ไรอัน ปีเตอร์สัน Chief Product Officer ของ Concentrix – สัมภาษณ์ซีรีส์

ไรอัน ปีเตอร์สัน ดำรงตำแหน่ง Executive Vice President และ Chief Product Officer ของ Concentrix โดยขับเคลื่อนกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีระดับโลก เป็นผู้นำที่มีการเปลี่ยนแปลงและมีความเชี่ยวชาญลึกซึ้งในด้านการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ข้อมูล และ AI ไรอัน ช่วยกระตุ้นนวัตกรรมและการเติบโต ในช่วงก่อนหน้านี้ เขาดำรงตำแหน่งผู้บริหารที่ Amazon (AMZN ) Web Services (AWS) โดยนำทีม Amazon Connect (CXE) และ AWS Storage ซึ่งเขาขยายธุรกิจทั้งสองและได้รับประสบการณ์ในด้านกลยุทธ์การเข้าสู่ตลาด การขาย และสถาปัตยกรรมโซลูชัน โดยมีประสบการณ์มากกว่าสองทศวรรษในด้านการจัดการข้อมูล ไรอัน มีมุมมองที่คมชัดเกี่ยวกับการใช้งาน AI เขามีเอกสิทธิ์ผลิตสิทธิบัตร 8 รายการในด้านการเก็บข้อมูลและความปลอดภัย

Concentrix เป็นผู้ให้บริการโซลูชันประสบการณ์ลูกค้าและเทคโนโลยีระดับโลกที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ โดยให้บริการครอบคลุมด้านการออกแบบ การสร้าง และการดำเนินงาน เพื่อช่วยให้องค์กรต่างๆ ทันสมัยการดำเนินงานและเพิ่มประสิทธิภาพ Concentrix ดำเนินงานในมากกว่า 70 ประเทศและ 6 ทวีป และตั้งแต่การแยกออกมาในปี 2020 ได้ขยายตัวผ่านการเข้าซื้อกิจการหลักๆ เช่น Convergys, Webhelp และ BlinkCX ซึ่งเพิ่มขนาดและความสามารถ

เรามาเริ่มต้นด้วยเรื่องส่วนตัว—การเดินทางของคุณครอบคลุมสตาร์ทอัพ Amazon และตอนนี้ Concentrix สิ่งใดคือบทเรียนเกี่ยวกับประสบการณ์ลูกค้าหรือการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ยังคงอยู่กับคุณตลอดทั้งบทบาทเหล่านี้?

มันง่ายมาก: เริ่มต้นด้วยลูกค้าเป็นอันดับแรกและทำงานย้อนกลับจากที่นั่น สิ่งนี้ใช้ได้ไม่ว่าคุณจะอยู่ในสตาร์ทอัพขนาดเล็กหรือกำลังขยายระบบระดับโลกสำหรับบริษัท Fortune 500 มันง่ายสำหรับทีมที่จะหลงใหลไปกับการสร้างสิ่งที่ พวกเขา คิดว่าน่าสนใจ แต่ถ้ามันไม่ได้ giải quyếtปัญหาจริงสำหรับคนจริง มันจะเป็นการเสียเวลา วิธีแก้ปัญหาที่มีผลกระทบมากที่สุดที่ฉันเห็นมักมาจากความเข้าใจว่าลูกค้ากำลังพยายามทำอะไรและสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ไปในทิศทางนั้น

การสำรวจล่าสุดของ Concentrix Consumer Survey พบว่าเพียง 31% ของผู้บริโภคในสหรัฐฯ ทราบถึงแนวคิดของ Agentic AI ทำไมคุณคิดว่าความตระหนักยังคงต่ำถึงแม้จะมีการพูดถึงในอุตสาหกรรม?

