Пунит Мехта, Основатель и Генеральный Директор Netomi – Интервью

Пунит Мехта, основатель и генеральный директор Netomi, возглавляет сан-францисскую компанию, специализирующуюся на автономных сервисах для клиентов с использованием ИИ. С опытом в технологическом предпринимательстве и торговле на Уолл-стрит, он возглавил разработку платформы “Agentic OS”, которая помогает брендам решать проблемы клиентов на различных каналах с встроенным управлением, персонализацией и прозрачностью. Мехта был признан одним из лучших предпринимателей по версии Advertising Age и Business Insider.

Netomi – это платформа для обслуживания клиентов на основе ИИ, которая помогает предприятиям автоматизировать и улучшать поддержку на электронной почте, в чате, при обмене сообщениями и по голосовым каналам. Ее система позволяет брендам решать большинство рутинных запросов клиентов самостоятельно, а также предоставляет агентам реальную помощь, когда это необходимо. С встроенным управлением, персонализацией и многоязычной поддержкой Netomi позволяет организациям масштабировать операции по обслуживанию клиентов эффективно, сохраняя при этом полный контроль над голосом бренда и соблюдением требований.

У вас было fascинirующее путешествие, от создания двигателей ИИ для Уолл-стрит до основания Netomi. Что вдохновило вас на запуск Netomi, и как ваш предыдущий опыт повлиял на его миссию?

Моя ранняя работа на Уолл-стрит была сосредоточена на создании систем ИИ, которые должны были работать с высокой скоростью, точностью и абсолютной надежностью. Это дало мне прочную основу для разработки технологий, работающих в режиме реального времени. В IBM Watson я увидел потенциал ИИ для понимания языка и взаимодействия с людьми более естественным образом, но также и ограничения, связанные с прозрачностью и контекстной актуальностью.

Я основал Netomi с убеждением, что ИИ может сделать больше, чем просто автоматизировать ответы. Я хотел создать системы, которые помогают клиентам достигать реальных целей с помощью интеллекта, эмпатии и подотчетности. С самого начала нашей миссией было создание ИИ, поддерживающего человеческое взаимодействие таким образом, который является осмысленным и соответствует ценностям организаций, которые он представляет.

Какая проблема в конечном итоге пытается решить Netomi, и что отличает ваш подход от других игроков на этом рынке?

Netomi сосредоточена на трансформации опыта клиентов из фрагментированного и реактивного в проактивный и ориентированный на результат. Слишком многие инструменты сегодня предлагают общие ответы, не связанные с историей, эмоциями или намерениями клиента. Наш подход построен вокруг контекста. Каждое сообщение клиента анализируется вместе с десятками сигналов в реальном времени, таких как статус лояльности, недавняя активность, настроение и предыдущие взаимодействия, для генерации ответа, который является точным и актуальным.

То, что отличает нас, – это не только использование генеративного ИИ, но и то, как мы интегрируем управление, соответствие бренду и подотчетность в каждую часть системы. Мы предоставляем предприятиям полную видимость того, как принимаются решения, какие данные используются и как каждый ответ отражает голос и стандарты организации. Наша цель – дать брендам возможность использовать ИИ, который является интеллектуальным, заслуживающим доверия и глубоко интегрированным в их стратегию опыта клиентов.

Что вы считаете отличает Agentic OS Netomi от других решений CX на рынке сегодня?

Agentic OS Netomi построена на основе двойной архитектуры агентов, сочетающей детерминированные Action Agents с LLM-ориентированными Reasoning Agents. Action Agents обрабатывают безопасные, низкоуровневые транзакции, такие как обновления, запросы и выполнение процессов в системах предприятия. Reasoning Agents интерпретируют входные данные клиентов в реальном времени, используя генеративный ИИ для адаптации разговоров на основе контекста и намерений.

Эти агенты оркестрируются проприетарной системой, основанной на событиях, которая позволяет платформе реагировать сразу на сигналы, такие как сдвиги настроения, задержки доставки или изменения данных. Каждое решение версионируется и полностью наблюдаемо, предоставляя командам возможность отслеживать и контролировать соблюдение требований на каждом этапе. Эта архитектура поддерживает интеллектуальное взаимодействие и операционную надежность в масштабе.

Многие компании все еще пытаются понять, что значит быть готовым к ИИ. Как должны предприятия оценивать свою готовность, и какие распространенные заблуждения, по вашему мнению, мешают им?

Готовность к ИИ начинается с основ. Предприятиям необходимы хорошо управляемые, авторитетные источники данных. Без них даже самые способные модели будут возвращать ненадежные или несоответствующие результаты. Основные бизнес-процессы также должны быть доступны через стабильные API или событийно-ориентированные архитектуры, чтобы агенты ИИ могли совершать значимые действия, а не просто вести разговор.

Ожидания задержки, особенно для голосовых или синхронных каналов, должны быть определены заранее, чтобы руководить проектированием системы. Механизмы непрерывной оценки также должны быть установлены для мониторинга деградации подсказок или дрейфа модели. Одним из распространенных заблуждений является то, что загрузка больших объемов неструктурированного контента в векторную базу данных эквивалентна стратегии ИИ. На самом деле, успешное развертывание зависит больше от инженерии данных, четких политических рамок и структурированного управления изменениями. Прозрачность, наблюдаемость и строгое тестирование являются необходимыми требованиями для любой системы агентского класса предприятия.

Вы говорили об ограничениях инженерии подсказок в масштабе. Что такое инженерия оркестровки, и почему она более жизнеспособна для долгосрочного внедрения ИИ в предприятиях?

