شيتان ألسيساريا، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس، Polestar Analytics – سلسلة المقابلات

شيتان ألسيساريا، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس، هو قائد في مجال التكنولوجيا المؤسسية، متخصص في البيانات والتحليلات والتحول المدعوم بالذكاء الاصطناعي. بعد أدوار مبكرة في ديلوايت وبرايس ووترهاوس كوبرز وإرنست ويونغ، أسس Polestar Analytics في عام 2012 وأوسعها منذ ذلك الحين إلى شركة عالمية للذكاء الاصطناعي والبيانات. وهو يُدير المبيعات والتحالفات الاستراتيجية وتطوير الخدمات والتنفيذ الفني، بالإضافة إلى ذلك، فهو يشغل منصب رئيس دائرة CAIO، وهي مجتمع للقادة في مجال الذكاء الاصطناعي يركز على تعزيز تبني الذكاء الاصطناعي المسؤول والعملي. بالإضافة إلى ذلك، أسس Xumane Equity، مما يعكس تركيزه الأوسع على الابتكار عبر الأنظمة والمنصات المؤسسية.

Polestar Analytics هي شركة عالمية للذكاء الاصطناعي ودمج البيانات، تساعد الشركات على تحويل البيانات المتناثرة إلى رؤى قابلة للتنفيذ من خلال منصة 1Platform المملوكة لها. من خلال توحيد هندسة البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي والعمليات التجارية في نظام واحد، تمكن الشركة المنظمات من تحسين اتخاذ القرارات وتحسين العمليات وتوسيع تبني الذكاء الاصطناعي. مع التركيز القوي على الحالات الاستخدامية المحددة حسب الصناعة والنتائج القابلة للقياس، تطورت Polestar من شركة استشارية إلى أعمال مدعومة بالمنصة، وتقدم حلولاً مبسطة مدعومة بالذكاء على مستوى المؤسسات.

أنت أسست Polestar Analytics في عام 2012 بعد أدوار في ديلوايت وبرايس ووترهاوس كوبرز وإرنست ويونغ. ما هو الفراغ في بيانات وتحليلات الشركات الذي رأيته في ذلك الوقت، وكيف تطور هذا الرؤية الأصلية إلى منصة 1Platform المدعومة بالذكاء الاصطناعي اليوم؟

عندما أسسنا Polestar Analytics مع Ajay وAmit في عام 2012، كانت المفارقة ملحوظة؛ كانت الشركات تغرق في البيانات وتجوع لاتخاذ القرارات. الجميع كان يجمع كل شيء، ولكن الفجوة بين وجود البيانات وفعل شيء ذي معنى معها كانت enorme. هذا هو المشكل الذي حاولنا حله.

إذا انتقلنا إلى اليوم، فإن المشكلة لم تختف، بل تغيرت. الحجم أكبر، والمخاطر أعلى، والآن لديك وكلاء في المزيج إلى جانب البشر الذين يحتاجون إلى فهم كل شيء. هذا جعل رؤيتنا الأصلية أوضح، وليس أكثر غموضًا.

شعارنا، من البيانات إلى النتائج، مبسط!، هو في الواقع الخيط الذي يربط 2012 باليوم. بدأنا بالتسليم البيانات؛ الحصول على البيانات الصحيحة للناس الصحيحة في الوقت الصحيح. ثم جاء الذكاء الاصطناعي وأمضى ما هو ممكن. الآن مع 1Platform، نحن ندفع إلى الأمام؛ تبسيط وزيادة النتائج لا فقط للبشر ولكن للوكلاء الذين يأخذون أو يؤثرون على القرارات بشكل متزايد.

ما هو مثير هو كيف نضجت منظمتنا لدعم هذا. التكامل العميق مع Microsoft (MSFT ) وDatabricks وAnaplan يساعد على جلب البيانات والحالات الاستخدامية التجارية والتخطيط معًا. و1Platform تقع عبر كل هذا، أصيلة في هذه البيئات، وليست مثبتة.

لذلك، التطور يبدو هكذا: تسليم البيانات → رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي → نتائج مبسطة وجاهزة للوكيل. سعي إلى التميز هو نفسه. السرعة التي يمكننا أن نصل إليها هي ما تغير بشكل كبير.