เพราะเราได้ทำให้มันซับซ้อนเกินไป ถ้าคุณถามคน 5 คนเกี่ยวกับ “Agentic AI” คุณอาจจะได้คำตอบที่แตกต่างกัน 5 คำตอบ เนื่องจากอุตสาหกรรมยังไม่ได้ทำหน้าที่อธิบายมันในภาษาที่ใช้ในชีวิตประจำวัน นั่นคือปัญหาหลัก เมื่อฉันอธิบายว่า AI ทำงานแทนหน่วยอื่นโดยไม่ต้องมีการกระตุ้น คนๆ หนึ่งจะเข้าใจได้ เมื่อนั้นจะเป็นคำอธิบายมาตรฐาน จนกว่าจะเกิดขึ้น ผู้บริโภคส่วนใหญ่จะยังคงสับสน และจะยังคงเป็นคำพูดมากกว่าแนวคิดที่เป็นที่นิยม

หนึ่งในสถิติที่น่าประทับใจที่สุดคือ 76% ของผู้คนยังคงพบว่าแบรนด์มีความน่าเชื่อถือมากกว่าเมื่อมีคนช่วยเหลือ ไม่ใช่ AI คุณตีความสิ่งนี้อย่างไรในบริบทของการสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นมิตรกับ AI?

สถิตินี้ไม่ได้ต่อต้าน AI แต่สนับสนุนความไว้วางใจ ประเด็นไม่ใช่ว่าผู้คนไม่เชื่อถือ AI แต่เมื่อพวกเขาต้องการความช่วยเหลือ พวกเขายังต้องการมนุษย์ ลองนึกถึงครั้งล่าสุดที่โทรหาฝ่ายบริการลูกค้าแล้วเจอบอต AI คนส่วนใหญ่มักกด 0 หรือพยายามติดต่อเจ้าหน้าที่ เมื่อ AI ไม่ได้แก้ปัญหาแต่กลับสร้างความยุ่งยาก มันไม่ได้ยกระดับประสบการณ์ แต่เพิ่มอุปสรรค สิ่งที่ลูกค้าต้องการจริง ๆ คือประสบการณ์ที่ราบรื่นและช่วยแก้ปัญหาได้ ความไว้วางใจเกิดขึ้นเมื่อ AI ทำงานสอดประสานกับวิจารณญาณของมนุษย์ อนาคตจึงไม่ใช่ AI เพียงลำพัง แต่คือ AI ที่มีปัญญามนุษย์คอยสนับสนุน เพื่อให้ประสบการณ์แม่นยำและมีประสิทธิภาพ

มีข้อค้นพบที่น่าประหลาดใจหรือไม่คาดคิดในข้อมูลที่ทำให้คุณคิดใหม่เกี่ยวกับวิธีการเปิดตัว Agentic AI—ไม่ว่าจะในด้านการออกแบบ การสื่อสาร หรือกรณีการใช้งาน?

ความประหลาดใจที่ยิ่งใหญ่ที่สุดไม่ได้อยู่ในตัวเลข แต่อยู่ในสิ่งที่พวกมันเผยให้เห็น บริษัทจำนวนมากกำลังรีบเปิดตัว AI และข้ามงานที่จำเป็นในการเตรียมฐานความรู้ทั้งหมด มันเหมือนกับการสร้างรถยนต์ไร้คนขับที่ไม่มีแผนที่นำทาง คุณไม่สามารถคาดหวังให้ AI ให้คำตอบที่เชื่อถือได้หากเนื้อหาที่อยู่เบื้องหลังเป็นข้อมูลที่ล้าสมัยหรือไม่สมบูรณ์ แต่นอกเหนือจากนั้น เราได้เห็นว่าการเพิ่มประสิทธิภาพ AI เพื่อประสิทธิภาพโดยสมบูรณ์—เช่น การอัตโนมัติเต็มรูปแบบหรือการกักขัง—สามารถกลับกลายเป็นผลเสีย การลบคนออกไปทั้งหมดสามารถนำไปสู่สัญญาณที่พลาดไป อัตราการทิ้งเพิ่มขึ้น หรือโอกาสในการสร้างรายได้ที่สูญเสียไปซึ่งปรากฏเฉพาะในบทสนทนาแบบจริงๆ ความท้าทายที่แท้จริงไม่ใช่แค่การทำให้ AI ทำงาน แต่เป็นการออกแบบระบบที่มนุษย์และ AI สามารถทำงานร่วมกันเพื่อนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

