Qualified创始人兼总裁Sean Whiteley – 采访系列

您成功创立了三家公司，包括一家被Salesforce收购的公司和一家被SurveyMonkey收购的公司。是什么启发您创立Qualified，它又如何融入企业软件中人工智能的更广泛演变中？

Kraig和我创立了一家搜索营销公司，后被Salesforce收购。这是在云革命的早期，几乎所有营销计划都迅速转向数字。很快就变得明显，卖家在这个新世界中与买家建立联系时存在巨大的脱节。公司花费数百万美元将流量吸引到他们的网站，但当这些高意向买家到达时，参与体验并没有演变。就像为您的潜在客户组织和支付了一场特殊的聚会，但忘记了在他们到达时开门。

这就是Qualified的想法来源。我们想创建一种方式，让销售团队能够在潜在客户访问网站的那一刻与他们建立联系，提供相关性、背景和实时、超个性化的体验，代表了买家想要的东西。快进到今天，我们已经将这一愿景演变成更大的事情：一个代理营销层，执行入站营销过程的每个工作流程，涵盖网站上的实时交互和异步电子邮件交互。Qualified是为下一波企业软件而构建的，人工智能工作者不仅执行任务和工作流程，还代表公司做出上下文驱动的决策。

从您早期在搜索营销的日子到现在，您对人工智能的愿景如何变化，尤其是现在Piper正在大规模自动化入站销售？

大型语言模型（LLM）的出现完全改变了游戏规则。当我们创立第一家公司时，正是云计算的早期，代表了软件交付模式的根本转变。诸如共享基础设施、多租户和按使用付费定价等东西为企业迁移关键应用程序和流程到云端铺平了道路。后来，平台和基础设施作为服务的集合变得可用，这再次成为企业卸载大量工作负载到云供应商的巨大推动力。一切都改变了。

快进十年，人工智能革命已经爆发。就在几年前，当我们第一次开始构建Qualified时，机器学习（ML）代表了一种新的方式来利用大量数据集的智能。现在，当然，LLM改变了一切，在我们将大量工作负载移交给人工智能方面。更重要的是，LLM使人工智能对每个人都变得可及，人们可以使用自然语言与计算机、应用程序或数据交互。即使我们才刚刚开始，这也很明显，历史上我们所做的很多事情将被改写，并以新的方式完成。这不仅适用于我们生活的方式，也适用于我们工作的方式。

我们在Qualified的一个座右铭是挑战我们历史上所做的一切，并评估它将如何随着人工智能的发展而转变。人工智能不仅会改变我们构建系统的性质，还会解锁新的流程、运营和组织结构。

人工智能转型的第一波已经体现在代理层面。每个企业都在各个业务功能中引入代理层。我们的AI SDR代理是将代理层引入营销动作的热门起点。很明显，Piper不仅可以自动执行历史上由人类SDR执行的几乎所有入站管道生成任务和工作流程，还可以处理许多传统上由营销自动化平台完成的工作流程。

Piper是自主人工智能代理在行动中的一个强大的例子。您如何在有帮助的自动化和有风险的自主性之间划定界限？

自主性不能在没有问责制的情况下安全存在。信任可以迅速获得或失去。在一个代理系统中，我们不再构建云工具。我们现在正在部署能够代表客户做出决策的自主工作者。可靠性和信任的赌注比以往任何时候都高。在开发代理时，代理的不准确或无用的行为应该是首要考虑的问题。与投资训练、微调、透明度、引用和控制一样重要的是，能够让客户了解如何为代理建立治理基础。

在Piper中，我们有意地构建了有用的自主性——人工智能在明确定义的界限内运行，这些界限由我们与客户合作使用我们的产品的丰富历史所提供。对于我来说，界限很明确：自动化永远不应取代需要背景、同理心或细微差别的判断力时的判断力。

Piper不会试图拥有整个买家旅程。有一个重要的准备过程，以确保代理不仅高效运作，还能准确运作，并在客户设定的界限内运作。你不能在没有了解它将如何影响整个购买周期的情况下，将代理释放到生产环境中与你的潜在客户和客户进行交互。

所以，对我来说，界限在于信任、可观察性和控制。如果我们无法提供可解释性或衡量其性能，那么它就还没有准备好。大多数我交谈的公司都变得更加明智，并以正确的方式思考这些问题，但我们的工作是帮助客户建立正确的界限、审查和治理最佳实践。

考虑到AI代理日益增长的能力，您如何确保Piper在与真实人类潜在客户在高风险场景中互动时保持在道德和背景界限内？

在Qualified应用程序中，您可以编程Piper以保持在某些界限内，控制她的语气，并确保她遵守公司政策。这些是绝对真理和规则，不能在与访客互动时被违反。我们在人工智能的核心提供了大量的审查和界限，意味着完全消除了数据（PII）和敏感信息的风险。另外，我们允许公司添加额外的界限、指令和规则。

