Дин Николас, сооснователь и CEO Forethought – Интервью

Дин Николас – сооснователь и CEO Forethought. Ранее Дин разрабатывал продукты и инфраструктуру в Facebook (META ), Palantir (PLTR ), Dropbox (DBX ) и Pure Storage. У него есть публикации по машинному обучению и патенты на инфраструктуру, он был финалистом международного студенческого программистского конкурса ACM и был включен в список Forbes 30 под 30. Родом из Канады, Дин любит проводить время с женой и сыном, играть в баскетбол и читать как можно больше книг.

Forethought, платформа искусственного интеллекта и машинного обучения для корпоративного сектора, начала с фокуса на поддержке клиентов. AI компании может учиться на внутренних документах, электронной почте, чате и даже старых тикетах поддержки, чтобы автоматически решать и правильно маршрутизировать тикеты, а также быстро предоставлять наиболее актуальные знания.

Мы провели интервью с Дином на ежегодной конференции Upper Bound 2023 по искусственному интеллекту, которая проходит в Эдмонтоне, Альберта, и организуется Amii (Альберта Институт Машинного Интеллекта).

Это наше второе интервью с Дином. В нашем первом интервью мы обсуждали его прошлое и то, как он начал работать в области искусственного интеллекта. В этом интервью мы сосредоточились на его видении будущего.

Можете ли вы суммировать, что такое Forethought?

В Forethought мы являемся компанией, которая занимается генеративным искусственным интеллектом для поддержки клиентов. Мы запустили свою деятельность в 2018 году на TechCrunch Disrupt, и с тех пор мы выросли до того, что теперь поддерживаем крупные компании, такие как Instacart. Мы предоставляем слой интеллекта поверх данных о тикетах поддержки клиентов, что переводится в такие вещи, как чат-боты, но, надеюсь, более умные, все это, благодаря современному генеративному искусственному интеллекту.

Как давно вы перешли на генеративный искусственный интеллект?

Интересно, что даже когда мы были основаны, мы использовали некоторую форму генеративного искусственного интеллекта с ранних дней. Хотя, я бы не сказал, что это было так мощно, как то, что доступно сегодня. Например, GPT-2 был запущен, я думаю, в 2018 или 2019 году, и открытый, и были другие модели, такие как T5. Итак, мы использовали различные крупные языковые модели, экспериментировали с ними, а также строили некоторые свои собственные внутренние модели. Но то, что изменилось, я думаю, это то, что раньше это была функция, которая давала вам некоторые преимущества, когда вы использовали ее экономно. А теперь я думаю, что за последние шесть месяцев произошел семинальный сдвиг в том, как происходят бизнес-модели и как происходят изменения в двигателях. И для нас мы фактически должны были переосмыслить наш двигатель, я бы сказал, за последние несколько месяцев. И мы запустили SupportGPT в марте этого года, 2023. И это было с использованием крупных языковых моделей, таких как GPT от OpenAI, и фактически переосмыслили все.

Какой процесс для компании, которая хочет начать использовать SupportGPT?

В конце концов, это встроено в один из наших продуктов. Итак, я скажу, что независимо от всего, это всегда начинается с ваших данных, и это наш дифференциатор. И уникальная вещь о Forethought с большинством компаний – вы начинаете с чистого листа, и вам приходится硬кодить эти правила. Для нас вы начинаете с интеграции. Итак, если вы используете популярный help desk или CRM, такой как Zendesk или Salesforce (CRM ) Service Cloud, и вы хотите работать с нами, вы регистрируетесь и устанавливаете нашу интеграцию в ваш help center. И это запускает индексирование, обучение, тонкая настройка и все остальное, и строит модель и строит двигатель. И затем оттуда вы можете настроить, отредактировать и развернуть один из наших продуктов. И наш самый популярный продукт – это Solve, который является AI-агентом, который может сидеть на сайте, почти как чат-бот, или может существовать в электронной почте в любой форме и начать автоматически разговаривать и отвечать на вопросы клиентов, используя двигатель SupportGPT, как ChatGPT для вашего сайта, так сказать.

Но затем эта автоматизация обрабатывает только 50% проблем, так сказать. А что насчет проблем, которые все еще нужно направить человеку? Ну, у нас также есть Triage, который является названием нашего второго продукта, маршрутизатор проблем, теги, убедитесь, что они доходят до правильного агента в правильном канале, в правильное время, поэтому вы можете развернуть это. И затем Assist – это пилот агента, внутренний GPT для агентов поддержки клиентов, и затем, наконец, Discover, который является нашим последним, но во многих отношениях, самым мощным продуктом, который ищет информацию и делает рекомендации, также используя генеративный искусственный интеллект для бизнеса о том, что должно быть обновлено и что должно быть изменено.

