Sean Whiteley, Fondator și Președinte al Qualified – Seria de Interviuri

Ai fondat cu succes trei companii, inclusiv una achiziționată de Salesforce și alta de SurveyMonkey. Ce te-a inspirat să înființezi Qualified, și cum se încadrează în evoluția mai largă a inteligenței artificiale în software-ul pentru întreprinderi?

Kraig și eu am fondat o companie de marketing de căutare, care a fost achiziționată de Salesforce. Acest lucru s-a întâmplat la începutul revoluției cloud, și practic toate programele de marketing se mutau rapid în mediul digital. A devenit imediat evident că există o mare disconecțare în modul în care vânzătorii se conectează cu cumpărătorii în acest nou mediu. Companiile cheltuiau milioane pentru a aduce trafic pe site-urile lor, dar atunci când acei cumpărători cu intenție ridicată ajungeau acolo, experiența de implicare nu evoluase. A fost ca și cum ai organiza și plăti o petrecere specială pentru prospecții tăi, dar uiți să răspunzi la ușă atunci când aceștia ajung.

Aici a apărut ideea pentru Qualified. Am vrut să creăm o modalitate pentru echipele de vânzări de a întâlni cumpărători calificați în momentul în care ajung pe site – cu relevanță, context și experiențe personalizate în timp real, care să reprezinte ceea ce doresc cumpărătorii. Săriți în prezent, și am evoluat această viziune în ceva mult mai mare: un strat de marketing agențic care efectuează fiecare flux de lucru al unui proces de marketing inbound, cuprinzând interacțiuni în timp real pe site și interacțiuni asincrone prin e-mail. Qualified este construit pentru această următoare vală de software pentru întreprinderi, unde lucrătorii AI nu numai că execută sarcini și fluxuri de lucru, dar iau și decizii bazate pe context în numele companiei dvs.

Cum s-a schimbat viziunea ta asupra inteligenței artificiale de la începuturile tale în marketingul de căutare până acum, cu Piper automatizând vânzările inbound la scară?

În mod evident, apariția Modelelor Lingvistice Mari (LLM) a schimbat complet jocul în întregime. Când am început prima noastră companie, erau zilele de început ale cloud-ului, care reprezentau o schimbare fundamentală în modelul de livrare a software-ului. Lucruri precum infrastructura partajată, multi-locativitatea și prețurile plătite la utilizare au deschis calea pentru companii să mute aplicații și procese critice pentru afaceri în cloud. Curând după, platforma și infrastructura au devenit disponibile ca o colecție de servicii, ceea ce a fost din nou un mare facilitator pentru companii pentru a externaliza sarcini semnificative către furnizorii de cloud. Totul s-a schimbat.

Săriți înainte cu o decadă, și revoluția AI a explodat. Doar cu câțiva ani în urmă, când am început Qualified, învățarea automată (ML) reprezenta o nouă modalitate de a harness intelligence din seturi de date vaste. Acum, desigur, LLM-urile au schimbat totul în ceea ce privește capacitatea noastră de a muta sarcini semnificative către AI. Dar, mai important, LLM-urile fac AI accesibil tuturor, și oamenii au capacitatea de a interacționa cu computere, aplicații sau date, folosind limba lor naturală. Și, deși suntem realmente doar la început, este foarte clar că multe lucruri pe care le-am făcut istoric vor fi rescrise și făcute în moduri noi. Acest lucru se aplică nu numai modului în care trăim, ci și modului în care lucrăm.

Una dintre mantra noastre la Qualified este să punem la încercare tot ceea ce am făcut istoric și să evaluăm cum va fi transformat cu AI. AI nu numai că va schimba natura modului în care construim sisteme, dar va debloca și noi procese, operațiuni și structuri organizaționale.

Prima undă a acestei transformări AI s-a manifestat în agenți. Fiecare companie aduce straturi agențice în diverse funcțiuni din întreaga afacere. Agentul nostru SDR AI a fost un loc foarte popular pentru a începe în ceea ce privește aducerea unui strat agențic într-o mișcare de marketing. Și devine foarte clar că nu numai că Piper poate automatiza virtual toate sarcinile și fluxurile de lucru de generare a pipeline-ului inbound istoric executate de SDR-ii umani, dar poate și să preia multe dintre fluxurile de lucru tradițional efectuate cu platformele de automatizare a marketingului.

Piper este un exemplu puternic de agent autonom AI în acțiune. Unde tragi tu personal linia dintre automatizarea utilă și autonomia riscantă?

