Will Bodewes ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Phonely – บทสัมภาษณ์

Will Bodewes เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Phonely บริษัท AI ด้านเสียงที่มุ่งช่วยให้ธุรกิจรับสายและยกระดับผลลัพธ์ของการสนทนากับลูกค้า ก่อนก่อตั้งบริษัท เขาศึกษาต่อระดับปริญญาเอกที่ University of Melbourne โดยทำวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ประยุกต์และระบบที่ทำตามคำสั่งได้พร้อมสื่อสารอย่างเป็นธรรมชาติ ก่อนหน้านี้เขาเคยก่อตั้งสตาร์ตอัปด้านเทคโนโลยีเสียง และแข่งขันสกีครอสคันทรีระดับ NCAA รวมถึงการปั่นจักรยานความอึดสูงระยะไกล ที่ Phonely เขานำพื้นฐานด้านการวิจัยมาต่อยอดเพื่อรับมือกับความท้าทายในทางปฏิบัติของการนำเอเจนต์เสียงไปใช้งาน ทั้งด้านความน่าเชื่อถือของบทสนทนา ความหน่วง การเชื่อมต่อระบบ และการปรับเวิร์กโฟลว์การจอง การขาย และการบริการลูกค้าให้มีประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

Phonely เป็นแพลตฟอร์มเอเจนต์เสียง AI ที่ช่วยให้ธุรกิจทำงานสนทนาทางโทรศัพท์โดยอัตโนมัติ นัดหมาย คัดกรองลูกค้าเป้าหมาย โอนสาย และเชื่อมโยงการติดต่อกับลูกค้าเข้ากับซอฟต์แวร์ที่ใช้อยู่ เครื่องมือของแพลตฟอร์มผสานเวิร์กโฟลว์การสนทนาที่ปรับแต่งได้เข้ากับประวัติการโทร การวิเคราะห์ข้อมูล และการทดสอบ A/B เพื่อให้ทีมวัดผลการทำงานและปรับปรุงผลลัพธ์ได้อย่างต่อเนื่อง บริษัทให้บริการองค์กรตั้งแต่ธุรกิจขนาดเล็กไปจนถึงองค์กรขนาดใหญ่ และระบุว่ารองรับธุรกิจมากกว่า 10,000 แห่ง พร้อมจัดการสายโทรศัพท์มากกว่า 120,000 สายต่อวัน Phonely ยังพัฒนาโมเดลสนทนาของตนเอง รวมถึง Alma โดยมุ่งทำให้การโทรอัตโนมัติรวดเร็วขึ้น น่าเชื่อถือยิ่งขึ้น และเหมาะกับบทสนทนาทางธุรกิจในโลกแห่งความเป็นจริงมากขึ้น

คุณเริ่มพัฒนา Phonely ระหว่างศึกษาปริญญาเอกด้าน AI ที่ University of Melbourne โดยช่วงแรกมุ่งสร้างระบบที่ทำตามคำสั่งได้พร้อมสื่อสารอย่างเป็นธรรมชาติ อะไรทำให้คุณเชื่อว่า AI ด้านเสียงพัฒนามาถึงจุดที่สามารถรองรับการก่อตั้งบริษัทแบบสแตนด์อโลนได้ และคุณมองเห็นอะไรในตลาดที่คนอื่นมองข้ามไป?

ตอนนั้นยังไม่มีหลักฐานว่า AI ด้านเสียงจะรองรับการดำเนินธุรกิจแบบสแตนด์อโลนได้ มีบริษัทอยู่สองสามแห่งที่พัฒนาเรื่องนี้และมีผู้ใช้ประมาณ 5 หรือ 10 ราย แต่ยังไม่มีใครนำ AI ด้านเสียงที่ไม่ใช่ระบบ IVR ไปใช้งานได้สำเร็จ ดังนั้นตอนที่เราเริ่ม Phonely จึงเป็นการเดิมพัน ในเวลานั้นทุกอย่างมุ่งไปที่แชต เสียงจึงเป็นสื่อรูปแบบใหม่ ปัญหานี้ยังไม่มีใครแก้ได้ เราจึงคิดว่า “ทำไมเราไม่ลองลงมือแก้ดูล่ะ? ทำไมไม่ลองแก้ปัญหานี้?”

งานวิจัยปริญญาเอกของคุณเริ่มต้นด้วยเป้าหมายที่จะสร้าง AI ที่ “ทำตามคำสั่งเหมือนหุ่นยนต์และพูดคุยเหมือนมนุษย์” ความก้าวหน้าทางเทคนิคอะไรทำให้คุณตระหนักได้ว่างานวิจัยนี้สามารถต่อยอดเป็นรากฐานของแพลตฟอร์ม AI ด้านเสียงเชิงพาณิชย์ได้?

