Ali Masa, head of AI at Kavak, explains how the company transformed into an AI-native organization by deploying autonomous agents to handle customer interactions. These agents are assigned to each customer with a virtual machine and long-term goals to maximize lifetime value. Kavak rebuilt its APIs and systems to enable agents and uses feedback loops to train them. As a result, 96% of interactions and 95% of transactions are handled by agents. The company shifted from a transactional to a relational model, focusing on customer lifetime value.
Ali Masa, giám đốc AI tại Kavak, giải thích cách công ty chuyển đổi thành một tổ chức AI bản địa bằng cách triển khai các tác tử tự động để xử lý tương tác với khách hàng. Các tác tử này được gán cho mỗi khách hàng với một máy ảo và mục tiêu dài hạn để tối đa hóa giá trị vòng đời. Kavak đã xây dựng lại các API và hệ thống để hỗ trợ các tác tử và sử dụng vòng phản hồi để huấn luyện chúng. Kết quả là 96% tương tác và 95% giao dịch được xử lý bởi các tác tử. Công ty đã chuyển từ mô hình giao dịch sang mô hình quan hệ, tập trung vào giá trị vòng đời của khách hàng.
I'm investing more today in tokens than in knowledge workers.
Hôm nay tôi đầu tư nhiều hơn vào token hơn là vào nhân viên tri thức.
We could build superhuman agents.
Chúng ta có thể xây dựng các tác tử siêu phàm.
This means that by every dimension that matters, our music agents would outperform the best human if we had ever hired.
Điều này có nghĩa là ở mọi khía cạnh quan trọng, các tác tử của chúng ta sẽ vượt trội hơn con người giỏi nhất mà chúng ta từng thuê.
- The most ambitious companies listening to this will decide to follow suit, which is you decided to build an agent per customer.
- Các công ty tham vọng nhất nghe điều này sẽ quyết định làm theo, đó là bạn quyết định xây dựng một tác tử cho mỗi khách hàng.
- Yes.
- Vâng.
Every day between 100 and 200,000 music agents get instantiated specifically for this customer with its own virtual machine.
Mỗi ngày, từ 100 đến 200.000 tác tử được khởi tạo cụ thể cho khách hàng này với máy ảo riêng của nó.
There's a lot of people worried about how the organizations of the future are going to look like and the role that humans are going to play.
Có rất nhiều người lo lắng về cách các tổ chức của tương lai sẽ trông như thế nào và vai trò của con người sẽ ra sao.
If you haven't faced fear before, if you haven't felt it, then you haven't tried AI.
Nếu bạn chưa từng đối mặt với nỗi sợ hãi, nếu bạn chưa cảm nhận nó, thì bạn chưa thử AI.
We launched a music program inside
Chúng tôi đã triển khai một chương trình bên trong
Kavak that's called the Jedi Academy.
Kavak có tên là Học viện Jedi.
From the CEO to like AI engineers to mechanics, we train everyone and after music 6 weeks, they launch state-of-the-art agents to production.
Từ CEO đến các kỹ sư AI và thợ cơ khí, chúng tôi đào tạo tất cả mọi người và sau 6 tuần, họ triển khai các tác tử tiên tiến vào sản xuất.
- What advice do you have to future founders or first-time founders that might be listening?
- Bạn có lời khuyên gì cho các nhà sáng lập tương lai hoặc những người sáng lập lần đầu có thể đang lắng nghe?
What works right now is - welcome back to the ACC podcast.
Điều hiệu quả ngay bây giờ là - chào mừng trở lại với podcast ACC.
Uh today we have Ali Masa the head of AI at Kabak.
Ừm hôm nay chúng ta có Ali Masa, giám đốc AI tại Kabak.
We're going to discuss today the transformation that Ali led within Kabak to turn it into an AI native company.
Hôm nay chúng ta sẽ thảo luận về sự chuyển đổi mà Ali đã dẫn dắt trong Kabak để biến nó thành một công ty bản địa AI.
Thank you Ali for being with us today.
Cảm ơn Ali đã có mặt với chúng tôi hôm nay.
- Thanks for having me.
- Cảm ơn vì đã mời tôi.
- Before starting at Kabak uh you were running a company called Oppy Analytics.
- Trước khi bắt đầu tại Kabak, bạn đã điều hành một công ty tên là Oppy Analytics.
- That's right.
- Đúng vậy.
- And you were very much into AI before Chad GBT.
- Và bạn đã rất quan tâm đến AI trước cả Chad GBT.
You want to tell us a little bit about that journey?
Bạn có muốn kể cho chúng tôi nghe một chút về hành trình đó không?
- Yes.
- Vâng.
Yes, of course.