Autonomia nu poate exista în siguranță fără răspundere. Încrederea poate fi câștigată sau pierdută exponențial într-un sistem agențic. Nu mai construim instrumente cloud. Acum, implementăm lucrători autonomi care iau decizii în numele clienților noștri. Există riscuri mai mari pentru fiabilitate și încredere decât oricând. Comportamentul inexact sau inutil al agentului ar trebui să fie prioritatea numărul unu pentru oricine dezvoltă agenți. La fel de important ca investițiile în capacități în jurul antrenamentului, reglării, finisării, transparenței, citării și controlului, este și facilitarea clientului pentru a construi fundația de guvernanță pentru un agent.

Cu Piper, am fost intenționați să construim o autonomie utilă – AI care funcționează în limite clar definite, alimentate de istoria noastră bogată de parteneriat cu clienții noștri care utilizează produsele noastre astăzi. Linia pentru mine este destul de clară: automatizarea nu ar trebui să înlocuiască judecata în momente care cer context, empatie sau nuanță.

Piper nu încearcă să dețină întregul parcurs al cumpărătorului de la început. Există un proces important de rampă pentru a asigura că agentul funcționează nu numai eficient, ci și cu acuratețe și în limitele definite de client. Nu poți să lansezi un agent în producție care interacționează cu prospecții și clienții tăi fără a înțelege cum va afecta ciclul de cumpărare complet.

Așadar, pentru mine, linia este trasată la încredere, observabilitate și control. Dacă nu putem oferi explicabilitate sau măsura performanței sale, atunci nu este gata. Majoritatea companiilor cu care vorbesc sunt mult mai educate și gândesc aceste lucruri în modul corect, dar este treaba noastră să ajutăm clienții noștri să pună gardurile, moderarea și cele mai bune practici corecte în jurul guvernanței.

Având în vedere capacitățile în creștere ale agenților AI, cum asiguri că Piper rămâne în limitele etice și contextuale – în special atunci când se angajează cu lead-uri umane reale în scenarii cu risc ridicat?

În cadrul aplicației Qualified, puteți programa Piper să rămână în anumite limite, controla tonul și asigura că respectă politicile companiei. Acestea sunt adevăruri absolute și reguli de angajare care nu pot fi încălcate atunci când se angajează cu vizitatori. Oferta noastră semnificativă de moderare și garduri la nivelul de bază al AI nostru, ceea ce înseamnă eliminarea completă a riscurilor legate de date (PII) și informații sensibile. De asemenea, permitem companiilor să adauge garduri suplimentare, instrucțiuni și reguli de angajare.

De asemenea, împuternicim Piper să direcționeze cu delicatețe o conversație care se abate de la subiect. De asemenea, dacă simțim că există un actor rău la una dintre capetele angajamentului, Piper poate pur și simplu să încheie o conversație dacă aceasta tinde să intre într-o zonă care este:

• Nerelativă la companie, produse, servicii sau industrie
• Aleatorie sau fără sens
• Explicită, inadecvată sau ofensatoare
• Complet în afara scopului unui SDR AI

Aceste garduri stricte asigură că Piper rămâne în limitele sale atribuite, dând clienților noștri încredere totală și control asupra comportamentului său.

Ai vorbit despre nevoia de sisteme de rollback și capacități de anulare. Poți să ne explici măsurile de siguranță și control pe care le-ai integrat în platforma Qualified pentru a preveni sau a mitiga erorile AI?

Încrederea și transparența/explificabilitatea merg mână în mână. Încrederea începe cu oferirea de informații despre ceea ce se întâmplă, de ce se întâmplă și cum să influențeze modul în care funcționează în viitor. Există principii de bază, cum ar fi citări, bucle de feedback și reglare/finalizare. Dar am luat și pași suplimentari pentru utilizatorii noștri pentru a oferi un strat de observabilitate pentru AI care este ușor accesibil și poate oferi feedback uman în buclă.

Ca exemplu, oferim capacitatea de a simula diverse circumstanțe și de a vedea ușor ce va face AI și de a oferi feedback sau corecție pe fiecare situație ipotetică. La fel cum rampezi un angajat înainte de a-i da autonomie, trebuie să faci același lucru și cu AI.

În lumina tendințelor de reglementare AI și a titlurilor recente despre eșecurile AI, cum vezi rolul conformității și al politicii în modelarea viitorului agenților AI în vânzări și marketing?

Reglementarea și guvernanța sunt mai importante ca niciodată. Nu este greu de gândit la riscurile pe care agenții le pot reprezenta dacă nu sunt implementați în mod responsabil. Am văzut toți rezultatele lansării AI fără context sau răspundere. În B2B, în special în vânzări și marketing, unde ne jucăm, manipulăm o mulțime de date enterprise și unele grade de Informații Personale Identificabile (PII). Trebuie să ne ținem pe noi înșine și clienții noștri la standarde ridicate pentru a proteja experiențele cumpărătorilor noștri.