С таким большим количеством зависимости от генеративного искусственного интеллекта, является ли галлюцинация проблемой?

Да. Я думаю, что галлюцинация – это одна из больших проблем при использовании генеративного искусственного интеллекта для большинства практических случаев, и я записал видео на LinkedIn об этом, которое стало немного вирусным, о том, что галлюцинация является одной из больших проблем с генеративным искусственным интеллектом. Есть много случаев, когда это не является проблемой, как, например, когда есть человек в цикле или это действительно творческий случай, и вы хотите что-то новое, как маркетинг, вы придумываете рекламный текст и блоги, и у вас будет кто-то, кто будет редактировать в конце концов. Это действительно хорошо, что они галлюцинируют немного. Это форма творчества. Но в случаях, таких как финансы или здравоохранение, или поддержка клиентов, где ваше здоровье, ваше богатство, ваша жизнь, или вы хотите правильный ответ, галлюцинация является огромной проблемой. Это большой лимитер. Итак, во многих отношениях, одна из крутых вещей, которые мы осознали и почему мы можем это сделать, и никто другой не может, было то, что мы уже использовали некоторую форму генеративного искусственного интеллекта в течение последних, скажем, пяти лет.

Все наши модели были сосредоточены на правильности с самого начала, понимании политик, понимании рабочих процессов, когда кто-то просит возврат, если это в течение 30 дней, вы можете выдать возврат. Если нет, вы не можете. И все это, что мы уже построили. И когда пришло время использовать эти более современные крупные языковые модели, мы обнаружили, что гуманизация этих крупных языковых моделей, плюс фактическая информация и правильность, которую мы могли предоставить из наших моделей, было идеальным совпадением. И затем вы можете использовать все это правильности через инженерную настройку, через тонкую настройку, которая фактически снижает проблему галлюцинации. Это не полностью устранено, но оно минимизировано до точки, где оно очень эффективно. И наша конечная цель, очевидно, состоит в том, чтобы иметь меньше галлюцинаций, чем ошибки у людей. Пока ваша точность равна человеческой точности, вы находитесь в очень сильной позиции.

Мы последний раз интервьюировали вас в 2021 году. Что вы узнали с тех пор о том, как быть предпринимателем?

О, боже мой. Всё мир изменился. С точки зрения предпринимательства, несколько вещей произошли. В конце 2021 года, вскоре после нашего интервью, мы подняли наш сериал C. Мы подняли 65 миллионов серии C от Steadfast Capital, NEA, а также известных людей, таких как Гвинет Пэлтроу, Барон Дэвис и Роберт Дауни-младший. Во многих отношениях, мы увидели много волнения вокруг нашего видения, и я думаю, что эти люди увидели генеративный искусственный интеллект до того, как это стало популярным. Это было интересно во многих отношениях. Это было интересное и сумасшедшее время для нас, чтобы просто расти и подливать топливо в огонь чего-то, что работало. Но то, что было интересно, это то, что вскоре после этого, в середине 2022 года, так сказать, рецессия. Всё мир взорвался, так сказать, прямо? Итак, это научило меня многое, потому что там, где некоторые бизнесы тратили деньги, они сократили расходы, и вся бизнес-модель быть предпринимателем изменилась с “расти за любую цену” на “расти с разумной эффективностью”.

И в многих отношениях, это заставило нас сосредоточиться на эффективности и также на том, чтобы стимулировать эффективность для наших клиентов. Мы всегда доставляли ценность во многих отношениях, потому что это просто отрасль, в которой мы работаем. Если мы можем помочь вам помочь вашим агентам производить больше, решать больше вопросов за определенное время, вы будете экономить много денег и будете иметь лучший опыт клиентов, и вы будете иметь больше внимания. Все эти вещи должны произойти, но мы должны были стать более сосредоточенными на наших питчах, более сосредоточенными на нашем послании и на нашем фокусе продукта, чтобы поделиться этим. И затем внутри себя мы должны были сосредоточиться на эффективности. Это не было просто “у вас есть большой войлочный шляп, и вы всегда можете поднять больше денег, и так далее”. Нет, это было как “давайте построим бизнес”. Что, если мы не сможем поднять больше денег? Что, если это займет у нас годы, чтобы поднять деньги, прежде чем рынок VC откроется? Ну, это нормально. Нам нужно строить очень эффективный бизнес, чтобы, когда придет время серии D, у нас были все метрики, которые указывают на успех, по крайней мере, в этом новом мире, в том, что измеряется. Я думаю, что это было большим, и увольнения, и все остальное, и просто весь мир изменился. И я думаю, что это был очень трудный год. 2022 год был трудным годом, и затем 2023 год, генеративный искусственный интеллект снова стал популярен. Итак, есть взлеты и падения в этом.

