Pega: AI akan memberdayakan perusahaan otonom

“Jelas bagi kami bahwa kami berada dalam momen revolusioner,” kata pendiri dan CEO POega Alan Trefler pada konferensi PegaWorld di Las Vegas minggu ini. “Munculnya AI dengan cara baru melengkapi pandangan tradisional kami tentang AI dan menciptakan peluang dan risiko yang sangat besar.”

Sejauh ini, sangat familiar; pengumuman serupa telah dibuat di berbagai konferensi teknologi pemasaran musim ini. Tapi di sinilah Pega melihat revolusi memimpin kita: perusahaan yang terus mengoptimalkan, atau, seperti yang Pega tandai, "perusahaan otonom" — perusahaan yang menggunakan rangkaian lengkap AI dan otomatisasi untuk mengajarkan proses, sistem, dan logika bisnis yang lebih baik.

Dengan kata lain, perusahaan sebagai mobil self-driving.

“Ada peluang dalam bisnis untuk membuat sebagian dari bisnis mengoptimalkan diri sendiri,” kata CTO Pega Don Schuerman kepada kami. “Saat ini, saya mungkin menetapkan beberapa tujuan bisnis tingkat tinggi, tetapi kemudian saya harus mengalirkan tujuan tersebut melalui berbagai lapisan struktur organisasi dan teknologi untuk mencapai sistem aktual yang mengimplementasikannya. Entah proses itu terlalu lambat untuk mengikuti tujuan atau tujuan menjadi encer.

Sebagai alternatif, proses penambangan AI (pemahaman proses bisnis yang digerakkan oleh AI) ditambah AI analitis dan prediktif — dikombinasikan dengan AI generatif — pada dasarnya dapat menyatakan tujuan "dan membiarkan sistem menyesuaikan diri menuju tujuan itu." Itu tidak berarti AI membuat perubahan otomatis tanpa manusia di dalamnya.

Cara Pega

PegaWorld iNspire 2023 bertepatan dengan ulang tahun ke-40 Pega. Itu didirikan oleh Alan Trefler, master catur berusia dua puluh tujuh tahun yang percaya teknik yang digunakan untuk mengajar komputer bermain catur dapat diterapkan pada pemodelan proses bisnis (BPM). Pegasystems, seperti yang kemudian dikenal, menambahkan kemampuan pengambilan keputusan pelanggan, CRM, dan CX di tahun 2010-an.

Awalnya, Pega menggunakan AI untuk memberdayakan manajemen kasus di ruang BPM. Ini menduplikasi kemampuan ini dalam penawaran CX-nya untuk membuat perjalanan pelanggan waktu nyata 1:1 melalui Pusat Keputusan Pelanggannya, yang pada dasarnya menyarankan tindakan terbaik berikutnya (pada waktu yang tepat, di saluran yang tepat) untuk masing-masing pelanggan, berdasarkan poin data perilaku yang tak terhitung jumlahnya.

Trefler memandang pendekatan ini sebagai kebalikan dari strategi luas dalam menciptakan perjalanan pelanggan yang mengantisipasi perilaku segmen audiens. “Saya masih bertemu dengan orang-orang yang ingin berbicara tentang audiens dan segmen — yang kembali 35 tahun ke pemasaran basis data,” katanya dalam panel pers. Kemampuan Pega, tegasnya, menciptakan respons terhadap setiap individu dan setiap peluang.

“Sebagian besar pemasaran sangat tidak berkembang,” lanjutnya. “Itu hanya menyebabkan pelanggan menjadi spam; itu mengerikan.”

AI baru vs. AI tradisional

Ledakan AI generatif menciptakan tantangan — dan mungkin peluang — bagi vendor seperti Pega yang telah memiliki AI jenis lain (AI prediktif keputusan pelanggan, misalnya) dalam DNA-nya selama bertahun-tahun. Memang, Pega bangga karena mengantisipasi AI generatif — guru AI internal Dr. Rob Walker mendemonstrasikan pembuatan teks dan gambar di PegaWorld pada 2017 dan 2018.

Namun, tahun ini, pesaing seperti Adobe dan Salesforce mengungguli Pega dalam mengumumkan solusi gen AI seperti Adobe Firefly dan Einstein GPT. Trefler tidak berubah. “Saya telah melihat banyak siklus BS, siklus hype, dan siklus berlebihan,” katanya. “Semua perusahaan perangkat lunak mengklaim bahwa mereka dapat melakukan apa saja. Kami memiliki teknologi yang menarik,” katanya, “dan orang-orang mencoba mengasosiasikan diri dengannya.” Dia menekankan bahwa dia tidak menyebut AI generatif itu sendiri sebagai "BS". “Ada keuntungan yang sangat besar,” katanya, memprediksi bahwa “banyak peran dalam perusahaan akan berubah secara material.”