Construim Piper cu conformitate de nivel enterprise, începând de la nivelul PRD. Acest lucru înseamnă că gândim la confidențialitate, securitate și guvernanță de la conceperea oricărui lucru nou pe care îl construim și livrăm. Pe măsură ce AI evoluează, vor evolua și standardele în jurul celor obișnuiți în industria noastră, cum ar fi SOC 2, GDPR, CCPA, managementul consimțământului etc. – acestea sunt toate lucruri pe care le ținem în minte ori de câte ori livrăm funcții. Dar, verificarea casetelor nu este suficientă. Suntem în proces de creare a unei culturi a transparenței și construirea propriului nostru cadru etic înainte de reglementări mai formale.

Aceste piese ale puzzle-ului AI nu pot aștepta reglementări formale – dacă nu sunteți deja setați aceste standarde în echipele dvs., sunteți în urmă.

Crei că companiile se grăbesc prea mult în a da agenților AI prea multă autonomie fără a construi structuri de supraveghere umană adecvate?

Am văzut toți titlurile atunci când aceste lucruri ies de pe șine – există, fără îndoială, companii care se mișcă prea repede și privesc AI ca instrumente de implementat, în loc de o transformare completă a afacerii.

Automatizarea nu este o strategie. Este o piesă a acestei imagini mai mari, dar necesită infrastructură și gândire pe termen lung pentru a evita greșeli masive care, la sfârșitul zilei, erodează încrederea cu clienții dvs. Nu puteți recâștiga asta.

Supravegherea umană nu este un inhibitor pentru succes cu automatizarea, ci un facilitator. AI va face munca grea, dar oamenii în buclă sunt necesari pentru a scala în mod responsabil.

Cum echilibrezi viteza și eficiența AI cu abilitățile umane unice, cum ar fi judecata, etica și nuanța în interacțiunile cu clienții?

Ne uităm la Piper ca la un coleg de echipă. Punctele sale forte – întotdeauna activ, viteză, memorie instantanee, scară infinită – o fac un agent SDR puternic, dar știm că nu poate deține fiecare interacțiune de la capăt la capăt.

Oamenii vor fi întotdeauna necesari în conversații cu risc ridicat, unde inteligența emoțională nuanțată servește mai bine cumpărătorului. Utilizarea AI în cazuri de utilizare corecte este cheia pentru a echilibra automatizarea și abilitățile umane. Piper este incredibil de rapid, dar știe când să se oprească și să implice oamenii.

Lăsăm AI să facă ce face AI cel mai bine, astfel încât oamenii să poată face ce fac oamenii cel mai bine.

Ești în fruntea marketingului agențic. Ce te entuziasmează cel mai mult despre următorii 2-3 ani în acest spațiu?

Mă simt ca și cum Era AI ne-a dat multor dintre noi a doua șansă după câțiva ani grei în spațiul tehnologic. Marketingul agențic este o inovație puternică care deschide porțile pentru tot felul de noi tehnologii și, în esență, a nivelat terenul de joc pentru companiile din industrie.

Suntem toți în acest rollercoaster împreună și, în sfârșit, trecem de acea fază inițială de gimmick și vedem ce aplicații sunt cu adevărat utile.

Următorii doi sau trei ani vor fi despre orchestrare – pe măsură ce tot mai mulți agenți AI vin online, sarcina va fi să construim cele mai puternice stive tehnologice care lucrează împreună ca o echipă pentru a realiza fluxuri de lucru complexe.

Care industrii crezi că sunt mai puțin pregătite pentru implicațiile agenților AI autonomi – și ce ar trebui să facă acum pentru a fi înainte?

Industriile cu ierarhii rigide și stive tehnologice legacy sunt în pericol de a fi lăsate în urmă. Pentru ca marketingul agențic să fie de succes, trebuie să ai o mentalitate modernă în jurul igienei datelor și software-ului, și unele dintre aceste operațiuni mai mari se mișcă încet și au multă datorie tehnologică de navigat. Ironia este că acestea sunt organizațiile care au de câștigat cel mai mult de pe urma agenților AI – fluxurile lor de lucru sunt mature pentru automatizare.

Cheia acum este să începeți cu infrastructura și nu cu tehnologia. Trebuie să-și pună casele în ordine mai întâi, cu planificare strategică în jurul fluxurilor de lucru în care agenții aduc valoare. Trebuie să aibă cadre în jurul conformității și siguranței. Apoi pot începe să piloteze unele dintre aceste programe.

Acesta nu este doar un proiect IT – este o transformare organizațională completă, de la cap la coadă.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Qualified.