mult în momentul în care clientul o solicită, dar nu este necesară ca o cerință generală pentru fiecare interacțiune.

Cu IA capabilă să gestioneze conversații din ce în ce mai complexe, care sunt metricile pe care organizațiile ar trebui să le urmărească dincolo de simpla reducere a costurilor atunci când evaluează dacă o implementare IA a îmbunătățit cu adevărat experiența clienților?

În interior, organizațiile ar trebui să acorde atenție modului în care echipa lor utilizează cu adevărat IA în fiecare zi, și să trateze utilizarea intensivă ca un semn general bun. Dar metrica mai mare pe care companiile ar trebui să o ia în considerare este venitul pe angajat. Dacă IA funcționează cu adevărat, acest număr ar trebui să crească, și acesta este ceea ce finanțează creșterea și marjele mai bune. IA nu înlocuiește oamenii, dar oamenii care o utilizează bine ajung să facă mult mai mult, păstrând în același timp aceeași echipă. Ei pot deservi mai mulți clienți, închide mai multe afaceri și construi mai mult atunci când venitul pe angajat este metrica împotriva căreia se măsoară.

Privind înainte, care sunt tehnologiile emergente sau capacitățile pe care le credeți că vor defini următoarea generație de agenți IA enterprise, și care sunt dezvoltările pe care sunteți personal cel mai entuziasmat să le aduceți pe piață în următorii ani?

Astăzi, vocea reprezintă deja 60-70% din interacțiunile cu clienții, restul fiind împărțit între chat, e-mail și text. Pe măsură ce IA face interacțiunile vocale de calitate superioară și mai capabile, mă aștept ca vocea să devină canalul dominant și să ajungă în cele din urmă la 95% din toate interacțiunile cu clienții.

Ceea ce va defini următoarea generație de agenți IA enterprise este cât de proactivi și implicați sunt în interacțiunile cu clienții. Noilor tehnologii li se va cere să fie mai proactive și mai implicate în interacțiunile cu clienții. Noilor tehnologii li se va cere să fie mai proactive și mai implicate în interacțiunile cu clienții.

Mulțumim pentru interviul excelent, cititorii care doresc să afle mai multe despre Regal ar trebui să viziteze Regal.