Stéphan Donzé, grundlægger og administrerende direktør i AODocs – Intervju-serie

Stéphan Donzé er grundlægger og administrerende direktør for AODocs, en cloud-baseret dokumentstyringsplatform, der omdanner virksomhedsindhold til handlinger, der kan føre til resultater. I modsætning til traditionelle systemer, der kun kan lagre grundlæggende data, kombinerer AODocs robust dokumentkontrol med workflow-automatisering, hvilket giver virksomheder mulighed for at strømline komplekse processer på tværs af brancher.

Fra salgsforslag og kravstyring til ingeniørarbejde og produktion, bruger AODocs generativ AI til at udtrække struktureret data fra ustrukturerede dokumenter – i stor målestok.

Hvad inspirerede dig til at starte AODocs i 2012? Var der et specifikt problem, du så i dokumentstyring, der ikke blev behandlet på det tidspunkt?

Det kom fra konceptet om at bringe Business-to-Consumer (B2C)-teknologier, som var banebrydende for Google (GOOGL ), til virksomhederne. Dette inkluderede cloud-baserede, serverløse og automatisk skalerende teknologier, der manglede i virksomhedssoftware på det tidspunkt.

På det tidspunkt fremhævede Google, at applikationer skulle tilpasse sig skyen ved at gå væk fra tykke klienter og omfavne browser-baserede og serverløse arkitekturer. I modsætning til Microsoft (MSFT ) og Amazon (AMZN ) på det tidspunkt var Googles holdning, at cloud-applikationer skulle antage en meget anderledes arkitektur end on-premise software. Jeg så en mulighed for at skabe noget nyt ved at kombinere gamle og nye tilgange.

Tidlige brugere af cloud-teknologier i virksomheder, der havde antaget Gmail og Google Drive, ønskede at udvide disse fordele ud over e-mail og samarbejde til forretningskritiske dokumenter. Der manglede løsninger på markedet for at imødekomme dette behov, da traditionelle dokumentstyringssystemer var on-premise med gammel software og arkitektur. Denne åbning præsenterede en mulighed for at bygge noget nyt fra bunden på den rigtige cloud-arkitektur, der arbejdede med disse tidlige brugere.

Mange virksomheds-SaaS-virksomheder kæmper med kundeantagelse. Hvordan overbeviste du store virksomheder som Google eller Veolia om at stole på AODocs tidligt?

At låte kunderne beholde dokumenter i deres eget cloud-lager var en betydelig faktor i at overbevise virksomhederne. AODocs styrer dokumenter, herunder dele-permissioner og forretningsprocesser, men dokumenterne forbliver i kundens miljø (initialt Google Drive, senere Azure, Google Cloud Storage og Amazon S3). Denne fundamentale karakteristik reducerede den opfattede risiko for kunderne og gjorde dem mere komfortable med at arbejde med en lille og ung virksomhed.

En anden vigtig årsag var tæt kunde-forhold. Vi byggede og udviklede sammen med kunder, især i de tidlige faser. Denne nærhed og reaktivitet i at løse problemer og gøre forbedringer byggede tillid og reducerede yderligere den opfattede risiko.

Dette var ultimativt, hvad der overbeviste virksomheder som Google, Veolia, Ascension, Pinnacol Assurance og andre om at antage os.

Med tilbageblik på dine 13+ år som leder af AODocs, hvilke var nogle af de mest kritiske beslutninger, der førte til virksomhedens succes?

Beslutningen om at holde kundernes dokumenter i deres eget cloud-lager er en stor faktor i vores succes og forbliver en vigtig differentierende faktor.

At udvikle produktet ved at holde os meget tæt på kunderne var også kritisk. Alt, vi bygger, er inspireret af eller valideret gennem kundebehov. Vi undgår at bygge funktioner uden en klar kundebrugsmodel.

Vores evne til at sortere gennem kundeanmodninger for at identificere fælles og gentagne behov, der kan gavne hele kundebasen, i modsætning til meget specifikke enkeltanmodninger, der bedst behandles af professionelle services, er noget, vi har været gode til.

AODocs blev født i skyen og har nu udviklet sig til en AI-drevet løsning. Hvad var nogle af de største udfordringer i at gøre denne overgang?

