Steve Jobs avea o perspectivă foarte diferită asupra customer experience față de modul în care multe companii îl abordează astăzi. Ideea lui nu era că firmele ar trebui să ignore clienții, ci că nu ar trebui să devină atât de obsedate de ceea ce cer clienții încât să piardă din vedere ceea ce face un produs cu adevărat bun.

Pentru Jobs, experiența clientului începea cu mult înaintea unei vânzări sau a unei interacțiuni cu departamentul de suport. Începea chiar cu produsul.

De ani de zile, ideea că roboții vor lua locurile de muncă ale oamenilor a părut desprinsă din science-fiction. Astăzi, însă, acest scenariu devine din ce în ce mai greu de ignorat.

Roboții umanoizi devin tot mai puternici, mai capabili și mai buni în a opera în medii construite pentru oameni. Dar cea mai importantă schimbare s-ar putea să nu fie faptul că roboții pot îndeplini anumite sarcini. Ci faptul că abilitățile pe care le învață pot fi, în anumite condiții, reproduse pe mii de mașini.

AI-ul nu bea apă, dar infrastructura din spatele lui o face. Pe măsură ce sistemele de inteligență artificială devin tot mai puternice, iar centrele de date continuă să se extindă, cererea lor tot mai mare de electricitate și sisteme de răcire creează un cost de mediu mai puțin vizibil: consumul de apă.

Problema este că nu există o singură cifră asupra căreia toată lumea să fie de acord. În funcție de ceea ce măsori, estimările pot varia enorm. Așadar, câtă apă consumă cu adevărat AI-ul, de ce are nevoie de apă și, mai important, ce putem face în privința acestui lucru?

Ce ne poate învăța Disney despre customer experience? Mai mult decât ai putea crede.

Rory Sutherland a evidențiat recent un exemplu excelent despre modul în care Disney gestionează un client nemulțumit, iar lecția merge mult dincolo de parcurile de distracții. Totul pornește de la un principiu simplu pe care orice companie care lucrează cu clienți ar trebui să îl înțeleagă: un lucru poate fi în afara controlului tău și, totuși, să fie responsabilitatea ta să găsești o soluție.

Dacă ai introdus AI în serviciul clienți și nu ai obținut rezultatele pe care le așteptai, nu ești singur. Iar dacă l-ai introdus pentru că toată lumea face asta, cu siguranță nu ești singurul. AI-ul a fost prezentat ca soluția pentru aproape orice, însă o implementare de succes nu înseamnă pur și simplu să activezi cel mai nou agent AI. Înseamnă să îi oferi AI-ului fundația de care are nevoie pentru a funcționa.

Recent, analizam cele mai noi date despre adopția AI și am dat peste niște filmări din China care arătau mai degrabă a asalt bancar decât a lansare tech. Vorbim des despre cum AI-ul „revoluționează” industriile la nivel metaforic, emailuri mai deștepte, programare mai rapidă, tabele mai bune. Dar, în timpul Anului Nou Chinezesc, agentul AI al Alibaba, Qwen, a perturbat lumea fizică atât de eficient încât a pus la pământ infrastructura ceainăriilor locale.

Recent, am întâlnit un test de stres fascinant al unui Model de Limbaj Mare (LLM) care încapsulează perfect paradoxul inteligenței artificiale moderne. Utilizatorul a pus o întrebare simplă: „Trebuie să-mi spăl mașina, iar spălătoria este la 100 de metri distanță: ar trebui să merg pe jos sau să conduc?”. Inteligența artificială, cu o încredere neclintită, a sugerat mersul pe jos pentru a economisi benzină și pentru a se bucura de aer curat. Când a fost presat cu privire la modul în care mașina ar fi de fapt curățată dacă ar rămâne în garaj, AI-ul a pivotat printr-o ridicare verbală din umeri, „amintindu-și” brusc că mașinile necesită, în general, o prezență fizică la o spălătorie pentru a fi curățate.

Această interacțiune este mai mult decât o anecdotă amuzantă: este un memento dur al faptului că, deși investim miliarde în economia globală a inteligenței artificiale, tehnologia de bază se luptă adesea cu raționamentele cauzale elementare. Construim, în esență, un zgârie-nori digital pe o fundație de „supoziții încrezătoare”.

Recent, parcurgeam un flux selectat de noutăți tehnologice când mi-a atras atenția un clip cu Helix O2. Nu era demonstrația tipică, exuberantă, a proeminenței robotice, ci o scenă liniștită, aproape banală: o mașină bipedă care așeza cu meticulozitate vasele într-o bucătărie rezidențială. Există ceva profund suprarealist în a privi o mașină mânuind porțelanul fragil cu o precizie clinică. Aceasta reprezintă o tranziție de la „aparate care se mișcă” la „mașini care locuiesc” și ne forțează să confruntăm gradul real de pregătire pentru acest nou nivel de domesticitate.

Navigam pe Internet și am dat peste un clip cu Ben Affleck vorbind despre AI.

Sincer, nu aveam așteptări prea mari. L-am văzut mereu ca un actor bun, nu neapărat ca pe cineva la care aș apela pentru insight-uri despre tehnologie. Dar perspectiva lui a fost mai clară decât mă așteptam, așa că merită analizată.

Navigam pe LinkedIn când am dat peste un video al lui Gary Vaynerchuk, antreprenorul din marketing care conduce o companie cu peste 2.000 de angajați.

