Alex Doonanco, VD och medgrundare av CareCycle – Intervjuserie

Alex Doonanco är VD och medgrundare av careCycle, en AI-driven plattform som förändrar hur Medicare-byråer engagerar sig med medlemmar. Sedan lanseringen i oktober 2024 har careCycles röst-AI-lag genomfört över 400 000 samtal med äldre, vilket hjälper byråer att förbättra kundbehållning, minska avhopp och tillhandahålla personlig support i stor skala. Alex började sin karriär inom konversations-AI som den första amerikanska anställningen och go-to-marknadsledaren på AI Rudder, där han ledde storskaliga automatiseringsinitiativ över flera B2C-branscher. Han är passionerad om att bygga AI-lösningar som kombinerar effektivitet med empati för att förbättra tillgången till och resultaten inom hälso- och sjukvården.

careCycle är en AI-driven röstarbetsstyrka för Medicare-byråer och FMO:er, som tillhandahåller förenlig och personlig medlemsengagemang från leadsintag till post-anmälningsvård. Plattformen hjälper kunder att öka konverteringar, förbättra kundbehållning och driva miljontals i förnyelser samtidigt som de sparar licensierade agenttimmar. Grundat av Alex Doonanco och Evan Roubekas integrerar det smidigt med CRM:er och uppfyller HIPAA/CMS-standarden.

Vad inspirerade dig att medgrundare careCycle, och hur påverkade din bakgrund i att bygga AI-infrastruktur för reglerade sektorer företagets riktning?

Jag började först att arbeta med röst-AI 2022, då jag distribuerade system över branscher som finans, juridik och hälso- och sjukvård. Dessa erfarenheter gav mig en tydlig vy över både möjligheterna och begränsningarna för generisk AI i högt reglerade utrymmen. Vad jag såg upprepade gånger var att traditionella röst-AI-system var byggda för att visa teknologi, inte för att lösa meningsfulla branschproblem. De var transaktionella, saknade minne och var riskfyllda i miljöer där förenlighet och empati var kritiska.

I Medicare förstärks dessa svagheter. Äldre skrev på för planer och lämnades sedan ofta utan proaktivt stöd, medan byråer förlorade intäkter eftersom medlemmar avbröt inom de första 90 dagarna. Jag medgrundade careCycle för att stänga den luckan. Min bakgrund inom reglerad AI lärde mig att tänka på förenlighet och säkerhet från den allra första koden. Den tillvägagångssättet möjliggjorde att vi byggde careCycle som en plattform som inte bara förbättrar medlemsupplevelser utan också uppfyller de stränga kraven från HIPAA och CMS.

Hur hjälpte deltagande i Y Combinator att forma careCycles tidiga tillväxt och validera behovet av bättre post-anmälningsautomatisering inom Medicare?

Deltagande i Y Combinator var omvälvande för careCycle. Programmet skapade en miljö som uppmuntrade oss att röra oss snabbare, fokusera på vår kärnuppdrag och ansluta djupt med andra grundare som löser ambitiösa problem. För careCycle betydde det att finslipa vår tillvägagångssätt för Medicare post-anmälningsengagemang och snabbt testa vår lösning med riktiga byråer.

YC tillhandahöll också ovärderlig mentorering och tillgång till ett nätverk av investerare och tidiga antagare som förstod problemets omfattning som vi hanterade. Det validerade att marknadschansen var massiv och gav oss resurserna och förtroendet att ta med en syftesbyggd, förenlig AI-lösning till en bransch som desperat behövde den.

Hur hanterar careCycles AI-röstteam olika delar av medlemsresan, inklusive onboarding, plannavigation och förnyelser?

Vi utformade careCycles AI-röstteam för att fungera som en grupp alltid tillgängliga specialister, var och en fokuserad på ett specifikt skede av medlemsresan. Under onboarding hälsar en AI-agent medlemmen med namn, bekräftar deras information och schemalägger eventuella uppföljningsmöten med en licensierad mänsklig agent om det behövs. Under plannavigation svarar en annan AI-agent på rutinfrågor om förmåner, samtal och täckningsdetaljer och eskalerar omedelbart allt känsligt till en licensierad agent.