Det er ikke så meget en overgang, men en kontinuitet. At være født i skyen gjorde AODocs naturligt integreret med nye, cloud-baserede teknologier, herunder AI.

AI-modeller som ChatGPT og Google Gemini er cloud-baserede, hvilket gør det naturligt for AODocs at interface med dem og tilføje AI-kapaciteter til vores dokumentproces-platform.

Vi ser AODocs som en “ryggrad” eller en “samlebånd” for dokumentprocesser, hvor AI blot er en ny “limb” eller “modul”, der kan tilføjes for at forbedre platformen. Vi forudså ikke den specifikke opdukken af AI i 2022, men vores cloud-naturlige arkitektur var designet til udvidelse og integration, hvilket gjorde antagelsen af AI til en naturlig skridt.

Hvordan balancerer AODocs automatisering med menneskelig oversigt, sikrer overholdelse og nøjagtighed uden at fjerne menneskelig validering?

Vi giver kunderne værktøjerne til at bruge AI på forskellige trin i deres dokumentprocesser. Beslutningen om, hvor meget autonomi at give AI, træffes ultimativt af kunderne fra sag til sag.

Kunder kan konfigurere deres processer for fuld automatisering, fuld menneskelig gennemgang eller en blanding af begge på ethvert AI-trin. Vi anbefaler at identificere lette tilfælde, der er egnede til fuld AI-automatisering (f.eks. detektering af manglende dokumenter i en anmodning), mens komplekse tilfælde kan bruge AI til at accelerere den menneskelige gennemgang, typisk ved at generere sammenfattelser af komplekse dokumenter.

Essentielt giver vi kunderne 100% kontrol over niveauet af menneskelig oversigt i deres processer ved at give dem konfigurationsværktøjerne.

AODocs skifter sin platform for at fokusere på AI-agenter til dokumentbehandling. Hvad drev denne beslutning, og hvordan forbedrer AI-agenter traditionelle dokumentstyringssystemer?

AI-agenter er en ny kapacitet, der kan integreres i vores eksisterende “samlebånd” for dokumenter.

Den primære driver for vores begejstring for AI-agenter er deres potentiale til at bringe betydelig hastighed til bestemte opgaver. For simple opgaver som afvisning af ufuldstændige dokumenter eller automatisk accept af lavværdi, ligetil krav, kan AI muliggøre fuld automatisering.

For komplekse opgaver kan AI-agenter dramatisk accelerere behandlingen ved at sammenfatte lange dokumenter, hvilket giver menneskelige gennemgangspersoner mulighed for at gennemgå nøgleinformationer meget hurtigere. AI excellerer i at indtage store mængder information og give korte sammenfattelser, hvilket sparer menneskelige gennemgangspersoner betydelig tid. Denne øgede hastighed og effektivitet forbedrer værdien af AODocs-platformen.

Virksomheds-søgning forbliver en stor udfordring, da virksomheder kæmper med at hente relevante dokumenter. Hvordan tackler AODocs’ AI-drevne løsning opdagelsesproblemer bedre end eksisterende virksomheds-søgetjenester?

AI-chatbots repræsenterer en betydelig forbedring i forhold til traditionel virksomheds-søgning ved at give brugerne mulighed for at stille spørgsmål i naturligt sprog og modtage direkte svar. Men de har en betydelig svaghed: de kan ikke skelne mellem gyldige, opdaterede dokumenter og udkast, ufuldstændige eller forældede filer.

Vi tackler denne udfordring ved at sikre, at AI-agenter kun bruger den rigtige information til at give svar. Traditionel søgning præsenterer brugerne for en liste over potentielle matches, hvilket giver dem mulighed for at identificere det mest relevante dokument (såsom at skelne mellem en underskrevet kontrakt og et udkast).

I modsætning hertil giver AI-chatbots selvbevisende svar, men skjuler den underliggende søgeproces. Dette skaber en øget risiko for at bruge forældet eller forkert information, da brugerne ikke har nogen indsigt i, hvilke dokumenter chatboten har brugt til at formulere sit svar.

