Райан Питерсон, Главный директор по продукту в Concentrix – Интервью

Райан Питерсон является исполнительным вице-президентом и главным директором по продукту в Concentrix, где он руководит глобальной стратегией продукта и технологий. Как трансформационный лидер с глубоким опытом в разработке продукта, данных и ИИ, Райан стимулирует инновации и рост. Ранее он занимал руководящие должности в Amazon (AMZN ) Web Services (AWS), где возглавлял Amazon Connect (CXE) и AWS Storage, и приобрел опыт в стратегиях выхода на рынок, продажах и решениях для архитектуры. Благодаря более чем двум десятилетиям опыта в управлении данными, Райан имеет острое представление о развертывании ИИ. Он является обладателем восьми патентов в области хранения и безопасности данных.

Concentrix является публично торгуемым глобальным поставщиком решений и технологий для опыта клиентов, предлагающим услуги на стадиях проектирования, разработки и эксплуатации, чтобы помочь организациям модернизировать операции и повысить производительность. Компания работает более чем в 70 странах и на шести континентах, и с момента выхода на биржу в 2020 году расширила свою деятельность за счет крупных приобретений, таких как Convergys, Webhelp и BlinkCX, укрепив свою масштабируемость и возможности.

Давайте начнем с личного – вашего пути, который охватывает стартапы, Amazon и теперь Concentrix. Какой урок о опыте клиента или разработке продукта остался с вами на протяжении всех этих ролей?

Все просто: начинайте с клиента и работайте в обратном направлении. Это справедливо, будь то стартап из трех человек или масштабирование систем глобально для компании из списка Fortune 500. Легко увлечься созданием того, что они считают интересным и увлекательным, но если это не решает реальную проблему для реальных людей, это трата времени. Самые эффективные решения, которые я видел, всегда исходят из понимания того, чего клиент пытается достичь, и затем строятся к этому.

Недавний опрос Concentrix среди потребителей показывает, что только 31% потребителей в США знакомы с концепцией Agentic AI. Почему, по вашему мнению, осведомленность остается такой низкой, несмотря на шум в отрасли?

Потому что мы сделали это более сложным, чем нужно. Спросите пять человек, что означает “Agentic AI”, и вы, скорее всего, получите пять разных ответов. Термин не закрепился в общем определении, потому что отрасль не сделала хорошую работу по объяснению этого в повседневных терминах. Это основная проблема. Когда я описываю это как ИИ, действующий от имени другого субъекта без необходимости в подсказке, люди обычно понимают. До тех пор, пока это не станет стандартным объяснением, большинство потребителей останутся сбиты с толку, и это будет продолжать быть больше брендом, чем массовой идеей.

Одна из наиболее поразительных статистик заключается в том, что 76% людей считают бренды более заслуживающими доверия, когда им помогает человек, а не ИИ. Как вы интерпретируете это в контексте создания опыта клиента, основанного на ИИ?

Эта статистика не против ИИ, а за доверие. Давайте признаем, люди обычно не доверяют ИИ, и они определенно не хотят его, когда им нужна помощь. Просто подумайте о последнем разе, когда вы позвонили в службу поддержки клиентов и были первоначально подключены к ИИ-боту. Большинство людей нажимают на кнопку “0” или пытаются обойти его, чтобы добраться до человеческого агента. ИИ, в его нынешнем состоянии, не всегда решает проблему, он часто создает трение. Если ИИ добавляет трение к пути клиента, он не улучшает опыт; он мешает. То, чего действительно хотят клиенты, – это гладкий опыт, который помогает им решить свою проблему. Когда ИИ работает в гармонии с человеческим суждением, это когда доверие заслуживается. Будущее не только об ИИ, но и об ИИ, поддерживаемом реальным человеческим интеллектом, делая опыт бесшовным и эффективным.

Были ли какие-либо удивительные или противоречивые прозрения в данных, которые заставили вас переоценить, как Agentic AI должен быть развернут – либо в плане дизайна, сообщения или использования?