Post-anmälningsdelen är där careCycle har den största påverkan. Våra AI-agenter kör proaktiva check-in, påminnelser och förnyelseutsträckning medan de minns tidigare interaktioner. Om en äldre tidigare frågade om en receptkostnad eller en primärvårdsläkare kan AI följa upp med sammanhang, skapar en konversation som känns genuint personlig. Bakom kulisserna säkerställer vår orkestreringssystem att licensierade agenter bara går in där de lägger till mest värde, medan AI hanterar de högvolym-, repetitiva interaktionerna. Detta tillvägagångssätt möjliggör att byråer kan engagera sig kontinuerligt med varje medlem utan att lägga till personal, vilket dramatiskt förbättrar kundbehållning.

Kan du förklara hur careCycle upprätthåller HIPAA-förenlighet medan de hanterar hundratusentals samtal?

Förenlighet har varit en kärnpelare i vår plattform från början. Varje samtal vi bearbetar hanteras genom säker, onshore-infrastruktur med krypterad lagring och granskningsklar loggning. Innan någon skyddad hälsoinformation delas, utför vår AI multifaktoridentitetsverifiering för att bekräfta medlemmens identitet. Våra konversationsflöden är noggrant utformade för att motsvara CMS-riktlinjer, och varje utgående kontakt följer TCPA-krav.

Liksom viktigt är vår plattform utrustad med ett mänskligt-i-loopen-system för högrisk- eller känsliga förfrågningar. Om en medlem ställer en fråga som kan utlösa regulatorisk exponering eller kräver en licensierad beslut, flaggar AI omedelbart interaktionen och antingen eskalerar till en mänsklig i realtid eller schemalägger en uppföljning från en licensierad agent. Detta tillvägagångssätt möjliggör att vi kan hantera hundratusentals samtal utan att kompromissa med säkerhet eller regulatorisk integritet.

Hur behåller ditt system minnet av tidigare samtal och anpassar framtida interaktioner till varje enskild medlem?

En av careCycles mest kraftfulla funktioner är dess förmåga att skapa ett säkert, kontextuellt profil för varje medlem. Denna profil låter våra AI-agenter känna igen en återvändande ringare omedelbart, hälsa dem med namn och minnas detaljerna från tidigare samtal. Om en äldre ringde förra månaden med en fråga om sin apoteksförmån eller en remiss kan AI hänvisa till den interaktionen naturligt och antingen följa upp eller stänga loopen.

Denna kontinuitet är mer än en teknisk funktion. Den bygger förtroende. Äldre känner sig som om de interagerar med ett team som känner dem, förstår deras situation och proaktivt ser till deras behov. Den känslan av bekantskap och tillförlitlighet driver högre kundbehållning, bättre tillfredsställelse och slutligen starkare resultat för både medlemmar och byråer.

Kunde du gå igenom en typisk onboarding-process med careCycle — både från medlemmens perspektiv och byråns?

Från en medlems perspektiv är onboarding med careCycle ansträngningslös. De kan ta emot ett proaktivt välkomstsamtal eller ringa in när som helst. AI hälsar dem med namn, bekräftar deras information och svarar på grundläggande frågor om deras plan. Om de behöver en mänsklig kontaktpunkt för att diskutera komplexa täckningsbeslut utför AI en smidig varmöverföring till en licensierad agent. Medlemmar lämnar den första interaktionen kännetecknad av stöd och förtroende, snarare än att undra vem de ska ringa när frågor uppstår.

