Maciej Saganowski, Director of AI Products, Appfire – Interview-Serie

Maciej Saganowski ist der Director of AI Products bei Appfire.

Appfire ist ein führender Anbieter von Unternehmenssoftwarelösungen, die darauf ausgelegt sind, die Zusammenarbeit zu verbessern, Workflows zu rationalisieren und die Produktivität in Teams zu steigern. Durch die Spezialisierung auf Tools, die mit Plattformen wie Atlassian (TEAM ), Salesforce (CRM ) und Microsoft integriert sind, bietet Appfire eine umfassende Suite von Apps, die für Projektmanagement, Automatisierung, Berichterstellung und IT-Service-Management konzipiert sind. Mit einer globalen Präsenz und einem Engagement für Innovation ist das Unternehmen zu einem vertrauenswürdigen Partner für Organisationen geworden, die ihre Software-Ökosysteme optimieren möchten, und unterstützt eine breite Palette von Branchen, um Teams dabei zu helfen, ihre Ziele effizient zu erreichen.

Appfire ist bekannt für die Bereitstellung von Unternehmenslösungen für die Zusammenarbeit, können Sie uns Appfires Ansatz zur Entwicklung von AI-getriebenen Produkten vorstellen?

Im Laufe des letzten Jahres wurden auf dem Markt zahlreiche AI-gestützte Lösungen eingeführt, da Unternehmen versuchen, relevant und wettbewerbsfähig zu bleiben. Während einige dieser Produkte die Erwartungen erfüllt haben, besteht weiterhin die Möglichkeit für Anbieter, die tatsächlichen Bedürfnisse der Kunden mit wirksamen Lösungen zu adressieren.

Bei Appfire konzentrieren wir uns darauf, an der Spitze der AI-Innovation zu bleiben, um die sich entwickelnden Bedürfnisse der Unternehmenszusammenarbeit antizipieren und übertreffen zu können. Wir gehen mit dem Ziel an die AI-Integration heran, echten Mehrwert zu liefern, anstatt nur “AI-Readiness” aus Gründen der Differenzierung zu behaupten. Unser Ansatz zur Entwicklung von AI-getriebenen Produkten konzentriert sich auf die Schaffung von nahtlosen, wirksamen Erfahrungen für unsere Kunden.

Wir möchten, dass AI in die Benutzeroberfläche integriert wird, um diese zu verbessern, ohne sie zu überlagern oder, schlimmer noch, eine zusätzliche Belastung durch die Notwendigkeit zu schaffen, völlig neue Funktionen zu erlernen.

“Time to Value” ist eines der wichtigsten Ziele für unsere AI-gestützten Funktionen. Dieses Prinzip konzentriert sich darauf, wie schnell ein Benutzer – insbesondere ein neuer Benutzer – von unseren Produkten profitieren kann.

Beispielsweise kann bei Canned Responses ein Support-Agent, der auf eine Kundenanfrage reagiert, nicht den gesamten E-Mail-Thread durchsuchen; die AI kann das am besten geeignete Antworttemplate vorschlagen, wodurch Zeit gespart und die Genauigkeit verbessert wird.

Appfire hat mit Atlassian zusammen gearbeitet, um WorkFlow Pro als Rovo-Agent zu starten. Was unterscheidet dieses AI-gestützte Produkt in einem Markt, der mit ähnlichen Produkten gefüllt ist?

Diese Kategorie von Produkten ist relativ selten. Wir sind eines der ersten Unternehmen, das ein Jira-Klass-Software-Automatisierungs-Konfigurations-Assistenten ausgeliefert hat – und das ist erst der Anfang.

WorkFlow Pro ist ein AI-gestützter Automatisierungs-Assistent für Jira, der die Art und Weise, wie Teams ihre Automatisierungs-Workflows einrichten und verwalten, revolutioniert. Durch Atlassians Rovo-AI wird den Benutzern geholfen, neue Automatisierungen zu konfigurieren oder bestehende zu überprüfen.

Historisch gesehen waren Jira-Automatisierungs-Produkte komplex und erforderten ein bestimmtes Maß an Fachwissen. WorkFlow Pro nimmt diese Konfigurationen aus der Welt und ermöglicht es neuen oder weniger erfahrenen Jira-Administratoren, ihre Aufgaben ohne Zeitverlust für Produkt-Dokumentation, Foren oder teure Fehler zu erledigen.