我们还赋予Piper轻松引导对话的能力，如果对话偏离主题。另外，如果我们感觉对话的另一端有一个坏行为者，Piper可以简单地结束对话，如果它正在进入一个与以下内容无关的领域：

• 与公司、产品、服务或行业无关
• 随机或无意义
• 明确、不适当或冒犯
• 完全超出了AI SDR应该处理的范围

这些严格的界限确保Piper保持在她的指定界限内，给我们的客户带来完全的信心和对她的行为的控制。

您曾谈到过回滚系统和覆盖能力的必要性。您能否带我们了解一下您在Qualified的平台中构建的安全和控制措施，以防止或减轻AI错误？

信任和透明度/可解释性是相互关联的。信任始于提供对发生了什么、为什么发生以及如何影响未来的洞察。有基本的原则，例如引用、反馈循环、训练/微调。但我们还采取了额外的步骤，为我们的用户提供了人工智能的可观察性层，这层是容易访问的，并且可以提供人工在循环中的反馈。

例如，我们提供了模拟各种情况的能力，并可以轻松看到人工智能会做什么，并可以对每种假设情况提供反馈或纠正。就像你对员工进行培训一样，你必须对人工智能进行相同的操作，然后才能给予它自主权。

考虑到人工智能监管趋势和最近关于人工智能失败的头条新闻，您如何看待人工智能代理在销售和营销中的未来，特别是在合规性和政策方面？

监管和治理比以往任何时候都更加重要。很容易想到，如果不负责任地部署，代理可能带来的风险。我们都见过在没有背景或问责的情况下释放人工智能的后果。在B2B领域，特别是在我们所处的销售和营销领域，我们处理大量企业数据和一些个人可识别信息（PII）。我们必须要求自己和客户遵守高标准，以保护买家的体验。

我们从PRD级别开始构建Piper，具有企业级的合规性。这意味着我们在构建和发布新内容时，始终考虑隐私、安全和治理。随着人工智能的发展，围绕SOC 2、GDPR、CCPA、同意管理等行业常见问题的标准也会演变。这些都是我们在发布新功能时始终考虑的问题。但是，仅仅检查这些盒子是不够的。我们正在建立透明度的文化，并在正式监管之前建立自己的道德框架。

这些人工智能谜题的碎片不能等待正式政策——如果您还没有在团队中建立这些标准，那么您就已经落后了。

您是否认为公司在赋予人工智能代理过多自主权而没有建立足够的人类监督结构方面行动太快了？

我们都见过这些事情出错的头条新闻——毫无疑问，有些公司行动太快，认为人工智能是可以实施的工具，而不是更广泛的商业转型的一部分。

自动化不是一种策略。这是更大画面的一个部分，但它需要基础设施和长期思考，以避免犯下最终会侵蚀客户信任的巨大错误。你无法挽回这种信任。

人类监督不是成功自动化的阻碍，而是使其成为可能的条件。人工智能将承担繁重的工作，但人类需要参与才能负责任地扩大规模。

您如何平衡人工智能的速度和效率与客户互动中独特的人类技能，如判断力、道德和细微差别？

我们把Piper看作是一个队友。她的优势——始终在线、速度、瞬间回忆、无限规模——使她成为一个强大的SDR代理，但我们知道她不能拥有每一次互动的全部内容。

人类将始终需要在高风险对话中，情感智慧更好地服务于买家。利用人工智能的正确用例是平衡自动化和人类技能的关键。Piper速度极快，但她知道何时停止并让人类介入。

我们让人工智能做它擅长的事情，这样人们就可以做他们擅长的事情。

您是代理营销的先驱。未来2-3年中，您在这个领域最期待什么？

我觉得人工智能时代给我们很多人带来了第二次机会，在科技领域度过了艰难的几年。代理营销是一个强大的创新，它为各种新技术打开了大门，并且几乎使该行业的公司站在了同一条起跑线上。

我们都在这次旅程中一起前进，终于走过了最初的噱头阶段，看到哪些应用程序真正有用。

未来两到三年将是所有关于编排的——随着更多人工智能代理上线，工作将是弄清楚如何构建最强大的技术栈，它们可以作为一个团队共同工作，以完成复杂的工作流程。

您认为哪些行业最不适应自主人工智能代理的影响？他们现在应该做什么来领先？

具有僵化等级制度和传统技术栈的行业有被落下的风险。对于代理营销来说，必须拥有现代化的数据卫生和软件思维方式，然而，一些大型运营商行动缓慢，需要应对大量技术债务。讽刺的是，这些组织最能从人工智能代理中受益——他们的工作流程非常适合自动化。

现在的关键是首先关注基础设施，而不是技术。他们需要首先整理内部事务，在代理可以增加价值的工作流程中进行战略规划。他们需要围绕合规性和安全性建立框架。然后他们可以开始试验一些这些程序。这不仅仅是一个IT项目——这是一个从上到下的整个组织转变。

感谢您这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问Qualified。