งานวิจัยนี้มีคุณค่าและสำคัญต่อการทำความเข้าใจเทคโนโลยีพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังสิ่งที่กำลังเกิดขึ้น งานวิจัยช่วยให้ผมมองเห็นแนวโน้มล่วงหน้าและสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นในขั้นตอนการพัฒนา ผมมีความเข้าใจทางเทคนิคเกี่ยวกับโมเดลเหล่านี้และวิธีการทำงานของมัน ซึ่งทำให้ผมกล้าตัดสินใจเดิมพัน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผมต้องการสร้างบริษัทและสร้างผลกระทบ และสาขานี้เกี่ยวข้องมากที่สุดกับสิ่งที่ผมรู้และมองเห็นว่ากำลังจะเกิดขึ้น ผมอยากเป็นส่วนหนึ่งของเรื่องนี้

คุณเคยกล่าวว่าธุรกิจไม่สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของการโทรแต่ละครั้งอย่างเป็นระบบได้ ทั้งที่การโทรทุกครั้งเปรียบเสมือนช่องทางการขาย แล้วการปรับปรุงบทสนทนาทางโทรศัพท์ในทางปฏิบัติมีหน้าตาอย่างไร และ AI จะช่วยเพิ่มอัตราการเปลี่ยนเป็นลูกค้า อัตราการแก้ปัญหา หรือประสบการณ์ของลูกค้าในระยะยาวได้อย่างไร?

สมมติว่าคุณกำลังนัดหมายกับช่างประปา คนที่รับสายได้รับการฝึกให้เก็บรายละเอียดของคุณและนัดหมาย แต่คำถามที่เขาใช้ถามอาจช่วยให้เขาแนะนำบริการอื่น ๆ ของธุรกิจที่คุณไม่รู้ว่ามีได้ คุณอาจนัดหมายเพื่อแก้ปัญหาระบบประปา แล้วพบว่าจำเป็นต้องซ่อมอ่างล้างหน้าด้วย เอเจนต์เสียง AI ที่ผ่านการฝึกมาอย่างดีจะทำแบบเดียวกัน ช่วยให้ธุรกิจเสนอขายสินค้าและบริการเพิ่มเติมแก่ลูกค้าและสร้างรายได้มากขึ้นได้ เอเจนต์อาจเสนอขายสินค้าที่พนักงานต้อนรับคนใหม่ยังไม่ได้รับการฝึกให้แนะนำ และเพิ่มสินค้าอีกหนึ่งรายการในคำสั่งซื้อ ซึ่งทำให้ลูกค้าพึงพอใจขึ้นและธุรกิจได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ระบบเสียง ChatGPT แบบพื้นฐานทำแบบนั้นไม่ได้ คุณต้องใช้ผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบและฝึกมาเพื่อทำงานนี้โดยเฉพาะ

นอกจากนี้ มนุษย์อาจพลาดสาย ไม่รับโทรศัพท์ หรือปล่อยให้สายเข้าสู่ข้อความเสียง ซึ่งส่งผลเสียอย่างร้ายแรงต่อธุรกิจขนาดเล็กในอเมริกา เพราะไม่มีพนักงานคอยรับสาย คุณภาพการให้บริการไม่สม่ำเสมอ และไม่มีวิธีปรับปรุงให้ดีขึ้น เมื่อใช้ AI หากการโทรไม่ได้ผลลัพธ์ตามที่ธุรกิจต้องการ เราก็ปรับปรุงได้โดยใช้ข้อมูลที่มี ความเร็วของ AI ทำให้เราเปลี่ยนบทสนทนาได้ ซึ่งมนุษย์ทำได้ไม่รวดเร็วเท่านี้เลย

ตอนนี้ทุกคนมองว่า AI ช่วยลดต้นทุน แต่เราเชื่อว่าผู้คนควรมอง AI ในฐานะเครื่องมือสร้างการเติบโต ธุรกิจสามารถเติบโตได้จริงด้วยการนำ AI มาใช้ ซึ่งช่วยให้ทำงานได้ดีกว่าเดิม

AI ด้านเสียงต้องรับมือกับความท้าทายที่ AI แบบข้อความมักหลีกเลี่ยงได้ เช่น ความหน่วง การพูดแทรก สำเนียง เสียงรบกวนรอบข้าง สัญญาณทางอารมณ์ และบทสนทนาที่คาดเดาไม่ได้ ในบรรดาปัญหาเหล่านี้ ข้อใดยากที่สุดที่จะทำให้แก้ไขได้อย่างน่าเชื่อถือเมื่อนำไปใช้ในองค์กรขนาดใหญ่?

