Automatizzare le operazioni guidate dall'uomo per favorire la crescita dell'azienda

Dayle Hall:

Salve e benvenuti al nostro podcast, Automatizzare l'impresa. Sono la vostra ospite Dayle Hall.

Questo podcast è stato ideato per fornire alle organizzazioni approfondimenti e best practice su come integrare, automatizzare e trasformare l'azienda.

Il nostro ospite di oggi è un veterano dell'automazione con oltre 35 anni di esperienza nel settore tecnologico. Nel 2001 ha ricevuto il Verizon Individual Excellence Award per aver fondato Verizon India. Nel 2022 ha ricevuto il Trailblazer Award dall'amministratore delegato di Concentrix per aver creato con successo il centro di eccellenza per l'automazione di Concentrix. Tra l'altro, ha anche alcuni brevetti a suo nome. 

Ha un'incredibile e comprovata esperienza di iniziative di automazione di successo realizzate per IBM, Verizon e ora come vicepresidente dell'Information Technology di Concentrix. Un'incredibile potenza di automazione nel nostro settore.

Diamo il benvenuto al nostro podcast a Pethachi Pichappan. Benvenuti alla trasmissione.

Pethachi Pichappan:

Grazie, Dayle. Sì, è un piacere.

Dayle Hall:

Si tratta di una storia importante. Mi sembra di parlare con un guru dell'industria dell'automazione.

Pethachi Pichappan:

Sto ancora imparando.

Dayle Hall:

Lo adoro. Lo adoro. Mi piace che si possa sempre imparare qualcosa, giusto? È eccellente.

Quindi, prima di entrare nel merito, so che lei ha un'ampia conoscenza del settore e apprezziamo il suo tempo qui.

Mi piacerebbe iniziare dicendo: come è arrivato al punto in cui si trova oggi, finendo in Concentrix? Cosa mi dice dell'area dell'automazione? E mentre ci occupiamo di AI, ML e NLP, tutte queste ultime parole d'ordine, come siete arrivati al punto in cui siete oggi? Come è progredito questo viaggio per voi?

Pethachi Pichappan:

Già. È iniziato tutto in Verizon. Il CIO e l'amministratore delegato di allora stavano incoraggiando l'innovazione e l'introduzione di molte capacità interne per le operazioni di Verizon. Quindi tutto è iniziato nel 1999, 2000, quando c'è stato il boom di Internet, ed è stato allora che abbiamo creato siti web. Le applicazioni mobili non sono nate in quel periodo, ma l'elaborazione del linguaggio naturale stava entrando nel mondo delle imprese dai laboratori di ricerca. IBM aveva un laboratorio di ricerca, Verizon aveva un laboratorio di ricerca e alcune aziende, all'epoca startup, avevano un proprio motore. Ad esempio, Nuance, che è ben consolidata, all'epoca era SpeechWorks.

L'elaborazione del linguaggio naturale stava nascendo. Quindi, mentre Verizon era impegnata nell'innovazione, noi stavamo provando e la maggior parte delle nostre interazioni erano vocali a quel tempo. La chat non era molto diffusa. Le e-mail si stavano appena diffondendo. Il 90% delle transazioni nei contact center era vocale. Essendo Verizon, si tratta di un'operazione enorme. Poiché il CIO incoraggiava l'innovazione, mi è stato chiesto di studiare l'automazione delle chiamate vocali. È da lì che è iniziato tutto.

E in effetti abbiamo implementato uno dei più grandi portali vocali dell'epoca. Ci sono voluti alcuni anni. Lo abbiamo provato inizialmente all'interno delle nostre operazioni e poi lo abbiamo lanciato nel 2003, con l'elaborazione del linguaggio naturale, non l'IVR, non il touchstone IVR. Sai, premere uno per questo, premere due per quest'altro.

E stavamo mettendo i nostri clienti in un modo molto limitato nell'IVR, senza farli parlare con un agente. Ma volevamo migliorare l'esperienza del cliente. Così il CIO ha voluto provare l'elaborazione del linguaggio naturale. È stato allora che l'abbiamo lanciata.

