Поскольку основатели планируют все более ориентированное на ИИ будущее, соучредитель и руководитель отдела технологий Gusto Эдвард Ким сказал, что сокращение существующих команд и найм группы специально обученных инженеров по ИИ — это «неправильный путь».
Вместо этого он утверждал, что нетехнические члены команды могут «на самом деле иметь гораздо более глубокое понимание, чем среднестатистический инженер, в какие ситуации может попасть клиент, что его сбивает с толку», что дает им возможность лучше руководить функциями, которые следует встроить в ИИ инструменты.<стр>В интервью TechCrunch Ким, чей стартап по расчету заработной платы принес более 500 миллионов долларов годового дохода в финансовом году, закончившемся в апреле 2023 года, рассказал о подходе Gusto к ИИ, когда нетехнические члены его команды по работе с клиентами пишут «рецепты», которые определяют, как его помощник по ИИ Гас (анонсированный в прошлом месяце) взаимодействует с клиентами.
Ким также сказал, что компания видит, что «люди, которые не являются инженерами-программистами, но немного разбираются в технике, способны создавать действительно мощные и революционные приложения ИИ», такие как CoPilot — инструмент для управления опытом клиентов, который был развернут для команды Gusto CX в июне и уже получает от 2000 до 3000 взаимодействий в день.
«Мы действительно можем повысить квалификацию многих наших людей здесь, в Gusto, чтобы помочь им создавать приложения ИИ», — Ким сказал.
Это интервью было отредактировано для большей длины и ясности.
Gus — первый большой продукт ИИ, который вы выпустили для своих клиентов?
Gus — это большая функциональность ИИ, которую мы запустили для наших клиентов, и во многом связывает воедино множество точечных функций, которые мы создали. Потому что то, что вы начинаете видеть в приложениях, — это то, что они завалены кнопками ИИ, которые, например, «Нажмите эту кнопку, чтобы сделать что-то с ИИ». У нас было «Нажмите эту кнопку, чтобы мы могли сгенерировать для вас описание работы».
Но Gus позволяет вам убрать все это, и когда мы чувствуем, что Gus может сделать что-то ценное для вас, Gus может ненавязчиво появиться и сказать: «Эй, я могу помочь вам написать описание работы?». Это гораздо более понятный способ взаимодействия с ИИ.
Некоторые компании говорят, что занимаются ИИ уже миллион лет, но до сих пор не привлекали к себе внимания, а другие говорят, что осознали эту возможность только в последние пару лет. Принадлежит ли Gusto к одному или другому лагерю?
Для меня большая перемена в том, что когда вы говорите о программировании, для большинства людей это недоступно. Вам нужно научиться писать код, много лет учиться. Машинное обучение стало еще более недоступным. Потому что вам нужно быть очень особенным инженером-программистом и иметь этот набор навыков в области науки о данных, знать, как создавать искусственные нейронные сети и тому подобное.
Главное, что изменилось в последнее время, это то, что интерфейс для создания приложений МО и ИИ [стал] гораздо более доступным для всех. Если раньше нам приходилось изучать язык компьютеров и ходить в школу для этого, то теперь компьютеры учатся лучше понимать людей. И это кажется не таким уж большим делом, но если подумать, это просто делает создание программных приложений намного более доступным.
Именно это мы и увидели в Gusto: люди, которые не являются инженерами-программистами, но немного разбираются в технике, способны создавать действительно мощные и революционные приложения ИИ. На самом деле мы используем большую часть нашей команды поддержки для расширения возможностей Gus, а они вообще не умеют программировать. Просто интерфейс, который они используют сейчас, позволяет им делать то же самое, что всегда делали программисты, без необходимости изучать код. Если хотите, я могу рассказать по одному примеру каждого из них.
Это было бы здорово.
Есть один человек, который работает в компании около пяти лет. Его зовут Эрик Родригес, и он фактически присоединился к команде поддержки клиентов [а затем] перешел в нашу ИТ-команду. Пока он был в той команде, он начал интересоваться ИИ, и его босс подошел ко мне и сказал: «Эй, он создал эту штуку. Я хочу, чтобы ты ее увидел». Когда я впервые встретился с ним лично, он показал мне то, что он создал, что по сути было инструментом CoPilot для нашей команды [по работе с клиентами], где вы могли задать ему вопрос, и он просто давал вам ответ на естественном языке. Так же, как ChatGPT, за исключением того, что у него есть доступ к нашей внутренней базе знаний о том, как делать вещи в нашем приложении.
