Doug Tallmadge，Gradial联合创始人兼CEO——访谈系列

Doug Tallmadge是Gradial的联合创始人兼CEO，也是一位科技创业者和工程团队领导者，其职业经历涵盖航空航天、卫星通信、金融和企业AI。2023年创立Gradial之前，他在SpaceX (SPCX )工作了近五年，帮助Starlink网络从最初阶段逐步扩张，领导网络分析工作，支持客户数量从零增长到超过50万，并管理负责网络优化与仿真的软件工程师和数据科学家团队。他还参与了Starlink卫星直连手机项目以及早期卫星供电系统的工作。在更早的职业生涯中，他曾任职于洛克希德·马丁 (LMT )和桥水，兼具深厚的技术专长与大型系统及企业运营经验。

Gradial是一家企业AI公司，专注于其所称的“智能体驱动的营销运营”，帮助大型组织自动化处理创意策略与营销活动执行之间的运营工作。Gradial并不只关注AI生成内容，而是在Adobe Experience Manager、Salesforce、Jira、内容管理平台、数字资产管理工具及营销工作流等系统之间协调AI智能体。平台能够撰写、优化、添加标签、检查质量并发布营销素材，同时落实治理、合规、无障碍和品牌标准。通过建立连接企业各系统的组织共享知识层，Gradial希望减少经常拖慢大型营销团队的人工协调，让组织更快推出营销活动、扩大个性化内容生产规模，并更高效地管理日益复杂的数字体验。

创立Gradial之前，您在SpaceX参与复杂网络系统的工作，帮助Starlink用户规模从零扩大到数十万。您在什么时候意识到，企业营销基础设施也存在类似的系统性低效？这一认识又如何促成了Gradial的成立？

在上一份工作中，我亲眼看到大型组织内部的阻力会层层累积，即使很小的低效，也可能拖慢后续每一道流程。我发现，营销领域受这些瓶颈的负面影响最大。团队把大量时间花在切换和操作各个平台、上传素材、管理审批及协调交接上。战略思考和创意指导反而被层层执行工作淹没了。

这非常适合用AI来解决，但引起我注意的是行业关注的方向。大多数平台在用AI写内容，可当我与大型组织的营销人员交谈时，发现他们的问题并不是内容不足。他们很容易就能产出内容，却无法迅速发布。从想法到营销活动真正上线，往往要花几天、几周，有时甚至几个月。大部分AI投资投向内容创作，而真正把内容发布出去这个更难的问题却完全被忽视。我们围绕这一空白创建Gradial，让智能体处理从起草、审批到发布、品牌规范检查和效果优化的所有环节，使营销人员能够专注于需要人类判断的工作。

您曾表示，传统的权威记录系统，也就是“system of record”，实际上已经变成了技术债务系统。当企业尝试引入AI时，旧有营销技术体系具体会在哪些地方出问题？

权威记录系统，包括CMS、项目管理工具、审批工作流和素材库，最初是为整理信息而建，并非为了快速推进工作。企业把AI附加到这些现有系统上，问题很快就会出现。工具不了解所服务的业务、品牌表达风格、合规要求和审批流程。因此，营销人员不得不逐一检查输出，纠正因缺少上下文而产生的错误。对于已经在多个渠道管理数千份内容的组织来说，这种附加式AI反而又成了一个需要管理的复杂流程。

营销领域关于AI的讨论，大多围绕内容生成。为什么您认为真正的机会在执行环节？这种转变在实际工作中是什么样的？

营销人员并不缺想法。他们难的是让内容通过一轮轮审核、保持品牌表达一致、跨数十种工具开展工作，以及针对不同受众进行优化。

人们发现品牌的方式也正在发生结构性变化。过去一年，Google搜索量下降了近20%，这意味着品牌不能再只依赖SEO。它们还需要出现在AI搜索的回答中，因此必须发布便于AI模型理解、引用和呈现的内容。问题在于，模型会不断改变所采集的信息来源。今天出现在回答中的品牌，明天可能悄然消失。等营销人员发现缺口、更新内容并完成审批，模型又已经发生变化。

单靠生成内容解决不了这个问题。即使内容生产更快，仍可能卡在同样的审批队列里，而且没有针对AI回答中的可见性进行优化。 Gradial连接营销人员已经使用的工具，承担通常会拖慢整体进度的工作，例如修改内容、检查品牌规范以及跨平台发布。 结果是，营销活动可以在数小时而非数周内上线，内容准确、符合品牌要求，并能出现在受众真正寻找信息的地方。

Gradial经常被称为智能体平台。您能具体介绍，AI智能体在《财富》500强企业的营销工作流中，每天究竟做些什么吗？

最好的回答来自客户实践。在T-Mobile，推出一项营销活动原本需要协调多个团队、收集审批意见，并在长达数周的制作队列中等待。使用Gradial后，AI智能体会处理从创意需求说明到审核和发布的全部流程。过去需要营销人员逐步人工跟进的事情，现在会自行推进。结果是营销活动执行速度提升了90%。

