Узнайте, как ИИ может повысить производительность, по словам основателя ИИ Эндрю Лаудера

В бизнес-среде, стремящейся к трансформациям на основе ИИ, вопрос не в том, внедрять ли ИИ, а в том, как это сделать.

Развитие искусственного интеллекта открыло новую волну возможностей для предприятий, стремящихся оптимизировать операции и получить конкурентное преимущество. Теперь организациям предоставлен широкий спектр инструментов и решений, каждое из которых обещает преобразующие результаты, и задача заключается не только в выборе правильных инструментов, но и в обеспечении плавной интеграции и внедрения.

И это именно область компетенции Эндрю Лаудера. Эндрю — основатель и генеральный директор Louder Co., консалтинговой компании, которая помогает предприятиям разрабатывать стратегии и процессы искусственного интеллекта для оптимизации операций и получения конкурентных преимуществ. Он также является ведущим подкаста «Новаторы из Далласа», а также членом совета директоров и партнером Social Venture Partners. Эндрю и его коллеги говорили о решениях ИИ на протяжении последних шести или семи лет, но с недавними достижениями в области генеративного ИИ, особенно с запуском ChatGPT, все изменилось. Внезапно все хотят войти.

Цифры говорят сами за себя: исследователи из Стэнфордского университета и Массачусетского технологического института провели годичное исследование, которое показало, что генеративный искусственный интеллект повышает производительность агентов поддержки в среднем на 14%, при этом у самых новых и самых низкоэффективных представителей рост составляет 35%. Аналогичным образом, в своем последнем отчете «Экономический потенциал генеративного ИИ » компания McKinsey подсчитала, что генеративный ИИ может повысить продуктивность обслуживания клиентов до 45%. И клиенты Louder Co. уже ощущают это влияние: годовой доход одного клиента увеличился с $10 млн до почти $20 млн, не добавив ни одного человека в свой штат.

Потенциал огромен. ИИ – это не просто инструмент, а трансформация, ожидающая своего развития. Но с чего именно следует начать? Какие области или болевые точки следует устранить в первую очередь? Стоит ли создавать собственное решение или покупать готовое? А если будете покупать, как убедиться, что выбираете правильный инструмент?

В сегодняшнем выпуске мы встретились с Эндрю Лаудером, чтобы поговорить о выборе и внедрении подходящих инструментов искусственного интеллекта для вашего бизнеса.

Вот некоторые из ключевых выводов:

• Раньше развертывание ИИ требовало дорогостоящих индивидуальных сборок, но недавние достижения привели к появлению доступных готовых решений. Тем не менее, решение строить или покупать зависит от требований и процессов.
• Управление изменениями часто упускается из виду, но оно имеет решающее значение для успешного внедрения новых систем. Это включает в себя осведомленность, коммуникацию и обучение в масштабах всей компании.
• Оценка готовности ИИ может помочь выявить болевые точки и возможности быстрого внедрения, одновременно определяя оптимальную степень внедрения ИИ.
• Минимизируйте риски внедрения готового ИИ, оценивая требования и сравнивая системы, расставляя приоритеты настраиваемых инструментов, инвестируя в управление изменениями и написав политику ИИ.
• Чтобы обеспечить эффективность ИИ, внедрите план управления данными и создайте надежную базу знаний с точными данными, политиками и документацией.

Если вам понравилось наше обсуждение, посмотрите другие выпуски нашего подкаста. Вы можете следить за новостями в Apple Podcasts, Spotify, YouTube или получать RSS-каналы в выбранном вами проигрывателе. Далее следует слегка отредактированная стенограмма эпизода.

Освободиться от юридической рутины

Лиам Джерати: Здравствуйте и добро пожаловать в Inside Intercom. Я Лиам Джерати. Служба поддержки клиентов находится на переднем крае революции искусственного интеллекта, и все стараются не отставать. Недавно мы опубликовали отчет «Состояние использования ИИ в обслуживании клиентов в 2023 году», в котором выяснилось, что этот момент изобилует возможностями. Чем раньше вы внедрите ИИ в свою стратегию обслуживания клиентов, тем больше шансов получить конкурентное преимущество. Именно поэтому сегодня мы говорим об искусственном интеллекте и о том, как с его помощью повысить свою продуктивность. И с кем лучше поговорить, чем с Эндрю Лаудером, основателем и генеральным директором Louder Co., компании, которая специализируется на упрощении интеграции искусственного интеллекта в бизнес. Эндрю, добро пожаловать на шоу.

