ดัก ทัลแมดจ์ ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Gradial – ซีรีส์สัมภาษณ์

ดัก ทัลแมดจ์ ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Gradial เป็นนักธุรกิจด้านเทคโนโลยีและผู้นำด้านวิศวกรรมที่มีประสบการณ์ทำงานในอุตสาหกรรมอวกาศ การสื่อสารผ่านดาวเทียม การเงิน และ AI สำหรับองค์กร ก่อนที่จะก่อตั้ง Gradial ในปี 2023 เขาได้ใช้เวลาเกือบ 5 ปีที่ SpaceX ซึ่งเขาได้ช่วยให้ Starlink ขยายตัวจากขั้นตอนแรกๆ และได้领导การวิเคราะห์เครือข่ายที่รองรับการเติบโตจาก 0 ถึงมากกว่า 500,000 ลูกค้า และจัดการทีมวิศวกรซอฟต์แวร์และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพและจำลองเครือข่าย นอกจากนี้เขายังได้มีส่วนร่วมในโครงการดาวเทียมแบบตรงถึงมือถือของ Starlink และระบบพลังงานดาวเทียมในระยะแรกของการทำงาน ในช่วงแรกของอาชีพการงานของเขา ทัลแมดจ์曾ทำงานที่ Lockheed Martin และ Bridgewater Associates โดยรวมทักษะทางเทคนิคที่ลึกซึ้งเข้ากับประสบการณ์ในการทำงานระบบขนาดใหญ่และดำเนินธุรกิจ

Gradial เป็นบริษัท AI สำหรับองค์กรที่มุ่งเน้นไปที่การดำเนินงานการตลาดแบบอัจฉริยะ ช่วยให้องค์กรขนาดใหญ่automate การทำงานเชิงปฏิบัติการที่อยู่ระหว่างกลยุทธ์เชิงสร้างสรรค์และการดำเนินแคมเปญ แทนที่จะเน้นไปที่การสร้างเนื้อหาด้วย AI เพียงอย่างเดียว แพลตฟอร์มของ Gradial จัดการ AI ตัวแทนข้ามระบบต่างๆ เช่น Adobe Experience Manager, Salesforce, Jira, ระบบจัดการเนื้อหา, เครื่องมือจัดการทรัพยากรดิจิทัล, และการทำงานการตลาด แพลตฟอร์มสามารถสร้าง, ปรับแต่ง, ติดป้ายกำกับ, ตรวจสอบคุณภาพ, และเผยแพร่สื่อการตลาด ในขณะเดียวกันก็รักษาความเป็นไปตามมาตรฐานการกำกับดูแล, การเข้าถึง, และมาตรฐานยี่ห้อ โดยการสร้างชั้นความรู้ขององค์กรที่เชื่อมต่อระบบองค์กร Gradial มุ่งหวังที่จะลดการประสานงานด้วยมือที่ชะลอความเร็วของทีมการตลาดขนาดใหญ่ ทำให้องค์กรสามารถเปิดตัวแคมเปญได้เร็วขึ้น, เพิ่มการผลิตเนื้อหาแบบส่วนบุคคล, และจัดการประสบการณ์ดิจิทัลที่ซับซ้อนมากขึ้นด้วยความมีประสิทธิภาพ

คุณช่วยให้ Starlink ขยายตัวจาก 0 ถึง数แสนผู้ใช้ที่ SpaceX โดยทำงานเกี่ยวกับระบบเครือข่ายที่ซับซ้อน ก่อนที่จะก่อตั้ง Gradial คุณได้เห็นความไม่มีประสิทธิภาพของโครงสร้างพื้นฐานการตลาดขององค์กรขนาดใหญ่เช่นไร และคุณได้ใช้ข้อมูลนั้นในการก่อตั้ง Gradial อย่างไร

ในบทบาทก่อนหน้าของฉัน ฉันเห็นด้วยตัวเองว่าความไม่มีประสิทธิภาพในองค์กรขนาดใหญ่จะสะสมขึ้นได้ แม้แต่ความไม่มีประสิทธิภาพที่เล็กที่สุดก็สามารถชะลอกระบวนการทั้งหมดที่ตามมาได้ การตลาดคือที่ที่ฉันสังเกตเห็นปัญหานี้มากที่สุด ทีมงานใช้เวลานานในการนำทางแพลตฟอร์ม, อัปโหลดสื่อ, จัดการการอนุมัติ, และประสานงานการส่งมอบ การคิดเชิงกลยุทธ์และทิศทางเชิงสร้างสรรค์ถูกฝังอยู่ภายใต้ชั้นของการดำเนินงาน

