Pratima Arora, Chief Product og Technology Officer i Smartsheet, er en erfaren produkt- og teknologileder med en rekord av å lede høyvoksende plattformer og skalerer globale team. I sin nåværende rolle, overvåker hun produktstyring, markedsføring, brukeropplevelse, prising og strategiske samarbeid, og hjelper med å drive utviklingen av Smartsheets AI-drevne arbeidsstyringsplattform. Før dette, tjenestegjorde hun som Chief Product og Technology Officer i Chainalysis, der hun ledet ingeniørarbeid, datavitenskap og produktstrategi, samtidig som hun betydelig utvidet organisasjonen og akselererte omsetningsvekst. Hennes tidligere lederroller inkluderer å ha ledet Confluence-forretningsområdet i Atlassian og drevet AI-drevne produktinnovasjoner i Salesforce, og bygget en rykte for å levere skalerbare, kundeorienterte løsninger over hele bedriftsprogramvaren.

Smartsheet er en AI-drevet, bedriftsgradert arbeidsstyringsplattform designet for å hjelpe organisasjoner med å planlegge, spore, automatisere og rapportere om arbeid i stor skala. Plattformen muliggjør at team kan strømlinje arbeidsflyter, samarbeide i sanntid og få håndterbare innsikter gjennom automatisering og data-drevne verktøy, og støtter en rekke brukstilfeller fra prosjektstyring til bedriftsdrift. Med hovedkontor i Bellevue, Washington, betjener Smartsheet millioner av brukere verden over, inkludert en stor andel av Fortune 500-selskaper, og stiller seg som en nøkkelaktør i den utviklende samarbeidsarbeidsstyringsrommet.

Du trådte inn i Smartsheet i 2025 etter å ha ledet produkt og teknologi i Chainalysis og hatt seniort lederroller i Atlassian og Salesforce. Nå som din rolle har utvidet seg til Chief Product og Technology Officer, hvordan bringer du denne tverrindustrielle erfaringen inn i Smartsheets neste kapittel?

Jeg har vært en B2B SaaS-leder i over 20 år og har sett store bølger av innovasjon – fra internett, sky, mobil og sosial. AI er en mye større transformasjon, både i skala og hastighet, og min fokus er på å hjelpe Smartsheet med å navigere denne skiftet og omdanne det til en reel fordel for våre kunder.

Eksternt betyr det å akselerere hvordan vi integrerer AI i produktopplevelsen – hjelpe team med å arbeide raskere, ta bedre beslutninger og drive resultater på en skala som ikke var mulig tidligere.

Men AI endrer også hvordan vi bygger. Produkt og teknologi konvergerer, og grensene mellom funksjoner utviskes. Designere kommer nærmere koden, ingeniører bidrar til produktdefinisjon, og team blir mer hånd-til-hånd-byggere. En stor del av min fokus internt er å bringe denne bygger-mentaliteten inn i hvordan vi opererer, med en AI-først-tilnærming til utvikling, og gjøre det med fart. Det lar oss flytte raskere som et samlet team og omgjøre innovasjon til meningsfulle resultater for våre kunder.

Smartsheet har posisjonert seg rundt ideen om arbeidsstyring. Hvordan definerer du dette konseptet i dag, og hva skiller det fra den bredere bølgen av AI-funksjoner som legges til over hele bedriftsprogramvaren?

Arbeidsstyring er der mennesker, prosesser og data konvergerer – med AI som eksekusjonslaget som omdanner planer til resultater.

Analyse av 1,4 millioner aktive bedriftsprosjekter over Smartsheet-plattformen avslører en kritisk ubalanse: automatiseringsintensitet per bedriftskonto er opp 55% fra år til år, og total aktivitet er opp 46%. Arbeid blir initiert i en takt som ville vært umulig å forestille seg for tre år siden. Men å fullføre arbeid – koordinere over team, opprettholde samordning når prioriteringer endres, ta dommedagskall som holder eksekusjon på spor – det er der de fleste organisasjonene drukner. Arbeidsdagen blir tettere, og organisasjonene som føler det først er de der prioriteringer, eierskap og beslutningsrettigheter fortsatt bor i folks hoder i stedet for i systemet.

Hvor mange tilnærminger svikter er at AI legges på toppen av arbeidsflyter i stedet for å være integrert i dem. Det kan assistere med enkeltoppgaver, men det kan ikke koordinere resultater over team eller hele bedriften.

Vår tilnærming er annerledes. Vi grunnlegger AI i bedriftsdata og integrerer det direkte i arbeidsflyter så det kan operere med virkelig kontekst – relasjonene mellom prosjekter, intensjonen bak planen og dommen som er kodet i hvordan arbeidet har blitt strukturert. Det er hva som lar AI koordinere eksekusjon, ikke bare assistere med en oppgave, og til slutt drive meningsfull bedriftsinnvirkning.

I din november 2025-visjon for Smartsheets fremtid, beskrev du en plattform som bringer sammen mennesker, data og AI på en mer samlet måte. Hva følte du manglet fra eksisterende arbeidsstyringsverktøy som drev deg mot den retningen?

Vi så en varig gap mellom planlegging og eksekusjon, spesielt på bedriftsnivå. Team arbeidet over flere separate systemer, noe som gjorde det vanskelig å holde seg samordnet eller få en klar, sanntidsvisning av fremgang.

Mange verktøy løste for deler av problemet – planlegging, arbeidsflyt eller samarbeid – men de forble separate. Hver løste et problem innenfor sitt eget system, men ikke over hele selskapet. Fragmenteringen blir en reel barriere når du opererer i stor skala. Det er der Smartsheet skinner.

Vår fokus har vært på å bringe disse elementene sammen i ett enkelt, samlet system så team kan holde seg samordnet, tilpasse seg raskt og eksekvere mer effektivt.

En av de mer interessante delene av den visjonen var bevegelsen mot AI-systemer som kan forstå kontekst over prosjekter, arbeidsflyt og team. Hvor viktig er kontekst i å gjøre bedrifts-AI virkelig nyttig i stedet for bare imponerende i demoer?

AI som forstår kontekst er fundamentalt annerledes fra AI som genererer innhold. Frontier-modeller genererer. Systemer for registrering lagrer. Men ingen av dem forstår hvordan din organisasjon faktisk fungerer, avhengighetene, intensjonen bak planen eller dommedagskallene som er kodet i hver arbeidsflyt. Det er laget Smartsheet okkuperer.

Smartsheet forstår den operative formen på din bedrift og setter AI i arbeid inne i den. Når du grunnlegger AI i en slik forståelse, skifter det fra å være reaktivt til å bli et intelligent lag i eksekusjon. Det er ikke bare å reagere på forespørsler. Det er å operere med en forståelse av hvordan bedriften faktisk kjører, og den forståelsen akselerer over tid.

Hver plan, hver arbeidsflyt, hver beslutning fanget i Smartsheet blir en intelligens-ressurs som gjør AI mer nyttig i den spesifikke organisasjonen. Konteksten, intensjonen og dommen ditt team har bygget opp over årene – det er de tre tingene AI ikke kan generere på egen hånd.

Smartsheets Model Context Protocol-server antyder en skift fra AI som bare svarer på spørsmål til AI som kan samhandle med live-arbeidsdata. Fra din perspektiv, hva gjør det til et meningsfullt vendepunkt for bedriftsprogramvare?

Dette er en skift fra AI som informerer arbeid til AI som kan handle på det. Med Smartsheet MCP-Server, er selskaper ikke lenger låst til ett enkelt AI-verktøy; protokollen fungerer med AI-modellene som allerede er integrert i deres arbeidsflyt, enten det er Claude, Gemini, ChatGPT eller andre. Team kan nå koble seg direkte til live-arbeidsdata og operere innen systemene hvor arbeid faktisk skjer, og muliggjøre dem å gå beyond chat til eksekusjon. Etterhvert som MCP-økosystemet utvides, vil vi utvide støtte til ytterligere ledende modeller, og sikre at Smartsheet forblir kompatibelt med hva AI-løsning team velger. Når AI har tilgang til sanntidsdata over prosjekter og arbeidsflyt, kan det avdekke risiko tidligere, støtte bedre beslutning og handle, som å opprette oppgaver eller oppdatere arbeid.

Tidlig signal er klart. Innen de første 30 dagene etter lansering, fullførte tusenvis av Smartsheet-brukere 1,76 millioner handlinger gjennom Smartsheet MCP-Connector for Claude. Og en betydelig andel av disse interaksjonene var ikke om å hente informasjon – de var å flytte arbeidet fremover. Opprette oppgaver. Oppdatere planer. Handle med kontekst.

Det er hva som gjør dette til et vendepunkt. AI blir integrert i eksisterende arbeidsflyt folk allerede bruker, og muliggjør organisasjoner å gå fra individuell produktivitetsgevinst til koordinert eksekusjon i stor skala. Selskapene hvis operative grunnlag allerede bor i Smartsheet, kompenserer nå denne fordelen. For eksempel, team konverterer møtenotater til oppgaver automatisk, med modellen som til og med antyder hvem oppgaven skal tildeles basert på samtalekontekst, så beslutninger tatt i et rom blir sporet arbeid i Smartsheet uten en enkelt manuell innføring. Det er koordinasjon i stor skala – ikke fordi folk arbeidet harder, men fordi systemet til slutt holdt pace.

Når AI kobles til operative systemer og live-bedriftsarbeidsflyt, blir tillit kritisk. Hvordan tenker du om sikkerhet, styring og overvåkbarhet når AI blir mer handling-orientert innen bedriften?

Tillit, sikkerhet og styring er essensielle for enhver virkelig bedrifts-adoptsjon. Når AI blir mer handling-orientert, er tillit ikke valgfritt – det er grunnleggende. For oss begynner det med å sikre at AI overholder samme styringsmodell som alt annet på plattformen. Det følger eksisterende tillatelser, så det bare kan aksessere og handle på data det eksplisitt er tillatt å. Din data forblir din data.

Like viktig er synlighet. Organisasjoner må forstå hvordan AI samhandler med deres systemer, hva handlinger som utføres, av hvem og i hvilken kontekst. Det er derfor overvåkbarhet er bygget inn: hver handling, enten initiert av en person eller AI, kan spores og gjennomgås. Vi er også tankefulle om hvor autonomi gjør mening. For høyere-impakt-handlinger bygger vi inn menneske-i-løkken-kontroller, så team kan gjennomgå og godkjenne før noe betydelig skjer.

Målet er å gi organisasjonene tilliten til å la AI flytte arbeidet fremover, mens de fortsatt beholder kontrollen, transparensen og ansvarligheten de forventer på bedriftsnivå.

Smartsheet har også betonet åpen arkitektur, inkludert støtte for eksterne AI-økosystemer. Hvorfor tror du åpenhet og interoperabilitet vil være så viktig i den neste fasen av bedrifts-AI-adoptsjon?

Bedriftsarbeid bor ikke i ett enkelt system. Det er spredt over verktøy, team og datakilder. Hvis AI ikke kan koble seg til den miljøet, forblir det begrenset. Det kan generere svar, men det kan ikke faktisk drive eksekusjon.

Det er derfor åpenhet betyr noe. Det lar AI koble seg til live-data over systemer og operere med full kontekst av hvordan arbeid faktisk skjer. Med MCP kan selskaper bruke sine foretrukne korporative AI-standarden og styring til arbeid i Smartsheet, i stedet for å adoptere nye verktøy eller arbeide i siloer.

Det er skiftet. Når AI kan arbeide over systemer, går det fra isolerte interaksjoner til å faktisk støtte hvordan organisasjonen kjører. Det er der du begynner å se virkelig innvirkning i stor skala.

Din produktvisjon introduserte også ideer som Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows og en kunnskapsgraflag. Hvilken av disse evnene tror du har mest potensiale til å endre hvordan team faktisk arbeider på en dag-til-dag-basis?

Det er mindre om noen av dem i isolasjon, da de faktisk bare er forskjellige måter mennesker samhandler med systemet.

Den virkelige kraften ligger i intelligensen under, drevet av vår datalag og Smartsheet Knowledge Graph. Det er hva som gir systemet kontekst over prosjekter, arbeidsflyt og team, og lar det forstå hvordan arbeid faktisk kobler seg. Den konteksten er hva som gjør alt annet fungere. Smartsheet Knowledge Graph kartlegger allerede relasjoner over arbeid i betydelig skala, med over 100 millioner noder. Det lar oss lagre kontekst, fra bransjebeste praksis til organisatorisk, team- og individuell data, så systemet kan levere mye mer relevante innsikter enn en standalone-modell.

Fra der viser det seg på forskjellige måter. Noen ganger er det en assistent som hjelper noen med å forstå prosjektstatus eller avdekke risiko. Noen ganger er det en agent som handler, som å opprette tidsplaner eller oppdatere arbeid. Noen ganger er det å koordinere arbeidsflyt over systemer.

Men de er alle grunnlagt i samme operative grunnlag – den akkumulerte kontekst, intensjon og dom av hvordan arbeid faktisk har blitt gjort. Det er hva som faktisk endrer dag-til-dag-arbeid, ikke en enkelt funksjon, men et system som forstår din organisasjon.

Mange bedrifter sliter fortsatt med å måle om AI faktisk leverer virkelig bedriftsverdi. Hvordan bør ledere tenke om ROI når målet ikke bare er raskere utdata, men bedre beslutninger, sterkere eksekusjon og mindre operasjonell slep?

Mange organisasjoner starter med å måle AI-adoptsjon, som antall personer som bruker UI daglig. Det er et nyttig signal, men det er ikke hele bildet. Den virkelige verdien viser seg i eksekusjon, og det er der mange team fortsatt prøver å holde pace.

I de fleste bedrifter er utfordringen ikke å generere utdata. Det er å koordinere arbeid, holde seg samordnet over team og ta beslutninger med riktig kontekst. Hvis disse tingene ikke forbedres, oversetter raskere utdata ikke nødvendigvis til bedre bedriftsresultater.

Når AI kobles til systemet for arbeid, er det der du begynner å se en annen type innvirkning. Det kan hjelpe med å avdekke flaskehalser tidligere, forbedre synlighet inn i hva som faktisk skjer, og drive mer konsistente måter å arbeide på over team.

Så ROI er ikke bare om hastighet. Det er om hvordan en organisasjon eksekverer i stor skala, med mer klarhet, ansvarlighet og forutsigbarhet. Det er hva som til slutt oversetter til målbart bedriftsverdi.

Ser du fremover, hvordan ser du på rollen til produktledere som endrer seg når AI blir en kjerne-lag i bedrifts-plattformer? Krever bygging for en AI-nativ fremtid en fundamentalt annerledes mindset enn tradisjonell programvare-produktledelse?

Det er fire ting jeg tenker på her.

Produktledere må omfavne AI med intellektuell nysgjerrighet og en vekst-mindset. Feltet endrer seg raskt, så evnen til å lære og tilpasse seg er kritisk.

For det andre, førstegrad-prinsipper og plattform-tenkning blir enda viktigere. Å få de grunnleggende elementene rett, spesielt rundt data og styring, det muliggjør team å eksperimentere raskt og trygt.

Tredje, kunde-fokus er like viktig. Det er mye støy i markedet nå, og ikke alt som blir merket som AI eller agenter leverer virkelig verdi. Ledere må holde seg grunnlagt i å løse virkelige problemer i stedet for å jage noe nytt for sin egen skyld.

Og til slutt, det er en virkelig skift i hvordan team bygger. Grensene mellom funksjoner utviskes, og flere mennesker blir byggere. Produktledere som omfavner det og engasjerer seg genuint med teknologien, vil lykkes.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Smartsheet.

Pratima Arora, Chief Product a Technology Officer ve Smartsheet, je zkušený produktový a technologický manažer s historií vedení high-growth platforem a globálních týmů. V současné roli dohlíží na produktový management, marketing, uživatelskou zkušenost, cenotvorbu a strategická partnerství, což pomáhá pohánět vývoj AI-poháněné platformy pro správu práce ve Smartsheet. Předtím působila jako Chief Product a Technology Officer ve firmě Chainalysis, kde vedla inženýrství, datové vědy a produktovou strategii, zatímco významně rozšiřovala organizaci a urychlovala růst výnosů. Její dřívější vedoucí role zahrnovaly vedení podnikání Confluence ve firmě Atlassian a pohánění inovací produktů s umělou inteligencí ve firmě Salesforce, čímž si vybudovala pověst dodavatele škálovatelných, zákaznicky orientovaných řešení napříč podnikovým softwarem.

Smartsheet je AI-poháněná, podniková platforma pro správu práce, která je navržena tak, aby pomáhala organizacím plánovat, sledovat, automatizovat a reportovat práci v měřítku. Platforma umožňuje týmům streamlinovat pracovní postupy, spolupracovat v reálném čase a získat akční poznatky prostřednictvím automatizace a datově orientovaných nástrojů, podporujících širokou škálu případů použití od správy projektů po podnikové operace. S centrálou ve městě Bellevue, Washington, Smartsheet slouží milionům uživatelů po celém světě, včetně významné části firem z žebříčku Fortune 500, a tím se staví jako klíčový hráč v sektoru spolupráce a správy práce.

Vstoupila do Smartsheet v roce 2025 po vedení produktu a technologií ve firmě Chainalysis a po vykonávání seniorních vedoucích rolí ve firmách Atlassian a Salesforce. Nyní, když se vaše role rozšířila na Chief Product a Technology Officer, jak přinášíte své zkušenosti z různých odvětví do další kapitoly Smartsheet?

Jsem lídrem B2B SaaS již více než 20 let a viděla jsem hlavní vlny inovací – od internetu, cloudu, mobilních zařízení a sociálních médií. AI je mnohem větší transformace, a to jak z hlediska rozsahu, tak rychlosti, a můj zaměřením je pomoci Smartsheet zvládnout tuto změnu a proměnit ji v reálnou výhodu pro naše zákazníky.

Z vnějšího pohledu to znamená urychlit, jak integrujeme AI do produktové zkušenosti – pomáháme týmům pracovat rychleji, dělat lepší rozhodnutí a dosahovat výsledků v měřítku, které nebylo dříve možné.

Ale AI také mění, jak stavíme. Produkt a technologie se sbližují, a hranice mezi funkcemi se stírají. Designéři se dostávají blíže ke kódu, inženýři přispívají k definici produktu, a týmy se stávají více ručními staviteli. Velká část mého vnitřního zaměření spočívá v tom, aby se do naší operace přenesla tato stavitelská mentalita, s přístupem AI-first k vývoji, a to s tempem. To nám umožňuje pohybovat se rychleji jako sjednocený tým a přetvořit inovace v významné výsledky pro naše zákazníky.

Smartsheet se dlouhodobě profiluje kolem konceptu správy práce. Jak definujete tento koncept dnes, a co jej odlišuje od širší vlny AI funkcí, které jsou přidávány napříč podnikovým softwarem?

Správa práce je místo, kde se setkávají lidé, procesy a data – s AI jako vrstvou realizace, která proměňuje plány v výsledky.

Analýza 1,4 milionu aktivních podnikových projektů napříč platformou Smartsheet odhalila kritickou nerovnováhu: intenzita automatizace na podnikový účet vzrostla o 55 % meziročně, a celková aktivita vzrostla o 46 %. Práce je iniciována v tempu, které by bylo před třemi lety nemyslitelné. Ale dokončování práce – koordinace napříč týmy, udržení souladu, když se priority mění, a činění soudních rozhodnutí, která udržují realizaci na správné cestě – to je místo, kde se většina organizací topí. Pracovní den se zhušťuje, a organizace, které to cítí jako první, jsou ty, kde priority, vlastnictví a rozhodovací práva stále žijí v hlavách lidí místo v systému.

Tam, kde mnoho přístupů selhává, je to, že AI je vrstva nad pracovními postupy, místo aby byla v nich integrována. Může asistovat s jednotlivými úkoly, ale nemůže orchestrovat výsledky napříč týmy nebo celou firmou.

Náš přístup je odlišný. Zakořeněné AI v podnikových datech a integrujeme je přímo do pracovních postupů, aby mohly fungovat s reálným kontextem – vztahy mezi projekty, záměrem za plánem, a úsudkem zakódovaným v tom, jak byla práce strukturována. To umožňuje AI orchestraci realizace, ne jen asistenci s úkolem, a nakonec pohání významný podnikový dopad.

V Ihrem vizi produktu z listopadu 2025 pro budoucnost Smartsheet jste popsali platformu, která spojuje lidi, data a AI způsobem, který je více sjednocený. Co vám chybělo v existujících nástrojích pro správu práce, co vás vedlo k tomuto směru?

Viděli jsme trvalou mezeru mezi plánováním a realizací, zejména na podnikové úrovni. Týmy pracovaly napříč několika nesouvisejícími systémy, což jim znesnadňovalo zůstat v souladu nebo získat jasný, reálný pohled na pokrok.

Mnoho nástrojů řešilo pouze části problému – plánování, pracovní postupy nebo spolupráci – ale zůstaly oddělené. Každý z nich řešil problém uvnitř svého individuálního stacku nebo systému, ale ne napříč celou firmou. Fragmentace se stává skutečnou bariérou, když operujete v měřítku. To je místo, kde Smartsheet vyniká.

Naším zaměřením bylo spojit tyto prvky do jednoho, sjednoceného systému, aby týmy mohly zůstat v souladu, rychle se přizpůsobit a realizovat více efektivně.

Jedna z nejzajímavějších částí této vize byla směr k AI systémům, které mohou chápat kontext napříč projekty, pracovními postupy a týmy. Jak důležitý je kontext pro to, aby podniková AI byla skutečně užitečná, a ne jen působivá v demonstracích?

AI, která chápe kontext, je fundamentalně odlišná od AI, která generuje obsah. Frontier modely generují. Systémy záznamů ukládají. Ale žádná z nich nechápe, jak vaše organizace skutečně funguje, závislosti, záměr za plánem, nebo úsudky zakódované v každém pracovním postupu. To je vrstva, kterou Smartsheet obsluhuje.

Smartsheet chápe provozní tvar vašeho podniku a dává AI do práce uvnitř něj. Když zakořeněné AI v tomto druhu pochopení, posouvá se z reaktivní na inteligentní vrstvu realizace. Nereaguje pouze na podněty. Funkční s pochopením, jak podnik skutečně funguje, a toto pochopení se sčítá s časem.

Každý plán, každý pracovní postup, každé rozhodnutí zachycené ve Smartsheet se stává inteligentním aktivem, které činí AI více užitečnou v této konkrétní organizaci. Kontext, záměr a úsudek, které vaše týmy budují po léta – to jsou tři věci, které AI nemůže samo generovat.

Smartsheetův Model Context Protocol server naznačuje posun od AI, která pouze odpovídá na otázky, k AI, která může interagovat s živými pracovními daty. Z vašeho pohledu, co činí tento posun významným mezníkem pro podnikový software?

Toto je posun od AI, která informuje práci, k AI, která může jednat na ni. S Smartsheet MCP Serverem nejsou společnosti již uzamčeny do jednoho AI nástroje; protokol funguje s AI modely, které jsou již zabudovány do jejich pracovních postupů, ať už je to Claude, Gemini, ChatGPT nebo jiné. Týmy mohou nyní přímo připojit živá pracovní data a operovat uvnitř systémů, kde práce skutečně probíhá, umožňující jim jít za hranice chatu do realizace. Jak se MCP ekosystém rozšiřuje, budeme rozšiřovat podporu pro další vedoucí modely, zajišťující, že Smartsheet zůstane kompatibilní s jakýmkoli AI řešením, které týmy zvolí. Když AI má přístup k reálným datům napříč projekty a pracovními postupy, může identifikovat rizika dříve, podporovat lepší rozhodování a jednat, jako vytvářet úkoly nebo aktualizovat práci.

Rané signály jsou jasné. V prvních 30 dnech po spuštění dokončilo tisíce uživatelů Smartsheet 1,76 milionu akcí prostřednictvím Smartsheet MCP Connectoru pro Claude. A významná část těchto interakcí nebyla o získání informací – šlo o posun práce vpřed. Vytváření úkolů. Aktualizace plánů. Jednání s kontextem.

To je to, co činí tento posun významným. AI se stává zabudovanou do existujících pracovních postupů, které lidé již používají, umožňující organizacím jít od individuálních produktivních zisků k koordinované realizaci v měřítku. Společnosti, jejichž provozní základna již žije ve Smartsheet, zhodnocují tuto výhodu právě teď. Například týmy mění záznamy z jednání na úkoly automaticky, s modelem, který dokonce odhaduje, komu by měl být úkol přiřazen na základě kontextu konverzace, aby se rozhodnutí učiněná v místnosti stala sledovanou prací ve Smartsheet bez jediného manuálního vstupu. To je koordinace v měřítku – ne proto, že lidé pracovali tvrději, ale protože systém konečně držel krok.

Když je AI spojena s provozními systémy a živými podnikovými pracovními postupy, důvěra se stává kritickou. Jak přemýšlíte o bezpečnosti, správě a auditovatelnosti, když AI se stává více akčně orientovanou uvnitř podniku?

Důvěra, bezpečnost a správa jsou essenciální pro jakoukoli skutečnou podnikovou adopci. Když AI se stává více akčně orientovanou, důvěra není volitelná – je to základ. Pro nás to začíná zajištěním, aby AI dodržovala stejný model správy jako vše ostatní na platformě. Dodržuje existující oprávnění, aby mohla přístup a jednat pouze s daty, ke kterým je výslovně povolena. Vaše data zůstávají vašimi daty.

Stejně důležité je viditelnost. Organizace potřebují pochopit, jak AI interaguje s jejich systémy, jaké akce jsou prováděny, kým, a v jakém kontextu. To je důvod, proč je auditovatelnost zabudována: každá akce, ať už iniciovaná osobou nebo AI, může být stopována a přezkoumána. Jsme také uvědomělí o tom, kde autonomie dává smysl. Pro akce s větším dopadem budujeme lidskou kontrolu, aby týmy mohly přezkoumat a schválit předtím, než se něco významného stane.

Cílem je dát organizacím důvěru, aby umožnily AI posunout práci vpřed, zatímco stále udržují kontrolu, transparentnost a odpovědnost, které očekávají v podnikovém měřítku.

Smartsheet také zdůraznil otevřenou architekturu, včetně podpory externích AI ekosystémů. Proč věříte, že otevřenost a interoperabilita budou mít tak velký význam v další fázi adopce podnikové AI?

Podniková práce nežije v jednom systému. Je rozprostřena napříč nástroji, týmy a zdroji dat. Pokud AI nemůže připojit se k tomuto prostředí, zůstává omezená. Může generovat odpovědi, ale nemůže skutečně pohánět realizaci.

To je důvod, proč otevřenost záleží. Umožňuje AI připojit se k živým datům napříč systémy a fungovat s plným kontextem, jak práce skutečně probíhá. S MCP mohou společnosti aplikovat své preferované firemní AI standardy a správu na práci ve Smartsheet, místo aby přijímaly nové nástroje nebo pracovaly v izolaci.

To je posun. Když AI může fungovat napříč systémy, posouvá se z izolovaných interakcí na podporu, jak organizace skutečně funguje. To je místo, kde začínáte vidět skutečný dopad v měřítku.

Vaše produktová vize také představila koncepty, jako je Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows a vrstva znalostního grafu. Která z těchto schopností, podle vás, má největší potenciál změnit, jak týmy pracují v denním životě?

To není o žádné z nich v izolaci, protože jsou skutečně jen různými způsoby, jak lidé interagují se systémem.

Skutečná síla leží v inteligenci pod ní, poháněné naší datovou vrstvou a Smartsheet Knowledge Graphem. To je to, co dává systému kontext napříč projekty, pracovními postupy a týmy, a umožňuje mu pochopit, jak práce skutečně souvisí. Tento kontext je to, co činí všechno ostatní funkčním. Smartsheet Knowledge Graph již mapuje vztahy napříč prací v významném měřítku, s více než 100 miliony uzlů. To umožňuje nám vrstvit kontext, od nejlepších praktik v oboru po organizační, týmové a individuální data, aby systém mohl dodávat mnohem relevantnější poznatky než samostatný model.

Od té doby se to projevuje různými způsoby. Někdy je to asistent, který pomáhá někomu pochopit stav projektu nebo identifikovat rizika. Někdy je to agent, který provádí akci, jako je vytváření časových os nebo aktualizace práce.

Ale všechny jsou zakořeněny ve stejné provozní základně – nahromaděný kontext, záměr a úsudek, jak práce skutečně byla provedena. To je to, co skutečně mění denní práci, ne jediná funkce, ale systém, který chápe vaši organizaci.

Mnohé podniky stále zápasí s měřením, zda AI skutečně dodává reálnou podnikovou hodnotu. Jak by měli lídři přemýšlet o ROI, když cílem není pouze rychlejší výstupy, ale lepší rozhodnutí, silnější realizace a méně provozních překážek?

Mnohé organizace začínají měřením adopce AI, jako je počet lidí, kteří používají uživatelské rozhraní denně. To je užitečný signál, ale není to celý obraz. Skutečná hodnota se projevuje v realizaci, a to je místo, kde mnoho týmů stále pokulhává.

Ve většině podniků není problém generovat výstupy. Je to koordinace práce, zůstat v souladu napříč týmy a dělat rozhodnutí s správným kontextem. Pokud se tyto věci nezlepší, rychlejší výstupy se nemusí nutně přeložit do lepších podnikových výsledků.

Když AI je spojena se systémem práce, tam začínáte vidět jiný druh dopadu. Může pomoci identifikovat úzká místa dříve, zlepšit viditelnost do toho, co se skutečně děje, a pohánět konzistentnější způsoby práce napříč týmy.

Takže ROI není pouze o rychlosti. Je to o tom, jak efektivní organizace realizuje v měřítku, s větší jasností, odpovědností a předvídatelností. To je to, co se nakonec překládá do měřitelné podnikové hodnoty.

Pohledem do budoucnosti, jak vidíte roli produktových lídrů se měnící se, když AI se stává jádrem podnikových platforem? Zahrnuje budování AI-nativní budoucnosti fundamentalně odlišný přístup než tradiční software produktové vedení?

Existují čtyři věci, o kterých přemýšlím.

Produktoví lídři potřebují přijmout AI s intelektuální zvědavostí a růstovou mentalitou. Oblast se mění rychle, takže schopnost učit se a přizpůsobit se je kritická.

Druhým je, že první principy a platformové myšlení se stávají ještě důležitějšími. Získání základních prvků správně, zejména kolem dat a správy, umožňuje týmům experimentovat rychle a bezpečně.

Třetím je zákaznický focus stejně důležitý. Existuje mnoho hluku na trhu právě teď, a ne všechno, co je označeno jako AI nebo agenti, dodává skutečnou hodnotu. Lídři potřebují zůstat ukotveni v řešení skutečných problémů, místo aby honili něco nového pro jeho vlastní sake.

A nakonec, existuje skutečný posun v tom, jak týmy staví. Hranice mezi funkcemi se stírají, a více lidí se stává staviteli. Produktoví lídři, kteří se do toho zapojí a skutečně angažují s technologií, uspějí.

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

Pratima Arora, Smartsheet’in Ürün ve Teknoloji Başkanı, yüksek büyüme gösteren platformları yönetme ve küresel takımları ölçeklendirme konusunda tecrübeli bir ürün ve teknoloji yöneticisidir. Mevcut rolünde, ürün yönetimi, pazarlama, kullanıcı deneyimi, fiyatlandırma ve stratejik ortaklıkları denetler ve Smartsheet’in AI destekli iş yönetim platformunun evrimini destekler. Daha önce Chainalysis’te Ürün ve Teknoloji Başkanı olarak görev yaptı ve mühendislik, veri bilimi ve ürün stratejisini yönetirken organizasyonu önemli ölçüde genişletti ve gelir büyümesini hızlandırdı. Daha önceki liderlik rolleri arasında Atlassian’de Confluence işini yönetmek ve Salesforce’te AI destekli ürün inovasyonunu teşvik etmek yer alır ve bu sayede şirketler arası yazılım çözümleri sunma konusunda uzmanlaşmıştır.

Smartsheet, organizasyonların planlama, takip, otomasyon ve raporlama işlemlerini büyük ölçekli olarak gerçekleştirmelerine yardımcı olan AI destekli, şirket düzeyinde bir iş yönetim platformudur. Platform, takımların iş akışlarını basitleştirmelerine, gerçek zamanlı olarak işbirliği yapmalarına ve otomasyon ve veri odaklı araçlar sayesinde eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmelerine olanak tanır ve proje yönetiminden şirket operasyonlarına kadar geniş bir kullanım alanı sunar. Bellevue, Washington merkezli Smartsheet, dünya çapında milyonlarca kullanıcıya hizmet vermektedir ve Fortune 500 şirketlerinin büyük bir kısmına hizmet sunmaktadır, böylece işbirliği odaklı iş yönetiminde önemli bir oyuncu haline gelmiştir.

2025 yılında Chainalysis’te ürün ve teknoloji lideri olarak görev yaptıktan ve Atlassian ve Salesforce’te üst düzey liderlik rollerinde bulunduktan sonra Smartsheet’e katıldınız. Şimdi Ürün ve Teknoloji Başkanı olarak görev yapıyor olmanız, Smartsheet’in bir sonraki aşamasına nasıl katkıda bulunacağınızı düşünüyorsunuz?

20 yılı aşkın bir süredir B2B SaaS lideri olarak görev yapıyorum ve internet, bulut, mobil ve sosyal gibi büyük yenilik dalgalarını gördüm. AI, hem ölçek hem de hız açısından çok daha büyük bir dönüşümdür ve odaklandığım şey, Smartsheet’in bu değişimi avantajına çevirmesine yardımcı olmak.

Dışarıdan bakıldığında, bunun anlamı ürün deneyimine AI’yi entegre etmektir – takımların daha hızlı çalışmasına, daha iyi kararlar almasına ve daha önce mümkün olmayan ölçekte sonuçlar elde etmesine yardımcı olmak.

Ancak AI, aynı zamanda nasıl inşa edildiğimizi değiştiriyor. Ürün ve teknoloji birbirine yaklaşıyor ve fonksiyonlar arasındaki çizgiler bulanıklaşıyor. Tasarımcılar koduna yaklaşırken, mühendisler ürün tanımına katkıda bulunuyor ve takımlar daha çok inşa eden haline geliyor. İçeride odaklandığım önemli bir nokta, bu inşa etme zihniyetini nasıl işleyişimize getirebileceğimizdir, AI-öncelikli bir geliştirme yaklaşımı ile ve bunu hızlandırarak. Bu, daha hızlı hareket etmemize ve inovasyonu müşterilerimiz için anlamlı sonuçlara çevirmemize olanak tanır.

Smartsheet, iş yönetimi kavramı etrafında konumlandırılmıştır. Bu kavramı bugün nasıl tanımlarsınız ve AI özelliklerinin şirket içi yazılımlarına eklenmesiyle oluşan daha geniş dalgadan bunu nasıl ayırırsınız?

İş yönetimi, insanların, süreçlerin ve verilerin birleştiği yerdir – AI, planları sonuçlara çeviren yürütme katmanı olarak hareket eder.

Smartsheet platformundaki 1,4 milyon aktif şirket projesinin analizi, kritik bir dengesizlik ortaya koyuyor: şirket hesaplarına göre otomasyon yoğunluğu %55 artmış ve genel faaliyet %46 artmıştır. İş, üç yıl önce hayal edilemeyecek bir hızda başlatılıyor. Ancak işi bitirmek – takımlar arasında koordinasyon sağlamak, önceliklerin değişmesi halinde hizalamayı korumak, işin doğru ilerlemesini sağlayan yargı çağrıları yapmak – bu, çoğu organizasyonun boğulduğu yer.

Çoğu yaklaşım, AI’yi iş akışlarının üzerine ekler, ancak bunları içlerine gömmez. AI, bireysel görevlerde yardımcı olabilir, ancak takımlar veya tüm şirket çapında sonuçları koordine edemez.

Bizim yaklaşımımız farklı. AI’yi şirket verilerine dayandırır ve doğrudan iş akışlarına entegre ederiz, böylece AI gerçek bir bağlamda çalışabilir – projeler arasındaki ilişkiler, planın arkasındaki niyet ve işin nasıl yapılandırıldığına dair yargı. Bu, AI’nin sonuçları koordine etmesini, yalnızca bir görevi desteklemesini değil, ve nihayetinde anlamlı iş etkileri yaratmasını sağlar.

Smartsheet’in geleceği için Kasım 2025 vizyonunuzda, insanların, verilerin ve AI’nin daha birleşik bir şekilde bir araya geldiği bir platformdan bahsetmiştiniz. Mevcut iş yönetimi araçlarının eksikliklerine dayanarak, bu yöne doğru ilerlemenin size neler hissettirdiğini anlatır mısınız?

Planlama ve yürütme arasında, özellikle şirket düzeyinde, sürekli bir boşluk gördük. Takımlar, birbirleriyle bağlantılı olmayan多lu sistemler üzerinde çalışıyordu, bu da hizalamayı korumayı veya gerçek zamanlı ilerleme görünümünü elde etmeyi zorlaştırıyordu.

Çoklu araç, sorunların bir kısmını çözüyordu – planlama, iş akışı veya işbirliği – ancak bunlar birbirinden ayrıydı. Her biri kendi yığınındaki veya sistemdeki bir soruna çözüm getiriyordu, ancak şirket çapında değil. Parçalanma, ölçeklenirken gerçek bir engel haline geliyor. İşte Smartsheet burada parlıyor.

Odaklandığımız şey, bu öğeleri tek bir, birleşik sistemde birleştirmek – böylece takımlar hizalı kalabilir, nhanh chóng adapte olabilir ve daha etkili bir şekilde yürütebilir.

Vizyonunuzun ilginç yönlerinden biri, projeler, iş akışları ve takımlar arasında bağlamı anlayan AI sistemlerine doğru hareket edişti. İşletme AI’sinin gerçekten faydalı olmasını sağlamak için bağlam ne kadar önemli?

Bağlamı anlayan AI, içerik üreten AI’den fundamentally farklıdır. AI modelleri içerik üretir. Sistemler kayıtları depolar. Ancak hiçbiri, organizasyonunuzun gerçekten nasıl çalıştığını, bağımlılıkları, planın arkasındaki niyeti veya her iş akışında kodlanmış yargıları anlamaz. İşte Smartsheet’in bulunduğu katman.

Smartsheet, işinizin operasyonel şeklini anlar ve AI’yi bunun içinde çalıştırır. AI’yi bu tür bir anlayışa dayandırdığınızda, tepkisel olmaktan çıkıp yürütme katmanında zeki bir katmana dönüşür. Sadece promtlere cevap vermez, işlerin gerçekten nasıl çalıştığını anlayan bir anlayışla çalışır ve bu anlayış zamanla birikir.

Her plan, her iş akışı, her karar Smartsheet’te bir zeka varlığı haline gelir ve AI’yi bu specific organizasyon için daha faydalı kılar. Takımlarınızın yıllarca inşa ettiği bağlam, niyet ve yargı – bunlar AI’nin kendi başına üretemeyeceği şeylerdir.

Smartsheet’in Model Bağlam Protokolü sunucusu, AI’nin sadece sorulara cevap vermesinden, canlı iş verilerine etkileşime geçmesine doğru bir değişimi öneriyor. Bu, işletme yazılımları için önemli bir dönemeç noktası olarak görüyor musunuz?

Bu, AI’nin iş hakkında bilgi vermesinden, iş üzerinde harekete geçmesine geçiştir. Smartsheet MCP Sunucusu ile şirketler, artık tek bir AI aracına kilitlenmiyor; protokol, already iş akışlarına gömülü AI modelleri ile çalışıyor – Claude, Gemini, ChatGPT veya diğerleri. Takımlar, canlı iş verilerine doğrudan bağlanabilir ve işin gerçekten gerçekleştiği sistemlerde çalışabilir, böylece sohbetten yürütme aşamasına geçebilirler. MCP ekosisteminin genişlemesi ile, daha fazla lider modele destek sağlayarak, Smartsheet’in tercih edilen AI çözümünü seçen takımlarla uyumlu kalmasını sağlayacağız. AI, gerçek zamanlı veri erişimi olduğunda, projeler ve iş akışları boyunca riskleri daha erken tespit edebilir, daha iyi karar almaya destek olabilir ve görev oluşturabilir veya işi güncelleyebilir.

Erken sinyal açıktır. Lansman后的 ilk 30 gün içinde, binlerce Smartsheet kullanıcısı Smartsheet MCP Bağdaştırıcı aracılığıyla Claude ile 1,76 milyon eylem gerçekleştirdi. Ve bu etkileşimlerin önemli bir kısmı, bilgi alma ile ilgili değildi – işleri ilerletme ile ilgiliydi. Görev oluşturma, planları güncelleme, bağlam içinde hareket etme.

Bu, bir dönemeç noktasıdır. AI, insanların zaten kullandığı mevcut iş akışlarına gömülür, böylece organizasyonlar, bireysel verimlilik kazanımlarından, koordine edilmiş yürütme aşamasına geçebilir. Zaten Smartsheet’te operasyonel temelini oluşturan şirketler, bu avantajı şu anda biriktiriyor. Örneğin, takımlar toplantı notlarını otomatik olarak görevlere dönüştürebiliyor, model sogar görevin kime atanması gerektiğini sohbet bağlamından çıkarabiliyor, böylece odada alınan kararlar, Smartsheet’te izlenen iş haline geliyor – tek bir manuel girişe gerek kalmadan. Bu, ölçeklenen koordinasyon – insanlar daha fazla çalıştığı için değil, sistem finally takip ediyor.

AI, operasyonel sistemlere ve canlı iş akışlarına bağlandığında, güven önemli hale geliyor. AI daha fazla eylem odaklı hale geldikçe, güvenlik, yönetim ve denetlenebilirlik hakkında nasıl düşünüyorsunuz?

Güven, güvenlik ve yönetim, gerçek işletme benimsemesi için temel unsurlardır. AI daha fazla eylem odaklı hale geldikçe, güven artık isteğe bağlı değil, temeldir. Bizim için bu, AI’nin platformdaki diğer her şey gibi aynı yönetim modeline uyması ile başlar. AI, yalnızca açıkça izin verilen verilere erişebilir ve işlem yapabilir. Verileriniz, sizin verilerinizdir.

Aynı derecede önemli olan, görünürlüktür. Organizasyonlar, AI’nin sistemleri ile nasıl etkileşime girdiğini, hangi eylemleri gerçekleştirdiğini, kime ve hangi bağlamda olduğunu anlamalıdır. Bu nedenle, denetlenebilirlik inşa edilmiştir: AI veya insan tarafından başlatılan her eylem izlenebilir ve incelenebilir. Ayrıca, otomatikliğin nerede anlamlı olduğunu düşünüyoruz. Daha yüksek etkili eylemler için, insan denetimi kuruyoruz, böylece takımlar önemli bir şey gerçekleşmeden önce inceleyip onaylayabilir.

Hedefimiz, organizasyonlara AI’yi işleri ilerletmesine izin vermeye güven vermektir, ancak aynı zamanda bekledikleri kontrolü, şeffaflığı ve hesap verebilirliği korumaya devam etmektir.

Smartsheet, açık mimariyi vurguladı, dış AI ekosistemlerini destekleme de dahil. AI’nin bir sonraki aşamasında, neden açıklık ve互操作liğin önemli olacağını düşünüyorsunuz?

Şirket içi iş, tek bir sistemde yaşanmıyor. Araçlar, takımlar ve veri kaynakları arasında dağılıyor. AI, bu ortama bağlanamıyorsa, sınırlı kalıyor. Cevaplar üretebilir, ancak gerçekten işin yürütülmesine yardımcı olamaz.

Açıklık önemlidir, çünkü AI, sistemler arası canlı verilere bağlanabilir ve işlerin gerçekten nasıl gerçekleştiği bağlamında çalışabilir. MCP ile şirketler, tercih ettikleri kurumsal AI standartlarını ve yönetimini Smartsheet’teki işlerine uygulayabilir, böylece yeni araçlar benimsemek veya silolarda çalışmak zorunda kalmazlar.

Bu, bir değişimdir. AI, sistemler arasında çalışabildiğinde, izole etkileşimlerden, gerçekten nasıl işletildiğini desteklemeye geçer. İşte gerçek etki, ölçeklenir.

Vizyonunuzda, Akıllı Asistan, Akıllı Ajanlar, Akıllı Akışlar ve bir bilgi grafiği katmanından bahsetmiştiniz. Takımların günlük olarak nasıl çalıştığını değiştirebilecek bu yeteneklerin hangisinin en büyük potansiyele sahip olduğunu düşünüyorsunuz?

Aslında, bu yeteneklerin herhangi biri, izole olarak değil, sistemdeki zeka tarafından destekleniyor. Gerçek güç, veri katmanımız ve Smartsheet Bilgi Grafiği tarafından sağlanan altta yatan zekaya dayanmaktadır. Bu, sistemimize, projeler, iş akışları ve takımlar arasında bağlamı anlama yeteneği kazandırır ve diğer her şeyin çalışmasını sağlar.

Bunun farklı yollarda ortaya çıktığını görüyoruz. Bazen bir asistan, proje durumunu veya riskleri anlamaya yardımcı oluyor. Bazen bir ajan, zaman çizelgesi oluşturur veya işi güncelliyor. Bazen sistemler arası iş akışlarını koordine ediyor.