ความหน่วงเป็นปัญหาใหญ่ที่สุด ตอนนี้เราแก้ปัญหานี้ได้แล้ว แต่ในช่วงแรกปัญหานี้สร้างความปวดหัวอย่างมากด้วยเหตุผลสองประการ

ประการแรก เราสร้างระบบต่อยอดจากสตาร์ตอัปที่ยังไม่น่าเชื่อถือ คำขอ API จำนวนมากที่ส่งไปยัง OpenAI ล้มเหลว และเราไม่ได้รับคำตอบกลับมา หากเกิดขึ้นระหว่างสนทนาทางโทรศัพท์ ก็ไม่ต่างจากการวางสาย เราจึงต้องสร้างระบบส่งคำขอซ้ำเพื่อจัดการปัญหานี้

ประการที่สองคือขีดความสามารถในการรองรับคำขอ เมื่อส่งคำขอไปยัง OpenAI คำขอนั้นอาจติดคิวต่อจากคำขออื่นอีกหลายร้อยหรือหลายพันรายการ และคุณก็ไม่รู้ว่าคำขอของตัวเองอยู่ตรงไหนในคิว บางครั้งอาจต้องรอถึง 30 วินาทีกว่าจะได้รับคำตอบ วิธีแก้ปัญหาของเราคือดูว่า OpenAI มีจุดเชื่อมต่ออยู่ที่ใดบ้างทั่วโลก แล้วสลับไปใช้จุดเชื่อมต่อในประเทศที่เป็นช่วงกลางคืนและมีความต้องการใช้งานต่ำ เราต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดนี้ขึ้นมา เพียงเพื่อค้นหาจุดเชื่อมต่อที่มีความต้องการใช้งานต่ำที่สุดในขณะนั้น นับเป็นโจทย์ทางเทคนิคที่น่าสนใจมาก ปัจจุบันเราฝึกโมเดลของเราเอง รวมถึง Alma จึงไม่ต้องกังวลเรื่องนี้ เพราะเราจัดการทั้งกำลังประมวลผลและความต้องการใช้งานได้เอง

ปัจจุบัน Phonely รองรับการโทรมากกว่า 120,000 ครั้งต่อวันจากธุรกิจหลายพันแห่ง คุณได้เรียนรู้อะไรบ้างจากการให้บริการเอเจนต์เสียงในระดับนี้ ซึ่งตอนสร้างแพลตฟอร์มเวอร์ชันแรกยังมองไม่เห็นชัดเจน?

การให้ระบบพร้อมใช้งานตลอดเวลา 100% เป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่ง หนึ่งในความท้าทายด้านวิศวกรรมที่ยากที่สุดซึ่งเราแก้ไขมาโดยตลอดคือการทำให้ระบบมีความน่าเชื่อถือและรวดเร็ว วงการ AI เคลื่อนไหวเร็วอย่างเหลือเชื่อ และเราก็เดินหน้าอย่างรวดเร็ว แม้จะเป็นบริษัท AI ก็ตาม ที่ Y Combinator มีคำกล่าวว่า “เดินหน้าให้เร็ว แล้วค่อยแก้ปัญหาที่เกิดขึ้น” แต่เมื่อลูกค้าโทรเข้ามาวันละ 120,000 ครั้ง คุณจะปล่อยให้ระบบมีปัญหาไม่ได้ กระบวนการส่วนใหญ่ของเราจึงมุ่งหาวิธีส่งมอบงานให้รวดเร็วพอที่จะรักษาความสามารถในการแข่งขันและปรับปรุงผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่อง พร้อมกับทำให้ลูกค้าองค์กรพึงพอใจและมั่นใจในเสถียรภาพของระบบ ขณะที่เรายังคงพัฒนาฟีเจอร์ใหม่ ๆ เพื่อก้าวนำตลาด ความน่าเชื่อถือของระบบน่าจะเป็นหนึ่งในความท้าทายใหญ่ที่สุดที่เราเผชิญระหว่างสร้างบริษัท

ระบบ AI เชิงสร้างสรรค์อาจทำงานอย่างคาดเดาไม่ได้ แต่เอเจนต์ทางโทรศัพท์ที่ให้บริการลูกค้าอาจต้องจัดการการชำระเงิน การจอง คำถามด้านสุขภาพ หรือการสนทนาอื่น ๆ ที่มีความเสี่ยงสูง คุณออกแบบเอเจนต์เสียงอย่างไรให้ยืดหยุ่นและสนทนาได้เป็นธรรมชาติ โดยไม่สร้างข้อมูลหลอนหรือทำสิ่งที่เกินขอบเขตอำนาจที่ได้รับ?

