Scott Ernst, CEO al Vyond – serie de interviuri

Ați condus în repetate rânduri companii din domeniul tehnologiei prin tranziții majore: de la contribuția la extinderea Compete, de la un startup aflat în fază incipientă până la achiziție, la listarea Macromill la bursă și, mai târziu, la repoziționarea Drift în jurul inteligenței artificiale, înainte de achiziția sa de către Salesloft. Acum, când preluați conducerea Vyond în timpul unei alte schimbări tehnologice majore, ce lecții din aceste experiențe vă influențează abordarea erei inteligenței artificiale?

Tiparul pe care l-am observat în fiecare dintre aceste tranziții este că schimbarea tehnologică rareori reprezintă partea dificilă; greu este să faci o organizație să avanseze împreună, odată ce schimbarea devine evidentă. La Compete, lecția a ținut de disciplină: pentru a construi un lider de categorie pornind de la o bază restrânsă, este nevoie de concentrare neabătută asupra câtorva lucruri care chiar fac afacerea să progreseze, nu de urmărirea fiecărei oportunități. La Macromill, extinderea la nivel global și listarea companiei la bursă m-au învățat că, în lipsa unei discipline operaționale riguroase, creșterea ajunge, în cele din urmă, să destabilizeze compania… ai nevoie de raportare, prognoză și guvernanță pentru a ține pasul cu ritmul de extindere al afacerii.

Drift este exemplul care se potrivește cel mai bine cu ceea ce se întâmplă acum. Când a fost lansat ChatGPT, noi ne construiserăm deja propriul produs de inteligență artificială proprietar, iar instinctul nostru a fost să-l protejăm. În schimb, am luat decizia mai dificilă de a ne deschide și de a repoziționa întreaga companie în jurul inteligenței artificiale generative, deoarece credeam că piața evolua mai repede decât putea să ne apere avantajul competitiv. Nu a fost o decizie de produs, ci una de leadership, care a ținut de convingere și de momentul ales.

Lecția pe care am dus-o cu mine la Vyond este că, în timpul unei schimbări autentice de platformă, nu câștigă nici companiile cele mai precaute, nici cele mai nechibzuite, ci cele care își aliniază rapid întreaga organizație în jurul unei poziții clare și apoi acționează cu adevărată urgență. Exact acesta este procesul pe care îl urmăm acum: înțelegem ce este adevărat astăzi, ne formăm convingeri solide despre direcția în care se îndreaptă piața și punem întreaga companie în mișcare în aceeași direcție, înainte ca fereastra de oportunitate să se închidă.

Inteligența artificială generativă a făcut mult mai ușoară crearea de conținut pentru companii, dar ați susținut că provocarea mai mare constă acum în operaționalizarea cunoștințelor. Ce înseamnă acest lucru în practică și de ce considerați că generarea de conținut rezolvă doar o mică parte a problemei?

Inteligența artificială generativă a eliminat cel mai dificil obstacol cu care se confrunta în trecut crearea de conținut: înainte, era nevoie de un specialist, de un flux de producție și de un timp considerabil. Acum, aproape oricine dintr-o organizație poate crea ceva în câteva minute. Este o schimbare cu adevărat revoluționară, dar înseamnă și că fiecare departament din marketing, resurse umane, vânzări, IT și L&D creează acum conținut pe cont propriu, adesea despre aceleași cunoștințe de bază, folosind instrumente diferite și fără un sistem comun de referință.

Operaționalizarea cunoștințelor ține mai puțin de generarea unui volum mai mare de conținut și mai mult de asigurarea accesului oamenilor la informațiile corecte și a posibilității de a le folosi: trebuie să se știe unde se găsește versiunea actuală și de încredere a unui material, cine este responsabil de ea, dacă a fost aprobată și cum ajunge în fluxurile de lucru în care oamenii au efectiv nevoie de ea: sistemul LMS, sistemul CRM, lista de verificare pentru integrarea noilor angajați și instrumentul de monitorizare a conformității. Fără acest nivel, apare ceea ce aș numi haos în comunicare: conținutul este duplicat, standardele de brand se abat de la direcția stabilită, echipele refac materiale care există deja și nimeni nu poate spune cu încredere care versiune este cea corectă. O mare parte din acest haos începe chiar mai devreme decât își dau oamenii seama, înainte să fie creat măcar un singur material, atunci când nimeni nu a confirmat de fapt publicul, obiectivul sau materialele-sursă pe care trebuia să se bazeze solicitarea.