在AWS，每新增一个网页，都要向服务机构交代需求、等待草稿、经历多轮修改，并人工协调发布。一个专用智能体使网页制作速度达到原来的20倍。

信任是企业采用AI时面临的最大挑战之一。AI智能体跨系统作出执行层面的决策时，Gradial如何保证可靠性与治理？

在企业中，信任至关重要。尤其在金融和医疗领域，合规失误会带来切实后果。每次部署Gradial，我们首先都会向智能体提供品牌表达风格、信息传达准则、合规要求、审批工作流及行业标准等背景信息。

人类参与的程度可以完全自定义。刚开始采用这种方式，或在受监管环境下工作的团队，可以要求所有内容在发布前都经过批准。智能体采取的每一步操作也会被记录，形成完整审计追踪。我们发现，信任会自然建立：最初实行严格控制的团队，在智能体通过实际工作证明能力后，会逐步扩大其自主权。我们的目标从来不是第一天就交出一切，而是建立一种能够证明自己胜任工作、从而赢得更多责任的系统。

你们的平台与现有工具集成，而不是直接取代它们。长期目标是增强当前的系统体系，还是将其完全替换？

目前，我们着重从团队现有的工作环境出发。大多数企业营销组织已花费多年，围绕Figma、Adobe和项目管理系统等特定工具搭建工作流。要求它们放弃这些基础设施并不现实。Gradial接入现有体系，承担一直拖慢这些工作流的执行任务。

长期愿景更有雄心。企业营销底层的许多旧软件，是为AI出现之前的世界设计的，这一点已经很明显。当智能体既能掌握同样的上下文，又能同时据此采取行动时，那些仅用于存储和整理内容的系统将大不相同。我们认为，内容存放的位置与工作执行的位置之间的区分最终会消失。我们正努力成为同时承载这两件事的基础设施层。

大型企业通常有根深蒂固的工作流，也存在抵制变革的内部力量。要在《财富》500强组织中成功部署一个从一开始就以AI为基础的系统，究竟需要什么？

我们首先会明确，Gradial并不要求任何人改变工作方式。这听起来简单，却是企业采用AI时最大的障碍。大多数工具带来新系统、新界面和新做法，随后又疑惑为什么六个月后采用进程停滞。我们会先梳理团队实际如何运作，再据此配置Gradial。

当团队很快就在真实工作中看到成效，使用才能持续。不是演示，也不是刻意理想化的试点，而是它们自己的营销活动、内容和工作流。当团队发现发布时间从三周缩短到当天，内部阻力通常就会自行减弱。

从技术角度看，执行引擎与一般的生成式AI层有什么不同？

生成式AI层会给你一份草稿，执行引擎则让它真正发布。大多数营销AI工具止步于输出：写一段文案或提出修改建议。但当输出需要通过审批或放到已发布的网页上时，后续管理又留给营销人员。真正消耗最多时间的，就是这个交接环节。

执行引擎的区别在于，它嵌入团队已经使用的工具，并理解这家具体企业的运作方式。当营销人员要求智能体完成某项工作，它会推动工作经过每一个必要步骤、取得审批，只将真正需要人类的决策提交出来。营销人员不必介入每一个环节，也能保有控制权。

许多公司正在试验AI，但很少获得显著的投资回报。您认为大多数组织今天错在哪里？

最常见的错误，是把AI当作提高生产力的工具，而不是修复失灵流程的办法。如果每项输出都需要大量修改，必须人工复制到另一个系统，或者上线前仍要经过五次审批，那问题就还没有解决。

真正获得回报的企业，把问题界定得很具体。它们准确找出工作卡在哪里，并针对那个问题使用AI。不是泛泛部署，也不只是做实验，而是清楚了解原来慢在哪里、改进后应该快到什么程度。这种精确性，区分了真正的投资回报与那些演示时令人惊叹、六个月后却积灰的工具。

做对之后，成效是实实在在的：Gradial客户的营销活动启动速度达到原来的8倍，第一年的运营成本节省至少35%，每份内容都100%符合品牌和无障碍要求。

如果把时间推进五年，一个完全以AI为基础的营销组织会是什么样？Gradial在其中扮演什么角色？

五年后，营销的运营层将自主运行。营销人员让智能体发起一项活动，活动就能在当天结束前上线，因为智能体处理了所有中间步骤。品牌在AI搜索中的可见性会被自动监测和调整。合规将贯穿整个过程持续落实，而不再是最后一刻的检查。营销人员会把时间用于本来受聘要做的事情：打造品牌、发展创意工作，以及针对需要人类判断的客户体验作出战略决策。

Gradial的角色，是帮助营销组织率先走到这一步。不是说服它们推倒一切、从头开始，而是在现有工作流中证明这种运作方式可行。越早理解这一点的团队，相比仍按旧方法开展营销活动的团队，就越能形成不断累积扩大的优势。

感谢这次精彩的访谈。希望了解更多信息的读者可以访问Gradial。