Vâng, tất nhiên.
Well, we called it machine learning back then.
Chà, hồi đó chúng tôi gọi nó là học máy.
It was a different family of algorithms and and we founded a company with this very like ambitious vision there that that new machine learning models would be so powerful that they could solve any complex problem.
Đó là một họ thuật toán khác và chúng tôi đã thành lập một công ty với tầm nhìn rất tham vọng rằng các mô hình học máy mới sẽ mạnh đến mức có thể giải quyết bất kỳ vấn đề phức tạp nào.
This was pre-transformers, right?
Đó là trước thời kỳ transformer, phải không?
This was like So, we started building the company that
Đó là khoảng thời gian, vì vậy chúng tôi bắt đầu xây dựng công ty theo cách đó và tôi nghĩ chúng tôi đã đi trước thời đại khoảng 10 năm.
way and I think we were like 10 years ahead of time.
Ừm nhưng chúng tôi đã xây dựng một công ty tuyệt vời.
uh but we built a great company.
Chúng tôi phục vụ các công ty Fortune 500 về các thuật toán rủi ro, hậu cần, dự báo, tiếp thị, nhưng thực sự sức mạnh của Transformers và khoảnh khắc Chady khi nó đến đã làm cho mọi thứ trở nên rõ ràng rằng chúng tôi có thể xây dựng một công ty hoàn toàn mới và
We served like Fortune 500 companies uh around like risk algorithms, logistics, forecasting, marketing and but like really the the power of what Transformers and then like the Chady moment uh when it arrived make things like very clearly that we could now build a whole new uh company and and
cách xây dựng công ty và chúng tôi đã gia nhập Kavak và Carlos để xây dựng điều đó.
way of of building companies and we joined Kavak to and Carlos to build that.
- Tuyệt vời.
- Amazing.
Được rồi.
All right.
Vì vậy, chúng ta sẽ dành phần lớn podcast này để nói về cách bạn đã xác định Kavak.
So, we're going to spend the bulk of this podcast talking about exactly how you've identified Kavak.
Nhưng có lẽ để bắt đầu, Kavak làm gì và vai trò của bạn ở đó là gì?
But maybe just to start, what does Kavak do and what is your role there?
- Kavakh bắt đầu như một trường hợp sử dụng như một thị trường xe đã qua sử dụng.
- Kavakh started out as a use case as a used car marketplace.
Vì vậy, chúng tôi mua xe, tân trang lại, sau đó bán và tài trợ cho chúng.
So, we buy cars, we refurbish them, and then we sell them and finance them.
Nhưng để làm được điều đó, chúng tôi cũng phải xây dựng một công ty fintech và logistics và Carfax và về cơ bản tất cả cơ sở hạ tầng cho việc này không tồn tại ở Latan.
But to do that, we also had to build a fintech and a logistics company and the Carfax and like basically all the infrastructure for this to work didn't exist in Latan.
Vì vậy, chúng tôi phải xây dựng mọi thứ theo chiều dọc để có thể phục vụ khách hàng đúng cách.
So we had to build everything vertically so we could serve our customers the right way.
- Tôi sẽ bắt đầu với khung kiến trúc trông như thế nào.
- I'm going to sort of start with the framing of what the architecture looks like.
Vì vậy, một người tiêu dùng đến và nói tôi muốn bán xe của mình, họ chạm vào bao nhiêu tác tử?
So a consumer comes in and says I want to sell my car like how many agents do they touch?
Giống như dây nịt trông như thế nào?
Like what's the harness look like?
Hãy cho chúng tôi biết cách bạn thiết kế điều này.
Like ground us in how you design this.
- Đúng vậy.
- Right.
Vì vậy, chúng tôi đặt cược công ty vào việc chuyển đổi thành một công ty được điều hành bởi các tác tử.
So, so, so we bet the company in transforming to a company run by agents.
Câu hỏi chúng tôi tự hỏi là làm thế nào chúng tôi sẽ xây dựng Kabak vào năm 2035 với trí thông minh cấp độ fable 10 hoặc GPT 10 và thực tế công ty đó trông rất khác so với những gì chúng tôi đã xây dựng hoặc những gì chúng tôi có hồi đó.
The questions we ask ourselves is how would we build Kabak in 2035 with fable 10 or or GPT 10 level intelligence and actually that company looks very different than what we had built or what we had back then.
Vì vậy, khi một khách hàng đến ngay bây giờ, một tác tử sẽ được tạo ra cụ thể cho khách hàng này với máy ảo riêng của nó.
So when a customer comes in right now um agent will get spawned specifically for this customer with its own virtual machine.