تضع Polestar Analytics نفسها كشركة دمج بيانات وذكاء اصطناعي. ما هو شكل الدمج في الممارسة للشركات الكبيرة التي تتعامل مع أنظمة متناثرة وبيانات معزولة؟

معظم الوقت، التناثر ليس مشكلة تقنية، إنه مشكلة أشخاص وعمليات. مثل أن لديك فريقًا ماليًا يعمل على Anaplan، وفريق عمليات يعيش في Excel، وفريق هندسة بيانات يبني خطوط أنابيب على Azure، وكل شخص يجرّ في اتجاهات مختلفة مع تعريفات مختلفة لنفس المقياس. لا يوجد كمية من الذكاء الاصطناعي يمكن أن يصلح مشكلة الثقة إذا كان الأساس مكسورًا.

لذلك، عندما نتحدث عن الدمج، نعني حل هذا الأساس أولاً. قبل أن تتمكن من وضع الذكاء على القمة، تحتاج إلى بيانات نظيفة ومحكومة ويمكن الوصول إليها بشكل حاسم. ليس فقط لمحللينك، ولكن بشكل متزايد لوكلائك أيضًا.

في الممارسة، يبدو الدمج مع 1Platform هكذا: نحن لا ننزع ما بنته الشركات. نحن نذهب إلى البيئات الأصلية التي تعيش فيها، مثل Databricks وMicrosoft وAnaplan، ونخيط طبقة البيانات والذكاء عبرها. بيانات التخطيط في Anaplan تتحدث إلى بيانات العمليات في Databricks، ومجتمع Microsoft هو حيث تظهر القرارات فعليًا للناس والوكلاء للعمل.

السحر ليس في أي من هذه التكاملات. إنه في طبقة 1Platform التي تجعل كل شيء يشبه نظامًا متسقًا بدلاً من أدوات غير متصلة. هذا هو ما يبدو عليه الدمج في الممارسة، تبسيط متعمد حتى تصبح التعقيدات غير مرئية للأعمال.

تهدف منصة 1Platform المملوكة لكم إلى توحيد البيانات والذكاء الاصطناعي والعمليات في نظام واحد. كيف يختلف هذا النهج عن مجموعات الذكاء التجاري التقليدية أو منصات البيانات الحديثة مثل Databricks أو Snowflake؟

Databricks وSnowflake هما منصات قوية، نحن لا نتنافس معهم، نحن مبنيون فوقهم. هذا التمييز مهم. Databricks توفر البنية التحتية والحوسبة. نحن نجلس فوق ذلك ونطرح سؤالًا مختلفًا: الآن ماذا؟

مجموعات الذكاء التجاري التقليدية حصلت على العديد من الأشياء بشكل صحيح لزمنها، ولكن الذكاء التجاري تطور. اليوم، يحتاج مستخدمو الأعمال إلى المزيد من لوحات التحكم. يمكنك أن لديك لوحة تحكم مصممة بشكل جميل مع خمسة عشر مخططًا، وستظل بحاجة إلى شخص يفسر ما يعنيه ذلك ويتخذ القرار التالي. هذه الفجوة بين الرؤية والعمل هي بالضبط حيث تعمل 1Platform.

1Platform ليست ثابتة، تتطور باستمرار. لا ت回答 فقط الأسئلة التي تطرحها، بل تطرح أسئلة لم تفكر فيها. هذا يغير العلاقة بين مستخدمي الأعمال وبياناتهم.

لقد بنينا واجهات منخفضة الرمز وبدون رمز على قمة Databricks وAzure التي تسمح بتشغيل خطوط الأنابيب في ثوان. المهام التي كانت تأخذ أيامًا لمهندسي البيانات يمكن الآن أن تُشغل بواسطة مستخدمي الأعمال. بالإضافة إلى ذلك، يتيح Agenthood AI للمستخدمين إنشاء وتسلسل الوكلاء من خلال واجهات سحب وإفلات بسيطة دون خبرة تقنية عميقة.

لكن الفرق الحقيقي هو تجربة المستخدم النهائية. بدلاً من القفز عبر لوحات تحكم متعددة، يتلقى المستخدمون رؤى لغة طبيعية وتوصيات سياقية وقصص مدعومة بالوكلاء. المؤشرات الرئيسية لا ت ngồi على الشاشة فقط، بل الوكلاء يراقبونها بنشاط، ويلفتون الانتباه إلى ما يهم، ويفسرون لماذا. التمييز ليس في منصة البيانات نفسها، بل في كل ما يحدث بعد جاهزية البيانات.

