Maciej Saganowski, ředitel AI produktů, Appfire – Interview Series

Maciej Saganowski je ředitelem AI produktů ve společnosti Appfire.

Appfire je přední poskytovatel podnikových softwarových řešení, která jsou navržena pro zlepšení spolupráce, zefektivnění pracovních postupů a zvýšení produktivity napříč týmy. Specializuje se na nástroje, které se integrují s platformami jako Atlassian (TEAM ), Salesforce (CRM ) a Microsoft , a nabízí robustní sadu aplikací přizpůsobených pro projektové řízení, automatizaci, reportování a řízení IT služeb. S globální přítomností a závazkem k inovacím se společnost stala důvěryhodným partnerem pro organizace, které hledají optimalizaci svých softwarových ekosystémů, a slouží širokému spektru odvětví, aby umožnila týmům efektivně dosáhnout svých cílů.

Appfire je známá pro poskytování podnikových řešení pro spolupráci, můžete nás seznámit s přístupem Appfire k vývoji produktů poháněných umělou inteligencí?

Minulý rok byl trh zaplaven řešeními poháněnými umělou inteligencí, protože společnosti se snažily zůstat relevantní a konkurenceschopné. Zatímco některá z těchto produktů splnila očekávání, stále existuje příležitost pro dodavatele, aby skutečně řešily skutečné potřeby zákazníků s účinnými řešeními.

Ve společnosti Appfire se soustředíme na to, abychom zůstali v čele inovací v oblasti umělé inteligence, což nám umožňuje předvídat a překonávat měnící se potřeby podnikové spolupráce. Naší přístup k vývoji produktů poháněných umělou inteligencí spočívá v poskytování bezproblémových a účinných zážitků pro naše zákazníky.

Chceme, aby umělá inteligence se stala nedílnou součástí uživatelského rozhraní, aby je vylepšila, aniž by je zastínila nebo vytvořila další zátěž, vyžadující, aby uživatelé se naučili zcela nové funkce.

“Čas na hodnotu” je jedním z nejdůležitějších cílů pro naše funkce poháněné umělou inteligencí. Tento princip se zaměřuje na to, jak rychle může uživatel, zejména nový uživatel, začít využívat naše produkty.

Například s Canned Responses nemusí podpůrný agent, který odpovídá na zákazníka, procházet celou emailovou konverzaci; umělá inteligence bude schopna navrhnout nejvhodnější šablonu odpovědi, čímž ušetří čas a zvýší přesnost.

Appfire spolupracuje s Atlassian na spuštění WorkFlow Pro jako Rovo agent. Co činí tento produkt poháněný umělou inteligencí výjimečným na trhu plném podobných produktů?

Tato kategorie produktů je relativně neobvyklá. Jsme jednou z prvních společností, která spustila software pro automatizaci Jira a tato je teprve začátek.

WorkFlow Pro je asistent pro automatizaci poháněný umělou inteligencí pro Jira, který transformuje, jak týmy nastavují a spravují své automatizační pracovní postupy. Poháněn umělou inteligencí Atlassian Rovo, pomáhá uživatelům při konfiguraci nových automatizací nebo při řešení existujících.

Historicky byly produkty pro automatizaci Jira komplexní a vyžadovaly určitou úroveň odbornosti. WorkFlow Pro odstraňuje tyto komplexy a umožňuje novým nebo méně zkušeným správcům Jira dosáhnout svých cílů bez ztráty času na dokumentaci produktu, fóra nebo riskování drahých chyb.

Nový správce Jira může jednoduše požádat agenta, jak provést úkon, a na základě nainstalovaného automatizačního programu (JMWE, JSU nebo Power Scripts) poskytne agent krok za krokem návod, jak dosáhnout požadovaného výsledku. Je to jako mít šéfkuchaře v kuchyni, který je připraven odpovědět na jakoukoli otázku s přesnými instrukcemi.