การวางรากฐานการ_deploy ที่ถูกต้องไม่จำเป็นต้องเป็นเรื่องที่น่าดึงดูด มันเหมือนกับการที่ตัวแทนคนต้องฝึกอบรมก่อนที่จะรับสายโทรศัพท์ มันอาจจะไม่ใช่ส่วนที่น่าตื่นเต้นที่สุด แต่เป็นขั้นตอนที่สำคัญสำหรับตัวแทนในการทำงานได้ดี สิ่งเดียวกันกับ AI แม้ว่าจะมีกลยุทธ์ Agentic ที่ดีที่สุด แต่ก็จะไม่ทำงานหากข้อมูลและเตรียมการเบื้องหลังไม่แข็งแกร่ง

ความไว้วางใจไม่ใช่เรื่องแบบหนึ่งขนาดทั้งหมด ด้วยผู้บริโภคที่มีความกังขาเกี่ยวกับ AI ในด้านการเงินและด้านสุขภาพมากกว่าในด้านเทคโนโลยีหรือการเดินทาง บริษัทต่างๆ ในภาคส่วนความเสี่ยงสูงควรเข้าใกล้การรวม AI อย่างไร?

ในภาคส่วนที่มีความเสี่ยงสูงอย่างการเงินและสุขภาพ ความไว้วางใจไม่ใช่ทางเลือก แต่เป็นรากฐาน ผู้บริโภคอาจยอมรับ AI เมื่อนำมาเร่งประมวลผลเอกสารหรือปรับปรุงกระบวนการภายใน แต่จะลังเลมากเมื่อเกี่ยวข้องกับเรื่องส่วนตัว ทางคลินิก หรือการตัดสินใจที่มีผลกระทบสูง บริษัทจึงต้องเลือกอย่างรอบคอบว่าจะทำกรณีใดให้เป็นอัตโนมัติและทำอย่างไร AI สามารถสร้างคุณค่าได้ เช่น ตรวจจับการฉ้อโกง ประเมินความเสี่ยงสินเชื่อ ออกใบแจ้งหนี้อัตโนมัติ และให้ข้อมูลเชิงลึกเฉพาะบุคคลเพื่อบริหารความมั่งคั่ง แต่ต้องอยู่ภายใต้ขอบเขตที่ชัดเจน การกำกับดูแลอย่างเข้มงวด และการตรวจสอบโดยมนุษย์ เมื่อ AI เริ่มตัดสินใจเกี่ยวกับเงิน สุขภาพ หรือความปลอดภัยของผู้คน มาตรฐานด้านความไว้วางใจจะสูงขึ้นมาก ในกรณีเหล่านี้ ลูกค้าต้องการให้ AI สนับสนุน ไม่ใช่แทนที่ การตัดสินใจของมนุษย์

การสำรวจแสดงให้เห็นว่าคนต้องการความโปร่งใส ตัวเลือกการข้าม และการรับประกันความเป็นส่วนตัวที่เข้มแข็ง คุณกำลังฝังตัวเลือกเหล่านี้ไว้ในแพลตฟอร์มประสบการณ์ฉลาดของ Concentrix อย่างไร?