Abbiamo avuto successo fino a un certo punto, nel senso che abbiamo automatizzato transazioni piuttosto semplici. Quando scade il mio saldo? Quali sono i miei ultimi tre pagamenti? Dove devo andare a pagare? Le sedi dei negozi e tutto il resto. Letteralmente, circa il 15% delle transazioni è stato automatizzato. E poiché eravamo i primi, abbiamo imparato molto su come sintonizzare e riconoscere i diversi accenti. Infatti, la maggior parte dei tester erano indiani e cinesi che testavano le app parlando in inglese. Per noi è stato un successo. Da lì è iniziato il mio viaggio nell'automazione.

Dayle Hall:

Siri mi capisce, ma la mia auto non mi capisce quando parlo con il riconoscimento vocale. Quindi capisco.

Si passa dal mondo dell'IVR e dei contact center. Si inizia a guardare alla PNL. Qual è stata la genesi di questo approccio per l'organizzazione? Si trattava di "Ehi, sentiamo di voler fornire un servizio migliore". È stata una misura di costo? Si trattava di pressioni competitive? Quando avete iniziato a provare questa tecnologia, i principi sono gli stessi di oggi con tecnologie come l'intelligenza artificiale? È dovuto a un'esperienza migliore? Qual è la genesi di queste innovazioni tecnologiche che state introducendo nelle organizzazioni oggi? Da dove parte?

Pethachi Pichappan:

È iniziato tutto con l'esperienza del cliente, perché nell'IVR non è possibile avere un lungo menu o una struttura ad albero, come si usa dire. Ma se torniamo indietro all'anno 2000, è lì che la telefonia mobile ha iniziato il suo boom. E poi, più o meno nello stesso periodo, è arrivato l'iPhone di Apple.

C'erano diverse offerte. Le strutture tariffarie erano diverse. La società di telecomunicazioni offriva ai clienti una vasta gamma di piani e le questioni erano tante. Non si può quindi far crescere la struttura dell'IVR e dire: premi uno per questo, e poi portarli in profondità nei diversi livelli di menu. Se hai questo, se hai quest'altro, continua a scendere. Era frustrante per i clienti. Tutti premevano lo zero e andavano dall'agente. E il vecchio IVR touchstone era inutile. Nessuno utilizzava quella struttura a causa della lunghezza dei menu.

È qui che l'elaborazione del linguaggio naturale ci fa percepire che il cliente arriva a bordo, benvenuto a così e così. Come posso aiutarla? Mentre se si deve scendere con il touchstone IVR, bisogna scendere di tre o quattro livelli per spiegare ciò che si vuole. E poi c'è stata la deregolamentazione nel mondo delle telecomunicazioni nel 1996. C'era molta concorrenza per accaparrarsi i clienti. Quindi chi offriva una struttura tariffaria migliore, un piano tariffario migliore, un'esperienza migliore per il cliente, si aggiudicava i clienti. Questa è stata la motivazione per introdurre l'elaborazione del linguaggio naturale.

Dayle Hall:

Giusto. Pensa che sia questo il fattore trainante oggi? Perché ovviamente con l'IA e l'apprendimento automatico, di cui parleremo più dettagliatamente.

Ma all'interno della vostra organizzazione, o come vedete in tutto il settore, l'esperienza del cliente è ancora il fattore chiave? Perché se guardo al settore e parlo con varie persone in questi podcast, attraverso eventi e altri mezzi, a volte vediamo che si sentono spinti a implementare queste tecnologie. Sembra che tutti lo stiano facendo. E poi hanno un grosso budget per la trasformazione digitale e cercano di capire, ma cosa significa? Ma mi piace quello che ha detto, ovvero che in passato si partiva dall'esperienza del cliente. È ancora così oggi?

Pethachi Pichappan:

Per quanto riguarda la riduzione dei costi, posso approfondire questo aspetto. Con l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico, posso tagliare i costi in vari modi, ma non solo nell'IVR o nel self-service. Perché il self-service è solo una parte dell'applicazione dell'apprendimento automatico o dell'automazione. Quando la chiamata arriva a un agente, questo può essere completamente assistito da un robot che svolge tutto il lavoro che prima svolgeva lui stesso.