เป็นกรณีการใช้งานที่เหมาะสมสำหรับ AI แต่สิ่งที่ทำให้ฉันตื่นตกใจคือที่ที่ความสนใจของอุตสาหกรรมมุ่งเน้นไปที่ การใช้ AI ในการสร้างเนื้อหา แต่เมื่อฉันพูดคุยกับนักการตลาดในองค์กรขนาดใหญ่ พบว่าปัญหาไม่ใช่การขาดเนื้อหา แต่การเผยแพร่เนื้อหาอย่างรวดเร็ว การไปจากความคิดถึงแคมเปญที่เปิดใช้งานจริงอาจใช้เวลาหลายวัน, สัปดาห์, หรือแม้กระทั่งเดือน การลงทุนส่วนใหญ่ใน AI มุ่งเน้นไปที่การสร้างเนื้อหา ในขณะที่ปัญหาที่ยากกว่าคือการทำให้เนื้อหานั้นออกสู่ตลาดถูกมองข้าม เราได้สร้าง Gradial ขึ้นมาโดยมุ่งเน้นไปที่ช่องว่างนั้น: การใช้ตัวแทน AI ที่จัดการทุกอย่างตั้งแต่การสร้างเนื้อหา, การอนุมัติ, การเผยแพร่, การปฏิบัติตามมาตรฐานยี่ห้อ, และการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน เพื่อให้นักการตลาดสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ต้องการการตัดสินใจจากมนุษย์

คุณได้กล่าวถึงว่า “ระบบบันทึก” ในรูปแบบดั้งเดิมได้กลายเป็น “ระบบหนี้สินทางเทคนิค” แล้ว สิ่งใดที่เกิดขึ้นกับระบบการตลาดขององค์กรขนาดใหญ่เมื่อพวกเขาพยายามนำ AI มาใช้

ระบบบันทึก ซึ่งรวมถึงระบบจัดการเนื้อหา, เครื่องมือจัดการโครงการ, การอนุมัติ, และห้องสมุดสื่อ ถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดระเบียบข้อมูล ไม่ใช่เพื่อความเร็ว เมื่อบริษัทต่างๆ นำ AI มาใช้กับระบบที่มีอยู่แล้ว สิ่งต่างๆ จะเริ่มล่มสลายอย่างรวดเร็ว เครื่องมือไม่เข้าใจธุรกิจที่ให้บริการ, เสียงของยี่ห้อ, ข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตาม, กระบวนการอนุมัติ, หรือมาตรฐานอุตสาหกรรม ดังนั้นนักการตลาดจึงต้องตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดที่เกิดจากขาดบริบท สำหรับองค์กรที่จัดการเนื้อหาหลายพันชิ้นข้ามช่องทางต่างๆ การใช้ AI ที่ถูกติดตั้งเข้ากับระบบเดิมกลายเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนที่ต้องจัดการ

ส่วนใหญ่ของการอภิปรายเกี่ยวกับ AI ในการตลาดมุ่งเน้นไปที่การสร้างเนื้อหา คุณเชื่อว่าโอกาสที่แท้จริงอยู่ที่การดำเนินงาน และการเปลี่ยนแปลงนั้นดูเหมือนอย่างไรในทางปฏิบัติ

นักการตลาดไม่ได้ลำบากในการผลิตความคิด แต่ลำบากในการเคลื่อนย้ายเนื้อหาผ่านรอบการตรวจสอบ, รักษาความสอดคล้องของเสียงยี่ห้อ, ทำงานข้ามเครื่องมือหลายตัว, และปรับให้เหมาะสมสำหรับผู้ชมที่แตกต่างกัน

มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างที่เกิดขึ้นในขณะนี้เกี่ยวกับวิธีที่ยี่ห้อถูกพบ การค้นหาของ Google ลดลงเกือบ 20% ในช่วงปีที่แล้ว ซึ่งหมายความว่ายี่ห้อไม่สามารถพึ่งพา SEO เพียงอย่างเดียวได้อีกต่อไป พวกเขาต้องปรากฏในผลลัพธ์การค้นหา AI ซึ่งต้องการเนื้อหาที่สามารถตีความได้ง่าย, อ้างอิง, และนำเสนอโดยโมเดล AI แต่ปัญหาก็คือโมเดลเหล่านี้เปลี่ยนแปลงสิ่งที่ดึงมาจากอยู่เสมอ ยี่ห้อที่ปรากฏในคำตอบวันนี้อาจหายไปอย่างเงียบๆ วันพรุ่งนี้