Generarea de conținut răspunde la întrebarea „Putem crea acest lucru rapid?”, o problemă reală pe care inteligența artificială a rezolvat-o în mare parte. Operaționalizarea cunoștințelor răspunde la întrebarea „Poate persoana potrivită să găsească versiunea corectă și de încredere a acestui material în momentul în care are nevoie de el, în instrumentul pe care îl folosește deja?”, iar această a doua problemă este mai amplă, mai structurală și departe de a fi rezolvată la nivelul întregii industrii. Aceasta este adevărata oportunitate din fața noastră.

Companiile acumulează volume uriașe de documente, date, rezumate generate de AI și cunoștințe instituționale. Unde credeți că se produce cea mai mare ruptură între accesul la aceste informații și comunicarea lor într-un mod pe care angajații să îl poată înțelege și în care să poată acționa?

Problema nu este accesul… majoritatea companiilor au deja mai multe informații decât poate procesa o singură persoană. Este vorba despre transformare și încredere. Cunoștințele se regăsesc în formate dense și statice, precum PDF-uri, prezentări, wiki-uri și documente de politici, concepute pentru a fi stocate și căutate, nu pentru a fi înțelese rapid. Pentru a transforma aceste informații în ceva ce o persoană poate asimila și folosi efectiv pentru a acționa, este nevoie de o etapă de transformare în care majoritatea organizațiilor nu investesc în mod sistematic.

Am văzut acest lucru cu claritate într-o discuție cu vicepreședintele pentru tehnologia de marketing la nivel de companie al unui client, care lucrează la o companie de tehnologie clasată în Fortune 100. Problema lui nu era lipsa informațiilor, ci faptul că diferite părți ale unei organizații foarte mari găseau soluții la aceleași probleme de comunicare în mod izolat și inconsecvent. Astfel, cunoștințele existente undeva în companie nu ajungeau în mod fiabil la persoanele care aveau nevoie de ele, într-o formă pe care să o poată folosi. După cum a spus el, într-o companie atât de mare, mâna stângă și mâna dreaptă pur și simplu nu comunică.

Aceasta este adevărata lacună: companiile au o mulțime de date și prea puține informații utile. Soluția nu înseamnă mai mult conținut sau mai mult spațiu de stocare, ci o disciplină și, tot mai mult, un sistem de transformare a cunoștințelor instituționale brute în comunicări clare, vizuale și de încredere, apoi de integrare a acestora în fluxurile de lucru în care se iau efectiv deciziile.

Pe măsură ce agenții AI dobândesc capacitatea de a transforma autonom cunoștințele companiei în materiale de instruire, resurse de sprijin pentru vânzări, comunicări privind conformitatea sau comunicări interne, ce ar trebui să rămână sub controlul oamenilor și unde pot permite companiile, în siguranță, agenților să acționeze independent?

Regula mea generală este ca agenții să se ocupe de muncă, iar oamenii să își asume discernământul, mai ales în situațiile în care o greșeală poate avea consecințe reale. Pentru activități cu miză redusă, volum mare și caracter repetitiv, precum redactarea primelor versiuni, reformatarea cunoștințelor, adaptarea conținutului existent și aprobat pentru o altă limbă sau regiune ori actualizarea unui modul de instruire atunci când se modifică un document-sursă, agenții pot și ar trebui să acționeze cu multă autonomie. Tocmai astfel de activități consumă astăzi enorm de mult timp, deși au o valoare strategică foarte mică.

Controlul uman trebuie să rămână ferm în toate situațiile în care conținutul implică riscuri juridice, de reglementare, de siguranță sau pentru brand. În astfel de cazuri, o persoană trebuie să facă verificarea finală înainte de publicarea oricărui material, iar materialele-sursă pe care se bazează acesta trebuie să poată fi urmărite în întregime.

Am văzut acest lucru în mod direct la un client din sectorul apărării. Inițial, echipa sa de securitate nu a aprobat deloc utilizarea AI în fluxul de lucru, având în vedere sensibilitatea activității. Soluția nu a fost să-i oferim agentului mai multă autonomie, ci să construim măsurile de protecție potrivite: un acord personalizat care garanta că datele lor nu vor fi folosite niciodată pentru antrenarea unor modele externe și puncte de verificare clare, în care propriile lor echipe își păstrau dreptul de aprobare. Acesta este modelul pe care l-aș generaliza: autonomia agentului crește pe măsură ce sarcina devine mai ușor de inversat și prezintă riscuri mai mici, iar controlul uman crește în funcție de nivelul de încredere, de cerințele de conformitate sau de expunerea brandului la risc.