เรามีประสบการณ์มากกว่า 40 ปีในการสนับสนุนแบรนด์ที่ดีที่สุดของโลก และตลอดเวลานั้น เราได้เรียนรู้ที่จะเข้าใจสิ่งที่ลูกค้าต้องการและคาดหวัง เราได้ช่วยให้ลูกค้าของเราเอาชนะการขาดความไว้วางใจของผู้บริโภคโดยการให้เครื่องมือในการควบคุมพฤติกรรมของตัวแทน AI ของตน—ตั้งแต่ LLM ที่เป็นปฏิปักษ์ที่ทำหน้าที่เหมือนคนดูแล โดยเรียกออกทุกสิ่งที่น่าสงสัยก่อนที่จะถึงลูกค้า ไปจนถึงเครื่องยนต์นโยบายที่ช่วยให้ทีมความปลอดภัยสามารถกำหนดสิ่งที่อนุญาตหรือบล็อกได้ การจัดการความไว้วางใจของผู้บริโภคไม่หยุดเพียงแค่การเปิดตัว AI ความต้องการทางธุรกิจมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ และคำตอบก็เปลี่ยนไปเช่นกัน ดังนั้นเราจึงแนะนำ Agentic Engineering เป็นวิธีการที่มีจุดมุ่งหมายในการออกแบบ การใช้งาน และการจัดการ AI อย่างต่อเนื่อง รวมถึงการนำคนกลับมาสู่วงจรเพื่อให้แน่ใจว่า AI สอดคล้อง อ่านได้ และยึดมั่นในความตัดสินใจที่ดี เราได้เปิดตัว Agentic Readiness ของเรา ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจจุดโอกาสในการใช้งาน Agentic AI อย่างรับผิดชอบ เราแนะนำพวกเขาผ่านข้อพิจารณาที่สำคัญ เช่น สิ่งที่ควรหลีกเลี่ยงในการใช้งาน AI และวิธีการขยายขนาดอย่างปลอดภัย เป้าหมายคือการนำมาซึ่งประโยชน์สูงสุดให้กับลูกค้าและธุรกิจของพวกเขา AI ต้องการโครงสร้างเพื่อให้เชื่อถือได้ และเราทำให้สิ่งนั้นเป็นส่วนหนึ่งของ DNA ซึ่งจะช่วยให้ประสบการณ์ที่ดีและสร้างความภักดีต่อแบรนด์

เพียง 8% ของผู้บริโภครู้สึกสบายใจกับการสนับสนุน AI ที่เป็นอิสระเต็มรูปแบบ ในขณะที่อุตสาหกรรมกำลังเดินหน้าด้วยการทำให้เป็นอัตโนมัติ คุณปรองดองช่องว่างระหว่างสิ่งที่เป็นไปได้กับสิ่งที่ยอมรับได้อย่างไร?

ปัญหาอยู่ที่ว่า AI จำนวนมากถูกใช้ในที่ที่ลูกค้าสังเกตเห็นมากที่สุด และไม่ใช่ในทางที่ดี บริษัทต่างๆ ลืมไปว่าคนเกลียดที่จะถูกหลอกลวง เราทุกคนชื่นชม AI เมื่อมันทำให้สิ่งต่างๆ ง่ายขึ้น เช่น การแนะนำที่ชาญฉลาดจาก Netflix หรือ YouTube เพราะมันทำงานและรู้สึกว่าไม่มีใครสังเกตเห็น แต่เมื่อคุณถูกจับออกจาก Airbnb (ABNB ) ในฝนตก นั่นไม่ใช่ช่วงเวลาสำหรับ AI—นั่นคือช่วงเวลาสำหรับคนๆ หนึ่งที่สามารถแก้ปัญหาได้อย่างรวดเร็วและด้วยความเห็นอกเห็นใจ ความไว้วางใจไม่สูญเสียไปเพราะ AI มีอยู่ แต่สูญเสียไปเมื่อ AI สร้างความเสื่อมเสีย ความหงุดหงิด และปรากฏในสถานที่ที่ไม่ถูกต้อง ทำให้เกิดประสบการณ์เชิงลบของแบรนด์และขับไล่ลูกค้าไปในที่สุด

มีการเรียกร้องให้มีการควบคุมมากขึ้น แต่หลายบริษัทไม่ต้องการรอ คุณคิดว่าผู้นำองค์กรควรเล่นบทบาทใดในการกำหนดมาตรฐานทางจริยธรรมของตนเองในขณะที่กรอบการทำงานด้านกฎระเบียบตามมา?