Ad esempio, con molte acquisizioni e fusioni, una singola azienda potrebbe avere cinque schermate per ottenere informazioni. Se lei è una X di questa società, devo andare a questa schermata per ottenere informazioni. Oppure devo andare a controllare la dichiarazione di conformità. Al termine della telefonata, devo scrivere delle note. Tutto ciò può essere automatizzato per risparmiare sui costi e permettere all'agente di concentrarsi sul cliente.

Quindi l'esperienza del cliente è ancora un elemento importante e l'automazione non si applica solo all'IVR o al self-service iniziale, ma anche all'assistenza all'agente nel lavoro che deve svolgere. Nelle nostre operazioni abbiamo introdotto l'automazione, ogni parte, ogni funzione è automatizzata in un modo o nell'altro.

Dayle Hall:

E questo è un bene, credo che, man mano che parliamo con più clienti, abbiamo una cosa chiamata Iris AI, che ci aiuta a suggerire connessioni, a mettere insieme le tecnologie e le applicazioni dei loro dati per conto loro. Ma una delle migliori conversazioni che possiamo avere con un prospect o un cliente in anticipo è: ok, ma quale problema stai cercando di risolvere? E non solo per ridurre i costi. Certo, si spera che, disponendo di questo tipo di tecnologie, ciò accada. Ma l'esperienza del cliente, il fatto di rendere più facile e fluido il servizio ai clienti, di individuare i prodotti giusti al momento giusto, perché si dispone di quei dati, credo sia davvero il potere dell'intelligenza artificiale, del ML e di queste nuove tecnologie, sia che si tratti di call center, sia che si tratti di qualsiasi altro settore. 

Prima ha parlato, o ho parlato, del centro di best practice, del centro di eccellenza di Concentrix. Come è nato? E come lo utilizzate per pensare a queste iniziative e per migliorare l'esperienza del cliente?

Pethachi Pichappan:

In realtà, entrambe le cose sono iniziate un paio di anni fa, addirittura cinque anni fa. Soprattutto perché la tecnologia era nuova. C'erano molte opzioni. C'erano molte soluzioni disponibili. C'erano molti fornitori disponibili. E non si possono avere reparti diversi che fanno cose diverse. Era necessario un centro centrale in grado di valutare tutte queste tecnologie in modo molto strutturato, di acquistare o costruire o di collaborare, di applicarle in modo molto strutturato e di sviluppare partnership con i principali fornitori di servizi o persino con gli sviluppatori di software o le startup.

E poi, nelle aree di nicchia in cui le cose non erano disponibili, volevamo svilupparci internamente, avere talenti interni e partnership con i fornitori. E in alcuni casi, anche investire in aziende che riteniamo possano avere successo. Applicare tutte queste strategie da parte di un gruppo centrale. E poi anche nell'identificare le opportunità di automazione, è necessario avere un processo molto strutturato. Avere un processo ben definito su come identificare le opportunità di automazione è stato molto utile per avere un centro di eccellenza che determina queste opportunità e i criteri per l'automazione.

E poi si può applicare alle nostre operazioni interne, alla nostra funzione HR, alla nostra funzione F&A, alla nostra funzione IT. Abbiamo avuto degli evangelisti da questo centro di eccellenza per l'automazione, che si sono occupati di istruire le diverse funzioni su ciò che può essere automatizzato. Allo stesso tempo, non solo per le nostre operazioni interne, ma anche per i nostri clienti, dicendo che questo è un modo di procedere per l'automazione, perché molti di loro stavano lottando per far sì che ciò accadesse all'interno della loro organizzazione. Così abbiamo condiviso le nostre best practice anche con i nostri clienti.

Dayle Hall:

Giusto. Penso che sia un'ottima opportunità, soprattutto per le imprese più grandi. Ma mi piacerebbe che ci fosse un luogo centrale che permetta di identificare le opportunità, ma anche di avere un criterio di valutazione su come farle funzionare.

Da dove vede provenire la richiesta? Sono ancora guidate dall'IT? Le vedete più spesso provenire da altre linee di business? Dove si avvicinano le persone a questo centro di eccellenza? Che tipo di richieste arrivano e da dove provengono?

