Enquanto os fundadores planejam um futuro cada vez mais centrado em IA, o cofundador e chefe de tecnologia da Gusto, Edward Kim, disse que cortar equipes existentes e contratar um grupo de engenheiros de IA especialmente treinados é “o caminho errado a seguir”.
Em vez disso, ele argumentou que os membros não técnicos da equipe podem “realmente ter uma compreensão muito mais profunda do que um engenheiro comum sobre as situações em que o cliente pode se meter, o que os deixa confusos”, colocando-os em uma posição melhor para orientar os recursos. que deve ser incorporado às ferramentas de IA.
Em entrevista ao TechCrunch, Kim – cuja startup de folha de pagamento gerou mais de US$ 500 milhões em receita anual no ano fiscal encerrado em abril de 2023 – descreveu a abordagem da Gusto à IA, com membros não técnicos de sua equipe de experiência do cliente escrevendo “receitas” que orientar a forma como seu assistente de IA, Gus (anunciado no mês passado), interage com os clientes.
Kim também disse que a empresa está vendo que “pessoas que não são engenheiros de software, mas com um pouco de mentalidade técnica, são capazes de construir aplicativos de IA realmente poderosos e revolucionários”, como o CoPilot – uma ferramenta de experiência do cliente que foi lançada para a equipe Gusto CX em junho e já está vendo entre 2.000 e 3.000 interações por dia.
“Na verdade, podemos aprimorar as habilidades de muitos de nossos funcionários aqui na Gusto para ajudá-los a construir aplicativos de IA”, disse Kim.
Esta entrevista foi editada para maior extensão e clareza.
Gus é o primeiro grande produto de IA que você lançou para seus clientes?
Gus é a grande funcionalidade de IA que lançamos para nossos clientes e, de muitas maneiras, une muitas das funcionalidades pontuais que construímos. Porque o que você começa a ver acontecer nos aplicativos é que eles ficam cheios de botões de IA que são, como, “Pressione este botão para fazer algo com IA”. A nossa foi: “Pressione este botão para que possamos gerar uma descrição de cargo para você”.
Mas Gus permite que você remova tudo isso, e quando sentimos que Gus pode fazer algo que é de valor para você, Gus pode aparecer de forma discreta e dizer: “Ei, posso ajudá-lo a escrever uma descrição de cargo?” É uma maneira muito mais limpa de interagir com a IA.
Há algumas empresas que dizem que já fazem IA há um milhão de anos, mas não receberam atenção até agora, e outras que dizem que só perceberam a oportunidade nos últimos dois anos. Gusto cai em um campo ou em outro?
A grande mudança para mim é que, quando se fala em programação de software, para a maioria das pessoas isso não é acessível. Você tem que aprender a programar, ir à escola por muitos anos. O aprendizado de máquina era ainda mais inacessível. Porque você tem que ser um tipo muito especial de engenheiro de software e ter esse conjunto de habilidades em ciência de dados e saber como criar redes neurais artificiais e coisas assim.
A principal coisa que mudou recentemente é que a interface para criar aplicativos de ML e IA (tornou-se) muito mais acessível para qualquer pessoa. Enquanto no passado tivemos que aprender a linguagem dos computadores e ir à escola para isso, agora os computadores estão aprendendo a compreender melhor os humanos. E isso não parece grande coisa, mas se você pensar bem, isso torna a construção de aplicativos de software muito mais acessível.
Isso é exatamente o que vimos na Gusto: pessoas que não são engenheiros de software, mas têm um pouco de mentalidade técnica, são capazes de construir aplicativos de IA realmente poderosos e revolucionários. Na verdade, estamos usando muito da nossa equipe de suporte para ampliar os recursos do Gus, e eles não sabem programar. Acontece que a interface que eles usam agora permite que façam a mesma coisa que os engenheiros de software sempre fizeram, sem a necessidade de aprender a codificar. Se você quiser, eu poderia falar sobre um exemplo de cada um deles.
Isso seria ótimo.
Tem um indivíduo que está na empresa há cerca de cinco anos. O nome dele é Eric Rodriguez e ele se juntou à equipe de suporte ao cliente (e depois) foi transferido para nossa equipe de TI. Enquanto ele estava naquela equipe, ele começou a ficar bastante interessado em IA, e seu chefe veio até mim e disse: “Ei, ele construiu essa coisa. Eu quero que você veja. Na primeira vez que o encontrei pessoalmente, ele me mostrou o que havia construído, que era essencialmente uma ferramenta CoPilot para nossa equipe (de experiência do cliente), onde você poderia fazer uma pergunta e ela apenas lhe daria a resposta em linguagem natural . Assim como o ChatGPT faria, exceto que tem acesso à nossa base de conhecimento interna sobre como fazer as coisas em nosso aplicativo.