การสร้างเนื้อหาเพียงอย่างเดียวไม่ได้แก้ปัญหานี้ แม้ว่าคุณจะผลิตเนื้อหาได้เร็วขึ้น แต่คุณยังคงติดอยู่ในคิวการอนุมัติเดียวกัน โดยมีเนื้อหาที่ไม่ได้ปรับให้เหมาะสมสำหรับการมองเห็นของ AI Gradial ต่อเข้ากับเครื่องมือที่นักการตลาดใช้อยู่แล้ว และจัดการงานที่ชะลอกระบวนการทั้งหมด ผลลัพธ์คือแคมเปญที่สามารถส่งออกได้ภายในไม่กี่ชั่วโมงแทนที่จะเป็นสัปดาห์ และเนื้อหาที่ถูกต้อง, สอดคล้องกับยี่ห้อ, และมองเห็นได้ที่ที่ผู้ชมกำลังมองหา

Gradial มักถูกอธิบายว่าเป็นแพลตฟอร์ม “agentic” คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่าตัวแทน AI ทำอะไรภายในกระบวนการตลาดของ Fortune 500 ในแต่ละวัน

คำตอบที่ดีที่สุดคือสิ่งที่เราได้เห็นจากลูกค้า ที่ T-Mobile การดำเนินแคมเปญหมายถึงการประสานงานข้ามทีมหลายทีม, การรวบรวมการอนุมัติ, และการรอในคิวการผลิตที่ยาวหลายสัปดาห์ ด้วย Gradial ตัวแทน AI จัดการกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่การสร้างสรรค์ไปจนถึงการอนุมัติและเผยแพร่ สิ่งที่เคยต้องใช้เวลาและความพยายามจากนักการตลาดในการตาม đuổiทุกขั้นตอนเพียงเพื่อให้เสร็จสิ้น ก็เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติ ผลลัพธ์คือการลดเวลาในการดำเนินแคมเปญลง 90%

ที่ AWS การสร้างหน้าเว็บใหม่หมายถึงการให้คำปรึกษากับเอเจนซี่, การรอการเขียน稿, การวนรอบการแก้ไข, และการประสานงานเพื่อให้ได้รับการเผยแพร่ ตัวแทน AI พิเศษทำให้การสร้างหน้าเว็บเร็วขึ้น 20 เท่า

หนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการนำ AI มาใช้ในองค์กรคือความเชื่อมั่น Gradial รับรองความน่าเชื่อถือและธรรมาภิบาลอย่างไรเมื่อตัวแทน AI ตัดสินใจในระดับการดำเนินงานข้ามระบบต่างๆ

ความเชื่อมั่นคือทุกอย่างในองค์กร โดยเฉพาะในด้านการเงินและด้านสุขภาพ ซึ่งความผิดพลาดด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดอาจมีผลกระทบจริงๆ การใช้งาน Gradial แต่ละครั้งเริ่มต้นด้วยการให้ข้อมูลบริบทแก่ตัวแทน AI เกี่ยวกับเสียงของยี่ห้อ, คู่มือการให้ข้อมูล, ข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตาม, กระบวนการอนุมัติ, และมาตรฐานอุตสาหกรรม

ระดับการมีส่วนร่วมของมนุษย์สามารถปรับแต่งได้อย่างเต็มที่ ทีมงานที่ใหม่หรือที่ทำงานในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมสามารถกำหนดให้ต้องมีการอนุมัติทุกอย่างก่อนที่จะเผยแพร่ และทุกการกระทำของตัวแทน AI จะถูกบันทึกพร้อมกับบันทึกการตรวจสอบที่สมบูรณ์ สิ่งที่เราได้พบคือความเชื่อมั่นจะก่อตัวขึ้นตามธรรมชาติ โดยทีมงานที่เริ่มต้นด้วยการควบคุมอย่างเข้มงวดจะขยายความเป็นอิสระของตัวแทน AI เมื่อมันพิสูจน์ตัวเองในงานจริง เป้าหมายไม่เคยเป็นการมอบทุกอย่างให้กับตัวแทน AI ในวันแรก แต่เป็นการสร้างสิ่งที่สามารถรับความรับผิดชอบมากขึ้นเมื่อมันแสดงให้เห็นว่าสามารถจัดการได้