Pethachi Pichappan:

È una leadership di pensiero che proviene da questo centro di eccellenza. Poi si va a seminare, questi sono processi ripetitivi che possono essere automatizzati. Quindi date una serie di criteri, [inaudibile 00:14:26] se avete questi processi, portateli da noi e vi aiuteremo a confermare che si tratta di una buona funzione da automatizzare. E poi li aiuteremo a realizzare l'automazione, a implementare l'automazione. È leadership di pensiero. È aiutare le persone a identificare le aree di automazione. È aiutare le persone a capire quale tecnologia dovrebbe essere implementata.

E anche la sottoscrizione di vantaggi aziendali. Prima di procedere all'implementazione, sviluppiamo anche il ritorno sull'investimento. Verifichiamo se il volume è piuttosto elevato e se l'implementazione è un costo per me. E quali saranno i benefici? Quali saranno i risparmi? Quindi, per ciascuna di queste opportunità, sviluppiamo il ROI e otteniamo l'approvazione dell'imprenditore, che dice: "Sì, voglio implementarlo". Poi il reparto finanziario esamina il business case del ROI e quindi si procede all'implementazione. Si tratta quindi di un modo molto strutturato di procedere all'implementazione.

Immaginate se non aveste questo centro di eccellenza per l'automazione. Ogni team, o ogni funzione, avrebbe bussato a qualche fornitore e avrebbe detto: "Ehi, ho questa capacità", e ogni funzione avrebbe collaborato con fornitori diversi. Non ci sarebbe stato un processo strutturato, tutto sarebbe stato fatto una tantum. In fin dei conti, se si guarda a questo aspetto, si tratta di punti caldi di distribuzione dell'automazione nella vostra organizzazione. Quindi, istituendo un centro di eccellenza per l'automazione, si introduce una struttura e l'organizzazione ne ha tratto un grande beneficio.

Dayle Hall:

Devo dire che questo secondo esempio lo vediamo molto di più del primo, ovvero quello che state facendo intorno al centro di eccellenza e alla leadership di pensiero, mostrando alle aziende cosa è possibile fare. In questi podcast, oltre a raccogliere la vostra esperienza, mi piace cercare di dare alle persone che ascoltano qualcosa di tangibile da portare via.

Supponiamo che qualcuno là fuori stia ascoltando, e che magari abbia avuto qualche esperienza in diverse parti dell'attività, e che dica: "Oh, voglio fare questo". O forse lo sta già facendo o è preoccupato che la cosa vada fuori controllo. E poi c'è l'altra faccia della medaglia, che dice: cerchiamo di guidare l'ispirazione e la leadership di pensiero. 

Che consiglio daresti a loro o ad altre persone che pensano di intraprendere questa strada? Ad esempio, da dove iniziare? O forse non devono costruire un centro di eccellenza completo, ma a cosa dovrebbero pensare prima di intraprendere questa strada?

Pethachi Pichappan:

Il modo in cui abbiamo affrontato la sponsorizzazione a livello di CEO o di consiglio di amministrazione, a volte anche a livello di consiglio di amministrazione, è molto importante. E per ottenere la sponsorizzazione, i finanziamenti, in realtà è tutta una questione di persone, non è vero? Quindi, assumere le persone giuste con le competenze necessarie per gestire questo centro di eccellenza per l'automazione, che lo abbiano già fatto in precedenza o che abbiano una gestione del programma simile o un processo di governance... Nella mia carriera, ho gestito processi di governance per l'anno 2000. Ho gestito processi di governance di off-shoring o outsourcing. Quando sono arrivato al centro di eccellenza per l'automazione, ho adottato alcune delle lezioni che ho imparato gestendo quei processi di governance. Quindi è importante.

È importante assumere le competenze giuste e poi dimostrare il valore. Per questo motivo, non appena implementiamo un'automazione di successo, la trasformiamo in un caso di studio di una pagina e la condividiamo tra i nostri clienti e tra le nostre funzioni. E poi abbiamo una cadenza regolare con la leadership senior su come sta andando questo centro di eccellenza dell'automazione, e una comunicazione più ampia e l'esposizione a tutti all'interno dell'organizzazione, o anche ai nostri clienti, di ciò che sta accadendo con il centro di eccellenza dell'automazione. Questo è molto importante.