Bulan lalu, Pega mengumumkan Pega GenAI, satu set berisi 20 booster bertenaga AI generatif yang akan diintegrasikan di seluruh rilis platform Pega Infinity '23. Penguat tersebut antara lain:

• Asisten pembuat perawatan di Pega Customer Decision Hub akan membantu pengguna menghasilkan perawatan yang lebih baik dengan memberikan saran teks dan gambar.
• Ringkasan interaksi otomatis di Pega Customer Service bersama dengan pelatihan chatbot yang dipercepat dan simulator interaksi pelanggan.
• Generator balasan email dan ringkasan rapat di Pega Sales Automation.

Peter van der Putten telah terlibat dengan AI dan pengambilan keputusan di Pega selama sekitar 12 tahun dan saat ini menjabat sebagai direktur Lab AI Pega. Dia memberi tahu kami: “Kami telah mendiskusikan peluang AI generatif di Pega jauh sebelum ChatGPT keluar. Orang-orang yang sudah lama ada cenderung sedikit memutar mata; kami telah melakukan ini selamanya. Tapi ada perubahan besar. Seringkali adopsi teknologi tertinggal dari penemuan teknologi, kadang-kadang dalam waktu yang cukup lama.”

Sebelumnya, banyak AI di martech telah digunakan untuk apa yang disebut van der Putten sebagai aktivitas "otak kiri" — pengambilan keputusan rasional yang optimal, tindakan terbaik kontekstual real-time berikutnya (siapa yang dapat kita targetkan dengan penawaran yang tepat?) — sementara generatif AI memberi Anda kemampuan "otak kanan" — AI yang kreatif. "Itu sangat menyenangkan."

Penting untuk dipahami bahwa Pega tidak membangun model bahasa besarnya sendiri (LLM). Sebaliknya, ini menyediakan pilihan model pihak ketiga à la carte (dari OpenAI, Google, Amazon, dan lainnya) yang juga memberi peluang bagi bisnis untuk melatih mereka dengan data mereka sendiri (seperti yang kami lakukan dengan MarTechBot).

“Kami menyediakan arsitektur ini di mana kami dapat mengelola gen AI Anda secara terpusat,” jelas van der Putten. “Dengan kata lain, Anda dapat memiliki semua jenis alur kerja dan proses serta aplikasi. Di balik itu, saya bisa menentukan layanan seperti apa yang ingin saya gunakan. Apakah saya ingin menggunakan model OpenAI atau model Google — kami adalah penguji tepercaya dengan Google, jadi kami mendapatkan pratinjau awal — atau model melalui AWS, dan menyempurnakan model pada data kami sendiri.”

Pilihan bisnis back-end ini tersembunyi dari aplikasi yang menghadap pengguna yang hanya membutuhkan prompt bahasa alami. Saat ekosistem gen AI berubah, pilihan itu juga bisa berubah. Pengguna memanfaatkan kekuatan generatif dari LLM yang ada ini tanpa keluar dari alur kerja Pega mereka.

“Rasanya tidak seperti ChatGPT,” katanya. Dengan menggunakan kemampuan (sejauh ini 20) yang disertakan dengan Pega Infinity '23, permintaan pengguna dapat menghasilkan lebih dari sekadar respons teks. “Kalau dibilang saya mau bikin aplikasi pinjaman, itu menghasilkan output keseluruhan. Anda tidak hanya mendapatkan pengembalian teks, Anda mendapatkan aplikasinya. Ini melampaui mengetik pertanyaan di dalam kotak dan mendapatkan jawaban, jelasnya.

“Pasar teknologi tidak bernuansa dengan baik,” kata Schuerman. “Tapi itu hype dengan baik. AI generatif memiliki jalurnya sendiri, begitu pula model prediktif. Di mana menurut saya hal-hal seperti bantuan AI generatif adalah, jika saya dapat memasukkan sedikit desas-desus dan siklus hype untuk membuka pintu percakapan. Kami memiliki siaran pers tentang gen AI dan kami mendapat dukungan dari klien, tetapi yang akhirnya kami bicarakan dengan mereka adalah tindakan terbaik berikutnya — karena itulah yang sebenarnya mereka butuhkan untuk menyelesaikan masalah mereka.”

