Дуг Таллмедж, співзасновник і генеральний директор Gradial – Серія інтерв’ю

Дуг Таллмедж, співзасновник і генеральний директор Gradial, – технологічний підприємець і лідер інженерних проектів, чия кар’єра охоплює аерокосмічну галузь, супутникову зв’язок, фінанси та корпоративний штучний інтелект. До заснування Gradial у 2023 році він майже п’ять років працював у SpaceX, де допоміг розширити мережу Starlink з її перших етапів, очолив аналіз мережі, що підтримував зростання від нуля до понад 500 000 клієнтів, та керував командами програмістів і вчених-дослідників, які працювали над оптимізацією мережі та моделюванням. Він також брав участь у ініціативах Starlink щодо прямого зв’язку з клітинними мережами та ранніх системах живлення супутників. Раніше в своїй кар’єрі Таллмедж займав посади в Lockheed Martin і Bridgewater Associates, поєднуючи глибокі технічні знання з досвідом роботи в великомасштабних системах і бізнес-операціях.

Gradial – це корпоративна компанія штучного інтелекту, що зосереджується на тому, що вона називає агентськими маркетинговими операціями, допомагаючи великим організаціям автоматизувати операційну роботу, яка знаходиться між творчою стратегією та виконанням кампаній. Натомість зосереджуючись виключно на створенні контенту за допомогою штучного інтелекту, платформа Gradial оркеструє агентів штучного інтелекту в системах, таких як Adobe Experience Manager, Salesforce, Jira, платформи управління контентом, інструменти управління цифровими активами та маркетингові робочі процеси. Платформа може створювати, оптимізувати, маркувати, перевіряти якість та розгортати маркетингові активи, забезпечуючи дотримання вимог щодо управління, відповідності, доступності та стандартів бренду. Створюючи спільний організаційний шар знань, який з’єднує корпоративні системи, Gradial спрямована на зменшення ручної координації, яка часто сповільнює великі маркетингові команди, дозволяючи організаціям запускати кампанії швидше, масштабувати виробництво персоналізованого контенту та керувати дедалі більш складними цифровими досвідами з більшою ефективністю.

Ви допомогли розширити Starlink з нуля до сотень тисяч користувачів у SpaceX, працюючи над складними мережевими системами до заснування Gradial. Який був момент, коли ви зрозуміли, що корпоративна маркетингової інфраструктура має подібні системні неефективності, і як це розуміння призвело до створення Gradial?

У моїй попередній ролі я бачив на власні очі, як тертя у великих організаціях накопичується, навіть найменша неефективність може сповільнити кожний процес, який слідує за нею. Маркетинг був тим місцем, де я помітив ці瓶ешки мали найгірший вплив. Команди витрачали багато часу на навігацію платформ, завантаження активів, управління затвердженнями та координацію передач. Стратегічне мислення та творче керівництво були поховані під шарами виконання.

Це ідеальний випадок для штучного інтелекту, але те, що мене вразило, було тим, де була зосереджена увага галузі. Більшість платформ використовували штучний інтелект для створення контенту, але коли я розмовляв з маркетологами великих організацій, відсутність контенту не була проблемою. Вони могли легко створювати контент. Те, чого вони не могли зробити, було опублікувати його швидко. Перехід від ідеї до живої кампанії займав дні, тижні, іноді місяці. Більшість інвестицій у штучний інтелект спрямовувалися на створення, тоді як складнішою проблемою була фактична публікація контенту, яка була повністю проігнорована. Ми побудували Gradial навколо цієї прогалини: розгортання агентів, які обробляють все, від проектування та затверджень до публікації, дотримання бренду, комплаєнсу та оптимізації продуктивності, щоб маркетологи могли зосередитися на роботі, яка вимагає людського судження.

Ви стверджували, що традиційна “система обліку” фактично стала системою технічного боргу. Що саме ламається в спадкових корпоративних маркетингових стеках, коли компанії намагаються впровадити штучний інтелект?

Система обліку, система управління контентом, інструменти проектного управління, робочі процеси затверджень та бібліотеки активів були створені для організації інформації, а не для швидкої роботи. Коли компанії прикріплюють штучний інтелект до цих існуючих систем, все швидко розривається. Інструмент не знає бізнесу, який він обслуговує, голос бренду, вимог комплаєнсу чи процесів затверджень. Тому маркетологи залишаються переглядати кожен вихід і виправляти помилки, спричинені відсутністю контексту. Для організацій, які вже керують тисячами одиниць контенту через кілька каналів, прикріплений штучний інтелект стає ще одним складним процесом для управління.

Більшість розмов про штучний інтелект у маркетингу зосереджувалися на генерації контенту. Чому ви вважаєте, що справжня можливість лежить у виконанні, і як виглядає цей зсув у практиці?

Маркетологи не борються з виробництвом ідей. Вони борються з рухом контенту через цикли огляду, підтриманням постійного голосу бренду, роботою через десятки інструментів та оптимізацією для різних аудиторій.