Guvernanța brandului devine mult mai complicată atunci când mii de materiale pot fi generate automat. De ce măsuri de protecție tehnice și organizaționale vor avea nevoie companiile pentru a se asigura că materialele de comunicare generate de AI rămân exacte, consecvente și conforme cu politicile companiei?

Din punct de vedere tehnic, cele mai importante măsuri de protecție sunt cele care se asigură că materialele generate de AI se bazează pe propriile materiale-sursă aprobate și pe sistemul de brand al companiei, în loc să permită generarea lor fără restricții. Ghidurile de stil, elementele de identitate vizuală și regulile de personalizare trebuie impuse de platformă însăși, nu lăsate la latitudinea utilizatorilor, care ar trebui să și le amintească. Asta înseamnă că logo-ul aprobat, culorile, șabloanele și materialele video de referință trebuie să fie disponibile chiar în platformă, astfel încât fiecare material generat să folosească aceeași sursă, nu o versiune oarecare care se întâmplă să fie salvată pe desktopul cuiva în săptămâna respectivă. Gestionarea versiunilor și pistele de audit sunt la fel de importante: dacă un material este generat, editat sau aprobat, o companie trebuie să poată afla cine l-a solicitat, din ce sursă provine și cine l-a aprobat. De asemenea, recenzenții și părțile interesate, nu doar persoana care folosește instrumentul, trebuie să poată comenta și aproba materialele în același flux de lucru, astfel încât aprobarea să nu aibă loc într-un fir separat de e-mail, care ar întrerupe chiar pista de audit pe care încercați să o creați.

Din punct de vedere organizațional, măsura de protecție esențială este stabilirea clară a responsabilităților. Companiile cu care lucrăm și care gestionează bine acest aspect au renunțat la abordarea în care fiecare echipă își adoptă în mod independent propriile instrumente și procese. În schimb, tratează platforma de comunicare așa cum ar trata un sistem de evidență: accesul se acordă în mod deliberat, utilizarea este monitorizată la nivel general, iar o mică echipă de guvernanță răspunde de standardele pe care se bazează toți. Am văzut organizații mari care evaluează în mod explicit dacă o platformă poate deveni sistemul lor standard la nivelul întregii companii, tocmai din acest motiv: este singura modalitate de a obține consecvență la scară largă, în loc să ajungă la mii de materiale „suficient de bune” în mod independent, care, de fapt, nu se armonizează între ele.

Principiul de bază este același care s-a aplicat întotdeauna guvernanței mărcii; doar că acum funcționează la un volum și o viteză mult mai mari, ceea ce înseamnă că măsurile de protecție trebuie integrate în sistem, nu impuse ulterior.

Halucinațiile sunt îngrijorătoare în cazul unui chatbot, dar pot avea consecințe mult mai grave atunci când informațiile incorecte sunt transformate într-un videoclip de instruire sau de conformitate cu aspect autoritar. Cum ar trebui să abordeze companiile ancorarea în surse, verificarea și proveniența, pe măsură ce comunicarea generată de IA devine tot mai automatizată?

Aveți dreptate, miza este diferită. Un răspuns halucinat într-o fereastră de chat este pus la îndoială pe loc. Un fapt halucinat, inclus într-un videoclip de conformitate șlefuit și produs profesionist, capătă o autoritate care îi face pe oameni mai puțin dispuși să-l pună la îndoială, exact pe dos față de situația în care ar trebui să fie supus celui mai atent control.

Primul principiu trebuie să fie ancorarea în surse: comunicarea generată de IA trebuie limitată la materialele pe care le furnizează efectiv compania… propriile documente, propriile politici, propriile date aprobate, nu cunoștințele generale ale modelului.

Al doilea principiu este proveniența: fiecare conținut generat ar trebui să poată fi urmărit până la sursa concretă pe baza căreia a fost creat, astfel încât, dacă ceva este greșit, să puteți afla exact de unde provine și să remediați problema la sursă, nu doar să corectați rezultatul.