Итак, я много говорю там. Но да, я думаю, что все это учит быть сосредоточенным и быть устойчивым. Это другая вещь, которая важна, это просто помнить, что это 10-летнее путешествие, если вы успешны. Если вы не успешны, это рано, итак, помните об этом через взлеты и падения, вы должны идти шаг за шагом и всегда строить к той конечной цели.

Какие самые большие проблемы, с которыми вы сталкиваетесь, пытаясь построить чат-ботов для поддержки клиентов и других случаев?

Да, самые большие проблемы. Я пойду в хронологическом порядке. Первая была технической, работают ли модели? Итак, это почему мы начали даже в 2017 году, используя многие из этих современных, так называемых, естественного понимания языка и естественного генерирования языка двигателей. И просто убедиться, что вы всегда остаетесь на переднем крае исследований, но также убедиться, что вы доставляете ценность. Потому что одна из вещей, которые мы осознали, это когда мы начали спрашивать наших клиентов, “Эй, почему?” В ранние дни они нам сказали, что эта проблема огромна. Если вы можете построить это для нас, мы заплатим за это. Проблема в том, что чат-боты никогда не работали.

Даже в ранние дни, как 2017 год для нас, до того, как мы официально запустили, мы были как “ох, ну, должны ли мы быть в этой отрасли?” Что происходит? Но затем вы копаете глубже. Вы знаете, что есть проблема, четкая проблема, но решения не работали. И когда я продолжал спрашивать, я был как “почему?” Почему нет? И затем я осознал, что мы, либо случайно, либо из-за наших фонов, подходили к этому совершенно по-другому. И хотя люди слышали слово “AI”, слышали слово “чат-боты”, слышали эти вещи, то, что мы делали, было не то, что они делали. Они подходили ко всему с точки зрения дерева решений. Вы硬кодите правила. Если вы видите слово “возврат”, идите и выдайте возврат. Если кто-то говорит фразу “я просто хочу вернуть деньги”, это не имеет понятия, как это обработать, потому что это не сказало магическое ключевое слово.

Это было все деревья решений, это было все правила, и это были просто безкодовые строители, которые делали это разговорным, но это не было AI. И я был как “ох, это то, что вы делали?” И я не даже осознал, что это то, как все чат-боты строятся. И я был как “но это не то, что мы хотим делать”. Мы хотим делать это. И они были как “правда? Вы можете это сделать?” И я думаю, что первая и главная вещь была просто осознание того, что есть нюанс в том, что хотя AI как buzzword существовал уже 10 лет, эта современная форма AI, то, что мы сейчас видим, возможно с генеративным AI. И если вы вернетесь назад на несколько лет, то, что начинало становиться возможным, не было фактически применено к этому пространству. И я думаю, что это было большим. И затем есть много последствий от этого.

Есть много шума на рынке, потому что мы идем и говорим “парни, мы делаем что-то другое”. И они говорят “эй, вы уверены? Другая компания сказала, что у них тоже есть AI”. И нам приходилось бить головой о стену много раз, чтобы просто доказать нашу ценность. Как только мы попадали в POC, как только мы попадали в их систему и показывали, как это работает, как вы можете учиться, тогда это было все. И мы начинали, как вы можете видеть из всех этих логотипов и всех наших клиентов, но это было как медленный ползти, чтобы доказать нашу ценность на каждом шагу. Я думаю, что это, вероятно, была самой большой, интересной вещью в этом пространстве, в частности, которая была шумной, но с плохими решениями.

Это как будто очевидно, когда вы думаете об этом, что деревья решений не работают. Это просто не было очевидно в то время.

Это не было действительно очевидно в то время. И я думаю, что это также то, что это было лучшее, что вы могли сделать, правильно?

Это правда тоже.