Ve společnosti Appfire se soustředíme na to, abychom zjednodušili životy našich zákazníků. V další verzi WorkFlow Pro budou uživatelé moci požadovat nové automatizace v běžném jazyce jednoduchým zadáním požadovaného výsledku, aniž by museli procházet konfigurační rozhraní nebo znát jakýkoli skriptovací jazyk. Pokud budou chybět nějaké podrobnosti, agent požádá o upřesnění a nabídne tipy pro hladší pracovní postupy.

Jak zapojujete zpětnou vazbu uživatelů při iteraci produktů poháněných umělou inteligencí, jako je WorkFlow Pro? Jakou roli hraje vstup zákazníků při formování vývoje těchto nástrojů?

Ve společnosti Appfire zůstáváme velmi blízko našim uživatelům. Naši designéři a produktoví manažeři se pravidelně setkávají s nimi a máme také specializovanou skupinu pro výzkum uživatelů, která provádí širší výzkumné iniciativy, které informují naši vizi a produktové roadmapy.

Analýzujeme jak kvantitativní data, tak uživatelské příběhy zaměřené na výzvy, a ptáme se sami sebe: “Může umělá inteligence pomoci v tomto okamžiku?” Pokud rozumíme problému uživatele dostatečně dobře a věříme, že umělá inteligence může poskytnout řešení, náš tým začíná experimentovat s touto technologií, aby řešil problém. Každá cesta funkce začíná ne od technologie, ale od bolesti uživatele.

Například jsme se od našich uživatelů dozvěděli, že noví správci Jira čelí významné bariéře, když vytvářejí komplexní automatizace. Mnozí z nich postrádají zkušenosti nebo čas na studium dokumentace a ovládnutí složitých mechanismů skriptování. WorkFlow Pro byl vyvinut, aby ulehčil tuto bolestivou stránku, a tím usnadnil uživatelům naučit se a nakonfigurovat Jira.

Mimo WorkFlow Pro plánuje Appfire vyvinout další aplikace poháněné umělou inteligencí. Jak tyto nové produkty změní způsob, jakým uživatelé stanovují cíle, sledují práci a využívají data účinněji?

Umělá inteligence bude mít hluboký dopad na to, co budou moci budoucí znalostní pracovníci dosáhnout, a na to, jak budou interagovat se softwarem. Organizace se budou vyvíjet, stanou se ploššími, pružnějšími a efektivnějšími. Projekty budou vyžadovat méně lidí na koordinaci a doručení. Zatímco to zní jako smělé předpovědi, již se to začíná projevovat prostřednictvím tří klíčových pokroků v oblasti umělé inteligence:

1. Převzetí technicky komplexních nebo nudných úkolů umělou inteligencí
2. Interakce se softwarem pomocí přirozeného jazyka
3. Agentní pracovní postupy

Jsme již svědky toho, jak umělá inteligence snižuje zátěž nudných úkolů a usnadňuje nové uživatelům vstup do těchto produktů. Například asistenti umělé inteligence mohou pořizovat poznámky z jednání nebo seznam akčních položek. Na příkladu Appfire, když manažer vytvoří nový Klíčový výsledek v rámci rámce OKR, umělá inteligence navrhne formulaci Klíčového výsledku na základě osvědčených postupů v oboru a unikátního kontextu společnosti, čímž ulehčí uživatelům naučit se definovat účinné OKR.

Přirozené jazykové rozhraní představují významnou změnu paradigmatu v tom, jak navrhujeme a používáme software. Vývoj software za posledních 50 let vytvořil prakticky neomezené schopnosti pro znalostní pracovníky, ale tato propojená síla přinesla také značnou složitost.

Dokud nedávno neexistoval jednoduchý způsob, jak tuto složitost zvládnout. Nyní umělá inteligence a přirozená jazyková rozhraní činí software zvládnutelným a přístupným. Například jedna z nejoblíbenějších kategorií aplikací Appfire je Správa dokumentů. Mnohé společnosti z žebříčku Fortune 500 vyžadují dokumentové pracovní postupy pro dodržování předpisů nebo regulační kontrolu. Brzy by mohlo být vytváření těchto pracovních postupů tak jednoduché, jako mluvit se systémem. Manažer by mohl říci: “Aby byla politika schválena a distribuována všem zaměstnancům, musí být nejprve přezkoumána a schválena seniorním vedení.” Umělá inteligence by rozuměla této instrukci a vytvořila pracovní postup. Pokud by chyběly nějaké podrobnosti, umělá inteligence by vyžadovala upřesnění a nabízela tipy pro hladší pracovní postupy.