Nesse momento, mostramos isso para nossa equipe de suporte e eles adoraram. Isso mudou completamente seus fluxos de trabalho e sua eficiência. Basicamente, sempre que eles recebem um tíquete de suporte, em vez de passar por essa base de conhecimento que construímos, eles realmente fazem essa ferramenta CoPilot, e a ferramenta CoPilot realmente responde à pergunta para eles. Ainda existe um ser humano entre o CoPilot e o cliente, mas muitas vezes eles conseguem apenas obter a resposta da ferramenta CoPilot e depois copiá-la e colá-la para o cliente. Eles verificam se é preciso, o que na maioria das vezes é.
Imediatamente transferimos (Eric) para a equipe de engenharia de software. Na verdade, ele se reporta diretamente a mim, acredite ou não, e é um dos nossos melhores engenheiros agora. Porque ele foi um dos primeiros a adotar apenas brincar com IA e agora está na vanguarda da construção de aplicativos de IA na Gusto.
Nem todo mundo tem mentalidade técnica como Eric, mas encontramos uma maneira na Gusto de aproveitar o conhecimento de domínio de pessoas não técnicas da empresa, especialmente em nossa equipe de suporte ao cliente, para nos ajudar a construir aplicativos de IA mais poderosos e, em particular , permitem que Gus faça cada vez mais coisas.
Sempre que a equipe de suporte ao cliente recebe um tíquete de suporte – em outras palavras, um de nossos clientes entra em contato conosco porque deseja a ajuda de nossa equipe de suporte em algo – e se isso surgir repetidamente, pedimos à equipe de suporte ao cliente que escreva uma receita para Gus, o que significa que eles podem realmente ensinar Gus sem qualquer habilidade técnica. Eles podem ensinar Gus a orientar o cliente sobre esse problema e, às vezes, até mesmo agir.
Construímos uma interface interna, uma ferramenta interna, onde você pode escrever instruções em linguagem natural para Gus sobre como lidar com um caso como esse. E, na verdade, existe uma maneira sem código para nossa equipe de suporte dizer ao Gus para chamar uma determinada API para realizar uma tarefa.
Há muita conversa por aí agora que diz: “Vamos eliminar todos esses empregos nesta área e estamos contratando esses especialistas em IA que estamos pagando milhões de dólares porque eles têm esse conjunto único de habilidades”. E eu simplesmente acho que essa é a maneira errada de fazer isso. Porque as pessoas que serão capazes de desenvolver suas aplicações de IA são, na verdade, aquelas que possuem o conhecimento do domínio dessa área, mesmo que não tenham o conhecimento técnico. Na verdade, podemos aprimorar as habilidades de muitos de nossos funcionários aqui na Gusto para ajudá-los a construir aplicativos de IA.
O cenário assustador da IA é aquela coisa de cima para baixo, onde os executivos dizem: “Precisamos usar a IA” e está desconectado da realidade de como as pessoas trabalham. Parece que isso é mais de baixo para cima, onde você construiu ferramentas para permitir que as equipes lhe digam o que a IA pode fazer por elas.
Exatamente. Na verdade, as pessoas não técnicas que estão mais próximas dos clientes, conversam com eles todos os dias, na verdade têm uma compreensão muito mais profunda do que um engenheiro comum sobre as situações em que o cliente pode se meter, sobre o que estão confusos. . Portanto, eles estão em melhor posição do que engenheiros ou cientistas de IA para escrever instruções a Gus para resolver esse problema.
Acho que outras pessoas com quem conversei notaram a mesma coisa. Os melhores engenheiros de IA são, na verdade, as pessoas que são especialistas no domínio que aprenderam como escrever bons prompts.
Ao pensar em como isso acontecerá nos próximos anos, você acha que o número de funcionários da empresa em diferentes equipes será bastante semelhante ou você acha que isso mudará com o tempo, à medida que a IA for implantada em toda a empresa?
Acho que o papel evolui um pouco. Acho que você verá muitos de nossos funcionários de CX não respondendo diretamente às perguntas, mas na verdade escrevendo receitas e fazendo coisas como ajustes imediatos para melhorar a IA. Todos irão simplesmente subir na camada de abstração e, obviamente, isso trará mais eficiência para a empresa e também melhor experiência do cliente, porque suas perguntas serão respondidas imediatamente.
E isso permite que a Gusto faça mais coisas pelos nossos clientes. Há um enorme roteiro de coisas que queremos fazer, mas não podemos, porque temos recursos limitados.
