ثور أولوف فيلوجين، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Stravito – سلسلة المقابلات: محادثة العودة

ثور أولوف فيلوجين هو الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Stravito، منصة الاستخبارات الذكية التي تثق بها العلامات التجارية العالمية لتحويل المعرفة إلى قرارات واثقة تعزز النمو وتسريع التأثير السوقي.

في مقابلة سابقة، ناقشنا مساعد Stravito كواجهة محادثات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يسمح للفرق بالبحث والاستكشاف والتفاعل مع بحوثهم وآرائهم الداخلية. بعد عام، كيف تستخدم الفرق الشركات مساعد Stravito يومياً، وما الذي فاجأك حول كيفية اندماجها في سير العمل الحقيقي؟

منذ عام، كانت الفرق تستخدم مساعد Stravito في الغالب للعثور على البحث وتسليطه بشكل أسرع. ما يتغير هو كيف تستخدمه الفرق لتأكيد افتراضات استراتيجية قبل اتخاذ قرارات كبيرة، ودمج الأدلة عبر الأسواق قبل الالتزام باتجاه.

كانت البداية الأولى مدفوعة بالوقت المحفوظ. الآن، مع وكيل البحث العميق، يخطط مساعد Stravito تلقائياً البحث المتعدد الخطوات، وين析 التقارير الكاملة بالتوازي، ويتحقق من النتائج، ويسلم ملخصاً كاملاً مدعوماً حصرياً ببيانات الشركة. النتيجة هي إجابات مدعومة بالدليل التي يمكن للمتخذين للقرارات أن يعتمدوا عليها.

منذ آخر مرة تحدثنا فيها، وسعت Stravito استخدامها للذكاء الاصطناعي لدعم طرق أكثر ديناميكية للعمل مع الآراء، بما في ذلك ميزات مثل الشخصيات الاصطناعية. كيف يستخدم العملاء هذه القدرات في الممارسة، وراء التخيل أو التجربة المبكرة؟

تتحول الشخصيات الاصطناعية في Stravito الدراسات الثابتة للتقسيم إلى ملفات تعريف مستهلك تفاعلية مدعومة ببحوث الشركة الخاصة، بحيث يمكن للفرق اختبار كل شيء من التعبئة إلى مفاهيم الحملات والإعلانات إلى أفكار المنتجات، قبل قفل الميزانيات الكبيرة.

على سبيل المثال، دمجت مجموعة Lavazza الشخصيات الاصطناعية في Stravito في عملية التسويق والابتكار، وبناء ملفات تعريف المستهلك من آلاف المقابلات. لقد حُدّدت بالفعل قرارات التعبئة والحملات.

ما كان ي đòi أسبوعين من التحقق والتوقف يمكن أن يبدأ الآن بالجلسات العملية المركزة قبل الانتقال إلى الاختبار الإضافي، مع الحفاظ على النتائج الجذرية في البحوث الخاصة للشركة من البداية. الغرض هو تقليل المخاطر في وقت أقرب، وتحسين التكرار، وتحديد أفكار أقوى قبل الالتزام بالاستثمار.

كلما تم تقديم المزيد من الوظائف المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى المنصة، ما هي الأسئلة الجديدة التي تطرحها الشركات حول الحوكمة والرقابة والمساءلة، وكيف استجابت Stravito لهذه المخاوف؟

السؤال الذي كانت الشركات تسأله في السابق هو “ما الذي يمكنه فعله؟” الآن هو “هل يمكننا الوقوف خلفه؟” بالنسبة لشركة Stravito، كانت الحوكمة دائماً أولوية، وهذا يظهر في كيفية بناء المنصة.

يتم بناء الذكاء الاصطناعي العام على بيانات الإنترنت بدون سياق أعمال. يتم بناء Stravito كلياً على بحوث الشركة المعتمدة. لا يحدث أي تسريب للإنترنت أو مصادر مشتركة.

على سبيل المثال، مع وكيل البحث العميق، يظهر خطة البحث قبل بدء التحليل، وكل استنتاج مدعوم بالمرجع الكامل، بحيث يمكن تتبع أي إجابة إلى المصدر الأصلي. تفي Stravito أيضاً بأعلى معايير الأمان والخصوصية للبيانات في الشركات، مع شهادة ISO 27001، وشهادة SOC 2 من النوع II، وضمان عقدی بأن بيانات العملاء لن تستخدم لتدريب نماذج اللغة الكبيرة.

فيما يتعلق بالمساءلة، يتعامل الذكاء الاصطناعي مع التخليص والبحث والتخطيط. يتعامل الناس مع الحكم والاستراتيجية والقرار النهائي.

تضاعف عدد المنظمات التي تعاني من عدم دمج الأدوات الجديدة في اتخاذ القرارات اليومية. ماذا تعلمت عن إدارة التغيير عند طرح Stravito عبر المنظمات الكبيرة والعالمية؟

المنظمات التي تدمج Stravito بنجاح تفعل ثلاثة أشياء جيداً.

تحدد التوقع الواضح من البداية: لا يتم اتخاذ أي قرار كبير بدون الاستخبارات التي تملكها الشركة بالفعل. عندما يصبح ذلك المعيار، يتوقف استخدام المنصة عن كونه اختيارياً.

تستثمر في أبطال داخليين. عندما يعتمد الأشخاص الذين ينتظرونهم الآخرون على المنصة خلال استعراض الأعمال ومناقشات التخطيط ومحادثات الابتكار، يتبع ذلك قبول المنصة.

وتزاوج الوصول مع التمكين والدعم. الفرق تحتاج إلى إرشاد حول كيفية طرح الأسئلة الصحيحة و ماذا يفعلون بالاجابات. هذا هو ما يحول المنصة من أداة يمتلكونها إلى أداة يستخدمونها.

تعتبر Stravito مصدراً وحيداً للtruth حول استخبارات السوق والمستهلك. في الواقع، غالباً ما تنتشر البحوث المتناثرة عبر أنظمة متعددة. كيف نجحت العملاء في توحيد هذه المعرفة، وأين لا يزالون يواجهون مقاومة؟

غالباً ما توجد البحوث. توجد استخبارات الأعمال والمستهلك والسوق عبر الأنظمة والمناطق والوظائف. المشكلة هي أنها غير متصلة، لذلك يتم اتخاذ قرارات كبيرة حول الابتكار والتوسع والتسويق بدونها. هذا هو ما تحله Stravito.

يحدث التوحيد بالمراحل. تبدأ المنظمات بأبحاثها القيمة الأكثر وتوسع من هناك، مع كل مرحلة تبني الحالة التجارية للمرحلة التالية. تُعد Heineken مثال جيداً، من خلال جمع استخباراتها معاً في مكان واحد، أعدت توجيه وقت CMI بعيداً عن العثور على البحوث نحو عمل استراتيجي أكثر قيمة.

إذا ظهرت مقاومة، فهي عادة مقاومة تنظيمية وليست تقنية. المنظمات التي تتحرك بأسرع وتأثر بشكل فعال لها ملكية واضحة وأبطال داخليون يمكنهم إحضار مناطق ووظائف مختلفة على متن السفينة. الحالة التجارية، القرارات المتخذة بأسرع مع أدلة أفضل، هي ما ي推 هذه المحادثة إلى الأمام.

كان أحد أهداف Stravito هو تمكين الوصول إلى الآراء بعيداً عن فرق البحث التقليدية. خلال العام الماضي، كيف غيرت هذه الوصول الأوسع علاقة فرق الآراء مع أصحاب المصلحة في الأعمال؟

عندما يمكن للفرق التفاعل مباشرة مع معرفة المستهلك والسوق، تدخل الآراء القرارات في وقت أقرب. أصحاب المصلحة لا ينتظرون تقارير ثابتة. هم يتفاعلون مباشرة مع استخباراتهم الخاصة لتشكيل القرارات، من التموضع والتعبئة إلى حيث التوسع التالي.

غيرت هذه أيضاً ما تنفقه فرق الآراء وقتها. مع قضاء وقت أقل في تقديم الطلبات و العثور على البحوث، أصبحت تعمل بشكل متزايد كمستشارين استراتيجيين، لضمان أن تؤثر الأدلة على القرارات التي تهم أكثر.