แพลตฟอร์มของคุณรวมเข้ากับเครื่องมือที่มีอยู่แล้วแทนที่จะแทนที่ทั้งหมด วิสัยทัศน์ระยะยาวคือการเพิ่มประสิทธิภาพสแต็กปัจจุบันหรือแทนที่ทั้งหมด

สำหรับตอนนี้ จุดเน้นคือการพบปะกับทีมงานที่จุดนั้น องค์กรการตลาดขององค์กรขนาดใหญ่ส่วนใหญ่มีเวลาหลายปีในการสร้างกระบวนการทำงานรอบๆ เครื่องมือเฉพาะ เช่น Figma, Adobe, และระบบจัดการโครงการ และการขอให้พวกเขาทิ้งสิ่งфраค์เจอร์นั้นไม่ใช่เรื่องที่เป็นจริง Gradial ต่อเข้ากับเครื่องมือเหล่านั้นและจัดการงานที่ชะลอกระบวนการเหล่านั้น

วิสัยทัศน์ระยะยาวมีความทะเยอทะยานมากขึ้น ซอฟต์แวร์เก่าใต้การตลาดขององค์กรส่วนใหญ่ถูกสร้างขึ้นสำหรับโลกก่อน AI และมันแสดงให้เห็น ระบบที่ออกแบบมาเพื่อจัดเก็บและจัดระเบียบเนื้อหาเท่านั้นจะดูแตกต่างเมื่อตัวแทน AI สามารถถือครองบริบทเดียวกันและดำเนินการตามนั้นในเวลาเดียวกัน เราคิดว่าความแตกต่างระหว่างที่ที่เนื้อหาอยู่และที่ที่งานเกิดขึ้นจะล่มสลาย และเรากำลังสร้างเพื่อเป็นชั้นโครงสร้างพื้นฐานที่ทั้งสองสิ่งนี้เกิดขึ้น

องค์กรขนาดใหญ่มักจะมีกระบวนการทำงานที่ฝังลึกและต้านทานการเปลี่ยนแปลง สิ่งที่ต้องทำคืออะไรจึงจะสามารถใช้ระบบ AI ที่เป็นเจ้าของได้สำเร็จในองค์กร Fortune 500

สิ่งแรกที่เราทำคือการทำให้ชัดเจนว่า Gradial ไม่ได้ขอให้ใครเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของตนเอง สิ่งนี้อาจดูเรียบง่าย แต่เป็นอุปสรรคที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการนำ AI มาใช้ในองค์กรส่วนใหญ่ เครื่องมือส่วนใหญ่มาพร้อมกับระบบใหม่, อินเทอร์เฟซใหม่, วิธีการทำงานใหม่, และจากนั้นพวกเขาก็สงสัยว่าทำไมการนำไปใช้จึงหยุดชะงักหลังจาก 6 เดือน เราเริ่มต้นด้วยการทำแผนที่ว่าทีมงานดำเนินงานอย่างไรจริงๆ และกำหนดค่า Gradial ให้เหมาะสม

การนำไปใช้ประสบความสำเร็จเมื่อทีมงานเห็นผลลัพธ์ในการทำงานจริงอย่างรวดเร็ว ไม่ใช่การนำเสนอ, ไม่ใช่การนำไปใช้แบบแยกออก, แต่แคมเปญ, เนื้อหา, และกระบวนการทำงานของพวกเขาเอง เมื่อทีมงานเห็นว่าเวลาที่ใช้ในการดำเนินแคมเปญลดลงจาก 3 สัปดาห์เป็นเพียงวันเดียว ความต้านทานภายในจะดูแลตัวเอง

จากมุมมองทางเทคนิค สิ่งใดที่ทำให้เครื่องยนต์ในการดำเนินงานแตกต่างจากชั้น AI ที่สร้างเนื้อหาแบบปกติ

