Ralph Gootee, CTO a spoluzakladatel společnosti TigerEye – rozhovor

Ralph Gootee, CTO a spoluzakladatel společnosti TigerEye, vede vývoj obchodní simulační platformy, která má za cíl zlepšit strategické rozhodování, plánování a realizaci. Díky využití pokročilé časově orientované technologie umělé inteligence umožňuje TigerEye organizacím zefektivnit plánovací procesy, simulovat různé scénáře a činit datová rozhodnutí efektivněji.

Společnost TigerEye, založená Gooteem a bývalými výkonnými řediteli PlanGrid, řeší běžné výzvy v obchodním plánování, jako jsou zastaralé tabulky a prodloužené plánovací cykly, se zaměřením na adaptabilitu a předvídatelný růst. Platforma integruje principy z odvětví, jako je stavebnictví a softwarová kvalita, aby poskytla dynamická řešení, která pomáhají firmám optimalizovat operace a efektivně růst.

Co vás inspirovalo k založení TigerEye a jak vaše předchozí zkušenosti s PlanGrid ovlivnily vaši vizi pro společnost?

Již vždy jsem považoval data za výzvu. Když jsme postavili mou poslední firmu, PlanGrid, nástroje jako Looker a Redshift teprve začínaly vycházet. Koncept přehledů byl nový. Mixpanel a Amplitude byly ještě v počátečních fázích. Tyto produkty byly tak čerstvé, že jste museli postavit自己的 tým pro zpracování dat, aby jste mohli zpracovat jakékoli přehledy.

V PlanGrid jsme shromáždili úžasný tým s doktoráty a talentovanými lídry, kteří provedli úžasné práce: identifikovali horké leady, analyzovali zákaznické spojení a vypočítali ARR. Ale to vyžadovalo 10členný tým, bylo drahé a nechalo analytiky cítit se jako „ticket crunchers“, kteří běželi SQL dotazy, aby odpověděli na otázky segmentace a růstu. Když nakonec odešli vést datové vědecké týmy jinde, zbývající tým často bojoval s tím, aby porozuměl dashboardům, které zanechali, což vedlo k významné ztrátě času. Kromě toho náš finanční ředitel ručně ověřoval tyto čísla, aby zajistil jejich přesnost.

Jako člen správní rady jiných společností jsem viděl stejný vzorec: nespojené dashboards, které byly těžké skládat do akčních přehledů. Během akvizice PlanGrid společností Autodesk se tyto výzvy staly ještě jasnějšími. Správa dvou prostředí Salesforce (CRM ) a koordinace základních back-office úkolů, jako je CRM, ERP a marketing, byla výzvou. I určení, které kampaně fungovaly, bylo záhadou. Tyto frustrace inspirovaly vizi pro TigerEye: způsob, jak učinit data bezproblémová, akční, rychlá a dostupná.

TigerEye nabízí flexibilní AI řešení pro týmy go-to-market. Jaké výzvy na trhu jste identifikovali, které vedly k návrhu konverzační AI pro obchodní inteligenci?

Analýzy go-to-market často vypadají jako přetížení čísly, statistikami a složitou matematikou. Proces zadávání kreativních, vyšetřovacích otázek je neohrabaný. Můžete vytvořit ticket pro tým dat, žádající o něco jako graf vítězství. Existuje zpětná vazba, zpoždění a někdy si uvědomíte, že jste požádali o špatnou otázku. Pro většinu lidí to není příjemný ani rychlý proces, zejména pro ty, kteří nemají autoritu C-Suite executive, aby urychlili odpovědi.

Konverzační AI mění to. Představte si, že prostě řeknete: „Ukažte mi míru vítězství pro Západní pobřeží v růžové barvě versus Východní pobřeží v hnědé barvě, za posledních čtyři čtvrtletí, v sloupcovém grafu.“ Konverzace, jako je tato, trvá vteřiny a tak i výstup. Navrhli jsme TigerEye, aby uživatelům poskytli intuitivního „junior analytika“, se kterým mohou mluvit — vždy dostupného pro vytváření přehledů bez potřeby neohrabaného rozhraní.