Al treilea principiu este verificarea: puncte de control integrate chiar în fluxul de lucru, nu adăugate ulterior. Un evaluator uman ar trebui să poată vedea etapele intermediare, nu doar videoclipul final, finisat, deoarece tocmai finisajul face erorile mai greu de depistat. În practică, asta înseamnă să fie verificat un plan complet sau o versiune preliminară montată, scenă cu scenă, înainte de a începe randarea finală, mai costisitoare, astfel încât un fapt greșit sau o afirmație neconformă cu marca să poată fi identificată cât încă este ieftin și ușor de corectat. Acesta este unul dintre domeniile în care companiile au dreptate să fie prudente și de aceea platformele care vor câștiga încrederea companiilor nu vor fi cele mai rapide, ci cele care fac din ancorarea în surse, trasabilitate și verificare componente structurale ale modului de funcționare a sistemului, nu setări opționale

Al patrulea nivel este evaluarea continuă, nu doar o verificare finală. Într-un sistem cu agenți autonomi, nu este suficient să verifici videoclipul finalizat. Vrem să vedem cum a ajuns agentul la rezultat. Monitorizăm continuu rezultatele agentului și deciziile pe care le ia pe parcurs, verificând dacă rămân aliniate cu documentele-sursă ale clientului, baza de cunoștințe și intenția inițială. Astfel, putem depista abaterile sau rezultatele de calitate mai slabă în timp ce videoclipul este încă în curs de generare, în loc să descoperim problema abia după ce acesta a fost finalizat.

Sistemele de IA sunt conectate tot mai des direct la bazele de cunoștințe și la fluxurile de lucru ale companiilor. Vă așteptați ca următoarea generație de platforme de comunicare să devină o interfață între datele companiilor, agenții de IA și angajați, în loc să rămână simple instrumente de creare a conținutului?

Da, și cred că această schimbare este deja în curs. Crearea de conținut a fost prima și cea mai evidentă problemă pe care IA trebuia să o rezolve, pentru că reprezenta blocajul cel mai vizibil. Dar, odată ce crearea nu mai este factorul limitativ, poziția mai valoroasă este între cunoștințele companiei… CRM-ul, LMS-ul, sistemele de politici, wiki-urile interne și oamenii care au nevoie ca aceste cunoștințe să fie transformate în ceva ce pot folosi efectiv.

Acesta este un rol semnificativ diferit de cel al unui instrument de creație. Un astfel de instrument așteaptă ca cineva să-i trimită o solicitare. Un strat de interfață se integrează în fluxurile de lucru în care se află deja cunoștințele, înțelege ce s-a schimbat și ajută la transmiterea comunicării potrivite către persoana potrivită, fără ca cineva să fie nevoit să inițieze procesul de fiecare dată.

Vedem deja primele semne că exact acest lucru este ceea ce își doresc companiile. Clienții mari nu ne mai cer tot mai des să fim un instrument video pentru o singură echipă, ci ne întreabă dacă putem deveni sistemul standard pentru întreaga lor organizație. Transformarea cunoștințelor instituționale în comunicare le-ar permite angajaților din afara echipei creative centrale — din departamentele juridic și de conformitate, din echipele regionale și din rândul managerilor de primă linie — să contribuie fără să aibă nevoie de o licență completă sau de o perioadă îndelungată de învățare.

Această schimbare este accelerată și de protocoalele deschise emergente, precum MCP și A2A. MCP le oferă agenților de IA o modalitate standardizată de a prelua context de încredere din instrumentele proprii ale unei companii și din sistemele sale de evidență, în timp ce A2A le permite agenților specializați de pe diferite platforme să colaboreze. În practică, asta înseamnă că o platformă ca a noastră nu trebuie să dețină fiecare flux de lucru sau fiecare element de date al companiei pentru a fi utilă. Se poate conecta la sistemele în care compania are deja încredere, poate colabora cu alți agenți acolo unde are sens și se poate concentra pe ceea ce facem cel mai bine: să transformăm acel context în comunicare pe care oamenii o pot înțelege și la care pot reacționa efectiv. Aceasta este trecerea de la crearea de conținut la infrastructura de comunicare și cred că întreaga categorie se va îndrepta în această direcție.

Vyond deservește deja organizații din domeniile învățării și dezvoltării, resurselor umane, susținerii vânzărilor, conformității și comunicării interne. Care dintre aceste domenii credeți că va fi transformat cel mai semnificativ de IA agentică și cum ar putea arăta fluxurile de lucru odată ce agenții devin mai capabili?