Самое большое удивление не было в числах, а в том, что они раскрыли. Многие компании спешат запустить ИИ и пропускают необходимую работу по подготовке своих баз знаний полностью. Это как попытка построить самоходную машину без карты, чтобы руководить ею. Вы не можете ожидать, что ИИ даст надежные ответы, если лежащая в основе контент устарел или неполон. Но помимо этого, мы видим, что оптимизация ИИ исключительно для эффективности – как полная автоматизация или содержание – может обратиться. Удаление людей полностью может привести к пропущенным сигналам, более высокому проценту отказов или потерянным возможностям получения дохода, которые появляются только в реальных разговорах. Реальная задача не только в том, чтобы заставить ИИ работать, но и в проектировании систем, где люди и ИИ могут работать вместе, чтобы стимулировать правильные результаты.

Получение основы развертывания правильно не всегда гламурно. Это как то, как человеческий агент должен тренироваться перед тем, как принимать звонки. Это может не быть самой интересной частью, но это критический шаг для того, чтобы агент мог хорошо выполнить свою работу. То же самое относится и к ИИ. Даже лучшая стратегия Agentic не сработает, если данные и подготовка, лежащие в ее основе, не являются прочными.

Доверие явно не является универсальным. С потребителями, которые гораздо более скептичны по отношению к ИИ в финансах и здравоохранении, чем в технологиях или путешествиях, как компании в высокорисковых секторах должны подойти к интеграции ИИ?

В высокорисковых секторах, таких как финансы и здравоохранение, доверие не является необязательным, а фундаментальным. Хотя потребители могут приветствовать ИИ для таких вещей, как ускорение обработки документов или оптимизация внутренних рабочих процессов, они гораздо более скептичны, когда это касается личных, клинических или высокоэффективных вопросов. Это означает, что компании должны быть чрезвычайно намеренными в отношении того, какие случаи они автоматизируют и как. ИИ может абсолютно стимулировать ценность в этих секторах – в финансах, быстром обнаружении мошенничества, оценке кредитного риска, автоматизированных сборах и персонализированных инсайтах для управления богатством – но только тогда, когда это управляется плотно, с четкими границами и человеческим надзором. В тот момент, когда ИИ начинает принимать решения, которые напрямую влияют на деньги, здоровье или безопасность людей, планка доверия резко возрастает. В таких случаях клиенты говорят, что ИИ будет поддерживать, а не заменять, человеческое суждение.

Опрос показывает, что люди хотят прозрачности, вариантов переопределения и сильных гарантий конфиденциальности. Как вы встраиваете эти якоря доверия в интеллектуальную платформу опыта Concentrix?

У нас есть 40+ лет опыта поддержки лучших брендов мира, и на протяжении всего этого времени мы узнали, чего хотят и ожидают клиенты. Мы помогаем нашим клиентам преодолеть эту нехватку доверия к потребителям, предоставляя им инструменты для контроля того, как их агенты ИИ ведут себя – от враждебных LLM, которые действуют как сторожевые псы, указывающие на все подозрительное до того, как оно достигнет клиента, до встроенных двигателей политики, которые позволяют командам безопасности определять, что разрешено или заблокировано. Но управление доверием потребителей не останавливается на запуске ИИ. Бизнес-потребности всегда развиваются, и ответы меняются, поэтому мы ввели Agentic Engineering как намеренный способ проектирования, развертывания и постоянного управления ИИ. Это включает в себя возвращение людей в цикл, чтобы обеспечить, что ИИ соответствует, аудитуем, и всегда основан на хорошем суждении. Мы также запустили наше новое предложение Agentic Readiness. Это помогает компаниям понять, где у них есть возможности для развертывания агентного ИИ ответственно. Мы ведем их через ключевые соображения, такие как то, чего следует избегать при развертывании ИИ, и как масштабировать безопасно. Цель – принести наибольшую пользу клиентам и их бизнесу. ИИ нуждается в структуре, чтобы быть заслуживающим доверия, и мы сделали это частью ДНК, что, в свою очередь, помогает доставлять положительный опыт, который стимулирует лояльность бренда.