Jaké byly nejvýznamnější překážky, kterým jste čelili během raných fází vývoje TigerEye, a jak jste je překonali?

Jedním z největších překvapení byla obrovská škála dat, se kterou jsme se setkali, bez ohledu na velikost společnosti. I středně velké společnosti často mají obrovské množství dat, která se často mění. Stávající nástroje, jako je Looker, nemohly zvládnout tyto zátěže efektivně; viděli jsme dobu načítání 10–12 sekund pro jeden graf. To je nepřijatelné pro dnešní rychlé obchodní prostředí.

Abychom tento problém vyřešili, museli jsme inovovat. Integrovali jsme DuckDB pro rychlejší spouštění dotazů a zvolili Flutter pro stavbu lehkého a efektivního rozhraní. Kromě toho jsme přispěli zpět do open-source komunity, vyvíjející a udržující DuckDB.Dart, což umožňuje bezproblémovou integraci s Dart a Flutter prostředími. Tyto technologie nám umožnily optimalizovat pro rychlost, flexibilitu a škálovatelnost.

Jako spoluzakladatel, jak jste a váš tým prioritizovali funkce a schopnosti pro spuštění TigerEye?

Začali jsme tím, že jsme zařadili všechny zdroje společnosti za vizi AI Analytika. To znamenalo, že každý front-end a back-end inženýr přispíval. Příroda AI Analytika vyžadovala úsilí celé společnosti, protože se nejedná pouze o textový výstup; je to o poskytování interaktivních widgetů, konfiguraci simulátorů a umožnění analytikům podniknout smysluplné akce. Například jedna funkce umožňuje uživatelům nakonfigurovat budoucí plán pro přidání 10 zástupců na Západní pobřeží bezproblémově, což vyžaduje návrh vysoce interaktivního a intuitivního systému.

Proces vývoje měl své výšky a nízké body, ale technický základ byl postaven na přísném hodnocení. To se stalo jádrem našeho prioritizace. Hodnocení je místo, kde se skutečná práce děje. Neustále se ptáme: „Zlepšila tato změna systém nebo ho zhoršila?“ Začali jsme s naším inženýrským týmem a našimi odborníky z oboru a nakonec jsme se vyvinuli do zachycení otázek zákazníků, abychom naše systém dále vylepšili.

Byli jsme uvedeni do automatizovaného testovacího balíčku, kde AI vyhodnocuje sám sebe a přiřazuje skóre, aby určilo, zda jsou změny zlepšením. Abychom zajistili přesnost, stále provádíme lidské hodnocení týdně, abychom zabránili zkreslení, jako je LLM, která si sama přiřazuje nejvyšší známky. Tento dvojitý přístup byl zásadní pro to, aby se TigerEye dostal do „1.0“ stavu a neustále zvyšoval laťku.

Nakonec byla dosažena doménově specifická shoda. Prodej a go-to-market operace vyžadují přesné, specializované odpovědi a shoda mezi zúčastněnými stranami není vždy přímočará. To je důvod, proč odborné znalosti z oboru a zpětná vazba zákazníků byly zásadní pro formování TigerEye do platformy, kterou je dnes.

Jak se přístup TigerEye liší od tradičních BI nástrojů a jaký dopad to mělo na míru přijetí mezi podniky?

TigerEye byl postaven od základu s AI a mobilem, nabízející řešení, které je přirozeně přenositelné a navržené pro rychlé odpovědi na otázky. Na rozdíl od tradičních BI nástrojů, které jsou pomalé a často vyžadují rozsáhlou konfiguraci, TigerEye priorizuje rychlost a snadné použití prostřednictvím konverzační AI.

Naše grafy a widgety jsou vysoce flexibilní, s interaktivními vizuály, které umožňují uživatelům procházet data intuitivně. AI se nespoléhá na obecné, povrchové informace, které mohou vést k nepřesným odpovědím; místo toho je specializován na poskytování přesných, strukturovaných metrik přizpůsobených každé firmě.

Pro startupy, středně velké nebo podnikové společnosti zajišťuje TigerEye konzistenci tím, že zakládá všechny výpočty v SQL, umožňující jak front-end, tak AI poháněné dotazy, aby poskytly stejné spolehlivé čísla. Kromě toho poskytujeme transparentnost tím, že ukazujeme zákazníkům matematiku za naší analýzou, aby pochopili přesně, jak platforma TigerEye dospěla ke svým odpovědím. Tento závazek ke klaritě pomáhá budovat důvěru a jistotu v poskytovaných přehledech.

Výsledkem je AI platforma, která poskytuje silnou přizpůsobitelnost, zatímco umožňuje týmům nezávisle přístup k akčním přehledům, umožňujícím datovým týmům soustředit se na strategičtější úkoly. Tento přístup urychlil přijetí mezi podniky, které hledají intuitivní, škálovatelné a přesné nástroje pro zlepšení svého rozhodování.

Jak TigerEye využívá AI k adaptaci a učení z CRM, ERP a marketingové automatizace v reálném čase?

TigerEye používá AI, včetně Retrieval-Augmented Generation (RAG) a integrací s real-time API, aby se dynamicky adaptoval na změny v CRM, ERP a marketingové automatizaci. Kromě toho kombinujeme GenAI s tradičním strojovým učením a simulací teorie, aby náš AI získal schopnost předpovídat budoucnost. Připojováním se přímo k těmto systémům naše společnost nepřetržitě monitoruje aktualizace, jako jsou nové zákaznické záznamy, změny ve fázích obchodů nebo metriky výkonu kampaní, zajišťující, že přehledy zůstávají aktuální a akční.

Náš AI Analytik se nespoléhá pouze na pasivní reporting dat; učí se a vyvíjí se s pracovními postupy zákazníků. Například, pokud prodejní tým změní svou strukturu potrubí, TigerEye rychle identifikuje změny a upraví své výpočty, prognózy a doporučení. Tato schopnost adaptace v reálném čase eliminuje manuální aktualizace a zajišťuje, že vedení a týmy vždy mají přesný a aktuální přehled o svých go-to-market výkonech.

Kromě toho flexibilita TigerEye umožňuje mu pracovat napříč několika systémy, zajišťujících bezproblémovou integraci a shodu. Bez ohledu na to, zda se jedná o Salesforce, HubSpot (HUBS ), NetSuite nebo jiné platformy, AI TigerEye umožňuje týmům prořezat složitost a poskytovat včasné, spolehlivé přehledy, které pohání chytřejší a rychlejší rozhodování.

S rostoucí složitostí go-to-market operací, jak TigerEye zjednodušuje rozhodování pro vedení a týmy?

Akční přehledy prostřednictvím konverzační AI. Tradiční BI nástroje často vyžadují, aby týmy procházeli nesnesitelnými dashboards, čekali na datové týmy, aby vygenerovaly zprávy, nebo manuálně skládaly metriky napříč izolovanými systémy. TigerEye eliminuje tyto úzká místa tím, že poskytuje okamžité, AI poháněné odpovědi přizpůsobené potřebám vedení a týmů.

Náš AI Analytik funguje jako proaktivní, junior tým, který může reagovat na otázky, jako je „Jaká je moje míra vítězství v Q4 napříč regiony?“ nebo „Jak by přidání pěti zástupců na Východní pobřeží ovlivnilo ARR?“ Platforma poskytuje přehledy v sekundách bez potřeby datového modelování nebo rozsáhlé konfigurace.