Vores rol er at kuratere og garantere, at alle dokumenter i videnbasen er blevet ordentligt valideret og er opdaterede. Dette gør dem sikre for AI-agenter at bruge som informationskilder. Ved at sikre, at AI-drevet søgning kun afhænger af pålidelig og kontrolleret information, reducerer vi betydeligt risikoen for ukorrekte svar.

Med generativ AI, der bliver en nøglekomponent i dokumentbehandling, hvilke specifikke AI-teknologier eller -modeller udnytter AODocs til at forbedre nøjagtighed og reducere manuel arbejde?

LLM-modeller excellerer i at omdanne eksisterende indhold, såsom sammenfatning af komplekse dokumenter, oversættelse af tekst og kategorisering af filer. Disse opgaver har en meget lav risiko for hallucinationer, hvilket er hvorfor vores AI-brug strategisk fokuserer på disse aktiviteter.

AODocs udnytter primært AI til omformulering, genbrug og transformation af eksisterende tekst i stedet for at oprette nyt indhold. Når vi arbejder med det rigtige materiale, genererer sammenfattelser, oversætter dokumenter og kategoriserer indhold, mens vi fastholder en lav fejlprocent. Ligeledes fastholder vores dataudtrækningsfunktioner – identificering af udløbsdatoer eller nøgleinformation fra dokumenter – en lav fejlprocent eller “hallucinationer”.

Ved at accelerere informationsindtagelse og støtte menneskelige gennemgangspersoner forbedrer disse AI-kapaciteter ofte effektiviteten med en betydelig faktor. Dette skaber konkrete værdier, mens vi omhyggeligt undgår risikoen for AI-genereret indhold, der er oprettet fra scratch.

Der er en yderligere fordel. AODocs integrerer sammen med enhver LLM, hvilket giver vores kunder friheden til at vælge deres foretrukne udbyder. Denne fleksible arkitektur sikrer også, at vi kan hurtigt inkorporere fremtidige modeller, når de bliver tilgængelige, og positionerer vores kunder til at drage fordel af de uundgåelige AI-innovationer, der opstår i månederne og årene, der kommer.

En af de største AI-udfordringer i dokumentbehandling er hallucinationer eller ukorrekte svar. Hvordan sikrer AODocs, at AI-genererede indsigt er pålidelig og troværdig?

Nøglen til at sikre pålidelighed og troværdighed er grundlæggelse. Vi sikrer, at AI bruges til at omformulere eller transformere information fra pålidelige kilder.

I dokumentbehandling bedes AI om at sammenfatte eller oversætte eksisterende dokumenter, hvilket minimiserer chancen for hallucination. I AI-chatbots eller -agenter gives systemet uddrag af kontrollerede dokumenter og instrueres til kun at generere svar fra disse uddrag – LLM skal altid citerer kilderne, som det genererede svaret fra – uden at bruge almindelig verdenskundskab eller ekstern information. Dette forhindrer AI i at opfinde eller give information, der ikke er eksplisit nævnt i de validerede dokumenter.

Med AI, der forvandler virksomhedssoftware, hvor ser du AODocs i de næste fem år? Hvilken rol vil AI-agenter spille i fremtidens dokumentstyring?

Vores kerneforretning som dokumentstyringsplatform vil ikke ændre sig. Vores mission forbliver at sikre, at styret information er troværdig, opdateret, overholder forretningsprocesser og er sporbart.

AI er både et nyt behov for kontrolleret information (for at give pålidelig data til AI-chatbots) og en accelerator for forretningsprocesser, der involverer dokumenter. AI kan accelerere opgaver som sammenfatning, oversættelse og kategorisering af dokumenter, hvilket gør menneskelige brugere mere produktive.

I de næste fem år har vi til hensigt at give virksomhederne værktøjerne til at anvende AI, hvor det giver mening for at forbedre deres forretningsprocesser. AI-agenter vil spille en afgørende rol ved at forstærke og accelerere vores kerne-missioner: at give troværdig information, sikre brugen af de korrekte dokumentversioner, hjælpe med at undgå menneskelige fejl og lette adgangen til forretningsprocesser. Vi ønsker at hjælpe virksomheder med at bruge AI effektivt og strategisk til at forbedre produktiviteten.

Tak for det gode interview, læsere, der ønsker at lære mere, skal besøge AODocs.