หากคุณกำลังใช้ AI แต่ยังไม่ได้สร้างรั้วป้องกัน ถือว่าล่าช้าไปแล้ว นั่นไม่ใช่นวัตกรรมแต่เป็นการละเลย ลองนึกถึงสายการบินที่เปิดตัว AI ช่วยจองและเปลี่ยนเที่ยวบิน แต่เมื่อผู้โดยสารถามเรื่องค่าชดเชยเที่ยวบินล่าช้า ระบบกลับให้ข้อมูลผิด ไม่ใช่เพราะ AI บกพร่อง แต่เพราะไม่มีใครกำหนดขอบเขตนโยบาย กฎการยกเลิก และเตรียมฐานความรู้สำหรับตัวแทน AI อย่างเหมาะสม ความผิดพลาดเช่นนี้ทำให้ลูกค้าสับสน ทำลายความไว้วางใจต่อแบรนด์ และอาจสร้างปัญหาทางกฎหมาย บริษัทที่จะเป็นผู้นำคือบริษัทที่ถือว่าจริยธรรมและการกำกับดูแลเป็นเงื่อนไขก่อนเปิดตัว ไม่ใช่เรื่องที่ค่อยตามมา

เมื่อมองไปข้างหน้า คุณเห็น Agentic AI ที่เปลี่ยนแปลงการดำเนินงานขององค์กรภายใน—นอกเหนือจากกรณีการใช้งานที่เผชิญหน้ากับลูกค้า?

ด้านในคือที่ที่เรามี ROI ที่เร็วที่สุด AI ช่วยพนักงานในการทำงานประจำวันต่างๆ ตั้งแต่การเขียนอีเมล การสรุปการประชุม และการดึงข้อมูลเชิงลึกออกจากระบบที่มีเสียงรบกวน ซึ่งช่วยให้พวกเขามุ่งเน้นไปที่งานที่มีผลกระทบมากขึ้น—และไม่มีใครต่อต้านเพราะมันช่วยได้จริงๆ ในแอปพลิเคชัน AI ภายในของเรา iX Hello เราได้เห็นการลดเวลาในการทำงานถึง 80% และผลผลิตเพิ่มขึ้น 20% ในฟังก์ชันทางธุรกิจ พื้นที่ที่มีความเสี่ยงต่ำนี้คือที่ที่บริษัทควรทดลองก่อน หากคุณไม่สามารถทำให้ AI ทำงานได้ดีสำหรับทีมของคุณ คุณไม่มีธุรกิจที่จะวางไว้หน้าลูกค้า ใช้มันภายในก่อน แล้วจึงขยายขนาดด้วยความมั่นใจ ในระยะยาว สิ่งนี้จะช่วยรับประกันประสิทธิภาพและผลผลิตของพนักงานของบริษัท ในขณะเดียวกันก็รักษาความสอดคล้องของแบรนด์

หากเรากลับมาพบกันใน 12 เดือน อะไรคือรูปภาพของความสำเร็จสำหรับ Concentrix ในด้าน AI—ไม่ใช่แค่ในด้านการนำรับ แต่ในด้านการสร้างและรักษาความไว้วางใจของผู้บริโภค?

ความสำเร็จสำหรับเราคือการช่วยให้ลูกค้าของเราเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานจากการที่เพียงแค่เปิดตัว AI ไปสู่การดำเนินการ AI เป็นส่วนหนึ่งของธุรกิจหลัก แต่ไม่ใช่แค่การปรับปรุงการดำเนินงานเท่านั้น แต่ยังช่วยให้ชีวิตของผู้บริโภคง่ายขึ้น มาตรการความสำเร็จที่แท้จริงคือการเห็นการปรับปรุงความพึงพอใจของผู้บริโภคที่ชัดเจน เมื่อ AI ถูกนำมาใช้อย่างถูกต้อง มันควรปรับปรุงประสบการณ์ให้กับผู้บริโภค ทำให้การโต้ตอบของพวกเขาราบรื่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เราได้ลงทุนอย่างมากในการสร้างเทคโนโลยี AI ที่สร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นในระหว่างการเดินทางของลูกค้า และเราได้ติดตั้ง AI มากกว่า 7,000 ตัวที่ Concentrix ตอนนี้ เรากำลังขยายแบบจำลองการดำเนินงาน ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี เมื่อ AI ถูกผสมผสานอย่างเต็มที่ รับผิดชอบ และจัดการภายในธุรกิจ มันนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับผู้บริโภค ซึ่งจะสร้างความไว้วางใจที่ยั่งยืน

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Concentrix หรือเข้าถึงการสำรวจผู้บริโภค Concentrix ที่อ้างอิง ที่นี่ เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม