科涅卡公司产品负责人约沙·科普克 – 采访系列

约沙·科普克是Connectly公司的产品负责人，Connectly是一家代码免费的平台，允许您创建活动和交互式机器人，以便轻松自动化双向对话 – 面向潜在客户和忠实客户 – 大规模。

Connectly 的愿景是创建未来的人工智能基础设施，使其尽可能容易；使企业能够运营完整的飞轮 – 营销、销售、交易、客户体验 – 所有这些都在客户选择的线程中。

最初是什么吸引你学习计算机科学和人工智能?

我的科技行业之路，特别是产品管理的道路，走了一个不太常规的弯路。最初，我沉浸在护发产品开发的世界中。深入研究人类需求并掌握以用户为中心的设计艺术，令人感到非常有成就感。然而，我发现自己渴望一个更动态的环境，这让我开始了在谷歌近十年的旅程。

从销售开始，我获得了宝贵的客户痛点和建立关系的复杂性见解。这种经验为我转入广告组织的产品角色奠定了基础。

我一直相信，生活和职业生涯都是由挑战我们在安全和风险之间做出选择的时刻所标记的。加入Connectly是我向未知领域的跳跃——这是一个由对从头开始建设某些东西的激情所驱动的决定。作为第四位员工，带着几乎没有什么，只有一些幻灯片，我开始了一段巨大的成长和学习之旅。

您将最早阶段的创业生活描述为类似于“超速行驶的过山车，同时被巨浪冲击”。是什么吸引您到这种混乱的创业生活?

最初吸引我进入创业生活的是加速的步伐、持续的需求和有限的资源和数据用于决策。认识到创业是一场充满短跑的马拉松，对我来说至关重要。有时候我觉得自己站在世界之巅，有时候前进的道路很模糊。接受这种动态，理解每天都带来自己的挑战和机会，对我和Connectly来说是关键的。这种观点帮助我们在不确定时期，特别是在我们完善产品市场适应性时，能够迅速适应和进化。创业公司通常不会因为竞争而消亡，而是因为缺乏韧性和专注力。

在同一篇文章中，您还提到了第一原则思维的重要性。在Connectly，第一原则是如何应用的?

产品原则1： 行动提供信息：坐在房间里，仅仅思考可能的见解和假设（我们花了几天时间做这件事），很容易陷入思维定式。我们与真正的客户进行的每个实验，无论多小，都比任何理论方法提供了更多的见解。在任何测试或发布之前，我们定义了一组假设，每个行动都成为一个实验。结果，无论是成功还是失败，都为我们的下一步提供了更清晰的方向。

通过我们的“第一原则”视角，我们寻求基础数据，而不是假设或依赖二手知识。通过采取行动，我们收集这些原始信息，使我们能够根据直接经验而不是传闻或理论来做出决定。

产品原则2： 想大，做小：通过从小开始，关注单一功能或特定市场细分，我们可以验证我们的假设，完善我们的方法，并逐渐接近我们的整体愿景。在Connectly，我们的使命是使用人工智能自动化每次销售对话。但是，为了避免被压倒和确保持续的前进势头，我们将注意力集中在一个特定领域。

通过我们的“第一原则”视角，我们将Connectly的产品简化为其基本目的，即解决需要帮助的用户的需求。虽然我们的最终目标是庞大的（自动化所有销售对话），但我们从解决单一基本需求开始（为有兴趣购买白色T恤的客户提供建议）。当我们验证和从中学习时，我们可以扩大，但始终保持在我们发现的基本真理的基础上。

产品原则3： 简化客户的生活：在Connectly，我们致力于确保每个功能都能使企业和最终客户的互动更加轻松。通过不断问自己“这如何简化用户的旅程？”，我们确保我们的产品保持与用户的需求和愿望一致。

通过我们的“第一原则”视角，我们被提示问：“我们可以提供这种价值的最直接方式是什么？”例如，我们注意到通过API使用我们的活动工具的增加。我们之前会将客户引导到我们的API文档。但是，通过应用第一原则来确定最直接的价值，我们在活动流程构建器中集成了一个“复制”按钮。这使用户能够立即复制预配置的cURL，而无需首先进入我们的API文档。

您能否简要讨论Connectly如何使用检索增强生成（RAG）来设计对话式销售机器人?

检索增强生成（RAG）是我们人工智能架构的一部分。我们还训练了自己的模型和嵌入，这些模型在多语言产品嵌入空间中表现得比基准更好。一个伟大的对话式销售机器人需要几乎实时的信息，如库存可用性和价格更新。这就是RAG发挥作用的地方，连接我们的机器人与产品目录。

人工智能聊天机器人如何演变以更好地理解和适应人类语言细微差别，从而从工具转变为数字体验中的活跃伙伴?

作为Connectly的产品负责人，我观察到了聊天机器人从被动工具转变为主动学习代理的过程。这些聊天机器人可以自主执行操作，复制人类决策，并从交互中学习。一个关键的发展是它们增强了对人类语言的理解能力，得益于自然语言处理和大型语言模型的进步。

您能否详细说明人工智能聊天机器人如何在各个行业中成为重要的团队成员，以及对人类与人工智能交互动态的影响?

正在成为各个行业重要团队成员的人工智能聊天机器人已经超越了简单的查询响应；它们可以适应交互，并在销售对话中进行重复提示，聊天机器人利用其广泛的产品目录知识来引导客户完成有针对性的后续问题。这种方法可以有效地缩小选项，找到符合客户特定需求的理想产品。例如，如果客户正在寻找一件T恤，聊天机器人会提出诸如“这件T恤是为您还是为别人？”或“您有价格范围和颜色偏好吗？”的问题，模仿一位熟练的销售人员的方法，按照一系列想法或步骤来解决复杂的推荐和回答问题。

您如何看待人工智能聊天机器人在自治决策和从人类交互中学习方面的演变?

成熟的人工智能聊天机器人将能够无缝地从巴西或加利福尼亚（环境适应）销售和推荐产品转变为决定推荐哪些产品SKU（决策），并在收到反馈或无法销售产品时改进销售对话（学习）。在Connectly，我们正在探索类似游戏的学习场景，聊天机器人参与模拟对话以提高他们的策略，类似于销售培训中的角色扮演。这种持续的学习和适应对于成功部署和分发聊天机器人至关重要。

您对聊天机器人的未来有什么展望?

展望未来，我们预计情商会有所提高，特别是在人工智能可以从语气和面部表情中解读情绪的多模态世界中。随着硬件创新和诸如人工智能记忆等主题的进展，这将在不久的将来变得更加可行。这将真正实现个人购物人工智能机器人，它们可以了解您的风格和偏好，并记住您喜欢和不喜欢的东西。

对于有兴趣的读者，您能否简要介绍Connectly的AI驱动营销自动化流程构建器提供了什么?

Connectly使用专有的AI模型帮助企业自动化其与客户的沟通，并从任何消息平台查看其产品。其代码免费的平台允许您创建活动和交互式迷你机器人，以便轻松自动化双向对话 – 面向潜在客户和忠实客户 – 大规模。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者请访问Connectly。