Ottenere la giusta sponsorizzazione, riempire le persone giuste, stabilire un processo molto forte per l'acquisto, la costruzione e il partner, avere le prime implementazioni di successo e trasformarle in casi di studio. Poi si inizia con la formazione alla comunicazione e si ottengono sempre più progetti. Questi sono i passi fondamentali, sì.

Dayle Hall:

Ho due domande che nascono proprio da ciò che ha appena detto. Penso che sia fantastico. Penso che sia un buon consiglio quello di pensare che si tratti di una sponsorizzazione a livello di consiglio di amministrazione, o almeno a livello di CEO. E mi è piaciuto quello che ha detto riguardo alla guida del ROI.

Sono emerse due cose. Uno è l'insieme delle competenze, che si riflette sulle assunzioni. Come si individuano le persone giuste da inserire nell'organizzazione? Lei ha parlato di governance e di questo tipo di pensiero, ma chi sono queste persone? Dove le trovate per aiutarvi a gestire tutto questo?

Pethachi Pichappan:

Abbiamo bisogno di tre livelli di persone. Uno è l'intero gruppo di persone addette alla gestione dei programmi. Queste persone avrebbero dovuto gestire grandi programmi di implementazione o iniziative IT. Sono persone fondamentali. Il secondo gruppo è quello delle persone che si occupano di soluzioni e che conoscono bene lo spazio BPO, il lato operativo. Quindi chiunque, in qualsiasi settore, comprenda i processi aziendali o il lato dei processi e sia in grado di risolverli. Anche se non lo capiscono, possono risolverlo. Il processo gioca un ruolo importante nell'automazione. Se non si comprende il processo, non è possibile automatizzarlo. Il risultato sarà un fallimento completo. Se lo si guarda solo dal punto di vista della tecnologia, senza capire il processo, sarà un disastro. Quindi è necessario avere persone che si occupano dei processi.

Il terzo livello è quello tecnologico. Servono data scientist. Servono sviluppatori. Molte persone sorvegliano questo aspetto perché si tratta di esperienza del cliente. Non si può scrivere un flusso di lavoro o di chiamate senza comprendere l'esperienza dell'utente. Quindi abbiamo strati di persone. Data scientist, java.net, Python, competenze UI/UX e poi analisti aziendali, tutti questi. E poi l'intero gruppo di testing e il gruppo di servizi di cloud , tutto ciò che entra in gioco.

Se si guarda alle competenze, la maggior parte di esse si trova in India. E poiché siamo stati molto precoci nel processo, nel corso del tempo ci siamo espansi anche in altri Paesi. Ma poiché abbiamo iniziato molto prima, prima che tutti iniziassero ad adottare questo sistema, siamo stati in grado di assumere buoni talenti cinque anni fa. E alcuni dei dirigenti sono ancora con noi. Siamo stati in grado di trattenerli, incoraggiarli, dare loro spazio per crescere e tutto il resto. Così siamo riusciti a trattenere i talenti. Il logorio si verifica, si sa, ma fa parte di questo processo. Finché si mantiene intatta la leadership, si hanno le conoscenze e le competenze, mentre i livelli inferiori continuano a cambiare.

Dayle Hall:

Anche questa è una buona descrizione del tipo di persone. E se non si riesce a raggiungere un centro di eccellenza, queste sono le persone giuste per aiutarli, mostrare loro l'arte del possibile, fare il ROI di questo tipo di tecnologie, perché siamo tutti sommersi da così tante opportunità legate alle nuove tecnologie.

E poi la seconda cosa che hai toccato, che riguarda le persone. In un paio di podcast in passato, nei miei ruoli precedenti e in questo ruolo, quando si inizia a parlare di IA e ML, c'è questa vecchia percezione. E dico vecchia percezione, che esiste da un po' di tempo, e sono sicuro che l'avete affrontata, ovvero che questo tipo di tecnologie porteranno via posti di lavoro.

