ดอน ชูแมน CTO ที่ Pegasystems – สัมภาษณ์ ซีรีส์

ดอน ชูแมน เป็นประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคนิคและรองประธานฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์ของ Pegasystems ซึ่งรับผิดชอบต่อแพลตฟอร์มและแอปพลิเคชันการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM) ของ Pega

เขามีประสบการณ์ 20 ปีในการส่งมอบโซลูชันซอฟต์แวร์สำหรับองค์กร Fortune 500 โดยมุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนแปลงดิจิทัล ความคล่องตัว การวิเคราะห์ การจัดการกระบวนการทางธุรกิจ คลาวด์ และ CRM

Pegasystems มีแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรบรรลุผลลัพธ์ที่เปลี่ยนแปลงธุรกิจได้โดยการเพิ่มประสิทธิภาพในเวลาจริง แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ลูกค้าสามารถแก้ไขความท้าทายทางธุรกิจที่สำคัญโดยใช้การตัดสินใจด้วย AI และการทำงานอัตโนมัติ รวมถึงการปรับแต่งการมีส่วนร่วมของลูกค้า การทำงานอัตโนมัติ และการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน Pegasystems ก่อตั้งขึ้นในปี 1983 และได้พัฒนาสถาปัตยกรรมที่มีความสามารถในการปรับขนาดและยืดหยุ่น ซึ่งสนับสนุนองค์กรในการตอบสนองความต้องการของลูกค้าในปัจจุบันและปรับตัวให้เข้ากับความต้องการในอนาคต

ด้วยประสบการณ์ที่กว้างขวางของคุณในฐานะ CTO ที่ Pegasystems คุณสามารถอธิบายได้อย่างไรว่า Pega GenAI มีความแตกต่างในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของ AI ที่สร้างขึ้นสำหรับองค์กร

Pega ได้พัฒนาโซลูชัน AI มาเป็นเวลานาน รวมถึงการสำรวจ AI ที่สร้างขึ้น ก่อนที่จะกลายเป็นที่นิยม ฉันคิดว่ามีสิ่งสำคัญสามประการที่ทำให้เราแตกต่าง

ประการแรก เราไม่ได้เพียงเพิ่มความเร็วในการดำเนินกระบวนการ แต่เรากำลังขับเคลื่อนนวัตกรรม ผู้ให้บริการซอฟต์แวร์สำหรับองค์กรส่วนใหญ่ได้แนะนำฟีเจอร์ AI ที่สร้างขึ้น เช่น โบต หรือฟีเจอร์โค-ไพลอต แต่ความจริงแล้วเครื่องมือเหล่านี้ไม่ได้ขับเคลื่อนความแตกต่างที่มีประสิทธิภาพ เราเปิดโอกาสให้ลูกค้าของเราได้重新ออกแบบวิธีการดำเนินธุรกิจโดยใช้เครื่องมือที่เป็นเอกลักษณ์ เช่น Pega GenAI Blueprint ซึ่งให้การออกแบบแอปที่ดีที่สุดในเวลาเพียงไม่กี่วินาที เราไม่ได้เพียงแต่ทำงานอัตโนมัติ แต่ยัง重新ออกแบบวิธีการดำเนินธุรกิจและนวัตกรรม

ประการที่สอง เราไม่ได้เพียงแต่ทำงานอัตโนมัติในแยกกัน แต่เรากำลังจัดการการทำงานตั้งแต่ต้นจนจบ ผู้ให้บริการซอฟต์แวร์สำหรับองค์กรอื่นๆ ได้กระจายฟีเจอร์ AI ที่สร้างขึ้นและหวังว่าจะเพียงพอในการเพิ่มประสิทธิภาพ แพลตฟอร์มของเรามีรากฐานมาจากการจัดการกรณีและจัดการการทำงานที่เป็นผู้นำในอุตสาหกรรม ซึ่งช่วยให้เราไม่เพียงแต่สามารถทำงานอัตโนมัติได้ด้วย AI ที่สร้างขึ้น แต่ยังสามารถจัดการและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทำงานทั้งหมดตั้งแต่ต้นจนจบ

