Kurucular giderek yapay zeka merkezli bir gelecek planlarken, Gusto’nun kurucu ortağı ve teknoloji başkanı Edward Kim, mevcut ekipleri kesip özel eğitimli bir grup yapay zeka mühendisini işe almanın “yanlış bir yol” olduğunu söyledi.
Bunun yerine, teknik olmayan ekip üyelerinin “müşterinin kendisini hangi durumlara sokabileceği, nelerle ilgili kafalarının karıştığı konusunda aslında ortalama bir mühendisten çok daha derin bir anlayışa sahip olabileceğini” ve onları özellikleri yönlendirme konusunda daha iyi bir konuma getirebileceğini savundu. bunun yapay zeka araçlarına yerleştirilmesi gerekir.
Maaş bordrosu girişimi Nisan 2023’te sona eren mali yılda yıllık 500 milyon dolardan fazla gelir elde eden Kim, TechCrunch ile yaptığı bir röportajda, müşteri deneyimi ekibinin teknik olmayan üyelerinin “tarifler” yazmasıyla Gusto’nun yapay zekaya yaklaşımını özetledi. Yapay zeka asistanı Gus’a yol gösterin (geçen ay açıklandı) müşterilerle etkileşime girer.
Kim ayrıca şirketin “yazılım mühendisi olmayan ancak biraz teknik bilgisi olan kişilerin gerçekten güçlü ve oyunun kurallarını değiştiren yapay zeka uygulamaları geliştirebildiklerini” gördüğünü söyledi; örneğin CoPilot (müşteri deneyimi aracı) Gusto CX ekibi haziran ayında katıldı ve halihazırda günde 2.000 ila 3.000 arasında etkileşim görüyor.
Kim, “Aslında Gusto’daki pek çok çalışanımızın yapay zeka uygulamaları geliştirmelerine yardımcı olmak için becerilerini geliştirebiliriz” dedi.
Bu röportaj uzunluk ve netlik açısından düzenlendi.
Gus, müşterilerinize sunduğunuz ilk büyük yapay zeka ürünü mü?
Gus, müşterilerimize sunduğumuz büyük yapay zeka işlevidir ve birçok açıdan oluşturduğumuz nokta işlevselliğini birbirine bağlar. Çünkü uygulamalarda görmeye başladığınız şey, “Yapay zeka ile bir şeyler yapmak için bu düğmeye basın” gibi yapay zeka düğmeleriyle dolu olmasıdır. Bizimki şuydu: “Bu düğmeye basın, böylece sizin için bir iş tanımı oluşturalım.”
Ancak Gus bunların hepsini kaldırmanıza izin veriyor ve Gus’ın sizin için değerli bir şey yapabileceğini hissettiğimizde Gus göze çarpmayan bir şekilde ortaya çıkıp şöyle diyebilir: “Hey, iş tanımı yazmana yardım edebilir miyim?” Yapay zeka ile arayüz oluşturmanın çok daha temiz bir yolu.
Bir milyon yıldır yapay zeka yaptıklarını ancak şu ana kadar ilgi görmediklerini söyleyen bazı şirketler var, bazıları da bu fırsatın ancak son birkaç yılda farkına vardıklarını söylüyor. Gusto bir kampa mı yoksa diğerine mi giriyor?
Benim için en büyük değişiklik, yazılım programlama hakkında konuştuğunuzda çoğu insan için bunun erişilebilir olmamasıdır. Kodlamayı öğrenmeniz, uzun yıllar okula gitmeniz gerekiyor. Makine öğrenimine daha da erişilemezdi. Çünkü çok özel bir yazılım mühendisi olmanız, veri bilimi becerilerine sahip olmanız ve yapay sinir ağlarının nasıl oluşturulacağını ve bunun gibi şeyleri bilmeniz gerekiyor.
Son zamanlarda değişen en önemli şey, ML ve AI uygulamaları oluşturmaya yönelik arayüzün [has become] herkes için çok daha erişilebilir. Geçmişte bilgisayarların dilini öğrenmek ve bunun için okula gitmek zorundayken, artık bilgisayarlar insanları daha iyi anlamayı öğreniyor. Bu o kadar da büyük bir mesele gibi görünmüyor, ancak eğer düşünürseniz, yazılım uygulamaları geliştirmeyi çok daha erişilebilir hale getiriyor.
Gusto’da da tam olarak bunu gördük: Yazılım mühendisi olmayan ancak biraz teknik bilgisi olan insanlar, gerçekten güçlü ve oyunun kurallarını değiştiren yapay zeka uygulamaları geliştirebiliyor. Aslında Gus’ın yeteneklerini genişletmek için destek ekibimizin çoğunu kullanıyoruz ve onlar nasıl programlama yapacaklarını hiç bilmiyorlar. Artık kullandıkları arayüz, yazılım mühendislerinin her zaman yaptığı şeyi, kodlamayı öğrenmeye gerek kalmadan yapmalarına olanak tanıyor. İsterseniz her birinden birer örnek üzerinden bahsedebilirim.
Bu harika olurdu.
Yaklaşık beş yıldır şirkette çalışan bir kişi var. Onun adı Eric Rodriguezve aslında müşteri destek ekibine katıldı [and then] BT ekibimize aktarıldı. O takımdayken yapay zekayla oldukça ilgilenmeye başladı ve patronu yanıma gelerek şöyle dedi: “Hey, bu şeyi o yaptı. Görmeni istiyorum.” Onunla ilk kez şahsen tanıştığımda, bana ne yaptığını gösterdi; bu aslında bizim için bir CoPilot aracıydı. [customer experience] takım, ona bir soru sorabilirsin ve o da sana doğal dilde cevap verir. Tıpkı ChatGPT’nin yapabileceği gibi, ancak uygulamamızda işlerin nasıl yapılacağına ilişkin dahili bilgi tabanımıza erişimi vardır.