In base alla mia esperienza, e a quanto ho detto in passato, questo dà l'opportunità ai lavoratori qualificati che avete di concentrarsi su attività di maggior valore per il business e su diversi livelli di coinvolgimento e di strategia, e su cose più ponderate per le quali volete pagarli. E automatizzare alcune delle attività più banali, che la maggior parte delle volte le persone odiano del loro lavoro.

Quando si pensa a queste tecnologie, di solito c'è un impatto sulle persone. Come si fa a inserirlo nel processo, che non elimina il lavoro delle persone. Non sostituisce le persone. Permette di creare opportunità diverse. Come avete fatto a inserire questo aspetto nelle vostre posizioni, in modo che le persone non abbiano paura di questo tipo di tecnologia?

Pethachi Pichappan:

Ci sono una serie di dati su questo argomento. Il primo è che se non lo fate voi, lo farà qualcun altro, ok? Quindi è meglio essere all'avanguardia e farlo da soli, oppure offrirlo ai propri clienti. Questa è la prima cosa. Dal punto di vista del vantaggio competitivo, dovete farlo.

In secondo luogo, credo che sia un mito che i posti di lavoro siano scomparsi, o come lei ha sottolineato e come ho visto io, che faccio questo lavoro da 25 anni. Non ho visto i posti di lavoro scomparire. Anzi, ho visto aumentare i posti di lavoro e il tipo di lavoro che si fa sta migliorando, o è molto più all'avanguardia. In effetti, sto lavorando alla prossima generazione di contact center, e non si tratta nemmeno di elaborazione del linguaggio naturale. Stiamo parlando di metaverso, avatar e realtà aumentata. Quindi abbiamo già iniziato a pensare a quale sarà la prossima fase?

Quindi continuate a evolvervi dal punto di vista tecnologico. E nessuna di queste tecnologie mira a eliminare le persone. Si tratta piuttosto di migliorare l'esperienza del cliente. Stiamo migliorando la vita di tutti gli altri e non vogliamo togliere il lavoro a qualcuno.

Come lei ha giustamente detto, il terzo punto chiave è rappresentato dalle cose banali. Voi stessi, quando lo farete, vi chiederete: perché lo sto facendo? Perché non può farlo un bot al posto mio? Estrarre informazioni da un foglio di calcolo e inserirle in un PowerPoint o in un file di database. Perché sto estraendo queste informazioni? È un lavoro standard molto ripetitivo. Il cervello umano è destinato a fare cose più avanzate, piuttosto che estrarre informazioni da un foglio all'altro. Quindi penso che le persone abbiano già iniziato a pensare: "Ehi, questo può essere fatto da un bot, non da me". È un tipo di richiesta che iniziamo a vedere in questi giorni, persone che dicono: "Penso davvero che sto facendo questo tipo di lavoro che non è destinato a me. Potete far sì che un bot lo faccia per me?

Dayle Hall:

Sì. Di recente ho parlato con un'altra persona di reclutamento. È stato interessante. Mi chiedo se arriveremo mai al punto in cui, durante i colloqui, le persone cominceranno a fare una domanda. Ok, questo è il mio ruolo. Cosa devo fare e cosa avete già automatizzato? Arriveremo al punto in cui le persone accetteranno o rifiuteranno i ruoli in base al tipo di supporto tecnologico che avranno in quel ruolo?

Pethachi Pichappan:

Assolutamente sì. Credo che questo tipo di [esigenza? 00:26:40] sia sempre più presente. Anche i nostri agenti, la loro vita è migliorata dai bot, piuttosto che sentire che sto perdendo il mio lavoro. In effetti, l'interazione con il cliente finale è così importante, perché i clienti finali, alla fine della giornata, sono entusiasti di aver risolto il problema, e anche il consulente prova un senso di soddisfazione e di realizzazione per aver risolto il problema. Preferisco concentrarmi sul cliente finale, entrare in empatia con lui, risolvere il problema, il resto del lavoro può essere svolto dai bot e affidato a me.

Dayle Hall:

Sì, no, assolutamente.