ประการที่สาม เราไม่ได้เพียงแต่เป็นเครื่องมือ AI ที่สร้างขึ้นแบบทั่วไป แต่เรามุ่งเน้นไปที่การขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมของลูกค้าและทำงานอัตโนมัติด้วย AI บางครั้งปัญหาที่ต้องแก้ไขต้องใช้พลังสร้างสรรค์ของ AI ที่สร้างขึ้น ในขณะที่ปัญหาอื่นๆ อาจต้องใช้ AI ที่คาดการณ์หรือการตัดสินใจเพื่อเพิ่มลอจิกเข้าไปในกระบวนการ

ในบทความของคุณใน Forbes “การปลดปล่อยศักยภาพของ AI ที่ซับซ้อนสำหรับการนวัตกรรมทางธุรกิจ” คุณกล่าวถึงศักยภาพของ AI ที่สร้างขึ้นในการ重新ออกแบบการดำเนินธุรกิจ คุณสามารถให้ตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจงได้หรือไม่ว่า AI สามารถเร่งการเปลี่ยนแปลงในบริษัทที่มีประสบการณ์

ดานิเอล เวนเซล รองประธานฝ่ายการออกแบบของ Deutsche Telekom (DTE.DE ) ได้อธิบายกับผู้ชมที่ PegaWorld iNspire ในฤดูร้อนนี้ว่าเขากำลังใช้ Pega GenAI Blueprint เพื่อช่วยให้เขาสามารถ重新ออกแบบกระบวนการทางธุรกิจมากกว่า 800 กระบวนการในแผนกบริการ HR เขาได้กล่าวว่าอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในการปรับปรุงกระบวนการเหล่านี้คือการที่ผู้คนในธุรกิจและ IT ไม่ได้พูดภาษาเดียวกัน ซึ่งนำไปสู่ความคาดหวังที่ไม่สมจริง Pega GenAI Blueprint ช่วยให้ทั้งสองฝ่ายเข้าใจกระบวนการและวิธีการปรับปรุงมันให้เร็วขึ้นกว่าวิธีการแบบดั้งเดิม ซึ่งนำไปสู่การแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

บทความเดียวกันยังพูดถึงข้อจำกัดของการประยุกต์ใช้ AI ที่สร้างขึ้นในปัจจุบัน บริษัทสามารถทำอะไรเพื่อไปไกลกว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตและใช้ประโยชน์จากศักยภาพการเปลี่ยนแปลงของ AI ได้บ้าง

AI ที่สร้างขึ้นในซอฟต์แวร์สำหรับองค์กรส่วนใหญ่ถูกนำมาใช้เป็นฟีเจอร์แบบ one-off ที่ช่วยให้กระบวนการทำงานบางส่วนเร็วขึ้น แต่ฟีเจอร์เหล่านี้เป็นเรื่องปกติในปัจจุบันและไม่ได้ให้ความได้เปรียบในการแข่งขัน การแก้ปัญหาในการผลิต เช่น การสรุปและการสร้างข้อความ เป็นเรื่องพื้นฐาน – สิ่งที่ธุรกิจต้องการเพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมคือการใช้ AI ที่สร้างขึ้นเพื่อสร้างวิธีการดำเนินธุรกิจใหม่ๆ ในระดับสูง ตัวอย่างเช่น Gartner ได้ระบุประเภทเทคโนโลยีใหม่ที่เรียกว่า เทคโนโลยีการทำงานอัตโนมัติและการจัดการธุรกิจ (BOAT) ซึ่งมองเห็นผลลัพธ์ทางธุรกิจในวงกว้างจากการปรับปรุงต้นทุน การปรับปรุงการตัดสินใจ การลดต้นทุนการดำเนินงาน และการใช้เทคโนโลยีการทำงานอัตโนมัติที่เหมาะสมสำหรับงานที่ทำ ฟีเจอร์ AI ที่สร้างขึ้นแบบ one-off มีประโยชน์ แต่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของปัญหาเท่านั้น

กรณีการใช้งาน AI ที่สร้างขึ้นสำหรับองค์กรที่มีแนวโน้มมากที่สุดคืออะไร และบริษัทสามารถนำไปใช้ได้อย่างไร