Люди смешивают разговорную поддержку клиентов с AI. И эти две вещи, есть большое пересечение, где это есть, как ChatGPT – это хорошим разговорным примером, но GPT-3, двигатель, который его питает, существовал до этого. И вам нужно это, чтобы сделать разговор лучше. В прошлом то, что произошло, это то, что мы хотели разговор, мы хотели AI, мы могли делать разговор, но единственный способ сделать это было скриптовать разговоры. Это был большой IVR, или телефонное дерево, в форме чата. Но затем люди начали лепить слово “AI” на это, итак, мы получали разговор, мы не получали AI. Я думаю, что это было то место, где произошел сбой, не то, что это было не очевидно, но просто то, что это было не возможно, или люди не даже осознали, что это возможно, или что это две разные вещи.

Вы описали себя как оптимиста AI в недавнем подкасте. Почему вы так оптимистичны об AI?

Ну, несколько вещей. Во-первых, я думаю, что это новая бизнес-модель или сдвиг платформы происходит. То же самое, как вычисление само по себе стало чем-то. Компьютеры переходили от巨антских мейнфреймов к персональным компьютерам. Переход от интернета, интернет был платформенным сдвигом, и затем переход от настольных компьютеров к облаку был новой бизнес-моделью, а затем мобильные устройства. Каждое десятилетие или около того, есть этот новый сдвиг, и эти сдвиги приносят новые бизнес-модели. И фактически, триллионы долларов новых бизнесов сами по себе, как Salesforce, например, 200-миллиардный гигант, и все, что они сделали, это то, что они осознали этот сдвиг в облако. Они, вероятно, утверждают, что они принесли сдвиг в облако, но они осознали сдвиг в облако, и они взяли базы данных, вашу систему записи, и взяли ее из локальной, Oracle , Siebel, или что-то еще, в облако.

И затем они сделали убийство на этом, и затем построили систему записи для продаж, и затем они сделали это для сервиса, сервисного облака, маркетингового облака, бум, бум, бум, 200-миллиардный бизнес. И теперь я спрашиваю себя, что бы произошло, если бы Salesforce был построен в наше время? В 2023 году. То же самое произойдет. И я думаю, что это будут AI-первые компании, как Forethought, которые станут следующими Salesforce, которые создадут все эти возможности, триллионы долларов возможностей. Я думаю, что это будет означать великий бизнес, но это также будет удивительно для клиентов, для потребителей. Когда телефоны появились, у вас был суперкомпьютер в кармане.

Теперь вы будете иметь супермозг в кармане с GPT. В следующий раз, когда вам нужно будет стричься, вы просто скажете своему AI, чтобы он пошел и поговорил с AI парикмахерской, и вы сможете записаться на стрижку. И, надеюсь, все это будет работать на Forethought, хорошо. Но вы понимаете, о чем я говорю? Это совершенно другой способ делать вещи. Я думаю, что экономические модели будут меняться. Я также думаю, что это будет равноправiem, потому что это тот вид инноваций AI, который легко принять. Раньше вам нужно было иметь PhD в AI, чтобы даже знать, как это сделать. И теперь моя мама использует ChatGPT, и люди начинают знакомиться с AI, это открывает его, больше людей, вероятно, будут хотеть учиться, как кодировать, больше людей будут хотеть быть инженерами-настройщиками, или что-то еще. И я думаю, что это то, о чем я наиболее оптимистичен, это просто то, что экономические возможности.

Каковы ваши прогнозы для AGI? Думаете ли вы, что мы увидим это в нашей жизни?

Да. Во-первых, я начну с того, что никто не знает. Это, вероятно, правда.

Ктоever утверждает, что знает, лжет. Но да, я думаю, что мы видим достаточно достижений. Там может быть AGI, который существует сегодня. Кто знает? Может быть. Это, вероятно, не так. Ответ, вероятно, нет. Но человеческий мозг имеет триллион нейронов, GPT приближается к этому. Итак, что происходит, когда эта вещь имеет триллион нейронов и обучена на правильных данных, и наша мозг эволюционировал благодаря эволюции, но в некоторых смыслах, обучение с подкреплением – это эволюция на стероидах для машин.

И все эти техники существуют прямо сейчас. И это просто не кажется так далеко, чтобы представить. И мы, возможно, нуждаемся в новых техниках, как трансформер и рекуррентная нейронная сеть, были достижениями, которые, в ретроспективе, казались очевидными, но в то время, или прямо перед этим, были невозможны. И мы, возможно, нуждаемся в новых исследованиях, чтобы добраться туда. Но это уже не так далеко, потому что все это так хорошо. И я думаю, что мы либо уже там в некоторых смыслах, либо мы уже имеем все ингредиенты, и нам просто нужно найти правильную конфигурацию, или мы, вероятно, будем там в течение следующих 30-50 лет.

