À medida que os fundadores planejam um futuro cada vez mais centrado em IA, Edward Kim, cofundador e chefe de tecnologia da Gusto, afirmou que cortar equipes existentes e contratar uma série de engenheiros de IA especialmente treinados é “a abordagem errada”.
Em vez disso, ele argumentou que membros não técnicos da equipe podem “na verdade ter uma compreensão muito mais profunda do que um engenheiro médio sobre as situações em que o cliente pode se encontrar, o que os confunde”, colocando-os em uma posição melhor para orientar os recursos que devem ser incorporados às ferramentas de IA.
Em uma entrevista ao TechCrunch, Kim — cujo startup de folha de pagamento gerou mais de $500 milhões em receita anual no ano fiscal que terminou em abril de 2023 — delineou a abordagem da Gusto para a IA, com membros não técnicos de sua equipe de experiência do cliente escrevendo “receitas” que orientam a maneira 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 um pouco inclinadas tecnicamente, são capazes de construir aplicações de IA realmente poderosas e revolucionárias”, como o CoPilot — uma ferramenta de experiência do cliente que foi lançada para a equipe de CX da Gusto em junho e já está vendo entre 2.000 e 3.000 interações por dia.
“Na verdade, podemos capacitar muitas de nossas pessoas aqui na Gusto para ajudá-las a construir aplicações de IA”, disse Kim.
Esta entrevista foi editada para comprimento 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, conecta muita da funcionalidade pontual que construímos. Porque o que você começa a ver acontecer em aplicativos é que eles ficam poluídos com botões de IA que são, tipo, “Pressione este botão para fazer algo com IA”. O nosso foi, “Pressione este botão para que possamos gerar uma descrição de trabalho para você”.
Mas Gus permite que você remova tudo isso, e quando sentimos que Gus pode fazer algo que é valioso para você, Gus pode de maneira discreta aparecer e dizer: “Ei, posso ajudá-lo a escrever uma descrição de trabalho?” É uma maneira muito mais limpa de interagir com a IA.
Existem algumas empresas que dizem que têm feito IA há um milhão de anos, mas não receberam atenção até agora, e outras que dizem que só perceberam a oportunidade nos últimos anos. A Gusto se encaixa em um desses grupos?
A grande mudança para mim é que, quando você fala sobre programação de software, para a maioria das pessoas, não é acessível. Você tem que aprender a codificar, ir para a 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 aplicações de ML e IA [se tornou] muito mais acessível a qualquer um. Enquanto no passado, tivemos que aprender a linguagem dos computadores e ir para a escola para isso, agora os computadores estão aprendendo a entender os humanos melhor. E isso parece não ser uma grande coisa, mas se você pensar bem, isso torna a construção de aplicações de software muito mais acessível.
Isso é exatamente o que vimos na Gusto: pessoas que não são engenheiros de software, mas um pouco inclinadas tecnicamente, são capazes de construir aplicações de IA realmente poderosas e revolucionárias. Estamos realmente usando muita de nossa equipe de suporte para estender as capacidades de Gus, e eles não sabem programar nada. É apenas que a interface que eles usam agora permite que eles façam a mesma coisa que os engenheiros de software sempre fizeram, sem precisar aprender a codificar. Se você quiser, eu poderia falar sobre um exemplo de cada um deles.
Isso seria ótimo.
Há um indivíduo que está na empresa há cerca de cinco anos. O nome dele é Eric Rodriguez, e ele na verdade ingressou na equipe de suporte ao cliente [e depois] se transferiu para nossa equipe de TI. Enquanto estava nessa equipe, ele começou a se interessar bastante por IA, e seu chefe veio até mim e disse: “Ei, ele construiu isso. Quero que você veja”. Minha primeira vez conhecendo-o 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 simplesmente lhe daria a resposta em linguagem natural. Assim como o ChatGPT poderia, exceto que tem acesso à nossa base de conhecimento interna de como fazer coisas em nosso aplicativo.
Neste ponto, mostramos isso para nossa equipe de suporte, e eles adoraram. Mudou completamente seus fluxos de trabalho e quão eficientes eles são. Basicamente, sempre que recebem um ticket de suporte, em vez de passar por essa base de conhecimento que construímos, eles na verdade perguntam a essa ferramenta CoPilot, e a ferramenta CoPilot realmente responde à pergunta deles. Ainda há um humano entre a CoPilot e o cliente, mas muitas vezes eles conseguem apenas obter a resposta da ferramenta CoPilot e, em seguida, copiar e colar 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. Ele na verdade se reporta diretamente a mim, acredite ou não, e ele é um dos nossos melhores engenheiros agora. Porque ele foi um dos primeiros adotantes de apenas brincar com IA e agora está na vanguarda da construção de aplicações de IA na Gusto.
Nem todo mundo é inclinado tecnicamente como Eric, mas encontramos uma maneira na Gusto de aproveitar o conhecimento de domínio de pessoas não técnicas na empresa, especialmente em nossa equipe de suporte ao cliente, para nos ajudar a construir aplicações de IA mais poderosas e, em particular, permitir que Gus faça mais e mais coisas.
Sempre que a equipe de suporte ao cliente recebe um ticket 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, na verdade pedimos à equipe de suporte ao cliente que escreva uma receita para Gus, o que significa que eles podem realmente ensinar Gus a guiar aquele cliente através daquele problema, e às vezes até mesmo tomar uma ação.
Construímos uma interface interna, uma ferramenta voltada para o interno, onde você pode escrever instruções em linguagem natural para Gus sobre como lidar com um caso assim. E há uma maneira sem código para nossa equipe de suporte poder dizer a Gus para chamar uma determinada API para realizar uma tarefa.
Há muita conversa por aí agora que é como, “Vamos eliminar todos esses empregos em uma determinada área e estamos contratando esses especialistas em IA que estamos pagando milhões de dólares porque eles têm esse conjunto de habilidades únicas.” E eu apenas acho que essa é a abordagem errada. Porque as pessoas que serão capazes de progredir suas aplicações de IA são, na verdade, aquelas que têm a experiência de domínio daquela área, mesmo que não tenham a experiência técnica. Podemos realmente capacitar muitas de nossas pessoas aqui na Gusto para ajudá-las a construir aplicações de IA.
O cenário assustador da IA é esse negócio de cima para baixo onde os executivos estão dizendo: “Precisamos usar IA” e isso 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, que falam com eles todos os dias, na verdade têm uma compreensão muito mais profunda do que um engenheiro médio sobre as situações em que o cliente pode se encontrar, o que os confunde. Portanto, eles estão realmente em uma posição melhor do que engenheiros ou cientistas de IA para escrever as instruções para Gus 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 em domínio que aprenderam a escrever bons prompts.
À medida que você pensa sobre como isso se desenrola nos próximos anos, você acha que a contagem de funcionários da empresa em diferentes equipes vai parecer bastante semelhante, ou você acha que isso mudará ao longo do 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 a perguntas, mas na verdade escrevendo receitas e fazendo coisas como ajuste de prompts para melhorar a IA. Todos vão apenas subir na camada de abstração e, obviamente, isso trará mais eficiências para a empresa e também uma melhor experiência para o cliente, porque eles terão suas perguntas respondidas imediatamente.
E isso desbloqueia a Gusto para fazer mais coisas para nossos clientes. Há um enorme roteiro de coisas que queremos fazer, mas não podemos, porque estamos limitados em recursos.