โอกาสที่น่าตื่นเต้นที่สุดสำหรับ AI ที่สร้างขึ้นคือการฉีดวิธีการปฏิบัติที่ดีที่สุดเข้าไปในกระบวนการทำงาน ผู้ที่ใช้ AI ที่สร้างขึ้นเพื่อเขียนโค้ดเพิ่มเติมอาจทำให้ตัวเองติดกับหนี้สินทางเทคนิคในอนาคต การฉีด IP เข้าไปในกระบวนการออกแบบซอฟต์แวร์เป็นเกมเชนเจอร์ ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถเข้าถึงวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมได้เร็วขึ้นโดยอาศัยประสบการณ์หลายปี และเนื่องจากมันถูกพัฒนาขึ้นในรูปแบบแบบจำลองที่มองเห็นได้ ไม่ใช่เพียงบรรทัดโค้ด จึงทำให้ง่ายต่อการทำงานร่วมกันและปรับปรุงได้ตลอดเวลาในผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งทางเทคนิคและไม่ใช่เทคนิค ในช่วงก่อนหน้านี้ การสรุปการออกแบบแอปอาจใช้เวลาหลายสัปดาห์และต้องการทักษะพิเศษ แต่เครื่องมือที่มี AI ที่สร้างขึ้นเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถพิมพ์ความต้องการเฉพาะของตนในภาษาที่เข้าใจได้และเคลื่อนจากแนวคิดไปสู่การออกแบบที่ครอบคลุมได้อย่างรวดเร็ว Forrester ได้ตีพิมพ์ผลการวิจัยที่คาดการณ์ว่าการใช้ AI เพื่อฉีด IP เข้าไปในระบบการออกแบบแบบ low-code หรือ model-based จะเปลี่ยนแปลงวิธีการที่องค์กรใช้ซอฟต์แวร์ – ทำให้สามารถสร้างแอปได้มากขึ้นและซื้อน้อยลง ‘off the shelf’ ฉันคิดว่านี่เป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ และเรามั่นใจว่าด้วย Pega GenAI Blueprint เราจะเป็นแพลตฟอร์มที่เลือกสำหรับลูกค้าองค์กรของเรา

คุณได้แนะนำในอดีตว่า AI ที่สร้างขึ้นสามารถช่วยในการพัฒนาผลิตภัณฑ์โดยการระบุช่องว่างในตลาด คุณสามารถอธิบายกระบวนการนี้และให้ตัวอย่างที่แท้จริงได้หรือไม่

ฮับการตัดสินใจของลูกค้า Pega ของเราคือโซลูชัน AI ที่คาดการณ์ ซึ่งช่วยให้ลูกค้าของเราสามารถดำเนินการถัดไปที่ดีที่สุดกับลูกค้าได้ ไม่ว่าจะเป็นการขายผลิตภัณฑ์ การแก้ไขปัญหา หรือบางครั้งไม่ทำอะไรเลย ซึ่งช่วยให้เราสามารถเชื่อมต่อกับลูกค้าแบบ 1 ต่อ 1 ด้วยการกระทำที่ให้บริการลูกค้าแต่ละรายได้ดีที่สุด แต่การดำเนินการที่มีประสิทธิภาพ 1 ต่อ 1 ต้องมีข้อเสนอที่ปรับแต่งให้เหมาะสมกับกลุ่มลูกค้าแต่ละกลุ่ม ซึ่งมากกว่าการส่งสแปมให้กับทุกคนด้วยข้อความเดียวกัน แต่ต้องใช้การสร้างข้อความที่มีเอกลักษณ์สำหรับกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกัน ด้วย AI ที่สร้างขึ้น เราสามารถค้นหาลูกค้าที่ไม่ได้รับการบริการและแนะนำการกระทำใหม่ๆ และสร้างการรักษาที่มีประโยชน์มากขึ้นสำหรับกลุ่มเหล่านี้ ซึ่งมีศักยภาพในการช่วยให้องค์กรขยายไปสู่กลุ่มลูกค้าที่ไม่ได้เข้าถึงได้ก่อนหน้านี้