И я не знаю, спросили ли вы меня это или нет, но что я думаю об этом, это то, что есть некоторые риски. Лучшая аналогия для этого была кто-то, я думаю, это был Андрей Карпати, человек AI из Tesla , описал это как это как ядерная энергия. Это примерно так же мощно, как ядерная энергия. Неограниченная емкость с фузией, или что-то еще, чтобы позволить нам делать вещи, которые мы никогда не думали, путешествовать в космос, потому что у нас будет достаточно энергии, чтобы сделать поездки. Там будет так много вещей, которые будут возможны с ядерной энергией, но вы также имеете темную сторону этих вещей, которые являются ядерными бомбами, которые я не знаю, могу ли я говорить об этом в таких интервью, но вы также имеете это, или ядерное оружие, я скажу, правильно? И эта огромная емкость для разрушения.

И лучшее, что мы придумали как общество, чтобы справиться с этим, это то, что все имеют это, и все просто положили в регуляции, чтобы убедиться, что мы все используем это правильно. Я думаю, что есть эквивалентная емкость там, это начинается в цифровой сфере. Итак, вы почти имеете меньше страха изначально, потому что если что-то подобное получит доступ к ядерному оружию, тогда, но моя точка зрения, если вы можете создать ограждения и гарантии, пока AI продвигается, что мы делаем как общество, тогда вы находитесь в довольно хорошем месте. Имея AI, который может обнаружить фейковые новости, который так же мощен, как GPT, чтобы обнаружить фейковые новости, генерированные GPT, это супер важно. Я думаю, что я буду, снова, оптимистом об этом, но это не значит, что мы не должны одновременно разрабатывать технологию, чтобы сделать это безопасным.

Вам нравится читать, какие хорошие книги вы бы порекомендовали?

Самая недавняя книга, которую я прочитал, была “Преимущество” Патрика Ленсиони, которая учит, как строить здоровую организацию, все, от того, как вы проводите встречи, до выравнивания команды, до общения миссии и ценностей, и действительно строить здоровую организацию. И это кульминация всех его других книг, как “Смерть от встреч” и все остальное. Я бы сказал, хотя, что “Преимущество” – это, вероятно, самая недавняя книга, которую я прочитал. По AI, я, иронично, не читал никаких книг по AI最近. Я читал некоторые статьи по AI, но я думаю, что есть книга, называемая “Суперчеловек“, которая была очень рекомендована мне, и которую мне нужно пойти и прочитать. И, наконец, я скажу, еще одна нехудожественная книга, “От хорошего к великому“. Моя любимая книга по менеджменту всех времен. Художественная литература – это “Экспансия”. Теперь это телесериал.

Я видел этот телесериал.

Вы видели его, правильно? Я думаю, что это на Amazon Prime. Мне нравится, потому что это делает так хорошо, не действительно научную фантастику, но научную реальность. Я имею в виду, что там есть много научной фантастики. Но они берут много действительно тонких концепций, как то, что произойдет в мире, где у нас есть космические путешествия, и как будут эволюционировать политики? И это то, как люди, вероятно, будут вести себя. Если вы заметили, это очень, очень, очень тонко. Но телефоны имеют продвинутую форму AI, построенную в них, и это не подчеркивается. Это не является центральной точкой. И это почему я люблю это. Это почему я упоминаю это здесь. Но вы заметите, что люди просто говорят со своими телефонами, как если бы они говорили с человеком, и затем они просто продолжают, и затем это возвращается с чем-то еще и говорит с ними.

И я думаю, что это то, как AI будет работать в нашем мире. Каждый будет иметь своего личного Эйнштейна или C3PO, или R2-D2, либо на телефоне, либо в робототехнике. И они просто будут делать задачи и отвечать на вопросы за вас и выяснять вещи. И они будут так же умны, как Эйнштейн. И это все. Если каждый человек на планете имел друга по имени Альберт Эйнштейн, AI, интеллект, тоже, или лучше, чем люди, тогда вы просто сможете делать больше вещей. И все всегда default, окей, что если все эти парни станут злыми? Ну, у нас есть человеческий уровень интеллектуальных существ, 8 миллиардов из них. И я имею в виду, что люди не так хороши во многих отношениях, но это также красиво, что мы смогли создать общество и цивилизацию, которую мы продолжаем.

