Fran Loftus, EliseAI Baş Deneyim Sorumlusu – Röportaj Serisi

Fran Loftus, EliseAI Baş Deneyim Sorumlusu, yaratıcı enerjisi ve çeşitli arka planı ile tanınan dinamik bir liderdir. EliseAI’ye katılmadan önce, yüz binlerce birimdeki居民 deneyimlerini şekillendiren multiple yönetici rollerinde görev aldığı Alfred tarafından satın alınan bir teknoloji destekli amenity ve katılım platformu olan HOM’u kurdu. EliseAI’de, CEO ve Yönetim Kuruluna rapor veren üst düzey operasyonel liderlik pozisyonlarında görev yaptı, şirket çapında verimliliği sağladı, müşteri sonuçlarını denetledi ve ürün stratejisi ve dağıtımı konusunda mühendislik ve satış ekibi ile yakın işbirliği yaptı. Bir kurucu ve endüstri düşünce lideri olarak tanınan Fran Loftus, MIPIM’de En İyi Kurucu ödülüne aday gösterildi ve defalarca CRETech’in en etkili kadın etkileyicileri arasında yer aldı.

EliseAI, New York merkezli bir AI yazılım şirketidir ve konut ve sağlık kuruluşlarının yüksek hacimli iletişim ve operasyonel iş akışlarını gelişmiş konuşma ve ajanslı yapay zeka ile yönetmelerine yardımcı olur. Platform, tur rezervasyonu, kiralama iletişimi, bakım talepleri, yenilemeler, hasta kaydı ve idari destek gibi görevleri metin, ses, e-posta ve sohbet aracılığıyla otomatikleştirir, böylece ekipler daha verimli çalışabilir ve müşteri deneyimi iyileşir. Bu etkileşimleri birleşik bir AI sistemine entegre ederek, EliseAI kuruluşların operasyonlarını ölçeklendirmelerine, manuel iş yükünü azaltmalarına ve kritik görevlerde ölçülebilir performans iyileştirmeleri sağlamalarına yardımcı olur.

EliseAI’de Baş Deneyim Sorumlusu olarak, topluluk, operasyon ve teknoloji alanlarında nadir bir deneyim karışımına sahipsiniz. HOM’u kurduktan sonra, binlerce apartman binasına entegre edilmiş bir konut hizmetleri şirketi olan Alfred’de deneyim ve hizmet teslimini yönettiniz. Bu derinlemesine, insan odaklı roller, EliseAI’de AI deneyimleri tasarimlerken ve operasyonel olarak nasıl etkiler?

Fiziksel mülk yönetiminde edindiğim deneyim, teknolojinin aslında sadece sahada sunduğu hizmet kadar iyi olduğunu öğretti. HOM ve Alfred’de, bir residentin şık bir arayüze sahip olmakla ilgilenmediğini, ancak bakım talebinin kaybolması veya taşınma tarihinin gecikmesi durumunda endişelendiğini öğrendim. Bu, beni sonuçları takip etmeye odaklanmaya yöneltti. Sadece sohbetleri yönetmek için AI tasarlamıyorum, bir görevin tüm yaşam döngüsünü yönetmek için tasarlıyorum. Krizde olan bir resident veya çok fazla iş yükü altında olan bir personel üyesi için öncelikliyorum ve AI’nin yalnızca bir şeyleri izlemek için değil, onların omuzlarındaki yükü hafifletmek için bir araç olması için çalışıyorum.

Konut ve sağlık ortamlarında, güven, açıklık ve takip gibi faktörlerin hız veya otomasyondan daha önemli olduğu bir CX perspektifinden, etkili AI nasıl görünür?

Konut ve sağlık sektöründe, hızlı olmak harika, ancak aslında takip etmek güven oluşturur. İyi bir AI, sadece hızlı bir cevap vermemeli, aynı zamanda gerçekten bir şeyler olmasını sağlamalıdır. Bir hasta bir faturayla ilgili soru sorarsa veya bir kiracı kirasını yenilemek isterse, AI kayıtları güncellemeli, ilgili yöneticilere haber vermeli ve o kişiye işlemin devam ettiğini bildirmelidir. Açıklık ve proaktif olmak önemlidir, böylece insanlar durumun takip etmek için üç kez aramak zorunda kalmazlar.

EliseAI, genel amaçlı bir AI katmanına sahip olmak yerine dikey bir yaklaşım benimsemiştir. Bu karar, genel AI araçlarına kıyasla property ekipleri, residents ve sağlık personeli için günlük deneyimi nasıl değiştirir?

Genel AI araçları, müşterinin endüstri kurallarını yazılıma öğretmesi gerektiğini gerektirir. Bizim gibi dikey bir çözüm olarak, konut ve sağlık sektörüne odaklanarak, sistemimiz endüstriye özgü iş akışları hakkında derin bir anlayışla gelir. Sahada çalışan personelin, bir genel sohbet botu ile çalışmak yerine, zaten mevcut yazılımlarına entegre edilmiş ve günlük operasyonlarının dilini konuşan bir sistemle çalıştıkları anlamına gelir.

Ön cephe çalışanlarını izleyerek uçtan uca iş akışlarını yakalamak, model davranışını ve nihai müşteri deneyimini nasıl geliştirir ve soyut veri ile eğitilen AI’ye kıyasla?

Soyut veriler size “ne”yi gösterir, ancak sahada müşterilerle birlikte çalışmak size “nasıl”yı gösterir. Ekibim, yazılımın dağıtıldığı ortamda zaman geçirerek, bir veri setinin kaçırdığı sürtüşme noktalarını görür. Örneğin, bir askeri konut operatörü ile keşif oturumlarında, komplex onay akışları ve günlük kısıtlamalar gibi, hiçbir el kitabı olmayan gerçek dünya detaylarını belirledik. Bu detayları ürüne çevirerek, sadece bir demo için değil, yoğun bir ofisin kaosunda hayatta kalan bir AI oluşturabiliriz.