Инженерия подсказок фокусируется на оптимизации изолированных взаимодействий. Инженерия оркестровки решает полную систему решений, действий и политик, которые должны работать вместе на различных каналах и рабочих процессах. В Netomi мы определяем новые возможности декларативно, чтобы они могли быть доступны центральному планировщику, а не встроены в отдельные подсказки. Слой политики определяет, какой агент реагирует, какие данные он получает и как результаты проверяются.

Это позволяет быстро итерировать без компрометации стандартов бренда или соблюдения требований. Это также предоставляет значимые точки контроля как для технических, так и для бизнес-пользователей, позволяя системам эволюционировать, сохраняя при этом последовательность и надзор.

Как агенты ИИ Netomi удается найти баланс между автоматизацией и персонализацией бренда на различных каналах, таких как электронная почта, голос и обмен сообщениями?

Агенты Netomi разделяют правила бренда и подсказки, применяя тон, ограниченный язык и требования форматирования динамически во время выполнения. Это гарантирует, что персонализация не происходит за счет последовательности. Данные, специфичные для клиента, такие как уровень лояльности или статус заказа, извлекаются из проверенных источников непосредственно перед генерацией, снижая риск галлюцинации.

Пороги уверенности и оценки в реальном времени определяют, когда следует эскалировать. Все изменения проходят через красный командный и тестируются в песочнице перед развертыванием, чтобы каждое взаимодействие оставалось личным и соответствовало требованиям на всех каналах.

Одним из отличий Netomi является ее событийно-ориентированная ConversationOS. Как это работает на практике по сравнению с традиционными интент-ориентированными системами?

Традиционные боты маршрутизируют все через предварительно определенные деревья интентов. ConversationOS Netomi слушает более широкий поток событий, включая текст клиента, обновления доставки и внутренние изменения состояния. Мultiple агентные пути могут работать параллельно, такие как решение проблемы с выставлением счета и обновление доставки, и объединять свои ответы в один ответ.

Поскольку все структурировано как события, а не как скрытое состояние, новые агенты или возможности могут быть добавлены без нарушения существующих процессов. Это делает систему более гибкой, устойчивой и легкой в обслуживании.

Учитывая ваш опыт с высокочастотными торговыми системами, как концепции из алгоритмической финансовой сферы повлияли на архитектуру или скорость платформы Netomi?

Мы применяем ту же дисциплину, используемую в алгоритмической торговле, к производительности и контролю. Задержка минимизируется за счет легковесных, асинхронных конвейеров, построенных для удовлетворения целей в три секунды для голосовых каналов. Поведение агентов тестируется на исторических транскриптах перед развертыванием, чтобы смоделировать результаты и выявить режимы отказа.

Цепи предохранителей установлены для остановки выполнения, если пороги стоимости, задержки или политики нарушаются. Трафик постоянно перераспределяется среди конкурирующих стратегий подсказок или извлечения для оптимизации опыта клиентов и эффективности вычислений. Это мышление влияет на каждый слой платформы.

Вы поддерживаетесь впечатляющим составом инвесторов и советников, от Грега Брокмана из OpenAI до бывших руководителей Disney и DeepMind. Как это повлияло на вашу видение продукта или стратегию роста?

Наши советники приносят опыт работы в крупных предприятиях и техническую проницательность, которые помогли сформировать как наше видение продукта, так и стратегию роста. Их руководство помогает нам сосредоточиться на решении реальных бизнес-проблем, особенно тех, с которыми сталкиваются компании из списка Fortune 100, работающие в глобальном масштабе. Будь то автоматизация поддержки, обеспечение соблюдения требований или предоставление последовательности на различных каналах, их отзывы гарантируют, что мы строим технологии, готовые к реалиям крупных предприятий.

Одним из сообщений, которое мы часто слышим, является важность контроля и ясности. Эти системы взаимодействуют напрямую с клиентами и поддерживают человеческих агентов, поэтому результаты должны быть измеримыми и заслуживающими доверия. Человеческий фактор остается центральным в каждом решении по продукту, которое мы принимаем.

Когда Agentic ИИ становится все более интегрированным в повседневные бизнес-операции, какие меры предосторожности, по вашему мнению, являются наиболее важными для предотвращения как человеческого злоупотребления, так и неправильного направления машины?

Netomi строит безопасность на каждом уровне платформы. Подсказки и вложения версионируются и отслеживаются, чтобы изменения могли быть проанализированы или отменены. Лично идентифицируемая информация фильтруется до того, как она достигнет модели, и политики хранения данных строго соблюдаются. Типизированные схемы действий и тестирование в песочнице гарантируют, что агенты соответствуют условиям перед вызовом инструментов производства.

Все действия регулируются двигателем политики, который может приостановить или изменить шаги в реальном времени. Ролевые контроли доступа, многофакторная аутентификация и неизменяемые журналы аудита предоставляют дополнительную защиту. Подписанные конверты запросов и ограничения квот защищают платформу от внешнего дрейфа модели и злоупотребления.

Оглядываясь вперед, что вас больше всего вдохновляет в следующей фазе опыта клиентов и роли ИИ в ней?

Самым интересным сдвигом является переход от реактивного обслуживания к проактивной, интеллектуальной помощи, которая понимает полный контекст целей, предпочтений и ограничений клиента. ИИ скоро сможет предвидеть потребности, действовать в различных системах и предоставлять результаты без необходимости от клиентов ориентироваться в сложностях или повторять себя.

Настоящий прорыв заключается не только в том, что может сделать ИИ, но и в том, как он будет поддерживать человеческое принятие решений. ИИ станет заслуживающим доверия слоем на протяжении всего пути клиента, помогая брендам строить лояльность за счет отзывчивости, персонализации и надежности в масштабе. По мере эволюции этого границы между обслуживанием, продажами и опытом будут продолжать исчезать.

Спасибо за отличное интервью. Читателям, желающим узнать больше, следует посетить Netomi.