ما هي أكبر الحواجز الهيكلية أو التنظيمية التي تمنع الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى الإنتاج على نطاق واسع؟

أنا أسميها مقبرة المشروع لأن معظم المشاريع لا تتوقف فقط، بل تموت ببطء. أكبر الحواجز ليست تقنية، بل هي تنظيمية. أشخاص وعمليات وبيانات.

إدارة التغيير يتم تقليل تقديرها باستمرار. عندما تعيد تصميم كيفية عمل الناس، تتحدى كيفية استخلاصهم للقيمة. المنظمات التي تنجح هي تلك التي يجعل فيها القيادة أهمية كفاءة الذكاء الاصطناعي مرئية. عندما تكون المهارات الجديدة مكافأة والدعم الهيكلي لتصميم العمليات مدعومًا، يCELER تطبيق الذكاء الاصطناعي.

ثم هناك مشكلة منحنى J. استثمارات الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تنخفض قبل أن ترتفع. العديد من المنظمات تتوقع عائد الاستثمار في غضون 90 يومًا، ولا ترى ذلك، وتنسحب من الجهد. تلك التي تنجح تلتزم منحنى كامل.

جاهزية البيانات هي عامل حاسم آخر. البيانات السيئة تؤدي إلى قرارات خاطئة بثقة. حتى يكون أساس البيانات موثوقًا به، يصبح الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع عبئًا بدلاً من أصل.

أخيرًا، يهم انضباط الحالة الاستخدامية. بدلاً من محاولة فعل كل شيء بالذكاء الاصطناعي، تحتاج المنظمات إلى التركيز على الحالات الاستخدامية التي تنتقل معايير الأعمال الحقيقية، وتبينها، ثم توسيع نطاقها.

في Polestar Analytics، يجعل جلب البيانات والذكاء الاصطناعي والعمليات إلى مكان واحد يعجل اكتشاف المشكلة وتحديد الفرصة، ويحول الدمج إلى محفز للتغيير.

الذكاء الاصطناعي الوكيل يصبح موضوعًا رئيسيًا في الصناعة. كيف تفكر Polestar Analytics في وكلاء الذكاء الاصطناعي داخل تدفقات العمل المؤسسية، وما هي الحالات الاستخدامية الحقيقية التي تكتسب زخمًا؟

لنا، يجب أن يكون الوكلاء متأصّلين في طبقات البيانات والعمليات التجارية لخلق قيمة حقيقية. وكيل التسعير، على سبيل المثال، ليس فقط نموذج لغة كبير على لوحة تحكم، بل متكامل في بنية البيانات، يفهم السياق، وداعم لاتخاذ القرارات الحقيقية.

على مستوى وكلائنا البالغ عددهم 100+، يعمل بعضهم كمساعدين في حين أن البعض الآخر يتم تشغيله بالكامل. التraction الأقوى في إدارة نمو الإيرادات، بما في ذلك التسعير والترويج وخلط الإعلام، حيث تكون القرارات متكررة وغنية بالبيانات.

على الجانب الهندسي، يتم استخدام وكلاء مراقبة خطوط الأنابيب وتصحيح الأخطاء بالفعل. وكلاء FinOps قد خفضوا التكاليف غير المستخدمة للخدمة السحابية بنسبة 35٪. هناك أيضًا اعتماد قوي في إدارة الثروة.

نحن ندعم كلاً من بيئات Microsoft وDatabricks ونقدم منصة بناء وكلاء مخصصة. ليس كل وكيل يحتاج إلى أن يكون قائمًا على نموذج لغة كبير؛ يجب أن يتطابق الهيكل مع حالة الاستخدام لتوازن بين النطاق والتكلفة.

الحوكمة ضرورية. مع وكلاء التفاعل مع الأنظمة المالية أو بيانات العملاء، يتم بناء حواجز قوية ومراقبة بشرية لضمان الموثوقية على نطاق المؤسسة.

مع التمويل الأخير، أنت مضاعف على تطوير الملكية الفكرية. ما مدى أهمية امتلاك منصات مملوكة مقارنة ببناء منصات موجودة في المناظير الحالية للذكاء الاصطناعي؟

نحن متكاملون深 مع منصات مثل Databricks وMicrosoft وAnaplan، التي توفر البنية التحتية والنطاق. نحن لا نحاول استبدالها.

تركيزنا على امتلاك طبقة الذكاء على القمة. الملكية الفكرية المملوكة تتيح لنا التحكم في التجربة، ودمج المعرفة بالصناعة، وتقديم قيمة متسقة على نطاق واسع.