ชั้น AI ที่สร้างเนื้อหาให้คุณได้ร่าง แต่เครื่องยนต์ในการดำเนินงานทำให้มันถูกเผยแพร่ เครื่องมือ AI ส่วนใหญ่สำหรับการตลาดหยุดอยู่ที่การผลิต แต่การดำเนินงานของ Gradial แตกต่างเพราะมันฝังอยู่ในเครื่องมือที่ทีมงานใช้และเข้าใจแล้วว่าธุรกิจนั้นปฏิบัติงานอย่างไร เมื่อนักการตลาดขอให้ตัวแทน AI ทำอะไร มันจะเคลื่อนย้ายงานผ่านขั้นตอนที่จำเป็นทั้งหมด โดยการอนุมัติและแสดงการตัดสินใจที่ต้องการการมีส่วนร่วมของมนุษย์ นักการตลาดยังคงควบคุมโดยไม่ต้องอยู่ตรงกลางของทุกขั้นตอน

หลายบริษัทกำลังทดลองใช้ AI แต่ไม่หลายบริษัทที่เห็นผลตอบแทนที่มีจริง คุณคิดว่าองค์กรส่วนใหญ่ทำผิดพลาดที่ไหนในปัจจุบัน

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดคือการรักษา AI ไว้เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพมากกว่าการแก้ปัญหาการทำงานที่ชำรุด หากทุกการผลิตต้องมีการแก้ไขอย่างหนัก, ต้องคัดลอกเข้าสู่ระบบอื่น, หรือต้องมีการอนุมัติ 5 ครั้งก่อนที่จะเผยแพร่ คุณไม่ได้แก้ปัญหา

บริษัทที่เห็นผลตอบแทนที่แท้จริงได้ระบุเป้าหมายอย่างชัดเจน พวกเขาระบุว่าตรงไหนที่งานถูกชะลอและใช้ AI เพื่อแก้ปัญหานั้น ไม่ใช่ในวงกว้าง, ไม่ใช่ในฐานะการทดลอง, แต่ด้วยความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่ช้าดูเหมือนอย่างไรก่อนและหลัง นี่คือความแม่นยำที่แยกผลตอบแทนที่แท้จริงออกจากเครื่องมือที่น่าประทับใจในการนำเสนอและเก็บไปใน 6 เดือนต่อมา

เมื่อคุณทำได้ถูกต้อง ผลลัพธ์จะเป็นรูปธรรม: ลูกค้าที่ใช้ Gradial เห็นแคมเปญที่เร็วขึ้น 8 เท่า, การประหยัดการดำเนินงานมากกว่า 35% ในปีแรก, และการปฏิบัติตามมาตรฐานยี่ห้อและความสามารถเข้าถึง 100% ในทุกชิ้นของเนื้อหา

ถ้าเราย้อนเวลาไป 5 ปี องค์กรการตลาดที่เป็นเจ้าของ AI อย่างเต็มที่จะดูเหมือนอย่างไร และ Gradial มีบทบาทอย่างไรในอนาคต

ใน 5 ปี ชั้นการดำเนินงานของการตลาดจะกลายเป็นอัตโนมัติ นักการตลาดขอให้ตัวแทน AI เปิดตัวแคมเปญ และมันจะพร้อมใช้งานภายในวันเดียวกันเพราะตัวแทน AI จัดการทุกขั้นตอนระหว่างนั้น ความมองเห็นของยี่ห้อใน AI ค้นหาจะถูกติดตามและปรับให้เหมาะสมโดยอัตโนมัติ การปฏิบัติตามข้อกำหนดเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องตลอดกระบวนการ ไม่ใช่การตรวจสอบครั้งสุดท้าย นักการตลาดใช้เวลาของตนในการสร้างยี่ห้อ, พัฒนาเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์, และตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับประสบการณ์ลูกค้าที่ต้องการการตัดสินใจจากมนุษย์

บทบาทของ Gradial คือการนำองค์กรการตลาดไปสู่จุดนั้น ไม่ใช่โดยการบอกให้พวกเขาทิ้งทุกอย่างและเริ่มต้นใหม่ แต่โดยการแสดงให้เห็นภายในกระบวนการทำงานที่มีอยู่แล้วว่าวิธีการดำเนินงานนี้เป็นไปได้ ทีมงานที่เข้าใจสิ่งนี้ได้เร็วจะสามารถมีประโยชน์เหนือกว่าผู้ที่ยังคงดำเนินแคมเปญแบบเก่า

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Gradial เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม