Fred Laluyaux, spoluzakladatel a CEO společnosti Aera Technology – rozhovor

Fred Laluyaux, spoluzakladatel, prezident a CEO společnosti Aera Technology, je zkušený manažer podnikového softwaru, který vybudoval a vedl společnosti na rozhraní analýz, automatizace a rozhodování. Před založením Aera působil jako CEO společnosti Anaplan a zastával několik seniorních vedoucích rolí ve společnosti SAP, pokrývajících finance, výkon, riziko, prodej a firemní rozvoj. Na počátku své kariéry pracoval ve vedoucích pozicích ve společnostech Business Objects a ALG Software a založil společnost Transcribe Technologies, což mu poskytlo desetiletí zkušeností se škálováním globálních softwarových organizací a převodem komplexních dat na obchodní výsledky.

Aera Technology vyvíjí softwarové řešení pro rozhodovací inteligenci poháněné umělou inteligencí, která má pomoci velkým podnikům fungovat s větší rychlostí a přesností. Platforma společnosti nepřetržitě analyzuje data z celé organizace a jejího vnějšího prostředí, převádí poznatky na doporučené a automatizované akce v reálném čase. Zaměřením se na rozhodnutí místo dashboardů si Aera klade za cíl pomoci organizacím přejít z reaktivní analýzy na proaktivní, neustále se zlepšující operace.

Vy jste založil a vedl několik podnikových softwarových společností, od svých raných dnů, kdy jste budoval společnost Transcribe Technologies, až po řízení společnosti Anaplan a nyní spoluzaložení Aera Technology. Jaký problém jste viděl u velkých podniků, který vás přesvědčil, že rozhodovací inteligence potřebuje existovat jako samostatná kategorie, a proč byla roku 2017 správným okamžikem pro vybudování Aera?

Pracuji na tomto problému déle než deset let — dlouho předtím, než Aera existovala. V roce 2010, když jsem byl ve společnosti SAP, napsal jsem článek o tom, co jsem věřil, že se stane největší výzvou pro velké podniky: učinit a provést rozhodnutí dostatečně rychle, aby držely krok s digitalizací ekonomiky.

Tři síly se střetly — objem, složitost a rychlost. Rozhodnutí se přesunula na jemnější úroveň, blíže k místu dopadu, ale podniky byly stále strukturovány jako hluboké pyramidy lidí, nástrojů a procesů, které prostě nemohly škálovat.

Skutečná otázka se stala: jak přinést sílu technologií na transakční úroveň? Nejen poznatky nebo dashboards, ale stroje, které provádějí rozhodnutí, neustále se učí z všech rozhodnutí a s lidmi v kontrolním režimu.

Co se týče roku 2017, byli jsme raní. Trh nebyl plně připraven a ani my ne. To je povaha startupu: začínáte s jasnou vizí a stavíte brzy, abyste byli připraveni, až se trh zralý. V případě Aera to trvalo několik let. A COVID-19 nepomohl. Ale bylo fascinující vidět, jak naše základní vize zůstala věrná své počáteční formulaci, zatímco jak platforma, tak trh se vyvinuly do bodu, kdy Aera nyní vede kategorii rozhodovací inteligence a spolupracuje s některými z největších organizací na světě.

Dnes je kolem agentů AI mnoho diskusí, ale jste jasně řekl, že poznatky samotné nejsou dostatečné. Jak vysvětlíte rozdíl mezi analýzou, AI podporovanými doporučeními a skutečnou rozhodovací inteligencí CIO, kteří se snaží proniknout hluk?

Tradiční analýza a obchodní inteligence říkají, co se stalo. AI může pomoci předpovědět, co se může stát. AI podporovaná doporučení navrhují možnosti, ale stále se spoléhají na lidi, aby rozhodli a jednali.

Rozhodovací inteligence jde za statickými dashboards nebo jednorázovými doporučeními. Provozuje se jako kontinuální učící se smyčka, aby urychlila a zlepšila rozhodnutí — pomocí dat, analýz, AI a automatizace, aby vyhodnotila kompromisy, simulovala scénáře a provedla a monitorovala akce v reálném čase, sladěné s obchodními cíli.

Zatímco AI může pomoci týmům předpovědět poptávku nebo optimalizovat pracovní postupy, rozhodovací inteligence určuje, jak jednat na základě těchto poznatků. Balancuje náklady, riziko, úroveň služeb a provozní omezení napříč podnikem v měřítku.

Aera je často popisována jako umožňující samořízený podnik. V praktických termínech, co to vlastně znamená uvnitř velké organizace, a která rozhodnutí jsou realisticky připravena pro tuto úroveň automatizace dnes?

Když mluvíme o samořízeném podniku, nejde o autonomii bez kontroly. Od samého začátku byla naše vize přecházet od lidí, kteří činí a provádějí rozhodnutí podporovaná stroji, ke strojům, které provádějí rozhodnutí pod vedením lidí — s jasným záměrem, omezeními a odpovědností.

V praxi Aera funguje jako rozhodovací agent. Kontinuálně chápe data, detekuje spouštěče, vyhodnocuje kompromisy, doporučuje akce a provádí rozhodnutí přímo v podnikových systémech. S pomocí Aera lidé neřídí dashboards; řídí rozhodnutí, často prostřednictvím jednoduché interakce souhlasit nebo nesouhlasit.

Rozhodnutí, která jsou připravena pro tuto úroveň automatizace dnes, jsou objemná a opakovaná — rebalancování zásob, prioritizace nákupních objednávek, změny parametrů — kde rychlost matters a manuální koordinace vytváří největší neefektivitu.

Vy jste pracovali úzce s globálními podniky napříč dodavatelským řetězcem, financemi a operacemi. Kde CIO vidí nejrychlejší a nejkonkrétnější návraty z rozhodovací inteligence, ať už v pracovním kapitálu, úrovních služeb nebo snížení plýtvání?

CIO vidí nejrychlejší a nejkonkrétnější návraty z rozhodovací inteligence tam, kde rozhodnutí jsou objemná, opakovaná a omezená náklady, kapacitou nebo obchodními kompromisy. V dodavatelském řetězci a operacích se to často týká rebalancování zásob, prioritizace nákupních objednávek a logistiky. Toto je místo, kde automatizovaná realizace v měřítku pohání měřitelné zisky v pracovním kapitálu, úrovních služeb a snížení plýtvání.

Příklad: globální společnost v oblasti životních věd používá rozhodovací inteligenci, aby kontinuálně monitorovala poptávku a upravila nákupní objednávky — automaticky žádající zrušení nebo snížení dodavatelů, ověřující odpovědi a potvrzující změny. Tato schopnost dodává více než miliony ročně ve formě snížení plýtvání, zatímco také snižuje nákladní kilometry a související emise skleníkových plynů (GHG).

Mnohé společnosti již dnes bojují s provozováním modelů AI v měřítku. Jaké jsou nejčastější blokační body, které vidíte, když organizace přecházejí z generování poznatků na automatizovanou realizaci rozhodnutí?

Vyzyvání často vznikají, když týmy začínají experimentovat se samostatnými nástroji AI. Mohou automatizovat jeden pracovní postup, ale bojují s provozováním rozhodnutí konzistentně napříč podnikem. Bez komponovatelné, účelově postavené rozhodovací platformy jsou tyto úsilí obtížná na řízení, škálování nebo adaptaci, když se podmínky mění.

Jinou častou překážkou je nedostatek jasnosti kolem toho, kde se rozhodování rozpadá. Společnosti investují do AI a předpovědí, ale nepinpointují, proč se zásoby hromadí, předpovědi selhávají nebo logistika nefunguje. Fragmentovaná viditelnost napříč rozhodnutími zhoršuje problém.

Týmy, které se daří, začínají s jasným, vysoce dopadovým případem použití, kde kompromisy jsou pochopitelné, budují důvěru prostřednictvím doporučení a realizace a automatizují postupně. Odtud mohou škálovat, jak rozhodnutí kontinuálně adaptují a zlepšují se v čase.

Agentní AI se stává buzzwordem napříč průmyslem. Jak vidíte agenty zapadající do rozhodcovských platforem, a kde by podniky měly být opatrné ohledně autonomie versus lidského dohledu?

V rozhodovací inteligenci přidávají agenty největší hodnotu, když jsou zabudovány do dohlížené rozhodovací soustavy — ne v izolaci. S Aera Decision Cloud platformou pracují agenty jako koordinované týmy, každý přispívající specifickou schopností: simulací scénářů; integrací reálných signálů; validací proveditelnosti; hodnocením finančního dopadu; a realizací akcí — všechny orchestrované kolem jediného rozhodnutí.

Místo, kde podniky potřebují být opatrné, je autonomie bez řízení. V praxi jsou agenty rozhodnutí vždy vedeny lidmi. Lidské týmy nastavují parametry a cíle, monitorují výkon, testují předpoklady a řídí kvalitu dat z kontrolního prostředí. Systém může běžet kontinuálně, ale lidé řídí, jak rozhodnutí se vyvíjejí. Tato rovnováha je to, co dělá agentní AI škálovatelnou, důvěryhodnou a bezpečnou v podniku.

Důvěra je kritická, když rozhodnutí ovlivňují výnosy, zákazníky nebo dodržování předpisů. Jak Aera zajišťuje, aby rozhodnutí byla vysvětlitelná, auditable a obhajitelná, zejména v regulovaných prostředích?

Důvěra začíná transparentností. Pro každé rozhodnutí Aera zachycuje plný kontext — data použité, doporučení, logiku za ním, rozhodnutí přijaté a výsledek. Jak systém běží a obnovuje, monitoruje a měří výsledky rozhodnutí, aby neustále zlepšoval rozhodování.