Ancak hepsi, işin gerçekten nasıl yapıldığına dair biriken bağlam, niyet ve yargıya dayanıyor. Bu, günlük işleri gerçekten değiştiren şeydir – tek bir özellik değil, organizasyonunuzu anlayan bir sistem.

Çoklu şirket, AI’nin gerçek iş değerini ölçmekte zorluk yaşıyor. Liderler, hızın ötesinde, daha iyi kararlar, daha güçlü yürütme ve daha az operasyonel sürtünme hedeflediklerinde, ROI’yi nasıl düşünmelidir?

Çoklu organizasyon, AI benimsemesini ölçümlemeye başlıyor, Örneğin, günlük olarak UI kullanan kişilerin sayısı. Bu, faydalı bir sinyal, ancak tam resim değil. Gerçek değer, yürütmede ortaya çıkıyor ve bu, çoklu takımın hala yakalamaya çalıştığı yer.

Çoğu organizasyonda, sorun, çıktıları üretmek değil, işbirliği yapmak, takımlar arasında hizalamayı korumak ve doğru bağlamla kararlar almaktır. Eğer bunlar iyileşmezse, daha hızlı çıktılar, otomatik olarak daha iyi iş sonuçlarına dönüşmez.

AI, iş sistemine bağlı olduğunda, orada farklı bir etki görülmeye başlıyor. Tıkanıklıkları daha erken tespit etmeye, işin gerçekten neler olduğu hakkında daha iyi bir görüş sağlamakta ve takımlar arasında daha tutarlı çalışma yollarını teşvik etmektedir.

ROI, sadece hız hakkında değil, bir organizasyonun ölçeklendirilmiş yürütme, daha fazla açıklık, hesap verebilirlik ve öngörülebilirlik ile nasıl çalıştığı hakkında.

Geleceğe bakıldığında, AI, işletme platformlarının temel bir katmanı haline geldikçe, ürün liderlerinin rolünün nasıl değişeceğini düşünüyorsunuz? AI’ye yerel bir gelecek için inşa etmek, geleneksel yazılım ürün liderliğinden fundamentally farklı bir zihniyet gerektiriyor mu?

Dört şey düşünüyorum.

Ürün liderleri, AI’yi entelektüel merak ve büyüme zihniyeti ile benimsemelidir. Alan hızla değişiyor, bu nedenle öğrenme ve adapte olma yeteneği kritik.

İkincisi, ilk prensipler ve platform düşünce biçimi daha da önemli hale geliyor. Temel unsurları doğru şekilde kurmak, özellikle veri ve yönetim konusunda, takımların hızlı ve güvenli bir şekilde deney yapmasına olanak tanır.

Üçüncüsü, müşteri odaklılık aynı derecede önemlidir. Piyasa şu anda çok gürültülü ve etiketlenen her şey AI veya ajanlar olarak真正 değer sağlamıyor. Liderler, gerçek sorunları çözmeye odaklanmalı, yeni şeyleri kendi sake için takip etmemelidir.

Ve son olarak, takımların nasıl inşa edildiği konusunda gerçek bir değişim var. Fonksiyonlar arasındaki çizgiler bulanıklaşıyor ve daha fazla insan inşa eden haline geliyor. Ürün liderleri, bunu benimser ve teknoloji ile gerçekten etkileşime girerse, başarılı olacaklar.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Smartsheet’i ziyaret edebilir.

Пратима Ароура, главный директор по продукту и технологиям в Smartsheet, является опытным руководителем в области продукта и технологий с опытом управления высокороскими платформами и масштабирования глобальных команд. В своей текущей роли она курирует управление продуктом, маркетинг, пользовательский опыт, ценообразование и стратегические партнерства, помогая стимулировать эволюцию платформы Smartsheet для управления работой на основе ИИ. До этого она занимала должность главного директора по продукту и технологиям в Chainalysis, где она руководила инженерией, наукой о данных и стратегией продукта, одновременно значительно расширяя организацию и ускоряя рост выручки. Ее предыдущие руководящие роли включают руководство бизнесом Confluence в Atlassian и стимулирование инноваций в области ИИ в Salesforce, создавая репутацию за создание масштабируемых, ориентированных на клиента решений в области программного обеспечения для предприятий.

Smartsheet – это платформа для управления работой на основе ИИ, предназначенная для помощи организациям в планировании, отслеживании, автоматизации и отчетности о работе в масштабе. Платформа позволяет командам оптимизировать рабочие процессы, сотрудничать в режиме реального времени и получать действенные идеи посредством автоматизации и инструментов, основанных на данных, поддерживая широкий спектр случаев использования – от управления проектами до операций предприятия. Штаб-квартира Smartsheet находится в Белвью, штат Вашингтон, и обслуживает миллионы пользователей по всему миру, включая значительную долю компаний Fortune 500, позиционируя себя как ключевого игрока в области совместного управления работой.

Вы вошли в Smartsheet в 2025 году после руководства продуктом и технологиями в Chainalysis и занимания старших руководящих должностей в Atlassian и Salesforce. Теперь, когда ваша роль расширилась до главного директора по продукту и технологиям, как вы привносите этот межотраслевой опыт в следующую главу Smartsheet?

Я уже более 20 лет являюсь лидером в области B2B SaaS и видел значительные волны инноваций – от интернета до облака, мобильных устройств и социальных сетей. ИИ – это гораздо более крупная трансформация, как по масштабу, так и по скорости, и моя задача заключается в том, чтобы помочь Smartsheet пройти через этот сдвиг и превратить его в реальное преимущество для наших клиентов.

Внешне это означает ускорение процесса внедрения ИИ в опыт работы с продуктом – помощь командам работать быстрее, принимать лучшие решения и достигать результатов в масштабе, который ранее был невозможен.

Но ИИ также меняет то, как мы строим. Продукт и технология сходятся, и границы между функциями размываются. Дизайнеры приближаются к коду, инженеры вносят вклад в определение продукта, и команды становятся более активными создателями. Большая часть моего внимания внутри компании направлена на то, чтобы привнести эту ментальность создателей в нашу деятельность, с подходом к разработке, основанным на ИИ, и делать это с темпом. Это позволяет нам двигаться быстрее как единой команде и переводить инновации в значимые результаты для наших клиентов.

Smartsheet позиционирует себя вокруг идеи управления работой. Как вы определяете эту концепцию сегодня, и что отличает ее от более широкой волны функций ИИ, добавляемых в программное обеспечение для предприятий?

Управление работой – это место, где сходятся люди, процессы и данные – с ИИ как слоем выполнения, который превращает планы в результаты.

Анализ 1,4 миллиона активных проектов предприятий на платформе Smartsheet показывает критический дисбаланс: интенсивность автоматизации на предприятие увеличилась на 55% в год, и общая активность увеличилась на 46%. Работа инициируется с темпом, который был бы невозможен три года назад. Но завершение работы – координация между командами, поддержание согласованности при сдвиге приоритетов, принятие решений, которые сохраняют выполнение на правильном пути – это то, где большинство организаций тонут. Рабочий день становится плотнее, и организации, которые чувствуют это первыми, – это те, где приоритеты, права собственности и права принятия решений все еще живут в головах людей, а не в системе.

Там, где многие подходы терпят неудачу, заключается в том, что ИИ накладывается поверх рабочих процессов, а не внедряется в них. Он может помочь с отдельными задачами, но не может оркестровать результаты на уровне команд или всего предприятия.

Наш подход отличается. Мы основываем ИИ на данных предприятия и интегрируем его напрямую в рабочие процессы, чтобы он мог работать с реальным контекстом – отношениями между проектами, намерением за планом и суждением, закодированным в структуре работы. Это позволяет ИИ оркестровать выполнение, а не просто помогать с задачей, и в конечном итоге оказывать значительное влияние на бизнес.

В вашем видении будущего Smartsheet в ноябре 2025 года вы описали платформу, которая объединяет людей, данные и ИИ более единным образом. Что, по вашему мнению, не хватало в существующих инструментах управления работой, что толкнуло вас в этом направлении?

Мы увидели постоянный разрыв между планированием и выполнением, особенно на уровне предприятия. Команды работали в нескольких несвязанных системах, что затрудняло поддержание согласованности или получение четкого, актуального представления о прогрессе.

Многие инструменты решали только часть проблемы – планирование, рабочие процессы или сотрудничество – но они остаются несвязанными. Каждый из них решал проблему внутри своей отдельной стека или системы, но не на уровне всей компании. Фрагментация становится реальным барьером, когда вы работаете в масштабе. Вот где Smartsheet сияет.

Наш фокус был направлен на объединение этих элементов в единую, объединенную систему, чтобы команды могли оставаться согласованными, быстро адаптироваться и выполнять более эффективно.

Одной из наиболее интересных частей этого видения было движение в сторону систем ИИ, которые могут понимать контекст проектов, рабочих процессов и команд. Насколько важно понимание контекста для того, чтобы ИИ стал действительно полезным, а не просто впечатляющим в демонстрациях?

ИИ, который понимает контекст, фундаментально отличается от ИИ, который генерирует контент. Модели на переднем крае генерируют. Системы учета хранят. Но ни одна из них не понимает, как ваша организация фактически работает, зависимости, намерение за планом или суждение, закодированное в каждом рабочем процессе. Это тот слой, который занимает Smartsheet.

Smartsheet понимает оперативную форму вашего бизнеса и применяет ИИ внутри нее. Когда вы основываете ИИ на таком понимании, он сдвигается от реактивного к интеллектуальному слою в выполнении. Он не просто реагирует на запросы. Он работает с пониманием того, как бизнес фактически работает, и это понимание накапливается со временем.

Каждый план, каждый рабочий процесс, каждое решение, захваченное в Smartsheet, становится интеллектуальным активом, который делает ИИ более полезным в этой конкретной организации. Контекст, намерение и суждение, которые ваши команды строили годами – это три вещи, которые ИИ не может сгенерировать самостоятельно.

Сервер протокола контекста модели Smartsheet предполагает сдвиг от ИИ, который просто отвечает на вопросы, к ИИ, который может взаимодействовать с живыми данными работы. С вашей точки зрения, что делает это значимым поворотным моментом для программного обеспечения для предприятий?

Это сдвиг от ИИ, который информирует работу, к ИИ, который может действовать на ее основе. С сервером Smartsheet MCP компании больше не привязаны к одному инструменту ИИ; протокол работает с моделями ИИ, уже встроенными в их рабочие процессы, будь то Claude, Gemini, ChatGPT или другие. Команды могут теперь подключаться напрямую к живым данным работы и работать внутри систем, где фактически происходит работа, что позволяет им выйти за рамки чата и перейти к выполнению. По мере расширения экосистемы MCP мы расширим поддержку дополнительных ведущих моделей, обеспечивая совместимость Smartsheet с любым решением ИИ, которое команды выбирают. Когда ИИ имеет доступ к данным в реальном времени на уровне проектов и рабочих процессов, он может выявить риски раньше, поддержать лучшее принятие решений и предпринять действия, такие как создание задач или обновление работы.

Ранний сигнал ясен. В течение первых 30 дней после запуска тысячи пользователей Smartsheet выполнили 1,76 миллиона действий через коннектор Smartsheet MCP для Claude. И значительная часть этих взаимодействий не была связана с получением информации – они были направлены на продвижение работы вперед. Создание задач. Обновление планов. Действия с контекстом.

Это то, что делает это поворотным моментом. ИИ становится встроенным в существующие рабочие процессы, которые люди уже используют, что позволяет организациям перейти от индивидуальных производственных выгод к скоординированному выполнению в масштабе. Компании, чья оперативная основа уже живет в Smartsheet, накапливают это преимущество прямо сейчас. Например, команды автоматически преобразуют заметки о встречах в задачи, и модель даже выводит, кому должна быть назначена задача на основе контекста разговора, так что решения, принятые в комнате, становятся отслеживаемой работой в Smartsheet без единого ручного ввода. Это координация в масштабе – не потому, что люди работали усерднее, а потому, что система наконец-то поспевала.

Когда ИИ подключается к оперативным системам и живым бизнес-работам, доверие становится критическим. Как вы думаете о безопасности, управлении и аудитности, когда ИИ становится более ориентированным на действие внутри предприятия?

Доверие, безопасность и управление являются необходимыми для любой真正ской корпоративной адопции. Когда ИИ становится более ориентированным на действие, доверие не является опциональным – оно фундаментально. Для нас это начинается с обеспечения того, чтобы ИИ соответствовал той же модели управления, что и все остальное на платформе. Он следует существующим разрешениям, поэтому он может получить доступ и действовать только на те данные, на которые он явно разрешен. Ваши данные остаются вашими данными.

Не менее важно видимость. Организациям необходимо понимать, как ИИ взаимодействует с их системами, какие действия предпринимаются, кем и в каком контексте. Это почему аудитность встроена: каждое действие, будь то инициировано человеком или ИИ, можно отслеживать и просматривать. Мы также тщательно относимся к тому, где автономность имеет смысл. Для действий с более высоким влиянием мы строим в ручное управление, чтобы команды могли просмотреть и одобрить перед тем, как что-либо значительное произойдет.

Цель состоит в том, чтобы дать организациям уверенность в том, чтобы позволить ИИ продвигать работу вперед, сохраняя при этом контроль, прозрачность и подотчетность, которые они ожидают на уровне предприятия.

Smartsheet также подчеркивает открытую архитектуру, включая поддержку внешних экосистем ИИ. Почему вы считаете, что открытость и совместимость будут иметь так много значения в следующей фазе корпоративной адопции ИИ?

Работа предприятия не живет в одной системе. Она распределена по инструментам, командам и источникам данных. Если ИИ не может подключиться к этой среде, он остается ограниченным. Он может генерировать ответы, но не может фактически помочь в выполнении.

Это почему открытость имеет значение. Она позволяет ИИ подключаться к живым данным на уровне систем и работать с полным контекстом того, как работа фактически происходит. С MCP компании могут применять свои предпочтительные корпоративные стандарты ИИ и управление к работе в Smartsheet, а не принимать новые инструменты или работать в изоляции.

Это сдвиг. Когда ИИ может работать на уровне систем, он переходит от изолированных взаимодействий к фактической поддержке того, как организация работает. Вот где вы начинаете видеть реальное влияние в масштабе.

Ваше видение продукта также представило идеи, такие как Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows и слой знаний. Какая из этих возможностей, по вашему мнению, имеет наибольший потенциал изменить то, как команды фактически работают на ежедневной основе?

Это не так много о любой из них в изоляции, поскольку они являются просто разными способами, которыми люди взаимодействуют с системой.

Настоящая сила заключается в интеллекте под ним, питаемом нашим слоем данных и графом знаний Smartsheet. Это то, что дает системе контекст на уровне проектов, рабочих процессов и команд, и позволяет ей понять, как работа фактически соединена. Этот контекст является тем, что делает все остальное работоспособным. Граф знаний Smartsheet уже отображает отношения на уровне работы в значительном масштабе, с более чем 100 миллионами узлов. Это позволяет нам укладывать контекст, от лучших практик отрасли до организационных, командных и индивидуальных данных, так что система может предоставлять гораздо более релевантные идеи, чем отдельная модель.

Отсюда он проявляется в разных формах. Иногда это помощник, который помогает кому-то понять статус проекта или выявить риски. Иногда это агент, который принимает действие, такое как создание графиков или обновление работы. Иногда это координация рабочих процессов на уровне систем.

Но все они основаны на том же оперативном фундаменте – накопленном контексте, намерении и суждении того, как работа фактически выполнялась. Это то, что фактически меняет ежедневную работу, не отдельная функция, а система, которая понимает вашу организацию.

Многие предприятия все еще борются с измерением того, действительно ли ИИ приносит реальную бизнес-ценность. Как лидеры должны думать о ROI, когда цель не только в более быстрых выходах, но и в лучших решениях, более сильном выполнении и меньшем оперативном сопротивлении?

Многие организации начинают с измерения принятия ИИ, такого как количество людей, которые используют интерфейс ежедневно. Это полезный сигнал, но это не полная картина. Реальная ценность проявляется в выполнении, и это то, где многие команды все еще пытаются догнать.

В большинстве предприятий проблема не заключается в генерации выходов. Это координация работы, поддержание согласованности на уровне команд и принятие решений с правильным контекстом. Если эти вещи не улучшаются, более быстрые выходы не обязательно переводятся в лучшие бизнес-результаты.

Когда ИИ подключается к системе работы, вот где вы начинаете видеть другой тип влияния. Он может помочь выявить узкие места раньше, улучшить видимость того, что фактически происходит, и стимулировать более последовательные способы работы на уровне команд.

Итак, ROI не только о скорости. Это о том, насколько эффективно организация выполняет в масштабе, с большей ясностью, подотчетностью и предсказуемостью. Это то, что в конечном итоге переводится в измеримую бизнес-ценность.

Оглядываясь вперед, как вы видите изменение роли лидеров продукта, когда ИИ становится основным слоем в платформах для предприятий? Требует ли построение будущего, основанного на ИИ, фундаментально другого мышления, чем традиционное лидерство продукта?

Есть четыре вещи, о которых я думаю.

Лидеры продукта должны принять ИИ с интеллектуальным любопытством и ростом мышления. Область меняется быстро, поэтому способность учиться и адаптироваться является критической.

Во-вторых, первые принципы и платформенное мышление становятся еще более важными. Получение основополагающих элементов правильно, особенно вокруг данных и управления, позволяет командам экспериментировать быстро и безопасно.

В-третьих, фокус на клиенте так же важен. На рынке сейчас много шума, и не все, что маркируется как ИИ или агенты, приносит реальную ценность. Лидеры должны оставаться привязанными к решению реальных проблем, а не гоняться за чем-то новым ради самого нового.

И, наконец, есть реальный сдвиг в том, как команды строят. Границы между функциями размываются, и больше людей становятся создателями. Лидеры продукта, которые принимают это и действительно взаимодействуют с технологией, будут преуспевать.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Smartsheet.

프라티마 아로라, 스마트시트의 최고 제품 및 기술 책임자이며, 고성장 플랫폼을 이끌고 글로벌 팀을 확장하는 경험을 가진 제품 및 기술 전문가입니다. 현재 역할에서는 제품 관리, 마케팅, 사용자 경험, 가격 책정, 전략적 파트너십을 책임지고 있으며, 스마트시트의 AI 기반 워크 매니지먼트 플랫폼의 진화를 주도하고 있습니다. 이전에는 체인앨리시스의 최고 제품 및 기술 책임자로 재직하며, 엔지니어링, 데이터 과학, 제품 전략을领导하며 조직을 확대하고 수익 성장을 가속화했습니다. 이전의 리더십 역할에는 아틀라시안의 컨플루언스 비즈니스를 이끈 경험이 있으며, 세일즈포스의 AI 기반 제품 혁신을 주도하며, 기업 소프트웨어 전반에 걸쳐 확장 가능하고 고객 중심의 솔루션을 제공하는 것으로評価되고 있습니다.

스마트시트는 조직이 계획, 추적, 자동화, 보고를 수행할 수 있는 AI 기반의 엔터프라이즈급 워크 매니지먼트 플랫폼입니다. 이 플랫폼을 통해 팀은 워크플로우를 최적화하고 실시간으로 협업하며, 자동화 및 데이터 기반 도구를 통해 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 스마트시트는 워싱턴 벨뷰에 본사를 두고 있으며, 전 세계 수백만 명의 사용자를 보유하고 있으며, 포춘 500대 기업 중 많은 기업이 스마트시트를 사용하고 있습니다.

2025년에 체인앨리시스와 아틀라시안, 세일즈포스에서 선임 리더십 역할을 맡은 후 스마트시트에 입사했습니다. 현재 최고 제품 및 기술 책임자로 역할이 확대된 상황에서, 어떻게 크로스 산업 경험을 스마트시트의 다음 章에 반영하시고 계시는지요?

20년 이상의 B2B SaaS 리더십 경험을 바탕으로, 인터넷, 클라우드, 모바일, 소셜 등 주요 혁신을 목격했습니다. 그러나 AI는 더 큰 변화를 가져올 것으로 예상되며, 스마트시트가 이 변화를 실질적인 고객优势로 전환하는 데 집중하고 있습니다.

외부적으로는 제품 경험에 AI를 통합하여 팀이 더 빠르게 작동하고, 더 나은 의사결정을 내리고, 이전에 불가능했던 규모에서 결과를 驅動하는 데 중점을 두고 있습니다.

그러나 AI는 또한 빌드하는 방법을 변경하고 있습니다. 제품과 기술이 수렴하고 있으며, 기능 간의 경계가模糊해지고 있습니다. 디자이너는 코드에 더 가까워지고, 엔지니어는 제품 정의에 기여하며, 팀은 더 많은 빌더가 되고 있습니다. 내부적으로는 빌더 멘탈리티를 운영에 도입하고, 개발에 대한 AI 우선 접근 방식을 채택하며, 이는統一된 팀으로서 더 빠르게 이동하고, 혁신을 의미 있는 고객 결과로 번역할 수 있도록 합니다.

스마트시트는 워크 매니지먼트라는 아이디어를 중심으로 포지셔닝되어 왔습니다. 현재 워크 매니지먼트의 개념을 어떻게 정의하시고, 엔터프라이즈 소프트웨어 전반에 걸쳐 추가되는 AI 기능과는 어떻게 차별화하시나요?

워크 매니지먼트는 사람, 프로세스, 데이터가汇集되는 곳으로, AI가 실행 層として 작용하여 계획을 결과로 전환합니다.

스마트시트 플랫폼에 있는 140만 개의 활성 엔터프라이즈 프로젝트를 분석한 결과, 중요한 불균형이 발견되었습니다. 자동화 강도는 기업 계정당 55% 증가했으며, 전체 활동은 46% 증가했습니다. 작업이 이전에 불가능했던 속도로 시작되고 있습니다. 그러나 작업을 완료하는 것은 – 팀 간의 조정, 우선순위가 변경됨에 따라 정렬을 유지하는 것, 실행을 유지하기 위한 판단을 내리는 것 – 대부분의 조직이 어려움을 겪고 있습니다. 일하는 날은 더 밀도가 높아지고 있으며, 우선순위, 소유권, 의사결정 권한이 여전히 사람의 머릿속에 존재하는 조직이 먼저 영향을 받고 있습니다.

많은 접근 방식이 부족한 점은 AI가 워크플로우 위에 계층화되는 것이 아니라, 워크플로우 내에 내장되어 있지 않다는 것입니다. AI는 개별 작업을支援할 수 있지만, 팀이나 전체 엔터프라이즈에서 결과를 조율할 수 없습니다.

스마트시트의 접근 방식은 다릅니다. 우리는 AI를 엔터프라이즈 데이터에 기반하여 워크플로우에 직접 통합하여 실제 컨텍스트에서 작동할 수 있도록 합니다. 프로젝트, 계획의 의도, 구조화된 작업에 대한 판단을 포함하여 관계를 이해할 수 있습니다. 이것이 AI가 작업을 조율하고, 단순히 작업을支援하는 것이 아닌, 의미 있는 비즈니스 영향을 미치는 결과를 驅動할 수 있도록 합니다.

Pratima Arora, Directrice des Produits et de la Technologie chez Smartsheet, est une dirigeante chevronnée dans le domaine des produits et de la technologie, avec une expérience avérée dans la direction de plateformes à forte croissance et le développement d’équipes mondiales. Dans son rôle actuel, elle supervise la gestion des produits, le marketing, l’expérience utilisateur, la tarification et les partenariats stratégiques, contribuant ainsi à l’évolution de la plateforme de gestion du travail basée sur l’IA de Smartsheet. Auparavant, elle a occupé le poste de Directrice des Produits et de la Technologie chez Chainalysis, où elle a dirigé l’ingénierie, la science des données et la stratégie produit, tout en élargissant considérablement l’organisation et en accélérant la croissance des revenus. Ses précédents rôles de direction incluent la direction de l’activité Confluence chez Atlassian et la promotion de l’innovation produit basée sur l’IA chez Salesforce, ce qui lui a valu une réputation pour la livraison de solutions évolutives et centrées sur le client dans le logiciel d’entreprise.

Smartsheet est une plateforme de gestion du travail d’entreprise basée sur l’IA, conçue pour aider les organisations à planifier, suivre, automatiser et rendre compte du travail à grande échelle. La plateforme permet aux équipes de rationaliser les flux de travail, de collaborer en temps réel et d’obtenir des informations exploitables grâce à des outils d’automatisation et de données, en soutenant un large éventail de cas d’utilisation allant de la gestion de projet à l’exploitation d’entreprise. Basée à Bellevue, dans l’État de Washington, Smartsheet sert des millions d’utilisateurs dans le monde, dont une grande partie des entreprises du Fortune 500, se positionnant ainsi comme un acteur clé dans l’espace de la gestion collaborative du travail en évolution.

Vous avez rejoint Smartsheet en 2025, après avoir dirigé les produits et la technologie chez Chainalysis et occupé des postes de direction chez Atlassian et Salesforce. Maintenant que votre rôle s’est élargi à celui de Directrice des Produits et de la Technologie, comment apportez-vous cette expérience intersectorielle dans le prochain chapitre de Smartsheet ?

J’ai été une dirigeante de logiciels SaaS B2B pendant plus de 20 ans et j’ai vu de grandes vagues d’innovation – de l’internet, au cloud, mobile et social. L’IA est une transformation encore plus importante, à la fois en termes d’échelle et de vitesse, et mon objectif est d’aider Smartsheet à naviguer dans ce changement et à en faire un véritable avantage pour nos clients.

À l’extérieur, cela signifie accélérer la façon dont nous intégrons l’IA dans l’expérience produit – en aidant les équipes à travailler plus rapidement, à prendre de meilleures décisions et à générer des résultats à une échelle qui n’était pas possible auparavant.

Mais l’IA change également la façon dont nous construisons. Les produits et la technologie convergent, et les lignes entre les fonctions s’estompent. Les concepteurs se rapprochent du code, les ingénieurs contribuent à la définition des produits, et les équipes deviennent des constructeurs plus impliqués. Une grande partie de mon attention interne est de faire pénétrer cette mentalité de constructeur dans notre façon de fonctionner, avec une approche de développement basée sur l’IA, et de le faire avec rapidité. Cela nous permet de nous déplacer plus rapidement en tant qu’équipe unifiée et de traduire l’innovation en résultats significatifs pour nos clients.

Smartsheet s’est positionnée autour de l’idée de gestion du travail. Comment définissez-vous ce concept aujourd’hui, et qu’est-ce qui le distingue de la vague plus large de fonctionnalités IA ajoutées à travers les logiciels d’entreprise ?

La gestion du travail est l’endroit où les personnes, les processus et les données convergent – avec l’IA comme couche d’exécution qui transforme les plans en résultats.

L’analyse de 1,4 million de projets d’entreprise actifs sur la plateforme Smartsheet révèle un déséquilibre critique : l’intensité d’automatisation par compte d’entreprise est en hausse de 55 % d’une année sur l’autre, et l’activité globale est en hausse de 46 %. Le travail est initié à un rythme qui aurait été inimaginable il y a trois ans. Mais terminer le travail – coordonner les équipes, maintenir l’alignement à mesure que les priorités changent, prendre les décisions qui maintiennent l’exécution sur la bonne voie – c’est là que la plupart des organisations sont noyées. La journée de travail devient plus dense, et les organisations qui ressentent cela en premier sont celles où les priorités, la propriété et les droits de décision vivent encore dans la tête des gens plutôt que dans le système.

Là où de nombreuses approches échouent, c’est que l’IA est superposée aux flux de travail plutôt que d’être intégrée à l’intérieur. Elle peut aider pour les tâches individuelles, mais elle ne peut pas orchestrer les résultats à travers les équipes ou l’ensemble de l’entreprise.

Notre approche est différente. Nous ancrons l’IA dans les données d’entreprise et l’intégrons directement dans les flux de travail afin qu’elle puisse fonctionner avec un contexte réel – les relations entre les projets, l’intention derrière le plan et le jugement codé dans la façon dont le travail a été structuré. C’est ce qui permet à l’IA d’orchestrer l’exécution, et non seulement d’assister à une tâche, et de générer finalement un impact commercial significatif.

Dans votre vision pour l’avenir de Smartsheet en novembre 2025, vous avez décrit une plateforme qui rassemble les personnes, les données et l’IA de manière plus unifiée. Qu’est-ce qui, selon vous, manquait aux outils de gestion du travail existants pour vous pousser dans cette direction ?

Nous avons constaté un fossé persistant entre la planification et l’exécution, en particulier au niveau de l’entreprise. Les équipes travaillaient sur plusieurs systèmes non connectés, ce qui rendait difficile de rester aligné ou d’obtenir une vue claire et en temps réel des progrès.

De nombreux outils résolvaient des parties du problème – la planification, les flux de travail ou la collaboration – mais ils restaient déconnectés. Chacun résolvait un problème dans son propre stack ou système, mais pas à travers l’ensemble de l’entreprise. La fragmentation devient un véritable obstacle lorsque vous opérez à grande échelle. C’est là que Smartsheet brille.

Notre objectif a été de rassembler ces éléments dans un système unique et unifié afin que les équipes puissent rester alignées, s’adapter rapidement et exécuter plus efficacement.

L’une des parties les plus intéressantes de cette vision était le passage vers des systèmes IA capables de comprendre le contexte à travers les projets, les flux de travail et les équipes. Quelle est l’importance du contexte pour rendre l’IA d’entreprise vraiment utile et non seulement impressionnante dans les démonstrations ?

L’IA qui comprend le contexte est fondamentalement différente de l’IA qui génère du contenu. Les modèles de pointe génèrent. Les systèmes d’enregistrement stockent. Mais aucun des deux ne comprend comment votre organisation fonctionne réellement, les dépendances, l’intention derrière le plan ou les décisions judiciaires intégrées dans chaque flux de travail. C’est la couche que Smartsheet occupe.

Smartsheet comprend la forme opérationnelle de votre entreprise et met l’IA au travail à l’intérieur. Lorsque vous ancrez l’IA dans une compréhension de ce type, elle passe de réactive à une couche intelligente dans l’exécution. Elle ne répond pas seulement aux invites. Elle fonctionne avec une compréhension de la façon dont l’entreprise fonctionne réellement, et cette compréhension s’accumule avec le temps.

Chaque plan, chaque flux de travail, chaque décision capturée dans Smartsheet devient un actif d’intelligence qui rend l’IA plus utile dans cette organisation spécifique. Le contexte, l’intention et le jugement que vos équipes ont construits pendant des années – ce sont les trois choses que l’IA ne peut pas générer par elle-même.

Le serveur de protocole de contexte de modèle Smartsheet suggère un passage de l’IA qui répond simplement aux questions à l’IA qui peut interagir avec les données de travail en direct. De votre point de vue, qu’est-ce qui rend cela un point de basculement significatif pour les logiciels d’entreprise ?

Ceci est un passage de l’IA qui informe le travail à l’IA qui peut agir sur celui-ci. Avec le serveur MCP de Smartsheet, les entreprises ne sont plus verrouillées dans un seul outil IA ; le protocole fonctionne avec les modèles d’IA déjà intégrés dans leurs flux de travail, que ce soit Claude, Gemini, ChatGPT ou d’autres. Les équipes peuvent maintenant se connecter directement aux données de travail en temps réel et opérer dans les systèmes où le travail se déroule réellement, leur permettant de passer au-delà du chat pour atteindre l’exécution. À mesure que l’écosystème MCP s’étend, nous allons étendre le support à d’autres modèles leaders, en veillant à ce que Smartsheet reste compatible avec la solution d’IA que les équipes choisissent. Lorsque l’IA a accès aux données en temps réel à travers les projets et les flux de travail, elle peut mettre en évidence les risques plus tôt, soutenir une meilleure prise de décision et agir, comme créer des tâches ou mettre à jour le travail.

Le signal précoce est clair. Dans les 30 premiers jours suivant le lancement, des milliers d’utilisateurs de Smartsheet ont effectué 1,76 million d’actions via le connecteur Smartsheet MCP pour Claude. Et une partie importante de ces interactions n’étaient pas destinées à récupérer des informations – elles faisaient progresser le travail. Création de tâches. Mise à jour des plans. Agir avec contexte.

C’est ce qui en fait un point de basculement. L’IA devient intégrée aux flux de travail existants que les gens utilisent déjà, permettant aux organisations de passer des gains de productivité individuels à l’exécution coordonnée à grande échelle. Les entreprises dont la fondation opérationnelle vit déjà dans Smartsheet sont en train de renforcer cet avantage. Par exemple, les équipes transforment les notes de réunion en tâches automatiquement, le modèle inférant même à qui la tâche devrait être assignée en fonction du contexte de la conversation, de sorte que les décisions prises dans une salle deviennent un travail suivi dans Smartsheet sans une seule saisie manuelle. C’est la coordination à grande échelle – non parce que les gens ont travaillé plus dur, mais parce que le système a finalement suivi.

Lorsque l’IA est connectée aux systèmes opérationnels et aux flux de travail d’entreprise en temps réel, la confiance devient critique. Comment réfléchissez-vous à la sécurité, à la gouvernance et à la traçabilité à mesure que l’IA devient plus orientée vers l’action au sein de l’entreprise ?

La confiance, la sécurité et la gouvernance sont essentielles à toute véritable adoption d’entreprise. Lorsque l’IA devient plus orientée vers l’action, la confiance n’est pas optionnelle – elle est fondamentale. Pour nous, cela commence par veiller à ce que l’IA se conforme au même modèle de gouvernance que tout le reste de la plateforme. Elle suit les autorisations existantes, de sorte qu’elle ne puisse accéder et agir que sur les données auxquelles elle est explicitement autorisée. Vos données restent vos données.

De même, la visibilité est importante. Les organisations ont besoin de comprendre comment l’IA interagit avec leurs systèmes, quelles actions sont prises, par qui et dans quel contexte. C’est pourquoi la traçabilité est intégrée : chaque action, qu’elle soit initiée par une personne ou par l’IA, peut être suivie et examinée. Nous sommes également attentifs à l’endroit où l’autonomie a du sens. Pour les actions à impact plus élevé, nous construisons des contrôles de type « humain dans la boucle », de sorte que les équipes puissent examiner et approuver avant que quelque chose de significatif se produise.

L’objectif est de donner aux organisations la confiance pour laisser l’IA faire progresser le travail, tout en maintenant le contrôle, la transparence et la responsabilité qu’elles attendent à l’échelle de l’entreprise.

Smartsheet a également mis l’accent sur l’architecture ouverte, y compris le support des écosystèmes d’IA externes. Pourquoi pensez-vous que l’ouverture et l’interopérabilité seront si importantes dans la prochaine phase de l’adoption de l’IA d’entreprise ?

Le travail d’entreprise ne vit pas dans un seul système. Il est réparti entre outils, équipes et sources de données. Si l’IA ne peut pas se connecter à cet environnement, elle reste limitée. Elle peut générer des réponses, mais elle ne peut pas vraiment aider à conduire l’exécution.

C’est pourquoi l’ouverture est importante. Elle permet à l’IA de se connecter aux données en temps réel à travers les systèmes et de fonctionner avec le contexte complet de la façon dont le travail se déroule réellement. Avec MCP, les entreprises appliquent leurs normes d’IA d’entreprise et leur gouvernance aux travaux dans Smartsheet, plutôt que d’adopter de nouveaux outils ou de travailler dans des silos.

C’est le changement. Lorsque l’IA peut fonctionner à travers les systèmes, elle passe des interactions isolées au soutien de la façon dont l’organisation fonctionne réellement. C’est là que vous commencez à voir un véritable impact à grande échelle.

Votre vision produit a également introduit des idées comme Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows et une couche de graphe de connaissances. Quelle est la capacité que vous pensez avoir le plus de potentiel pour changer la façon dont les équipes travaillent au quotidien ?

C’est moins une question d’une seule capacité isolée, car elles sont vraiment différentes manières pour les gens d’interagir avec le système.

Le véritable pouvoir réside dans l’intelligence sous-jacente, alimentée par notre couche de données et le graphe de connaissances Smartsheet. C’est ce qui donne au système un contexte à travers les projets, les flux de travail et les équipes, et lui permet de comprendre comment le travail est réellement connecté. Ce contexte est ce qui fait fonctionner tout le reste. Le graphe de connaissances Smartsheet cartographie déjà les relations à travers le travail à une échelle significative, avec plus de 100 millions de nœuds. Cela nous permet de superposer le contexte, des meilleures pratiques du secteur aux données organisationnelles, d’équipe et individuelles, de sorte que le système puisse fournir des informations beaucoup plus pertinentes qu’un modèle autonome.

Cela se manifeste de différentes manières. Parfois, c’est un assistant qui aide quelqu’un à comprendre le statut d’un projet ou à mettre en évidence les risques. Parfois, c’est un agent qui prend des mesures, comme créer des chronologies ou mettre à jour le travail.

Mais tout est ancré dans la même fondation opérationnelle – le contexte accumulé, l’intention et le jugement de la façon dont le travail a réellement été effectué. C’est ce qui change réellement le travail quotidien, pas une fonctionnalité unique, mais un système qui comprend votre organisation.

De nombreuses entreprises ont encore du mal à mesurer si l’IA apporte une véritable valeur commerciale. Comment les dirigeants devraient-ils réfléchir au ROI lorsque l’objectif n’est pas seulement des sorties plus rapides, mais de meilleures décisions, une exécution plus solide et moins de traînée opérationnelle ?

De nombreuses organisations commencent par mesurer l’adoption de l’IA, comme le nombre de personnes qui utilisent l’interface utilisateur quotidiennement. C’est un signal utile, mais ce n’est pas l’image complète. La véritable valeur se manifeste dans l’exécution, et c’est là que de nombreuses équipes ont encore du mal à suivre.

Dans la plupart des entreprises, le défi n’est pas de générer des sorties. C’est de coordonner le travail, de rester aligné à travers les équipes et de prendre des décisions avec le contexte approprié. Si ces choses n’améliorent pas, des sorties plus rapides ne se traduisent pas nécessairement par de meilleurs résultats commerciaux.

Lorsque l’IA est connectée au système de travail, c’est là que vous commencez à voir un impact différent. Elle peut aider à mettre en évidence les goulets d’étranglement plus tôt, améliorer la visibilité de ce qui se passe réellement et conduire à des modes de travail plus cohérents à travers les équipes.

Le ROI n’est donc pas seulement une question de rapidité. C’est de l’exécution efficace de l’organisation à grande échelle, avec plus de clarté, de responsabilité et de prévisibilité. C’est ce qui se traduit finalement par une valeur commerciale mesurable.

En regardant vers l’avenir, comment voyez-vous le rôle des dirigeants de produit changer à mesure que l’IA devient une couche fondamentale dans les plateformes d’entreprise ? La construction d’un avenir basé sur l’IA nécessite-t-elle une mentalité fondamentalement différente de celle de la direction de produit de logiciel traditionnelle ?

Il y a quatre choses auxquelles je pense.

Les dirigeants de produit doivent embrasser l’IA avec une curiosité intellectuelle et une mentalité de croissance. Le domaine évolue rapidement, donc la capacité d’apprendre et de s’adapter est critique.

Deuxièmement, les principes de base et la pensée de plateforme deviennent encore plus importants. Obtenir les éléments fondamentaux corrects, en particulier autour des données et de la gouvernance, permet aux équipes d’expérimenter rapidement et en toute sécurité.

Troisièmement, la focalisation sur le client est tout aussi importante. Il y a beaucoup de bruit sur le marché en ce moment, et tout ce qui est étiqueté comme IA ou agents ne fournit pas de valeur réelle. Les dirigeants doivent rester ancrés dans la résolution de problèmes réels plutôt que de poursuivre quelque chose de nouveau pour son propre sake.

Et enfin, il y a un véritable changement dans la façon dont les équipes construisent. Les lignes entre les fonctions s’estompent, et plus de personnes deviennent des constructeurs. Les dirigeants de produit qui s’appuient sur cela et qui s’engagent réellement avec la technologie réussiront.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter Smartsheet.

براتيما أرورا، رئيس المنتجات والتقنية في Smartsheet، هو مسؤول تنفيذي في المنتجات والتقنية ذو سجل حافل في قيادة منصات النمو العالي وتوسيع الفرق العالمية. في دورها الحالي، تشرف على إدارة المنتج والتسويق وتصميم تجربة المستخدم والأسعار والشراكات الاستراتيجية، مما يساعد في دفع تطور منصة إدارة العمل التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في Smartsheet. قبل ذلك، شغلت منصب رئيس المنتجات والتقنية في Chainalysis، حيث قادت الهندسة وعلوم البيانات واستراتيجية المنتج أثناء توسيع المنظمة بشكل كبير وتسريع نمو الإيرادات. تشمل أدوارها القيادية السابقة رئاسة أعمال Confluence في Atlassian وتحفيز الابتكار في المنتجات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في Salesforce، وبناء سمعة لتقديم حلول قابلة للتوسيع ومركزة على العملاء عبر برامج الشركات.

Smartsheet هي منصة إدارة عمل تعمل بالذكاء الاصطناعي ومصنعة للشركات، مصممة لمساعدة المنظمات على التخطيط وتتبع وآلية وتقرير العمل على نطاق واسع. تمكن المنصة الفرق من简化 تدفقات العمل والتعاون في الوقت الفعلي والحصول على رؤى قابلة للتنفيذ من خلال آليات وأدوات مدفوعة بالبيانات، ودعم مجموعة واسعة من الحالات من إدارة المشاريع إلى عمليات الشركات. يقع المقر الرئيسي في بيلفيو، واشنطن، وخدمات Smartsheet ملايين المستخدمين في جميع أنحاء العالم، بما في ذلك حصة كبيرة من شركات Fortune 500، مما يضعها كلاعب رئيسي في مساحة إدارة العمل التعاونية المتطورة.

دخلت Smartsheet في عام 2025 بعد قيادة المنتجات والتقنية في Chainalysis وشغلت مناصب قيادية في Atlassian وSalesforce. الآن بعد أن توسعت دورك إلى رئيس المنتجات والتقنية، كيف تقدم تلك الخبرة عبر الصناعات إلى الفصل التالي من Smartsheet؟

لقد كنت قائداً في مجال البرمجيات كخدمة لمدة أكثر من 20 عامًا ورأيت موجات كبيرة من الابتكار – من الإنترنت إلى السحابة والجوال والاجتماعي. والذكاء الاصطناعي هو تحول أكبر، من حيث الحجم والسرعة، وتركيزي على مساعدة Smartsheet في التنقل في هذا التحول وجعله ميزة حقيقية لزبائننا.

خارجياً، يعني ذلك تسريع كيف ندمج الذكاء الاصطناعي في تجربة المنتج – مساعدة الفرق على العمل بشكل أسرع واتخاذ قرارات أفضل وتحقيق نتائج على نطاق لم يكن ممكنًا من قبل.

لكن الذكاء الاصطناعي يغير أيضًا كيف نبني. المنتج والتقنية تتقارب، وخطوط الوظائف تتلاشى. المصممون يتقربون من الكود، والمهندسون يساهمون في تعريف المنتج، والفرق تصبح أكثر يداً بيدى. جزء كبير من تركيزي داخليًا هو جلب عقلية البناء إلى كيفية عملنا، مع نهج أولي للذكاء الاصطناعي في التطوير، والقيام بذلك بسرعة. هذا يسمح لنا بالتحرك بشكل أسرع كفريق موحد وترجمة الابتكارات إلى نتائج هامة لزبائننا.

لقد وضعت Smartsheet نفسها حول فكرة إدارة العمل. كيف تعرف هذا المفهوم اليوم، وما يفرقه عن موجة أوسع من الميزات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي التي تُضاف عبر برامج الشركات؟

إدارة العمل هي حيث تتقاطع الأشخاص والعمليات والبيانات – مع الذكاء الاصطناعي كطبقة التنفيذ التي تحول الخطط إلى نتائج.

تحليل 1.4 مليون مشروع نشط في منصة Smartsheet يكشف عن عدم توازن حرج: شدة الآلية لكل حساب مؤسسي يزيد بنسبة 55٪ على أساس سنوي، والنشاط الإجمالي يزيد بنسبة 46٪. يتم启动 العمل بسرعة لم يكن من الممكن تصوره من ثلاث سنوات سابقة. لكن إنهاء العمل – التنسيق عبر الفرق والحفاظ على الانسجام مع تغيير الأولويات، وإتخاذ القرارات التي تحتفظ بالتنفيذ على المسار الصحيح – هذا هو المكان الذي تغرق فيه معظم المنظمات. يوم العمل يصبح أكثر كثافة، والمنظمات التي تشعر بها أولاً هي تلك التي تعيش فيها الأولويات والملكية وحقوق اتخاذ القرار في رأس الأشخاص بدلاً من في النظام.

حيث تفشل العديد من النهج هو أن الذكاء الاصطناعي يُطبق على سطح تدفقات العمل بدلاً من دمجه فيها. يمكن أن يساعد في المهام الفردية، لكنه لا يستطيع أرشاد النتائج عبر الفرق أو المؤسسة بأكملها.

نهجنا مختلف. نحن نأسس الذكاء الاصطناعي في بيانات المؤسسة وندمجه مباشرة في تدفقات العمل حتى يمكنه العمل بسياق حقيقي – العلاقات بين المشاريع، والنية وراء الخطة، والقضاء المشفر في كيفية هيكلة العمل. هذا هو ما يسمح للذكاء الاصطناعي بorchestrate التنفيذ، وليس فقط مساعدة في مهمة، و في النهاية دفع تأثير الأعمال المهم.

في رؤيتك للمنتج، وصفتم منصة تجمع بين الأشخاص والبيانات والذكاء الاصطناعي بطريقة أكثر توحيدًا. ما كان مفقودًا من أدوات إدارة العمل الحالية التي دفعتك نحو هذا الاتجاه؟

رأينا فجوة مستمرة بين التخطيط والتنفيذ، خاصة على مستوى المؤسسة. كانت الفرق تعمل عبر أنظمة منفصلة متعددة، مما جعل من الصعب البقاء على انسجام أو الحصول على صورة واضحة ومتاحة في الوقت الفعلي من التقدم.

كانت العديد من الأدوات تحل أجزاء من المشكلة – التخطيط أو تدفقات العمل أو التعاون – لكنها تبقى منفصلة. كل واحدة كانت تحل مشكلة داخل حزمتها أو نظامها الفردية، وليس عبر الشركة بأكملها. يصبح التجزئة حاجزًا حقيقيًا عند العمل على نطاق واسع. هذا هو المكان الذي تبرز فيه Smartsheet.

كان تركيزنا على جلب تلك العناصر معًا في نظام موحد حتى تتمكن الفرق من البقاء على انسجام وتكيف بسرعة والتنفيذ بشكل أكثر فعالية.

كان أحد أجزاء الرؤية الأكثر إثارة للاهتمام هو الانتقال نحو أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها فهم السياق عبر المشاريع وتدفقات العمل والفرق. كيف مهم هو السياق في جعل الذكاء الاصطناعي في المؤسسة مفيدًا حقًا وليس مجرد إبهار في العروض التقديمية؟

الذكاء الاصطناعي الذي يفهم السياق يختلف بشكل جوهري عن الذكاء الاصطناعي الذي يولد المحتوى. نماذج Frontier تنتج. أنظمة السجلات تخزّن. لكن لا واحدة منهما تفهم كيف تعمل منظمتك بالفعل، والاعتماديات، والنية وراء الخطة، أو القرارات القضائية المضمنة في كل تدفق عمل. هذا هو الطبقة التي تحتلها Smartsheet.

Smartsheet تفهم الشكل التشغيلي لأعمالك وتضع الذكاء الاصطناعي للعمل داخلها. عندما تؤسس الذكاء الاصطناعي في فهم مثل هذا، يتحول من كونه رد فعل إلى أن يصبح طبقة ذكية في التنفيذ. إنه ليس مجرد استجابة للتحفيزات. إنه يعمل بفهم كيف تعمل الأعمال بالفعل، وتلك الفهم تتراكم مع مرور الوقت.

كل خطة وكل تدفق عمل وكل قرار مسجل في Smartsheet يصبح أصول ذكاء تزيد من فائدة الذكاء الاصطناعي في تلك المنظمة بالذات. السياق والنية والقضاء الذي بنته فرقك على مدار السنوات – هذه هي الأشياء الثلاث التي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي توليدها بمفرده.

يقترح بروتوكول خادم بروتوكول السياق في Smartsheet تحولًا من الذكاء الاصطناعي الذي ي回答 الأسئلة إلى الذكاء الاصطناعي الذي يمكن التفاعل مع بيانات العمل الحية. من منظورك، ما يجعل هذا نقطة تحول مهمة لبرامج الشركات؟

هذا هو تحول من الذكاء الاصطناعي الذي ي告诉 العمل إلى الذكاء الاصطناعي الذي يمكن أن يتصرف عليه. مع خادم بروتوكول بروتوكول السياق في Smartsheet، لا تعلق الشركات على أداة الذكاء الاصطناعي واحدة؛ يعمل البروتوكول مع نماذج الذكاء الاصطناعي المضمنة بالفعل في تدفقات العمل، سواء كان ذلك Claude أو Gemini أو ChatGPT أو غيرها. يمكن للفرق الآن الاتصال مباشرة ببيانات العمل الحية والعمل داخل الأنظمة حيث يحدث العمل بالفعل، مما يسمح لهم بالتحرك ما وراء المحادثة إلى التنفيذ. مع توسع نظام بروتوكول بروتوكول السياق، سنوسع دعمًا لنماذج رائدة إضافية، مما يضمن أن تبقى Smartsheet متوافقة مع أي حل الذكاء الاصطناعي يختاره الفرق. عندما يكون للذكاء الاصطناعي وصولًا إلى بيانات الوقت الفعلي عبر المشاريع وتدفقات العمل، يمكنه أن يظهر المخاطر في وقت مبكر، ودعم اتخاذ القرارات بشكل أفضل، واتخاذ الإجراءات، مثل إنشاء المهام أو تحديث العمل.

الإشارة المبكرة واضحة. في غضون 30 يومًا من الإطلاق، أكمل آلاف من مستخدمي Smartsheet 1.76 مليون إجراء من خلال موصل بروتوكول بروتوكول السياق في Smartsheet لبروتوكول بروتوكول السياق. وكان جزء كبير من تلك التفاعلات ليس حول استرجاع المعلومات – بل كان نقل العمل إلى الأمام. إنشاء المهام. تحديث الخطط. العمل بالسياق.

هذا ما يجعل هذا نقطة تحول. يصبح الذكاء الاصطناعي مدمجًا في تدفقات العمل الحالية التي يستخدمها الناس بالفعل، مما يسمح للمنظمات بالانتقال من مكاسب الإنتاجية الفردية إلى التنفيذ المنسق على نطاق واسع. الشركات التي تعيش أساسها التشغيلي بالفعل في Smartsheet تتراكم تلك الميزة الآن. على سبيل المثال، الفرق تتحول إلى ملاحظات الاجتماعات إلى مهام تلقائيًا، حتى مع افتراض النموذج إلى من يجب تعيين المهمة بناءً على سياق المحادثة، بحيث تصبح القرارات التي تُتخذ في غرفة الاجتماعات عمل مسجل في Smartsheet دون إدخال يدوي واحد. هذا هو التنسيق على نطاق واسع – ليس لأن الناس عملوا بجد، ولكن لأن النظام أخيرًا لاحق.

عندما يرتبط الذكاء الاصطناعي بأنظمة تشغيلية وبيانات عمل حية، يصبح الثقة حرجًا. كيف تفكر في الأمان والحوكمة والمراجعة عند أن يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر توجهاً نحو الإجراءات داخل المؤسسة؟

الثقة والأمان والحوكمة ضرورية لأي تبني حقيقي للمؤسسة. مع أن الذكاء الاصطناعي يصبح أكثر توجهاً نحو الإجراءات، الثقة ليست اختيارية – إنها أساسية. بالنسبة لنا، يبدأ ذلك بضمان أن الذكاء الاصطناعي يمتثل لنفس نموذج الحوكمة مثل كل شيء آخر على المنصة. يتبع الأذونات الحالية، لذلك يمكنه الوصول فقط إلى البيانات التي يُسمح له بالوصول إليها. بياناتك تبقى بياناتك.

من المهم بشكل متساوٍ هو الوضوح. المنظمات تحتاج إلى فهم كيف يتفاعل الذكاء الاصطناعي مع أنظمتهم، ما الإجراءات التي يتم اتخاذها، من قبل من، وفي ما السياق. هذا هو السبب في أن المراجعة مدمجة: كل إجراء، سواء تم إطلاقه بواسطة شخص أو الذكاء الاصطناعي، يمكن تتبعه ومراجعته. نحن أيضًا حريصون على مكان يتناسب فيه الاستقلالية.对于 إجراءات ذات تأثير أكبر، نبني في سيطرة الإنسان في الحلقة، بحيث يمكن للفرق مراجعة والموافقة قبل حدوث شيء مهم.

الهدف هو إعطاء المنظمات الثقة لإنهاء الذكاء الاصطناعي، مع الحفاظ على السيطرة والشفافية والمساءلة التي توقعها على نطاق المؤسسة.

لقد شددت Smartsheet أيضًا على الهندسة المفتوحة، بما في ذلك دعم النظم البيئية الخارجية للذكاء الاصطناعي. لماذا تعتقد أن الانفتاح والتشغيل المتبادل سيكونان مهمين جدًا في المرحلة القادمة من تبني الذكاء الاصطناعي في المؤسسات؟

عمل المؤسسة لا يعيش في نظام واحد. إنه منتشر عبر أدوات وفرق ومصادر بيانات. إذا لم يتمكن الذكاء الاصطناعي من الاتصال بهذا البيئة، فإنه يبقى محدودًا. قد يولد إجابات، لكنه لا يستطيع دفع التنفيذ بالفعل.

هذا هو السبب في أن الانفتاح يهم. يسمح للذكاء الاصطناعي بالاتصال ببيانات حية عبر الأنظمة والعمل بكل سياق كيفية حدوث العمل بالفعل. مع بروتوكول بروتوكول السياق، يمكن للشركات تطبيق معايير الذكاء الاصطناعي المؤسسية المفضلة والحوكمة على العمل في Smartsheet، بدلاً من تبني أدوات جديدة أو العمل في سيلو.

هذا هو التحول. عندما يمكن للذكاء الاصطناعي العمل عبر الأنظمة، فإنه ينتقل من التفاعلات المعزولة إلى دعم كيفية تشغيل المنظمة. هذا هو المكان الذي تبدأ فيه في رؤية تأثير حقيقي على نطاق واسع.

أقدمت رؤيتك للمنتج أيضًا أفكارًا مثل Smart Assist و Smart Agents و Smart Flows وطبقة معرفة. أي من هذه القدرات تعتقد أنه ي имеет أكبر إمكانية لتغيير كيفية عمل الفرق بشكل يومي؟

إنه أقل حول أي منها على حدة، لأنها مجرد طرق مختلفة للناس للتفاعل مع النظام.

القوة الحقيقية تكمن في الذكاء تحتها، مدفوعًا بطبقتنا من البيانات ورسوم معرفة Smartsheet. هذا ما يعطي النظام السياق عبر المشاريع وتدفقات العمل والفرق، ويمكنه فهم كيفية ربط العمل. هذا السياق هو ما يجعل كل شيء آخر يعمل. رسوم معرفة Smartsheet تخطط بالفعل العلاقات عبر العمل على نطاق كبير، مع أكثر من 100 مليون عقدة. هذا يسمح لنا بترسيخ السياق، من أفضل الممارسات في الصناعة إلى البيانات المؤسسية والفرق والفردية، بحيث يمكن للنظام تقديم رؤى أكثر صلة من نموذج مستقل.

من هناك، يظهر في طرق مختلفة. أحيانًا يكون مساعدًا يساعد شخصًا على فهم حالة المشروع أو يظهر المخاطر. أحيانًا يكون وكيلًا يأخذ إجراءً، مثل إنشاء الجداول الزمنية أو تحديث العمل. أحيانًا يكون ذلك ينسق تدفقات العمل عبر الأنظمة.

لكنها جميعًا مرتكزة على نفس الأساس التشغيلي – السياق المتراكم، والنية، والقضاء كيفية عمل الحقيقية. هذا ما يغير العمل اليومي، ليس ميزة واحدة، ولكن نظام يفهم منظمتك.

ما زالت العديد من المؤسسات تكافح لقياس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي ي提供 قيمة أعمال حقيقية. كيف يجب على القادة التفكير في عائد الاستثمار عندما يكون الهدف ليس فقط الإخراج السريع، ولكن القرارات الأفضل، والتنفيذ الأقوى، وتقليل العوائق التشغيلية؟

تبدأ العديد من المنظمات بقياس تبني الذكاء الاصطناعي، مثل عدد الأشخاص الذين يستخدمون الواجهة اليومية. هذا هو إشارة مفيدة، لكنه ليس الصورة الكاملة. القيمة الحقيقية تظهر في التنفيذ، وهنا تكافح العديد من الفرق للاستمرار.

في معظم المؤسسات، التحدي ليس في توليد الإخراج. إنه في التنسيق العمل، والبقاء على انسجام عبر الفرق، واتخاذ القرارات بالسياق الصحيح. إذا لم تتحسن هذه الأشياء، فإن الإخراج السريع لا يترجم بالضرورة إلى نتائج أعمال أفضل.

عندما يرتبط الذكاء الاصطناعي بنظام العمل، هذا هو المكان الذي تبدأ فيه في رؤية نوع مختلف من التأثير. يمكن أن يساعد في ظهور المخاطر في وقت مبكر، وتحسين الرؤية لما يحدث بالفعل، ودفع طرق أكثر اتساقًا للعمل عبر الفرق.

عائد الاستثمار ليس فقط حول السرعة. إنه حول كيفية تنفيذ المنظمة بشكل فعال على نطاق واسع، مع更多 وضوح ومساءلة وتنبؤية. هذا هو ما يترجم في النهاية إلى قيمة أعمال قابلة للقياس.

فيما يخص المستقبل، كيف ترى دور قادة المنتجات يتغير مع أن يصبح الذكاء الاصطناعي طبقة أساسية في منصات المؤسسة؟ هل يتطلب بناء مستقبل ذكاء اصطناعي أصيل عقلية مختلفة بشكل أساسي عن قيادة المنتجات التقليدية؟

هناك أربع أشياء أعتقد فيها.

يجب على قادة المنتجات أن يعتمدوا على الذكاء الاصطناعي بفضول فكري ونمو عقلية. المجال يتغير بسرعة، لذلك القدرة على التعلم والتكيف هي حرجة.

ثانيًا، المبادئ الأساسية والتفكير المنصة يصبحان أكثر أهمية. الحصول على العناصر الأساسية الصحيحة، خاصة حول البيانات والحوكمة، يسمح للفرق بالتجربة بسرعة وبأمان.

ثالثًا، التركيز على العملاء مهم جدًا. هناك الكثير من الضوضاء في السوق الآن، وليس كل ما يتم وسمه بالذكاء الاصطناعي أو الوكلاء ي提供 قيمة حقيقية. القادة يجب أن يبقوا على أرضية حل مشاكل حقيقية بدلاً من ملاحقة شيء جديد من أجل نفسه.

وأخيرًا، هناك تحول حقيقي في كيفية بناء الفرق. خطوط الوظائف تتلاشى، وأكثر الناس يصبحون بناة. قادة المنتجات الذين يلتفتون إلى ذلك ويتفاعلون بشكل حقيقي مع التكنولوجيا سوف ينجحون.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Smartsheet.

Pratima Arora, Directora de Producto y Tecnología en Smartsheet, es una experimentada ejecutiva de producto y tecnología con un historial de liderar plataformas de alto crecimiento y escalar equipos globales. En su cargo actual, supervisa la gestión de productos, marketing, experiencia del usuario, precios y asociaciones estratégicas, lo que ayuda a impulsar la evolución de la plataforma de gestión de trabajo basada en inteligencia artificial de Smartsheet. Anteriormente, se desempeñó como Directora de Producto y Tecnología en Chainalysis, donde lideró la ingeniería, la ciencia de datos y la estrategia de productos, mientras expandía significativamente la organización y aceleraba el crecimiento de los ingresos. Sus roles de liderazgo anteriores incluyen la dirección del negocio de Confluence en Atlassian y el impulso de la innovación de productos basada en inteligencia artificial en Salesforce, lo que le valió una reputación por entregar soluciones escalables y centradas en el cliente en todo el software empresarial.

Smartsheet es una plataforma de gestión de trabajo empresarial basada en inteligencia artificial diseñada para ayudar a las organizaciones a planificar, rastrear, automatizar y informar sobre el trabajo a gran escala. La plataforma permite a los equipos simplificar los flujos de trabajo, colaborar en tiempo real y obtener información valiosa a través de herramientas automatizadas y basadas en datos, lo que respalda una amplia gama de casos de uso, desde la gestión de proyectos hasta las operaciones empresariales. Con sede en Bellevue, Washington, Smartsheet atiende a millones de usuarios en todo el mundo, incluida una gran parte de las empresas Fortune 500, lo que la posiciona como un actor clave en el espacio de gestión de trabajo colaborativa en evolución.

Usted asumió el cargo en Smartsheet en 2025, después de liderar el producto y la tecnología en Chainalysis y ocupar puestos de liderazgo senior en Atlassian y Salesforce. Ahora que su cargo se ha expandido a Directora de Producto y Tecnología, ¿cómo está incorporando esa experiencia transversal a la próxima etapa de Smartsheet?

He sido una líder de SaaS B2B durante más de 20 años y he visto grandes olas de innovación: desde Internet, hasta la nube, móviles y sociales. La inteligencia artificial es una transformación mucho más grande, tanto en escala como en velocidad, y mi enfoque es ayudar a Smartsheet a navegar ese cambio y convertirlo en una ventaja real para nuestros clientes.

Externamente, eso significa acelerar cómo incorporamos la inteligencia artificial en la experiencia del producto, lo que ayuda a los equipos a trabajar más rápido, tomar mejores decisiones y impulsar resultados a una escala que no era posible antes.

Pero la inteligencia artificial también está cambiando la forma en que construimos. El producto y la tecnología están convergiendo, y las líneas entre las funciones se están desdibujando. Los diseñadores se están acercando al código, los ingenieros están contribuyendo a la definición del producto y los equipos se están convirtiendo en constructores más involucrados. Una gran parte de mi enfoque interno es traer esa mentalidad de constructor a cómo operamos, con un enfoque de inteligencia artificial en el desarrollo, y hacerlo con ritmo. Eso nos permite movernos más rápido como un equipo unificado y traducir la innovación en resultados significativos para nuestros clientes.

Smartsheet se ha posicionado en torno a la idea de gestión de trabajo. ¿Cómo define ese concepto hoy en día, y qué lo separa de la gran ola de características de inteligencia artificial que se están agregando en todo el software empresarial?

La gestión de trabajo es donde las personas, los procesos y los datos convergen, con la inteligencia artificial como la capa de ejecución que convierte los planes en resultados.

El análisis de 1,4 millones de proyectos empresariales activos en la plataforma Smartsheet revela un desequilibrio crítico: la intensidad de la automatización por cuenta empresarial aumentó un 55% año tras año, y la actividad general aumentó un 46%. El trabajo se está iniciando a un ritmo que habría sido inimaginable hace tres años. Pero terminar el trabajo, coordinar entre equipos, mantener la alineación a medida que cambian las prioridades, tomar decisiones con el juicio adecuado para mantener la ejecución en marcha, eso es donde la mayoría de las organizaciones se están ahogando. El día laboral se está volviendo más denso, y las organizaciones que lo sienten primero son aquellas donde las prioridades, la propiedad y los derechos de decisión aún viven en la cabeza de las personas en lugar de en el sistema.

Donde muchos enfoques fallan es que la inteligencia artificial se superpone a los flujos de trabajo en lugar de estar integrada en ellos. Puede ayudar con tareas individuales, pero no puede orquestar resultados a través de equipos o toda la empresa.

Nuestro enfoque es diferente. Fundamentamos la inteligencia artificial en los datos empresariales e integramos directamente en los flujos de trabajo para que pueda operar con contexto real: las relaciones entre proyectos, la intención detrás del plan y el juicio codificado en cómo se ha estructurado el trabajo. Eso es lo que permite a la inteligencia artificial orquestar la ejecución, no solo asistir con una tarea, y en última instancia impulsar un impacto comercial significativo.

En su visión de producto de noviembre de 2025 para el futuro de Smartsheet, describió una plataforma que reúne a las personas, los datos y la inteligencia artificial de una manera más unificada. ¿Qué sentía que faltaba en las herramientas de gestión de trabajo existentes que lo empujó hacia esa dirección?

Vimos una brecha persistente entre la planificación y la ejecución, especialmente a nivel empresarial. Los equipos estaban trabajando en múltiples sistemas desconectados, lo que dificultaba mantener la alineación o obtener una visión clara y en tiempo real del progreso.

Muchas herramientas resolvían partes del problema: planificación, flujos de trabajo o colaboración, pero permanecían desconectadas. Cada una abordaba un problema dentro de su propio stack o sistema, pero no a lo largo de toda la empresa. La fragmentación se convierte en una barrera real cuando se opera a gran escala. Eso es donde Smartsheet brilla.

Nuestro enfoque ha sido reunir esos elementos en un sistema único y unificado para que los equipos puedan mantener la alineación, adaptarse rápidamente y ejecutar más eficazmente.

Una de las partes más interesantes de esa visión fue el movimiento hacia sistemas de inteligencia artificial que pueden comprender el contexto a través de proyectos, flujos de trabajo y equipos. ¿Cuán importante es el contexto para hacer que la inteligencia artificial empresarial sea realmente útil en lugar de solo impresionante en demos?

La inteligencia artificial que comprende el contexto es fundamentalmente diferente de la inteligencia artificial que genera contenido. Los modelos fronterizos generan. Los sistemas de registro almacenan. Pero ninguno de los dos comprende cómo funciona su organización en realidad, las dependencias, la intención detrás del plan o las decisiones judiciales incorporadas en cada flujo de trabajo. Eso es la capa que Smartsheet ocupa.

Smartsheet comprende la forma operativa de su negocio y pone la inteligencia artificial a trabajar dentro de ella. Cuando se basa la inteligencia artificial en ese tipo de comprensión, cambia de ser reactivo a convertirse en una capa inteligente en la ejecución. No solo responde a las solicitudes. Opera con una comprensión de cómo funciona el negocio en realidad, y esa comprensión se acumula con el tiempo.

Cada plan, cada flujo de trabajo, cada decisión capturada en Smartsheet se convierte en un activo de inteligencia que hace que la inteligencia artificial sea más útil en esa organización específica. El contexto, la intención y el juicio que sus equipos han estado construyendo durante años, esas son las tres cosas que la inteligencia artificial no puede generar por sí sola.

El servidor de protocolo de contexto de modelo de Smartsheet sugiere un cambio de la inteligencia artificial que simplemente responde a preguntas a la inteligencia artificial que puede interactuar con datos de trabajo en vivo. Desde su perspectiva, ¿qué hace que esto sea un punto de inflexión significativo para el software empresarial?

Esto es un cambio de la inteligencia artificial que informa el trabajo a la inteligencia artificial que puede actuar sobre él. Con el servidor MCP de Smartsheet, las empresas ya no están bloqueadas en una sola herramienta de inteligencia artificial; el protocolo funciona con los modelos de inteligencia artificial ya integrados en sus flujos de trabajo, ya sea que sea Claude, Gemini, ChatGPT u otros. Los equipos pueden conectarse directamente a los datos de trabajo en vivo y operar dentro de los sistemas donde realmente sucede el trabajo, lo que les permite ir más allá del chat y hacia la ejecución. A medida que el ecosistema MCP se expanda, extendemos el soporte a modelos líderes adicionales, asegurando que Smartsheet permanezca compatible con cualquier solución de inteligencia artificial que los equipos elijan. Cuando la inteligencia artificial tiene acceso a los datos en tiempo real a través de proyectos y flujos de trabajo, puede detectar riesgos más temprano, apoyar una mejor toma de decisiones y tomar medidas, como crear tareas o actualizar el trabajo.

La señal de alerta temprana es clara. Dentro de los primeros 30 días del lanzamiento, miles de usuarios de Smartsheet completaron 1,76 millones de acciones a través del conector MCP de Smartsheet para Claude. Y una parte significativa de esas interacciones no se trataba de recuperar información, sino de avanzar en el trabajo. Crear tareas. Actualizar planes. Actuar con contexto.

Eso es lo que hace que esto sea un punto de inflexión. La inteligencia artificial se integra en los flujos de trabajo existentes que la gente ya usa, lo que permite a las organizaciones pasar de ganancias de productividad individuales a la ejecución coordinada a gran escala. Las empresas cuyo fundamento operativo ya vive en Smartsheet están acumulando esa ventaja en este momento. Por ejemplo, los equipos están convirtiendo notas de reuniones en tareas automáticamente, con el modelo que incluso infiere a quién se debe asignar la tarea en función del contexto de la conversación, para que las decisiones tomadas en una sala se conviertan en trabajo rastreado en Smartsheet sin una sola entrada manual. Eso es coordinación a gran escala, no porque la gente trabajara más duro, sino porque el sistema finalmente se puso al día.

Cuando la inteligencia artificial se conecta a los sistemas operativos y a los flujos de trabajo empresariales en vivo, la confianza se vuelve crítica. ¿Cómo está pensando en la seguridad, la gobernanza y la auditoría a medida que la inteligencia artificial se vuelve más orientada a la acción dentro de la empresa?

La confianza, la seguridad y la gobernanza son esenciales para cualquier adopción empresarial real. A medida que la inteligencia artificial se vuelve más orientada a la acción, la confianza no es opcional, es fundamental. Para nosotros, eso comienza con asegurarnos de que la inteligencia artificial se adhiera al mismo modelo de gobernanza que todo lo demás en la plataforma. Sigue las mismas permisos, por lo que solo puede acceder y actuar sobre los datos a los que se le permite explícitamente. Sus datos permanecen siendo suyos.

Igualmente importante es la visibilidad. Las organizaciones necesitan comprender cómo la inteligencia artificial interactúa con sus sistemas, qué acciones se están tomando, por quién y en qué contexto. Eso es por lo que la auditoría está integrada: cada acción, ya sea iniciada por una persona o por la inteligencia artificial, se puede rastrear y revisar. También somos cuidadosos con dónde tiene sentido la autonomía. Para acciones de mayor impacto, incorporamos controles de bucle humano, para que los equipos puedan revisar y aprobar antes de que suceda algo significativo.

El objetivo es dar a las organizaciones la confianza para dejar que la inteligencia artificial avance en el trabajo, mientras aún mantiene el control, la transparencia y la rendición de cuentas que se esperan a gran escala.

Smartsheet también ha enfatizado la arquitectura abierta, incluido el soporte para ecosistemas de inteligencia artificial externos. ¿Por qué cree que la apertura y la interoperabilidad importarán tanto en la próxima fase de adopción de inteligencia artificial empresarial?

El trabajo empresarial no vive en un solo sistema. Está disperso en herramientas, equipos y fuentes de datos. Si la inteligencia artificial no puede conectarse a ese entorno, permanece limitada. Puede generar respuestas, pero no puede impulsar realmente la ejecución.

Eso es por lo que la apertura importa. Permite que la inteligencia artificial se conecte a los datos en vivo a través de los sistemas y opere con el contexto completo de cómo sucede el trabajo en realidad. Con MCP, las empresas pueden aplicar sus propios estándares y gobernanza de inteligencia artificial corporativa al trabajo en Smartsheet, en lugar de adoptar nuevas herramientas o trabajar en silos.

Eso es el cambio. Cuando la inteligencia artificial puede trabajar a través de los sistemas, se mueve de interacciones aisladas a apoyar realmente cómo funciona la organización. Eso es donde comienzas a ver un impacto real a gran escala.

Su visión de producto también presentó ideas como Asistente Inteligente, Agentes Inteligentes, Flujos Inteligentes y una capa de gráficos de conocimiento. ¿Cuál de esas capacidades cree que tiene el mayor potencial para cambiar la forma en que los equipos trabajan en su día a día?

Es menos sobre cualquiera de ellos en aislamiento, ya que son solo diferentes formas en que las personas interactúan con el sistema.

El verdadero poder reside en la inteligencia subyacente, impulsada por nuestra capa de datos y el Gráfico de Conocimiento de Smartsheet. Eso es lo que da al sistema contexto a través de proyectos, flujos de trabajo y equipos, y permite que comprenda cómo se conecta el trabajo en realidad. Ese contexto es lo que hace que todo lo demás funcione. El Gráfico de Conocimiento de Smartsheet ya mapea relaciones a través del trabajo a una escala significativa, con más de 100 millones de nodos. Eso nos permite capas de contexto, desde las mejores prácticas de la industria hasta los datos organizacionales, de equipo y individuales, para que el sistema pueda ofrecer ideas más relevantes que un modelo independiente.

A partir de ahí, se manifiesta de diferentes maneras. A veces es un asistente que ayuda a alguien a comprender el estado del proyecto o a detectar riesgos. A veces es un agente que toma medidas, como crear líneas de tiempo o actualizar el trabajo.

Pero todos están fundamentados en el mismo fundamento operativo: el contexto acumulado, la intención y el juicio de cómo se ha realizado el trabajo en realidad. Eso es lo que cambia el trabajo diario, no una sola función, sino un sistema que comprende su organización.

Muchas empresas aún luchan por medir si la inteligencia artificial está entregando un valor comercial real. ¿Cómo deberían pensar los líderes sobre el ROI cuando el objetivo no es solo salidas más rápidas, sino mejores decisiones, una ejecución más sólida y menos resistencia operativa?

Muchas organizaciones comienzan midiendo la adopción de la inteligencia artificial, como el número de personas que usan la interfaz diariamente. Eso es una señal útil, pero no es la imagen completa. El valor real se muestra en la ejecución, y eso es donde muchos equipos aún están tratando de ponerse al día.

En la mayoría de las empresas, el desafío no es generar salidas. Es coordinar el trabajo, mantener la alineación a través de los equipos y tomar decisiones con el contexto adecuado. Si esas cosas no mejoran, las salidas más rápidas no se traducen necesariamente en mejores resultados comerciales.

Cuando la inteligencia artificial se conecta al sistema de trabajo, eso es donde comienzas a ver un tipo diferente de impacto. Puede ayudar a detectar cuellos de botella más temprano, mejorar la visibilidad de lo que realmente está sucediendo y impulsar formas más consistentes de trabajar a través de los equipos.

Entonces, el ROI no es solo sobre la velocidad. Es sobre cómo una organización ejecuta a gran escala, con más claridad, rendición de cuentas y previsibilidad. Eso es lo que finalmente se traduce en un valor comercial medible.

Mirando hacia adelante, ¿cómo ve el papel de los líderes de producto cambiando a medida que la inteligencia artificial se convierte en una capa central en las plataformas empresariales? ¿Requiere la construcción de un futuro nativo de inteligencia artificial una mentalidad fundamentalmente diferente que el liderazgo de producto de software tradicional?

Hay cuatro cosas en las que estoy pensando.

Los líderes de producto necesitan abrazar la inteligencia artificial con curiosidad intelectual y una mentalidad de crecimiento. El campo está cambiando rápidamente, por lo que la capacidad de aprender y adaptarse es crítica.

En segundo lugar, los principios fundamentales y el pensamiento de plataforma se vuelven aún más importantes. Obtener los elementos fundamentales correctos, especialmente alrededor de los datos y la gobernanza, eso permite a los equipos experimentar rápidamente y de manera segura.

En tercer lugar, el enfoque en el cliente es igual de importante. Hay mucho ruido en el mercado en este momento, y no todo lo que se etiqueta como inteligencia artificial o agentes está entregando valor real. Los líderes necesitan mantenerse anclados en la resolución de problemas reales en lugar de perseguir algo nuevo por su propio sake.

Y finalmente, hay un cambio real en la forma en que los equipos construyen. Las líneas entre las funciones se están desdibujando, y más personas se están convirtiendo en constructores. Los líderes de producto que se inclinan hacia eso y se involucran genuinamente con la tecnología tendrán éxito.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Smartsheet.

Пратима Ароура, Головний продукт і технологічний офіцер у Smartsheet, є досвідченим виконавцем продукту і технологій з досвідом керівництва високорозвитими платформами та розширенням глобальних команд. На своїй поточній посаді вона керує управлінням продуктом, маркетингом, користувацьким досвідом, ціноутворенням та стратегічними партнерствами, допомагаючи формувати еволюцію платформи Smartsheet для управління роботою, яка працює на основі штучного інтелекту. До цього вона обіймала посаду Головного продукту і технологічного офіцера у Chainalysis, де вона керувала інженерними, наукові та стратегічні питання продукту, суттєво розширюючи організацію та прискорюючи зростання доходів. Раніше вона обіймала керівні посади, зокрема керівництво бізнесом Confluence у Atlassian та розвиток інновацій продукту, який працює на основі штучного інтелекту, у Salesforce, створюючи репутацію постачальника масштабованих, орієнтованих на клієнта рішень у сфері корпоративного програмного забезпечення.

Smartsheet – це платформа управління роботою, яка працює на основі штучного інтелекту, корпоративного класу, розроблена для допомоги організаціям у плануванні, відстеженні, автоматизації та звітності про роботу у великих масштабах. Платформа дозволяє командам оптимізувати робочі процеси, співпрацювати в режимі реального часу та отримувати дієві знання завдяки автоматизації та інструментам, заснованим на даних, підтримуючи широкий спектр випадків використання – від управління проєктами до корпоративних операцій. Смартші트 знаходиться у Белв’ю, штат Вашингтон, і обслуговує мільйони користувачів по всьому світу, включаючи велику частку компаній Fortune 500, позиціонуючи себе як ключового гравця у сфері колаборативного управління роботою.

Ви вступили до Смартшіту у 2025 році після керівництва продуктом і технологіями у Chainalysis та обіймання керівних посад у Atlassian та Salesforce. Тепер, коли ваша роль розширилася до Головного продукту і технологічного офіцера, як ви впроваджуєте свій досвід роботи у різних галузях у наступному розділі Смартшіту?

Я понад 20 років є лідером у сфері B2B SaaS і бачив великі хвилі інновацій – від інтернету до хмарних, мобільних та соціальних технологій. Штучний інтелект – це ще більша трансформація, як за масштабом, так і за швидкістю, і моя увага зосереджена на тому, щоб допомогти Смартшіту пройти через цю зміну та перетворити її на реальну перевагу для наших клієнтів.

Зовнішньо це означає прискорення того, як ми впроваджуюємо штучний інтелект у досвід роботи з продуктом – допомагаючи командам працювати швидше, приймати кращі рішення та досягати результатів у масштабах, яких раніше не було можливим.

Але штучний інтелект також змінює те, як ми будемо будувати. Продукт і технології сходяться, а межі між функціями розмиті. Дизайнери наближаються до коду, інженери сприяють формулюванню продукту, а команди стають більш активними будівельниками. Велика частина моєї уваги внутрішньо зосереджена на впровадженні цієї будівельної ментальності у нашу діяльність, із підходом “штучний інтелект спочатку” до розробки, і робити це з темпом. Це дозволяє нам рухатися швидше як єдиній команді та перекладати інновації у значимі результати для наших клієнтів.

Смартшіт позиціонував себе навколо ідеї управління роботою. Як ви визначаєте цю концепцію сьогодні, і що відрізняє її від ширшої хвилі функцій штучного інтелекту, які додаються до корпоративного програмного забезпечення?

Управління роботою – це місце, де люди, процеси та дані сходяться – з штучним інтелектом як шаром виконання, який перетворює плани у результати.

Аналіз 1,4 мільйона активних корпоративних проєктів на платформі Смартшіту показує критичний дисбаланс: інтенсивність автоматизації на корпоративний рахунок збільшується на 55% у рік, а загальна активність – на 46%. Робота ініціюється у темпі, який був би неможливим три роки тому. Але завершення роботи – координація між командами, підтримання узгодженості при зміні пріоритетів, прийняття судових рішень, які підтримують виконання на правильному шляху – саме там більшість організацій тонуть. Робочий день стає густішим, а організації, які відчувають це першими, – це ті, де пріоритети, володіння та права на прийняття рішень все ще живуть у головах людей, а не у системі.

Там, де багато підходів не можуть впоратися, штучний інтелект накладається зверху робочих процесів, а не впроваджується всередину них. Він може допомогти з окремими завданнями, але не може оркеструвати результати через команди чи все підприємство.

Наш підхід інший. Ми ґрунтуюємо штучний інтелект на корпоративних даних та інтегруємо його безпосередньо у робочі процеси, щоб він міг працювати з реальним контекстом – відносинами між проєктами, намірами за планом та судовими рішеннями, закодованими у структуру роботи. Саме це дозволяє штучному інтелекту оркеструвати виконання, а не лише допомагати з завданням, і в кінцевому підсумку забезпечувати суттєвий бізнес-імпакт.

У вашому відео листопаду 2025 року про майбутнє Смартшіту, ви описали платформу, яка об’єднує людей, дані та штучний інтелект більш єдиним чином. Що вам здавалося відсутнім у існуючих інструментах управління роботою, що спонукало вас до цього напрямку?

Ми побачили постійний розрив між плануванням та виконанням, особливо на рівні підприємства. Команди працювали через кілька відокремлених систем, що ускладнювало підтримання узгодженості або отримання ясного, реального огляду прогресу.

Багато інструментів вирішували частини проблеми – планування, робочі процеси чи співпрацю – але вони залишаються відокремленими. Кожен з них вирішував проблему всередині своєї окремої стопки або системи, але не у всьому підприємстві. Фрагментація стає справжнім бар’єром, коли ви працюєте у великих масштабах. Саме там Смартшіт сягає.

Наша увага була зосереджена на об’єднанні цих елементів у єдину, єдину систему, щоб команди могли залишатися узгодженими, швидко адаптуватися та виконувати більш ефективно.

Одним із найцікавіших моментів цього бачення було рух до систем штучного інтелекту, які можуть зрозуміти контекст через проєкти, робочі процеси та команди. Наскільки важливим є контекст для того, щоб зробити корпоративний штучний інтелект справді корисним, а не просто вражаючим у демонстраціях?

Штучний інтелект, який розуміє контекст, фундаментально відрізняється від штучного інтелекту, який генерує контент. Фронтові моделі генерують. Системи запису зберігають. Але жодна з них не comprende, як ваша організація насправді працює, залежності, наміри за планом чи судові рішення, закодовані у кожному робочому процесі. Саме це займає Смартшіт.

Смартшіт comprende оперативну форму вашого бізнесу та ставить штучний інтелект у дію всередині нього. Коли ви ґрунтуете штучний інтелект у такому розумінні, він змінюється з реактивного на інтелектуальний шар виконання. Він не просто реагує на підказки. Він діє з розумінням того, як підприємство насправді працює, і це розуміння зростає з часом.

Кожен план, кожен робочий процес, кожне рішення, захоплене у Смартшіті, стає активом інтелекту, який робить штучний інтелект більш корисним у цій конкретній організації. Контекст, намір та судове рішення, які ваші команди будували протягом років – саме це штучний інтелект не може сам генерувати.

Сервер протоколу контексту моделі Смартшіту свідчить про зміну від штучного інтелекту, який просто відповідає на питання, до штучного інтелекту, який може взаємодіяти з живими даними про роботу. З вашої точки зору, що робить це суттєвим поворотним моментом для корпоративного програмного забезпечення?

Це зміна від штучного інтелекту, який інформує роботу, до штучного інтелекту, який може діяти на неї. З сервером MCP Смартшіту компанії більше не заблоковані у одному інструменті штучного інтелекту; протокол працює з моделями штучного інтелекту, вже вбудованими у їхні робочі процеси, незалежно від того, чи це Claude, Gemini, ChatGPT чи інші. Команди тепер можуть безпосередньо підключитися до живих даних про роботу та діяти всередині систем, де робота насправді відбувається, що дозволяє їм рухатися за межі чату у виконання. Коли екосистема MCP розширюється, ми розширимо підтримку додаткових провідних моделей, забезпечуючи, щоб Смартшіт залишався сумісним з будь-яким рішенням штучного інтелекту, яке команди обирають. Коли штучний інтелект має доступ до даних у реальному часі через проєкти та робочі процеси, він може виявити ризики раніше, підтримати краще прийняття рішень та діяти, наприклад, створювати завдання або оновлювати роботу.

Ранній сигнал ясний. У перші 30 днів після запуску тисячі користувачів Смартшіту завершили 1,76 мільйона дій через конектор Smartsheet MCP для Claude. І суттєва частина цих взаємодій не була про отримання інформації – вони рухали роботу вперед. Створювали завдання. Оновлювали плани. Діяли з контекстом.

Саме це робить це поворотним моментом. Штучний інтелект стає частиною існуючих робочих процесів, які люди вже використовують, що дозволяє організаціям рухатися від індивідуальної продуктивності до координованого виконання у великих масштабах. Компанії, чиї операційні основи вже живуть у Смартшіті, компенсують цю перевагу прямо зараз. Наприклад, команди перетворюють записи зустрічей у завдання автоматично, причому модель навіть припускає, кому завдання повинно бути призначено на основі контексту розмови, так що рішення, прийняті у кімнаті, стають відстежуваною роботою у Смартшіті без жодного ручного вводу. Саме це координація у великих масштабах – не тому, що люди працювали важче, а тому, що система нарешті підтримала.

Коли штучний інтелект підключений до операційних систем та живих бізнес-робочих процесів, довіра стає критичною. Як ви думаєте про безпеку, управління та аудитованість, коли штучний інтелект стає більш орієнтованим на дії всередині підприємства?

Довіра, безпека та управління є суттєвими для будь-якої справжньої корпоративної адопції. Коли штучний інтелект стає більш орієнтованим на дії, довіра не є опціональною – вона фундаментальна. Для нас це починається з того, що штучний інтелект підкоряється тій же моделі управління, що й все інше на платформі. Він слідує існуючим дозволам, тому може лише отримувати доступ та діяти з даними, на які йому явно дозволено. Ваші дані залишаються вашими даними.

Не менш важливим є видимість. Організації повинні розуміти, як штучний інтелект взаємодіє з їхніми системами, які дії здійснюються, ким, у якому контексті. Саме тому аудитованість вбудована: кожна дія, ініційована людиною чи штучним інтелектом, може бути відстежена та переглянута. Ми також ретельно думаємо про те, де автономія має сенс. Для дій з більшим впливом ми будемо контролювати людську петлю, щоб команди могли переглянути та затвердити перед тим, як щось суттєве трапиться.

Мета – дати організаціям впевненість, щоб штучний інтелект рухав роботу вперед, зберігаючи при цьому контроль, прозорість та підзвітність, яких вони очікують у великих масштабах.

Смартшіт також підкреслює відкриту архітектуру, включаючи підтримку зовнішніх екосистем штучного інтелекту. Чому ви вважаєте, що відкритість та інтероперабельність будуть мати велике значення у наступній фазі корпоративної адопції штучного інтелекту?

Підприємницька робота не живе в одній системі. Вона поширена через інструменти, команди та джерела даних. Якщо штучний інтелект не може підключитися до цього середовища, він залишається обмеженим. Він може генерувати відповіді, але не може фактично допомогти 驅動 виконання.

Саме тому відкритість має значення. Вона дозволяє штучному інтелекту підключитися до живих даних через системи та діяти з повним контекстом того, як робота насправді відбувається. З MCP компанії можуть застосовувати свої корпоративні стандарти штучного інтелекту та управління до роботи у Смартшіті, а не приймати нові інструменти чи працювати у ізоляції.

Саме це зміна. Коли штучний інтелект може працювати через системи, він змінюється з ізольованих взаємодій на фактичну підтримку того, як організація працює. Саме там ви починаєте бачити справжній вплив у великих масштабах.

Ваше бачення продукту також ввело ідеї, такі як Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows та шар знань. Яка з цих можливостей, на вашу думку, має найбільший потенціал змінити те, як команди працюють у повсякденній діяльності?

Це менше про будь-яку з них у ізоляції, оскільки вони просто різні способи, як люди взаємодіють із системою.

Справжня сила лежить у інтелекті під ними, який живиться нашим шаром даних та графом знань Смартшіту. Саме це дає системі контекст через проєкти, робочі процеси та команди, і дозволяє їй зрозуміти, як робота насправді пов’язана. Саме цей контекст робить все інше можливим. Граф знань Смартшіту вже відображає відносини через роботу у великих масштабах, з понад 100 мільйонами вузлів. Це дозволяє нам шарувати контекст, від найкращих практик галузі до організаційних, командних та індивідуальних даних, так що система може доставляти набагато більш актуальні знання, ніж окрема модель.

Відтоді це проявляється у різних формах. Іноді це асистент, який допомагає комусь зрозуміти статус проєкту чи виявити ризики. Іноді це агент, який діє, наприклад, створює графіки або оновлює роботу.

Але все це ґрунтується на тій же операційній основі – накопиченому контексті, намірі та судовому рішенні того, як робота насправді здійснювалася. Саме це змінює повсякденну роботу, не окрема функція, а система, яка comprende вашу організацію.

Багато підприємств все ще борються з вимірюванням того, чи доставляє штучний інтелект справжню бізнес-цінність. Як лідери повинні думати про ROI, коли мета не лише швидші виходи, а й кращі рішення, сильніше виконання та менше операційного тягаря?

Багато організацій починають з вимірювання прийняття штучного інтелекту, наприклад, кількості людей, які використовують інтерфейс щодня. Це корисний сигнал, але це не повна картина. Справжня цінність проявляється у виконанні, і саме там більшість команд все ще намагаються наздогнати.

У більшості підприємств проблема не полягає у генерації виходів. Це координація роботи, підтримання узгодженості через команди та прийняття рішень з правильним контекстом. Якщо ці речі не покращуються, швидші виходи не обов’язково перекладаються у кращі бізнес-результати.

Коли штучний інтелект підключений до системи роботи, саме там ви починаєте бачити інший тип впливу. Він може допомогти виявити вузькі місця раніше, покращити видимість того, що насправді відбувається, та 驅動 більш послідовні способи роботи через команди.

Таким чином, ROI не лише про швидкість. Це про те, як ефективно організація виконує у великих масштабах, з більшою ясністю, підзвітністю та передбачуваністю. Саме це в кінцевому підсумку перекладається у вимірювану бізнес-цінність.

Оглядаючи вперед, як ви бачите зміну ролі лідерів продукту, коли штучний інтелект стає核心ним шаром у корпоративних платформах? Чи вимагає будівництво майбутнього, орієнтованого на штучний інтелект, фундаментально іншої ментальності, ніж традиційне керівництво продуктом?

Є чотири речі, про які я думаю.

Лідери продукту повинні прийняти штучний інтелект з інтелектуальною цікавістю та ментальністю зростання. Ця галузь змінюється швидко, тому здатність навчатися та адаптуватися є критичною.

Друге, перші принципи та платформне мислення стають ще більш важливими. Отримання фундаментальних елементів правильно, особливо навколо даних та управління, дозволяє командам експериментувати швидко та безпечно.

Третє, фокус на клієнті є таким же важливим. Є багато шуму на ринку зараз, і не все, що позначається як штучний інтелект чи агенти, доставляє справжню цінність. Лідери повинні залишатися заснованими на вирішенні справжніх проблем, а не гонитві за чимось новим заради самого нового.

І, нарешті, є справжня зміна того, як команди будують. Межі між функціями розмиті, а більше людей стають будівельниками. Лідери продукту, які приймають це та справжньо взаємодіють із технологією, будуть успішними.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Смартшіт.

प्रतिमा अरोरा, स्मार्टशीट में चीफ प्रोडक्ट और टेक्नोलॉजी ऑफिसर, एक अनुभवी प्रोडक्ट और टेक्नोलॉजी कार्यकारी हैं जिनका उच्च-विकास मंचों और वैश्विक टीमों का नेतृत्व करने का रिकॉर्ड है। अपनी वर्तमान भूमिका में, वह उत्पाद प्रबंधन, विपणन, उपयोगकर्ता अनुभव, मूल्य निर्धारण और रणनीतिक साझेदारी की देखरेख करती है, जो स्मार्टशीट के एआई-संचालित कार्य प्रबंधन मंच के विकास में मदद करती है। इससे पहले, उन्होंने चेनालिसिस में चीफ प्रोडक्ट और टेक्नोलॉजी ऑफिसर के रूप में कार्य किया, जहां उन्होंने इंजीनियरिंग, डेटा विज्ञान और उत्पाद रणनीति का नेतृत्व किया, जबकि संगठन और राजस्व वृद्धि में महत्वपूर्ण विस्तार किया। उनकी पिछली नेतृत्व भूमिकाओं में एटलसियन में कॉन्फ्लुएंस व्यवसाय का नेतृत्व करना और सेल्सफोर्स में एआई-संचालित उत्पाद नवाचार को बढ़ावा देना शामिल है, जिससे उन्हें उद्यम सॉफ्टवेयर में स्केलेबल, ग्राहक-केंद्रित समाधान वितरित करने की प्रतिष्ठा मिली।

स्मार्टशीट एक एआई-संचालित, उद्यम-ग्रेड कार्य प्रबंधन मंच है जो संगठनों को कार्य की योजना, ट्रैकिंग, स्वचालन और रिपोर्टिंग में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मंच टीमों को कार्य प्रवाह को सुव्यवस्थित करने, वास्तविक समय में सहयोग करने और स्वचालन और डेटा-संचालित उपकरणों के माध्यम से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, जो परियोजना प्रबंधन से लेकर उद्यम संचालन तक विभिन्न उपयोग के मामलों का समर्थन करता है। बेल्व्यू, वाशिंगटन में मुख्यालय, स्मार्टशीट दुनिया भर में लाखों उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करता है, जिसमें फॉर्च्यून 500 कंपनियों का एक बड़ा हिस्सा शामिल है, जो सहयोगी कार्य प्रबंधन स्थान में एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में स्थिति बनाता है।

आप 2025 में स्मार्टशीट में शामिल हुए, जिसमें चेनालिसिस में उत्पाद और प्रौद्योगिकी का नेतृत्व किया और एटलसियन और सेल्सफोर्स में वरिष्ठ नेतृत्व भूमिकाएं निभाईं। अब जब आपकी भूमिका चीफ प्रोडक्ट और टेक्नोलॉजी ऑफिसर के रूप में विस्तारित हो गई है, तो आप स्मार्टशीट के अगले अध्याय में उस क्रॉस-उद्योग अनुभव को कैसे ला रहे हैं?

मैं 20 से अधिक वर्षों से बी2बी सास लीडर रहा हूं और मैंने नवाचार की प्रमुख लहरें देखी हैं – इंटरनेट, क्लाउड, मोबाइल और सोशल से। एआई एक बहुत बड़ा परिवर्तन है, दोनों स्केल और गति में, और मेरा फोकस स्मार्टशीट को उस परिवर्तन को नेविगेट करने और अपने ग्राहकों के लिए एक वास्तविक लाभ में बदलने में मदद करना है।

बाहरी रूप से, इसका अर्थ है कि हम उत्पाद अनुभव में एआई को कैसे एम्बेड करें – टीमों को तेजी से काम करने, बेहतर निर्णय लेने और पहले की तुलना में अधिक पैमाने पर परिणामों को चलाने में मदद करना।

लेकिन एआई यह भी बदल रहा है कि हम कैसे बनाते हैं। उत्पाद और प्रौद्योगिकी एक साथ आ रहे हैं, और कार्यों के बीच की रेखाएं धुंधली हो रही हैं। डिजाइनर कोड के करीब आ रहे हैं, इंजीनियर उत्पाद परिभाषा में योगदान कर रहे हैं, और टीमें अधिक हाथों-हाथ निर्माता बन रही हैं। मेरे आंतरिक रूप से ध्यान का एक बड़ा हिस्सा उस निर्माता मानसिकता को लाने में है जिस तरह से हम संचालित करते हैं, विकास के लिए एआई-पहले दृष्टिकोण के साथ, और ऐसा करने में गति के साथ। इससे हमें एक एकीकृत टीम के रूप में तेजी से आगे बढ़ने और अपने ग्राहकों के लिए अर्थपूर्ण परिणामों में नवाचार का अनुवाद करने में सक्षम बनाता है।

स्मार्टशीट ने कार्य प्रबंधन के विचार के आसपास खुद को स्थापित किया है। आप आज उस अवधारणा को कैसे परिभाषित करते हैं, और यह व्यापक एआई सुविधाओं की लहर से अलग है जो उद्यम सॉफ्टवेयर में जोड़ी जा रही हैं?

कार्य प्रबंधन वह जगह है जहां लोग, प्रक्रियाएं और डेटा एक साथ आते हैं – एआई के साथ निष्पादन परत के रूप में जो योजनाओं को परिणामों में बदल देता है।

स्मार्टशीट प्लेटफ़ॉर्म पर 1.4 मिलियन सक्रिय उद्यम परियोजनाओं के विश्लेषण से एक महत्वपूर्ण असंतुलन का पता चलता है: प्रति उद्यम खाते में स्वचालन तीव्रता में 55% की वार्षिक वृद्धि हुई है, और समग्र गतिविधि में 46% की वृद्धि हुई है। कार्य एक गति से शुरू किया जा रहा है जो तीन साल पहले अकल्पनीय था। लेकिन कार्य को पूरा करना – टीमों के बीच समन्वय करना, प्राथमिकताओं के रूप में संरेखण बनाए रखना, निर्णय लेने के लिए निर्णय लेना जो कार्यान्वयन को ट्रैक पर रखता है – यह वह जगह है जहां अधिकांश संगठन डूब रहे हैं। कार्यदिवस घना हो रहा है, और संगठन जो पहले इसका अनुभव कर रहे हैं वे उन लोगों में हैं जहां प्राथमिकताएं, स्वामित्व और निर्णय अधिकार अभी भी लोगों के सिर में रहते हैं, न कि प्रणाली में।

जहां कई दृष्टिकोण कम पड़ जाते हैं वह यह है कि एआई को कार्य प्रवाहों के ऊपर रखा जाता है, न कि उनमें एम्बेड किया जाता है। यह व्यक्तिगत कार्यों में मदद कर सकता है, लेकिन यह टीमों या पूरे उद्यम में परिणामों को समन्वयित नहीं कर सकता है।

हमारा दृष्टिकोण अलग है। हम एआई को उद्यम डेटा में आधारित करते हैं और इसे सीधे कार्य प्रवाहों में एकीकृत करते हैं ताकि यह वास्तविक संदर्भ में काम कर सके – परियोजनाओं के बीच संबंध, योजना के पीछे का इरादा, और कार्य के ढांचे में एन्कोडेड निर्णय। यही एआई को निष्पादन को समन्वयित करने की अनुमति देता है, न कि केवल एक कार्य में मदद करने के लिए, और अंततः महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रभाव डालता है।

आपके नवंबर 2025 के स्मार्टशीट के भविष्य के लिए दृष्टि में, आपने लोगों, डेटा और एआई को एक अधिक एकीकृत तरीके से एक साथ लाने वाले एक मंच का वर्णन किया। मौजूदा कार्य प्रबंधन उपकरणों से क्या कमी थी जो आपको उस दिशा में धकेलती थी?

हमने योजना और निष्पादन के बीच एक स्थायी अंतर देखा, विशेष रूप से उद्यम स्तर पर। टीमें कई अलग-अलग प्रणालियों पर काम कर रही थीं, जिससे उन्हें संरेखित रहना या प्रगति का स्पष्ट, वास्तविक समय दृश्य प्राप्त करना मुश्किल हो जाता था।

कई उपकरण समस्या के हिस्सों का समाधान कर रहे थे – योजना, कार्य प्रवाह, या सहयोग – लेकिन वे अलग-थलग रहते थे। प्रत्येक अपनी व्यक्तिगत स्टैक या प्रणाली के भीतर एक समस्या का समाधान कर रहा था, लेकिन पूरी कंपनी में। खंडितता एक वास्तविक बाधा बन जाती है जब आप पैमाने पर संचालित कर रहे होते हैं। यह वह जगह है जहां स्मार्टशीट चमकता है।

हमारा फोकस उन तत्वों को एक एकल, एकीकृत प्रणाली में लाने पर रहा है ताकि टीमें संरेखित रहें, तेजी से अनुकूलन करें और अधिक प्रभावी ढंग से निष्पादित करें।

उस दृष्टि के सबसे दिलचस्प हिस्सों में से एक परियोजनाओं, कार्य प्रवाहों और टीमों के पार संदर्भ को समझने में सक्षम एआई प्रणालियों की ओर बढ़ना था। एआई को वास्तव में उपयोगी बनाने के लिए संदर्भ कितना महत्वपूर्ण है, न कि केवल प्रदर्शन में प्रभावशाली?

संदर्भ को समझने वाला एआई सामग्री उत्पन्न करने वाले एआई से मूल रूप से अलग है। फ्रंटियर मॉडल उत्पन्न करते हैं। सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड स्टोर करते हैं। लेकिन न तो आपके संगठन के वास्तव में कैसे काम करता है, निर्भरताओं, योजना के पीछे के इरादे, या प्रत्येक कार्य प्रवाह में एन्कोडेड निर्णय को समझता है। यह स्मार्टशीट द्वारा कब्जा की जाने वाली परत है।

स्मार्टशीट आपके व्यवसाय के संचालन के आकार को समझता है और एआई को उसके भीतर काम करने देता है। जब आप उस तरह की समझ में एआई को आधार बनाते हैं, तो यह प्रतिक्रियात्मक से लेकर निष्पादन में एक बुद्धिमान परत बनने के लिए स्थानांतरित हो जाता है। यह केवल प्रॉम्प्ट का जवाब देने के लिए नहीं है; यह वास्तव में कैसे व्यवसाय चलता है, इसकी समझ के साथ काम कर रहा है, और वह समझ समय के साथ जुड़ जाती है।

हर योजना, हर कार्य प्रवाह, हर निर्णय जो स्मार्टशीट में कैप्चर किया जाता है, वह एक बुद्धिमत्ता संपत्ति बन जाता है जो उस विशिष्ट संगठन में एआई को अधिक उपयोगी बनाता है। संदर्भ, इरादा, और निर्णय जो आपकी टीमें वर्षों से बना रही हैं – वे तीन चीजें हैं जो एआई स्वयं उत्पन्न नहीं कर सकता है।

स्मार्टशीट के मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल सर्वर एआई को केवल प्रश्नों का उत्तर देने से लेकर लाइव कार्य डेटा के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाने की ओर एक बदलाव का सुझाव देता है। आपके दृष्टिकोण से, यह एआई के लिए एक महत्वपूर्ण मोड़ क्यों है?

यह एआई को काम के बारे में सूचित करने से लेकर एआई को काम पर अमल करने में सक्षम बनाने की ओर एक बदलाव है। स्मार्टशीट एमसीपी सर्वर के साथ, कंपनियां अब एक ही एआई टूल में बंद नहीं हैं; प्रोटोकॉल उनके कार्य प्रवाहों में पहले से एम्बेडेड एआई मॉडल के साथ काम करता है, चाहे वह क्लाउड, जेमिनी, चैटजीपीटी या अन्य हो। टीमें अब सीधे लाइव कार्य डेटा से जुड़ सकती हैं और वास्तव में काम होता है जहां प्रणालियों में काम कर सकती हैं, उन्हें चैट से आगे बढ़कर निष्पादन में सक्षम बनाती है। जब एआई को परियोजनाओं और कार्य प्रवाहों में वास्तविक समय डेटा तक पहुंच प्राप्त होती है, तो यह जोखिमों को पहले से ही सतह पर ला सकता है, बेहतर निर्णय लेने का समर्थन कर सकता है, और कार्रवाई कर सकता है, जैसे कि कार्य बनाना या काम को अपडेट करना।

प्रारंभिक संकेत स्पष्ट है। लॉन्च के पहले 30 दिनों के भीतर, स्मार्टशीट एमसीपी कनेक्टर के लिए क्लाउड के माध्यम से स्मार्टशीट के हजारों उपयोगकर्ताओं ने 1.76 मिलियन क्रियाएं पूरी कीं। और उन परिचयों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा जानकारी प्राप्त करने के बारे में नहीं था – वे काम आगे बढ़ा रहे थे। कार्य बनाना। योजनाओं को अपडेट करना। संदर्भ के साथ कार्रवाई करना।

यही इसे एक मोड़ बनाता है। एआई मौजूदा कार्य प्रवाहों में एम्बेडेड हो जाता है जो लोग पहले से ही उपयोग कर रहे हैं, जो व्यक्तिगत उत्पादकता लाभ से लेकर समन्वित निष्पादन तक संगठनों को आगे बढ़ने में सक्षम बनाता है। जिन कंपनियों का संचालन आधार पहले से ही स्मार्टशीट में रहता है, वे उस लाभ को अभी कमा रहे हैं। उदाहरण के लिए, टीमें बैठक की नोट्स को स्वचालित रूप से कार्यों में बदल रही हैं, मॉडल यहां तक कि बातचीत के संदर्भ के आधार पर कार्य को किसे सौंपा जाना चाहिए, ताकि कमरे में लिए गए निर्णय स्मार्टशीट में ट्रैक्ड कार्य बन जाएं, बिना एक भी मैनुअल प्रविष्टि के। यह समन्वय है – स्केल पर नहीं क्योंकि लोगों ने कड़ी मेहनत की, लेकिन क्योंकि प्रणाली अंततः तेज हो गई।

जब एआई ऑपरेशनल सिस्टम और लाइव व्यवसाय कार्य प्रवाहों से जुड़ा होता है, तो विश्वास महत्वपूर्ण हो जाता है। आप स्मार्टशीट में एआई अधिक क्रियाशील होने के medida के रूप में सुरक्षा, शासन और लेखा परीक्षा के बारे में कैसे सोचते हैं?

विश्वास, सुरक्षा और शासन किसी भी वास्तविक उद्यम गोद लेने के लिए आवश्यक हैं। जब एआई अधिक क्रियाशील हो जाता है, तो विश्वास वैकल्पिक नहीं है – यह आधारभूत है। हमारे लिए, यह एआई को सुनिश्चित करने के साथ शुरू होता है कि यह मंच पर सब कुछ के लिए समान शासन मॉडल का पालन करता है। यह मौजूदा अनुमतियों का पालन करता है, इसलिए यह केवल उस डेटा तक पहुंच और कार्रवाई कर सकता है जिसे यह स्पष्ट रूप से अनुमति दी गई है। आपका डेटा आपका डेटा रहता है।

समान रूप से, दृश्यता महत्वपूर्ण है। संगठनों को यह समझने की आवश्यकता है कि एआई उनकी प्रणालियों के साथ कैसे बातचीत कर रहा है, कौन से कार्य किए जा रहे हैं, किस संदर्भ में और किसके द्वारा। यही कारण है कि लेखा परीक्षा निर्मित है: एआई द्वारा शुरू की गई हर क्रिया, या व्यक्ति द्वारा, ट्रैक और समीक्षा की जा सकती है। हम स्वायत्तता के बारे में भी सावधान हैं। उच्च-प्रभाव वाले कार्यों के लिए, हम मानव-इन-द-लूप नियंत्रण बनाते हैं, ताकि टीमें पहले कि Anything महत्वपूर्ण हो जाए, इसकी समीक्षा और अनुमोदन कर सकें।

लक्ष्य संगठनों को एआई को काम आगे बढ़ाने के लिए विश्वास दिलाना है, जबकि अभी भी नियंत्रण, पारदर्शिता और जवाबदेही बनाए रखना है जो वे उद्यम स्तर पर अपेक्षा करते हैं।

स्मार्टशीट ने खुले आर्किटेक्चर पर भी जोर दिया है, जिसमें बाहरी एआई पारिस्थितिकी तंत्र के लिए समर्थन शामिल है। आप क्यों सोचते हैं कि एआई के अगले चरण में उद्यम गोद लेने में खुलापन और अंतरपरिवर्तितता इतनी महत्वपूर्ण होगी?

उद्यम कार्य एक ही प्रणाली में नहीं रहता है। यह उपकरणों, टीमों और डेटा स्रोतों में फैला हुआ है। यदि एआई उस वातावरण से जुड़ नहीं सकता है, तो यह सीमित रहता है। यह उत्तर प्रदान कर सकता है, लेकिन यह परिणामों को समन्वयित नहीं कर सकता है या पूरे उद्यम में।

यही कारण है कि खुलापन महत्वपूर्ण है। यह एआई को प्रणालियों में लाइव डेटा से जुड़ने की अनुमति देता है और वास्तविक संदर्भ में काम करने की अनुमति देता है जिसमें वास्तव में काम होता है। एमसीपी के साथ, कंपनियां स्मार्टशीट में काम करने के लिए अपने पसंदीदा कॉर्पोरेट एआई मानकों और शासन को लागू कर सकती हैं, न कि नए उपकरणों को अपनाने या सिलोस में काम करने।

यही बदलाव है। जब एआई प्रणालियों में काम कर सकता है, तो यह अलग-थलग बातचीत से वास्तव में संगठन के संचालन का समर्थन करने की ओर बढ़ जाता है। यह वह जगह है जहां आप वास्तविक प्रभाव देखना शुरू करते हैं।

आपकी उत्पाद दृष्टि में स्मार्ट असिस्ट, स्मार्ट एजेंट, स्मार्ट फ्लो और एक ज्ञान ग्राफ परत जैसे विचार शामिल थे। क्या आपको लगता है कि इनमें से कौन सी क्षमता वास्तव में टीमों को दैनिक आधार पर कैसे काम करती है इसे बदलने की क्षमता रखती है?

यह वास्तव में उनमें से किसी एक के बारे में कम है और अधिक उन्हें अलग-अलग तरीकों से प्रणाली के साथ बातचीत करने के लिए लोगों के लिए है।

वास्तविक शक्ति डेटा परत और स्मार्टशीट नॉलेज ग्राफ द्वारा संचालित बुद्धिमत्ता में निहित है, जो परियोजनाओं, कार्य प्रवाहों और टीमों में संदर्भ प्रदान करता है, और प्रणाली को समझने की अनुमति देता है कि वास्तव में काम कैसे जुड़ा हुआ है। यही संदर्भ है जो सब कुछ काम करता है। स्मार्टशीट नॉलेज ग्राफ पहले से ही 100 मिलियन नोड्स के साथ काम के संबंधों को मैप करता है, जो उद्योग के सर्वोत्तम अभ्यासों से लेकर संगठनात्मक, टीम और व्यक्तिगत डेटा तक संदर्भ प्रदान करने की अनुमति देता है, ताकि प्रणाली स्टैंडअलोन मॉडल की तुलना में बहुत अधिक प्रासंगिक अंतर्दृष्टि प्रदान कर सके।

यह विभिन्न तरीकों से दिखाई देता है। कभी-कभी यह एक सहायक है जो किसी को परियोजना की स्थिति या जोखिम को समझने में मदद करता है। कभी-कभी यह एक एजेंट है जो कार्रवाई कर रहा है, जैसे कि समयबद्धता बनाना या काम को अपडेट करना। कभी-कभी यह प्रणालियों में कार्य प्रवाहों का समन्वय कर रहा है।

लेकिन वे सभी उसी संचालन आधार पर आधारित हैं – कार्य कैसे वास्तव में किया गया है, इसकी संचित संदर्भ, इरादा, और निर्णय। यही वास्तव में दैनिक कार्य को बदलता है, न कि एक विशिष्ट सुविधा, लेकिन एक प्रणाली जो आपके संगठन को समझती है।

कई उद्यम अभी भी यह मापने के लिए संघर्ष कर रहे हैं कि एआई वास्तविक व्यावसायिक मूल्य प्रदान कर रहा है या नहीं। नेताओं को एआई के लिए आरओआई के बारे में कैसे सोचना चाहिए जब लक्ष्य न केवल तेजी से आउटपुट है, बल्कि बेहतर निर्णय, मजबूत निष्पादन और कम ऑपरेशनल ड्रैग भी हैं?

कई संगठन एआई को अपनाने से शुरू करते हैं, जैसे कि दैनिक उपयोगकर्ता की संख्या। यह एक उपयोगी संकेत है, लेकिन यह पूरी तस्वीर नहीं है। वास्तविक मूल्य निष्पादन में दिखाई देता है, और यह वह जगह है जहां अधिकांश टीमें अभी भी पकड़ में हैं।

अधिकांश उद्यमों में, चुनौती आउटपुट उत्पन्न करने में नहीं है। यह समन्वय करना, टीमों में संरेखित रहना और सही संदर्भ में निर्णय लेना है। यदि वे चीजें नहीं सुधरती हैं, तो तेजी से आउटपुट आवश्यक रूप से बेहतर व्यावसायिक परिणामों में अनुवाद नहीं करते हैं।

जब एआई कार्य प्रणाली से जुड़ा होता है, तो यह वह जगह है जहां आप एक अलग प्रकार का प्रभाव देखना शुरू करते हैं। यह जल्दी से बोतलेंकों को उजागर करने में मदद कर सकता है, दृश्यता में सुधार कर सकता है कि वास्तव में क्या हो रहा है, और टीमों में अधिक सुसंगत तरीके से काम करने का समर्थन कर सकता है।

तो आरओआई केवल गति के बारे में नहीं है। यह एक संगठन के पैमाने पर निष्पादन की प्रभावशीलता के बारे में है, अधिक स्पष्टता, जवाबदेही और पूर्वानुमान के साथ। यही अंततः मापने योग्य व्यावसायिक मूल्य में अनुवाद करता है।

आगे देखते हुए, आप एआई के मुख्य भाग के रूप में उद्यम मंचों में उत्पाद नेताओं की भूमिका को कैसे बदलते हुए देखते हैं? क्या एआई-मूल निर्माण के लिए एक मूलभूत रूप से अलग मानसिकता की आवश्यकता होती है?

मैं यहां चार चीजें सोचता हूं।

उत्पाद नेताओं को एआई के साथ बौद्धिक जिज्ञासा और विकास मानसिकता को अपनाने की आवश्यकता है। यह क्षेत्र तेजी से बदल रहा है, इसलिए सीखने और अनुकूलन करने की क्षमता महत्वपूर्ण है।

दूसरा, पहले सिद्धांत और प्लेटफ़ॉर्म सोचिंग और भी महत्वपूर्ण हो जाते हैं। मूलभूत तत्वों को सही प्राप्त करना, विशेष रूप से डेटा और शासन के आसपास, टीमों को तेजी से प्रयोग करने और सुरक्षित रूप से करने की अनुमति देता है।

तीसरा, ग्राहक फोकस अभी भी उतना ही महत्वपूर्ण है। बाजार में बहुत शोर है, और एआई या एजेंट के रूप में लेबल की जाने वाली हर चीज वास्तव में मूल्य प्रदान नहीं कर रही है। नेताओं को वास्तविक समस्याओं को हल करने में जमीनी रहने की आवश्यकता है, न कि अपने आप में कुछ नया करने के लिए।

और अंत में, यह है कि टीमें कैसे बनाती हैं इसमें एक वास्तविक बदलाव है। कार्यों के बीच की रेखाएं धुंधली हो रही हैं, और अधिक लोग निर्माता बन रहे हैं। उत्पाद नेता जो उसमें झुकते हैं और प्रौद्योगिकी के साथ वास्तव में जुड़ते हैं वे सफल होंगे।

धन्यवाद महान साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें स्मार्टशीट पर जाना चाहिए।

プラティマ・アローラ、スマートシートのチーフプロダクトおよびテクノロジーオフィサーは、ハイグロースプラットフォームを率いてきた経験豊富なプロダクトおよびテクノロジー担当のエグゼクティブです。現在の役割では、プロダクトマネジメント、マーケティング、ユーザーエクスペリエンス、価格設定、戦略的パートナーシップを担当し、スマートシートのAI駆動型ワークマネジメントプラットフォームの進化を牽引しています。以前は、Chainalysisのチーフプロダクトおよびテクノロジーオフィサーを務め、エンジニアリング、データサイエンス、プロダクト戦略を担当し、組織を大幅に拡大し、収益成長を加速しました。その前のリーダーシップの役割には、アトラシアンのConfluenceビジネスを率いたり、SalesforceでAI駆動型プロダクトイノベーションを牽引したりして、エンタープライズソフトウェア全体でスケーラブルで顧客中心のソリューションを提供する評判を築きました。

スマートシートは、組織が計画、追跡、自動化、および大規模なワークのレポートを作成することを支援するために設計された、AI駆動型のエンタープライズグレードのワークマネジメントプラットフォームです。プラットフォームにより、チームはワークフローをストリームライン化し、リアルタイムでコラボレーションし、自動化およびデータ駆動型ツールを通じてアクション可能な洞察を得ることができます。ワシントン州ベルビューに本社を置くスマートシートは、世界中の数百万のユーザーにサービスを提供しており、フォーチュン500企業の多くを含む、共同作業型ワークマネジメントの進化する分野で主要プレーヤーとして位置付けられています。

2025年にChainalysisおよびAtlassianおよびSalesforceでのシニアリーダーシップの役割を経てスマートシートに入社しました。チーフプロダクトおよびテクノロジーオフィサーの役割が拡大した現在、クロスインダストリーの経験をスマートシートの次の章にどのように活かしていますか。

20年以上のB2B SaaSのリーダーとして、インターネット、クラウド、モバイル、ソーシャルなどのイノベーションの大きな波を目撃してきました。AIは、スケールとスピードの両面でより大きな変革であり、私の焦点はスマートシートがその変革を乗り越え、顧客にとってリアルな利点に変えることにあります。

外部的には、製品エクスペリエンスにAIを埋め込む方法を加速することを意味します。チームがより迅速に作業し、より良い決定を下し、以前よりも大きなスケールで成果を出すことを支援します。

しかし、AIはまた、どのように構築するかを変えています。プロダクトとテクノロジーは収束しており、機能間の線はぼやけています。デザイナーはコードに近づき、エンジニアはプロダクト定義に貢献し、チームはよりハンズオンのビルダーになっています。私の内部的な焦点の大きな部分は、ビルダー向けの精神を運用方法に取り入れることです。AIファーストの開発アプローチで、ペースで行います。そうすることで、統一されたチームとしてより迅速に動き、イノベーションを顧客にとって有意義な成果に変えることができます。

スマートシートはワークマネジメントのアイデアを中心に位置付けられてきました。ワークマネジメントの概念を現在どのように定義しますか。エンタープライズソフトウェア全体に追加されるより広いAI機能の波とどのように異なりますか。

ワークマネジメントは、人、プロセス、データが収束する場所です。そこで、AIが実行レイヤーとなり、計画を成果に変える役割を果たします。

スマートシートプラットフォーム上の140万以上のアクティブなエンタープライズプロジェクトの分析によると、重要な不均衡が見られます。エンタープライズアカウントごとの自動化の強度は年間55%増加し、全体的な活動は46%増加しています。ワークは3年前の想像を超えるペースで開始されています。しかし、ワークを完了すること — チーム間の調整、優先順位の変更時の整合性の維持、実行を維持するための判断の呼び出し — それがほとんどの組織が溺れているところです。ワークデイは密度が高くなっており、優先順位、所有権、意思決定権がまだ人の頭の中に住んでいる組織が最初に感じています。

多くのアプローチが短所を持つのは、AIがワークフローの上に層を重ねるのではなく、ワークフロー内に埋め込まれていることです。AIは個々のタスクを支援できますが、チームやエンタープライズ全体の成果を調整することはできません。

私たちのアプローチは異なります。私たちは、AIをエンタープライズデータに根ざし、ワークフローに直接統合します。そうすることで、AIは実際のコンテキストで動作できます。プロジェクト間の関係、計画の背後にある意図、構造化されたワークにエンコードされた判断です。そうすることで、AIは成果を調整できます。ただのタスクの支援ではなく、最終的に有意義なビジネスインパクトをもたらします。

2025年11月のスマートシートの将来のビジョンでは、人、データ、AIをより統一された方法でまとめるプラットフォームを紹介しました。既存のワークマネジメントツールに欠けていたものは何でしたか。どのようにしてその方向に進むことを決めましたか。

計画と実行の間にある永続的なギャップ、特にエンタープライズレベルで見られます。チームは複数の切断されたシステムで作業しており、整合性を維持したり、進行状況の明確なリアルタイムビューを取得したりすることが困難でした。

多くのツールは、計画、ワークフロー、またはコラボレーションなどの問題の部分を解決していましたが、それらは依然として切断されていました。各ツールは、個々のスタックまたはシステム内での問題を解決していましたが、会社全体では解決していませんでした。断片化は大規模な運用の際に実際の障壁となります。そこでスマートシートが輝きます。

私たちの焦点は、これらの要素を単一の統一システムにまとめることです。チームが整合性を維持し、迅速に適応し、より効果的に実行できるようにします。

そのビジョンの最も興味深い側面の1つは、プロジェクト、ワークフロー、チーム全体でコンテキストを理解できるAIシステムへの移行でした。エンタープライズAIが本当に有用になるためには、コンテキストはどれほど重要ですか。

コンテキストを理解するAIは、コンテンツを生成するAIとは根本的に異なります。最先端のモデルは生成します。システムの記録はストアします。しかし、どちらも組織が実際にどのように機能するか、依存関係、計画の背後にある意図、毎回のワークフローにエンコードされた判断を理解しません。スマートシートが占めるレイヤーはそこです。

スマートシートは、ビジネスの運用形態を理解し、AIを内部で動作させます。AIをそのような理解に基づいて使用すると、反応的なものから実行レイヤーに変わります。ただし、プロンプトに反応するのではなく、ビジネスが実際にどのように動作するかを理解しながら動作します。そうすることで、理解が時間の経過とともに蓄積されます。

毎回の計画、毎回のワークフロー、毎回の決定は、スマートシートにキャプチャされ、AIにとってインテリジェンス資産となり、特定の組織でAIをより有用にします。チームが数年間構築してきたコンテキスト、意図、判断 — それらはAIが独自に生成できない3つのものです。

スマートシートのモデルコンテキストプロトコルサーバーは、AIが単に質問に答えるのではなく、ライブワークデータとやり取りできるようにするシフトを示唆しています。エンタープライズソフトウェアにとって、このようなシフトが重要となる理由は何ですか。

これは、AIがワークを知らせるのではなく、実際に作業できるようにするシフトです。スマートシートMCPサーバーにより、企業は単一のAIツールにロックインする必要はありません。プロトコルは、既にワークフローに埋め込まれたAIモデルと連携します。Claude、Gemini、ChatGPTなどです。チームは、実際に作業が行われるシステムに直接接続し、ライブワークデータとやり取りし、実行に移すことができます。MCPエコシステムが拡大するにつれて、さらに主要なモデルに対するサポートを拡張し、スマートシートが選択したAIソリューションと互換性を維持することを保証します。AIがプロジェクトやワークフロー全体のリアルタイムデータにアクセスできる場合、リスクを早期に特定し、意思決定を支援し、タスクの作成やワークの更新などのアクションを実行できます。

初期の信号は明確です。スマートシートMCPコネクタのClaudeを介した最初の30日間で、スマートシートのユーザーは176万件のアクションを完了しました。そうしたやり取りの相当部分は、情報の取得ではなく、ワークの進捗でした。タスクの作成、計画の更新、コンテキストでアクションを実行しました。

それがこのようなシフトを重要にしているのです。AIは、既存のワークフローに埋め込まれるようになり、組織は個々の生産性の向上から大規模な調整された実行へと移行できるようになります。既にスマートシートが運用の基盤となっている企業は、現在その利点を蓄積しています。たとえば、会議のノートを自動的にタスクに変換するチームがあります。モデルは、会話のコンテキストに基づいて、タスクを誰に割り当てるかを推測します。そうすることで、部屋で行われた決定がスマートシートで追跡可能なワークになるため、手動での入力は必要ありません。そうすることで、大規模な調整が可能になります。人々がより一層努力したのではなく、システムがついに追いついたのです。

AIが運用システムやライブビジネスワークフローに接続されるにつれて、信頼性が重要になります。エンタープライズ内でAIがよりアクション指向型になるにつれて、セキュリティ、ガバナンス、監査可能性についてどう考えていますか。

信頼性、セキュリティ、ガバナンスは、真のエンタープライズ導入のすべてに不可欠です。AIがよりアクション指向型になるにつれて、信頼性は選択肢ではありません。基盤です。私たちにとって、それは、AIがプラットフォーム上のすべてのものと同じガバナンスモデルに従うことを意味します。明示的に許可されているデータにのみアクセスし、アクションを実行できます。データはあなたのデータのままです。

同様に重要なのは、可視性です。組織は、AIがシステムとどのようにやり取りしているか、どのようなアクションが取られているか、誰がどのようなコンテキストでアクションを実行しているかを理解する必要があります。そこで、監査可能性が組み込まれています。AIまたは人間によって開始されるすべてのアクションは追跡および確認できます。また、自律性が適切な場所に構築されています。より大きな影響を与えるアクションの場合、人間がループ内に留まるコントロールを組み込み、重要なことが起こる前にチームが確認および承認できるようにします。

目標は、組織がAIをワークの進捗にさせることを許可する自信を与えることです。同時に、期待されるコントロール、透明性、説明責任を維持することです。

スマートシートは、外部AIエコシステムを含むオープンアーキテクチャも強調しています。エンタープライズAIの次の段階で、オープン性と相互運用性が重要になる理由は何ですか。

エンタープライズワークは単一のシステムに存在しません。ツール、チーム、データソースに分散しています。AIがその環境に接続できない場合、制限付きのままです。出力を生成できますが、実際に実行を支援することはできません。

そこでオープン性が重要です。AIがシステム全体のライブデータに接続できるようにし、実際のワークが行われるコンテキストで動作できるようにします。MCPでは、企業はスマートシートでのワークに企業のAI基準とガバナンスを適用し、新しいツールを採用したり、シロに作業したりする必要はありません。

それがシフトです。AIがシステム全体で動作できる場合、孤立したやり取りから実際の組織のサポートへの移行が可能になります。そこで、実際の影響が見られるようになります。

あなたの製品ビジョンには、Smart Assist、Smart Agents、Smart Flows、ナレッジグラフレイヤーなどのアイデアも紹介されていました。どの機能が、チームが日常的に作業する方法を最も変える可能性がありますか。

それぞれ個別にではなく、システムの下にあるインテリジェンスによって実現されるため、どれか1つだけではありません。

実際の力は、データレイヤーとスマートシートナレッジグラフによって提供されるシステムの下にあるインテリジェンスにあります。プロジェクト、ワークフロー、チーム全体でコンテキストを提供し、システムが実際のワークの接続性を理解できるようにします。そうすることで、他のすべての機能が機能します。スマートシートナレッジグラフはすでに、100万を超えるノードでワークをマッピングしており、業界のベストプラクティスから組織、チーム、個人のデータまで、コンテキストをレイヤー化して、システムがより関連性の高い洞察を提供できるようにします。

それが、さまざまな方法で表面化します。時には、プロジェクトのステータスを理解したり、リスクを特定したりするのに役立つアシスタントです。時には、タイムラインを作成したり、ワークを更新したりするアクションを実行するエージェントです。時には、システム全体のワークフローを調整します。

しかし、すべてが同じ運用基盤に基づいています。ワークが実際にどのように行われているかという、蓄積されたコンテキスト、意図、判断です。そうすることで、日常のワークを実際に変えます。単一の機能ではありません。組織を理解するシステムです。

多くのエンタープライズは、AIが実際のビジネス価値を提供しているかどうかを測定するのに苦労しています。ビジネス価値をより迅速な出力ではなく、より良い意思決定、より強力な実行、運用上の負担の軽減に基づいて評価する場合、リーダーはROIについてどう考えるべきですか。

多くの組織は、AIの採用を測定することから始めます。たとえば、毎日UIを使用する人の数です。そうすることは有用な信号ですが、全貌ではありません。実際の価値は実行に現れます。そこで多くのチームがまだ追いつこうとしています。

大多数のエンタープライズでは、課題は出力を生成することではありません。チーム間の調整、優先順位の変更時の整合性の維持、正しいコンテキストで意思決定を行うことです。そうしたことが改善されない場合、より迅速な出力は必ずしもより良いビジネス成果に変わりません。

AIがシステムのワークに接続されている場合、そこで別の種類の影響が見られ始めます。ボトルネックを早期に特定し、実際に何が起こっているかへの可視性を向上させ、チーム全体でより一貫した作業方法を推進するのに役立ちます。

したがって、ROIは速度だけではありません。組織がスケールで実行する有効性、明確性、説明責任、予測可能性についてです。そうすることで、最終的に測定可能なビジネス価値に変わります。

先を見て、エンタープライズプラットフォームの核心層としてAIが採用されるにつれて、製品リーダーの役割はどのように変化するでしょうか。従来のソフトウェア製品リーダーシップとは根本的に異なるマインドセットが必要になるのでしょうか。

4つの点について考えています。

製品リーダーは、AIに知的好奇心と成長マインドセットで取り組む必要があります。分野は急速に変化しているため、学習し、適応する能力が重要です。

2つ目は、第一原理とプラットフォーム思考がさらに重要になることです。基礎要素、特にデータとガバナンスを正しく設定することで、チームが迅速に実験し、安全に実行できるようになります。

3つ目は、顧客焦点が同様に重要であることです。現在、マーケットには多くのノイズがあり、AIまたはエージェントとラベル付けされているすべてのものが実際の価値を提供しているわけではありません。リーダーは、真の問題を解決することに根ざし、単に新しいものを追うのではなく、顧客にとっての価値に集中する必要があります。

最後に、チームが構築する方法に実際のシフトがあります。機能間の線はぼやけており、より多くの人がビルダーになっています。製品リーダーがそれに取り組み、技術と真正に関わる場合、成功するでしょう。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はスマートシートを訪問してください。

Pratima Arora, Diretora de Produto e Tecnologia da Smartsheet, é uma executiva experiente em produto e tecnologia com um histórico de liderar plataformas de alto crescimento e equipes globais. Em seu papel atual, ela supervisiona gerenciamento de produto, marketing, experiência do usuário, preços e parcerias estratégicas, ajudando a impulsionar a evolução da plataforma de gerenciamento de trabalho da Smartsheet impulsionada por IA. Anteriormente, ela atuou como Diretora de Produto e Tecnologia da Chainalysis, onde liderou engenharia, ciência de dados e estratégia de produto, enquanto expandia significativamente a organização e acelerava o crescimento de receita. Seus papéis de liderança anteriores incluem a gestão do negócio Confluence na Atlassian e a inovação de produtos impulsionados por IA na Salesforce, construindo uma reputação por entregar soluções escaláveis e centradas no cliente em software empresarial.

Smartsheet é uma plataforma de gerenciamento de trabalho empresarial impulsionada por IA projetada para ajudar as organizações a planejar, rastrear, automatizar e relatar o trabalho em escala. A plataforma permite que as equipes otimizem os fluxos de trabalho, colaborem em tempo real e obtenham insights ação através de ferramentas automatizadas e impulsionadas por dados, suportando uma ampla gama de casos de uso, desde gerenciamento de projetos até operações empresariais. Com sede em Bellevue, Washington, a Smartsheet atende a milhões de usuários em todo o mundo, incluindo uma grande parcela das empresas da Fortune 500, posicionando-se como um jogador-chave no espaço de gerenciamento de trabalho colaborativo em evolução.

Você entrou na Smartsheet em 2025, após liderar o produto e a tecnologia na Chainalysis e ocupar papéis de liderança sênior na Atlassian e na Salesforce. Agora que seu papel se expandiu para Diretor de Produto e Tecnologia, como você está trazendo essa experiência transversal para o próximo capítulo da Smartsheet?

Eu sou um líder de SaaS B2B há mais de 20 anos e vi ondas principais de inovação – da internet, para a nuvem, móvel e social. A IA é uma transformação muito maior, tanto em escala quanto em velocidade, e meu foco é ajudar a Smartsheet a navegar essa mudança e transformá-la em uma vantagem real para nossos clientes.

Exteriormente, isso significa acelerar como incorporamos a IA na experiência do produto – ajudando as equipes a trabalhar mais rápido, tomar melhores decisões e impulsionar resultados em uma escala que não era possível antes.

Mas a IA também está mudando como construímos. O produto e a tecnologia estão convergindo, e as linhas entre funções estão se tornando borrosas. Os designers estão se aproximando do código, os engenheiros estão contribuindo para a definição do produto e as equipes estão se tornando construtoras mais práticas. Uma grande parte do meu foco interno é trazer essa mentalidade de construtor para como operamos, com uma abordagem de desenvolvimento de IA em primeiro lugar, e fazer isso com ritmo. Isso nos permite nos mover mais rápido como uma equipe unificada e traduzir a inovação em resultados significativos para nossos clientes.

A Smartsheet tem se posicionado em torno da ideia de gerenciamento de trabalho. Como você define esse conceito hoje e o que o separa da onda mais ampla de recursos de IA sendo adicionados em todo o software empresarial?

Gerenciamento de trabalho é onde as pessoas, processos e dados convergem – com a IA como a camada de execução que transforma planos em resultados.

A análise de 1,4 milhão de projetos empresariais ativos na plataforma Smartsheet revela um desequilíbrio crítico: a intensidade de automação por conta empresarial aumentou 55% ano a ano, e a atividade geral aumentou 46%. O trabalho está sendo iniciado a um ritmo que teria sido inimaginável três anos atrás. Mas terminar o trabalho – coordenar entre equipes, manter o alinhamento à medida que as prioridades mudam, fazer julgamentos que mantêm a execução no trilho – é onde a maioria das organizações está afundando. O dia de trabalho está ficando mais denso, e as organizações que sentem isso primeiro são aquelas onde prioridades, propriedade e direitos de decisão ainda vivem na cabeça das pessoas em vez de no sistema.

Onde muitas abordagens falham é que a IA é camada sobre os fluxos de trabalho, em vez de incorporada neles. Ela pode ajudar com tarefas individuais, mas não pode orquestrar resultados em toda a equipe ou empresa.

Nossa abordagem é diferente. Nós fundamentamos a IA em dados empresariais e a integramos diretamente nos fluxos de trabalho para que possa operar com contexto real – as relações entre projetos, a intenção por trás do plano e o julgamento codificado em como o trabalho foi estruturado. É isso que permite que a IA orquestre a execução, não apenas ajude com uma tarefa, e, em última análise, impulsiona um impacto comercial significativo.

Na sua visão de novembro de 2025 para o futuro da Smartsheet, você descreveu uma plataforma que reúne pessoas, dados e IA de uma maneira mais unificada. O que você sentiu que faltava nos ferramentas de gerenciamento de trabalho existentes que o impulsionou nessa direção?

Vimos uma lacuna persistente entre planejamento e execução, especialmente no nível empresarial. As equipes estavam trabalhando em vários sistemas desconexos, o que tornava difícil manter o alinhamento ou obter uma visão clara e em tempo real do progresso.

Muitas ferramentas estavam resolvendo partes do problema – planejamento, fluxos de trabalho ou colaboração – mas elas permanecem desconexas. Cada uma estava resolvendo um problema dentro de sua própria pilha ou sistema, mas não em toda a empresa. A fragmentação se torna uma barreira real quando você opera em escala. É onde a Smartsheet brilha.

Nosso foco tem sido trazer esses elementos juntos em um sistema único e unificado para que as equipes possam se manter alinhadas, adaptar-se rapidamente e executar mais eficazmente.

Uma das partes mais interessantes daquela visão foi a movimentação em direção a sistemas de IA que podem entender o contexto em projetos, fluxos de trabalho e equipes. Quão importante é o contexto para tornar a IA empresarial genuinamente útil e não apenas impressionante em demonstrações?

A IA que entende o contexto é fundamentalmente diferente da IA que gera conteúdo. Modelos de fronteira geram. Sistemas de registro armazenam. Mas nenhum deles compreende como a sua organização realmente funciona, as dependências, a intenção por trás do plano ou os julgamentos codificados em cada fluxo de trabalho. É essa a camada que a Smartsheet ocupa.