เมื่อประมาณ 2 ปีก่อน เราเรียนรู้เรื่องนี้จากประสบการณ์ตรง และตอนนี้แนวทางนี้ก็ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมแล้ว เราพบว่าปัญหาใหญ่ที่สุดของ LLM คือบริบท เมื่อใส่ข้อมูลลงในพรอมป์มากเกินไป เช่น คำแนะนำยาวหลายหน้า โอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดก็เพิ่มขึ้น

เราจึงออกแบบระบบประสานงานเอเจนต์ 8 ตัว ซึ่งส่งต่องานจากเอเจนต์ตัวหนึ่งไปยังอีกตัวหนึ่ง โดยเอเจนต์แต่ละตัวมีบริบทเฉพาะของตัวเอง วิธีนี้คล้ายกับการที่คนทำตามสคริปต์ระหว่างการโทร กล่าวคือ เมื่อได้รับข้อมูลบางอย่างแล้ว ก็ไปยังขั้นตอนถัดไปเรื่อย ๆ ระบบนี้ช่วยให้เราแยกแต่ละขั้นตอนได้ในระดับโค้ด หากต้องรวบรวมชื่อ อีเมล หมายเลขโทรศัพท์ และวันเกิดของคุณก่อนคืนเงิน เราก็รับประกันได้ว่าข้อมูลเหล่านั้นจะถูกรวบรวมครบในระดับโค้ดก่อนดำเนินการต่อ หากพึ่งพา LLM เพียงอย่างเดียว คุณจะรับประกันเรื่องนี้ไม่ได้ การสร้างชั้นประสานงานเอเจนต์เช่นนี้ช่วยให้มีความน่าเชื่อถือได้ถึง 100% เพราะระบบจะบันทึกทุกขั้นตอนไว้ก่อนส่งต่องานให้เอเจนต์ตัวใหม่ ซึ่งยังคงมีบริบท แต่ถูกจำกัดให้ทำงานตามคำสั่งของตัวเองเท่านั้น

มีรายงานว่าการติดตั้งใช้งาน Phonely หนึ่งครั้งสร้างรายได้สุทธิใหม่ให้ลูกค้า 10 ล้านดอลลาร์สหรัฐภายในเวลาเพียง 3 เดือน อะไรทำให้ AI สร้างผลกระทบทางธุรกิจที่วัดผลได้ในระดับนั้น และทุกวันนี้คุณเห็นว่า AI ด้านเสียงสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนได้ดีที่สุดในด้านใด?

เราทำเช่นนั้นได้เพราะมีข้อมูลตัวชี้วัดของลูกค้า พวกเขามุ่งเพิ่มยอดขาย เนื่องจากเป็นสายเรียกเข้า และพนักงานคัดกรองผู้โทร เราจึงติดตามผลลัพธ์ได้ ศูนย์บริการทางโทรศัพท์ของพวกเขามีอัตราการขายอยู่ที่ประมาณ 35% ถึง 42% แล้วแต่วัน หลังจากได้รับข้อมูลดังกล่าวจากลูกค้า เราก็นำขั้นตอนการทำงานของพวกเขามาปรับปรุงเอเจนต์ ตอนเริ่มต้น อัตราการขายของเราอยู่ที่ประมาณ 20% ในเดือนถัด ๆ มา เราปรับปรุงและปรับแต่งระบบจนมีประสิทธิภาพเหนือกว่าศูนย์บริการทางโทรศัพท์ของพวกเขาในกรณีส่วนใหญ่ อัตราการขายของเราเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง เพราะเราค้นพบปัญหาและทำให้มั่นใจว่าประสบการณ์การใช้งานจะสม่ำเสมอและสมบูรณ์แบบทุกครั้ง เราจึงทำผลงานได้ดีกว่าศูนย์บริการทางโทรศัพท์

เมื่อเอเจนต์เสียงมีความสามารถมากขึ้น ธุรกิจควรกำหนดเส้นแบ่งอย่างไรระหว่างการสนทนาที่ทำงานอัตโนมัติได้ทั้งหมด กับสถานการณ์ที่ยังควรมีมนุษย์เข้ามาร่วมดูแล?