Říkáme tomu auto-rozhodnutí učení. Na základě výkonu rozhodnutí Aera vypočítává důvěrné skóre pro doporučení — vysvětluje kořenové příčiny, kompromisy a očekávaný dopad. Uživatel může vidět doporučení s jasnou argumentací a 92% důvěrným skóre.

Tento přístup je autonomní, ale dohlížený. Prostřednictvím platformy Decision Intelligence Network, která slouží jako centralizované kontrolní prostředí, uživatelé mají úplnou viditelnost napříč rozhodnutími, akcemi a výsledky. Mohou monitorovat výkon, testovat předpoklady, řídit kvalitu dat a upravit logiku v čase.

Za základě vašich rozhovorů s CIO, jak se role lidí vyvíjí, když se rozhodovací inteligence systémy zralé, a které dovednosti se stávají důležitějšími, když stroje přebírají více operačních rozhodnutí?

Jako se rozhodovací inteligence zralá, role lidí nezmizí — přesouvá se po hodnotové řadě. Vidíme posun od lidí, kteří manuálně provádějí rozhodnutí, k lidem, kteří navrhují, řídí a zlepšují rozhodnutí.

V mnoha společnostech spotřebního zboží se tradiční role plánovačů již vyvíjejí v rozhodovací analytiky, kteří se soustředí na monitorování výsledků, chápání kompromisů a zlepšování rozhodovací logiky v čase. Vedle nich rozhodovací architekti definují záměr, omezení a zábrany, které řídí, jak stroje jednají.

Nejdůležitějšími dovednostmi se stávají úsudek, systémové myšlení a schopnost formulovat správná rozhodnutí. Lidé zůstávají pevně v kontrolním režimu, řídí, jak rozhodnutí jsou učiněna stroji, ale ne každý jednotlivý čin.

Gartnerova první Magic Quadrant pro platformy rozhodovací inteligence signalizuje, že tato kategorie vstupuje do mainstreamu. Jaké schopnosti, podle vás, budou oddělovat vedoucí dodavatele od pozdních v příštích několika letech?

Po tom, co byla Aera jmenována lídrem v inauguračním Gartnerově Magic Quadrantu pro platformy rozhodovací inteligence, vidíme vedení definované silnou realizací a schopností dodávat komplexní, komponovatelné schopnosti napříč celým rozhodovacím cyklem. V Gartnerově doprovodném výzkumu Critical Capabilities byla Aera také uznána za její výkon napříč klíčovými rozhodovacími případy použití — včetně analýzy rozhodnutí, inženýrství rozhodnutí, vědy o rozhodování a správy rozhodnutí — vyhodnocující, jak dobře platformy mohou modelovat, provozovat, řídit a neustále zlepšovat rozhodnutí v podnikovém měřítku.

Domníváme se, že vedoucí dodavatelé budou také odlišeny tím, jak účinně integrují pokročilé AI techniky, včetně generativní a agentní AI, do dohlížených rozhodovacích systémů. To vyžaduje účelově postavené platformy, které jsou komponovatelné, přístupné pro podnik prostřednictvím nízko-kódových a přirozených jazykových rozhraní a řízené v měřítku, aby splňovaly bezpečnostní a regulační požadavky. Nakonec nejsilnější dodavatelé budou vkládat rozhodovací inteligenci jako operační vrstvu, která se neustále učí a zlepšuje, ne jen další aplikaci, kterou týmy musí řídit.

Pro organizace, které rozpoznají mezеру mezi poznatky a akcemi, jak Aera platforma pomáhá jim uzavřít tuto smyčku v praxi, a co vypadá úspěšná první nasazení pro CIO, který chce řídit měřitelný obchodní dopad?

Uzavření mezery mezi poznatky a akcemi začíná provozováním rozhodnutí v denních operacích. Aera platforma umožňuje CIO, aby léčili rozhodnutí jako kontinuální procesy: monitorování výsledků; testování kompromisů; a zlepšování výkonu v čase. To je často ukotveno v rozhodovacím centru excelence, virtuálním nebo fyzickém, kde týmy řídí a rafinují, jak rozhodnutí jsou učiněna a provedena.

Aera sjednocuje data, analýzy, obchodní pravidla, AI a automatizaci v jediné komponovatelné platformě, aby poháněla rozhodnutí, která plyne z poznatků přes realizaci a učení. Její komponovatelná architektura umožňuje IT udržet dohled a bezpečnost, zatímco umožňuje podnikovým týmům definovat, adaptovat a evolucí rozhodovacích toků. Jak jsou zachyceny výsledky, rozhodnutí se kontinuálně zlepšují a uvolňují týmy, aby se soustředily na úsudek, strategii a výjimky.

Úspěšné první nasazení často prokazuje měřitelné výsledky na jednom vysoce dopadovém případě použití rozhodnutí v 10-12 týdnech, realizujících a kontinuálně zlepšujících rozhodnutí od začátku do konce. Toto vytváří opakovatelný modul pro podnikové měřítko.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Aera Technology.