A Smartsheet compreende a forma operacional do seu negócio e coloca a IA para trabalhar dentro dele. Quando você fundamenta a IA nesse tipo de compreensão, ela muda de reativa para se tornar uma camada inteligente na execução. Ela não está apenas respondendo a prompts. Ela está operando com uma compreensão de como o negócio realmente funciona, e essa compreensão se acumula ao longo do tempo.

Cada plano, cada fluxo de trabalho, cada decisão capturada na Smartsheet se torna um ativo de inteligência que torna a IA mais útil nessa organização específica. O contexto, a intenção e o julgamento que as suas equipes vêm construindo por anos – essas são as três coisas que a IA não pode gerar sozinha.

O Protocolo de Contexto do Modelo do Servidor Smartsheet sugere uma mudança da IA que simplesmente responde a perguntas para a IA que pode interagir com dados de trabalho ao vivo. Na sua perspectiva, o que torna isso um ponto de inflexão significativo para o software empresarial?

Essa é uma mudança da IA que informa o trabalho para a IA que pode agir sobre ele. Com o Servidor MCP da Smartsheet, as empresas não estão mais presas a uma ferramenta de IA única; o protocolo funciona com os modelos de IA já incorporados nos fluxos de trabalho, seja Claude, Gemini, ChatGPT ou outros. As equipes podem agora se conectar diretamente a dados de trabalho ao vivo e operar dentro dos sistemas onde o trabalho realmente acontece, permitindo que elas ultrapassem o bate-papo e entrem na execução. À medida que o ecossistema MCP se expande, estenderemos o suporte a modelos líderes adicionais, garantindo que a Smartsheet permaneça compatível com qualquer solução de IA que as equipes escolham. Quando a IA tem acesso a dados em tempo real em projetos e fluxos de trabalho, ela pode surfacear riscos mais cedo, apoiar melhor a tomada de decisões e agir, como criar tarefas ou atualizar o trabalho.

O sinal inicial é claro. Nos primeiros 30 dias após o lançamento, milhares de usuários da Smartsheet concluíram 1,76 milhão de ações por meio do Conector MCP da Smartsheet para Claude. E uma parcela significativa dessas interações não foi sobre recuperar informações – elas estavam movendo o trabalho para frente. Criando tarefas. Atualizando planos. Agindo com contexto.

É isso que torna isso um ponto de inflexão. A IA se torna incorporada aos fluxos de trabalho existentes que as pessoas já usam, permitindo que as organizações mudem de ganhos de produtividade individuais para a execução coordenada em escala. As empresas cuja fundação operacional já vive na Smartsheet estão acumulando essa vantagem agora. Por exemplo, as equipes estão transformando notas de reunião em tarefas automaticamente, com o modelo até inferindo a quem a tarefa deve ser atribuída com base no contexto da conversa, para que as decisões tomadas na sala se tornem trabalho rastreado na Smartsheet sem uma única entrada manual. É essa a coordenação em escala – não porque as pessoas trabalharam mais duro, mas porque o sistema finalmente acompanhou.

Quando a IA está conectada a sistemas operacionais e fluxos de trabalho de negócios ao vivo, a confiança se torna crítica. Como você está pensando sobre segurança, governança e auditoria à medida que a IA se torna mais orientada para ação dentro da empresa?

Confiança, segurança e governança são essenciais para qualquer adoção empresarial real. À medida que a IA se torna mais orientada para a ação, a confiança não é opcional – é fundamental. Para nós, isso começa com garantir que a IA adira ao mesmo modelo de governança que tudo o mais na plataforma. Ela segue as permissões existentes, então ela só pode acessar e agir sobre os dados que ela está explicitamente autorizada a. Seus dados permanecem seus dados.

Da mesma forma importante é a visibilidade. As organizações precisam entender como a IA está interagindo com seus sistemas, quais ações estão sendo tomadas, por quem e em que contexto. É por isso que a auditoria é incorporada: cada ação, seja iniciada por uma pessoa ou IA, pode ser rastreada e revisada. Também somos cuidadosos sobre onde a autonomia faz sentido. Para ações de maior impacto, construímos controles de loop humano, para que as equipes possam revisar e aprovar antes que algo significativo aconteça.

O objetivo é dar às organizações a confiança para deixar a IA impulsionar o trabalho para frente, enquanto ainda mantém o controle, a transparência e a responsabilidade que elas esperam em escala empresarial.

A Smartsheet também enfatizou a arquitetura aberta, incluindo o suporte a ecossistemas de IA externos. Por que você acredita que a abertura e a interoperabilidade serão tão importantes na próxima fase da adoção de IA empresarial?

O trabalho empresarial não vive em um único sistema. Ele está espalhado por ferramentas, equipes e fontes de dados. Se a IA não pode se conectar a esse ambiente, ela permanece limitada. Ela pode gerar respostas, mas não pode realmente impulsionar a execução.

É por isso que a abertura importa. Ela permite que a IA se conecte a dados ao vivo em sistemas e opere com o contexto completo de como o trabalho realmente acontece. Com o MCP, as empresas podem aplicar seus padrões de IA corporativos e governança ao trabalho na Smartsheet, em vez de adotar novas ferramentas ou trabalhar em silos.

Essa é a mudança. Quando a IA pode trabalhar em sistemas, ela muda de interações isoladas para realmente apoiar como a organização funciona. É aí que você começa a ver um impacto real em escala.

Sua visão de produto também introduziu ideias como Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows e uma camada de gráfico de conhecimento. Qual dessas capacidades você acredita que tem o maior potencial para mudar como as equipes realmente trabalham no dia a dia?

É menos sobre qualquer uma delas em isolamento, pois elas são apenas diferentes maneiras pelas quais as pessoas interagem com o sistema.

O verdadeiro poder reside na inteligência subjacente, impulsionada pela nossa camada de dados e pelo Gráfico de Conhecimento da Smartsheet. É isso que dá ao sistema contexto em projetos, fluxos de trabalho e equipes, e permite que ele entenda como o trabalho realmente se conecta. Esse contexto é o que torna tudo o mais funcionar. O Gráfico de Conhecimento da Smartsheet já mapeia relações em todo o trabalho em uma escala significativa, com mais de 100 milhões de nós. Isso permite que camadas de contexto, desde as melhores práticas da indústria até os dados organizacionais, de equipe e individuais, para que o sistema possa fornecer insights muito mais relevantes do que um modelo autônomo.

A partir daí, ele se manifesta de diferentes maneiras. Às vezes é um assistente ajudando alguém a entender o status do projeto ou a surfacear riscos. Às vezes é um agente tomando ação, como criar cronogramas ou atualizar o trabalho. Às vezes é a coordenação de fluxos de trabalho entre sistemas.

Mas todos eles são fundamentados na mesma fundação operacional – o contexto acumulado, a intenção e o julgamento de como o trabalho foi feito. É isso que realmente muda o trabalho diário, não um recurso único, mas um sistema que compreende a sua organização.

Muitas empresas ainda estão lutando para medir se a IA está entregando valor comercial real. Como os líderes devem pensar sobre o ROI quando o objetivo não é apenas saídas mais rápidas, mas também melhores decisões, execução mais forte e menos arrasto operacional?

Muitas organizações começam medindo a adoção da IA, como o número de pessoas que usam a interface do usuário diariamente. Isso é um sinal útil, mas não é a imagem completa. O valor real se manifesta na execução, e é aí que muitas equipes ainda estão tentando acompanhar.

Na maioria das empresas, o desafio não é gerar saídas. É coordenar o trabalho, manter o alinhamento entre equipes e tomar decisões com o contexto correto. Se essas coisas não melhoram, saídas mais rápidas não se traduzem necessariamente em melhores resultados comerciais.

Quando a IA está conectada ao sistema de trabalho, é aí que você começa a ver um tipo diferente de impacto. Ela pode ajudar a surfacear gargalos mais cedo, melhorar a visibilidade do que realmente está acontecendo e impulsionar maneiras mais consistentes de trabalhar em equipes.

Então, o ROI não é apenas sobre velocidade. É sobre quão eficazmente uma organização executa em escala, com mais clareza, responsabilidade e previsibilidade. É isso que se traduz em valor comercial mensurável.

Olhando para frente, como você vê o papel dos líderes de produto mudando à medida que a IA se torna uma camada central nas plataformas empresariais? Construir para um futuro nativo de IA exige uma mentalidade fundamentalmente diferente do que a liderança de produto de software tradicional?

Há quatro coisas que eu penso sobre isso.

Os líderes de produto precisam abraçar a IA com curiosidade intelectual e uma mentalidade de crescimento. O campo está mudando rapidamente, então a capacidade de aprender e se adaptar é crítica.

Em segundo lugar, a pensamento de princípios e plataforma se torna ainda mais importante. Obter os elementos fundamentais certos, especialmente em torno de dados e governança, permite que as equipes experimentem rapidamente e com segurança.

Terceiro, o foco no cliente é igualmente importante. Há muito barulho no mercado agora, e nem tudo rotulado como IA ou agentes está entregando valor real. Os líderes precisam permanecer aterrados em resolver problemas reais em vez de perseguir algo novo por si só.

E, finalmente, há uma mudança real em como as equipes constroem. As linhas entre funções estão se tornando borrosas, e mais pessoas estão se tornando construtoras. Os líderes de produto que se inclinam para isso e realmente se engajam com a tecnologia terão sucesso.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Smartsheet.

Pratima Arora, Chief Product and Technology Officer at Smartsheet, is a seasoned product and technology executive with a track record of leading high-growth platforms and scaling global teams. In her current role, she oversees product management, marketing, user experience, pricing, and strategic partnerships, helping drive the evolution of Smartsheet’s AI-powered work management platform. Prior to this, she served as Chief Product and Technology Officer at Chainalysis, where she led engineering, data science, and product strategy while significantly expanding the organization and accelerating revenue growth. Her earlier leadership roles include heading the Confluence business at Atlassian and driving AI-powered product innovation at Salesforce, building a reputation for delivering scalable, customer-centric solutions across enterprise software.

Smartsheet is an AI-powered, enterprise-grade work management platform designed to help organizations plan, track, automate, and report on work at scale. The platform enables teams to streamline workflows, collaborate in real time, and gain actionable insights through automation and data-driven tools, supporting a wide range of use cases from project management to enterprise operations. Headquartered in Bellevue, Washington, Smartsheet serves millions of users worldwide, including a large share of Fortune 500 companies, positioning itself as a key player in the evolving collaborative work management space.

You stepped into Smartsheet in 2025 after leading product and technology at Chainalysis and holding senior leadership roles at Atlassian and Salesforce. Now that your role has expanded to Chief Product and Technology Officer, how are you bringing that cross-industry experience into Smartsheet’s next chapter?

I’ve been a B2B SaaS leader for more than 20 years and have seen major waves of innovation – from the internet, to cloud, mobile, and social. AI is a much bigger transformation, both in scale and speed, and my focus is on helping Smartsheet navigate that shift and turn it into a real advantage for our customers.

Externally, that means accelerating how we embed AI into the product experience–helping teams work faster, make better decisions, and drive outcomes at a scale that wasn’t possible before.

But AI is also changing how we build. Product and technology are converging, and the lines between functions are blurring. Designers are getting closer to code, engineers are contributing to product definition, and teams are becoming more hands-on builders. A big part of my focus internally is bringing that builder mentality into how we operate, with an AI-first approach to development, and doing so with pace. That allows us to move faster as a unified team and translate innovation into meaningful outcomes for our customers.

Smartsheet has been positioning itself around the idea of work management. How do you define that concept today, and what separates it from the broader wave of AI features being added across enterprise software?

Work management is where people, processes, and data converge–with AI as the execution layer that turns plans into outcomes.

Analysis of 1.4 million active enterprise projects across the Smartsheet platform reveals a critical imbalance: automation intensity per enterprise account is up 55% year over year, and overall activity is up 46%. Work is being initiated at a pace that would have been unimaginable three years ago. But finishing work — coordinating across teams, maintaining alignment as priorities shift, making the judgment calls that keep execution on track — that’s where most organizations are drowning. The workday is getting denser, and the organizations feeling it first are those where priorities, ownership, and decision rights still live in people’s heads instead of in the system.

Where many approaches fall short is that AI is layered on top of workflows rather than embedded within them. It can assist with individual tasks, but it can’t orchestrate outcomes across teams or the full enterprise.

Our approach is different. We ground AI in enterprise data and integrate it directly into workflows so it can operate with real context — the relationships between projects, the intent behind the plan, and the judgment encoded in how the work has been structured. That’s what allows AI to orchestrate execution, not just assist with a task, and ultimately drive meaningful business impact.

In your November 2025 vision for Smartsheet’s future, you described a platform that brings together people, data, and AI in a more unified way. What did you feel was missing from existing work management tools that pushed you toward that direction?

We saw a persistent gap between planning and execution, especially at the enterprise level. Teams were working across multiple disconnected systems, which made it difficult to stay aligned or get a clear, real-time view of progress.

Many tools were solving for parts of the problem — planning, workflows, or collaboration – but they remain disconnected. Each was addressing a problem within their individual stack or system, but not across the full company. The fragmentation becomes a real barrier when you’re operating at scale. That’s where Smartsheet shines.

Our focus has been on bringing those elements together into a single, unified system so teams can stay aligned, adapt quickly, and execute more effectively.

One of the more interesting parts of that vision was the move toward AI systems that can understand context across projects, workflows, and teams. How important is context in making enterprise AI genuinely useful rather than just impressive in demos?

AI that understands context is fundamentally different from AI that generates content. Frontier models generate. Systems of record store. But neither one comprehends how your organization actually works, the dependencies, the intent behind the plan, or the judgment calls embedded in every workflow. That’s the layer Smartsheet occupies.

Smartsheet comprehends the operational shape of your business and puts AI to work inside it. When you ground AI in that kind of understanding, it shifts from being reactive to becoming an intelligent layer in execution. It’s not just responding to prompts. It’s operating with a comprehension of how the business actually runs, and that comprehension compounds over time.

Every plan, every workflow, every decision captured in Smartsheet becomes an intelligence asset that makes AI more useful in that specific organization. The context, intent, and judgment your teams have been building for years–those are the three things AI cannot generate on its own.

Smartsheet’s Model Context Protocol server suggests a shift from AI that simply answers questions to AI that can interact with live work data. From your perspective, what makes that a meaningful turning point for enterprise software?

This is a shift from AI that informs work to AI that can act on it. With the Smartsheet MCP Server, companies are no longer locked into a single AI tool; the protocol works with the AI models already embedded in their workflows, whether that’s Claude, Gemini, ChatGPT, or others. Teams can now connect directly to live work data and operate within the systems where work actually happens, enabling them to move beyond chat into execution. As the MCP ecosystem expands, we’ll extend support to additional leading models, ensuring Smartsheet remains compatible with whatever AI solution teams choose. When AI has access to real-time data across projects and workflows, it can surface risks earlier, support better decision-making, and take action, like creating tasks or updating work.

The early signal is clear. Within the first 30 days of launch, thousands of Smartsheet users completed 1.76 million actions through the Smartsheet MCP Connector for Claude. And a significant portion of those interactions weren’t about retrieving information – they were moving work forward. Creating tasks. Updating plans. Acting with context.

That’s what makes this a turning point. AI becomes embedded in existing workflows people already use, enabling organizations to move from individual productivity gains to coordinated execution at scale. The companies whose operational foundation already lives in Smartsheet are compounding that advantage right now. For example, teams are turning meeting notes into tasks automatically, with the model even inferring to whom the task should be assigned based on conversation context, so that decisions made in a room become tracked work in Smartsheet without a single manual entry. That’s coordination at scale – not because people worked harder, but because the system finally kept up.

When AI is connected to operational systems and live business workflows, trust becomes critical. How are you thinking about security, governance, and auditability as AI becomes more action-oriented inside the enterprise?

Trust, security, and governance are essential to any true enterprise adoption. As AI becomes more action-oriented, trust isn’t optional – it’s foundational. For us, that starts with ensuring AI adheres to the same governance model as everything else on the platform. It follows existing permissions, so it can only access and act on the data it’s explicitly allowed to. Your data stays your data.

Equally important is visibility. Organizations need to understand how AI is interacting with their systems, what actions are being taken, by whom, and in what context. That’s why auditability is built in: every action, whether initiated by a person or AI, can be tracked and reviewed. We’re also thoughtful about where autonomy makes sense. For higher-impact actions, we build in human-in-the-loop controls, so teams can review and approve before anything significant happens.

The goal is to give organizations the confidence to let AI move work forward, while still maintaining the control, transparency, and accountability they expect at enterprise scale.

Smartsheet has also emphasized open architecture, including support for external AI ecosystems. Why do you believe openness and interoperability will matter so much in the next phase of enterprise AI adoption?

Enterprise work doesn’t live in a single system. It’s spread across tools, teams, and data sources. If AI can’t connect to that environment, it stays limited. It might generate answers, but it can’t actually help drive execution.

That’s why openness matters. It allows AI to connect to live data across systems and operate with the full context of how work actually happens. With MCP, companies apply their preferred corporate AI standards and governance to work in Smartsheet, rather than adopting new tools or working in silos.

That’s the shift. When AI can work across systems, it moves from isolated interactions to actually supporting how the organization runs. That’s where you start to see real impact at scale.

Your product vision also introduced ideas like Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows, and a knowledge graph layer. Which of those capabilities do you think has the most potential to change how teams actually work on a day-to-day basis?

It’s less about any one of those in isolation, as they’re really just different ways people interact with the system.

The real power lies in the intelligence beneath, powered by our data layer and the Smartsheet Knowledge Graph. That’s what gives the system context across projects, workflows, and teams, and allows it to understand how work actually connects. That context is what makes everything else work. The Smartsheet Knowledge Graph already maps relationships across work at a significant scale, with over 100 million nodes. That allows us to layer in context, from industry best practices to organizational, team, and individual data, so the system can deliver much more relevant insights than a standalone model.

From there, it shows up in different ways. Sometimes it’s an assistant helping someone understand project status or surface risks. Sometimes it’s an agent taking action, like creating timelines or updating work. Sometimes it’s coordinating workflows across systems.

But they’re all grounded in the same operational foundation – the accumulated context, intent, and judgment of how work has actually been done. That’s what actually changes day-to-day work, not a single feature, but a system that comprehends your organization.

Many enterprises are still struggling to measure whether AI is delivering real business value. How should leaders think about ROI when the goal is not just faster outputs, but better decisions, stronger execution, and less operational drag?

Many organizations start by measuring AI adoption, such as the number of people who use the UI daily. That is a useful signal, but it is not the full picture. The real value shows up in execution, and that is where many teams are still trying to catch up.

In most enterprises, the challenge is not generating outputs. It is coordinating work, staying aligned across teams, and making decisions with the right context. If those things do not improve, faster outputs do not necessarily translate into better business outcomes.

When AI is connected to the system of work, that is where you start to see a different kind of impact. It can help surface bottlenecks earlier, improve visibility into what is actually happening, and drive more consistent ways of working across teams.

So ROI is not just about speed. It is about how effectively an organization executes at scale, with more clarity, accountability, and predictability. That is what ultimately translates into measurable business value.

Looking ahead, how do you see the role of product leaders changing as AI becomes a core layer in enterprise platforms? Does building for an AI-native future require a fundamentally different mindset than traditional software product leadership?

There are four things I think about here.

Product leaders need to embrace AI with intellectual curiosity and a growth mindset. The field is changing quickly, so the ability to learn and adapt is critical.

Second, first principles and platform thinking become even more important. Getting the foundational elements right, especially around data and governance, that enables teams to experiment quickly and safely.

Third, customer focus is just as important. There is a lot of noise in the market right now, and not everything being labeled as AI or agents is delivering real value. Leaders need to stay grounded in solving real problems rather than chasing something new for its own sake.

And finally, there is a real shift in how teams build. The lines between functions are blurring, and more people are becoming builders. Product leaders who lean into that and genuinely engage with the technology will succeed.

Thank you for the great interview, readers who wish to learn more should visit Smartsheet.

Pratima Arora, Chief Product e Technology Officer di Smartsheet, è un’esperta di prodotto e tecnologia con una lunga esperienza nella gestione di piattaforme ad alta crescita e nel scaling di team globali. Nel suo ruolo attuale, sovrintende alla gestione del prodotto, al marketing, all’esperienza utente, alla determinazione dei prezzi e alle partnership strategiche, aiutando a guidare l’evoluzione della piattaforma di gestione del lavoro di Smartsheet basata sull’intelligenza artificiale. Prima di questo, ha ricoperto il ruolo di Chief Product e Technology Officer presso Chainalysis, dove ha guidato l’ingegneria, la scienza dei dati e la strategia del prodotto, espandendo notevolmente l’organizzazione e accelerando la crescita dei ricavi. I suoi precedenti ruoli di leadership includono la direzione del business di Confluence presso Atlassian e la guida dell’innovazione del prodotto basata sull’intelligenza artificiale presso Salesforce, costruendo una reputazione per la fornitura di soluzioni scalabili e centrate sul cliente nel software aziendale.

Smartsheet è una piattaforma di gestione del lavoro basata sull’intelligenza artificiale e di livello aziendale progettata per aiutare le organizzazioni a pianificare, tracciare, automatizzare e segnalare il lavoro a livello di scala. La piattaforma consente ai team di semplificare i flussi di lavoro, collaborare in tempo reale e ottenere informazioni utili attraverso strumenti di automazione e dati, supportando una vasta gamma di casi d’uso, dalla gestione dei progetti alle operazioni aziendali. Con sede a Bellevue, Washington, Smartsheet serve milioni di utenti in tutto il mondo, tra cui una grande quota di aziende Fortune 500, posizionandosi come un attore chiave nello spazio in evoluzione della gestione del lavoro collaborativo.

Ha assunto il ruolo di Chief Product e Technology Officer di Smartsheet nel 2025, dopo aver guidato il prodotto e la tecnologia presso Chainalysis e aver ricoperto ruoli di leadership senior presso Atlassian e Salesforce. Ora che il suo ruolo si è esteso a Chief Product e Technology Officer, come sta portando quell’esperienza cross-industry nella prossima fase di Smartsheet?

Sono un leader di software B2B da oltre 20 anni e ho visto grandi onde di innovazione – dall’internet, al cloud, mobile e social. L’intelligenza artificiale è una trasformazione molto più grande, sia in scala che in velocità, e il mio obiettivo è aiutare Smartsheet a navigare in quel cambiamento e a trasformarlo in un vero vantaggio per i nostri clienti.

Esternamente, significa accelerare come incorporiamo l’intelligenza artificiale nell’esperienza del prodotto – aiutando i team a lavorare più velocemente, a prendere decisioni migliori e a guidare risultati a una scala che non era possibile prima.

Ma l’intelligenza artificiale sta anche cambiando come costruiamo. Il prodotto e la tecnologia si stanno convergendo e i confini tra le funzioni si stanno confondendo. I designer si stanno avvicinando al codice, gli ingegneri stanno contribuendo alla definizione del prodotto e i team stanno diventando costruttori più hands-on. Una grande parte del mio focus interno è portare quella mentalità di costruttore in come operiamo, con un approccio AI-first allo sviluppo, e farlo con velocità. Ciò ci consente di muoverci più velocemente come team unificato e di tradurre l’innovazione in risultati significativi per i nostri clienti.

Smartsheet si è posizionata intorno all’idea di gestione del lavoro. Come definisce quel concetto oggi e cosa lo separa dalla più ampia ondata di funzionalità di intelligenza artificiale aggiunte al software aziendale?

La gestione del lavoro è dove le persone, i processi e i dati convergono – con l’intelligenza artificiale come livello di esecuzione che trasforma i piani in risultati.

L’analisi di 1,4 milioni di progetti aziendali attivi sulla piattaforma Smartsheet rivela un disequilibrio critico: l’intensità di automazione per account aziendale è aumentata del 55% anno su anno e l’attività complessiva è aumentata del 46%. Il lavoro viene avviato a un ritmo che sarebbe stato inimmaginabile tre anni fa. Ma finire il lavoro – coordinare tra i team, mantenere l’allineamento mentre le priorità cambiano, prendere le decisioni che mantengono l’esecuzione sulla giusta strada – è dove la maggior parte delle organizzazioni sta annegando. La giornata lavorativa sta diventando più densa e le organizzazioni che la sentono per prime sono quelle in cui le priorità, la proprietà e i diritti decisionali vivono ancora nella testa delle persone invece che nel sistema.

Dove molti approcci falliscono è che l’intelligenza artificiale è stratificata sopra i flussi di lavoro invece di essere incorporata all’interno. Può assistere con compiti individuali, ma non può orchestrare i risultati attraverso i team o l’intera azienda.

Il nostro approccio è diverso. Fondiamo l’intelligenza artificiale nei dati aziendali e la integriamo direttamente nei flussi di lavoro in modo che possa operare con un contesto reale – le relazioni tra progetti, l’intento dietro il piano e il giudizio codificato in come il lavoro è stato strutturato. È questo che consente all’intelligenza artificiale di orchestrare l’esecuzione, non solo assistere con un compito, e alla fine guidare un impatto aziendale significativo.

Nella sua visione per il futuro di Smartsheet del novembre 2025, ha descritto una piattaforma che unisce persone, dati e intelligenza artificiale in modo più unificato. Cosa ha sentito mancare dagli strumenti di gestione del lavoro esistenti che l’ha spinta in quella direzione?

Abbiamo visto un divario persistente tra pianificazione ed esecuzione, specialmente a livello aziendale. I team lavoravano su più sistemi non connessi, il che rendeva difficile rimanere allineati o ottenere una chiara visione in tempo reale dei progressi.

Molti strumenti risolvevano parti del problema – pianificazione, flussi di lavoro o collaborazione – ma rimanevano disconnessi. Ognuno stava risolvendo un problema all’interno del proprio stack o sistema, ma non attraverso l’intera azienda. La frammentazione diventa una vera barriera quando si opera a livello di scala. È lì che Smartsheet brilla.

Il nostro focus è stato su unire quegli elementi in un sistema unico e unificato in modo che i team possano rimanere allineati, adattarsi rapidamente ed eseguire più efficacemente.

Una delle parti più interessanti di quella visione è stata la mossa verso sistemi di intelligenza artificiale che possono comprendere il contesto attraverso progetti, flussi di lavoro e team. Quanto è importante il contesto per rendere l’intelligenza artificiale aziendale genuinamente utile e non solo impressionante nelle demo?

L’intelligenza artificiale che comprende il contesto è fondamentalmente diversa dall’intelligenza artificiale che genera contenuti. I modelli di frontiera generano. I sistemi di registrazione memorizzano. Ma nessuno dei due comprende come funziona effettivamente la vostra organizzazione, le dipendenze, l’intento dietro il piano o le decisioni incorporate in ogni flusso di lavoro. È questo il livello che Smartsheet occupa.

Smartsheet comprende la forma operativa del vostro business e mette l’intelligenza artificiale al lavoro all’interno. Quando si fonda l’intelligenza artificiale in quel tipo di comprensione, si sposta da reattiva a diventare uno strato intelligente nell’esecuzione. Non sta solo rispondendo a prompt. Sta operando con una comprensione di come funziona effettivamente l’azienda, e quella comprensione si accumula nel tempo.

Ogni piano, ogni flusso di lavoro, ogni decisione catturata in Smartsheet diventa un asset di intelligenza che rende l’intelligenza artificiale più utile in quell’organizzazione specifica. Il contesto, l’intento e il giudizio che i vostri team hanno costruito per anni – quelle sono le tre cose che l’intelligenza artificiale non può generare da sola.

Il protocollo del server Model Context di Smartsheet suggerisce un passaggio dall’intelligenza artificiale che semplicemente risponde alle domande all’intelligenza artificiale che può interagire con i dati di lavoro live. Dal suo punto di vista, cosa rende questo un punto di svolta significativo per il software aziendale?

Questo è un passaggio dall’intelligenza artificiale che informa il lavoro all’intelligenza artificiale che può agire su di esso. Con il server MCP di Smartsheet, le aziende non sono più bloccate in uno strumento di intelligenza artificiale singolo; il protocollo funziona con i modelli di intelligenza artificiale già incorporati nei loro flussi di lavoro, che sia Claude, Gemini, ChatGPT o altri. I team possono ora connettersi direttamente ai dati di lavoro live e operare all’interno dei sistemi in cui il lavoro effettivamente avviene, consentendo loro di andare oltre la chat e raggiungere l’esecuzione. Man mano che l’ecosistema MCP si espande, estenderemo il supporto ad altri modelli leader, assicurandoci che Smartsheet rimanga compatibile con qualsiasi soluzione di intelligenza artificiale che i team scelgono. Quando l’intelligenza artificiale ha accesso ai dati in tempo reale attraverso progetti e flussi di lavoro, può evidenziare i rischi più presto, supportare una migliore presa di decisioni e agire, come creare attività o aggiornare il lavoro.

Il segnale precoce è chiaro. Nei primi 30 giorni di lancio, migliaia di utenti di Smartsheet hanno completato 1,76 milioni di azioni attraverso il connettore Smartsheet MCP per Claude. E una parte significativa di quelle interazioni non era sulla raccolta di informazioni – stava spingendo il lavoro avanti. Creazione di attività. Aggiornamento dei piani. Agendo con contesto.

È questo che rende questo un punto di svolta. L’intelligenza artificiale diventa incorporata nei flussi di lavoro esistenti che le persone già usano, consentendo alle organizzazioni di passare da guadagni di produttività individuali all’esecuzione coordinata a livello di scala. Le aziende la cui fondazione operativa già vive in Smartsheet stanno accumulando quel vantaggio proprio adesso. Ad esempio, i team stanno trasformando le note delle riunioni in attività automaticamente, con il modello che inferisce persino a chi dovrebbe essere assegnata l’attività in base al contesto della conversazione, in modo che le decisioni prese in una stanza diventino lavoro tracciato in Smartsheet senza un solo inserimento manuale. È questo la coordinazione a livello di scala – non perché le persone lavorano più duramente, ma perché il sistema finalmente tiene il passo.

Quando l’intelligenza artificiale è connessa ai sistemi operativi e ai flussi di lavoro aziendali live, la fiducia diventa critica. Come sta pensando alla sicurezza, alla governance e alla tracciabilità mentre l’intelligenza artificiale diventa più orientata all’azione all’interno dell’azienda?

La fiducia, la sicurezza e la governance sono essenziali per qualsiasi adozione aziendale vera. Man mano che l’intelligenza artificiale diventa più orientata all’azione, la fiducia non è opzionale – è fondamentale. Per noi, inizia con l’assicurarsi che l’intelligenza artificiale aderisca allo stesso modello di governance di tutto il resto della piattaforma. Segue le autorizzazioni esistenti, quindi può accedere e agire solo sui dati a cui è esplicitamente autorizzata. I vostri dati rimangono i vostri dati.

Altrettanto importante è la visibilità. Le organizzazioni devono capire come l’intelligenza artificiale interagisce con i loro sistemi, quali azioni vengono intraprese, da chi e in che contesto. È per questo che la tracciabilità è integrata: ogni azione, sia iniziata da una persona che dall’intelligenza artificiale, può essere tracciata e revisionata. Siamo anche attenti a dove l’autonomia ha senso. Per azioni ad alto impatto, costruiamo controlli human-in-the-loop, in modo che i team possano revisionare e approvare prima che accada qualcosa di significativo.

L’obiettivo è dare alle organizzazioni la fiducia di lasciare che l’intelligenza artificiale spinga il lavoro avanti, mantenendo al tempo stesso il controllo, la trasparenza e la responsabilità che ci si aspetta a livello di scala aziendale.

Smartsheet ha anche enfatizzato l’architettura aperta, compreso il supporto per ecosistemi di intelligenza artificiale esterni. Perché crede che l’apertura e l’interoperabilità saranno così importanti nella prossima fase dell’adozione dell’intelligenza artificiale aziendale?

Il lavoro aziendale non vive in un solo sistema. È distribuito tra strumenti, team e fonti di dati. Se l’intelligenza artificiale non può connettersi a quell’ambiente, rimane limitata. Potrebbe generare risposte, ma non può effettivamente aiutare a guidare l’esecuzione.

È per questo che l’apertura è importante. Consente all’intelligenza artificiale di connettersi ai dati live attraverso i sistemi e di operare con il pieno contesto di come il lavoro effettivamente avviene. Con MCP, le aziende applicano i propri standard di intelligenza artificiale aziendale e la governance al lavoro in Smartsheet, invece di adottare nuovi strumenti o lavorare in silos.

È questo il cambiamento. Quando l’intelligenza artificiale può lavorare attraverso i sistemi, si sposta da interazioni isolate a supportare effettivamente come funziona l’organizzazione. È lì che inizia a vedere un impatto reale a livello di scala.

La sua visione del prodotto ha anche introdotto idee come Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows e un livello di grafico della conoscenza. Quale di quelle capacità crede abbia il potenziale di cambiare come i team lavorano nella vita quotidiana?

È meno una questione di una di quelle in isolamento, poiché sono solo modi diversi in cui le persone interagiscono con il sistema.

Il vero potere risiede nell’intelligenza sottostante, alimentata dal nostro livello di dati e dal grafico della conoscenza di Smartsheet. È questo che dà al sistema il contesto attraverso progetti, flussi di lavoro e team, e consente di comprendere come il lavoro è effettivamente connesso. Quel contesto è ciò che fa funzionare tutto il resto. Il grafico della conoscenza di Smartsheet già mappa le relazioni attraverso il lavoro a una scala significativa, con oltre 100 milioni di nodi. Ciò ci consente di stratificare il contesto, dalle migliori pratiche del settore ai dati organizzativi, di team e individuali, in modo che il sistema possa fornire informazioni molto più rilevanti di un modello standalone.

A volte si presenta come un assistente che aiuta qualcuno a comprendere lo stato del progetto o a evidenziare i rischi. A volte è un agente che agisce, come creare timeline o aggiornare il lavoro.

Ma sono tutti fondati sulla stessa base operativa – il contesto accumulato, l’intento e il giudizio di come il lavoro è stato effettivamente svolto. È questo che cambia effettivamente il lavoro quotidiano, non una funzionalità singola, ma un sistema che comprende la vostra organizzazione.

Molte aziende stanno ancora lottando per misurare se l’intelligenza artificiale sta fornendo un valore aziendale reale. Come dovrebbero pensare i leader al ROI quando l’obiettivo non è solo output più veloci, ma migliori decisioni, esecuzione più forte e meno attrito operativo?

Molte organizzazioni iniziano misurando l’adozione dell’intelligenza artificiale, come il numero di persone che utilizzano l’interfaccia utente quotidianamente. Ciò è un segnale utile, ma non è l’intero quadro. Il valore reale si presenta nell’esecuzione, ed è lì che molti team stanno ancora cercando di recuperare.

Nella maggior parte delle aziende, la sfida non è generare output. È coordinare il lavoro, rimanere allineati tra i team e prendere decisioni con il contesto giusto. Se quelle cose non migliorano, output più veloci non si traducono necessariamente in migliori risultati aziendali.

Quando l’intelligenza artificiale è connessa al sistema di lavoro, è lì che inizia a vedere un tipo diverso di impatto. Può aiutare a evidenziare i collo di bottiglia più presto, migliorare la visibilità di ciò che sta effettivamente accadendo e guidare modi più coerenti di lavorare attraverso i team.

Quindi il ROI non è solo questione di velocità. È questione di come un’organizzazione esegue effettivamente a livello di scala, con più chiarezza, responsabilità e prevedibilità. È questo che si traduce effettivamente in valore aziendale misurabile.

Guardando avanti, come vede il ruolo dei leader di prodotto cambiare man mano che l’intelligenza artificiale diventa un livello core nelle piattaforme aziendali? Costruire per un futuro nativo dell’intelligenza artificiale richiede una mentalità fondamentalmente diversa rispetto alla leadership del prodotto software tradizionale?

Ci sono quattro cose a cui sto pensando.

I leader di prodotto devono abbracciare l’intelligenza artificiale con curiosità intellettuale e una mentalità di crescita. Il campo sta cambiando rapidamente, quindi la capacità di apprendere e adattarsi è critica.

In secondo luogo, i principi fondamentali e il pensiero di piattaforma diventano ancora più importanti. Ottenere gli elementi fondamentali giusti, specialmente intorno ai dati e alla governance, consente ai team di sperimentare rapidamente e in sicurezza.

In terzo luogo, la focalizzazione sul cliente è altrettanto importante. C’è molto rumore nel mercato in questo momento e non tutto ciò che viene etichettato come intelligenza artificiale o agenti sta fornendo valore reale. I leader devono rimanere radicati nel risolvere problemi reali piuttosto che inseguire qualcosa di nuovo per il suo stesso sake.

E infine, c’è un vero cambiamento in come i team costruiscono. I confini tra le funzioni si stanno confondendo e più persone stanno diventando costruttori. I leader di prodotto che si adattano a ciò e si impegnano genuinamente con la tecnologia avranno successo.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Smartsheet.

普拉蒂玛·阿罗拉（Pratima Arora），Smartsheet 首席产品和技术官，是一位具有丰富经验的产品和技术高管，拥有领导高增长平台和扩大全球团队的成功记录。在她目前的职位上，她负责产品管理、营销、用户体验、定价和战略合作，帮助推动 Smartsheet 的 AI 驱动的工作管理平台的演进。在此之前，她曾担任 Chainalysis 的首席产品和技术官，领导工程、数据科学和产品战略，同时显著扩大了组织并加速了收入增长。她的早期领导职位包括领导 Atlassian 的 Confluence 业务，并在 Salesforce 推动 AI 驱动的产品创新，建立了可扩展、以客户为中心的企业软件解决方案的声誉。

Smartsheet 是一个 AI 驱动的、企业级的工作管理平台，旨在帮助组织规划、跟踪、自动化和报告工作。该平台使团队能够简化工作流程、实时协作并通过自动化和数据驱动的工具获得可行的见解，支持从项目管理到企业运营的广泛用例。总部位于华盛顿州贝尔维尤的 Smartsheet 为全球数百万用户提供服务，包括大量的财富 500 强公司，在不断演变的协作工作管理领域占据了重要地位。

您在 2025 年加入 Smartsheet，之前曾领导 Chainalysis 的产品和技术，并在 Atlassian 和 Salesforce 担任过高级领导职位。现在，您的职位已经扩展到首席产品和技术官，您如何将跨行业的经验带入 Smartsheet 的下一个篇章？

我已经是 B2B SaaS 领导者超过 20 年了，见证了互联网、云计算、移动和社交等重大创新浪潮。AI 是一个更大的转变，既在规模上也在速度上，我的重点是帮助 Smartsheet 导航这一转变，并将其转化为客户的真正优势。

在外部，这意味着加速我们将 AI 嵌入产品体验的过程，帮助团队更快地工作、做出更好的决策，并在以前无法实现的规模上推动结果。

但是，AI 也正在改变我们构建的方式。产品和技术正在融合，功能之间的界限正在变得模糊。设计师正在更接近代码，工程师正在为产品定义做出贡献，团队正在变得更加亲手构建。我的内部重点的一个重要方面是将这种构建者心态带入我们的运营方式，采用 AI 先生的开发方法，并且要有速度。这使我们能够作为一个统一的团队更快地移动，并将创新转化为客户的有意义的成果。

Smartsheet 一直围绕工作管理的理念进行定位。您如何定义这个概念，以及它与企业软件中添加的更广泛的 AI 功能有何不同？

工作管理是人们、流程和数据汇聚的地方，AI 是执行层，将计划转化为成果。

在 Smartsheet 平台上分析 140 万个活跃的企业项目，揭示了一个关键的失衡：每个企业账户的自动化强度每年增加 55%，总体活动增加 46%。工作以三年前难以想象的速度启动。但是，完成工作——跨团队协调、保持对齐、做出判断以保持执行——这是大多数组织正在苦苦挣扎的地方。工作日变得更加密集，首先感受到这种变化的组织是那些优先级、所有权和决策权仍然存在于人们的脑海中，而不是在系统中的组织。

许多方法的缺陷在于，AI 被层叠在工作流程上，而不是嵌入其中。它可以协助个别任务，但无法编排团队或整个企业的成果。

我们的方法不同。我们将 AI 基于企业数据，并将其直接集成到工作流程中，使其能够在真正的上下文中运行——项目之间的关系、计划背后的意图以及工作结构中编码的判断。这就是 AI 能够编排执行、而不仅仅是协助任务，并最终推动有意义的业务影响的原因。

在您 2025 年 11 月份的 Smartsheet 未来愿景中，您描述了一个将人们、数据和 AI 以更统一的方式聚集在一起的平台。是什么激发了您朝这个方向努力的动力，您觉得现有的工作管理工具中有什么是缺失的？

我们看到计划和执行之间存在一个持续的差距，尤其是在企业级别。团队正在跨多个断开的系统工作，这使得保持对齐或获得进度的清晰、实时视图变得困难。

许多工具都在解决问题的一部分——规划、工作流程或协作——但它们仍然断开。每个工具都在解决其个别堆栈或系统内的问题，但不是整个公司。这种碎片化成为一个真正的障碍，当您在大规模运作时。Smartsheet 正是在这里发挥作用。

我们的重点是将这些元素聚集在一起，形成一个单一的、统一的系统，使团队能够保持对齐、快速适应并更有效地执行。

您愿景中更有趣的部分之一是朝着能够理解项目、工作流程和团队上下文的 AI 系统发展。上下文在使企业 AI 真正有用而不仅仅是演示中令人印象深刻的方面方面有多重要？

理解上下文的 AI 与生成内容的 AI 基本不同。前沿模型可以生成内容，系统记录可以存储。但是，两者都无法理解您的组织实际如何运作，依赖关系、计划背后的意图或工作流程中嵌入的判断。这是 Smartsheet 所占据的层面。

Smartsheet 了解您的业务的运营形状，并将 AI 应用于其中。当您将 AI 基于这种理解时，它从被动转变为主动，成为执行中的智能层。它不仅仅是对提示做出反应，而是以对业务实际运行方式的理解来运作，这种理解随着时间的推移而积累。

每个计划、每个工作流程、每个决策都成为一个智能资产，使 AI 在特定组织中更有用。上下文、意图和判断您的团队多年来建立起来的——这些都是 AI 无法自动生成的东西。

Smartsheet 的 Model Context Protocol 服务器表明，AI 正在从仅仅回答问题转变为可以与实时工作数据交互。从您的角度来看，这对企业软件来说有什么意义？

这是一种从告知工作到可以对工作采取行动的转变。有了 Smartsheet 的 MCP 服务器，公司不再局限于单一的 AI 工具；该协议可以与工作流程中已嵌入的 AI 模型一起工作，无论是 Claude、Gemini、ChatGPT 还是其他模型。团队现在可以直接连接到实时工作数据，并在工作实际发生的系统中操作，实现从聊天到执行的转变。随着 MCP 生态系统的扩展，我们将支持更多领先的模型，确保 Smartsheet 与团队选择的任何 AI 解决方案保持兼容。当 AI 可以访问项目和工作流程中的实时数据时，它可以更早地发现风险，支持更好的决策，并采取行动，例如创建任务或更新工作。

早期信号很明显。在 Smartsheet MCP Connector for Claude 发布的前 30 天内，数千名 Smartsheet 用户通过该连接器完成了 176 万次操作。这些交互中有相当一部分并不是关于检索信息——它们正在推动工作的进展。创建任务。更新计划。带有上下文的行动。

这就是它成为转折点的原因。AI 正在嵌入现有的工作流程中，人们已经在使用这些工作流程，使组织能够从个别的生产力收益转变为协调的执行。已经将其运营基础建立在 Smartsheet 上的公司正在将这一优势放大。例如，团队正在将会议记录自动转换为任务，模型甚至可以根据对话上下文推断出应该将任务分配给谁，这样在房间里做出的决定就可以在 Smartsheet 中跟踪工作，而无需手动输入。这就是规模协调——不是因为人们工作得更辛苦，而是因为系统终于跟上了。

当 AI 连接到运营系统和实时业务工作流程时，信任变得至关重要。您如何考虑安全性、治理性和可审计性，而 AI 正在成为企业内部更具行动导向的存在？

信任、安全和治理对于任何真正的企业采用都是必不可少的。随着 AI 变得更加行动导向，信任不是可选的——它是基础的。对于我们来说，这始于确保 AI 遵循与平台上其他一切相同的治理模型。它遵循现有的权限，因此它只能访问和对其明确允许的数据进行操作。您的数据仍然是您的数据。

同样重要的是可见性。组织需要了解 AI 如何与其系统交互，采取什么行动，谁采取行动，以及在什么上下文中。这就是为什么可审计性是内置的——无论是由人还是 AI 发起的每个操作都可以被跟踪和审查。我们还在考虑哪里需要自主性。对于更高影响力的操作，我们构建了人工在循环控制，因此团队可以在发生任何重大事情之前审查和批准。

目标是让组织有信心让 AI 推动工作的进展，同时仍然保持他们在企业规模上期望的控制、透明度和问责制。

Smartsheet 还强调了开放架构，包括对外部 AI 生态系统的支持。您为什么认为开放性和互操作性将在企业 AI 采用的下一个阶段中如此重要？

企业工作不仅仅存在于单个系统中。它分散在工具、团队和数据源中。如果 AI 不能连接到该环境，它将保持有限。它可能会生成答案，但无法实际推动执行。

这就是开放性如此重要的原因。它允许 AI 连接到系统中的实时数据，并在工作实际发生的上下文中运行。使用 MCP，公司可以将其首选的企业 AI 标准和治理应用于 Smartsheet 中的工作，而不是采用新的工具或在孤岛中工作。

这就是转变的发生。随着 AI 能够跨系统工作，它从孤立的交互转变为实际支持组织的运行方式。这就是您开始看到真正的影响的开始。

您的产品愿景还引入了 Smart Assist、Smart Agents、Smart Flows 和知识图层等概念。您认为哪种能力最有可能改变团队的日常工作方式？

这不仅仅是这些能力中的任何一个，而是系统背后的真正力量。由我们的数据层和 Smartsheet 知识图层驱动的智能，赋予系统跨项目、工作流程和团队的上下文，并使其能够理解工作如何相互关联。这就是使一切正常运作的基础。Smartsheet 知识图层已经以显著的规模映射了工作之间的关系，拥有超过 1 亿个节点。这使我们能够分层上下文，从行业最佳实践到组织、团队和个人数据，因此系统可以提供比单独模型更相关的见解。

从那里开始，它以不同的方式呈现。有时它是一个助手，帮助某人了解项目状态或发现风险。有时它是一个代理，采取行动，例如创建时间表或更新工作。有时它是协调系统之间的工作流程。

但所有这些都基于相同的运营基础——工作实际完成的积累的上下文、意图和判断。这就是真正改变日常工作的东西，不仅仅是一个功能，而是一个理解您组织的系统。

许多企业仍然难以衡量 AI 是否带来真正的商业价值。领导者应该如何思考 ROI，当目标不仅仅是更快的输出，还包括更好的决策、更强的执行和更少的运营阻力？

许多组织从衡量 AI 的采用率开始，例如每天使用 UI 的人数。这是一个有用的信号，但这不是全部。真正的价值体现在执行中，这也是许多团队仍在努力跟上的地方。

在大多数企业中，挑战不在于产生输出，而在于协调工作、保持团队之间的一致性以及做出具有正确上下文的决策。如果这些事情没有改善，那么更快的输出并不一定会转化为更好的业务成果。

当 AI 连接到工作系统时，那里就是您开始看到不同类型的影响的地方。它可以帮助更早地发现瓶颈，提高对实际发生的事情的可见性，并在团队之间推动更一致的工作方式。

因此，ROI 不仅仅是关于速度的问题，而是关于组织以更大的清晰度、问责制和可预测性在规模上执行的有效性。这最终才是转化为可衡量的商业价值的东西。

展望未来，随着 AI 成为企业平台的核心层，您如何看待产品领导者的角色发生变化？构建 AI 原生未来是否需要与传统软件产品领导不同的心态？

我认为有四件事情。

产品领导者需要以求知欲和成长心态接受 AI。该领域正在迅速变化，因此学习和适应的能力至关重要。

第二，第一原则和平台思维变得更加重要。正确建立基础元素，尤其是数据和治理，使团队能够快速、安全地实验。

第三，客户关注度同样重要。市场上现在有很多噪音，并非所有被标记为 AI 或代理的东西都能带来真正的价值。领导者需要保持对解决真正问题的关注，而不是追逐新事物本身。

最后，团队建设方式发生了真正的转变。功能之间的界限正在变得模糊，更多的人正在成为建设者。产品领导者谁真正参与并与技术接触，将会成功。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Smartsheet。

Pratima Arora, Chief Product dan Teknologi di Smartsheet, adalah seorang eksekutif produk dan teknologi berpengalaman dengan catatan yang kuat dalam memimpin platform pertumbuhan tinggi dan mengembangkan tim global. Di perannya saat ini, dia mengawasi manajemen produk, pemasaran, pengalaman pengguna, harga, dan kemitraan strategis, membantu mengarahkan evolusi platform manajemen kerja berbasis AI dari Smartsheet. Sebelumnya, dia menjabat sebagai Chief Product dan Teknologi di Chainalysis, di mana dia memimpin rekayasa, ilmu data, dan strategi produk sambil secara signifikan memperluas organisasi dan mempercepat pertumbuhan pendapatan. Peran kepemimpinannya sebelumnya termasuk memimpin bisnis Confluence di Atlassian dan mengarahkan inovasi produk berbasis AI di Salesforce, membangun reputasi untuk menghasilkan solusi yang skalabel dan berorientasi pelanggan di seluruh perangkat lunak perusahaan.

