Mientras los fundadores planean un futuro cada vez más centrado en la IA, el cofundador y director de tecnología de Gusto, Edward Kim, dijo que recortar los equipos existentes y contratar a un grupo de ingenieros de IA especialmente capacitados es “el camino equivocado a seguir”.
En cambio, argumentó que los miembros del equipo no técnicos pueden “en realidad tener una comprensión mucho más profunda que un ingeniero promedio sobre las situaciones en las que puede meterse el cliente, sobre qué está confundido”, lo que los coloca en una mejor posición para guiar las funciones. eso debería integrarse en las herramientas de inteligencia artificial.
En una entrevista con TechCrunch, Kim, cuya puesta en marcha de nómina generó más de $500 millones en ingresos anuales en el año fiscal que finalizó en abril de 2023, describió el enfoque de Gusto hacia la IA, con miembros no técnicos de su equipo de experiencia del cliente escribiendo “recetas” que guían la forma en que su asistente de IA, Gus (anunciado el mes pasado) interactúa con los clientes.
Kim también dijo que la compañía está viendo que “las personas que no son ingenieros de software, pero sí con un poco de mentalidad técnica, son capaces de crear aplicaciones de IA realmente poderosas y revolucionarias”, como CoPilot, una herramienta de experiencia del cliente que se implementó en el equipo de Gusto CX en junio y ya está viendo entre 2000 y 3000 interacciones por día.
“De hecho, podemos mejorar las habilidades de mucha de nuestra gente aquí en Gusto para ayudarlos a crear aplicaciones de inteligencia artificial”, dijo Kim.
Esta entrevista ha sido editada para mayor extensión y claridad.
¿Es Gus el primer gran producto de IA que lanza a sus clientes?
Gus es la gran funcionalidad de IA que lanzamos a nuestros clientes y, en muchos sentidos, une muchas de las funciones puntuales que hemos creado. Porque lo que empiezas a ver en las aplicaciones es que están llenas de botones de IA que dicen: “Presiona este botón para hacer algo con IA”. La nuestra fue: “Presione este botón para que podamos generar una descripción del trabajo para usted”.
Pero Gus te permite eliminar todo eso, y cuando sentimos que Gus puede hacer algo que sea valioso para ti, Gus puede aparecer de manera discreta y decir: “Oye, ¿puedo ayudarte a escribir una descripción del trabajo?”. Es una forma mucho más limpia de interactuar con la IA.
Hay algunas empresas que dicen que han estado haciendo IA durante un millón de años pero que no recibieron atención hasta ahora, y otras que dicen que solo se dieron cuenta de la oportunidad en los últimos dos años. ¿Gusto cae en un bando o en el otro?
El gran cambio para mí es que, cuando se habla de programación de software, para la mayoría de las personas no es accesible. Tienes que aprender a codificar, ir a la escuela durante muchos años. El aprendizaje automático era aún más inaccesible. Porque tienes que ser un tipo muy especial de ingeniero de software y tener este conjunto de habilidades en ciencia de datos y saber cómo crear redes neuronales artificiales y cosas así.
Lo principal que cambió recientemente es que la interfaz para crear aplicaciones de ML e IA (se ha vuelto) mucho más accesible para cualquiera. Mientras que en el pasado teníamos que aprender el lenguaje de las computadoras e ir a la escuela para eso, ahora las computadoras están aprendiendo a comprender mejor a los humanos. Y eso parece no ser gran cosa, pero si lo piensas bien, simplemente hace que la creación de aplicaciones de software sea mucho más accesible.
Eso es exactamente lo que hemos visto en Gusto: personas que no son ingenieros de software, pero tienen un poco de mentalidad técnica, son capaces de crear aplicaciones de IA realmente potentes y revolucionarias. De hecho, estamos utilizando gran parte de nuestro equipo de soporte para ampliar las capacidades de Gus, y no saben programar en absoluto. Es sólo que la interfaz que utilizan ahora les permite hacer lo mismo que siempre han hecho los ingenieros de software, sin necesidad de aprender a codificar. Si quieres, podría hablarte de un ejemplo de cada uno de ellos.
Sería genial.
Hay una persona que ha estado en la empresa durante unos cinco años. Su nombre es Eric Rodríguezy de hecho se unió al equipo de atención al cliente (y luego) fue transferido a nuestro equipo de TI. Mientras estaba en ese equipo, comenzó a interesarse mucho en la IA, y su jefe se me acercó y me dijo: “Oye, él construyó esta cosa”. Quiero que lo veas”. La primera vez que lo conocí en persona, me mostró lo que había creado, que era esencialmente una herramienta CoPilot para nuestro equipo (de experiencia del cliente), donde podías hacerle una pregunta y te daría la respuesta en lenguaje natural. . Al igual que ChatGPT, excepto que tiene acceso a nuestra base de conocimientos interna sobre cómo hacer cosas en nuestra aplicación.