Только 8% потребителей комфортно с полностью автономным поддержкой ИИ, но отрасль спешит с автоматизацией. Как вы примиряете этот разрыв между тем, что возможно, и тем, что приемлемо?

Проблема заключается в том, что много ИИ развертывается в местах, где клиенты замечают больше всего, и не в хорошем смысле. Компании забывают, что люди ненавидят чувствовать себя обманутыми. Мы все ценим ИИ, когда он незаметно делает вещи легче, как умные рекомендации от Netflix или YouTube, потому что они работают и чувствуются невидимыми. Но когда вы заперты из своего Airbnb (ABNB ) под проливным дождем, это не момент для ИИ – это момент для человека, который может решить проблему быстро и с сочувствием. Доверие не теряется потому, что ИИ существует, а потому, что ИИ создает трение, разочарование и появляется в неправильных местах, создавая негативный опыт бренда и в конечном итоге отталкивая клиентов.

Есть растущий призыв к регулированию, но многие компании не хотят ждать. Какую роль должны играть лидеры предприятий в установлении своих собственных этических стандартов, пока нормативные рамки не поспевают?

Если вы развертываете ИИ и не создали ограничители, вы уже отстаете – это халатность, а не инновации. Представьте себе сценарий, в котором авиакомпания развертывает ИИ-ассистента для помощи с бронированием и изменениями, но когда клиенты начинают спрашивать о компенсации за задержанные рейсы, система дает неверную информацию о возврате средств. Не потому, что ИИ был сломан, а потому, что никто не установил четкие границы политики, правил эскалации, и они не потратили время на подготовку своей агентской базы знаний правильным образом. Этот тип ошибки создает путаницу среди клиентов, наносит ущерб доверию бренда и может открыть дверь к юридической ответственности. Компании, которые будут лидерами в этом пространстве, – это те, кто рассматривает этику и управление как требования к запуску, а не после мысли.

Оглядываясь вперед, как вы видите Agentic AI, трансформирующий внутренние операции предприятий – за пределами просто клиентских случаев использования?

Внутренний аспект – это то место, где мы видим самый быстрый ROI. ИИ уже помогает сотрудникам с различными повседневными задачами, от написания электронных писем до суммирования встреч и извлечения инсайтов из шумных систем, что освобождает их, чтобы сосредоточиться на более высокоэффективной работе – и никто не сопротивляется, потому что это действительно помогает. В нашем собственном внутреннем ИИ-приложении iX Hello мы видели до 80% сокращения времени, необходимого для выполнения работы, с увеличением на 20% выхода по бизнес-функциям. Это низкорисковое пространство – это то место, где компании должны экспериментировать сначала. Если вы не можете заставить ИИ работать хорошо для своих собственных команд, у вас нет дела, чтобы ставить его перед клиентами. Используйте его внутри компании сначала, затем масштабируйте его с уверенностью. В долгосрочной перспективе это будет только помогать обеспечить эффективность и производительность сотрудников компании, сохраняя при этом последовательность по всему бренду.

Если мы проверим через 12 месяцев, как будет выглядеть успех инициатив Concentrix по ИИ – не только в плане принятия, но и в плане заработка и поддержания доверия потребителей?

Успех для нас заключается в том, чтобы помочь нашим клиентам трансформировать свои операции от простого запуска ботов до запуска ИИ как неотъемлемой, первой части их бизнеса. Но это не только улучшение их операций, но и то, чтобы сделать жизнь потребителей проще. Реальная мера успеха будет заключаться в том, чтобы увидеть значительное улучшение удовлетворенности потребителей. Когда ИИ используется правильно, он должен улучшить опыт для потребителей, делая их взаимодействия более гладкими и эффективными. Мы уже инвестировали много в создание технологии ИИ, которая создает лучший опыт на протяжении всего пути клиента, и мы развернули более 7 000 ботов в Concentrix. Теперь мы масштабируем операционную модель, а не только технологию. Когда ИИ полностью интегрирован, подотчетен и управляется внутри бизнеса, он приводит к лучшим результатам для потребителей, что, в свою очередь, строит долгосрочное доверие.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Concentrix или они могут получить доступ к опросу потребителей Concentrix здесь.