O afirmație mi-a atras imediat atenția: spunea că nu s-a mai uitat la un CV și nu a verificat referințe de zeci de ani. Poate suna șocant sau chiar iresponsabil. Dar, cu cât m-am gândit mai mult, cu atât am realizat că există un adevăr mai profund.

În fiecare an, Zendesk publică raportul său despre tendințele din Customer Experience și, de fiecare dată, promite o privire spre viitor. Anul acesta marchează a opta ediție, bazată pe sondaje realizate cu peste 11.000 de respondenți, iar, deloc surprinzător, AI-ul este peste tot.

Însă există un adevăr incomod: mare parte din ceea ce este prezentat ca fiind „nou” nu este, de fapt, nou. Sunt aceleași principii de customer experience despre care vorbim de ani de zile, doar că ambalate în limbajul AI. Fundamentele nu s-au schimbat. Ce s-a schimbat este presiunea de a le executa corect.

În customer experience și customer service, performanța este adesea măsurată prin KPI-uri și OKR-uri. Aceste două concepte sunt frecvent confundate, tratate ca fiind interschimbabile sau aplicate fără o înțelegere clară a scopului lor. Deși sunt strâns legate, KPI-urile și OKR-urile au roluri foarte diferite. Înțelegerea modului și a momentului potrivit pentru a le folosi pe fiecare este esențială pentru construirea unor operațiuni scalabile și orientate către client.

Experiența clienților (CX) continuă să evolueze rapid, iar AI-ul și automatizarea transformă modul în care companiile interacționează cu clienții. În acest articol, voi reflecta asupra predicțiilor trecute, voi evalua ce s-a întâmplat cu adevărat în 2025 și voi împărtăși perspectivele mele pentru CX în 2026.

În fiecare an, aceeași coloană sonoră: Last Christmas de George Michael și hiturile nesfârșite ale Mariah Carey. Nu a fost oare suficient? Totuși, chiar dacă aceste melodii familiare răsună, modul în care oamenii sărbătoresc Crăciunul se schimbă — iar 2025 pare să fie foarte diferit de sezoanele anterioare dominate de consum excesiv.

Net Promoter Score (NPS) a fost cândva lăudat ca metrica universală a loialității clienților. O singură întrebare — Cât de probabil este să ne recomanzi unui prieten? — promitea să prezică creșterea, retenția și succesul unei afaceri pe termen lung.

Dar în realitate, clienții recomandă sau nu recomandă din motive mult mai complexe decât poate surprinde un singur număr. O companie poate avea un NPS ridicat și totuși să nu crească, în timp ce alta, cu un scor mediu, poate să se extindă rapid.

Administrarea unei echipe de suport în Zendesk poate economisi timp — dar doar atunci când platforma este configurată corect. Fără o structură clară, echipa ta riscă fluxuri de lucru ineficiente, macrocomenzi inconsistene, sarcini manuale inutile și clienți frustrați. Aici intervine optimizarea Zendesk. Te ajutăm să transformi configurarea Zendesk într-un motor de înaltă eficiență, adaptat nevoilor afacerii tale, astfel încât echipa ta să lucreze mai inteligent, iar clienții să primească suportul pe care îl merită.

Discuția despre inteligența artificială a luat o turnură bizară. Ceea ce a început ca simple preocupări legate de greșelile pe care le face AI s-a transformat în dezbateri publice despre dacă mașinile merită personalitate juridică sau chiar drepturi constituționale. Liderii din domeniul tehnologiei ne avertizează să nu ne lăsăm păcăliți de AI-ul asemănător oamenilor—în timp ce, simultan, construiesc sisteme proiectate să pară emoționale, amuzante și umane. Acest articol explică cum am ajuns aici, de ce discuția este atât de confuză și ce spune asta despre relația noastră colectivă cu tehnologia.

Timp de aproape un secol, dacă te gândeai la fotografie, te gândeai la Kodak. Brandul nu vindea doar camere și film—modela modul în care lumea își păstra amintirile. Apoi, aparent peste noapte, a dispărut din relevanța culturală și a ajuns în faliment. Ce s-a întâmplat? Pe scurt: Kodak a inovat devreme, a dominat la nivel global, apoi a pierdut direcția când călătoria clientului s-a schimbat. Aceasta este povestea despre cum un pionier al experienței clienților a devenit un avertisment—și ce poate învăța orice afacere modernă.

Salesforce este de mult timp un gigant al software-ului pentru companii, dar cifrele recente arată cât de masiv a devenit. În ultimele rezultate financiare, compania a raportat 15 miliarde de dolari cash flow anual și peste 10 miliarde de dolari venituri trimestriale, cu o creștere de 10% față de anul precedent. Aceste rezultate o plasează printre cele mai mari companii din industria software.

Dar povestea nu este doar despre finanțe solide. Strategia Salesforce se bazează pe achiziții, pe transformare prin AI și pe ceea ce Marc Benioff, CEO-ul companiei, numește „agentic enterprise.” Să vedem ce înseamnă asta pentru Salesforce și pentru industrie.

300 de miliarde de dolari. Lasă cifra asta să se așeze puțin. Oracle și OpenAI tocmai au semnat cel mai mare contract de cloud computing din istorie—un acord pe cinci ani, în valoare de 60 de miliarde pe an. Ca să punem lucrurile în perspectivă, asta înseamnă de peste cinci ori mai mult decât veniturile anuale actuale ale OpenAI. Dacă oricare dintre companii greșește, ambele ar putea fi trase în jos. Dar dacă reușesc, acesta ar putea fi contractul care definește viitorul inteligenței artificiale.