Это интересно, как противоположно это шоу “Звездный путь”, где они делают шоу из использования технологий.

Мы не говорим о телефонах, но 100 лет назад, если вы сказали бы кому-то, что у вас есть телефон, и вы можете поговорить с кем-то в Катаре мгновенно, есть так много вещей, которые сейчас являются буквальной магией для людей, которые были 100 лет назад.

Как и то, как Kindle был бы магией 100 лет назад. Это книга, которая всегда разная, в зависимости от того, что вы хотите.

В зависимости от того, что вы хотите. Это буквально как из Гарри Поттера, правильно? В любом случае, я думаю, что это то, как я думаю об этих технологиях. Вы берете аналогию чего-либо еще, что быстро изменилось, и есть много. Электричество было мощным, печатный пресс, и затем это сумасшедшее и большое на некоторое время, и затем следующее поколение просто принимает это как должное и это просто встроено. Представьте себе мир, где AI просто принимается как должное и просто встроен во все, что мы делаем.

Вы недавно твитнули, “Измеряйте успех не по тому, сколько вещей вы начинаете, а по тому, сколько вещей вы завершаете.” Что такое финишная линия для вашей компании?

Что такое конечная игра? Вернувшись к концепции новых экономических бизнес-моделей, одна из вещей, которая меня очень вдохновляет, это то, что когда люди говорят, что Google (GOOGL ) не имеет мотивации. На самом деле, Google сказал, что это утечка или что-то еще, и все подняли панику. Я имею в виду, что это правда. Я думаю, что они не имеют мотивации. Но также OpenAI, вероятно, не имеет мотивации. Никто не имеет мотивации. Но более важно, что существующие бизнес-модели сегодня будут разрушены AI. И это произойдет в поддержке клиентов, это произойдет с помощью столов, это произойдет с CRM, это произойдет с поисковыми системами, это произойдет со всем. И я думаю, что наиболее интересная часть этого является то, что есть много компаний, которые просто прыгают на эту повозку прямо сейчас, но эта технология так же является устойчивой, как и разрушительной, и что есть компании, которые адаптируются быстрее, но также компании, которые имеют разумный масштаб, могут фактически ускоряться с более высокой производной, чем те, кто еще не имеет масштаба.

И иногда это не будет так. Там могут быть более мелкие компании, которые двигаются быстрее, и может быть что-то между ними. Итак, у вас есть эти разные слои компаний, и может быть, что старейшие компании будут слишком медленными, чтобы адаптироваться, и будут свергнуты. Вы можете иметь более мелкие компании, которые двигаются быстрее, и может быть что-то между ними. Итак, мысль о том, что мы можем быть той компанией, которая сделает каждый контакт между людьми и бизнесом быстрее и более интеллектуальным. Сегодня это в поддержке клиентов, потому что это наиболее частый контакт, который у нас есть. У вас есть проблема, вы задаете вопрос. Мы помогаем питать это. Сегодня мы обрабатываем более 100 миллионов тикетов поддержки в год, и мы только начинаем. В конце концов, это будет миллиард, 10 миллиардов, триллион. И это только в поддержке клиентов.

Я думаю, что AI, и, надеюсь, через Forethought, вы можете применить эту же технологию к маркетингу. Почему вы достигаете компании только тогда, когда у вас есть вопрос? Что насчет того, когда вы хотите узнать о новом продукте? Что насчет того, когда у вас есть сервис, который вас интересует? Что насчет продаж? Что насчет того, когда вы достигаете бизнеса, для которого вы работаете? У вас есть вопрос об IT? У вас есть вопрос об HR? Каждый контакт может быть преобразован через AI. И я думаю, что у нас есть возможность, действительно, быть частью этой истории, быть той компанией, или одной из компаний, которая принесет это будущее, и это конечная игра, это наша миссия. И в конечном итоге, это о том, чтобы разблокировать человеческий потенциал. Это сделает все быстрее, все более эффективным, даст людям время, энергию и внимание обратно, чтобы они могли сосредоточиться на том, чтобы проводить время с любимыми, или чем-то еще. Человечество улучшается.

И я думаю, что у нас есть эта возможность. Я думаю, что мы можем это сделать. И я думаю, что с точки зрения бизнеса, это может быть многомиллиардная, если не десятки или сотни миллиардов долларов компания. Это может быть так же, как и история Salesforce. Что, если Salesforce был построен в 2023 году?

Спасибо за великое интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны прочитать нашу первую интервью с Дином, или посетить Forethought.