So che lei offre molte consulenze ad altre startup della Silicon Valley, e so che è comune il tipo di consigli che dà o che darebbe al di fuori di quelli di cui abbiamo già parlato. Ma come fai a rimanere aggiornato? Come si fa a rimanere aggiornati? La tecnologia si muove così velocemente e ricevo sempre questa domanda: ci sono ormai 10.000 strumenti MarTech. E chiaramente non ne conosco nemmeno la metà, perché la maggior parte di essi appartiene a categorie diverse. Ci sono così tante cose. E noi assumiamo dei team per capire queste cose, la demand gen e la customer experience, e molte altre cose. Qual è il modo migliore per tenersi aggiornati sulla tecnologia, sui progressi al di fuori di ciò che si fa all'interno della propria azienda?

Pethachi Pichappan:

Ci sono due parti migliori del mio lavoro. Una è l'interazione con i nostri clienti e con le nostre funzioni interne. Grazie a queste interazioni, riesco a capire quali sono i loro problemi e come risolverli. La seconda parte del mio lavoro consiste nel collaborare regolarmente, anche tutti i giorni, con alcune aziende all'avanguardia in questo settore. Inoltre, ho la possibilità di incontrare molte startup e fornitori che lavorano in questo campo. Posso sapere su cosa stanno lavorando dal punto di vista tecnologico e conoscere i problemi a cui stanno lavorando, anche quelli che non sono disponibili in generale, che sono in fase di pre-laboratorio o di laboratorio. Si scambiano idee su ciò che sta accadendo.

La seconda parte è quella in cui vengo a conoscenza di ciò che accade nel settore, sia con le startup che con i fornitori di medio livello o con le grandi aziende. E con loro è in corso una discussione molto bidirezionale. Questo è un problema che ho. Come lo risolvete? E loro propongono idee creative o soluzioni all'avanguardia su cui stanno lavorando. L'altro aspetto è la lettura di Wall Street e di tutto il resto, le normali informazioni su ciò che accade sul mercato.

E poiché siamo un'azienda globale, ho anche la fortuna di passare del tempo con fornitori in Cina, in Corea, in Brasile e in India. Quindi ho un'esposizione globale ai fornitori di tutto il mondo, in diverse aree geografiche. E risolvono i problemi in modi diversi. Quindi, devo conoscere il modo in cui li risolvono. È così che mi tengo aggiornato su ciò che accade. 

La terza area su cui mi concentro particolarmente è: verso dove sta andando il settore? A volte si discute con i Gartner, i Forrester e gli HfS, anche gli analisti, che ora stanno raccogliendo i vostri cervelli. Condividono anche ciò che imparano dagli altri.

Ci sono quindi diverse fonti di informazioni che si possono elaborare. Credo che il mio tratto distintivo sia sempre stato quello di capire qual è il problema aziendale e come risolverlo in modo all'avanguardia. 

Dayle Hall:

Giusto. Penso che io e voi potremmo parlare per ore e ore di questo argomento, ma ovviamente cerchiamo di mantenere questi argomenti in piccoli pezzi. Potremmo avere anche una versione podcast per alcune di queste cose di cui stiamo parlando. Penso che probabilmente sarebbe un buon riassunto, una buona conclusione, e abbiamo parlato di un sacco di cose, giusto? Abbiamo parlato di concentrarsi sull'esperienza del cliente, di un processo strutturato per esaminare queste automazioni, integrazioni, tecnologie, di come valutare il ROI, di come reclutare.

Mentre concludiamo il podcast, e abbiamo parlato di consigli per le persone, ma quale pensi sia uno dei più grandi miti sull'implementazione di queste tecnologie? Su cosa pensi che le persone abbiano un'idea sbagliata quando guardano a queste tecnologie di ML/AI, automazione e integrazione? Che cosa si sente ancora dire, che si pensa: "Non posso credere che la gente lo pensi ancora".

Pethachi Pichappan:

La perdita di posti di lavoro è un modo di pensare sbagliato. Non credo che l'automazione porti via posti di lavoro. L'automazione migliora l'attività. Questo è un aspetto.