Smartsheet adalah platform manajemen kerja berbasis AI, kelas perusahaan, yang dirancang untuk membantu organisasi merencanakan, melacak, mengotomatisasi, dan melaporkan pekerjaan dalam skala besar. Platform ini memungkinkan tim untuk menyederhanakan alur kerja, berkolaborasi secara real-time, dan memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti melalui alat otomatisasi dan data-driven, mendukung berbagai kasus penggunaan dari manajemen proyek hingga operasi perusahaan. Dengan kantor pusat di Bellevue, Washington, Smartsheet melayani jutaan pengguna di seluruh dunia, termasuk sebagian besar perusahaan Fortune 500, memposisikan diri sebagai pemain kunci dalam ruang manajemen kerja kolaboratif yang berkembang.

Anda bergabung dengan Smartsheet pada tahun 2025 setelah memimpin produk dan teknologi di Chainalysis dan memegang peran kepemimpinan senior di Atlassian dan Salesforce. Sekarang bahwa peran Anda telah berkembang menjadi Chief Product dan Teknologi, bagaimana Anda membawa pengalaman lintas industri itu ke babak berikutnya Smartsheet?

Saya telah menjadi pemimpin B2B SaaS selama lebih dari 20 tahun dan telah menyaksikan gelombang inovasi besar – dari internet, ke cloud, mobile, dan sosial. AI adalah transformasi yang jauh lebih besar, baik dalam skala maupun kecepatan, dan fokus saya adalah membantu Smartsheet menavigasi perubahan itu dan mengubahnya menjadi keuntungan nyata bagi pelanggan kami.

Secara eksternal, itu berarti mempercepat cara kami mengintegrasikan AI ke dalam pengalaman produk – membantu tim bekerja lebih cepat, membuat keputusan yang lebih baik, dan menghasilkan hasil pada skala yang tidak mungkin sebelumnya.

Tapi AI juga mengubah cara kita membangun. Produk dan teknologi konvergen, dan garis antara fungsi menjadi kabur. Desainer semakin dekat dengan kode, insinyur berkontribusi pada definisi produk, dan tim menjadi lebih banyak pembangun. Bagian besar dari fokus saya secara internal adalah membawa mentalitas pembangun itu ke dalam cara kami beroperasi, dengan pendekatan AI-pertama untuk pengembangan, dan melakukan itu dengan kecepatan. Itu memungkinkan kami untuk bergerak lebih cepat sebagai tim yang terpadu dan menerjemahkan inovasi menjadi hasil yang berarti bagi pelanggan kami.

Smartsheet telah memposisikan diri di sekitar konsep manajemen kerja. Bagaimana Anda mendefinisikan konsep itu saat ini, dan apa yang membedakannya dari gelombang fitur AI yang lebih luas yang ditambahkan di seluruh perangkat lunak perusahaan?

Manajemen kerja adalah tempat di mana orang, proses, dan data bersatu – dengan AI sebagai lapisan eksekusi yang mengubah rencana menjadi hasil.

Analisis 1,4 juta proyek perusahaan aktif di seluruh platform Smartsheet mengungkapkan ketidakseimbangan kritis: intensitas otomatisasi per akun perusahaan meningkat 55% dari tahun ke tahun, dan aktivitas keseluruhan meningkat 46%. Pekerjaan dimulai pada kecepatan yang tidak terbayangkan tiga tahun yang lalu. Tapi menyelesaikan pekerjaan — mengkoordinasikan di seluruh tim, mempertahankan keselarasan saat prioritas bergeser, membuat keputusan yang tepat untuk menjaga eksekusi tetap on track — itu yang membuat sebagian besar organisasi tenggelam. Hari kerja semakin padat, dan organisasi yang merasakannya pertama kali adalah mereka di mana prioritas, kepemilikan, dan hak keputusan masih hidup di kepala orang-orang bukan di dalam sistem.

Di mana banyak pendekatan gagal adalah bahwa AI diletakkan di atas alur kerja bukan diintegrasikan di dalamnya. Itu dapat membantu dengan tugas individu, tapi tidak dapat mengatur hasil di seluruh tim atau perusahaan secara keseluruhan.

Pendekatan kami berbeda. Kami membumikan AI dalam data perusahaan dan mengintegrasikannya langsung ke dalam alur kerja sehingga dapat beroperasi dengan konteks nyata — hubungan antara proyek, niat di balik rencana, dan penilaian yang dikodekan dalam cara kerja telah disusun. Itulah yang memungkinkan AI untuk mengatur eksekusi, bukan hanya membantu dengan tugas, dan pada akhirnya menghasilkan dampak bisnis yang berarti.

Dalam visi November 2025 untuk masa depan Smartsheet, Anda menggambarkan platform yang menggabungkan orang, data, dan AI dengan cara yang lebih terpadu. Apa yang Anda rasakan hilang dari alat manajemen kerja yang ada yang mendorong Anda ke arah itu?

Kami melihat kesenjangan persisten antara perencanaan dan eksekusi, terutama di tingkat perusahaan. Tim bekerja di seluruh sistem yang terputus, yang membuatnya sulit untuk tetap selaras atau mendapatkan pandangan yang jelas dan real-time tentang kemajuan.

Banyak alat yang memecahkan bagian dari masalah — perencanaan, alur kerja, atau kolaborasi – tetapi mereka tetap terputus. Masing-masing menyelesaikan masalah dalam tumpukan atau sistem individu, tetapi tidak di seluruh perusahaan. Fragmentasi menjadi penghalang nyata ketika Anda beroperasi pada skala besar. Itulah di mana Smartsheet bersinar.

Fokus kami telah berada pada menggabungkan elemen-elemen tersebut ke dalam sistem tunggal sehingga tim dapat tetap selaras, beradaptasi dengan cepat, dan mengeksekusi lebih efektif.

Salah satu bagian paling menarik dari visi itu adalah langkah menuju sistem AI yang dapat memahami konteks di seluruh proyek, alur kerja, dan tim. Seberapa penting konteks dalam membuat AI perusahaan benar-benar berguna daripada hanya mengesankan dalam demo?

AI yang memahami konteks secara fundamental berbeda dari AI yang menghasilkan konten. Model frontier menghasilkan. Sistem catatan menyimpan. Tapi tidak satu pun dari mereka memahami bagaimana organisasi Anda benar-benar bekerja, ketergantungan, niat di balik rencana, atau keputusan yang dikodekan dalam setiap alur kerja. Itulah lapisan yang Smartsheet tempati.

Smartsheet memahami bentuk operasional bisnis Anda dan mengaktifkan AI di dalamnya. Ketika Anda membumikan AI dalam pemahaman seperti itu, itu bergeser dari menjadi reaktif menjadi lapisan cerdas dalam eksekusi. Itu tidak hanya merespons prompt. Itu beroperasi dengan pemahaman tentang bagaimana bisnis benar-benar berjalan, dan pemahaman itu berkembang biak dari waktu ke waktu.

Setiap rencana, setiap alur kerja, setiap keputusan yang ditangkap di Smartsheet menjadi aset intelijen yang membuat AI lebih berguna dalam organisasi tertentu. Konteks, niat, dan penilaian yang tim Anda telah membangun selama bertahun-tahun — itu adalah tiga hal yang AI tidak dapat menghasilkan sendiri.

Protokol Server Konteks Model Smartsheet menunjukkan pergeseran dari AI yang hanya menjawab pertanyaan ke AI yang dapat berinteraksi dengan data kerja langsung. Dari perspektif Anda, apa yang membuat itu menjadi titik balik yang signifikan untuk perangkat lunak perusahaan?

Ini adalah pergeseran dari AI yang memberitahu pekerjaan ke AI yang dapat bertindak padanya. Dengan Server MCP Smartsheet, perusahaan tidak lagi terkunci dalam satu alat AI; protokol bekerja dengan model AI yang sudah tertanam dalam alur kerja mereka, apakah itu Claude, Gemini, ChatGPT, atau lainnya. Tim dapat sekarang terhubung langsung ke data kerja langsung dan beroperasi dalam sistem di mana pekerjaan sebenarnya terjadi, memungkinkan mereka untuk melampaui obrolan ke eksekusi. Ketika ekosistem MCP berkembang, kami akan memperluas dukungan untuk model utama tambahan, memastikan Smartsheet tetap kompatibel dengan solusi AI apa pun yang dipilih tim. Ketika AI memiliki akses ke data waktu nyata di seluruh proyek dan alur kerja, itu dapat mengungkapkan risiko lebih awal, mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik, dan mengambil tindakan, seperti membuat tugas atau memperbarui pekerjaan.

Sinyal awal sudah jelas. Dalam 30 hari pertama setelah peluncuran, ribuan pengguna Smartsheet menyelesaikan 1,76 juta tindakan melalui Penghubung MCP Smartsheet untuk Claude. Dan sebagian besar interaksi tersebut bukan tentang mengambil informasi — mereka maju dalam pekerjaan. Membuat tugas. Memperbarui rencana. Bertindak dengan konteks.

Itulah yang membuat ini menjadi titik balik. AI menjadi tertanam dalam alur kerja yang ada yang orang gunakan, memungkinkan organisasi untuk berpindah dari peningkatan produktivitas individu ke eksekusi terkoordinasi pada skala besar. Perusahaan yang fondasi operasionalnya sudah hidup di Smartsheet adalah mengompresi keuntungan itu sekarang. Misalnya, tim mengubah catatan pertemuan menjadi tugas secara otomatis, dengan model bahkan menginferensi kepada siapa tugas harus ditugaskan berdasarkan konteks percakapan, sehingga keputusan yang diambil dalam ruangan menjadi pekerjaan yang dilacak di Smartsheet tanpa satu entri manual. Itu koordinasi pada skala besar — tidak karena orang bekerja lebih keras, tapi karena sistem akhirnya mengikuti.

Ketika AI terhubung ke sistem operasional dan alur kerja bisnis langsung, kepercayaan menjadi kritis. Bagaimana Anda memikirkan keamanan, tata kelola, dan auditabilitas ketika AI menjadi lebih berorientasi tindakan di dalam perusahaan?

Kepercayaan, keamanan, dan tata kelola sangat penting untuk adopsi perusahaan yang sebenarnya. Ketika AI menjadi lebih berorientasi tindakan, kepercayaan tidak opsional — itu fondamental. Bagi kami, itu dimulai dengan memastikan AI mematuhi model tata kelola yang sama seperti semua yang ada di platform. Itu mengikuti izin yang ada, sehingga hanya dapat mengakses dan bertindak pada data yang secara eksplisit diizinkan. Data Anda tetap menjadi data Anda.

Sangat penting juga adalah visibilitas. Organisasi perlu memahami bagaimana AI berinteraksi dengan sistem mereka, tindakan apa yang diambil, oleh siapa, dan dalam konteks apa. Itulah mengapa auditabilitas dibangun: setiap tindakan, baik dimulai oleh orang atau AI, dapat dilacak dan ditinjau. Kami juga berpikir tentang di mana otonomi membuat sense. Untuk tindakan yang berdampak lebih besar, kami membangun kontrol loop manusia, sehingga tim dapat meninjau dan menyetujui sebelum sesuatu yang signifikan terjadi.

Tujuannya adalah memberi organisasi kepercayaan untuk membiarkan AI maju dalam pekerjaan, sambil tetap mempertahankan kontrol, transparansi, dan akuntabilitas yang mereka harapkan pada skala perusahaan.

Smartsheet juga menekankan arsitektur terbuka, termasuk dukungan untuk ekosistem AI eksternal. Mengapa Anda percaya bahwa keterbukaan dan interoperabilitas akan sangat penting dalam fase berikutnya dari adopsi AI perusahaan?

Pekerjaan perusahaan tidak hidup dalam satu sistem. Itu tersebar di seluruh alat, tim, dan sumber data. Jika AI tidak dapat terhubung ke lingkungan itu, itu tetap terbatas. Itu mungkin menghasilkan jawaban, tapi tidak dapat benar-benar membantu mengarahkan eksekusi.

Itulah mengapa keterbukaan penting. Itu memungkinkan AI untuk terhubung ke data langsung di seluruh sistem dan beroperasi dengan konteks penuh tentang bagaimana pekerjaan sebenarnya terjadi. Dengan MCP, perusahaan dapat menerapkan standar AI perusahaan dan tata kelola mereka sendiri untuk bekerja di Smartsheet, bukan mengadopsi alat baru atau bekerja dalam silo.

Itulah pergeseran. Ketika AI dapat bekerja di seluruh sistem, itu berpindah dari interaksi terisolasi ke mendukung bagaimana organisasi berjalan. Itulah di mana Anda mulai melihat dampak nyata pada skala besar.

Visi produk Anda juga memperkenalkan konsep seperti Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows, dan lapisan grafik pengetahuan. Mana dari kemampuan tersebut yang Anda pikir memiliki potensi terbesar untuk mengubah cara tim bekerja sehari-hari?

Itu kurang tentang salah satu dari mereka dalam isolasi, karena mereka benar-benar hanya cara berbeda orang berinteraksi dengan sistem.

Kekuatan sebenarnya terletak pada kecerdasan di bawah, yang ditenagai oleh lapisan data kami dan Grafik Pengetahuan Smartsheet. Itulah yang memberi sistem konteks di seluruh proyek, alur kerja, dan tim, dan memungkinkan memahami bagaimana pekerjaan sebenarnya terhubung. Konteks itu yang membuat semuanya bekerja. Grafik Pengetahuan Smartsheet sudah memetakan hubungan di seluruh pekerjaan pada skala yang signifikan, dengan lebih dari 100 juta node. Itu memungkinkan kami untuk melapis konteks, dari praktik terbaik industri hingga data organisasi, tim, dan individu, sehingga sistem dapat memberikan wawasan yang jauh lebih relevan daripada model mandiri.

Dari sana, itu muncul dalam berbagai cara. Terkadang itu adalah asisten yang membantu seseorang memahami status proyek atau mengungkapkan risiko. Terkadang itu adalah agen yang mengambil tindakan, seperti membuat timeline atau memperbarui pekerjaan. Terkadang itu adalah mengkoordinasikan alur kerja di seluruh sistem.

Tapi semuanya didasarkan pada fondasi operasional yang sama — konteks yang diperoleh, niat, dan penilaian tentang bagaimana pekerjaan sebenarnya telah dilakukan. Itulah yang benar-benar mengubah pekerjaan sehari-hari, bukan fitur tunggal, tapi sistem yang memahami organisasi Anda.

Banyak perusahaan masih berjuang untuk mengukur apakah AI menghasilkan nilai bisnis yang nyata. Bagaimana pemimpin harus memikirkan ROI ketika tujuannya bukan hanya output yang lebih cepat, tapi keputusan yang lebih baik, eksekusi yang lebih kuat, dan gesekan operasional yang lebih sedikit?

Banyak organisasi memulai dengan mengukur adopsi AI, seperti jumlah orang yang menggunakan antarmuka pengguna sehari-hari. Itu adalah sinyal yang berguna, tapi itu bukan gambaran lengkap. Nilai sebenarnya muncul dalam eksekusi, dan itulah di mana banyak tim masih berusaha mengejar.

Di sebagian besar perusahaan, tantangan bukanlah menghasilkan output. Itu adalah mengkoordinasikan pekerjaan, tetap selaras di seluruh tim, dan membuat keputusan dengan konteks yang tepat. Jika hal-hal itu tidak membaik, output yang lebih cepat tidak secara otomatis diterjemahkan menjadi hasil bisnis yang lebih baik.

Ketika AI terhubung ke sistem kerja, itulah di mana Anda mulai melihat dampak yang berbeda. Itu dapat membantu mengungkapkan bottleneck lebih awal, meningkatkan visibilitas ke dalam apa yang sebenarnya terjadi, dan mengarahkan cara kerja yang lebih konsisten di seluruh tim.

Jadi ROI bukan hanya tentang kecepatan. Itu tentang bagaimana organisasi mengeksekusi pada skala besar, dengan lebih banyak kejelasan, akuntabilitas, dan prediktabilitas. Itulah yang pada akhirnya diterjemahkan menjadi nilai bisnis yang terukur.

Menghadap ke depan, bagaimana Anda melihat peran pemimpin produk berubah ketika AI menjadi lapisan inti dalam platform perusahaan? Apakah membangun untuk masa depan AI-asli memerlukan pola pikir yang secara fundamental berbeda dari kepemimpinan produk perangkat lunak tradisional?

Ada empat hal yang saya pikirkan di sini.

Pemimpin produk perlu mengadopsi AI dengan rasa ingin tahu intelektual dan pola pikir pertumbuhan. Bidang ini berubah dengan cepat, sehingga kemampuan untuk belajar dan beradaptasi sangat kritis.

Kedua, pemikiran prinsip dasar dan platform menjadi lebih penting. Mendapatkan elemen dasar yang tepat, terutama sekitar data dan tata kelola, itu memungkinkan tim untuk bereksperimen dengan cepat dan aman.

Ketiga, fokus pelanggan sama pentingnya. Ada banyak kebisingan di pasar saat ini, dan tidak semua yang dilabeli sebagai AI atau agen menghasilkan nilai nyata. Pemimpin perlu tetap berakar pada memecahkan masalah nyata daripada mengejar sesuatu yang baru untuk kepentingan sendiri.

Dan terakhir, ada pergeseran nyata dalam cara tim membangun. Garis antara fungsi menjadi kabur, dan lebih banyak orang menjadi pembangun. Pemimpin produk yang memasuki itu dan benar-benar terlibat dengan teknologi akan berhasil.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut harus mengunjungi Smartsheet.

Pratima Arora, Chief Product and Technology Officer at Smartsheet, to doświadczony executive z dziedziny produktu i technologii, z rekordem prowadzenia platform o wysokim tempie wzrostu i skalowania globalnych zespołów. W swojej obecnej roli nadzoruje zarządzanie produktem, marketing, user experience, ceny i strategiczne partnerstwa, pomagając napędzać ewolucję platformy Smartsheet do zarządzania pracą opartą na AI. Wcześniej pełniła funkcję Chief Product and Technology Officer w Chainalysis, gdzie kierowała inżynierią, nauką o danych i strategią produktu, znacznie rozszerzając organizację i przyspieszając wzrost przychodu. Jej wcześniejsze role kierownicze obejmowały kierowanie biznesem Confluence w Atlassian i napędzanie innowacji produktowych opartych na AI w Salesforce, budując reputację dostawcy rozwiązań skalowalnych i ukierunkowanych na klienta w oprogramowaniu dla przedsiębiorstw.

Smartsheet to platforma zarządzania pracą oparta na AI, zaprojektowana, aby pomóc organizacjom planować, śledzić, automatyzować i raportować pracę na dużą skalę. Platforma umożliwia zespołom uproszczenie przepływów pracy, współpracę w czasie rzeczywistym i uzyskanie istotnych informacji za pomocą automatyzacji i narzędzi opartych na danych, wspierając szeroki zakres przypadków użycia od zarządzania projektami do operacji przedsiębiorstwa. Z siedzibą w Bellevue, Washington, Smartsheet obsługuje miliony użytkowników na całym świecie, w tym dużą część firm z listy Fortune 500, pozycjonując się jako kluczowy gracz w ewoluującym segmencie zarządzania pracą współpracą.

Weszła Pani do Smartsheet w 2025 roku po objęciu stanowiska product i technology w Chainalysis i pełnieniu wyższych stanowisk kierowniczych w Atlassian i Salesforce. Teraz, gdy Pani rola rozwinęła się do Chief Product and Technology Officer, jak wprowadza Pani doświadczenie międzybranżowe do następnego rozdziału Smartsheet?

Byłam liderem B2B SaaS przez ponad 20 lat i widziałam główne fale innowacji – od internetu, przez chmurę, mobilność i media społecznościowe. AI to znacznie większa transformacja, zarówno pod względem skali, jak i szybkości, a moim celem jest pomoc Smartsheet w nawigowaniu tej zmiany i przekształceniu jej w prawdziwą przewagę dla naszych klientów.

Z zewnątrz oznacza to przyspieszenie, w jaki sposób wbudowujemy AI w doświadczenie produktu – pomaganie zespołom w pracy szybciej, lepszym podejmowaniu decyzji i osiąganiu wyników w skali, która wcześniej nie była możliwa.

Ale AI zmienia również to, jak budujemy. Produkt i technologia zbiegają się, a granice między funkcjami się zacierają. Projektanci są coraz bliżej kodu, inżynierowie przyczyniają się do definicji produktu, a zespoły stają się bardziej praktycznymi budowniczymi. Duża część mojego uwagi wewnętrznie skupia się na wprowadzeniu tej mentalności budowniczych do tego, jak operujemy, z podejściem AI-pierwotnym do rozwoju, i robieniem tego z szybkością. Pozwala nam to poruszać się szybciej jako zjednoczony zespół i tłumaczyć innowacje na istotne wyniki dla naszych klientów.

Smartsheet pozycjonuje się wokół idei zarządzania pracą. Jak Pani definiuje tę koncepcję dzisiaj, a co ją odróżnia od szerszego trendu funkcji AI dodawanych w oprogramowaniu dla przedsiębiorstw?

Zarządzanie pracą to miejsce, w którym ludzie, procesy i dane się spotykają – z AI jako warstwą wykonawczą, która zmienia plany w wyniki.

Analiza 1,4 miliona aktywnych projektów przedsiębiorstw w platformie Smartsheet ujawnia krytyczną niesymetryczność: intensywność automatyzacji na konto przedsiębiorstwa wzrosła o 55% w ciągu roku, a ogólna aktywność wzrosła o 46%. Praca jest inicjowana w tempie, który byłby nie do pomyślenia trzy lata temu. Ale kończenie pracy – koordynowanie między zespołami, utrzymanie wyrównania, gdy priorytety się zmieniają, podejmowanie decyzji, które utrzymują wykonanie na torze – to tam większość organizacji tonie. Dzień pracy staje się gęstszy, a organizacje, które to pierwsze odczuwają, to te, w których priorytety, własność i prawa decyzyjne nadal żyją w głowach ludzi, a nie w systemie.

Tam, gdzie wiele podejść zawodzi, jest to dlatego, że AI jest nakładana na przepływy pracy, a nie wbudowana w nie. Może pomóc w poszczególnych zadaniach, ale nie może skoordynować wyników w zespołach lub w całym przedsiębiorstwie.

Nasze podejście jest inne. Ugruntowujemy AI w danych przedsiębiorstwa i integrujemy je bezpośrednio z przepływami pracy, aby mogło działać z prawdziwym kontekstem – relacjami między projektami, intencją za planem i oceną zakodowaną w strukturze pracy. To pozwala AI na skoordynowanie wykonania, a nie tylko asystowanie przy zadaniu, i ostatecznie napędzać istotny wpływ biznesowy.

W Pani wizji produktu z listopada 2025 roku dla przyszłości Smartsheet opisała Pani platformę, która łączy ludzi, dane i AI w bardziej zjednoczony sposób. Co Pani zdaniem brakowało w istniejących narzędziach do zarządzania pracą, co skierowało Panią w tym kierunku?

Widzieliśmy trwałą lukę między planowaniem a wykonaniem, szczególnie na poziomie przedsiębiorstwa. Zespoły pracowały na wielu niepołączonych systemach, co utrudniało im pozostanie w zgodzie lub uzyskanie jasnego, bieżącego widoku postępów.

Wiele narzędzi rozwiązywało części problemu – planowanie, przepływy pracy lub współpracę – ale pozostawały one odłączone. Każde z nich rozwiązywało problem w ramach swojego indywidualnego stosu lub systemu, ale nie w całej firmie. Fragmentacja staje się prawdzičką barierą, gdy działasz na dużą skalę. To tam Smartsheet się wyróżnia.

Naszym celem było połączenie tych elementów w jeden, zjednoczony system, aby zespoły mogły pozostać w zgodzie, szybko adaptować się i wykonywać skuteczniej.

Jednym z bardziej interesujących aspektów tej wizji było wprowadzenie systemów AI, które mogą zrozumieć kontekst w projektach, przepływach pracy i zespołach. Jak ważne jest zrozumienie kontekstu, aby uczynić AI w przedsiębiorstwie prawdziwie użytecznym, a nie tylko imponującym w demo?

AI, które zrozumie kontekst, jest fundamentalnie różne od AI, które generuje treści. Modele frontier generują. Systemy rekordów przechowują. Ale żadne z nich nie rozumie, jak Twoja organizacja naprawdę działa, zależności, intencji za planem lub ocen zakodowanych w każdym przepływie pracy. To jest warstwa, którą Smartsheet zajmuje.

Smartsheet rozumie operacyjny kształt Twojego biznesu i wykorzystuje AI wewnątrz niego. Gdy AI jest ugruntowane w tym rodzaju zrozumieniu, przechodzi od reagowania do stania się inteligentną warstwą w wykonaniu. Nie reaguje tylko na polecenia. Działa z zrozumieniem, jak biznes naprawdę działa, a to zrozumienie kumuluje się w czasie.

Każdy plan, każdy przepływ pracy, każda decyzja przechwycona w Smartsheet staje się aktywem wywiadowczym, które sprawia, że AI staje się bardziej użyteczne w tej konkretniej organizacji. Kontekst, intencja i ocena, które Twoje zespoły budowały przez lata – to są trzy rzeczy, których AI nie może wygenerować samodzielnie.

Protokół serwera Model Context Smartsheet sugeruje przejście od AI, które po prostu odpowiada na pytania do AI, które może wchodzić w interakcje z danymi pracy na żywo. Z Pani perspektywy, co sprawia, że jest to znaczący punkt zwrotny dla oprogramowania przedsiębiorstwa?

To jest przejście od AI, które informuje o pracy do AI, które może działać na niej. Z serwerem MCP Smartsheet firmy nie są już zablokowane w jednym narzędziu AI; protokół działa z modelem AI już wbudowanym w ich przepływy pracy, niezależnie od tego, czy jest to Claude, Gemini, ChatGPT czy inne. Zespoły mogą teraz łączyć się bezpośrednio z danymi pracy na żywo i działać w systemach, w których praca naprawdę się odbywa, umożliwiając im przechodzenie poza czat do wykonania. Gdy ekosystem MCP się rozszerza, będziemy rozszerzać wsparcie dla dodatkowych wiodących modeli, zapewniając, że Smartsheet pozostaje kompatybilny z wybranym przez zespoły rozwiązaniem AI. Gdy AI ma dostęp do danych na żywo w projektach i przepływach pracy, może wcześniej ujawniać ryzyko, wspierać lepsze podejmowanie decyzji i podejmować działania, takie jak tworzenie zadań lub aktualizowanie pracy.

Wczesny sygnał jest wyraźny. W ciągu pierwszych 30 dni po uruchomieniu tysiące użytkowników Smartsheet wykonało 1,76 miliona akcji za pomocą łącznika Smartsheet MCP dla Claude. I znacząca część tych interakcji nie dotyczyła pobierania informacji – były one napędzaniem pracy do przodu. Tworzenie zadań. Aktualizowanie planów. Działanie z kontekstem.

To sprawia, że jest to punkt zwrotny. AI staje się wbudowane w istniejące przepływy pracy, których ludzie już używają, umożliwiając organizacjom przechodzenie od indywidualnych zysków produktywności do skoordynowanego wykonania na dużą skalę. Firmy, których operacyjna podstawa już żyje w Smartsheet, kumulują tę przewagę właśnie teraz. Na przykład zespoły zmieniają notatki ze spotkań w zadania automatycznie, z modelem, który nawet wnioskuje, komu zadanie powinno być przypisane na podstawie kontekstu rozmowy, tak aby decyzje podjęte w pokoju stały się śledzonymi pracami w Smartsheet bez jednego ręcznego wpisu. To jest koordynacja na dużą skalę – nie dlatego, że ludzie pracowali ciężej, ale dlatego, że system w końcu nadążył.

Gdy AI jest połączone z systemami operacyjnymi i żywymi przepływami pracy biznesu, zaufanie staje się kluczowe. Jak Pani myśli o bezpieczeństwie, zarządzaniu i audytowalności, gdy AI staje się bardziej ukierunkowane na działanie wewnątrz przedsiębiorstwa?

Zaufanie, bezpieczeństwo i zarządzanie są niezbędne dla każdej prawdziwej adopcji przedsiębiorstwa. Gdy AI staje się bardziej ukierunkowane na działanie, zaufanie nie jest opcjonalne – jest to podstawowe. Dla nas zaczyna się od zapewnienia, że AI przestrzega tego samego modelu zarządzania, co wszystko inne na platformie. Przestrzega istniejących uprawnień, więc może tylko uzyskać dostęp i działać na danych, do których jest wyraźnie upoważnione. Twoje dane pozostają Twoimi danymi.

Równie ważne jest widoczność. Organizacje muszą zrozumieć, jak AI wchodzi w interakcje z ich systemami, jakie działania są podejmowane, przez kogo i w jakim kontekście. Dlatego audytowalność jest wbudowana: każde działanie, niezależnie od tego, czy zainicjowane przez osobę, czy AI, może być śledzone i przeglądane. Jesteśmy również ostrożni, gdzie autonomia ma sens. Dla działań o większym wpływie budujemy kontrolę z ludzkim uczestnictwem, aby zespoły mogły przeglądać i zatwierdzać przed wystąpieniem czegoś znaczącego.

Celem jest dać organizacjom pewność, aby pozwolić AI napędzać pracę do przodu, utrzymując jednocześnie kontrolę, przejrzystość i odpowiedzialność, które oczekują na skalę przedsiębiorstwa.

Smartsheet podkreśla również otwartą architekturę, w tym wsparcie dla zewnętrznych ekosystemów AI. Dlaczego Pani uważa, że otwartość i interoperacyjność będą tak ważne w następnym etapie adopcji AI w przedsiębiorstwach?

Praca przedsiębiorstwa nie żyje w jednym systemie. Jest rozproszona w narzędziach, zespołach i źródłach danych. Jeśli AI nie może połączyć się z tym środowiskiem, pozostaje ograniczone. Może generować odpowiedzi, ale nie może naprawdę napędzać wykonania.

Dlatego otwartość ma znaczenie. Pozwala AI łączyć się z danymi na żywo w systemach i działać z pełnym kontekstem, jak praca naprawdę się odbywa. Z MCP firmy mogą stosować swoje preferowane standardy AI i zarządzanie do pracy w Smartsheet, zamiast przyjmować nowe narzędzia lub pracować w izolacji.

To jest zmiana. Gdy AI może działać w systemach, przechodzi od izolowanych interakcji do wspierania, jak organizacja naprawdę działa. To tam zaczynasz widzieć prawdziwy wpływ na dużą skalę.

Pani wizja produktu również wprowadziła pomysły, takie jak Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows i warstwę grafu wiedzy. Która z tych możliwości Pani zdaniem ma największy potencjał, aby zmienić, jak zespoły naprawdę pracują na co dzień?

To mniej o każdym z nich w izolacji, ponieważ są one naprawdę tylko różnymi sposobami, jak ludzie wchodzą w interakcje z systemem.

Prawdziwa moc leży w inteligencji pod spodem, napędzanej przez naszą warstwę danych i Smartsheet Knowledge Graph. To daje systemowi kontekst w projektach, przepływach pracy i zespołach, i pozwala mu zrozumieć, jak praca się łączy. Ten kontekst sprawia, że wszystko inne działa. Smartsheet Knowledge Graph już mapuje relacje w pracy na znaczącej skali, z ponad 100 milionami węzłów. Pozwala nam to warstwować kontekst, od najlepszych praktyk branżowych po dane organizacyjne, zespołowe i indywidualne, aby system mógł dostarczyć znacznie bardziej istotne informacje niż samodzielny model.

To pojawia się w różnych formach. Czasami jest to asystent, który pomaga komuś zrozumieć status projektu lub ujawnić ryzyko. Czasami jest to agent, który podejmuje działanie, takie jak tworzenie harmonogramów lub aktualizowanie pracy. Czasami jest to koordynowanie przepływów pracy w systemach.

Ale wszystkie są ugruntowane w tym samym operacyjnym fundamencie – kontekście, intencji i ocenie, jak praca została naprawdę wykonana. To zmienia pracę na co dzień, nie jeden feature, ale system, który zrozumie Twoją organizację.

Wiele przedsiębiorstw wciąż zmagają się z pomiaraniem, czy AI dostarcza prawdziwą wartość biznesową. Jak liderzy powinni myśleć o ROI, gdy celem nie jest tylko szybsze dane wyjściowe, ale lepsze decyzje, silniejsze wykonanie i mniej oporów operacyjnych?

Wiele organizacji zaczyna od pomiaru adopcji AI, takiego jak liczba osób, które używają interfejsu użytkownika codziennie. To jest użyteczny sygnał, ale nie jest to pełny obraz. Prawdziwa wartość pojawia się w wykonaniu, i to tam wiele zespołów wciąż próbuje nadążyć.

W większości przedsiębiorstw wyzwanie nie polega na generowaniu danych wyjściowych. Jest to koordynowanie pracy, utrzymywanie wyrównania w zespołach i podejmowanie decyzji z odpowiednim kontekstem. Jeśli te rzeczy nie ulegną poprawie, szybsze dane wyjściowe niekoniecznie przekładają się na lepsze wyniki biznesowe.

Gdy AI jest połączone z systemem pracy, tam zaczynasz widzieć inny rodzaj wpływu. Może pomóc w ujawnieniu wąskich gardeł wcześniej, poprawić widoczność tego, co naprawdę się dzieje, i napędzać bardziej spójne sposoby pracy w zespołach.

Tak więc ROI nie jest tylko o szybkości. Jest to o tym, jak skutecznie organizacja wykonuje na dużą skalę, z większą klarownością, odpowiedzialnością i przewidywalnością. To jest to, co ostatecznie przekłada się na mierzoną wartość biznesową.

Spójrzając w przyszłość, jak Pani widzi zmianę roli liderów produktowych, gdy AI staje się rdzeniem w platformach przedsiębiorstwa? Czy budowanie dla przyszłości AI wymaga fundamentalnie innego nastawienia niż tradycyjne przywództwo produktowe?

Są cztery rzeczy, o których myślę.

Liderzy produktowi muszą przyjąć AI z intelektualną ciekawością i nastawieniem na wzrost. Pole jest zmieniające się szybko, więc zdolność do uczenia się i adaptacji jest krytyczna.

Po drugie, myślenie o pierwszych zasadach i platformie staje się jeszcze bardziej istotne. Uzyskanie podstawowych elementów, szczególnie wokół danych i zarządzania, umożliwia zespołom eksperymentowanie szybko i bezpiecznie.

Po trzecie, koncentracja na kliencie jest równie ważna. Jest teraz wiele szumu na rynku, a nie wszystko, co jest oznaczone jako AI lub agenci, dostarcza prawdziwej wartości. Liderzy muszą pozostać ugruntowani w rozwiązywaniu prawdziwych problemów, a nie gonieniu za czymś nowym dla samego siebie.

I wreszcie, jest prawdziwa zmiana w tym, jak zespoły budują. Granice między funkcjami się zacierają, a więcej ludzi staje się budowniczymi. Liderzy produktowi, którzy przyjmują to i naprawdę angażują się w technologię, odniosą sukces.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Smartsheet.

Pratima Arora, Chief Product och teknisk chef på Smartsheet, är en erfaren produkt- och teknisk chef med en meritlista av att leda högt tillväxtplattformar och skalbara globala team. I sin nuvarande roll ansvarar hon för produktledning, marknadsföring, användarupplevelse, prissättning och strategiska partnerskap, vilket hjälper till att driva utvecklingen av Smartsheets AI-drivna arbetsledningsplattform. Tidigare har hon varit Chief Product och teknisk chef på Chainalysis, där hon ledde ingenjörer, datavetenskap och produktstrategi medan hon betydligt utvidgade organisationen och accelererade intäktsökningen. Hennes tidigare ledande roller inkluderar att ha ansvarat för Confluence-verksamheten på Atlassian och att ha drivit AI-drivna produktinnovationer på Salesforce, vilket har gett henne ett rykte om att leverera skalbara, kundcentrerade lösningar inom företagsprogramvara.

Smartsheet är en AI-driven, företagsklassad arbetsledningsplattform som är utformad för att hjälpa organisationer att planera, spåra, automatisera och rapportera om arbete i stor skala. Plattformen möjliggör för team att effektivisera arbetsflöden, samarbeta i realtid och få insikt i verksamheten genom automatisering och data-driven verktyg, vilket stöder en mängd olika användningsfall från projektledning till företagsverksamhet. Med huvudkontor i Bellevue, Washington, servar Smartsheet miljontals användare över hela världen, inklusive en stor andel av Fortune 500-företag, vilket positionerar sig som en nyckelspelare i den utvecklande samarbetande arbetsledningsbranschen.

Du gick med i Smartsheet 2025 efter att ha lett produkt och teknik på Chainalysis och haft seniora ledande roller på Atlassian och Salesforce. Nu när din roll har utvidgats till Chief Product och teknisk chef, hur tar du med dig den här tvärvetenskapliga erfarenheten till Smartsheets nästa kapitel?

Jag har varit en B2B SaaS-ledare i över 20 år och har sett stora vågor av innovation – från internet, moln, mobil och sociala medier. AI är en mycket större transformation, både i skala och hastighet, och min fokus ligger på att hjälpa Smartsheet att navigera den här förändringen och omvandla den till en verklig fördel för våra kunder.

Externt innebär det att vi accelererar hur vi integrerar AI i produktupplevelsen – hjälper team att arbeta snabbare, fatta bättre beslut och driva resultat i en skala som inte var möjlig tidigare.

Men AI förändrar också hur vi bygger. Produkt och teknik konvergerar, och gränserna mellan funktioner suddas ut. Designers kommer närmare koden, ingenjörer bidrar till produktdefinitionen och team blir mer hands-on-byggare. En stor del av min fokus internt är att bringa den här byggarmentaliteten till hur vi opererar, med en AI-först-approach till utveckling och gör det med fart. Det låter oss flytta snabbare som ett enat team och översätta innovation till meningsfulla resultat för våra kunder.

Smartsheet har positionerat sig runt idén om arbetsledning. Hur definierar du det begreppet idag, och vad skiljer det från den breda vågen av AI-funktioner som läggs till i företagsprogramvara?

Arbetsledning är där människor, processer och data konvergerar – med AI som den exekveringslager som omvandlar planer till resultat.

Analys av 1,4 miljoner aktiva företagsprojekt på Smartsheet-plattformen visar en kritisk obalans: automatiseringsintensitet per företagskonto är uppe 55% jämfört med föregående år, och den totala aktiviteten är uppe 46%. Arbetet initieras i en takt som skulle ha varit otänkbart för tre år sedan. Men att slutföra arbetet – att koordinera över team, upprätthålla samstämmighet när prioriteringar förändras, fatta bedömningar som håller exekveringen på rätt spår – det är där de flesta organisationer drunknar. Arbetsdagen blir tätare, och de organisationer som känner av det först är de där prioriteringar, ägande och beslutsrättigheter fortfarande lever i människors huvuden istället för i systemet.

Där många tillvägagångssätt brister är att AI läggs till ovanpå arbetsflöden istället för att integreras i dem. Det kan assistera med enskilda uppgifter, men det kan inte orkestrera resultat över team eller hela företaget.

Vår approach är annorlunda. Vi grundar AI i företagsdata och integrerar det direkt i arbetsflöden så att det kan operera med verklig kontext – relationerna mellan projekt, intentionen bakom planen och bedömningen som är inlagd i hur arbetet har strukturerats. Det är vad som tillåter AI att orkestrera exekvering, inte bara assistera med en uppgift, och slutligen driva meningsfulla affärseffekter.

I din vision för Smartsheets framtid i november 2025 beskrev du en plattform som bringar samman människor, data och AI på ett mer enhetligt sätt. Vad tyckte du saknades i befintliga arbetsledningsverktyg som fick dig att gå i den riktningen?

Vi såg en bestående klyfta mellan planering och exekvering, särskilt på företagsnivå. Team arbetade över flera frånkopplade system, vilket gjorde det svårt att hålla sig samstämt eller få en tydlig, realtidsvy av framstegen.

Många verktyg löste delar av problemet – planering, arbetsflöden eller samarbete – men de förblev frånkopplade. Var och en löste ett problem inom sitt individuella stack eller system, men inte över hela företaget. Fragmenteringen blir en verklig barriär när du opererar i stor skala. Det är där Smartsheet lyser.

Vårt fokus har varit att bringa samman dessa element i ett enda, enhetligt system så att team kan hålla sig samstämt, anpassa sig snabbt och exekvera mer effektivt.

En av de mer intressanta delarna av den visionen var rörelsen mot AI-system som kan förstå kontext över projekt, arbetsflöden och team. Hur viktigt är kontext för att göra företags-AI verkligt användbart istället för bara imponerande i demos?

AI som förstår kontext är fundamentalt annorlunda från AI som genererar innehåll. Frontmodeller genererar. System för register lagrar. Men ingen av dem förstår hur din organisation faktiskt fungerar, beroenden, intentionen bakom planen eller bedömningarna som är inlagda i varje arbetsflöde. Det är det lager som Smartsheet ockuperar.