تمييزنا يأتي من الخبرة في الصناعة. سواء كان ذلك PromoPulse AI لإدارة نمو الإيرادات أو WealthPulse لخدمات المالية، القيمة تكمن في فهم الحالات الاستخدامية الحقيقية والقرارات.

الملكية الفكرية المملوكة لنا هي توثيق هذه الخبرة. إنه ما يجعل المنصة قابلة للدفاع وجديرًا بالفعل.

لقد عملت بشكل وثيق مع شركات Fortune 1000. كيف تتغير التوقعات حول عائد الاستثمار للذكاء الاصطناعي مع demande من التنفيذيين لنتائج قابلة للقياس بدلاً من التجربة؟

التغيير حقيقي، ولكن التجربة لم تختف. إنه يتوقع فقط أن يتحرك بشكل أسرع ويرتبط بنتائج ملموسة.

اليوم، يقيّم التنفيذيون عائد الاستثمار للذكاء الاصطناعي من خلال عدسات أوسع مثل سرعة اتخاذ القرار وولاء العملاء وسعة الابتكار والقدرة على الصمود.

عائد الاستثمار للذكاء الاصطناعي لم يعد مملوكًا لمدير واحد. يركز المدير التقني على البنية التحتية والبيانات، ويحذر المدير المالي من التأثير المالي، ويؤكد المدير التنفيذي على الكفاءة التشغيلية.

المنظمات التي تنجح تتماشى مع هذه المنظورات في وقت مبكر وتلتزم بالنتائج على المدى الطويل.

تتضمن استراتيجية التوسع الخاصة بكم أمريكا الشمالية وأوروبا. ما هي الفروق التي تريها في نضج تبني الذكاء الاصطناعي وجاهزية المؤسسات عبر هذه المناطق؟

الفرق هو أكثر عن العقلية من القدرة.

تعتبر أمريكا الشمالية الأولوية السرعة والتجربة، مدفوعة بالضغط التنافسي.

تؤكد أوروبا على الحوكمة والذكاء الاصطناعي الأخلاقي من البداية. ومع ذلك، هذا لا يعني تبنيًا أبطأ. الشركات توازن الهيكل مع التسريع.

كلا المنطقتين تتقارب نحو الذكاء الاصطناعي القابل للتوسيع والمدمج في العمليات الأساسية.

لقد أسست مؤخرًا دائرة CAIO لجلب قادة الذكاء الاصطناعي معًا. ما هي المناقشات الأكثر إلحاحًا التي تحدث حاليًا بين مسؤولي الذكاء الاصطناعي، خاصة حول الحوكمة والأخلاقيات؟

دائرة CAIO تم إنشاؤها لتوفير مساحة للقادة في مجال الذكاء الاصطناعي لمناقشة مفتوحة.

التحدي المركزي هو موازنة السرعة مع المخاطر على المدى الطويل. الثقة والوضوح هما مشاكل رئيسية، خاصة مع تأثير أنظمة الذكاء الاصطناعي على القرارات الحاسمة.

الحوكمة تتغير من وثائق السياسة إلى ممارسات تشغيلية متأصلة. في الوقت نفسه، لا تزال العديد من المنظمات تفتقر إلى نماذج التنفيذ لتسليم استراتيجيات الذكاء الاصطناعي.

أهم الإشارات غالبًا ما تأتي من مناقشات الزملاء المفتوحة بدلاً من العروض الرسمية.

في النظر إلى الأمام ثلاثة إلى خمس سنوات، هل تتوقع أن يتحول الذكاء الاصطناعي في المؤسسات إلى منصات موحدة مثل منصة 1Platform، أو يبقى نظامًا متشظيًا من الأدوات والبائعين؟ حيث تهدف Polestar Analytics إلى وضع نفسها في هذا المستقبل؟

من المرجح أن يستمر التشتت. منصات رئيسية مثل Databricks وMicrosoft وSalesforce وAnaplan ستظل لاعبين مركزيين.

ما تحتاجه الشركات هو طبقة توحيدية تربط البيانات والذكاء والعمليات في شيء قابل للتنفيذ. هذا هو الدور الذي صممت 1Platform لتلعبه.

المستقبل سيفضل المنصات التي تتمتع بالخبرة الرأسية العميقة. الحلول الأفقية العامة ستواجه صعوبات في التمييز.

القيمة الحقيقية ستأتي من فهم الاحتياجات المحددة حسب الصناعة ودمج الذكاء مباشرة في تدفقات اتخاذ القرار.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يمكنهم زيارة Polestar Analytics.