Також відбувається структурний зсув у тому, як бренди відкриваються. Пошуки Google впали майже на 20% за останній рік, що означає, що бренди вже не можуть покладатися виключно на SEO. їм потрібно з’являтися у відповідях на пошук за допомогою штучного інтелекту, що вимагає публікації контенту, який моделі штучного інтелекту можуть легко інтерпретувати, цитувати та видавати. Проблема полягає в тому, що ці моделі постійно змінюють те, що вони витягують. Бренд, який з’являється в відповіді сьогодні, може тихо зникнути завтра. До того часу, як маркетологи визначать прогалину, оновлять контент та очистять затвердження, моделі вже перейшли до іншого.

Gradial часто описується як агентська платформа. Чи можете ви описати, що агент штучного інтелекту фактично робить всередині маркетингового робочого процесу Fortune 500 на щоденній основі?

Найкраща відповідь – це те, що ми бачили у клієнтів. У T-Mobile запуск кампанії означав координацію між кількома командами, збір затверджень та очікування на виробничі черги, які тривали тижнями. З Gradial агент штучного інтелекту обробляє весь процес від творчої заяви до оглядів та публікації. Те, що раніше вимагало від маркетолога ручного переслідування кожного кроку, просто відбувається. Результатом стало 90% швидше виконання кампанії.

Однією з найбільших проблем у впровадженні корпоративного штучного інтелекту є довіра. Як Gradial забезпечує надійність та управління, коли агенти штучного інтелекту приймають рішення щодо виконання у різних системах?

Довіра – це вся гра в корпоративному середовищі, особливо у сфері фінансів та охорони здоров’я, де помилка комплаєнсу має реальні наслідки. Кожне розгортання Gradial починається з надання агенту контексту щодо голосу бренду, керівних принципів повідомлення, вимог комплаєнсу, робочих процесів затверджень та галузевих стандартів.

Ваша платформа інтегрується з існуючими інструментами, а не замінює їх повністю. Чи є довгостроковим баченням доповнення поточної стека або повної заміни його?

Наразі重点 зосереджено на тому, щоб зустріти команди там, де вони знаходяться. Більшість корпоративних маркетингових організацій витратили роки на будівництво робочих процесів навколо конкретних інструментів, таких як Figma, Adobe та системи управління проектами, і просити їх відмовитися від цієї інфраструктури не реально. Gradial підключається та обробляє виконавчу роботу, яка сповільнювала ці робочі процеси.

Великі підприємства часто мають глибоко вкорінені робочі процеси та внутрішній опір до змін. Що фактично потрібно для успішного розгортання системи, родженої для штучного інтелекту, у організацію Fortune 500?

Перша річ, яку ми робимо, – це те, що Gradial не просить нікого змінити свій спосіб роботи. Це звучить просто, але це найбільший перепон у впровадженні корпоративного штучного інтелекту. Більшість інструментів прибувають з новою системою, новим інтерфейсом, новим способом виконання, а потім дивуються, чому прийняття зупиняється через шість місяців після цього. Ми починаємо з того, що картируємо, як команда фактично працює, та конфігуруємо Gradial навколо цього.

З технічної точки зору, що відрізняє виконавчий двигун від типового шару генерації штучного інтелекту?

Шар генерації штучного інтелекту дає вам чернетку, але виконавчий двигун опублікує її. Більшість інструментів штучного інтелекту для маркетингу зупиняються на виході, вони напишуть копію або запропонують редагування, але в момент, коли цей вихід потрібно перемістити через затвердження або на живу сторінку, маркетологи залишаються керувати цим. Це передача є тим місцем, де фактично йде більшість часу.

Багато компаній експериментують зі штучним інтелектом, але небагато бачать значну віддачу від інвестицій. Де, на вашу думку, більшість організацій помиляється сьогодні?

Найпоширеніша помилка полягає в тому, що штучний інтелект розглядається як інструмент продуктивності, а не як рішення для розбитої системи. Якщо кожен вихід потребує важкого редагування, або потрібно вручну скопіювати в іншу систему, або все ще потрібно п’ять затверджень, перш ніж щось стане живим, ви не вирішили проблему.

Якщо ми прискоримо час на п’ять років, то як виглядатиме повністю роджена для штучного інтелекту маркетингової організації, і яку роль Gradial відіграватиме в цьому майбутньому?

Через п’ять років операційний шар маркетингу буде автономним. Маркетолог просить агента запустити кампанію, і вона стає живою до кінця дня, тому що агент обробив кожен крок між ними. Видимість бренду в пошукових системах штучного інтелекту відстежується та регулюється автоматично. Комплаєнс відбувається безперервно протягом всього процесу, а не як остання перевірка. Маркетологи витрачають свій час на те, для чого вони були фактично найняті: будівництво бренду, розвиток творчого напрямку та прийняття стратегічних рішень щодо клієнтського досвіду, які вимагають людського судження.

Роль Gradial полягає в тому, щоб маркетингові організації прийшли туди першими, не переконуючи їх викинути все і почати заново, а доводячи всередині їхніх існуючих робочих процесів, що цей спосіб роботи можливий. Команди, які це зрозуміють раніше, матимуть компаундну перевагу над тими, хто все ще керує кампаніями старим способом.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Gradial.