Från byråns perspektiv är onboarding utformad för att vara så smidig som möjligt. Vi integrerar med deras CRM eller telefonsystem, förskärmar leads för behörighet och startar automatiserad post-anmälningsengagemang på bara några dagar. Detta möjliggör att agenter kan spendera mindre tid på repetitiva samtal och mer tid på intäktsgenererande aktiviteter, medan careCycle ser till att ingen medlem lämnas kvar. Våra kunder ser konsekvent förbättrad 90-dagars kundbehållning, lägre kostnad per förvärv och mätbara ökningar av livstidsvärde.

Varför är en syftesbyggd lösning essentiell för Medicare-byråer jämfört med att återanvända generisk röst-AI?

Medicare är ett unikt komplext och högt reglerat område, och generisk röst-AI är inte utformad för det. Av-byrå-verktyg kan hantera grundläggande automatisering, men de saknar förenlighetsinfrastruktur, minne och empati som äldre förväntar sig och regulatorer kräver. Användning av en generisk lösning i detta miljö kan skapa verklig risk, från datahantering till TCPA-överträdelser, och det förbättrar sällan kundbehållning på ett meningsfullt sätt.

Vi byggde careCycle specifikt för Medicare och ACA-planstöd. Vår plattform förstår nyanserna i medlemsresan, upprätthåller fullständig förenlighet och integrerar smidigt med byråflöden. Det syftesbyggda fokuset möjliggör att vi kan leverera inte bara automatisering utan mätbara resultat i medlemskundbehållning och intäkter.

Vilka är några av de största tekniska eller förenlighetsutmaningarna du hade att övervinna vid utformningen av plattformen?

En av de största utmaningarna var att orkestrera flera AI-agenter över en utsträckt medlemsresa. Varje agent behövde upprätthålla sin egen specialisering för onboarding, plannavigation och förnyelser, samtidigt som de delade sammanhang med de andra så att upplevelsen kändes smidig för medlemmen. Att lösa det krävde betydande investeringar i multi-agentorkestrering och säker, beständig minne som respekterar HIPAA-krav.

Den andra utmaningen var att inbädda förenlighet i systemet utan att sakta ner det. Vi var tvungna att bygga funktioner som identitetsverifiering, onshore-datahantering, granskningsloggning och mänskligt-i-loopen- eskaleringar på ett sätt som fortfarande levererade snabba, konversationsinteraktioner. Att balansera regulatorisk stränghet med en intuitiv medlemsupplevelse var komplext, men att lösa det är vad som gör careCycle till en verkligt företagsklass.

Vart ser du careCycle gående härnäst — finns det planer på att expandera till andra områden inom hälso- och sjukvård eller angränsande industrier?

På kort sikt fokuserar vi på att skala careCycle över Medicare- och ACA-marknader, lägga till flerspråkigt stöd och fördjupa våra CRM-integrationer för att göra antagande ännu enklare för byråer. Vi undersöker också analytiska instrumentpaneler som ger byråer tydlig insikt i medlemsengagemang och kundbehållningstrender.

På längre sikt kan den infrastruktur vi har byggt för Medicare tjäna angränsande hälso- och sjukvårdsområden och andra reglerade industrier där medlemsengagemang och förenlighet är kritiska. Vår vision är att careCycle ska bli standard-AI-engagemangsskiktet för organisationer som behöver bygga förtroende i stor skala samtidigt som de hanterar tusentals känsliga interaktioner varje dag.

Vad råd skulle du ge andra AI-grundare som vill bygga i högt reglerade sektorer som hälso- och sjukvård?

Mitt största råd är att börja med problemet snarare än teknologin. För många AI-projekt jagar nyheterna istället för att lösa verkliga smärtor. I reglerade sektorer är förtroende och förenlighet oåterkalleliga, och de måste byggas in i produktens DNA från början.

Se till att du förstår inte bara reglerna utan också den mänskliga sidan av upplevelsen. Designa för mänskligt-i-loopen-översyn, fokusera på mätbara resultat och tänk på hur din teknik kan skapa tillförlitlighet och glädje, inte bara effektivitet. Grundare som gör detta kommer att bygga lösningar som trivs i industrier där andra misslyckas.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka careCycle.