Pega, kata Schuerman, sedang berpikir untuk menyiapkan pernyataan tentang AI untuk membantu klien memahaminya. “Salah satu berita utamanya adalah: Ada lebih banyak AI daripada model bahasa besar.”

Gali lebih dalam: Kecerdasan Buatan: Panduan pemula

Apa untungnya bagi pemasar?

Perkembangan yang dijelaskan Pega memiliki implikasi di seluruh perusahaan — untuk penambangan proses bisnis berbasis AI serta untuk CX. Apa artinya bagi pemasar. Kami berbicara dengan Tara DeZao, direktur pemasaran produk Pega untuk martech dan adtech.

“Ketika datang ke perusahaan otonom – untuk semua orang dalam organisasi, tetapi terutama untuk pemasar – itu semua tentang skala,” katanya. “Saya berada di sebuah konferensi minggu lalu dan vendor yang sangat besar ada di sana. Mereka memiliki katalog produk dari 1500 produk. Mereka menjalankan sekitar 300 kampanye sekaligus. Saya tidak tahu ada manusia yang dapat menjalankan 300 kampanye sekaligus dan berjalan lancar.

Apa yang dilakukan otonomi yang didukung AI, lanjutnya, adalah membantu pemasar menjangkau lebih banyak orang, lebih efisien, lebih cepat — dan lebih murah — baik melalui kampanye atau keterlibatan tindakan terbaik 1:1 berikutnya.

“Anda mungkin perlu membuat perubahan pada salinan Anda di unit iklan. Di masa lalu pemasaran, Anda harus menghentikan unit iklan, Anda harus kembali ke materi iklan, mendapatkan salinan baru yang disetujui, meluncurkannya, lalu mungkin dua minggu kemudian Anda mendapatkan hasil kembali.” Dengan otonomi, katanya, Anda dapat melakukan pivot secara instan.

Dan Pega GenAI? “Pemasar harus bersemangat untuk menghasilkan perawatan dengan cepat, mampu menghasilkan konten baru saat dibutuhkan, menemukan audiens dan populasi yang kurang terlayani dan melibatkan mereka, dan memahami jika semuanya berjalan lebih cepat daripada yang Anda lakukan dalam konteks kampanye biasa. ”

Organisasi pemasaran akan menghadapi tantangan untuk membangun keahlian yang tepat untuk dunia baru ini. “Ini mempertahankan bakat yang mereka miliki dan melatih mereka kembali, dan menemukan sumber daya yang cukup untuk mengisi kembali posisi,” katanya. “Kami telah beralih dari yayasan berbasis manusia ke pembelajaran mandiri selama periode waktu tertentu dan pemasar harus berkembang, jadi ini adalah pertanyaan tentang apa yang dapat dilakukan organisasi investasi dalam tim mereka.”

Pada akhirnya, kata DeZao, AI dapat mengurangi biaya di seluruh organisasi. “Bukankah lebih bagus jika penghematan biaya itu dapat diinvestasikan kembali pada karyawan?”

Pengumuman lain di PegaWorld

Di PegaWorld, detail lebih lanjut dari rilis Pega Infinity '23 disempurnakan:

• Pustaka penggunaan ulang di App Studio kode rendah untuk mendukung penemuan mudah komponen yang dapat digunakan kembali seperti logika bisnis bawaan, integrasi, dan model AI.
• Kepatuhan aksesibilitas yang ditingkatkan dalam fitur siap pakai.
• Tindakan Satu Kali untuk membuat pesan baru dengan cepat untuk memenuhi kebutuhan khusus audiens tertentu (mis. pemberitahuan darurat.
• Pelanggan simulasi buatan AI untuk membantu mempercepat pelatihan agen layanan pelanggan.

Pega juga mengumumkan ketersediaan solusi Pega Cloud di cloud Google sebagai penawaran terkelola sebagai layanan. Pega Cloud juga sekarang tersedia di pasar Google. Hal ini melanjutkan komitmen Pega terhadap pilihan cloud; meskipun solusi on-prem Pega masih didukung, Pega yakin bahwa solusi cloud-nya memungkinkan penerapan solusi yang lebih cepat dan fleksibel.

Pega juga merilis penelitian berdasarkan wawancara dengan 600 pembuat keputusan bisnis di AS dan Eropa, 96% di antaranya mengatakan mereka berencana untuk sepenuhnya merangkul perusahaan otonom dalam 10 tahun ke depan.