غالبًا ما يُذكر التخصيص كأحد المزايا الكبيرة للذكاء الاصطناعي في برامج الشركات. كيف يُعد عملاء Stravito اكتشاف الآراء حسب الدور أو المنطقة أو الوظيفة، وما هو التأثير الذي أحدثته على المشاركة في البحث؟

عندما يرى الفرق بحثاً ذا صلة بقراراتهم، يتفاعلون معه في وقت أقرب ويستخدمونه بشكل أكثر ثباتاً. لدى قائد فئة عالمي أولويات مختلفة عن مدير تسويق إقليمي، و Stravito تفهم ذلك.

المجموعات هي واحدة من الميزات الأكثر استخداماً لدينا. تعمل مثل قوائم التشغيل، مما يسمح للفرق بتركيب البحث حسب الموضوع أو المنطقة أو الوظيفة، على سبيل المثال، مجموعة مخصصة للتعريف أو الاستدامة. ثم يسلط Stravito تلقائياً بحثاً ذا صلة إضافية بناءً على ما يوجد بالفعل في المجموعة، بحيث يبقى الفرق على دراية بما يهم بدون الحاجة إلى البحث.

كلما أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر اندماجاً في سير عمل الآراء، كيف تقرر المنظمات عندما يجب الاعتماد على السياق الذي يولده الذكاء الاصطناعي ومتى يجب الاستناد إلى الخبرة البشرية، خاصة عند اتخاذ قرارات عالية المخاطر؟

المنظمات التي تفعل ذلك جيداً لديها تقسيم واضح للعمل. يتعامل الذكاء الاصطناعي مع التخليص والبحث والتخطيط. يتعامل الناس مع الحكم والاستراتيجية والقرار النهائي.

في الممارسة، أدوات مثل وكيل البحث العميق في مساعد Stravito يضغطون الوقت بين السؤال والدليل، ويسلمون إجابات مدعومة بالدليل كاملة مدعومة ببحوث الشركة. تتيح الشخصيات الاصطناعية للفرق اختبار افتراضاتها ضد وجهات نظر المستهلكين الحقيقية قبل الالتزام بالاستثمار. كلاهما مصمم لتعزيز الأساس الذي يتم اتخاذ القرارات عليه.

مع ذلك، الإخراج هو نقطة البداية. يقرر الناس ما يعني الدليل، ويزن التضحيات، ويتحمل القرار النهائي.

تُعد التكامل تحدياً متكرراً في بيئات الشركات. ما هي الأنماط التي لاحظتها بين العملاء الذين نجحوا في دمج Stravito مع أنظمة تحليلاتهم أو بحوثهم أو إدارة المعرفة الحالية؟

المنظمات التي ترى أكبر تأثير واضحة حول ما هي Stravito من أجله. ليس مخزناً آخر، ولكن الطبقة التي تربط بين الرؤى الحالية وتجلبها إلى القرارات التي تحتاجها.

في الممارسة، تعمل Stravito جنباً إلى جنب مع مزودي البحث والتحليل الذين يستخدمهم العملاء بالفعل، لجمع استخبارات الأعمال والسوق والمستهلك معاً في مكان واحد بحيث تصل المعرفة المتاحة عبر الأنظمة إلى القرارات التي تحتاجها.

فيما يخص النظر إلى المستقبل، بناءً على ما لاحظته خلال العام الماضي، ما الذي لا تزال الشركات تقلله حول تشغيل الذكاء الاصطناعي في إدارة الآراء، وكيف يؤثر ذلك على اتجاه المنتج في Stravito؟

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسلط الإجابات في الحال. ما تقلله الشركات هو كل ما يحدث بعد ذلك. تكلفة اتخاذ رؤية خاطئة كبيرة جداً لتعامل الإخراج كاستنتاج.

المنظمات التي تتقدم لن تكون تلك التي تautomate الأكثر. سوف تكون تلك التي تستخدم ما تعرفه بالفعل لاتخاذ قرارات أفضل، وأسرع، وأكثر ثقة.

هذا ما يؤثر على اتجاه المنتج لدينا. على سبيل المثال، يسلط وكيل البحث العميق الدقة والتحقق التي تطلبها القرارات الكبيرة. تُعد الشخصيات الاصطناعية وجهة نظر المستهلك إلى العملية قبل الالتزام بالاستثمار. كلاهما مصمم لضمان أن لا يتم اتخاذ أي قرار كبير بدون الاستخبارات التي تملكها المنظمة بالفعل.

شكراً لمقابلة رائعة، قد يرغب القراء في قراءة مقابلة سابقة أو زيارة Stravito.