บริษัทที่มีระบบที่มีประสบการณ์สามารถรวม AI ที่สร้างขึ้นเข้ากับระบบได้อย่างไรเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขันกับสตาร์ทอัพได้

ฉันคิดว่าเรากำลังเข้าสู่จุดเปลี่ยนสำหรับระบบที่มีประสบการณ์ ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา องค์กรขนาดใหญ่ได้เลื่อนการแก้ปัญหาหนี้สินทางเทคนิคไปในอนาคต เราใช้เวลาหลายปีในการใช้การแก้ปัญหาแบบ band aid เช่น RPA ซึ่งไม่ได้กล่าวถึงปัญหาที่แท้จริงที่ระบบที่มีประสบการณ์ทำให้องค์กรต้องเผชิญ – พวกมันสูบเงิน IT ที่สามารถไปสู่นวัตกรรม พวกมันนำความเสี่ยงมาให้ และพวกมันป้องกันไม่ให้องค์กรเคลื่อนที่ได้อย่างรวดเร็วในตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว幸运的是 ฉันเชื่อว่าหนึ่งในพลังพิเศษของ AI ที่สร้างขึ้นคือการช่วยให้เราสามารถเร่งการออกแบบและปลดปล่อยระบบที่มีประสบการณ์ได้อย่างรวดเร็ว – ไม่ใช่โดยการเขียนโค้ดใหม่ แต่โดยการ重新ออกแบบกระบวนการทำงานและกระบวนการเองเพื่อให้สามารถทำงานบนโครงสร้างคลาวด์สมัยใหม่และให้ประสบการณ์ดิจิทัลที่ลูกค้าและพนักงานต้องการ

ในบทความอื่นที่คุณเขียนเกี่ยวกับการสร้างจุดยืนทาง AI คุณเน้นย้ำถึงความสำคัญของการผูกมัดกลยุทธ์ AI กับผลลัพธ์ที่สามารถดำเนินการได้ คุณสามารถให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการที่ธุรกิจสามารถจัดแนวเป้าหมาย AI กับผลลัพธ์ทางธุรกิจที่เป็นรูปธรรมได้หรือไม่

บริษัทจำนวนมากเริ่มต้นด้วยการมุ่งเน้นไปที่เครื่องมือใหม่ที่มีชื่อ AI มากกว่าการเริ่มต้นด้วยการค้นหาว่าอะไรคือวัตถุประสงค์ทางธุรกิจและปัญหาที่ต้องแก้ไข โดยการมุ่งเน้นไปที่เครื่องมือมากกว่าปัญหา พวกเขากำลังจำกัดตัวเองให้อยู่ในเส้นทางที่อาจไม่ใช่ทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจของตน แทนที่จะถอยหลังและถามตัวเองว่าอะไรคือสิ่งที่พวกเขาต้องการจะบรรลุผลลัพธ์ บางครั้ง AI ที่สร้างขึ้นไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมและอาจเหมาะสมกว่าในการใช้ AI ที่คาดการณ์หรือการตัดสินใจแทน

บริษัทสามารถใช้ AI ที่สร้างขึ้นเพื่อปฏิวัติการดำเนินงานของตนได้อย่างไร แทนที่จะเพียงแต่ทำงานอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต

ไม่เพียงแต่มุ่งเน้นไปที่งานแต่ละงานเท่านั้น – สิ่งนี้จะป้องกันไม่ให้คุณเห็นภาพรวมของกระบวนการทำงานทั้งหมด คุณควรถอยหลังและเข้าใจกระบวนการทำงานทั้งหมดและผลลัพธ์ที่คุณพยายามขับเคลื่อนจากมัน AI ที่สร้างขึ้นสามารถใช้ในการวิเคราะห์กระบวนการและฉีดวิธีการปฏิบัติที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมต่างๆ ซึ่งสามารถขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงที่ลึกซึ้งโดยการช่วยให้บริษัทสามารถ重新ออกแบบกระบวนการทำงานหลักของตนได้ ตัวอย่างเช่น AI สามารถช่วยออกแบบโมเดลการดำเนินงานใหม่หรือปรับปรุงแบบจำลองที่มีอยู่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและนวัตกรรม ตั้งเมตริกที่ชัดเจนเพื่อวัดความสำเร็จและปรับปรุงแนวทางของคุณตามข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้อย่างสม่ำเสมอ โดยการนำ AI มาใช้เพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงที่มีความหมายมากกว่าการปรับปรุงเพียงเล็กน้อย บริษัทสามารถปลดปล่อยคุณค่าที่สำคัญและอยู่ห่างหนึ่งก้าวจากคู่แข่ง