Smartsheet förstår den operativa formen av ditt företag och sätter AI till arbete inuti det. När du grundar AI i den här typen av förståelse, skiftar det från att vara reaktivt till att bli ett intelligent lager i exekvering. Det är inte bara att svara på prompter. Det är att operera med en förståelse för hur företaget faktiskt fungerar, och den förståelsen ackumuleras över tid.

Varje plan, varje arbetsflöde, varje beslut som fångas i Smartsheet blir en intelligens-tillgång som gör AI mer användbart i just den organisationen. Kontexten, intentionen och bedömningen som dina team har byggt upp under åren – det är de tre sakerna som AI inte kan generera på egen hand.

Smartsheets Model Context Protocol-server antyder en skiftning från AI som bara svarar på frågor till AI som kan interagera med levande arbetsdata. Från din synvinkel, vad gör det till en meningsfull vändpunkt för företagsprogramvara?

Detta är en skiftning från AI som informerar arbete till AI som kan agera på det. Med Smartsheet MCP-servern är företag inte längre låsta till ett enda AI-verktyg; protokollet fungerar med de AI-modeller som redan är inbäddade i deras arbetsflöden, oavsett om det är Claude, Gemini, ChatGPT eller andra. Team kan nu ansluta direkt till levande arbetsdata och operera inom systemen där arbetet faktiskt händer, vilket möjliggör för dem att gå utöver chatt till exekvering. När MCP-ekosystemet expanderar kommer vi att utöka stödet till ytterligare ledande modeller, vilket säkerställer att Smartsheet förblir kompatibelt med vilken AI-lösning team väljer. När AI har tillgång till realtidsdata över projekt och arbetsflöden kan det identifiera risker tidigare, stödja bättre beslutsfattande och vidta åtgärder, som att skapa uppgifter eller uppdatera arbete.

Den tidiga signalen är tydlig. Inom de första 30 dagarna efter lanseringen slutförde tusentals Smartsheet-användare 1,76 miljoner åtgärder via Smartsheet MCP-anslutningen för Claude. Och en betydande del av dessa interaktioner handlade inte om att hämta information – de flyttade arbetet framåt. Skapade uppgifter. Uppdaterade planer. Agerade med kontext.

Det är vad som gör det till en vändpunkt. AI blir inbäddat i befintliga arbetsflöden som människor redan använder, vilket möjliggör för organisationer att gå från individuell produktivitet till samordnad exekvering i stor skala. Företagen vars operativa grund redan lever i Smartsheet komprimerar den fördelen just nu. Till exempel omvandlar team mötesanteckningar till uppgifter automatiskt, med modellen som till och med antyder vem uppgiften ska tilldelas baserat på samtalssammanhang, så att beslut som fattas i ett rum blir spårat arbete i Smartsheet utan en enda manuell inmatning. Det är samordning i stor skala – inte för att människor arbetade hårdare, utan för att systemet slutligen höll jämna steg.

När AI är ansluten till operativa system och levande affärsarbetsflöden, blir förtroende kritiskt. Hur tänker du på säkerhet, styrning och granskning när AI blir mer handlingsinriktad inom företaget?

Förtroende, säkerhet och styrning är essentiella för all verklig företagsadoption. När AI blir mer handlingsinriktad är förtroende inte valbart – det är grundläggande. För oss börjar det med att säkerställa att AI följer samma styrningsmodell som allt annat på plattformen. Det följer befintliga behörigheter, så det kan bara komma åt och agera på de data som det uttryckligen är tillåtet att göra. Din data förblir din data.

Likaså viktigt är synlighet. Organisationer behöver förstå hur AI interagerar med deras system, vilka åtgärder som vidtas, av vem och i vilket sammanhang. Därför är granskning inbyggd: varje åtgärd, oavsett om den initieras av en person eller AI, kan spåras och granskas. Vi är också omsorgsfulla med var autonomi har mening. För högpresterande åtgärder bygger vi in human-in-the-loop-kontroller, så team kan granska och godkänna innan något betydande händer.

Målet är att ge organisationer förtroendet att låta AI flytta arbetet framåt, samtidigt som de fortfarande upprätthåller kontrollen, transparensen och ansvarigheten som de förväntar sig på företagsnivå.

Smartsheet har också betonat öppen arkitektur, inklusive stöd för externa AI-ekosystem. Varför tror du att öppenhet och samverkan kommer att vara så viktiga i nästa fas av företags-AI-adoption?

Företagsarbete lever inte i ett enda system. Det är spritt över verktyg, team och datakällor. Om AI inte kan ansluta till den miljön, förblir det begränsat. Det kan generera svar, men det kan inte faktiskt bidra till att driva exekvering.

Därför är öppenhet viktigt. Det låter AI ansluta till levande data över system och operera med full kontext för hur arbetet faktiskt händer. Med MCP kan företag applicera sina föredragna företags-AI-standards och styrning till arbete i Smartsheet, snarare än att anta nya verktyg eller arbeta i silos.

Det är skiftet. När AI kan arbeta över system, flyttar det från isolerade interaktioner till att faktiskt stödja hur organisationen fungerar. Det är där du börjar se verklig påverkan i stor skala.

Din produktvision introducerade också idéer som Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows och en kunskapsgrafflager. Vilken av dessa funktioner tror du har mest potential att förändra hur team faktiskt arbetar på daglig basis?

Det är mindre om någon av dem i isolering, eftersom de faktiskt bara är olika sätt som människor interagerar med systemet.

Den verkliga kraften ligger i den intelligens som ligger under, driven av vår datalager och Smartsheet Knowledge Graph. Det är vad som ger systemet kontext över projekt, arbetsflöden och team, och låter det förstå hur arbetet faktiskt är kopplat. Den kontexten är vad som gör allt annat fungera. Smartsheet Knowledge Graph kartlägger redan relationer över arbete i stor skala, med över 100 miljoner noder. Det låter oss lägga till kontext, från branschbästa praxis till organisatorisk, team- och individuell data, så systemet kan leverera mycket mer relevanta insikter än en fristående modell.

Från där visar det sig på olika sätt. Ibland är det en assistent som hjälper någon att förstå projektstatus eller identifiera risker. Ibland är det en agent som vidtar åtgärder, som att skapa tidsplaner eller uppdatera arbete. Ibland är det att koordinera arbetsflöden över system.

Men de är alla grundade i samma operativa grund – den ackumulerade kontexten, intentionen och bedömningen av hur arbetet faktiskt har utförts. Det är vad som faktiskt förändrar daglig arbete, inte en enskild funktion, utan ett system som förstår din organisation.

Många företag kämpar fortfarande med att mäta om AI levererar verkligt affärs-värde. Hur bör ledare tänka på ROI när målet inte bara är snabbare utdata, utan bättre beslut, starkare exekvering och mindre operativt motstånd?

Många organisationer börjar med att mäta AI-adoption, såsom antalet personer som använder användargränssnittet dagligen. Det är ett användbart signal, men det är inte hela bilden. Det verkliga värdet visar sig i exekvering, och det är där många team fortfarande försöker komma ikapp.

I de flesta företag är utmaningen inte att generera utdata. Det är att koordinera arbete, hålla sig samstämt över team och fatta beslut med rätt kontext. Om dessa saker inte förbättras, översätter snabbare utdata inte nödvändigtvis till bättre affärsresultat.

När AI är ansluten till systemet för arbete, är det där du börjar se en annan typ av påverkan. Det kan hjälpa till att identifiera flaskhalsar tidigare, förbättra synligheten i vad som faktiskt händer och driva mer konsekventa sätt att arbeta över team.

Så ROI är inte bara om hastighet. Det är om hur effektivt en organisation exekverar i stor skala, med mer klarhet, ansvar och förutsägbarhet. Det är vad som slutligen översätter till mätbart affärs-värde.

Om du ser framåt, hur tror du att rollen för produktledare kommer att förändras när AI blir en kärnlager i företagsplattformar? Kräver byggandet av en AI-nativ framtid en fundamentalt annorlunda mentalitet än traditionell programvaru-produktledning?

Det finns fyra saker jag tänker på här.

Produktledare behöver omfamna AI med intellektuell nyfikenhet och en tillväxtmentalitet. Fältet förändras snabbt, så förmågan att lära och anpassa sig är kritisk.

Andra, första principer och plattformstänkande blir ännu viktigare. Att få de grundläggande elementen rätt, särskilt runt data och styrning, möjliggör för team att experimentera snabbt och säkert.

Tredje, kundfokus är lika viktigt. Det finns mycket brus på marknaden just nu, och inte allt som etiketteras som AI eller agenter levererar verkligt värde. Ledare behöver stanna grundade i att lösa verkliga problem snarare än att jaga något nytt för sin egen skull.

Och slutligen, det finns en verklig förändring i hur team bygger. Gränserna mellan funktioner suddas ut, och fler människor blir byggare. Produktledare som omfamnar det och engagerar sig genuint med teknologin kommer att lyckas.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka Smartsheet.

Pratima Arora, Șefă de Produs și Tehnologie la Smartsheet, este o expertă în produse și tehnologie cu o experiență dovedită în conducerea platformelor de creștere rapidă și a echipelor globale. În funcția sa actuală, ea supraveghează managementul produselor, marketingul, experiența utilizatorului, prețurile și parteneriatele strategice, ajutând la evoluția platformei Smartsheet de gestionare a muncii bazată pe inteligență artificială. Înainte de aceasta, ea a ocupat funcția de Șefă de Produs și Tehnologie la Chainalysis, unde a condus ingineria, știința datelor și strategia produsului, extinzând în mod semnificativ organizația și accelerând creșterea veniturilor. Rolurile sale anterioare de conducere includ conducerea afacerii Confluence la Atlassian și dezvoltarea inovației produselor bazate pe inteligență artificială la Salesforce, construind o reputație pentru livrarea de soluții scalabile și centrate pe client în software-ul pentru întreprinderi.

Smartsheet este o platformă de gestionare a muncii de întreprindere, bazată pe inteligență artificială, proiectată pentru a ajuta organizațiile să planifice, să urmărească, să automatizeze și să raporteze munca la scară. Platforma permite echipelor să optimizeze fluxurile de lucru, să colaboreze în timp real și să obțină informații valoroase prin instrumente de automatizare și date, sprijinind o gamă largă de cazuri de utilizare, de la gestionarea proiectelor la operațiunile întreprinderii. Cu sediul în Bellevue, Washington, Smartsheet deservește milioane de utilizatori din întreaga lume, inclusiv o parte semnificativă a companiilor din Fortune 500, poziționându-se ca un jucător cheie în spațiul de gestionare a muncii colaborative în evoluție.

Ați intrat în Smartsheet în 2025, după ce ați condus produsele și tehnologia la Chainalysis și ați ocupat funcții de conducere senioră la Atlassian și Salesforce. Acum, când rolul dvs. s-a extins la Șefă de Produs și Tehnologie, cum aduceți această experiență transversală în următorul capitol al Smartsheet?

Am fost lider în domeniul B2B SaaS timp de peste 20 de ani și am văzut valuri majore de inovație – de la internet, la cloud, mobile și social. Inteligența artificială este o transformare mult mai mare, atât în scară, cât și în viteză, și focusul meu este pe a ajuta Smartsheet să navigheze această schimbare și să o transforme într-un avantaj real pentru clienții noștri.

În exterior, acest lucru înseamnă accelerarea modului în care încorporăm inteligența artificială în experiența produsului – ajutând echipele să lucreze mai rapid, să ia decizii mai bune și să conducă rezultate la o scară care nu a fost posibilă anterior.

Dar inteligența artificială schimbă și modul în care construim. Produsele și tehnologia converg, iar liniile dintre funcții se estompează. Designerii se apropie de cod, inginerii contribuie la definiția produsului, iar echipele devin mai mult constructori. O parte importantă a focusului meu intern este aducerea acestei mentalități de constructor în modul în care operăm, cu o abordare bazată pe inteligență artificială pentru dezvoltare, și facem acest lucru cu viteză. Acest lucru ne permite să ne mișcăm mai rapid ca o echipă unificată și să transpunem inovația în rezultate semnificative pentru clienții noștri.

Smartsheet s-a poziționat în jurul ideii de gestionare a muncii. Cum definiți acest concept astăzi, și ce îl diferențiază de valul mai larg de funcții de inteligență artificială adăugate în software-ul de întreprindere?

Gestionarea muncii este acolo unde oamenii, procesele și datele converg – cu inteligența artificială ca strat de execuție care transformă planurile în rezultate.

Analiza a 1,4 milioane de proiecte active de întreprindere de pe platforma Smartsheet arată un dezechilibru critic: intensitatea automatizării pe cont de întreprindere a crescut cu 55% de la an la an, iar activitatea generală a crescut cu 46%. Munca este inițiată la un ritm care ar fi fost de neimaginat cu trei ani în urmă. Dar finalizarea muncii – coordonarea între echipe, menținerea alinierii pe măsură ce prioritățile se schimbă, luarea deciziilor care mențin execuția pe drum – acolo este unde majoritatea organizațiilor se sufocă. Ziua de muncă devine mai densă, și organizațiile care resimt acest lucru mai întâi sunt cele în care prioritățile, proprietatea și drepturile de decizie încă trăiesc în mintea oamenilor, și nu în sistem.

Locul în care multe abordări dau greș este că inteligența artificială este stratificată deasupra fluxurilor de lucru, și nu încorporată în ele. Ea poate ajuta la sarcini individuale, dar nu poate orkestra rezultatele pe echipe sau pe întreaga întreprindere.

Abordarea noastră este diferită. Noi ancorăm inteligența artificială în datele de întreprindere și o integrăm direct în fluxurile de lucru, astfel încât ea să poată opera cu un context real – relațiile dintre proiecte, intenția din spatele planului și judecata încodată în modul în care munca a fost structurată. Acesta este ceea ce permite inteligenței artificiale să orkestreze execuția, și nu doar să asiste la o sarcină, și în cele din urmă să conducă un impact de afaceri semnificativ.

În viziunea dvs. de produs din noiembrie 2025 pentru viitorul Smartsheet, ați descris o platformă care aduce împreună oameni, date și inteligență artificială într-un mod mai unificat. Ce ați simțit că lipsește din instrumentele existente de gestionare a muncii care v-a împins spre acea direcție?

Am văzut o lacună persistentă între planificare și execuție, în special la nivel de întreprindere. Echipele lucrau pe multiple sisteme desconectate, ceea ce făcea dificilă menținerea alinierii sau obținerea unei viziuni clare și în timp real a progresului.

Multe instrumente rezolvau părți ale problemei – planificare, fluxuri de lucru sau colaborare – dar rămâneau desconectate. Fiecare rezolva o problemă în stiva sau sistemul său individual, dar nu pe întreaga companie. Fragmentarea devine o barieră reală atunci când operați la scară. Acolo este unde Smartsheet strălucește.

Focusul nostru a fost pe aducerea acestor elemente împreună într-un sistem unic și unificat, astfel încât echipele să poată rămâne aliniate, să se adapteze rapid și să execute mai eficient.

Una dintre părțile mai interesante ale acelei viziuni a fost mișcarea spre sisteme de inteligență artificială care pot înțelege contextul pe proiecte, fluxuri de lucru și echipe. Cât de important este contextul pentru a face inteligența artificială de întreprindere cu adevărat utilă, și nu doar impresionantă în demo-uri?

Inteligența artificială care înțelege contextul este fundamental diferită de inteligența artificială care generează conținut. Modelele frontale generează. Sistemele de înregistrare stochează. Dar niciuna dintre ele nu înțelege cum funcționează realmente organizația dvs., dependențele, intenția din spatele planului sau deciziile luate în fiecare flux de lucru. Acesta este stratul pe care Smartsheet îl ocupă.

Smartsheet înțelege forma operațională a afacerii dvs. și pune inteligența artificială la lucru în interiorul ei. Când ancorați inteligența artificială într-o înțelegere de acest fel, ea se schimbă de la a fi reactivă la a deveni un strat inteligent în execuție. Ea nu răspunde doar la prompturi. Ea operează cu o înțelegere a modului în care funcționează realmente afacerea, și acea înțelegere se acumulează în timp.

Fiecare plan, fiecare flux de lucru, fiecare decizie capturată în Smartsheet devine un activ de inteligență care face inteligența artificială mai utilă în acea organizație specifică. Contextul, intenția și judecata pe care echipele dvs. le-au construit de-a lungul anilor – acestea sunt cele trei lucruri pe care inteligența artificială nu le poate genera singură.

Protocolul de Context al Modelului Server Smartsheet sugerează o schimbare de la inteligența artificială care răspunde doar la întrebări la inteligența artificială care poate interacționa cu datele de muncă live. Din perspectiva dvs., ce face ca acest lucru să fie un punct de cotitură semnificativ pentru software-ul de întreprindere?

Acesta este un salt de la inteligența artificială care informează munca la inteligența artificială care poate acționa asupra ei. Cu Serverul MCP Smartsheet, companiile nu mai sunt blocate într-un singur instrument de inteligență artificială; protocolul funcționează cu modelele de inteligență artificială deja încorporate în fluxurile de lucru, indiferent dacă este vorba de Claude, Gemini, ChatGPT sau altele. Echipele pot conecta direct la datele de muncă live și pot opera în sistemele în care munca se desfășoară realmente, permițându-le să treacă dincolo de chat în execuție. Pe măsură ce ecosistemul MCP se extinde, vom extinde suportul pentru modelele de inteligență artificială lideri suplimentari, asigurându-ne că Smartsheet rămâne compatibil cu orice soluție de inteligență artificială pe care echipele o aleg. Când inteligența artificială are acces la date în timp real de-a lungul proiectelor și fluxurilor de lucru, ea poate identifica riscurile mai devreme, sprijini luarea deciziilor mai bune și lua acțiuni, cum ar fi crearea de sarcini sau actualizarea muncii.

Semnalul timpuriu este clar. În primele 30 de zile de la lansare, mii de utilizatori Smartsheet au finalizat 1,76 milioane de acțiuni prin Conectorul Smartsheet MCP pentru Claude. Și o parte semnificativă a acestor interacțiuni nu a fost despre recuperarea de informații – ci despre înaintarea muncii. Crearea de sarcini. Actualizarea planurilor. Acționarea cu context.

Acesta este ceea ce face ca acest lucru să fie un punct de cotitură. Inteligența artificială devine încorporată în fluxurile de lucru existente pe care oamenii le folosesc deja, permițând organizațiilor să treacă de la câștiguri de productivitate individuale la execuția coordonată la scară. Companiile a căror fundație operațională trăiește deja în Smartsheet acumulează acest avantaj. De exemplu, echipele transformă notele de ședință în sarcini automat, modelul inferând chiar cui ar trebui să fie atribuită sarcina pe baza contextului conversației, astfel încât deciziile luate într-o cameră devin muncă urmărită în Smartsheet fără nicio intrare manuală. Acesta este coordonarea la scară – nu pentru că oamenii au lucrat mai mult, ci pentru că sistemul a urmărit în cele din urmă.

Când inteligența artificială este conectată la sistemele operaționale și la fluxurile de lucru de afaceri live, încrederea devine critică. Cum gândiți despre securitate, guvernanță și auditabilitate, pe măsură ce inteligența artificială devine mai orientată spre acțiune în interiorul întreprinderii?

Încrederea, securitatea și guvernanța sunt esențiale pentru orice adoptare reală de întreprindere. Pe măsură ce inteligența artificială devine mai orientată spre acțiune, încrederea nu este opțională – este fundamentală. Pentru noi, acest lucru începe cu asigurarea că inteligența artificială respectă același model de guvernanță ca și tot restul de pe platformă. Ea urmează permisiunile existente, astfel încât ea poate accesa și acționa doar asupra datelor pentru care are permisiune explicită. Datele dvs. rămân datele dvs.

La fel de importantă este vizibilitatea. Organizațiile trebuie să înțeleagă cum inteligența artificială interacționează cu sistemele lor, ce acțiuni sunt luate, de către cine și în ce context. De aceea, auditabilitatea este încorporată: fiecare acțiune, indiferent dacă este inițiată de o persoană sau de inteligență artificială, poate fi urmărită și revizuită. Suntem, de asemenea, atenți la locurile în care autonomia are sens. Pentru acțiuni cu impact mai mare, construim controale cu omul în buclă, astfel încât echipele să poată revizui și aproba înainte de a se întâmpla ceva semnificativ.

Scopul este de a oferi organizațiilor încrederea de a lăsa inteligența artificială să înainteze munca, în timp ce menține controlul, transparența și răspunderea pe care le așteaptă la scară de întreprindere.

Smartsheet a subliniat, de asemenea, arhitectura deschisă, inclusiv suportul pentru ecosistemele externe de inteligență artificială. De ce credeți că deschiderea și interoperabilitatea vor conta atât de mult în următoarea fază a adoptării inteligenței artificiale de întreprindere?

Munca de întreprindere nu trăiește într-un singur sistem. Este răspândită pe instrumente, echipe și surse de date. Dacă inteligența artificială nu se poate conecta la acea mediu, ea rămâne limitată. Ea poate genera răspunsuri, dar nu poate conduce realmente execuția.

De aceea, deschiderea contează. Ea permite inteligenței artificiale să se conecteze la datele live de-a lungul sistemelor și să opereze cu contextul complet al modului în care munca se desfășoară realmente. Cu MCP, companiile pot aplica standardele și guvernanța lor corporativă de inteligență artificială la munca din Smartsheet, în loc să adopte instrumente noi sau să lucreze în silozuri.

Acesta este saltul. Când inteligența artificială poate lucra pe sisteme, ea se schimbă de la interacțiuni izolate la sprijinirea modului în care funcționează organizația. Acolo este unde începeți să vedeți un impact real la scară.

Viziunea dvs. de produs a introdus, de asemenea, idei precum Asistentul Inteligent, Agenta Inteligentă, Fluxurile Inteligente și un strat de grafic al cunoașterii. Care dintre aceste capacități credeți că are cel mai mult potențial de a schimba modul în care echipele lucrează în mod curent?

Este mai puțin despre oricare dintre acestea în izolare, deoarece ele sunt doar moduri diferite în care oamenii interacționează cu sistemul.

Adevărata putere se află în inteligența de sub, alimentată de stratul nostru de date și de Graficul de Cunoaștere Smartsheet. Acesta este ceea ce dă sistemului contextul pe proiecte, fluxuri de lucru și echipe, și îi permite să înțeleagă cum se conectează realmente munca. Acest context este ceea ce face ca tot restul să funcționeze. Graficul de Cunoaștere Smartsheet hărțuiește deja relațiile pe munca la o scară semnificativă, cu peste 100 de milioane de noduri. Acest lucru ne permite să stratificăm contextul, de la cele mai bune practici din industrie la datele organizaționale, de echipă și individuale, astfel încât sistemul să poată livra insight-uri mult mai relevante decât un model izolat.

De acolo, se arată în moduri diferite. Uneori este un asistent care ajută pe cineva să înțeleagă starea proiectului sau să identifice riscuri. Uneori este un agent care ia acțiuni, cum ar fi crearea de cronologii sau actualizarea muncii. Uneori este coordonarea fluxurilor de lucru pe sisteme.

Dar toate sunt ancorate în aceeași fundație operațională – contextul, intenția și judecata cum a fost realmente munca. Acesta este ceea ce schimbă realmente munca de zi cu zi, nu o singură funcție, ci un sistem care înțelege organizația dvs.

Multe întreprinderi se luptă încă să măsoare dacă inteligența artificială livrează valoare comercială reală. Cum ar trebui liderii să gândească despre ROI atunci când scopul nu este doar ieșiri mai rapide, ci și decizii mai bune, execuție mai puternică și mai puțină rezistență operațională?

Multe organizații încep prin a măsura adoptarea inteligenței artificiale, cum ar fi numărul de oameni care utilizează interfața zilnic. Acesta este un semnal util, dar nu este imaginea de ansamblu. Valoarea reală se arată în execuție, și acolo este unde multe echipe încă încearcă să țină pasul.

În majoritatea întreprinderilor, provocarea nu este generarea de ieșiri. Este coordonarea muncii, menținerea alinierii pe echipe și luarea deciziilor cu contextul potrivit. Dacă aceste lucruri nu se îmbunătățesc, ieșirile mai rapide nu se traduc neapărat în rezultate comerciale mai bune.

Când inteligența artificială este conectată la sistemul de muncă, acolo este unde începeți să vedeți un impact diferit. Ea poate ajuta la identificarea blocajelor mai devreme, la îmbunătățirea vizibilității asupra a ceea ce se întâmplă realmente și la conducerea unor moduri de lucru mai consistente pe echipe.

Așa că ROI nu este doar despre viteză. Este despre cât de eficient o organizație execută la scară, cu mai multă claritate, responsabilitate și previzibilitate. Acesta este ceea ce se traduce în cele din urmă în valoare comercială măsurabilă.

Privind înainte, cum credeți că se va schimba rolul liderilor de produs pe măsură ce inteligența artificială devine un strat de bază în platformele de întreprindere? Este necesar un mod de gândire fundamental diferit decât cel al conducerii tradiționale de produs software?

Există patru lucruri la care mă gândesc aici.

Liderii de produs trebuie să abordeze inteligența artificială cu curiozitate intelectuală și o mentalitate de creștere. Domeniul se schimbă rapid, astfel încât capacitatea de a învăța și de a se adapta este critică.

Al doilea, principiile de bază și gândirea platformei devin și mai importante. Obținerea elementelor fundamentale corecte, în special în jurul datelor și guvernanței, permite echipelor să experimenteze rapid și în siguranță.

Al treilea, focusul pe client este la fel de important. Există mult zgomot pe piață în acest moment, și nu tot ceea ce este etichetat ca inteligență artificială sau agenți livrează valoare reală. Liderii trebuie să rămână ancorați în rezolvarea problemelor reale, și nu în urmărirea a ceva nou doar pentru sake-ul său.

Și, în cele din urmă, există o schimbare reală în modul în care echipele construiesc. Liniile dintre funcții se estompează, și mai multe persoane devin constructori. Liderii de produs care se îndreaptă spre aceasta și se implică realmente în tehnologie vor reuși.

Mulțumim pentru interviul excelent, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Smartsheet.

Pratima Arora, Giám đốc Sản phẩm và Công nghệ tại Smartsheet, là một giám đốc sản phẩm và công nghệ có kinh nghiệm với thành tích dẫn dắt các nền tảng tăng trưởng cao và mở rộng các đội ngũ toàn cầu. Trong vai trò hiện tại, cô giám sát quản lý sản phẩm, tiếp thị, trải nghiệm người dùng, định giá và các quan hệ đối tác chiến lược, giúp thúc đẩy sự phát triển của nền tảng quản lý công việc thông minh của Smartsheet. Trước đó, cô từng là Giám đốc Sản phẩm và Công nghệ tại Chainalysis, nơi cô lãnh đạo kỹ thuật, khoa học dữ liệu và chiến lược sản phẩm trong khi mở rộng đáng kể tổ chức và tăng tốc tăng trưởng doanh thu. Các vai trò lãnh đạo trước đây của cô bao gồm lãnh đạo kinh doanh Confluence tại Atlassian và thúc đẩy đổi mới sản phẩm thông minh tại Salesforce, xây dựng danh tiếng về việc cung cấp các giải pháp có thể mở rộng, tập trung vào khách hàng trên toàn bộ phần mềm doanh nghiệp.

Smartsheet là một nền tảng quản lý công việc thông minh, cấp doanh nghiệp được thiết kế để giúp các tổ chức lên kế hoạch, theo dõi, tự động hóa và báo cáo công việc trên quy mô lớn. Nền tảng này cho phép các đội ngũ tối ưu hóa quy trình làm việc, cộng tác theo thời gian thực và có được những thông tin hành động thông qua các công cụ tự động hóa và dữ liệu, hỗ trợ một loạt các trường hợp sử dụng từ quản lý dự án đến hoạt động doanh nghiệp. Có trụ sở tại Bellevue, Washington, Smartsheet phục vụ hàng triệu người dùng trên toàn thế giới, bao gồm một tỷ lệ lớn các công ty Fortune 500, tự định vị mình là một người chơi chính trong không gian quản lý công việc hợp tác đang phát triển.

Bạn đã gia nhập Smartsheet vào năm 2025 sau khi lãnh đạo sản phẩm và công nghệ tại Chainalysis và giữ các vai trò lãnh đạo cấp cao tại Atlassian và Salesforce. Giờ đây, vai trò của bạn đã mở rộng đến Giám đốc Sản phẩm và Công nghệ, bạn đang mang kinh nghiệm đa ngành vào chương Smartsheet tiếp theo như thế nào?

Tôi đã là một lãnh đạo B2B SaaS trong hơn 20 năm và đã chứng kiến những làn sóng đổi mới lớn – từ internet, đám mây, di động và xã hội. Trí tuệ nhân tạo là một sự chuyển đổi lớn hơn, cả về quy mô và tốc độ, và trọng tâm của tôi là giúp Smartsheet điều hướng sự thay đổi đó và biến nó thành một lợi thế thực sự cho khách hàng của chúng tôi.

Từ bên ngoài, điều đó có nghĩa là tăng tốc việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào trải nghiệm sản phẩm – giúp các đội làm việc nhanh hơn, đưa ra quyết định tốt hơn và thúc đẩy kết quả ở quy mô mà trước đây không thể.

Nhưng trí tuệ nhân tạo cũng đang thay đổi cách chúng ta xây dựng. Sản phẩm và công nghệ đang hội tụ, và ranh giới giữa các chức năng đang trở nên mờ nhạt. Các nhà thiết kế đang đến gần với mã, các kỹ sư đang đóng góp vào định nghĩa sản phẩm, và các đội đang trở thành những người xây dựng thực sự. Một phần quan trọng trong trọng tâm nội bộ của tôi là mang tinh thần xây dựng đó vào cách chúng tôi vận hành, với một cách tiếp cận trí tuệ nhân tạo đầu tiên cho phát triển, và làm như vậy với tốc độ. Điều đó cho phép chúng tôi di chuyển nhanh hơn như một đội thống nhất và chuyển đổi đổi mới thành kết quả có ý nghĩa cho khách hàng của chúng tôi.

Smartsheet đã định vị mình xung quanh ý tưởng quản lý công việc. Bạn định nghĩa khái niệm đó như thế nào ngày nay, và điều gì tách nó ra khỏi làn sóng rộng lớn hơn của các tính năng trí tuệ nhân tạo được thêm vào trên phần mềm doanh nghiệp?

Quản lý công việc là nơi con người, quy trình và dữ liệu hội tụ – với trí tuệ nhân tạo là lớp thực hiện giúp biến kế hoạch thành kết quả.

Phân tích 1,4 triệu dự án doanh nghiệp hoạt động trên nền tảng Smartsheet cho thấy sự mất cân bằng quan trọng: cường độ tự động hóa trên mỗi tài khoản doanh nghiệp tăng 55% hàng năm, và hoạt động tổng thể tăng 46%. Công việc đang được khởi xướng với tốc độ mà trước đây không thể tưởng tượng được. Nhưng việc hoàn thành công việc – phối hợp giữa các đội, duy trì sự nhất quán khi ưu tiên thay đổi, đưa ra quyết định phán quyết để giữ thực hiện trên đúng hướng – đó là nơi hầu hết các tổ chức đang lâm vào tình trạng khó khăn. Ngày làm việc đang trở nên dày đặc hơn, và các tổ chức cảm nhận điều đó trước tiên là những nơi mà ưu tiên, quyền sở hữu và quyền quyết định vẫn sống trong đầu người chứ không phải trong hệ thống.

Điểm mà nhiều phương pháp không đạt được là trí tuệ nhân tạo được xếp lớp trên các quy trình làm việc chứ không phải được nhúng vào trong chúng. Nó có thể hỗ trợ các nhiệm vụ cá nhân, nhưng nó không thể dàn xếp kết quả trên các đội hoặc toàn bộ doanh nghiệp.

Cách tiếp cận của chúng tôi khác biệt. Chúng tôi đặt nền móng trí tuệ nhân tạo trong dữ liệu doanh nghiệp và tích hợp nó trực tiếp vào quy trình làm việc để nó có thể hoạt động với bối cảnh thực – mối quan hệ giữa các dự án, ý định đằng sau kế hoạch, và phán quyết được mã hóa trong cách công việc đã được cấu trúc. Đó là điều cho phép trí tuệ nhân tạo dàn xếp thực hiện, không chỉ hỗ trợ một nhiệm vụ, và cuối cùng thúc đẩy tác động kinh doanh có ý nghĩa.

Trong tầm nhìn sản phẩm tháng 11 năm 2025 của bạn cho tương lai của Smartsheet, bạn đã mô tả một nền tảng mang lại sự kết hợp giữa con người, dữ liệu và trí tuệ nhân tạo một cách thống nhất hơn. Điều gì bạn cảm thấy thiếu trong các công cụ quản lý công việc hiện có đã đẩy bạn theo hướng đó?

Chúng tôi đã thấy một khoảng trống dai dẳng giữa lập kế hoạch và thực hiện, đặc biệt là ở cấp độ doanh nghiệp. Các đội đang làm việc trên nhiều hệ thống không kết nối, điều này khiến việc duy trì sự nhất quán hoặc có cái nhìn rõ ràng, theo thời gian thực về tiến độ trở nên khó khăn.

Nhiều công cụ đang giải quyết một phần của vấn đề – lập kế hoạch, quy trình làm việc hoặc cộng tác – nhưng chúng vẫn không kết nối. Mỗi công cụ đang giải quyết một vấn đề trong ngăn xếp hoặc hệ thống riêng của nó, nhưng không phải trên toàn công ty. Sự phân mảnh trở thành một rào cản thực sự khi bạn đang hoạt động ở quy mô lớn. Đó là nơi Smartsheet tỏa sáng.

Trọng tâm của chúng tôi đã là đưa các yếu tố đó lại với nhau vào một hệ thống thống nhất để các đội có thể duy trì sự nhất quán, thích nghi nhanh và thực hiện hiệu quả hơn.

Một trong những phần thú vị hơn của tầm nhìn đó là sự chuyển dịch hướng tới các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể hiểu bối cảnh trên các dự án, quy trình làm việc và đội. Làm thế nào quan trọng là bối cảnh trong việc khiến trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp thực sự hữu ích chứ không chỉ ấn tượng trong các bản demo?

Trí tuệ nhân tạo hiểu bối cảnh là cơ bản khác với trí tuệ nhân tạo tạo nội dung. Các mô hình tiền phong tạo ra. Các hệ thống ghi lại lưu trữ. Nhưng không một trong số chúng hiểu cách tổ chức của bạn thực sự hoạt động, sự phụ thuộc, ý định đằng sau kế hoạch, hoặc các quyết định phán quyết được mã hóa trong mỗi quy trình làm việc. Đó là lớp mà Smartsheet chiếm giữ.

Smartsheet hiểu hình dạng hoạt động của doanh nghiệp của bạn và đưa trí tuệ nhân tạo vào hoạt động trong đó. Khi bạn đặt nền móng trí tuệ nhân tạo trong sự hiểu biết đó, nó chuyển từ phản ứng sang trở thành một lớp thông minh trong thực hiện. Nó không chỉ phản hồi các yêu cầu. Nó hoạt động với sự hiểu biết về cách doanh nghiệp thực sự chạy, và sự hiểu biết đó được tích lũy theo thời gian.

Mỗi kế hoạch, mỗi quy trình làm việc, mỗi quyết định được ghi lại trong Smartsheet trở thành một tài sản thông minh làm cho trí tuệ nhân tạo trở nên hữu ích hơn trong tổ chức cụ thể đó. Bối cảnh, ý định và phán quyết mà các đội của bạn đã xây dựng trong nhiều năm – đó là ba điều mà trí tuệ nhân tạo không thể tạo ra một mình.

Giao thức Máy chủ Bối cảnh Mô hình của Smartsheet gợi ý một sự chuyển dịch từ trí tuệ nhân tạo chỉ trả lời câu hỏi đến trí tuệ nhân tạo có thể tương tác với dữ liệu công việc trực tiếp. Từ quan điểm của bạn, điều gì làm cho đó một điểm chuyển quan trọng cho phần mềm doanh nghiệp?

Đây là một sự chuyển dịch từ trí tuệ nhân tạo thông báo công việc đến trí tuệ nhân tạo có thể hành động trên nó. Với Máy chủ MCP của Smartsheet, các công ty không còn bị khóa vào một công cụ trí tuệ nhân tạo duy nhất; giao thức hoạt động với các mô hình trí tuệ nhân tạo đã được nhúng vào các quy trình làm việc của họ, cho dù đó là Claude, Gemini, ChatGPT hay các mô hình khác. Các đội có thể kết nối trực tiếp với dữ liệu công việc trực tiếp và hoạt động trong các hệ thống nơi công việc thực sự xảy ra, cho phép họ di chuyển vượt ra ngoài trò chuyện vào thực hiện. Khi hệ sinh thái MCP mở rộng, chúng tôi sẽ mở rộng hỗ trợ cho các mô hình hàng đầu bổ sung, đảm bảo Smartsheet vẫn tương thích với bất kỳ giải pháp trí tuệ nhân tạo nào mà các đội chọn. Khi trí tuệ nhân tạo có quyền truy cập vào dữ liệu trực tiếp trên các dự án và quy trình làm việc, nó có thể đưa ra các rủi ro sớm hơn, hỗ trợ việc ra quyết định tốt hơn và thực hiện hành động, như tạo nhiệm vụ hoặc cập nhật công việc.

Tín hiệu ban đầu rất rõ ràng. Trong 30 ngày đầu tiên sau khi ra mắt, hàng nghìn người dùng Smartsheet đã hoàn thành 1,76 triệu hành động thông qua Kết nối MCP của Smartsheet cho Claude. Và một tỷ lệ đáng kể trong số các tương tác đó không phải là về việc thu thập thông tin – chúng đang di chuyển công việc tiến về phía trước. Tạo nhiệm vụ. Cập nhật kế hoạch. Hành động với bối cảnh.

Đó là điều làm cho đây trở thành một điểm chuyển. Trí tuệ nhân tạo trở thành một phần của các quy trình làm việc hiện có mà mọi người đã sử dụng, cho phép các tổ chức di chuyển từ lợi ích sản xuất cá nhân đến thực hiện phối hợp ở quy mô lớn. Các công ty mà nền tảng hoạt động đã sống trong Smartsheet đang tích lũy lợi thế đó ngay bây giờ. Ví dụ, các đội đang chuyển đổi ghi chú cuộc họp thành nhiệm vụ tự động, với mô hình thậm chí suy luận về việc ai nên được giao nhiệm vụ dựa trên bối cảnh cuộc trò chuyện, để các quyết định được đưa ra trong phòng trở thành công việc được theo dõi trong Smartsheet mà không cần nhập thủ công. Đó là sự phối hợp ở quy mô lớn – không phải vì mọi người làm việc chăm chỉ hơn, mà vì hệ thống cuối cùng đã theo kịp.

Khi trí tuệ nhân tạo được kết nối với các hệ thống hoạt động và quy trình làm việc kinh doanh trực tiếp, sự tin cậy trở nên quan trọng. Bạn đang suy nghĩ về bảo mật, quản trị và khả năng kiểm toán như thế nào khi trí tuệ nhân tạo trở nên định hướng hành động hơn trong doanh nghiệp?

Sự tin cậy, bảo mật và quản trị là thiết yếu cho bất kỳ việc áp dụng doanh nghiệp thực sự nào. Khi trí tuệ nhân tạo trở nên định hướng hành động hơn, sự tin cậy không phải là tùy chọn – nó là nền tảng. Đối với chúng tôi, điều đó bắt đầu bằng việc đảm bảo trí tuệ nhân tạo tuân theo cùng mô hình quản trị như mọi thứ khác trên nền tảng. Nó tuân theo các quyền đã tồn tại, vì vậy nó chỉ có thể truy cập và hành động trên dữ liệu mà nó được phép rõ ràng. Dữ liệu của bạn vẫn là dữ liệu của bạn.

Cũng quan trọng không kém là khả năng hiển thị. Các tổ chức cần hiểu cách trí tuệ nhân tạo đang tương tác với các hệ thống của họ, những hành động nào đang được thực hiện, bởi ai và trong bối cảnh nào. Đó là lý do tại sao khả năng kiểm toán được tích hợp: mỗi hành động, cho dù được khởi xướng bởi con người hay trí tuệ nhân tạo, đều có thể được theo dõi và xem xét. Chúng tôi cũng suy nghĩ kỹ về nơi tự chủ có ý nghĩa. Đối với các hành động có tác động cao hơn, chúng tôi xây dựng các kiểm soát vòng lặp con người, để các đội có thể xem xét và phê duyệt trước khi bất cứ điều gì quan trọng xảy ra.

Mục tiêu là cung cấp cho các tổ chức sự tự tin để cho phép trí tuệ nhân tạo di chuyển công việc tiến về phía trước, đồng thời vẫn duy trì kiểm soát, minh bạch và trách nhiệm mà họ mong đợi ở quy mô doanh nghiệp.

Smartsheet cũng nhấn mạnh kiến trúc mở, bao gồm hỗ trợ cho các hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo bên ngoài. Tại sao bạn tin rằng tính mở và khả năng tương tác sẽ quan trọng như thế nào trong giai đoạn tiếp theo của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp?

Công việc doanh nghiệp không sống trong một hệ thống duy nhất. Nó được phân散 trên các công cụ, đội và nguồn dữ liệu. Nếu trí tuệ nhân tạo không thể kết nối với môi trường đó, nó sẽ vẫn bị giới hạn. Nó có thể tạo ra câu trả lời, nhưng nó không thể thực sự giúp thúc đẩy thực hiện.

Đó là lý do tại sao tính mở quan trọng. Nó cho phép trí tuệ nhân tạo kết nối với dữ liệu trực tiếp trên các hệ thống và hoạt động với toàn bộ bối cảnh về cách công việc thực sự xảy ra. Với MCP, các công ty áp dụng các tiêu chuẩn trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp và quản trị yêu thích của họ vào công việc trong Smartsheet, thay vì áp dụng các công cụ mới hoặc làm việc trong các silo.

Đó là sự chuyển dịch. Khi trí tuệ nhân tạo có thể hoạt động trên các hệ thống, nó chuyển từ các tương tác bị cô lập sang hỗ trợ cách tổ chức hoạt động. Đó là nơi bạn bắt đầu thấy tác động thực sự ở quy mô lớn.

Tầm nhìn sản phẩm của bạn cũng giới thiệu các ý tưởng như Trợ lý Thông minh, Đại lý Thông minh, Lưu thông Thông minh và một lớp đồ thị kiến thức. Trong số các khả năng đó, bạn nghĩ khả năng nào có tiềm năng thay đổi cách các đội thực sự làm việc hàng ngày?

Đó không phải là về bất kỳ một trong số chúng trong sự cô lập, vì chúng thực sự chỉ là các cách khác nhau mà mọi người tương tác với hệ thống.

Sức mạnh thực sự nằm ở trí tuệ bên dưới, được cung cấp bởi lớp dữ liệu của chúng tôi và Đồ thị Kiến thức Smartsheet. Đó là điều cho phép hệ thống hiểu bối cảnh trên các dự án, quy trình làm việc và đội, và cho phép nó hiểu cách công việc thực sự kết nối. Bối cảnh đó là điều làm cho mọi thứ khác hoạt động. Đồ thị Kiến thức Smartsheet đã ánh xạ các mối quan hệ trên công việc ở quy mô đáng kể, với hơn 100 triệu nút. Điều đó cho phép chúng tôi lớp bối cảnh, từ các phương pháp hay nhất của ngành đến dữ liệu tổ chức, đội và cá nhân, để hệ thống có thể cung cấp thông tin chi tiết hơn nhiều so với một mô hình độc lập.

Từ đó, nó xuất hiện theo các cách khác nhau. Đôi khi đó là một trợ lý giúp ai đó hiểu trạng thái dự án hoặc đưa ra các rủi ro. Đôi khi đó là một đại lý thực hiện hành động, như tạo thời gian biểu hoặc cập nhật công việc. Đôi khi đó là phối hợp quy trình làm việc trên các hệ thống.

Nhưng tất cả đều được đặt nền móng trong cùng một nền tảng hoạt động – bối cảnh tích lũy, ý định và phán quyết về cách công việc thực sự đã được thực hiện. Đó là điều thực sự thay đổi công việc hàng ngày, không phải là một tính năng duy nhất, mà là một hệ thống hiểu tổ chức của bạn.

Nhiều doanh nghiệp vẫn đang vật lộn để đo lường liệu trí tuệ nhân tạo có mang lại giá trị kinh doanh thực sự hay không. Lãnh đạo nên suy nghĩ về ROI như thế nào khi mục tiêu không chỉ là đầu ra nhanh hơn, mà là quyết định tốt hơn, thực hiện mạnh mẽ hơn và ít lực cản hoạt động hơn?

Nhiều tổ chức bắt đầu bằng cách đo lường việc áp dụng trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như số lượng người sử dụng giao diện người dùng hàng ngày. Đó là một tín hiệu hữu ích, nhưng đó không phải là toàn bộ bức tranh. Giá trị thực sự xuất hiện trong thực hiện, và đó là nơi nhiều đội vẫn đang cố gắng theo kịp.