Dále jsou “agentní pracovní postupy” budoucností revoluce umělé inteligence a my je zahrnujeme do naší agentní aplikace WorkFlow Pro. V budoucnu budou agenti umělé inteligence fungovat více jako lidský spolupracovníci, schopní řešit komplexní úkoly, jako je výzkum, shromažďování informací z více zdrojů a koordinace s jinými agenty a lidmi, aby dodali návrh do několika hodin nebo dnů. Tento agentní přístup půjde za hranice jednoduchých interakcí, jako jsou ty s ChatGPT; agenti se stanou proaktivními, možná navrhujícími návrh prezentace, než si uvědomíte, že ji potřebujete. Interakce s agenty pomocí hlasu se také stanou častějšími, umožňující uživatelům pracovat na cestách.

Stručně řečeno, kam směřujeme s umělou inteligencí v oblasti znalostních prací, je podobné, jako jak fungujeme s vozidly dnes: víme, kam chceme jet, ale obvykle nemusíme rozumět složitostem spalovacích motorů nebo jemně ladit auto sami.

Můžete nám také dát příklady, jak jste vylepšili stávající produkty Appfire pomocí umělé inteligence, čímž jste zvýšili jejich funkčnost a uživatelský zážitek?

Každá naše aplikace je jedinečná, řeší různé uživatelské výzvy a je navržena pro různé uživatelské role. V důsledku toho je použití umělé inteligence v těchto aplikacích přizpůsobeno pro zlepšení konkrétních funkcí a vylepšení uživatelského zážitku smysluplným způsobem.

V aplikaci Canned Responses urychluje umělá inteligence komunikaci se zákazníky, pomáhající uživatelům rychle formulovat odpovědi na základě obsahu žádosti a existujících šablon. Tato funkce umělé inteligence nejen ušetří čas, ale také vylepší kvalitu interakcí se zákazníky.

V aplikaci OKR for Jira by mohla umělá inteligence pomoci uživatelům, kteří jsou noví v rámci OKR (Cíl a Klíčový výsledek). Zjednodušením a vyjasněním této často komplexní metodologie by umělá inteligence mohla poskytnout vedení při formulaci účinných Klíčových výsledků v souladu s konkrétními cíli, čímž by učinila proces OKR přístupnějším.

Nakonec WorkFlow Pro reprezentuje inovativní způsob, jak interagovat s naší dokumentací, a demonstruje náš závazek k agentním pracovním postupům a automatizaci pomocí přirozeného jazyka. Tento přístup umělé inteligence snižuje bariéru pro nové správce Jira a zefektivňuje pracovní postupy pro zkušené správce.

Společné služby umělé inteligence, jako je funkce shrnutí, se vyvíjejí napříč několika aplikacemi Appfire. Jak si představujete, že tyto služby ovlivní produktivitu uživatelů napříč vaší platformou?

Ve společnosti Appfire máme široký portfóliu aplikací napříč několika tržišti, včetně Atlassian, Microsoft, monday.com (MNDY ) a Salesforce.

S takovým velkým rozsahem aplikací a různými případy použití umělé inteligence jsme se rozhodli navrhnout a vyvinout sdílenou interní službu umělé inteligence, která by mohla být využita napříč několika aplikacemi.

Vyvinuli jsme platformovou službu umělé inteligence, která umožňuje týmům produktů napříč našimi aplikacemi připojit se k více velkým jazykovým modelům. Nyní, když je služba aktivní, budeme pokračovat v jejím rozšiřování funkcemi, jako jsou lokálně spuštěné modely a předem zabalené podněty.

S rychlou evolucí technologií umělé inteligence, jak zajišťujete, aby přístup Appfire k vývoji umělé inteligence pokračoval v plnění měnících se potřeb zákazníků a požadavků trhu?