Integrující AI s přizpůsobenou obchodní inteligencí, TigerEye zajišťuje, že všechny metriky jsou přesné, konzistentní a shodné napříč organizací. Vedení získá přehled o strategických rozhodnutích, zatímco týmy bénéficií z nástrojů, které odhalují trendy, předpovídají výsledky a snižují hluk operační složitosti. TigerEye pomáhá obchodním lídrům činit rychlejší, chytřejší rozhodnutí bez velkého úsilí.

Jak vidíte transformaci konverzační AI v obchodním prostředí v příštích pěti letech?

Obchodní inteligence je nyní na křižovatce. Mnohé nástroje zůstávají uvíznuté ve starém nebo získaném stavu. Jsou pomalé v inovacích, postrádají nové produkty a jsou příliš generalistické ve svém přístupu. Tyto legacy řešení nebyla postavena od základu pro integraci s velkými jazykovými modely nebo pro nabídku AI interoperability. Ve většině případů se snaží retrofitovat zastaralé systémy s neprokázanými AI řešeními, což není posunutím jehly.

Konverzační AI povede k nové generaci specializovaných BI aplikací. Tyto nástroje nebudou vyžadovat, aby týmy strávily nekonečné hodiny přizpůsobováním a budováním řešení — budou navrženy od začátku pro řešení specifických potřeb ve financích, prodeji, marketingu, stavebnictví, softwarové kvalitě a dalších odvětvích. Každý trh se vyvíjí jinak a specializace je klíčová.

Základní AI modely, jako je OpenAI, Anthropic a Mistral, budou pokračovat v xửlí generických aplikací, ale budoucnost BI leží ve specializovaných vertikálních řešeních, která řeší jedinečné problémy. Specializované AI nástroje pro BI nahradí současný „one-size-fits-all“ přístup, umožňující firmám extrahovat přehledy rychleji a přesněji. To může poskytnout přesnost a akční přehledy v rámci své domény. Tento posun předefinuje BI, jak jej známe.

Po službě jako visiting partner ve Y Combinator, jak vám mentorování startupů ovlivnilo váš styl vedení nebo přístup k inovacím?

YC mě naučil důležitost prioritizace lidí. Naučil jsem se soustředit svou energii na zakladatele, kteří byli hladoví, otevření zpětné vazbě a neúnavně vytrvalí. Tyto rysy — odolnost a adaptabilita — jsou známkami úspěšných týmů a já jsem je přenesl do TigerEye.

Další lekce bylo uznání hodnoty rozmanitosti, jak ve myšlení, tak v pozadí. V YC jsem viděl na vlastní oči, jak zakladatelé z podreprzentovaných skupin často přinášeli neuvěřitelnou odolnost a kreativitu. To je perspektiva, která formovala, jak budujeme a vedeme v TigerEye dnes. Rozmanitost posiluje týmy a pohání inovace.

Jaká je vaše vize pro budoucnost TigerEye a jak plánujete rozšířit jeho dopad napříč odvětvími?

TigerEye je především AI společnost. Naším cílem je přivést inovace, které vidíme v spotřebitelské AI, jako je bezproblémová interakce v nástrojích, jako je Perplexity a Cursor, do podnikového prostředí. Představte si osobního asistenta, kterého můžete požádat o přehledy kdekoli, na jakémkoli zařízení. Potřebujete vědět, proč se obchody zastavily v Q2 nebo co by bylo zapotřebí k dvojnásobnému zvýšení prodejních sil na určitém regionu, zatímco jste na cestách? Zeptejte se a bude to tam okamžitě, přesné a konzistentní napříč firmou.

Budoucnost TigerEye je o zjednodušení přístupu k datům a učinit přehledy všudypřítomnými, ať už používáte mobilní aplikaci, nosíte chytré hodinky nebo žádáte o zprávu ve Slacku. Soustředíme se na vytváření nástrojů, které činí datové rozhodování bezproblémovým.

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