AI sistemleri, sadece soruları yanıtlamaktan, görevleri gerçekleştirmeye geçtiğinde, yeni deneyim riskleri ortaya çıkar ve otomasyonun destekleyici ve güvenilir hissetmesini sağlamak için nasıl çalışırsınız?

Birincil risk, AI’nin yanlış bir şey söylemesinden, AI’nin yanlış bir şey yapmasına dönüşür. Bunu azaltmak için, ürün çözümleri modelini oluşturdum, burada uzmanlar -çoğu eski kurucular- ürünün belirli alanlarını sahiplenir. AI’nin bir görevi gerçekleştirmesi için específik kurallar ve sınırlar belirler, böylece AI, insan personelin şaşırmaması veya karışıklık yaşamaması için hiçbir eylem gerçekleştiremez.

Konut ve sağlık sektöründe, küçük aksaklıklar bile hızlı bir şekilde güveni erozyona uğratabilir. AI sistemlerini, şeffaf, öngörülebilir ve insanların gerektiğinde düzeltmek için kolayca müdahale edebileceği şekilde nasıl tasarlıyorsunuz?

Güveni tasarlamak, geleneksel bir reaktif zihniyetten uzaklaşmaya başlar, burada sadece şeyler bozulmayı beklersiniz. Bunun yerine, gerçek dünya operasyonel karmaşıklığı ve AI’nin mantığı arasındaki köprüyü oluşturan bir ekip oluşturdum. Bunlar destek ajanları değil, ürünün belirli alanlarını uçtan uca sahip olan stratejistler ve eski kuruculardır.

Onlar, karmaşık askeri konut onay akışları veya katı tıbbi yanıt süreleri gibi endüstri kurallarını anlamak için çalışanları izler ve bunları doğrudan AI’nin davranışına entegre eder. Şeffaflık, sistemimizin potansiyel sorunları proaktif olarak işaretlemesinden kaynaklanır, böylece bunlar resident veya hasta şikayetlerine dönüşmeden önce. AI, yüksek duygusal bir durum veya eğitim görmemiş bir talebi algıladığında, tahmin etmez. İnsan personeline, etkileşimin tam tarihçesi ve bağlamı ile birlikte bir devir sağlar, böylece onlar sıfırdan başlamak yerine bilgilendirilmiş bir ortak olarak müdahale edebilir.

Uygulama ve müşteri başarısını denetleyen bakış açınızdan, müşterilerin AI’yi operasyonel iş akışlarına entegre ederken karşılaştıkları en yaygın sürtüşme noktaları nelerdir ve EliseAI bu sürtüşmeyi erken dağıtımda nasıl azaltır?

En büyük sürtüşme noktası, genellikle teknolojinin kendisinden ziyade, teknolojinin ekibin akışını bozacağı veya rollerini değiştireceği endişesidir. Bunu, pratik ve hemen uygulanabilir bir rahatlama ile ele alıyoruz. İlk hafta, AI’yi, genellikle en fazla yanma noktasına neden olan yüksek hacimli ve tekrarlayan görevleri devralması için kullanıyoruz, örneğin ilk lead takip. Ayrıca, kendi şirket operasyonlarımızı yönetmek için kendi AI’mizi kullanıyoruz, böylece iş akışını değiştirmenin exact stres noktalarını anlayabilir ve müşterilerimiz aynı geçişi yaşarken daha iyi ortaklar olabiliriz.

Çok sayıda organizasyon, pilot aşamalarından öteye geçmekte zorlanıyor. Müşterilerin AI’yi günlük operasyonlarının bir parçası haline getirmeleri ve bir yan proje olarak kalmaması için nasıl çalışırsınız?

AI, bir yan proje olarak kalmayı bırakıp iş gününün normal bir parçası haline geldiğinde kalıcı olur; liderleri, AI’nin busywork’u ele aldığında, insanların gerçekten insan dokunuşu gereken görevlere odaklanabilmeleri için takımlarını yeniden organize etmelerine yardımcı oluyoruz.

EliseAI şimdi yaklaşık olarak ABD’deki her altı daireden birini destekliyor. Bu ölçekte müşteri beklentileri nasıl değişir ve AI standart operasyonların bir parçası haline geldiğinde yeni deneyim zorlukları ortaya çıkar?

Bu ölçekte, AI artık bir inovasyon değil, bir hizmettir, tıpkı elektrik gibi. Beklenti, sadece çalıştığında etkileyici olmaktan, başarısız olduğunda kabul edilemez olmaya kayar. Bu varyansı yönetirken %100 güvenilirlik sağlamak zorundayız.

İleriye bakıldığında, 2-3 yıl içinde, AI sistemlerinin konut ve sağlık gibi temel hizmetlerde daha fazla sorumluluk almasıyla Baş Deneyim Sorumlusu rolünün nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz?

Rol, müşteri hizmetlerini yönetmekten, insanların ve AI’nin ortaklığını düzenlemek için evrilecek. AI, idari ve tekrarlayan görevleri devraldıkça, CXO’nun odak noktası tamamen stratejik ve duygusal temas noktalarına kayacak. Sorumluluğumuz, dünya daha çok otomatik hale geldikçe, konut ve sağlık sektöründeki insan etkileşimlerinin daha bilinçli ve daha etkili hale gelmesini sağlamak olacak.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular EliseAI‘yi ziyaret edebilir.