En este punto, se lo mostramos a nuestro equipo de soporte y les encantó. Cambió por completo sus flujos de trabajo y su eficiencia. Básicamente, cada vez que reciben un ticket de soporte, en lugar de revisar esta base de conocimientos que hemos creado, en realidad preguntan a esta herramienta CoPilot, y la herramienta CoPilot realmente responde la pregunta por ellos. Todavía hay un ser humano entre CoPilot y el cliente, pero muchas veces pueden simplemente obtener la respuesta de la herramienta CoPilot y luego copiarla y pegarla al cliente. Verifican que sea exacto, como es la mayoría de las veces.
Inmediatamente transferimos a (Eric) al equipo de ingeniería de software. De hecho, depende directamente de mí, lo creas o no, y ahora es uno de nuestros mejores ingenieros. Porque fue uno de los primeros en adoptar simplemente jugar con la IA y ahora está a la vanguardia de la creación de aplicaciones de IA en Gusto.
No todo el mundo tiene una mentalidad técnica como Eric, pero en Gusto hemos encontrado una manera de aprovechar la experiencia en conocimientos de dominio de las personas sin conocimientos técnicos de la empresa, especialmente en nuestro equipo de atención al cliente, para ayudarnos a crear aplicaciones de IA más potentes y, en particular, , permite a Gus hacer más y más cosas.
Cada vez que el equipo de atención al cliente recibe un ticket de soporte (en otras palabras, uno de nuestros clientes se comunica con nosotros porque quiere la ayuda de nuestro equipo de soporte en algo) y si aparece repetidamente, le pedimos al equipo de atención al cliente que escriba una receta para Gus, lo que significa que en realidad pueden enseñarle a Gus sin ninguna habilidad técnica. Pueden enseñarle a Gus a guiar a ese cliente a través de ese problema y, a veces, incluso tomar medidas.
Hemos creado una interfaz interna, una herramienta interna, donde puedes escribir instrucciones en lenguaje natural para Gus sobre cómo manejar un caso como ese. Y, de hecho, existe una forma sin código para que nuestro equipo de soporte pueda decirle a Gus que llame a una determinada API para realizar una tarea.
Hay mucha conversación en este momento que dice: “Vamos a eliminar todos estos trabajos en esta área y vamos a contratar a estos especialistas en inteligencia artificial a los que les pagaremos millones de dólares porque tienen este conjunto de habilidades únicas”. Y creo que esa es la manera incorrecta de hacerlo. Porque las personas que podrán hacer avanzar sus aplicaciones de IA son en realidad las que tienen la experiencia en el dominio de esa área, aunque es posible que no tengan la experiencia técnica. De hecho, podemos mejorar las habilidades de mucha de nuestra gente aquí en Gusto para ayudarlos a crear aplicaciones de inteligencia artificial.
El aterrador escenario de la IA es este asunto de arriba hacia abajo en el que los ejecutivos dicen: “Necesitamos usar IA” y está desconectado de la realidad de cómo trabaja la gente. Parece que esto es más desde abajo, donde se han creado herramientas que permiten a los equipos decirle qué puede hacer la IA por ellos.
Exactamente. De hecho, las personas no técnicas que están más cerca de los clientes, hablan con ellos todos los días, en realidad tienen un conocimiento mucho más profundo que un ingeniero promedio sobre las situaciones en las que puede meterse el cliente, sobre qué están confundidos. . Por lo tanto, en realidad están en una mejor posición que los ingenieros o los científicos de inteligencia artificial para escribirle las instrucciones a Gus para resolver ese problema.
Creo que otras personas con las que he hablado han notado lo mismo. Los mejores ingenieros de IA son en realidad las personas expertas en el dominio que han aprendido a escribir buenas indicaciones.
Al pensar en cómo se desarrollará esto en los próximos años, ¿cree que la plantilla de la empresa en los diferentes equipos será bastante similar o cree que eso cambiará con el tiempo a medida que se implemente la IA en toda la empresa?
Creo que el papel evoluciona un poco. Creo que verá que mucha de nuestra gente de CX no responde preguntas directamente, sino que escribe recetas y hace cosas como ajustes rápidos para mejorar la IA. Todos simplemente ascenderán en la capa de abstracción y, obviamente, esto traerá más eficiencia a la empresa y también una mejor experiencia para el cliente, porque obtendrán respuestas a sus preguntas de inmediato.
Y eso desbloquea a Gusto para hacer más cosas por nuestros clientes. Hay una enorme hoja de ruta de cosas que queremos hacer, pero no podemos porque tenemos recursos limitados.