La seconda è individuare le opportunità di applicazione di queste tecnologie. Non provate a fare grandi cose. Effettuate sempre una prova di concetto, stabilite una serie di criteri su dove volete implementarle. Valutare il ROI. Eseguire i POC, proof of concept, vedere i risultati. Guardate i dati. Non basatevi sulla percezione di ciascuno. Credete nei dati. Guardate i dati e prendete le vostre decisioni. Sia che si tratti di identificare opportunità o di esaminare il ROI, tutto è orientato ai dati. E quando vi associate, associatevi a qualcuno che ha già fatto questo lavoro.

Scegliete il vostro partner con un buon criterio di valutazione e in base alla sua esperienza. E assumete le giuste competenze. E in aziende come Concentrix che vi supportano davvero nel seguire il processo, nel fare le cose giuste, nel credere nei dati, non nel credere in chi ha detto cosa? Si tratta di aspetti molto critici. E una volta ottenuti alcuni successi, è lì che dovreste davvero farvi notare, perché è lì che la gente viene a conoscenza di questi successi e di come si fa. L'aspetto positivo di questo podcast è che condivido la mia esperienza in modo che le persone che lo ascoltano abbiano successo nei loro tentativi di automazione.

Dayle Hall:

Sì, lo spero. Spero che qualcuno ascolti e dica: voglio partecipare, perché anch'io ho delle cose da dire. Perché penso che parte di questo viaggio, liberarsi di alcuni di questi miti, condividere queste esperienze, credo che aiuterà tutti noi. So che ci sono alcuni concorrenti che stanno tutti cercando di fare qualcosa di simile, ma mi sembra che ci siano così tante opportunità là fuori, che condividere le esperienze penso possa aiutare tutti noi.

Ok, un'ultima domanda. Qual è la tecnologia o l'opportunità in questo campo che la entusiasma di più? Non deve essere necessariamente dei prossimi 2 anni, 5 anni o 10 anni. Ma se potesse indicare qualcosa che la entusiasma davvero, quale sarebbe?

Pethachi Pichappan:

Il mio entusiasmo cambia ogni giorno, in base a ciò che incontro. Ma quello su cui sto lavorando è il BPO di prossima generazione, in cui si combinano l'elaborazione del linguaggio naturale, la tecnologia 3D, l'edge-based computing, il low-code/zero-code, ovvero la parte informatica sta migliorando. La capacità di AI/ML sta aumentando. Se si combina tutto questo e lo si porta nel mio settore, si possono fare miracoli. Vi dirò ancora che si parla di sostituire gli esseri umani. Il sesto senso dell'uomo è molto difficile da sostituire, l'empatia, la capacità di prendere decisioni in una frazione di secondo, è così difficile.

La frazione di secondo con le emozioni, il prendere decisioni in caso di emergenza, con tutte queste variabili, è molto difficile da sostituire. Non credo quindi che ci si debba concentrare sulla sostituzione degli esseri umani. Si tratta di capire come migliorare l'uomo e portarlo a un livello superiore. Quindi sto lavorando alla prossima generazione di BPO, che riunisce tutto questo. Sto lavorando per brevettare anche questa idea, quindi non posso parlarne troppo. Ma questo è ciò che mi entusiasma. Oggi si pensa all'AI/ML, ma io penso di essere oltre. L'ho già fatto. Sto pensando alla fase successiva. È questo che mi entusiasma.

Dayle Hall:

È fantastico, mi piace questo finale. Parlare di mantenere l'aspetto umano, di tenerli come parte, ma ovviamente di aiutarli ad avere più successo. Pethachi, un podcast brillante. Grazie mille per il tuo tempo. Non potrei essere più felice delle cose che avete discusso. Spero che la gente abbia tratto molte informazioni interessanti da questo podcast. E grazie mille per il tuo tempo.

Pethachi Pichappan:

Grazie, Dayle. Ottime domande. Domande molto penetranti. Spero di essere riuscita a portare la mia esperienza e a condividerla. Grazie per questa opportunità.

Dayle Hall:

Assolutamente sì. A tutti gli altri, grazie per aver ascoltato questo podcast, Automatizzare l'impresa, e ci vediamo nella prossima versione.

Pethachi Pichappan:

Grazie.