Nó sẽ nhớ nhiều năm tương tác của khách hàng này với Kavak, những gì họ đã truy cập trên trang web hoặc một cuộc gọi họ đã có hai năm trước.
It'll remember years of interaction of this customers with Kavak what they visited in the web page or a call they had two years ago.
Nhớ mọi thứ trong bộ nhớ của nó.
remember everything like in its memory.
Đưa ra một chiến lược và đặt mục tiêu dài hạn để tối đa hóa giá trị trọn đời của khách hàng này và làm bất cứ điều gì cần thiết để làm cho khách hàng hài lòng và chuyển đổi họ sang tất cả các sản phẩm khác nhau của chúng tôi và
Come up with a strategy and set a long-term goal to maximize the lifetime value of this customer and do whatever it takes to make the customer happy and convert them into like all our different products and
Hãy đưa ra một chiến lược và đặt mục tiêu dài hạn để tối đa hóa giá trị trọn đời của khách hàng này và làm mọi thứ cần thiết để làm khách hàng hài lòng và chuyển đổi họ thành việc sử dụng tất cả các sản phẩm khác nhau của chúng tôi và
like across time and this is a completely new and groundbreaking architecture at scale.
Xuyên suốt thời gian và đây là một kiến trúc hoàn toàn mới và đột phá ở quy mô lớn.
Uh I think because like people are still building multi- aent system with experts and and we realized to bet that longunning agents with hard goals not just workflows uh could maximize our our customers uh satisfaction and obviously their lifetime value.
Ừ, tôi nghĩ vì mọi người vẫn đang xây dựng hệ thống đa tác tử với các chuyên gia và chúng tôi nhận ra rằng đặt cược vào các tác tử chạy lâu dài với mục tiêu khó, không chỉ là quy trình làm việc, có thể tối đa hóa sự hài lòng của khách hàng và rõ ràng là giá trị trọn đời của họ.
- Awesome.
- Tuyệt vời.
Okay.
Được.
So we're going to jump to the nuances that but maybe versus many companies that say hey we want to be a gentic and they try some workflows you guys took the just rip like we had to make this work you had to downsize dramatically it didn't work for a year - right - so do you want to talk through obviously you had to - tune a lot of things to make that work
Vậy chúng ta sẽ đi sâu vào các chi tiết, nhưng có thể so với nhiều công ty nói rằng 'này, chúng tôi muốn trở thành agentic' và họ thử một số quy trình làm việc, các bạn đã chọn cách 'chúng tôi phải làm cho điều này hoạt động, chúng tôi phải thu nhỏ đáng kể, nó không hoạt động trong một năm' - đúng - vậy bạn có muốn nói về việc bạn đã phải - điều chỉnh nhiều thứ để làm cho nó hoạt động không?
like describe the harness at that time and like what models you were using and sort of specifically yeah - so there were like three main decisions that we had to make.
Hãy mô tả bộ khung lúc đó và bạn đã sử dụng những mô hình nào và cụ thể là - vậy có ba quyết định chính mà chúng tôi phải đưa ra.
The first and this is where I think many companies are stuck right now is the first instinct is okay let's adopt AI and you basically leave your structure as it is and just give chat GP to your cloud to your team and then
Điều đầu tiên và đây là nơi tôi nghĩ nhiều công ty đang mắc kẹt ngay bây giờ là bản năng đầu tiên là 'được rồi, hãy áp dụng AI' và về cơ bản bạn giữ nguyên cấu trúc của mình và chỉ đưa ChatGPT cho nhóm của bạn và sau đó
there's no efficiencies your customers have the same problems and nothing happens right and so you need to redesign your whole company around the agents and around the future capabilities and this means really like rebuilding most of your APIs, rebuilding your system so the agents can use them to perform.
Không có hiệu quả nào, khách hàng của bạn vẫn gặp những vấn đề tương tự và không có gì xảy ra, phải không? Và vì vậy bạn cần thiết kế lại toàn bộ công ty của mình xoay quanh các tác tử và xoay quanh các khả năng trong tương lai, và điều này thực sự có nghĩa là xây dựng lại hầu hết các API của bạn, xây dựng lại hệ thống của bạn để các tác tử có thể sử dụng chúng để thực hiện.
- Then you need to start generating the data and the feedback loops to fine-tune these agents.
- Sau đó bạn cần bắt đầu tạo dữ liệu và các vòng phản hồi để tinh chỉnh các tác tử này.
The only way to really make them work is if you teach them.
Cách duy nhất để thực sự làm cho chúng hoạt động là nếu bạn dạy chúng.
And how do you teach them?
Và làm thế nào để bạn dạy chúng?
You put them out in the open.
Bạn đưa chúng ra ngoài.
You put them in front of customers.