Эндрю Лаудер: Лиам, большое спасибо, что пригласил меня. Это честь, и я рад быть частью этого.

«Дни, когда искусственный интеллект казался недостижимым и пугающим, должны пройти»

Лиам: У вас отличная презентация о возможностях искусственного интеллекта, которая начинается с очень интересной истории об этой юридической фирме, занимающейся защитой по уголовным делам. Мне было интересно, не могли бы вы поделиться с нами этой историей.

Эндрю: Да, спасибо, Лиам. Для контекста: я был частью группы коллег под названием Vistage, и у нас есть несколько разных типов групп. Существуют группы генеральных директоров и группы новых лидеров, и я путешествовал по Соединенным Штатам, проводя эту презентацию для ряда этих различных групп. И главный посыл, который мне нравится доносить, заключается в том, что дни, когда ИИ казался недостижимым и пугающим, должны пройти. Существует так много инструментов искусственного интеллекта, к которым можно быстро получить доступ, они относительно недороги и требуют относительно короткого времени на внедрение.

«Они снизились с почти 1000 рабочих часов на одно дело до примерно 40–50 рабочих часов, потому что ИИ способен сравнительно быстро обрабатывать всю эту информацию».

Я начну с истории клиента нашей юридической фирмы по уголовным делам. Для тех, кто понимает весь этот процесс, на этапе обнаружения электронных данных существует серьезное препятствие. Им приходится перебирать электронные данные объемом два, три и более терабайт, чтобы попытаться найти доказательства в поддержку своих клиентов. И это обычно означает, что команда из шести или семи человек работает по 60-70 часов в неделю в условиях сильного стресса и обрабатывает только около 25% всей этой информации.

И мы сказали: «Послушайте, есть инструменты искусственного интеллекта, которые могут вам помочь». Мы прошли процесс внедрения инструмента под названием Nextpoint и развернули его. И мы обнаружили, что они сократились с почти 1000 рабочих часов на одно дело до примерно 40–50 рабочих часов, поскольку ИИ способен относительно быстро обрабатывать всю эту информацию. Ключевой частью всего уравнения является искусственный интеллект плюс человеческое взаимодействие. Именно здесь команда административных работников может самостоятельно просмотреть всю эту информацию, проверить ее, повторно запустить, почувствовать уверенность в ней и двигаться дальше.

Это огромные выгоды для этой компании. Теперь они могут выйти на улицу, увеличить доходы без необходимости увеличения затрат и заработной платы и, возможно, даже рассмотреть возможность перехода на структуру фиксированной оплаты за некоторые из этих административных задач, чтобы они могли оставаться прибыльными при всем этом. Это невероятно мощно.

Готовность к использованию искусственного интеллекта

Лиам: Для лидеров, думающих об ИИ, и, я полагаю, для многих других людей (можно сказать, что большинство людей новички во всех этих вопросах ИИ) — каковы ключевые различия между созданием и покупкой решений ИИ? Как предприятия могут решить, какой подход больше подходит для их собственных нужд?

«Да, создавать ИИ стало относительно проще, но это по-прежнему требует много времени, денег, душевной боли, усилий и бессонных ночей»

Эндрю: Если бы мы с вами вели этот разговор пять или восемь лет назад, ответ был бы совершенно другим. В то время, чтобы внедрить ИИ в свой бизнес, вам, скорее всего, приходилось создавать что-то нестандартное, а это требовало много крови, пота, слез, денег и времени. Но произошло движение за демократизацию ИИ, когда мощь этих инструментов и рабочих процессов может попасть в руки многих людей для создания мощных приложений.

Сегодня анализ построения и покупки основан на нескольких вещах, но начинается он с осведомленности. У вас может быть видение или проблема, требующая решения, и если вы не знаете, что там происходит, вы можете обнаружить, что тяготеете к решению построить. И да, создавать ИИ стало относительно проще, но это по-прежнему требует много времени, денег, душевной боли, усилий и бессонных ночей. Это возможно, и стоимость значительно снизилась, но причина, по которой вы могли бы подумать об этом, заключается в том, что, возможно, не существует решения, которое могло бы решить вашу проблему, поэтому вы ищете что-то очень уникальное.

Возможно, вы пытаетесь создать главное конкурентное преимущество, будь то предложение нового продукта или способ вашей внутренней работы. Но это причины, по которым вы, вероятно, захотите купить, если чего-то еще не существует, и вы хотите получить новый доход. И очевидно, что когда вы покупаете что-то готовое, это что-то более широко используемое, доступное, относительно быстрое в реализации, относительно недорогое, и вы обычно также нацелены на значительное повышение операционной эффективности.

«Не обязательно, следует ли вам использовать ИИ, потому что общий ответ однозначен: важно, в какой степени, какой глубины или даже с какой скоростью вам следует двигаться в управлении изменениями».

Лиам: Есть ли какие-то шаги, которые мой бизнес должен предпринять, чтобы быть готовым к внедрению искусственного интеллекта?

Эндрю: Этот вопрос мы слышим постоянно. У нас есть оценка готовности ИИ, которую вы можете пройти на нашем веб-сайте, и она не обязательно определяет, следует ли вам использовать ИИ, потому что общий ответ абсолютно один: в какой степени, на какой глубине или даже с какой скоростью управление изменениями, к которым вы должны двигаться или к которым вам должно быть комфортно двигаться. Мы оцениваем стратегические операции, поддержку ИИ и даже людей, которые являются частью компании, чтобы понять, насколько готовы ваши сотрудники. Думаете ли вы стратегически, имея в виду ИИ? Есть ли у вас стратегия ИИ? Многие компании в конечном итоге получают довольно низкую оценку по этой части стратегии, потому что они только сейчас начинают думать об искусственном интеллекте.

Еще одна возможность, которую меня часто просят, — это прийти и представить ИИ руководящим командам, что мы и делаем в форме семинара. Затем мы приступаем к тому, что мы называем быстрой оценкой, которая является отличной отправной точкой для выявления проблем в бизнесе, которые являются основными болевыми точками и утомительными ручными задачами, которые необходимо решить, чтобы сопоставить эти проблемы с потенциальными решениями ИИ. Мы выявляем возможности быстрого достижения успеха и разрабатываем план выбора и внедрения подходящих для них инструментов. Зачастую все начинается с оценки готовности, повышения осведомленности в компании, поиска тех легко висящих возможностей ИИ и их реализации, чтобы начать получать отличные результаты и результаты и обрести некоторую уверенность в бизнесе, связанном с ИИ.

«Управление изменениями часто упускают из виду, и это досадно, потому что вы тратите все это время на настройку только для того, чтобы позволить генеральным директорам отказаться от усилий и сказать: «Давайте просто отправим ссылку нашим людям»»

Лиам: Итак, если они купят готовое решение ИИ, какие, по вашему мнению, наиболее важные факторы им следует учитывать, чтобы обеспечить немедленные выгоды и высокую отдачу от инвестиций?

Эндрю: Я думаю, все начинается со взгляда внутрь себя. Если ваш приятель спросит вас: «Эй, я покупаю машину. Какую машину мне взять?» Я могу предложить машину, но она может вам не подойти, верно? У тебя есть семья? Хотите идти быстро? Вам нужно буксировать много вещей? Поэтому вам нужно определить, что подойдет вам и вашему бизнесу. Вам необходимо понимать свои процессы и фиксировать необходимые вам требования. Вам также необходимо иметь представление обо всех нормативных актах по безопасности или соответствию требованиям, которые должен соблюдать ваш бизнес или инструмент. И, кроме того, о каких моментах интеграции вам нужно знать? С какими системами и другими приложениями вы хотели бы интегрироваться? Когда у вас есть этот список, он включает в себя то, что есть на рынке и может удовлетворить как можно большему количеству требований, и выбор правильного – не только на основе этих потребностей, но и на основе анализа затрат. Стоит ли выжимать сок? А затем вы переходите к реализации, которая заключается в настройке инструмента, его обучении и тестировании.

Управление изменениями часто упускается из виду, и это досадно, потому что вы тратите все это время на настройку только для того, чтобы позволить генеральным директорам отказаться от усилий и сказать: «Эй, давайте просто отправим ссылку нашим людям. Мы верим, что они это сделают». Им нужна осведомленность, общение и обучение. Некоторым понадобится поддержка. И это действительно будет стимулировать распространение. Мы помогаем нашим клиентам пройти весь этот процесс. И мне нравится подчеркивать одну вещь: мы помогаем нашим клиентам протестировать систему, чтобы они получали хорошие отзывы от тех, кто ее использует. И те люди, которые его используют, на самом деле оказывают положительное влияние на изменения в компании.

Повышение производительности

Лиам: Многие компании захотят использовать ИИ для увеличения прибыли. Насколько это достижимо, и есть ли компании, которые уже это делают?

Андрей: Конечно, есть. В своих выступлениях я особо выделяю Fin, продукт компании Intercom. И кто-то поднял руку и сказал: «Послушайте, когда мы только начали внедрять Fin, у нас была команда из пяти человек, обеспечивающая онлайн-поддержку клиентов. Мы внедрили Fin, и теперь эти пять человек обеспечивают покрытие и поддержку, эквивалентную 20 людям». Это огромно, правда? Это огромная рентабельность инвестиций. Таким образом, для того конкретного бизнеса, который нацелился на рост, теперь им не нужно включать эти расходы в фонд заработной платы. Инструмент способен адаптироваться и стать экспоненциальным фактором для использующих его сотрудников.

«MIT опубликовал исследование, которое показало увеличение производительности на 40%. McKinsey провела аналогичное исследование, которое показало, что 30% будет достигнуто, я полагаю, к 2030 году».

Лиам: Приятно это слышать. Но время и стоимость — это вещи, которые, как я слышал, люди часто упоминают, когда дело доходит до этого. Очевидно, что это важные показатели для бизнеса. Что бы вы сказали людям, пытающимся разработать стратегии оценки факторов времени и затрат при принятии решения о покупке решений искусственного интеллекта?

Эндрю: Послушайте, появилось много данных, и я дам вам три цифры для рассмотрения, хорошо? MIT опубликовал исследование, которое показало увеличение производительности на 40%. McKinsey провела аналогичное исследование, которое показало, что 30% будет достигнуто, я полагаю, к 2030 году. Deloitte опубликовала одно исследование еще до того, как началось увлечение генеративным ИИ, в котором говорилось, что ИИ и машинное обучение будут способствовать увеличению производительности в бизнесе на 37%. пользователи.

«У нас есть клиент, годовой доход которого увеличился с 10 миллионов долларов до почти 20 миллионов долларов, и ему не нужно было добавлять ни одного человека в свой штат»

Вы, конечно, можете просчитать свои собственные цифры, рассмотреть каждый случай и попытаться оценить: «Хорошо, если я внедрю этот инструмент, он может повысить производительность на 40%, сэкономить 40% часов; мы платим людям X сумму долларов в час…» Если вы сможете получить примерное число и сделать краткий подсчет сэкономленного времени по сравнению с потраченными долларами, это будет огромная рентабельность инвестиций. И я также вижу другую часть уравнения – рост, которого вы теперь можете достичь без необходимости увеличения заработной платы. У нас есть клиент, годовой доход которого увеличился с 10 миллионов долларов до почти 20 миллионов долларов, и ему не нужно было добавлять ни одного человека в свой штат, который состоял бы из еще восьми-десяти человек. Благодаря такому росту это огромный прирост прибыльности. Это математическое уравнение, которое вам нужно использовать для вашего бизнеса.

Лиам: Я не уверен, что это одно и то же исследование, но несколько эпизодов назад мы говорили с исследователем из Массачусетского технологического института Линдси Рэймонд, которая была одним из авторов исследования, в котором говорилось об искусственном интеллекте, повышающем производительность команды обслуживания клиентов за счет этого огромного количество.

Андрей: Да, тот же самый. Огромное количество в службе поддержки клиентов.

Снижение рисков

Лиам: ИИ — это новая вещь, и у людей возникают разные мысли и проблемы. Снижение рисков внедрения ИИ является серьезной проблемой для многих людей. Как предприятия могут гарантировать, что они выбирают правильные готовые инструменты искусственного интеллекта и минимизируют потенциальные риски, связанные с такой интеграцией?

Эндрю: Прежде всего, я бы рекомендовал применить наш четырехэтапный подход. Существует четыре этапа: сбор требований, выбор, внедрение и управление изменениями. И мы разработали это, чтобы снизить риск всего процесса и обеспечить выбор правильного инструмента. Но что еще более важно, убедитесь, что бизнес-пользователи принимают его.

«Причина, по которой вы проходите эти шаги, состоит в том, чтобы выбрать инструмент, который потребует минимальной настройки. Кастомизация — это время, деньги и усилия»

Все начинается со сбора требований. Есть некоторые вещи, которые вы можете сделать. Некоторые люди входят в демонстрационную ситуацию с продуктом и приходят с открытым холстом, но мы не рекомендуем этого делать. Отправьте сценарий того, что именно вы хотите увидеть, возможно, даже поделитесь некоторыми своими данными и информацией, чтобы в системе был реализован реальный бизнес-сценарий. Если это конфиденциальная информация, подпишите взаимное соглашение о неразглашении, чтобы продолжить разговор. Но как только вы увидите это в действии и проведете хорошее сравнение трех, четырех, пяти или около того систем, у вас появится высокий уровень уверенности в продвижении вперед.

Причина, по которой вы выполняете эти шаги, заключается в том, чтобы выбрать инструмент, который потребует минимальной настройки. Настройка требует времени, денег и усилий. Хотя, безусловно, есть и счастливые истории, это, безусловно, увеличивает риск и вероятность увеличения затрат и времени на реализацию. Помогает поиск инструментов с широкими возможностями настройки.

Другая часть этого заключается в том, что не требуется много времени, чтобы сесть и написать политику ИИ для вашего бизнеса, и эта политика ИИ может сделать для вас очень многое. Он может ответить на вопросы, которые могут возникнуть у ваших людей, и гарантировать, что конфиденциальная информация не пройдет по определенным каналам. Потому что, как вы знаете, даже в ChatGPT есть предупреждения о конфиденциальных данных. Люди должны помнить об этом. Сесть и разработать политику не должно быть массовым. Это может занять всего 30 минут. Как следует использовать ИИ при работе с клиентами? Как нам следует обеспечивать подотчетность в сфере ИИ? Для каких случаев нам следует его использовать? Возможно, даже определение одобренных инструментов. Но эти две вещи — пошаговый подход к выбору правильных инструментов и наличие документа о политике в области ИИ, безусловно, могут помочь снизить риски и добиться успеха в бизнесе.

«Мусор на входе и на выходе — это огромный компонент ИИ. Убедитесь, что у вас есть правильная документация, правильные политики и информация, на которую могут положиться ваши клиенты».

Лиам: Это отличный совет. Какие идеи у вас есть о том, как предприятия могут быстро и недорого внедрить решения искусственного интеллекта без ущерба для качества и эффективности?

Эндрю: Давайте остановимся на том, что, по моему мнению, представляет собой процесс в Intercom, с точки зрения того, что я слышал о Fin. У него есть действительно замечательная функция: вы можете включить доступ к своей базе знаний, и тогда люди смогут задавать ей вопросы, как если бы они это делали в ChatGPT. По моей оценке, в этой базе знаний находятся правильные данные, ваши источники достоверной информации, правильные руководства по политике, руководства для клиентов, что бы это ни было. «Мусор на входе и на выходе» — это огромный компонент ИИ. Убедитесь, что у вас есть правильная документация, правильные политики и информация, на которую могут положиться ваши клиенты. И когда они получают эту информацию, это правильно. Поэтому очень важно найти время для этого.

Теперь, в мире генеративного искусственного интеллекта, это будет иметь место в ряде различных случаев использования в бизнесе, где вам нужно быть уверенным, сейчас больше, чем когда-либо, что у вас есть план того, как вы управляете своими данными. Вы хотите иметь возможность по-прежнему жить в среде «песочницы», где вы создаете черновики и работаете над окончательным документом. Если вы хоть немного похожи на меня, у меня иногда есть 17-я версия чего-то, но я не хочу, чтобы генеративный ИИ проходил через это. Таким образом, наличие плана управления данными, в котором у вас есть «песочница» и среда производственного уровня, если хотите, где вы размещаете все эти источники достоверных данных, будет выигрышной стратегией, обеспечивающей правильную работу. мы получаем правильную рентабельность инвестиций и не создаем путаницы среди пользователей.

Лиам: Очевидно, вы разговариваете об этом со многими разными компаниями. Какие отрасли или бизнес-функции особенно выиграли от легкодоступных решений искусственного интеллекта?

«Ваши конкуренты, которые не обращают внимания на подобные инструменты, могут сидеть сложа руки и говорить: «Боже, как мы это потеряли?» Они никак не заработают денег». Но да, они есть»

Эндрю: Я имею в виду, это будет звучать банально, но, честно говоря, все они. Но я думаю, что некоторые больше, чем другие. Во многих отраслях «синих воротничков», которые участвуют в тендерах, чтобы выиграть бизнес у других, будь то строительство или что-то подобное, где у вас есть процедура запроса предложений, мы стремимся к возможности использовать искусственный интеллект для повышения прибыльности и прибыли. Если вы сможете использовать инструменты, которые позволяют вам это делать, особенно в условиях гиперконкурентной среды, вы можете быть более конкурентоспособными в своих ценах, чтобы выиграть больше заявок, оставаясь при этом очень прибыльными. В то время как ваши конкуренты, которые не рассматривают подобные инструменты, могут сидеть сложа руки и говорить: «Боже, как мы это потеряли? Они никак не смогут заработать деньги». Но да, они есть. Они используют ИИ для повышения эффективности.

В мире строительства я видел программное обеспечение искусственного интеллекта для оценки и взлета. Я видел программное обеспечение для управления проектами. Есть инструмент под названием OpenSpace, с помощью которого вы надеваете камеру на голову, ходите вокруг и фиксирует ход строительства. Я верю, что строительство принесет много легко висящих плодов. Юридические фирмы также придерживаются старой школы: много бумаги, много машинописи. Что касается генеративного ИИ и других систем управления ИИ, я думаю, они тоже созрели для этого.

На следующей волне

Лиам: Прежде чем мы подведем итоги, и поскольку мы занимаемся поддержкой клиентов, я всегда хотел бы спросить, какой у вас был лучший или худший опыт обслуживания клиентов?

«Прибыль и процессы ставятся выше качества обслуживания клиентов»

Эндрю: Ох, чувак. Ты спрашиваешь с личной точки зрения, Лиам?

Лиам: Да, абсолютно.

Эндрю: Я ношу контактные линзы. Мне нравится звонить по номеру 1-800-CONTACTS и делать у них заказы, потому что они очень быстро отвечают. У них есть моя информация перед ними. Они знают, как все это работает. Еще здесь, в районе Даллас-Форт-Уэрт, есть отличная компания под названием Moxie Pest Control. Они предоставляют своим клиентам превосходное обслуживание, в чем я, как клиент, могу убедиться воочию.

Худшие впечатления от клиентов, черт возьми. Я не знаю, хочу ли я здесь кого-нибудь взорвать, но, к сожалению, это слишком распространено. Прибыль и процессы ставятся выше качества обслуживания клиентов, и это еще одна причина, по которой я люблю Intercom. Вы можете объединить процессы и опыт. С деловой стороны его очень легко использовать и настраивать. Со стороны клиентов он дает такие замечательные отзывы. Когда я вижу веб-сайт компании и вижу Intercom внизу справа, и мне нужно использовать эту штуку, я чувствую себя очень хорошо от того, что мне предстоит испытать.

Лиам: И что будет дальше для тебя и компании? Есть ли какие-то большие планы или проекты на оставшуюся часть года?

«Прямо сейчас многие разговоры, которые я веду, происходят на уровне AI 101. То, к чему я готовлюсь в ближайшие шесть-девять месяцев, а может быть, даже раньше, — это следующий уровень».

Андрей: О, абсолютно. Сейчас мы просто пытаемся удовлетворить спрос. Мы говорим о решениях искусственного интеллекта как о части наших бизнес-предложений последние шесть или семь лет. Это был своего рода трудный подъем, потому что это был более концептуальный разговор. Но с ChatGPT, то, что происходит с генеративным искусственным интеллектом, некоторыми из этих инструментов, появляющихся вокруг Copilot, и тем, что делает Google, становится намного более конкретным. За этим стоит вау-фактор. Цифры производительности говорят сами за себя. Итак, для нас важно продолжать доносить информацию, повышать ценность и быть готовыми через это поддерживать наших клиентов.

Мы также рассматриваем следующую волну этого. Сейчас многие разговоры, которые я веду, происходят на уровне AI 101. То, к чему я готовлюсь в ближайшие шесть-девять месяцев, а может быть, даже раньше, — это следующий уровень. Какие самые важные из них мы можем преследовать? Какие вещи также оказывают большее влияние? Это то, к чему мы готовимся, и просто стараемся оставаться на передовой, чтобы мы могли обслуживать наших клиентов как можно лучше.

Лиам: Где люди могут поддерживать с тобой связь? Вероятно, найдется много людей, которые захотят услышать эту презентацию. Где люди могут вас найти?

Эндрю: Хорошо, наш сайт громкое.com. Вы также можете найти нас в Instagram и LinkedIn. Если вы хотите связаться со мной по электронной почте, это [email protected]. Я рад пообщаться.

Лиам: Эндрю, большое спасибо, что присоединился ко мне сегодня.

Эндрю: Привет, с удовольствием. Огромное спасибо, Лиам.