Aș spune că domeniile cu cel mai mare potențial de schimbare sunt conformitatea și învățarea și dezvoltarea, tocmai pentru că, în prezent, acestea sunt cele mai afectate de învechirea informațiilor. Instruirea privind conformitatea este, de regulă, creată o singură dată și actualizată lent, o dată pe an sau o dată la doi ani, deși politicile, reglementările și riscurile se schimbă încontinuu. Când agenții vor putea monitoriza în mod fiabil un document-sursă de politică și vor înțelege ce s-a schimbat, materialele privind conformitatea vor putea trece de la statutul de proiecte de producție periodice la cel de conținut actualizat în permanență, ceea ce reprezintă o reducere reală a riscurilor pentru companie, nu doar un câștig de eficiență. Tot mai mult, asta înseamnă și că materialul în sine trebuie să includă o evidență clară și verificabilă a faptului că a fost creat cu ajutorul IA, întrucât atât autoritățile de reglementare, cât și cumpărătorii din mediul enterprise încep să considere acest tip de dezvăluire o practică standard, nu un detaliu de ultim moment.

În domeniul învățării și dezvoltării (L&D), dinamica este similară, dar oportunitatea ține de personalizare, nu doar de actualizarea informațiilor: în locul unui singur modul de instruire conceput pentru un cursant mediu, agenții pot contribui la adaptarea ritmului, a exemplelor și chiar a formatului la rolul și la fiecare persoană în parte, respectând în același timp aceleași materiale-sursă aprobate și standarde de proiectare instrucțională. Pentru organizațiile globale, asta presupune tot mai mult și adaptarea limbii și a vocii, astfel încât aceeași instruire să ajungă la o hală de producție din Brazilia sau la o echipă de vânzări din Japonia într-o formă care chiar pare locală, nu doar subtitrată.

Și activarea echipelor de vânzări, și comunicarea internă se vor schimba, dar aș descrie schimbarea mai degrabă ca pe un câștig de viteză și relevanță decât ca pe o transformare structurală… transmiterea mai rapidă a mesajului potrivit către reprezentantul de vânzări potrivit sau către echipa potrivită, într-un format adaptat modului în care aceștia consumă efectiv informația. Toate aceste domenii au un numitor comun: IA agentică nu doar face fiecare activitate mai rapidă, ci le permite să rămână actualizate într-un mod pur și simplu nerealist cu ciclurile de producție manuală de astăzi.

Privind mai departe, dacă întreprinderile vor putea transforma în permanență cunoștințele interne în comunicări personalizate și actualizate pentru fiecare angajat, cum s-ar putea schimba modul în care organizațiile instruiesc oamenii, împărtășesc expertiza și, în cele din urmă, funcționează?

Dacă acest lucru devine realitate — și cred că așa se va întâmpla —, se va schimba ritmul operațional al unei companii, nu doar funcția sa de instruire. În prezent, majoritatea organizațiilor comunică în tranșe: un ciclu anual de instruire privind conformitatea, o ședință trimestrială pentru întreaga companie, un pachet de integrare creat o singură dată și reutilizat ani la rând. Asta ține de costul și durata ridicate ale producerii comunicărilor în trecut, nu reflectă viteza cu care se schimbă, de fapt, compania.

Într-o lume în care cunoștințele se transformă continuu în comunicări personalizate și actualizate pentru fiecare angajat, instruirea încetează să mai fie un eveniment și devine un flux constant și adaptabil… fiecare primește actualizarea în formatul și la nivelul de detaliu potrivite rolului său, chiar în momentul în care devine relevantă, nu luni mai târziu, într-o tranșă. Expertiza nu mai rămâne blocată în mintea persoanelor care se întâmplă să o dețină, ci devine ceva ce organizația poate distribui sistematic și menține actualizat.

Rezultatul la care mă întorc mereu este timpul. Fiecare minut pe care o organizație îl petrece astăzi căutând informația potrivită, recreând ceva ce există deja sau corectând un mesaj transmis într-o formă învechită ori inconsecventă este un minut în care nu își desfășoară activitatea. Dacă întreprinderile reușesc cu adevărat să reducă permanent și la scară largă decalajul dintre cunoaștere și înțelegere, cele care ajung primele acolo nu vor comunica doar mai bine, ci pur și simplu se vor mișca mai repede decât cele care încă funcționează în tranșe.

Vă mulțumesc pentru acest interviu excelent; cititorii care doresc să afle mai multe pot vizita Vyond.