Bạn đặt chúng trước mặt khách hàng.
You get that data.
Bạn nhận được dữ liệu đó.
You get those evals and then you train your your agents.
Bạn có được các đánh giá đó và sau đó bạn huấn luyện các tác tử của mình.
And this is the second bet that we made that we could build superhuman agents.
Và đây là đặt cược thứ hai mà chúng tôi đã thực hiện rằng chúng tôi có thể xây dựng các tác tử siêu phàm.
This means that by every dimension that matters like conversion, lifetime value, uh customer experience, our agents would outperform the best human we had we had ever hired and we put them in front of the hardest problems.
Điều này có nghĩa là ở mọi khía cạnh quan trọng như chuyển đổi, giá trị trọn đời, trải nghiệm khách hàng, các tác tử của chúng tôi sẽ vượt trội hơn con người giỏi nhất mà chúng tôi từng tuyển dụng và chúng tôi đặt chúng trước những vấn đề khó khăn nhất.
- Um and finally you start to change how you measure the success of the company.
- Ừm và cuối cùng bạn bắt đầu thay đổi cách bạn đo lường sự thành công của công ty.
Kavak was a transactional company.
Kavak là một công ty giao dịch.
We used to measure how many cars we bought, how many cars we sold, how many brakes we needed to buy.
Chúng tôi từng đo lường chúng tôi mua bao nhiêu xe, bán bao nhiêu xe, cần mua bao nhiêu phanh.
And we moved to a relational company where now I have 10 million customers in my database and I have agents assigned to most of them
Và chúng tôi đã chuyển sang một công ty quan hệ, nơi bây giờ tôi có 10 triệu khách hàng trong cơ sở dữ liệu của mình và tôi có các tác tử được gán cho hầu hết trong số họ
with the task of maximizing their lifetime value.
Với nhiệm vụ tối đa hóa giá trị trọn đời của họ.
Now, we're selling cars and and personal loans and very high ticket items.
Bây giờ, chúng tôi đang bán ô tô và các khoản vay cá nhân và các mặt hàng có giá trị rất cao.
So just activating 1% of this customer base, it's like hundreds of millions of dollars uh if we do it the right way.
Vì vậy, chỉ cần kích hoạt 1% cơ sở khách hàng này, nó giống như hàng trăm triệu đô la nếu chúng tôi làm đúng cách.
So it's a bet that made sense for us because of our industry, because of the ticket, and because at the end of the day, customers need to build trust with
Vì vậy, đó là một đặt cược có ý nghĩa đối với chúng tôi vì ngành của chúng tôi, vì giá trị của mặt hàng, và bởi vì cuối cùng, khách hàng cần xây dựng niềm tin với
a company because they're buying a used car.
Một công ty vì họ đang mua một chiếc ô tô đã qua sử dụng.
And the way to build trust is to know them and to and to plan and nurture a long-term relationship.
Và cách để xây dựng niềm tin là hiểu họ và lên kế hoạch và nuôi dưỡng một mối quan hệ lâu dài.
- Ali, I just wanted to double click on something.
- Ali, tôi chỉ muốn nói rõ hơn về một điều.
You know, evos over agent demos.
Bạn biết đấy, đánh giá hơn là demo tác tử.
Yeah.
Vâng.
- Um you probably get pitched a lot of new agents and you know, it's never been easier to build things like before.
- Ừm, bạn có thể được chào mời rất nhiều tác tử mới và bạn biết đấy, chưa bao giờ dễ dàng hơn để xây dựng mọi thứ như trước đây.
But um one of the questions is like how do you how do you guys go about evaluating this?
Nhưng ừm, một trong những câu hỏi là làm thế nào bạn và nhóm của bạn đánh giá điều này?
Because not everybody test them across 90% of the customer interactions to see if they're really working.
Bởi vì không phải ai cũng kiểm tra chúng trên 90% các tương tác với khách hàng để xem chúng có thực sự hoạt động không.
And you know you guys I believe is it about 98% of the interactions or something yes
Và bạn biết đấy, tôi tin là khoảng 98% các tương tác hoặc gì đó, đúng vậy
like that are now handled by agents.
Như thế bây giờ được xử lý bởi các tác tử.
- Yes.
- Vâng.
Totally.
Hoàn toàn đúng.
So to give you a sense of the scale 90 like 96% of all interactions uh are handled by agents.
Vì vậy, để cho bạn thấy quy mô, khoảng 96% tất cả các tương tác được xử lý bởi các tác tử.
So no humans there.
Vì vậy, không có con người ở đó.
Um like 95% of all transactions are completely handled by agents.
Ừm, khoảng 95% tất cả các giao dịch được xử lý hoàn toàn bởi các tác tử.