อุตสาหกรรมใดที่คุณคิดว่ามีศักยภาพมากที่สุดในการได้รับประโยชน์จากการออกแบบกระบวนการทำงานใหม่โดยใช้ AI และพวกเขาควรเริ่มดำเนินการวิธีนี้ได้อย่างไร

เกือบทุกองค์กรสามารถได้รับประโยชน์จากการปรับปรุงกระบวนการทำงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว อุตสาหกรรมบริการ เช่น บริการทางการเงิน โทรคมนาคม และการดูแลสุขภาพ มีแนวโน้มที่จะได้รับประโยชน์มากที่สุดในการปรับปรุงวิธีการมีส่วนร่วมกับลูกค้า อุตสาหกรรมเหล่านี้จัดการกระบวนการที่ซับซ้อนและข้อมูลเข้มข้น และต้องเผชิญกับความกดดันที่เพิ่มขึ้นในการปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า นอกจากนี้ อุตสาหกรรมใดๆ ที่มีบริการที่มีประสบการณ์จำนวนมาก เช่น ธุรกิจธนาคาร สามารถได้รับประโยชน์จากการตรวจสอบกระบวนการเหล่านี้ซึ่งอาจถูกสร้างขึ้นหลายปีที่แล้ว เพื่อปรับปรุงและรักษาความสามารถในการแข่งขันกับคู่แข่งใหม่ๆ

วิธีการ ‘มีคนอยู่ในวงจร’ เพิ่มประสิทธิภาพและความถูกต้องของ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบทบาทที่ต้องเผชิญกับลูกค้า

AI ที่สร้างขึ้น แม้ว่าจะมีพลัง แต่ก็สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เหมาะสมได้ โดยการรวมการดูแลของมนุษย์เข้าไป เราสามารถลดความเสี่ยง เช่น ความไม่ถูกต้องหรือประเด็นทางจริยธรรมของเนื้อหาที่สร้างโดย AI

ตัวอย่างเช่น ในการบริการลูกค้า AI สามารถสร้างคำตอบและคำแนะนำ แต่การมีผู้ดูแลของมนุษย์ในการตรวจสอบผลลัพธ์เหล่านี้จะช่วยให้แน่ใจว่าคำตอบเหล่านั้นสอดคล้องกับค่านิยมของบริษัทและความต้องการของลูกค้า การดูแลนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการรักษาความโปร่งใสและความรับผิดชอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อโมเดล AI สร้างข้อมูลที่น่าเชื่อถือแต่ไม่ถูกต้องหรือทำให้เข้าใจผิด

น่าสนใจที่จะมีผู้ดูแลของมนุษย์อยู่ในวงจร ช่วยให้สามารถเปลี่ยนจุดอ่อนของ AI ที่สร้างขึ้นให้เป็นจุดแข็ง AI ที่สร้างขึ้นไม่ได้ให้คำตอบเดียวกันทุกครั้ง ซึ่งหมายความว่าไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่คาดการณ์ได้ ด้วย Pega GenAI Blueprint เราใช้ AI ที่สร้างขึ้นเป็นหุ้นส่วนในการสร้างความคิดใหม่ๆ โดยการแนะนำแนวทางใหม่ๆ ในการออกแบบกระบวนการทำงาน มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจสุดท้าย แต่ด้วยการแนะนำแนวทางใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง AI ที่สร้างขึ้นจะขับเคลื่อนความคิดใหม่ๆ และช่วยให้มนุษย์หลีกเลี่ยงการ ‘ซ้ำซ้อนเส้นทางที่เดิม’

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Pegasystems เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม