Thor Olof Philogène, spoluzakladatel a CEO Stravito – Interview Series: Návratový rozhovor

Thor Olof Philogène je CEO a spoluzakladatel Stravito, Insights Intelligence Platform, na kterou se globální značky spoléhají, aby změnily znalosti v sebevědomá rozhodnutí, která pohání růst a urychlují dopad na trh.

V našem předchozím rozhovoru jsme diskutovali o Stravito Assistant jako o konverzačním, AI-poháněném rozhraní, které umožňuje týmům vyhledávat, prozkoumávat a interagovat se svými vlastními interními výzkumy a znalostmi. O rok později, jak podnikové týmy skutečně používají Assistant denně a co vás překvapilo, jak se hodí do skutečných pracovních postupů?

Před rokem týmy používaly Stravito AI Assistant především k nalezení a vyhledání výzkumu rychleji. Co se mění, je to, jak týmy používají k ověření strategických předpokladů před důležitými rozhodnutími a syntézou důkazů napříč trhy před tím, než se zavážou k určitému směru.

Brzká adopce byla řízena časem, který byl ušetřen. Nyní, s Deep Research Agent, Stravito AI Assistant autonomně plánuje vícestupňový výzkum, analyzuje plné zprávy paralelně, kontroluje výsledky a dodává plně citované syntézy založené výhradně na datech společnosti. Výsledkem jsou odpovědi s hloubkou analytika, které poskytují důkazy, které mohou rozhodnutíci podpořit.

Od našeho posledního rozhovoru Stravito rozšířilo použití AI na podporu dynamičtějších způsobů práce s znalostmi, včetně funkcí jako AI Personas. Jak zákazníci používají tyto funkce v praxi, além rané ideace nebo experimentování?

Stravito AI Personas mění statické segmentační studie na interaktivní spotřebitelské profily založené na vlastním výzkumu společnosti, takže týmy mohou testovat vše od balení po koncepty kampaní a produktů, předtím než se zavážou k majoritním rozpočtům.

Například Lavazza Group integroval Stravito AI Personas do svého marketingového a inovačního procesu, vytváří spotřebitelské Personas z tisíců rozhovorů. Už teď mají upravená rozhodnutí o balení a kampaních.

Co dříve vyžadovalo týdny zastavení a ověření, může nyní začít s cílenými pracovními sezeními, než se přesune k dalšímu testování, přičemž výstupy zůstávají zakořeněny ve vlastním výzkumu od začátku. Cílem je snížit riziko dříve, iterovat účinněji a priorizovat silnější nápady, než je investice závazná.

Jakmile byly do platformy zavedeny další AI-poháněné funkce, jaké nové otázky podniky kladou kolem governance, dohledu a odpovědnosti a jak se Stravito přizpůsobilo těmto obavám?

Otázka, kterou podniky dříve kladly, byla “co to může udělat?” Nyní je to “můžeme si za tím stát?” Pro Stravito governance vždy byla prioritou a to se ukazuje v tom, jak je platforma postavena.

Obecný AI je postaven na internetových datech bez obchodního kontextu. Stravito je postaveno výhradně na validovaných datech společnosti. Žádné internetové škrabání nebo sdílené zdroje.

Například s Deep Research Agent je výzkumný plán viditelný před zahájením analýzy a každá závěrečná zpráva je plně citována, takže každá odpověď může být vysledována zpět k původnímu zdroji. Stravito také splňuje nejvyšší podnikové standardy zabezpečení a ochrany dat, s certifikací ISO 27001, potvrzením SOC 2 Type II a smluvním zajištěním, že data zákazníků nebudou použita k výcviku velkých jazykových modelů.

Co se týče odpovědnosti, AI zpracovává syntézu a plánování výzkumu. Lidé zpracovávají soud, strategii a konečná rozhodnutí.

Mnohé organizace bojují ne s přijetím nových nástrojů, ale s jejich začleněním do každodenního rozhodování. Co jste se naučil o změně managementu při nasazování Stravito napříč velkými, globálními organizacemi?

Organizace, které Stravito nejúspěšněji začleňují, dělají tři věci dobře.

Stanovují jasná očekávání od začátku: žádná důležitá rozhodnutí se nebudou dělat bez inteligence, kterou již podnik vlastní. Když se to stane standardem, používání platformy přestává být volitelné.

Investují do interních šampionů. Když lidé, na které se ostatní dívají, používají platformu během obchodních recenzí, plánovacích diskuzí a inovačních rozhovorů, přijetí následuje.

A spojují přístup s umožněním a podporou. Týmy potřebují vedení, aby věděly, jak klást správné otázky a co dělat s odpověďmi. To je to, co mění platformu, kterou lidé mají, na platformu, kterou lidé používají.

Stravito se позиcionuje jako jediný zdroj pravdy pro tržní a spotřebitelské znalosti. Ve skutečnosti podniky často mají fragmentovaný výzkum rozložený napříč několika systémy. Jak úspěšné byly zákazníci při konsolidaci této znalosti a kde ještě narazí na odpor?

Často výzkum existuje. Obchodní, spotřebitelské a tržní inteligence sedí napříč systémy, regiony a funkcemi. Problém je, že není propojen, takže důležitá rozhodnutí o inovacích, expanzi a marketingu se dělají bez něj. To je to, co Stravito řeší.

Konsolidace probíhá ve fázích. Organizace začínají se svým nejvýznamnějším výzkumem a rozšiřují se odtud, přičemž každá fáze buduje komerční případ pro další. Heineken je dobrým příkladem, spojením své inteligence na jednom místě, přesměrovali čas CMI od vyhledávání výzkumu k více strategickému, vyšším hodnotě práce.

Pokud se objeví odpor, je to obvykle organizační než technický. Organizace, které se pohybují nejrychleji a nejúčinněji, mají jasnou vlastnictví a interní šampiony, kteří mohou přinést různé regiony a funkce na palubu. Komerční případ, rozhodnutí učiněná rychleji s lepšími důkazy, je to, co pohání tuto konverzaci kupředu.

Jednou z cílů Stravito bylo demokratizovat přístup k znalostem za hranice tradičních výzkumných týmů. Za posledních rok, jak se tento širší přístup změnil vztah mezi týmy znalostí a obchodními stakeholdery?

Když více týmů může přímo interagovat se spotřebitelskými a tržními znalostmi, znalosti se dostanou do rozhodnutí dříve. Stakeholdři již nečekají na statické zprávy. Interagují přímo se svými vlastními znalostmi, aby formovaly rozhodnutí, od positioningu a balení po to, kam se rozšířit dále.

To také změnilo, na co se týmy znalostí zaměřují. S méně časem stráveným žádostmi a vyhledáváním výzkumu, pracují stále více jako strategičtí poradci, kteří zajišťují, aby důkazy formovaly rozhodnutí, která mají největší význam.

Personalizace je často citována jako hlavní výhoda AI v podnikovém softwaru. Jak zákazníci Stravito přizpůsobují objevování znalostí podle role, regionu nebo funkce a jaký dopad to mělo na zapojení do výzkumu?

Když týmy vidí výzkum, který je relevantní pro jejich rozhodnutí, zapojují se do něj dříve a používají ho konzistentněji. Globální kategoriální vedoucí má jiné priority než regionální marketingový ředitel a Stravito to chápe.

Sbírky jsou jednou z našich nejpoužívanějších funkcí. Pracují jako playlisty, které umožňují týmům seskupit výzkum podle tématu, regionu nebo funkce, například sbírku věnovanou onboardingu nebo udržitelnosti. Stravito AI pak neustále vyhledává další relevantní výzkum na základě toho, co je již v Sbírce, takže týmy zůstávají napříč tím, co je důležité, aniž by museli jít hledat.

Jak se AI stává více začleněnou do workflow znalostí, jak organizace rozhodují, kdy se spolehnout na AI-generovaný kontext a kdy se odvolat na lidskou odbornost, zejména pro rozhodnutí s vysokými ставkami?

Organizace, které to dělají dobře, mají jasný rozdělení práce. AI zpracovává těžkou práci syntézy a plánování výzkumu. Lidé zpracovávají soud, strategii a konečná rozhodnutí.

V praxi nástroje jako Deep Research Agent ve Stravito AI Assistant komprimují čas mezi otázkou a důkazy, dodávají plně citované odpovědi založené na vlastním výzkumu společnosti. AI Personas umožňují týmům testovat předpoklady proti skutečným spotřebitelským perspektivám, než je investice závazná. Oba jsou navrženy tak, aby posílily základ, na kterém se rozhodnutí dělají.

Ale výstup je pouze začátek. Lidé rozhodují, co důkazy znamenají, váží kompromisy a vlastní konečná rozhodnutí.

Integrace je opakující se výzvou v podnikovém prostředí. Jaké vzorce jste pozorovali u zákazníků, kteří úspěšně integrovali Stravito se svými stávajícími analytickými, výzkumnými nebo znalostními systémy?

Organizace, které vidí největší dopad, jsou jasné v tom, co je Stravito pro. Ne další repozitář, ale vrstva, která propojuje stávající znalosti a přináší je do rozhodnutí, která je potřebují.

V praxi Stravito pracuje vedle výzkumných a analytických poskytovatelů, které zákazníci již používají, spojující obchodní, tržní a spotřebitelské inteligence na jednom místě, aby znalosti sedící napříč systémy mohly dosáhnout rozhodnutí, která je potřebují.

Pohledem do budoucna, na základě toho, co jste pozorovali za posledních rok, co podniky stále podceňují při operačním zavedení AI do znalostního managementu a jak to formuje produktovou směr Stravito?

AI může okamžitě vyhledat odpovědi. Co podniky podceňují, je všechno, co se děje poté. Náklad spojený s jednáním na základě chybné znalosti je příliš významný, aby se s ním zacházelo jako s závěrem.

Organizace, které se posunou dopředu, nebudou ty, které automatizují nejvíce. Budou to ty, které využijí to, co již vědí, aby dělaly lepší rozhodnutí, rychleji a s větší jistotou.

To formuje náš produktový směr. Například Deep Research Agent dodává rigor a verifikovatelnost, které vyžadují důležitá rozhodnutí. AI Personas přinášejí spotřebitelskou perspektivu do procesu, než je investice závazná. Oba jsou navrženy tak, aby zajistily, že žádná důležitá rozhodnutí se nebudou dělat bez inteligence, kterou již podnik vlastní.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři mohou číst náš předchozí rozhovor nebo navštívit Stravito.