На этом этапе мы показываем это нашей команде поддержки, и им это нравится. Это полностью изменило их рабочие процессы и то, насколько они эффективны. По сути, каждый раз, когда они получают тикет поддержки, вместо того, чтобы просматривать эту базу знаний, которую мы создали, они на самом деле спрашивают этот инструмент CoPilot, и инструмент CoPilot на самом деле отвечает на вопрос за них. Между CoPilot и клиентом все еще есть человек, но во многих случаях они могут просто получить ответ от инструмента CoPilot, а затем скопировать и вставить его клиенту. Они проверяют, что он точный, что в большинстве случаев так и есть.
Мы немедленно перевели [Эрика] в команду разработки программного обеспечения. Он фактически подчиняется напрямую мне, хотите верьте, хотите нет, и теперь он один из наших лучших инженеров. Потому что он был одним из первых, кто просто поигрался с ИИ, а теперь он находится на переднем крае создания приложений ИИ в Gusto.
Не все так технически подкованы, как Эрик, но мы в Gusto нашли способ использовать экспертные знания предметной области нетехнических людей в компании, особенно в нашей команде поддержки клиентов, чтобы помочь нам создавать более мощные приложения ИИ и, в частности, позволить Гасу делать все больше и больше вещей.
Всякий раз, когда команда поддержки клиентов получает тикет поддержки — другими словами, один из наших клиентов обращается к нам, потому что он хочет, чтобы наша команда поддержки помогла в чем-то — и если это повторяется, мы фактически заставляем команду поддержки клиентов написать рецепт для Гаса, что означает, что они фактически могут научить Гаса без каких-либо технических навыков. Они могут научить Гаса провести этого клиента через эту проблему, а иногда даже предпринять действия.
Мы создали внутренний интерфейс, внутренний инструмент для взаимодействия, с помощью которого вы можете написать инструкции Гасу на естественном языке о том, как справиться с таким случаем. И на самом деле есть способ без кода для нашей службы поддержки, чтобы сказать Гасу вызвать определенный API для выполнения задачи.
Сейчас много говорят о том, что «Мы собираемся ликвидировать все эти рабочие места в этой области и нанимаем этих специалистов по ИИ, которым платим миллионы долларов, потому что у них есть этот уникальный набор навыков». И я просто думаю, что это неправильный способ сделать это. Потому что люди, которые смогут развивать ваши приложения ИИ, на самом деле являются теми, кто имеет экспертные знания в этой области, даже если у них может не быть технических знаний. На самом деле мы можем повысить квалификацию многих наших людей здесь, в Gusto, чтобы помочь им создавать приложения ИИ.
Страшный сценарий ИИ — это сверху вниз, когда руководители говорят: «Нам нужно использовать ИИ», и это оторвано от реальности того, как работают люди. Похоже, что это больше снизу вверх, когда вы создали инструменты, позволяющие командам сообщать вам, что ИИ может сделать для них.
Именно так. На самом деле, нетехнические люди, которые ближе к клиентам, они общаются с ними каждый день, на самом деле имеют гораздо более глубокое понимание, чем среднестатистический инженер, в какие ситуации может попасть клиент, что его сбивает с толку. Так что на самом деле они находятся в лучшем положении, чем инженеры или ученые ИИ, чтобы написать инструкции Гасу для решения этой проблемы.
Я думаю, что другие люди, с которыми я общался, заметили то же самое. Лучшие инженеры ИИ на самом деле являются экспертами в своей области, которые научились писать хорошие подсказки.
Когда вы думаете о том, как это будет развиваться в течение следующих нескольких лет, как вы думаете, численность персонала компании в разных командах будет выглядеть примерно одинаково, или вы думаете, что это изменится со временем по мере развертывания ИИ по всей компании?
Я думаю, что роль немного изменится. Я думаю, вы увидите, что многие из наших CX-специалистов не будут напрямую отвечать на вопросы, а будут на самом деле писать рецепты и делать что-то вроде настройки подсказок для улучшения ИИ. Все просто перейдут на уровень абстракции, и тогда, очевидно, это принесет больше эффективности компании, а также улучшит качество обслуживания клиентов, потому что они будут получать ответы на свои вопросы немедленно.
И это разблокирует Gusto, чтобы делать больше вещей для наших клиентов. Есть огромный план того, что мы хотим делать, но не можем, потому что ограничены в ресурсах.