ธุรกิจควรทำให้ทุกกระบวนการที่ทำซ้ำได้และต้องการให้ดำเนินตามขั้นตอนเป็นไปโดยอัตโนมัติได้ หากกำหนดกระบวนการนั้นไว้อย่างชัดเจนเพียงพอ

อย่างไรก็ตาม การทำงานอัตโนมัติเป็นเรื่องท้าทายในบางด้าน ด้านหนึ่งคือการเชื่อมต่อกับระบบที่ไม่มี API สมมติว่าคุณต้องเชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์ที่ไม่มี API การแก้ปัญหานี้ทำได้ยาก แม้จะมีระบบอัตโนมัติบางอย่างที่ทำงานผ่านเบราว์เซอร์ได้ อีกด้านหนึ่งคือกรณีที่มีการส่งต่องานหลายครั้งระหว่างเอเจนต์กับมนุษย์ แล้วกลับไปยังเอเจนต์อีกครั้ง ส่วนด้านที่สามคือช่องว่างของบริบท สมมติว่าฉันลืมกระเป๋าสตางค์ไว้ที่ร้านอาหาร นี่เป็นเรื่องที่ AI ไม่มีทางแก้ได้ เพราะ AI ไม่รู้ว่าคุณมีกระเป๋าสตางค์อยู่หรือไม่ และไม่สามารถไปตรวจสอบได้ว่ากระเป๋าสตางค์อยู่ที่ร้านอาหารหรือเปล่า

บางสถานการณ์ยังจำเป็นต้องมีมนุษย์เข้ามาดูแลเสมอ เช่นเดียวกับงานที่ซับซ้อนกว่าและต้องเชื่อมโยงหลายระบบ อย่าใช้เอเจนต์กับงานเหล่านั้น

Phonely เพิ่งระดมทุนรอบ Series A ได้ 16 ล้านดอลลาร์ หลังจากเติบโตจนมีธุรกิจใช้บริการมากกว่า 10,000 แห่ง บริษัทจะก้าวเข้าสู่ช่วงต่อไปอย่างไร และคุณคิดว่าความสามารถด้านเทคนิคใดจะทำให้แพลตฟอร์ม AI เสียงรุ่นถัดไปแตกต่างจากแพลตฟอร์มในปัจจุบัน

ช่วงต่อไปคือการขยายทีมและลงทุนกับทีมอย่างต่อเนื่อง เราทุ่มเทให้กับแนวคิดนี้อย่างเต็มที่ ธุรกิจจำนวนมากกำลังเข้าสู่ตลาด AI เสียง และพวกเขาก็น่าจะทำได้ดีในบางด้าน แต่สำหรับเรา เราไม่ได้สร้างแค่เอเจนต์เสียง เรากำลังสร้างแพลตฟอร์มเพิ่มประสิทธิภาพ และใช้เสียงเป็นช่องทาง สำหรับธุรกิจที่ให้ความสำคัญกับการสร้างโอกาสทางการขายและการทำให้โทรศัพท์ช่วยสร้างรายได้ จุดมุ่งหมายทั้งหมดของเราคือการปรับปรุงเอเจนต์ AI ให้ทำงานได้ตามผลลัพธ์ที่ลูกค้าต้องการ ลองนึกถึง Phonely ในฐานะบริษัทด้านการเพิ่มประสิทธิภาพ ที่ช่วยให้ผู้คนปรับปรุงเอเจนต์ของตนให้ทำงานได้ดียิ่งขึ้น

งานวิจัยทางวิชาการของคุณยังศึกษาการใช้ AI และเทคโนโลยีมิเตอร์อัจฉริยะเพื่อขยายการเข้าถึงพลังงานและการทำอาหารที่สะอาดในประเทศเศรษฐกิจกำลังพัฒนา เมื่อมองให้ไกลกว่า Phonely คุณคิดว่า AI จะถูกนำไปใช้แก้ปัญหาใหญ่ในโลกจริง เช่น การเข้าถึงพลังงาน ได้อย่างไร และท้ายที่สุดแล้ว คุณหวังว่าจะกลับไปทำงานด้านนี้หรือไม่

AI สามารถสร้างประโยชน์ได้มาก แต่ปัญหาหลายอย่างที่เกิดขึ้นก็มีสาเหตุมาจากการกระทำของผู้คน จึงจำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงในด้านนั้น เราไม่สามารถแก้ปัญหาทุกอย่างได้ด้วยเทคโนโลยี แต่การเปิดทางให้เทคโนโลยีและการเปลี่ยนแปลงของมนุษย์เกิดขึ้นควบคู่กันไป จะส่งผลดีต่อโลกโดยรวม

ขอบคุณสำหรับบทสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านที่ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมสามารถไปที่ Phonely