Trong hầu hết các doanh nghiệp, thách thức không phải là tạo ra đầu ra. Đó là phối hợp công việc, duy trì sự nhất quán trên các đội và đưa ra quyết định với bối cảnh phù hợp. Nếu những điều đó không cải thiện, đầu ra nhanh hơn không nhất thiết chuyển thành kết quả kinh doanh tốt hơn.

Khi trí tuệ nhân tạo được kết nối với hệ thống công việc, đó là nơi bạn bắt đầu thấy một loại tác động khác. Nó có thể giúp đưa ra các rủi ro sớm hơn, cải thiện khả năng hiển thị vào những gì thực sự đang xảy ra và thúc đẩy các cách làm việc nhất quán hơn trên các đội.

Vì vậy, ROI không chỉ là về tốc độ. Đó là về cách một tổ chức thực hiện ở quy mô lớn, với sự rõ ràng, trách nhiệm và dự đoán hơn. Đó là điều cuối cùng chuyển thành giá trị kinh doanh có thể đo lường được.

Nhìn về phía trước, bạn thấy vai trò của các lãnh đạo sản phẩm thay đổi như thế nào khi trí tuệ nhân tạo trở thành một lớp cốt lõi trong các nền tảng doanh nghiệp? Việc xây dựng cho một tương lai bản địa trí tuệ nhân tạo có yêu cầu một tâm lý lãnh đạo sản phẩm truyền thống khác biệt không?

Có bốn điều tôi nghĩ về ở đây.

Các lãnh đạo sản phẩm cần phải chấp nhận trí tuệ nhân tạo với sự tò mò trí tuệ và một tâm lý phát triển. Lĩnh vực này đang thay đổi nhanh chóng, vì vậy khả năng học hỏi và thích nghi là rất quan trọng.

Thứ hai, suy nghĩ về các nguyên tắc cơ bản và nền tảng trở nên quan trọng hơn. Việc có các yếu tố nền tảng đúng, đặc biệt là xung quanh dữ liệu và quản trị, cho phép các đội thử nghiệm nhanh chóng và an toàn.

Thứ ba, tập trung vào khách hàng vẫn rất quan trọng. Có rất nhiều tiếng ồn trên thị trường hiện nay, và không mọi thứ được dán nhãn là trí tuệ nhân tạo hoặc đại lý đều mang lại giá trị thực. Lãnh đạo cần phải giữ chân trong việc giải quyết các vấn đề thực sự chứ không chỉ theo đuổi điều gì đó mới vì lợi ích của nó.

Và cuối cùng, có một sự thay đổi thực sự trong cách các đội xây dựng. Các ranh giới giữa các chức năng đang trở nên mờ nhạt, và nhiều người hơn đang trở thành những người xây dựng. Các lãnh đạo sản phẩm những người nghiêng về điều đó và thực sự tham gia với công nghệ sẽ thành công.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Smartsheet.

Pratima Arora, Chief Product en Technologie Officer bij Smartsheet, is een ervaren product- en technologie-executive met een trackrecord van het leiden van high-growth platforms en het opschalen van globale teams. In haar huidige rol is ze verantwoordelijk voor productmanagement, marketing, gebruikerservaring, prijzen en strategische partnerschappen, waarmee ze helpt bij de evolutie van Smartsheets AI-gebaseerde werkbeheerplatform. Voordat ze bij Smartsheet kwam, was ze Chief Product en Technologie Officer bij Chainalysis, waar ze leiding gaf aan engineering, datawetenschap en productstrategie, terwijl ze het bedrijf aanzienlijk uitbreidde en de omzet groeide. Haar eerdere leiderschapsrollen omvatten het leiden van het Confluence-bedrijf bij Atlassian en het stimuleren van AI-gebaseerde productinnovatie bij Salesforce, waarmee ze een reputatie opbouwde voor het leveren van schaalbare, klantgerichte oplossingen in enterprise-software.

Smartsheet is een AI-gebaseerd, enterprise-grade werkbeheerplatform dat is ontworpen om organisaties te helpen bij het plannen, volgen, automatiseren en rapporteren over werk op grote schaal. Het platform stelt teams in staat om workflows te stroomlijnen, in real-time samen te werken en actiegerichte inzichten te verkrijgen door middel van automatisering en gegevensgestuurde tools, waarmee het een breed scala aan use-cases ondersteunt, van projectmanagement tot enterprise-activiteiten. Met het hoofdkantoor in Bellevue, Washington, serveert Smartsheet miljoenen gebruikers wereldwijd, waaronder een groot deel van de Fortune 500-bedrijven, waarmee het zichzelf positioneert als een belangrijke speler in de evoluerende collaborative work management-ruimte.

U bent in 2025 bij Smartsheet ingestapt nadat u product en technologie had geleid bij Chainalysis en senior leiderschapsrollen had gehad bij Atlassian en Salesforce. Nu uw rol is uitgebreid tot Chief Product en Technologie Officer, hoe brengt u die cross-industry ervaring in de volgende hoofdstuk van Smartsheet?

Ik ben meer dan 20 jaar lang een B2B SaaS-leider geweest en heb grote golven van innovatie gezien – van internet, naar cloud, mobiel en social. AI is een veel grotere transformatie, zowel in schaal als in snelheid, en mijn focus ligt op het helpen van Smartsheet om die verandering te navigeren en er een echt voordeel voor onze klanten van te maken.

Extern gezien, betekent dat het versnellen van hoe we AI in de productervaring integreren – teams helpen om sneller te werken, betere beslissingen te nemen en resultaten te behalen op een schaal die eerder niet mogelijk was.

Maar AI verandert ook hoe we bouwen. Product en technologie komen samen, en de lijnen tussen functies vervagen. Ontwerpers komen dichter bij code, engineers dragen bij aan productdefinitie, en teams worden meer hands-on bouwers. Een groot deel van mijn focus intern is het brengen van die bouwmentaliteit in hoe we opereren, met een AI-gebaseerde aanpak van ontwikkeling, en dat doen met tempo. Dat stelt ons in staat om sneller te bewegen als een geünificeerd team en innovatie te vertalen in zinvolle resultaten voor onze klanten.

Smartsheet heeft zichzelf gepositioneerd rond het idee van werkbeheer. Hoe definieert u dat concept vandaag, en wat onderscheidt het van de bredere golf van AI-functies die worden toegevoegd aan enterprise-software?

Werkbeheer is waar mensen, processen en gegevens samenkomen – met AI als de uitvoeringslaag die plannen omzet in resultaten.

Analyse van 1,4 miljoen actieve enterprise-projecten op het Smartsheet-platform onthult een kritische onevenwichtigheid: automatiseringsintensiteit per enterprise-account is 55% gestegen ten opzichte van vorig jaar, en de algehele activiteit is 46% gestegen. Werk wordt geïnitieerd op een tempo dat drie jaar geleden ondenkbaar zou zijn geweest. Maar het afmaken van werk – coördineren over teams, onderhouden van uitlijning terwijl prioriteiten verschuiven, maken van oordeelsvellingen die de uitvoering op het juiste spoor houden – dat is waar de meeste organisaties verdrinken. De werkdag wordt dichter, en de organisaties die het het eerste voelen zijn die waar prioriteiten, eigendom en beslissingsrechten nog steeds in mensenhoofden in plaats van in het systeem leven.

Waar veel benaderingen tekortschieten, is dat AI bovenop workflows wordt gelegd in plaats van erin geïntegreerd te worden. Het kan helpen bij individuele taken, maar het kan geen resultaten coördineren over teams of het volledige bedrijf.

Onze aanpak is anders. We baseren AI op enterprise-gegevens en integreren het rechtstreeks in workflows, zodat het kan opereren met echte context – de relaties tussen projecten, de intentie achter het plan en de oordeelsvellingen die in de manier waarop het werk is gestructureerd zijn ingebed. Dat is wat AI in staat stelt om uitvoering te coördineren, niet alleen een taak te assisteren, en uiteindelijk zinvolle bedrijfsimpact te hebben.

In uw visie voor Smartsheets toekomst van 18 november 2025 beschreef u een platform dat mensen, gegevens en AI op een meer geünificeerde manier samenbrengt. Wat vond u ontbreken in bestaande werkbeheertools die u in die richting duwden?

We zagen een persistent gat tussen planning en uitvoering, vooral op enterprise-niveau. Teams werkten over meerdere niet-geconnecteerde systemen, waardoor het moeilijk was om uitgelijnd te blijven of een duidelijk, real-time overzicht van de voortgang te krijgen.

Veel tools losten een deel van het probleem op – planning, workflows of samenwerking – maar ze bleven losstaand. Elk lost een probleem op binnen hun individuele stack of systeem, maar niet over het hele bedrijf. De fragmentatie wordt een echte barrière wanneer u op grote schaal opereert. Dat is waar Smartsheet uitblinkt.

Onze focus is geweest op het samenbrengen van die elementen in een enkel, geünificeerd systeem, zodat teams uitgelijnd kunnen blijven, snel kunnen aanpassen en effectiever kunnen uitvoeren.

Een van de interessantste delen van die visie was de beweging naar AI-systemen die context kunnen begrijpen over projecten, workflows en teams. Hoe belangrijk is context in het maken van enterprise AI echt nuttig in plaats van alleen indrukwekkend in demos?

AI die context begrijpt, is fundamenteel anders dan AI die inhoud genereert. Frontier-modellen genereren. Systemen van record slaan op. Maar geen van beiden begrijpt hoe uw organisatie werkelijk werkt, de afhankelijkheden, de intentie achter het plan of de oordeelsvellingen die in elke workflow zijn ingebed. Dat is de laag die Smartsheet inneemt.

Smartsheet begrijpt de operationele vorm van uw bedrijf en zet AI aan het werk binnenin. Wanneer u AI in dat soort begrip grondt, verschuift het van reageren naar een intelligente laag in uitvoering. Het reageert niet alleen op prompts. Het opereert met een begrip van hoe het bedrijf werkelijk draait, en dat begrip accumuleert over tijd.

Elk plan, elke workflow, elke beslissing die in Smartsheet wordt vastgelegd, wordt een intelligentieactivum dat AI nuttiger maakt in die specifieke organisatie. De context, intentie en oordeelsvelling die uw teams de afgelopen jaren hebben opgebouwd – dat zijn de drie dingen die AI niet zelf kan genereren.

Smartsheets Model Context Protocol-server suggereert een verschuiving van AI die alleen vragen beantwoordt naar AI die live werkgegevens kan benaderen. Vanuit uw perspectief, wat maakt dat een betekenisvolle keerpunt voor enterprise-software?

Dit is een verschuiving van AI die werk informeert naar AI die op werk kan acteren. Met de Smartsheet MCP-server zijn bedrijven niet langer gebonden aan één AI-hulpmiddel; het protocol werkt met de AI-modellen die al in hun workflows zijn ingebed, of het nu Claude, Gemini, ChatGPT of anderen zijn. Teams kunnen nu rechtstreeks verbinding maken met live werkgegevens en opereren binnen de systemen waar werkelijk werk gebeurt, waardoor ze voorbij chat kunnen gaan en naar uitvoering kunnen gaan. Naarmate het MCP-ecosysteem zich uitbreidt, zullen we de ondersteuning voor aanvullende toonaangevende modellen uitbreiden, waardoor Smartsheet compatibel blijft met welk AI-oplossing teams ook kiezen. Wanneer AI toegang heeft tot real-time gegevens over projecten en workflows, kan het risico’s eerder oppervlakken, betere beslissingen ondersteunen en actie ondernemen, zoals taken maken of werk bijwerken.

Het vroege signaal is duidelijk. Binnen de eerste 30 dagen na de lancering hebben duizenden Smartsheet-gebruikers 1,76 miljoen acties voltooid via de Smartsheet MCP-connector voor Claude. En een aanzienlijk deel van die interacties waren niet over het ophalen van informatie – ze zetten werkelijk werk voort. Taken maken. Plannen bijwerken. Actie ondernemen met context.

Dat is wat het een keerpunt maakt. AI wordt ingebed in bestaande workflows die mensen al gebruiken, waardoor organisaties kunnen overstappen van individuele productiviteitswinsten naar gecoördineerde uitvoering op grote schaal. De bedrijven waarvan de operationele basis al in Smartsheet leeft, zijn dat voordeel nu aan het accumuleren. Teams zetten bijvoorbeeld vergadernotities automatisch om in taken, met het model dat zelfs afleidt aan wie de taak moet worden toegewezen op basis van conversatiecontext, zodat beslissingen die in een ruimte worden genomen, worden omgezet in geregistreerd werk in Smartsheet zonder enkele handmatige invoer. Dat is coördinatie op grote schaal – niet omdat mensen harder werkten, maar omdat het systeem eindelijk bijhield.

Wanneer AI verbonden is met operationele systemen en live bedrijfsworkflows, wordt vertrouwen kritiek. Hoe denkt u over beveiliging, governance en controleerbaarheid terwijl AI meer actiegericht wordt binnen het bedrijf?

Vertrouwen, beveiliging en governance zijn essentieel voor elke echte enterprise-adoptie. Terwijl AI meer actiegericht wordt, is vertrouwen geen optie – het is fundamenteel. Voor ons begint dat met het waarborgen dat AI zich houdt aan hetzelfde governance-model als alles op het platform. Het volgt bestaande machtigingen, zodat het alleen toegang heeft tot en actie kan ondernemen op de gegevens waarvoor het expliciet is gemachtigd. Uw gegevens blijven uw gegevens.

Even belangrijk is zichtbaarheid. Organisaties moeten begrijpen hoe AI met hun systemen omgaat, welke acties worden ondernomen, door wie en in welke context. Dat is waarom controleerbaarheid is ingebouwd: elke actie, of deze nu is geïnitieerd door een persoon of AI, kan worden getraceerd en beoordeeld. We zijn ook zorgvuldig met waar autonomie zin heeft. Voor acties met een grotere impact bouwen we mens-in-de-lus-controles in, zodat teams kunnen controleren en goedkeuren voordat er iets significants gebeurt.

Het doel is om organisaties het vertrouwen te geven om AI werk voort te laten zetten, terwijl ze nog steeds de controle, transparantie en verantwoordelijkheid behouden die ze op enterprise-schaal verwachten.

Smartsheet heeft ook de nadruk gelegd op open architectuur, waaronder ondersteuning voor externe AI-ecosystemen. Waarom denkt u dat openheid en interoperabiliteit zo belangrijk zullen zijn in de volgende fase van enterprise AI-adoptie?

Enterprise-werk leeft niet in één systeem. Het is verspreid over tools, teams en gegevensbronnen. Als AI niet met die omgeving kan verbinden, blijft het beperkt. Het kan antwoorden genereren, maar het kan geen uitvoering echt stimuleren.

Dat is waarom openheid ertoe doet. Het stelt AI in staat om verbinding te maken met live gegevens over systemen en te opereren met de volledige context van hoe werk werkelijk gebeurt. Met MCP kunnen bedrijven hun voorkeurscorporate AI-standaarden en governance toepassen op werk in Smartsheet, in plaats van nieuwe tools te adopteren of in silo’s te werken.

Dat is de verschuiving. Wanneer AI over systemen kan werken, verschuift het van geïsoleerde interacties naar het werkelijk ondersteunen van hoe de organisatie draait. Dat is waar u echt impact op grote schaal ziet.

Uw productvisie introduceerde ook ideeën als Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows en een kennisgrafische laag. Welke van die mogelijkheden denkt u dat de meeste potentie heeft om de manier waarop teams werken te veranderen op dagelijkse basis?

Het is minder over een van die in isolatie, aangezien ze gewoon verschillende manieren zijn waarop mensen met het systeem omgaan.

De echte kracht ligt in de intelligentie eronder, aangedreven door onze datalaag en de Smartsheet Knowledge Graph. Dat is wat het systeem context geeft over projecten, workflows en teams, en het in staat stelt om te begrijpen hoe werk werkelijk in elkaar zit. Die context is wat alles anders doet werken. De Smartsheet Knowledge Graph kaart al relaties over werk op grote schaal, met meer dan 100 miljoen knooppunten. Dat stelt ons in staat om context in te bedden, van industrie-standaarden tot organisatorische, team- en individuele gegevens, zodat het systeem veel relevantere inzichten kan leveren dan een standalone-model.

Van daaruit verschijnt het op verschillende manieren. Soms is het een assistent die iemand helpt om projectstatus te begrijpen of risico’s te oppervlakken. Soms is het een agent die actie onderneemt, zoals tijdslijnen maken of werk bijwerken. Soms is het coördineren van workflows over systemen.

Maar ze zijn allemaal gebaseerd op dezelfde operationele basis – de geaccumuleerde context, intentie en oordeelsvelling van hoe werk werkelijk is gedaan. Dat is wat werkelijk dagelijkse werk verandert, niet één functie, maar een systeem dat uw organisatie begrijpt.

Veel bedrijven hebben nog moeite om te meten of AI werkelijk bedrijfswaarde levert. Hoe moeten leiders denken over ROI wanneer het doel niet alleen snellere outputs is, maar betere beslissingen, sterkere uitvoering en minder operationele wrijving?

Veel organisaties beginnen met het meten van AI-adoptie, zoals het aantal mensen dat de UI dagelijks gebruikt. Dat is een nuttig signaal, maar het is niet het volledige beeld. De echte waarde verschijnt in uitvoering, en dat is waar veel teams nog steeds proberen bij te blijven.

In de meeste bedrijven is de uitdaging niet het genereren van outputs. Het is coördineren van werk, uitlijning behouden over teams en beslissingen nemen met de juiste context. Als die dingen niet verbeteren, vertalen snellere outputs zich niet noodzakelijkerwijs in betere bedrijfsresultaten.

Wanneer AI is verbonden met het systeem van werk, is dat waar u een andere soort impact ziet. Het kan helpen bij het oppervlakken van knelpunten eerder, verbeteren van zichtbaarheid in wat er werkelijk gebeurt en stimuleren van consistentere manieren van werken over teams.

Dus ROI is niet alleen over snelheid. Het is over hoe effectief een organisatie uitvoert op grote schaal, met meer duidelijkheid, verantwoordelijkheid en voorspelbaarheid. Dat is wat uiteindelijk vertaalt in meetbare bedrijfswaarde.

Kijkend naar de toekomst, hoe ziet u de rol van productleiders veranderen terwijl AI een kernlaag wordt in enterprise-platforms? Vereist het bouwen voor een AI-natieve toekomst een fundamenteel andere mentaliteit dan traditionele software-productleiderschap?

Er zijn vier dingen waar ik aan denk.

Productleiders moeten AI omarmen met intellectuele nieuwsgierigheid en een groeimindset. Het veld verandert snel, dus de capaciteit om te leren en aan te passen is kritiek.

Ten tweede worden eersteklas principes en platformdenken nog belangrijker. De fundamenten goed krijgen, vooral rondom gegevens en governance, stelt teams in staat om snel en veilig te experimenteren.

Ten derde is klantfocus net zo belangrijk. Er is veel lawaai op de markt op dit moment, en niet alles dat als AI of agenten wordt gelabeld, levert werkelijke waarde. Leiders moeten vasthouden aan het oplossen van echte problemen in plaats van iets nieuws te achtervolgen omwille van zichzelf.

En ten slotte is er een echte verschuiving in hoe teams bouwen. De lijnen tussen functies vervagen, en meer mensen worden bouwers. Productleiders die daarin meegaan en echt engageren met de technologie zullen slagen.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, kunnen Smartsheet bezoeken.

Πρατίμα Άρορα, Chief Product και Technology Officer στο Smartsheet, είναι một έμπειρη εκτελεστική προϊόντος και τεχνολογίας με ένα ρεκόρ οδηγίας υψηλής ανάπτυξης πλατφορμών και κλιμάκωσης παγκόσμιων ομάδων. Στο ρόλο της, εποπτεύει τη διαχείριση προϊόντος, την αγορά, την εμπειρία χρήστη, την τιμολόγηση και τις στρατηγικές συνεργασίες, βοηθώντας στην εξέλιξη της πλατφόρμας διαχείρισης εργασίας του Smartsheet που βασίζεται σε AI. Προηγουμένως, υπηρέτησε ως Chief Product και Technology Officer στο Chainalysis, όπου οδήγησε την μηχανική, την επιστήμη δεδομένων και τη στρατηγική προϊόντος, ενώ επέκτεινε σημαντικά τον οργανισμό και επιτάχυνε την αύξηση των εσόδων. Οι προηγούμενες ηγετικές θέσεις της περιλαμβάνουν την ηγεσία του Confluence business στο Atlassian και την οδήγηση της καινοτομίας προϊόντος που βασίζεται σε AI στη Salesforce, κατασκευάζοντας μια φήμη για την παράδοση λύσεων που είναι ανταποκρίσιμες και κεντρισμένες στον πελάτη σε λογισμικό επιχείρησης.

Smartsheet είναι μια πλατφόρμα διαχείρισης εργασίας που βασίζεται σε AI, που σχεδιάζεται για να βοηθήσει τις οργανώσεις να σχεδιάσουν, να παρακολουθήσουν, να αυτοματοποιήσουν και να αναφέρουν την εργασία σε κλίμακα. Η πλατφόρμα επιτρέπει στις ομάδες να ροκανίσουν τις ροές εργασίας, να συνεργαστούν σε πραγματικό χρόνο και να αποκτήσουν ενεργητικές πληροφορίες μέσω αυτοματοποίησης και εργαλείων δεδομένων, υποστηρίζοντας eine ευρεία γκάμα περιπτώσεων χρήσης από τη διαχείριση έργων μέχρι τις επιχειρησιακές επιχειρήσεις. Με έδρα το Bellevue, Washington, το Smartsheet εξυπηρετεί εκατομμύρια χρήστες παγκοσμίως, συμπεριλαμβανομένου ενός μεγάλου μεριδίου των εταιρειών Fortune 500, θέτοντας τον εαυτό του ως einen κεντρικό παίκτη στο εξελισσόμενο χώρο της συνεργατικής διαχείρισης εργασίας.

Βήχατε στο Smartsheet το 2025 μετά τη διεύθυνση προϊόντος και τεχνολογίας στο Chainalysis και την κατοχή ανώτερων ηγετικών θέσεων στο Atlassian και τη Salesforce. Τώρα που ο ρόλος σας έχει επεκταθεί σε Chief Product και Technology Officer, πώς φέρνετε αυτήν την εμπειρία διακříσεων σε αυτόν τον επόμενο κύκλο του Smartsheet;

Έχω μια εμπειρία 20 ετών ως ηγέτης B2B SaaS και έχω δει μεγάλες κυματικές καινοτομίες – από το διαδίκτυο, στο cloud, mobile, και κοινωνικό. Το AI είναι μια πολύ μεγαλύτερη μεταμόρφωση, τόσο σε κλίμακα όσο και σε ταχύτητα, και ο στόχος μου είναι να βοηθήσω το Smartsheet να πλοηγήσει αυτήν την αλλαγή και να τη μετατρέψει σε ένα πραγματικό πλεονέκτημα για τους πελάτες μας.

Εξωτερικά, αυτό σημαίνει την επιτάχυνση του πώς ενσωματώνουμε το AI στην εμπειρία προϊόντος–βοηθώντας τις ομάδες να εργαστούν γρηγορότερα, να λάβουν καλύτερες αποφάσεις και να οδηγήσουν αποτελέσματα σε μια κλίμακα που δεν ήταν δυνατή πριν.

Αλλά το AI αλλάζει επίσης τον τρόπο που χτίζουμε. Το προϊόν και η τεχνολογία συναντώνται, και οι γραμμές μεταξύ των λειτουργιών μπερδεύονται. Οι σχεδιαστές έρχονται πιο κοντά στον κώδικα, οι μηχανικοί συμβάλλουν στην ορισμό προϊόντος, και οι ομάδες γίνονται πιο χειροπιαστές οικοδόμοι. Ένας μεγάλος μέρος του εσωτερικού μου εστιασμού είναι να φέρω αυτήν την οικοδομική νοοτροπία στο πώς λειτουργούμε, με μια προσέγγιση AI-πρώτου στην ανάπτυξη, και να το κάνω με ταχύτητα. Αυτό μας επιτρέπει να κινούμαστε γρηγορότερα ως μια ενοποιημένη ομάδα και να μεταφράζουμε την καινοτομία σε σημαντικά αποτελέσματα για τους πελάτες μας.

Το Smartsheet έχει θέσει τον εαυτό του γύρω από την ιδέα της διαχείρισης εργασίας. Πώς ορίζετε αυτήν την έννοια σήμερα, και τι την ξεχωρίζει από το ευρύτερο κύμα των χαρακτηριστικών AI που προστίθενται σε λογισμικό επιχείρησης;

Η διαχείριση εργασίας είναι όπου οι άνθρωποι, οι διαδικασίες και τα δεδομένα συνδυάζονται–με το AI ως το επίπεδο εκτέλεσης που μετατρέπει τους πλάνους σε αποτελέσματα.

Η ανάλυση 1,4 εκατομμυρίων ενεργών επιχειρηματικών έργων σε όλη την πλατφόρμα του Smartsheet αποκαλύπτει μια κρίσιμη ανισορροπία: η ένταση αυτοματοποίησης ανά επιχείρηση είναι αυξημένη κατά 55% ετησίως, και η συνολική δραστηριότητα είναι αυξημένη κατά 46%. Η εργασία ξεκινά με ένα ρυθμό που θα ήταν απίστευτος πριν από τρία χρόνια. Αλλά η ολοκλήρωση της εργασίας — η συντονισμός μεταξύ των ομάδων, η διατήρηση της ευθυγράμμισης καθώς οι προτεραιότητες αλλάζουν, η λήψη των κρίσιμων αποφάσεων που διατηρούν την εκτέλεση στο σωστό μονοπάτι — εκεί είναι που οι περισσότερες οργανώσεις πνίγονται. Η εργάσιμη ημέρα γίνεται πιο πυκνή, και οι οργανώσεις που το νιώθουν πρώτες είναι εκείνες όπου οι προτεραιότητες, η ιδιοκτησία και τα δικαιώματα λήψης αποφάσεων vẫn ζουν στο μυαλό των ανθρώπων αντί για στο σύστημα.

Όπου πολλές προσεγγίσεις αποτυγχάνουν είναι ότι το AI είναι στρωμένο πάνω από τις ροές εργασίας αντί να ενσωματωθεί μέσα σε αυτές. Μπορεί να βοηθήσει με μεμονωμένες εργασίες, αλλά δεν μπορεί να ορχηστρώσει αποτελέσματα σε ομάδες ή σε ολόκληρη την επιχείρηση.

Η προσέγγισή μας είναι διαφορετική. Εγκαθιστούμε το AI σε επιχειρηματικά δεδομένα και το ενσωματώνουμε απευθείας στις ροές εργασίας, ώστε να λειτουργεί με πραγματικό контέκστ. Αυτό είναι που επιτρέπει στο AI να ορχηστρώσει την εκτέλεση, όχι μόνο να βοηθήσει με μια εργασία, και τελικά να οδηγήσει σε σημαντική επιχειρηματική επίδραση.

… (το υπόλοιπο του κειμένου)

Pratima Arora, Smartsheetin Chief Product and Technology Officer, on kokenut tuote- ja teknologiajohtaja, jolla on pitkä historia menestyksekkäiden kasvuyritysten ja kansainvälisten tiimien johtamisesta. Nykyisessä roolissaan hän vastaa tuotepäällikkyydestä, markkinoinnista, käyttökokemuksesta, hinnoittelusta ja strategisista kumppanuuksista, joiden avulla Smartsheetin tekoälypohjainen työnhallintatyökalu kehittyy. Aikaisemmin hän toimi Chainalysisin Chief Product and Technology Officerina, jossa hän johti insinööritiimiä, data-analytiikkaa ja tuotestrategiaa ja laajensi organisaatiota ja kiihdytti liikevaihdon kasvua. Hänen aiemmat johtamistehtävänsä ovat sisältäneet Confluence-liiketoiminnan johtamisen Atlassialla ja tekoälypohjaisen tuoteinnovaation johtamisen Salesforcessa, jossa hän on luonut maineensa toimitusjohtajana, joka toimittaa skaalautuvia, asiakaslähtöisiä ratkaisuja yrityssoftaan.

Smartsheet on tekoälypohjainen, yritysluokan työnhallintatyökalu, joka on suunniteltu auttamaan organisaatioita suunnittelemaan, seuraamaan, automatisoimaan ja raportoimaan työstä laajassa mittakaavassa. Alusta mahdollistaa tiimien virtaviivaistaa työnkulkua, tehdä yhteistyötä reaaliajassa ja saada toimintavarmoja näkemyksiä automaation ja tietopohjaisen työkalujen avulla, tukeakseen laajaa valikoimaa käyttötapauksia projektinjohtamisesta yritysoperaatioihin. Smartsheetilla on pääkonttori Bellevuessa, Washingtonissa, ja se palvelee miljoonia käyttäjiä maailmanlaajuisesti, mukaan lukien suuri osa Fortune 500 -yrityksistä, ja asettaa itsensä avainpelaajaksi kehittyvässä yhteistyöhön perustuvassa työnhallintatilassa.

Sinä astuit Smartsheetiin vuonna 2025 johtajan rooliin Chainalysisissa ja sen jälkeen olet toiminut johtajana Atlassialla ja Salesforcessa. Nyt, kun roolisi on laajentunut Chief Product and Technology Officeriksi, miten tuotat kokemukseesi Smartsheetin seuraavaan lukuun?

Olen ollut B2B SaaS -johtaja yli 20 vuotta ja olen nähnyt suuria innovaatioaaltoja – internetistä, pilveen, mobiiliin ja sosiaaliseen. Tekoäly on paljon suurempi muutos, sekä mittakaavassa että nopeudessa, ja fokukseni on auttaa Smartsheetia navigoimaan tämän muutoksen ja muuttamaan sen asiakkaiden eduksi.

Ulkopuolella se tarkoittaa sitä, että nopeutamme tekoälyn upottamista tuotekokemukseen – auttamaan tiimejä työskentelemään nopeammin, tekemään parempia päätöksiä ja ajamaan tuloksia mittakaavassa, jota ei aiemmin ollut mahdollista.

Mutta tekoäly muuttaa myös sitä, miten rakennamme. Tuote ja teknologia yhdistyvät, ja toimintojen rajat hämärtyvät. Suunnittelijat pääsevät lähemmäs koodia, insinöörit osallistuvat tuotteen määrittelyyn, ja tiimit muuttuvat enemmän käyttäjäkohtaisiksi rakentajiksi. Suuri osa fokukseni on sisäisesti tuomassa rakentajan mentaliteettia siihen, miten toimimme, ja tekoälylähtöisellä lähestymistavalla kehitykseen, ja tekemällä sen vauhdilla. Se mahdollistaa liikkumisen nopeammin yhtenäisenä tiiminä ja kääntämään innovaatiot merkityksellisiksi tuloksiksi asiakkaillemme.

Smartsheet on profiloitunut työnhallinnan idean ympärille. Miten määrittelet tämän käsitteen tänään, ja mitä erottaa sen laajemmasta aallosta tekoälyominaisuuksista, jotka lisätään yrityssoftaan?

Työnhallinta on se, missä ihmiset, prosessit ja data kohtaavat – tekoäly on suorittamisen kerros, joka muuttaa suunnitelmat tuloksiksi.

Analyysi 1,4 miljoonasta aktiivisesta yrityshankkeesta Smartsheet-alustalla paljastaa kriittisen epätasapainon: automaatiointensiteetti yritystilillä on kasvanut 55 % vuodessa, ja kokonaisaktiviteetti on kasvanut 46 %. Työ aloitetaan tahdissa, joka olisi ollut mahdoton kolme vuotta sitten. Mutta työn lopettaminen – koordinointi tiimien välillä, yhdenmukaisuuden ylläpitäminen, kun prioriteetit muuttuvat, ja oikeat päätökset, jotka pitävät suorituksen jäljillä – siinä useimmat organisaatiot hukkuvat. Työpäivä on tiivistymässä, ja organisaatiot, joissa prioriteetit, omistajuus ja päätösoikeudet edelleen asuvat ihmisten päässä eivät järjestelmissä, ovat ensimmäiset, jotka tuntevat sen.

Missä useimmat lähestymistavat epäonnistuvat, on se, että tekoäly on kerros, joka on pinottu työnkulkujen päälle eikä upotettu niihin. Se voi auttaa yksittäisissä tehtävissä, mutta se ei voi orkesteroida tuloksia tiimien tai koko yrityksen välillä.

Lähestymistapa on erilainen. Me upotamme tekoälyn yritysdatan perustalle ja integroidaan sen suoraan työnkulkuihin, jotta se voi toimia oikean kontekstin kanssa – suhteet projektien välillä, suunnitelman taustalla oleva tarkoitus ja tuomio, joka on koodattu työn rakenteeseen. Se mahdollistaa tekoälylle orkesteroida suorituksen, ei vain avustaa tehtävässä, ja lopulta ajaa merkittävää liiketoimintavaikutusta.

Smartsheetin tulevaisuusvisiosi esitteli myös ideoita, kuten Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows ja tietämyskerros. Mikä näistä kyvyistä sinun mielestäsi on eniten potentiaalia muuttaa sitä, miten tiimit tosiasiallisesti työskentelevät päivittäin?

Se ei ole niinkään yksittäinen asia, vaan ne ovat vain eri tapoja, joilla ihmiset vuorovaikuttavat järjestelmän kanssa.

Oikea voima piilee järjestelmän alla olevassa älykkyydessä, jota tukee datakerros ja Smartsheetin tietämyskerros. Se antaa järjestelmälle kontekstin projekteja, työnkulkua ja tiimejä koskien, ja sallii sille ymmärtää, miten työ todella liittyy. Se konteksti on se, mikä tekee kaiken muun toimivaksi. Smartsheetin tietämyskerros kartoittaa jo nyt suhteita työn yli merkittävällä mittakaavalla, yli 100 miljoonalla solmulla. Se mahdollistaa meille kerroksellisen kontekstin, alkaen alan parhaista käytännöistä organisaatio-, tiimi- ja yksilökohtaisiin tietoihin, jotta järjestelmä voi toimittaa paljon relevantimmpia näkemyksiä kuin yksittäinen malli.

Se ilmenee eri tavoin. Joskus se on avustaja, joka auttaa jotakuta ymmärtämään projektin tilaa tai paljastamaan riskejä. Joskus se on agentti, joka tekee toimintaa, kuten luomalla aikatauluja tai päivittämällä työtä. Joskus se on koordinointi työnkulkua eri järjestelmissä.

Mutta ne kaikki perustuvat samaan operatiiviseen perustaan – kertyneeseen kontekstiin, tarkoitukseen ja tuomioon siitä, miten työ on todella tehty. Se on se, mikä todella muuttaa päivittäistä työtä, ei yksittäinen ominaisuus, vaan järjestelmä, joka ymmärtää organisaatiotasi.

Monet yritykset kamppailevat edelleen mittaamisen kanssa, onko tekoäly toimittanut todellista liiketoimintaa. Miten johtajat tulisi ajatella tekoälyn tuottavuudesta, kun tavoitteena ei ole vain nopeampia tulosteita, vaan parempia päätöksiä, vahvempaa suoritusta ja vähemmän operatiivista kitkaa?

Monet organisaatiot aloittavat mittaamisen tekoälyn omaksumisella, kuten määrällä ihmisiä, jotka käyttävät käyttöliittymää päivittäin. Se on hyödyllinen signaali, mutta se ei ole koko kuva. Todellinen arvo ilmenee suorituksessa, ja siinä useimmat tiimit ovat edelleen jäljessä.

Useimmissa yrityksissä haaste ei ole tulosteiden generointi. Se on työn koordinointi, yhdenmukaisuuden ylläpitäminen tiimien välillä ja päätöksenteko oikealla kontekstilla. Jos nämä asiat eivät parane, nopeammat tulosteet eivät välttämättä käännä parempiin liiketoimintatuloksiin.

Kun tekoäly on kytketty työn järjestelmään, siinä näkee erilaisen vaikutuksen. Se voi auttaa paljastamaan pullonkaulat aikaisemmin, parantaa näkyvyyttä siitä, mitä todella tapahtuu, ja ajaa yhdenmukaisempia työtapoja tiimien välillä.

Niin ollen tuottavuus ei ole vain nopeudesta. Se on siitä, miten organisaatio suorittaa mittakaavassa, enemmän selkeydellä, vastuulla ja ennustettavuudella. Se on se, mikä lopulta kääntyy mitattavaksi liiketoimintavaikutukseksi.

Katsoessaan eteenpäin, miten tuotteen johtajien rooli muuttuu, kun tekoälystä tulee ydin kerros yrityssovelluksissa? Vaatiiko rakentaminen tekoälylle luontaiselle tulevaisuudelle perustavanlaatuisesti erilaisen mielenlaadun kuin perinteinen ohjelmistotuotteen johtaminen?

On neljä asiaa, joista ajattelen.

Tuotejohtajien on omaksuttava tekoäly älyllisellä uteliaisuudella ja kasvumielialalla. Kenttä muuttuu nopeasti, joten oppimisen ja sopeutumisen kyky on kriittinen.

Toiseksi, periaatteellinen ajattelu ja alustojen ajattelu tulevat entistä tärkeämmiksi. Perustavanlaatuiset elementit oikein, erityisesti datasta ja hallinnosta, mahdollistavat tiimien kokeilemisen nopeasti ja turvallisesti.

Kolmanneksi, asiakaslähtöisyys on yhtä tärkeää. Markkinoilla on paljon melua tällä hetkellä, eikä kaikki, mitä markkinoidaan tekoälyksi tai agenteiksi, toimita todellista arvoa. Johtajien on pysyttävä maanpinnalla ratkaisemalla todellisia ongelmia eikä ajamalla uutta ominaisuutta itsessään.

Ja lopulta, on oikeasti muutos siinä, miten tiimit rakentavat. Toimintojen rajat hämärtyvät, ja enemmän ihmisiä tulee rakentajiksi. Tuotejohtajien on tartuttava siihen ja osallistuttava aidosti teknologiaan, jotta he menestyvät.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla Smartsheet:ssa.

ประทิมา โอรา, ประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีของ Smartsheet, เป็นผู้บริหารผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีที่มีประสบการณ์ในการนำพาแพลตฟอร์มที่เติบโตอย่างรวดเร็วและขยายทีมระดับโลก ในบทบาทปัจจุบันของเธอ เธอดูแลการจัดการผลิตภัณฑ์, การตลาด, ประสบการณ์ของผู้ใช้, การกำหนดราคา, และการเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ ซึ่งช่วยขับเคลื่อนการพัฒนาแพลตฟอร์มการจัดการงานที่มีพลังงานของ Smartsheet ที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI ก่อนหน้านี้ เธอ曾ดำรงตำแหน่งประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีของ Chainalysis โดยที่เธอได้นำทีมวิศวกรรม, วิทยาศาสตร์ข้อมูล, และกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ ในขณะที่ขยายองค์กรและเร่งการเติบโตของรายได้ บทบาทผู้นำก่อนหน้านี้ของเธอ bao gồm การเป็นผู้นำธุรกิจ Confluence ของ Atlassian และการขับเคลื่อนนวัตกรรมผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI ที่ Salesforce โดยสร้างชื่อเสียงในการส่งมอบโซลูชันที่มีประสิทธิภาพและเป็นศูนย์กลางลูกค้าในซอฟต์แวร์ระดับองค์กร

Smartsheet เป็นแพลตฟอร์มการจัดการงานที่มีพลังงานขององค์กรที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรวางแผน, ติดตาม, อัตโนมัติ, และรายงานงานในระดับที่กว้างใหญ่ แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ทีมงานสามารถสตรีมไลน์กระบวนการทำงาน, ร่วมมือกันในเวลาจริง, และได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ผ่านเครื่องมืออัตโนมัติและข้อมูล โดยรองรับกรณีการใช้งานที่หลากหลายตั้งแต่การบริหารโครงการไปจนถึงการดำเนินงานขององค์กร มีสำนักงานใหญ่อยู่ที่ Bellevue, Washington, Smartsheet ให้บริการลูกค้าหลายล้านคนทั่วโลก รวมถึงองค์กร Fortune 500 จำนวนมาก โดยตั้งตนเป็นผู้เล่นหลักในพื้นที่การจัดการงานร่วมกันที่กำลังพัฒนา

คุณได้เข้าร่วม Smartsheet ในปี 2025 หลังจากที่คุณ曾เป็นผู้นำฝ่ายผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีที่ Chainalysis และดำรงตำแหน่งผู้นำอาวุโสที่ Atlassian และ Salesforce ในตอนนี้ที่บทบาทของคุณได้ขยายออกไปสู่ตำแหน่งประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยี คุณจะนำประสบการณ์ที่หลากหลายจากอุตสาหกรรมต่างๆ มาสู่ Smartsheet ในช่วงต่อไปได้อย่างไร?

ผมเป็นผู้นำ B2B SaaS มาเกิน 20 ปี และได้เห็นคลื่นนวัตกรรมหลักๆ มาตั้งแต่อินเทอร์เน็ต, คลาวด์, มือถือ, และโซเชียล มีเดีย AI เป็นการเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่กว่ามาก ทั้งในขนาดและความเร็ว และจุดสนใจของผมคือการช่วยให้ Smartsheet นำทางการเปลี่ยนแปลงนี้และเปลี่ยนมันให้เป็นข้อได้เปรียบจริงๆ สำหรับลูกค้าของเรา

จากภายนอก นั่นหมายถึงการเร่งความเร็วในการฝัง AI ลงในประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ – ช่วยให้ทีมงานทำงานได้เร็วขึ้น, ตัดสินใจได้ดีขึ้น, และขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่ไม่เคยเป็นไปได้ก่อนหน้านี้

แต่ AI ก็เปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างเช่นกัน ผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีกำลังรวมกัน, และเส้นแบ่งระหว่างฟังก์ชันต่างๆ กำลังเบลอไป ผู้ออกแบบกำลังเข้าใกล้โค้ดมากขึ้น, วิศวกรกำลังช่วยกำหนดผลิตภัณฑ์, และทีมกำลังเป็นผู้สร้างที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ส่วนสำคัญของการมุ่งเน้นภายในของผมคือการนำแนวคิดผู้สร้างเข้ามาในกระบวนการทำงานของเรา โดยมีการพัฒนาที่มี AI เป็นศูนย์กลาง และทำเช่นนั้นด้วยความเร็ว ซึ่งช่วยให้เราสามารถเคลื่อนไหวได้เร็วขึ้นในฐานะทีมที่รวมกัน และแปลนวัตกรรมให้เป็นผลลัพธ์ที่มีความหมายสำหรับลูกค้าของเรา

Smartsheet ได้กำหนดตำแหน่งตัวเองโดยมีแนวคิดเรื่องการจัดการงาน ในปัจจุบันคุณกำหนดแนวคิดนี้อย่างไร และสิ่งใดที่ทำให้มันแตกต่างจากคลื่นการเพิ่มคุณสมบัติ AI ที่กว้างขวางในซอฟต์แวร์ระดับองค์กร?

การจัดการงานคือที่ที่คน, กระบวนการ, และข้อมูลมาบรรจบกัน – โดยมี AI เป็นชั้นการดำเนินการที่เปลี่ยนแผนให้เป็นผลลัพธ์

การวิเคราะห์โครงการองค์กรที่ใช้งานอยู่ 1.4 ล้านโครงการทั่วแพลตฟอร์ม Smartsheet พบความไม่สมดุลที่สำคัญ: ความเข้มข้นของการอัตโนมัติต่อบัญชีองค์กรเพิ่มขึ้น 55% เมื่อเทียบกับปีก่อน, และกิจกรรมโดยรวมเพิ่มขึ้น 46% งานถูกเริ่มต้นด้วยความเร็วที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน แต่การทำงานให้เสร็จสิ้น – การประสานงานข้ามทีม, การรักษาความสอดคล้องเมื่อจุดมุ่งหมายเปลี่ยนแปลง, การตัดสินใจที่จะรักษาการดำเนินการต่อ – นั่นคือที่ที่องค์กรส่วนใหญ่กำลังดิ้นรน วันทำงานกำลังหนาแน่นขึ้น, และองค์กรที่รู้สึกมากที่สุดคือที่ที่จุดมุ่งหมาย, การเป็นเจ้าของ, และสิทธิ์ในการตัดสินใจยังคงอยู่ในความคิดของคนๆ ไม่ใช่ในระบบ

ที่ที่หลายๆ แนวทางล้มเหลวคือ AI ถูกวางอยู่บนสุดของกระบวนการทำงาน ไม่ใช่ฝังอยู่ภายใน มันสามารถช่วยเหลือในการทำงานแต่ละรายการได้ แต่ไม่สามารถประสานผลลัพธ์ข้ามทีมหรือทั้งองค์กรได้

แนวทางของเราต่างออกไป เราให้ AI มีฐานข้อมูลองค์กรและรวมเข้ากับกระบวนการทำงานโดยตรง เพื่อให้สามารถทำงานได้ด้วยบริบทที่แท้จริง – ความสัมพันธ์ระหว่างโครงการ, จุดประสงค์ของแผน, และการตัดสินใจที่เข้ารหัสไว้ในโครงสร้างการทำงาน นั่นคือสิ่งที่ทำให้ AI สามารถประสานการดำเนินการต่อได้ ไม่ใช่แค่ช่วยเหลือในการทำงานเท่านั้น และในที่สุดก็ขับเคลื่อนผลกระทบทางธุรกิจที่มีความหมาย