Bu noktada bunu destek ekibimize gösteriyoruz ve onlar da beğeniyor. İş akışlarını ve verimliliklerini tamamen değiştirdi. Temel olarak, ne zaman bir destek bildirimi alsalar, oluşturduğumuz bu bilgi tabanını incelemek yerine, aslında bu CoPilot aracını soruyorlar ve CoPilot aracı da aslında soruyu onlar adına yanıtlıyor. CoPilot ile müşteri arasında hala bir insan var, ancak çoğu zaman CoPilot aracından yanıt alıp bunu müşteriye kopyalayıp yapıştırabiliyorlar. Doğru olduğunu doğruluyorlar ki çoğu zaman da öyle.
Hemen transfer olduk [Eric] yazılım mühendisliği ekibine. İster inanın ister inanmayın, aslında doğrudan bana rapor veriyor ve şu anda en iyi mühendislerimizden biri. Çünkü o, yapay zekayla biraz uğraşmayı ilk benimseyenlerden biriydi ve şimdi Gusto’da yapay zeka uygulamaları geliştirmede ön saflarda yer alıyor.
Teknik açıdan herkes Eric gibi düşünmüyor ancak Gusto’da şirketteki teknik olmayan kişilerin, özellikle de müşteri destek ekibimizdeki alan bilgisi uzmanlığından yararlanarak daha güçlü yapay zeka uygulamaları geliştirmemize yardımcı olacak bir yol bulduk. , Gus’ın giderek daha fazla şey yapmasını sağlayın.
Müşteri destek ekibi bir destek bildirimi aldığında – diğer bir deyişle müşterilerimizden biri, bir konuda destek ekibimizin yardımını istediği için bize ulaşır – ve eğer bu durum tekrar tekrar gelirse, aslında müşteri destek ekibine bunun için bir tarif yazmasını sağlarız. Gus, aslında Gus’a herhangi bir teknik yetenek olmadan öğretebilecekleri anlamına geliyor. Gus’a o müşteriye bu problemin üstesinden gelmesini ve hatta bazen harekete geçmesini öğretebilirler.
Gus’a böyle bir vakayı nasıl ele alacağına dair talimatları doğal dilde yazabileceğin dahili bir arayüz, dahili bir araç geliştirdik. Ve aslında destek ekibimizin Gus’a bir görevi gerçekleştirmek için belirli bir API’yi aramasını söyleyebilmesinin kodsuz bir yolu var.
Şu anda, “Bu tek alandaki tüm bu işleri ortadan kaldıracağız ve milyonlarca dolar ödediğimiz bu yapay zeka uzmanlarını, bu benzersiz becerilere sahip oldukları için işe alıyoruz” gibi pek çok konuşma var. Ve bence bunu yapmanın yanlış yolu bu. Çünkü yapay zeka uygulamalarınızı ilerletebilecek kişiler aslında teknik uzmanlığa sahip olmasalar da o alanın domain uzmanlığına sahip kişilerdir. Aslında Gusto’daki birçok çalışanımızın yapay zeka uygulamaları geliştirmelerine yardımcı olmak için becerilerini geliştirebiliriz.
Korkunç yapay zeka senaryosu, yöneticilerin “Yapay zekayı kullanmamız gerekiyor” dediği yukarıdan aşağıya bir şeydir ve insanların çalışma şeklinin gerçekliğinden kopuktur. Görünüşe göre bu daha çok aşağıdan yukarıya doğru, ekiplerin size yapay zekanın kendileri için neler yapabileceğini söylemesine olanak tanıyan araçlar geliştirdiğiniz yer.
Kesinlikle. Aslında teknik bilgisi olmayan, müşterilere daha yakın olan kişiler, onlarla her gün konuşuyorlar, aslında müşterinin hangi durumlara düşebileceği, nelerle ilgili kafalarının karıştığı konusunda ortalama bir mühendisten çok daha derin bir anlayışa sahipler. . Yani aslında Gus’a bu sorunu çözmek için talimatlar yazma konusunda mühendislerden veya yapay zeka bilim adamlarından daha iyi bir konumdalar.
Sanırım konuştuğum diğer insanlar da aynı şeyi fark etti. En iyi yapay zeka mühendisleri aslında iyi istemlerin nasıl yazılacağını öğrenmiş alan uzmanları olan kişilerdir.
Bunun önümüzdeki birkaç yılda nasıl sonuçlanacağını düşündüğünüzde, şirketin farklı ekiplerdeki çalışan sayısının oldukça benzer görüneceğini mi düşünüyorsunuz, yoksa yapay zeka şirket genelinde konuşlandırıldıkça bunun zamanla değişeceğini mi düşünüyorsunuz?
Rolün biraz geliştiğini düşünüyorum. Sanırım pek çok CX çalışanımızın doğrudan soruları yanıtlamadığını, aslında tarifler yazdığını ve yapay zekayı geliştirmek için hızlı ayarlama gibi şeyler yaptığını göreceksiniz. Herkes soyutlama katmanında yukarı çıkacak ve bu, şirkete daha fazla verimlilik getirecek ve aynı zamanda daha iyi bir müşteri deneyimi getirecek çünkü sorularına hemen yanıt alacaklar.
Bu da Gusto’nun müşterilerimiz için daha fazla şey yapmasına olanak tanıyor. Yapmak istediğimiz şeylerin çok büyük bir yol haritası var ama kaynaklarımız kısıtlı olduğu için yapamıyoruz.