Ve společnosti Appfire je hlavním cílem produktového manažera most mezi technickou proveditelností a řešením skutečných problémů zákazníků. Jak se schopnosti umělé inteligence rychle rozvíjejí, zůstáváme v kontaktu s tržními trendy a aktivně monitorujeme odvětví pro osvědčené postupy. Na straně zákazníků neustále interagujeme s našimi uživateli, abychom pochopili jejich výzvy, nejen v našich aplikacích, ale také na podkladových platformách, které používají.

Když identifikujeme překryv mezi technickou proveditelností a významnou potřebou zákazníka, soustředíme se na poskytování bezpečné a robustní funkce umělé inteligence. Před spuštěním experimentujeme a testujeme tato řešení s uživateli, abychom zajistili, že skutečně řeší jejich bolestivé stránky.

Appfire operuje v vysoce konkurenčním prostředí SaaS poháněném umělou inteligencí. Jaké kroky podnikáte, aby vaše inovace umělé inteligence zůstaly jedinečné a pokračovaly v poskytování hodnoty uživatelům?

Přístup Appfire k umělé inteligenci se zaměřuje na účel. Neintegrujeme umělou inteligenci pouze proto, aby jsme zaškrtli políčko; náš cíl je, aby umělá inteligence pracovala tak přirozeně v našich produktech, že se stane téměř neviditelnou pro uživatele. Chceme, aby umělá inteligence řešila skutečné výzvy, kterým čelí naši zákazníci – ať už se jedná o zjednodušení pracovních postupů v Jira, řízení komplexních dokumentových procesů nebo zefektivnění strategického plánování. Ideálně by použití umělé inteligence mělo být tak intuitivní, jako vzít si pero.

Mnohé produkty SaaS tradičně vyžadovaly specializované znalosti, aby se využily jejich plné potenciály. Naše vize pro umělou inteligenci je snížit křivku učení a učinit naše aplikace přístupnější. Se spuštěním našeho prvního Rovo agenta, WorkFlow Pro, činíme důležitý krok na této cestě. Naším konečným cílem je zajistit, aby umělá inteligence v našich aplikacích umožnila uživatelům dosáhnout hodnoty rychleji.

Pohledem do budoucnosti, jaké trendy ve vývoji umělé inteligence, podle vás, budou mít největší dopad na odvětví SaaS v příštích letech?

Dvě hlavní trendy umělé inteligence, které budou formovat odvětví SaaS v příštích letech, jsou vzestup agentů umělé inteligence a rostoucí obavy o bezpečnost a soukromí.

Někteří argumentují, že technologie agentů dosud nedosáhla svého potenciálu a zůstává relativně nezralá. Na tyto skeptiky bych řekl, že často přeháníme, co technologie dosáhne za 1–2 roky, ale výrazně podceňujeme, co dokáže za deset let. Zatímco současné použití agentů je skutečně omezené, svědky jsme masivních investic do agentních pracovních postupů po整个 softwarovém hodnotovém řetězci. Základní modely od společností, jako je OpenAI a Anthropic, a platformy, na kterých Appfire目前 operuje nebo plánuje operovat, činí rozsáhlé investice do technologie agentů. OpenAI například pracuje na “Systému 2” agentech, schopných rozumu, zatímco Anthropic spustil modely, které mohou používat běžné aplikace a webové stránky, emulovat lidské akce. Atlassian představil Rovo a Salesforce spustil Agentforce. Každý týden přináší nové oznámení o pokroku v oblasti agentů a my se na tyto vývoj těšíme a budeme je integrovat do našich aplikací.

Ve stejnou dobu, jak se schopnosti umělé inteligence rozšiřují, rostou také rizika spojená se zabezpečením dat a soukromím. Podniky musí zajistit, aby jakákoli integrace umělé inteligence respektovala a chránila jak jejich aktiva, tak aktiva jejich zákazníků, od citlivých dat po širší bezpečnostní opatření. Vyvážení inovací s robustními bezpečnostními postupy bude nezbytné pro odemknutí plné hodnoty umělé inteligence v SaaS a umožnění odpovědného, zabezpečeného pokroku.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří si chtějí dozvědět více, by měli navštívit Appfire.