Ein neuer Jira-Administrator kann den Agenten einfach fragen, wie er eine Aufgabe ausführen kann, und basierend auf der installierten Automatisierungs-App (JMWE, JSU oder Power Scripts) bietet der Agent eine schrittweise Anleitung, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Es ist, als hätte man einen Sternekoch in der Küche, der bereit ist, jede Frage mit präzisen Anweisungen zu beantworten.

Bei Appfire sind wir darauf bedacht, das Leben unserer Kunden zu vereinfachen. In der nächsten Version von WorkFlow Pro können Benutzer neue Automatisierungen in einfacher Sprache anfordern, ohne die Konfigurations-UI navigieren oder eine Skript-Sprache kennen zu müssen. Wenn wir zu unserem Koch-Analogon zurückkehren, wird die nächste Version es dem Benutzer ermöglichen, den Koch nicht nur zu fragen, wie man ein Gericht zubereitet, sondern es auch für ihn zuzubereiten, sodass er sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren kann.

Wie setzen Sie Benutzer-Feedback ein, wenn Sie AI-Produkte wie WorkFlow Pro weiterentwickeln? Welche Rolle spielt die Kunden-Eingabe bei der Gestaltung der Entwicklung dieser Tools?

Bei Appfire bleiben wir sehr nah an unseren Benutzern. Nicht nur unsere Designer und Produkt-Manager engagieren sich regelmäßig mit ihnen, sondern wir haben auch eine eigene Benutzer-Forschungsgruppe, die umfassendere Forschungsinitiativen durchführt, um unsere Vision und Produkt-Roadmaps zu informieren.

Wir analysieren sowohl quantitative Daten als auch Benutzer-Geschichten, die sich auf Herausforderungen konzentrieren, und fragen uns: “Kann AI in diesem Moment helfen?” Wenn wir das Problem des Benutzers gut genug verstehen und glauben, dass AI eine Lösung bieten kann, beginnt unser Team damit, mit der Technologie zu experimentieren, um das Problem anzugehen. Jede Funktion beginnt nicht mit der Technologie, sondern mit dem Schmerz-Punkt des Benutzers.

Wir haben zum Beispiel von unseren Benutzern gelernt, dass neue Administratoren eine erhebliche Hürde bei der Erstellung komplexer Automatisierungen haben. Viele fehlen die Erfahrung oder die Zeit, um Dokumentationen zu studieren und komplexe Skript-Mechanismen zu meistern. WorkFlow Pro wurde entwickelt, um diese Schmerz-Stelle zu lindern und Benutzern zu helfen, Jira einfacher zu erlernen und zu konfigurieren.

Über WorkFlow Pro hinaus plant Appfire, weitere AI-gestützte Anwendungen zu entwickeln. Wie werden diese neuen Produkte die Art und Weise verändern, wie Benutzer Ziele setzen, Arbeit verfolgen und Daten effektiver nutzen?

AI wird einen tiefgreifenden Einfluss auf das haben, was zukünftige Wissensarbeiter erreichen können und wie sie mit Software interagieren. Organisationen werden sich entwickeln, flacher, agiler und effizienter werden. Projekte werden weniger Menschen erfordern, um zu koordinieren und zu liefern. Obwohl dies wie eine kühne Vorhersage klingt, nimmt es bereits durch drei wichtige AI-gestützte Fortschritte Gestalt an:

1. Aufgaben, die technisch komplex oder monoton sind, an AI zu übertragen
2. Mit Software über natürliche Sprache zu interagieren
3. Agente-Workflows

Wir sehen bereits, wie AI die Last monotoner Aufgaben verringert und neue Benutzer in diese Produkte einführt. Zum Beispiel können AI-Assistenten Meeting-Notizen erstellen oder Aufgaben auflisten. Um dies am Appfire-Beispiel zu veranschaulichen, wenn ein Manager ein neues Key-Resultat innerhalb seines OKR-Frameworks erstellt, schlägt die AI das Key-Resultat-Wording basierend auf Branchen-Best-Praktiken und dem einzigartigen Kontext des Unternehmens vor, wodurch die mentale Belastung auf den Benutzer verringert wird, wenn er effektive OKRs lernt zu definieren.

Natürliche Sprach-Schnittstellen stellen einen bedeutenden Paradigmen-Wechsel in der Software-Entwicklung und -Nutzung dar. Die Evolution der Software in den letzten 50 Jahren hat nahezu unendliche Fähigkeiten für Wissensarbeiter geschaffen, doch diese vernetzte Macht hat auch erhebliche Komplexität mit sich gebracht.

Bis vor kurzem gab es keinen einfachen Weg, diese Komplexität zu bewältigen. Jetzt machen AI und natürliche Sprach-Schnittstellen es handhabbar und zugänglich. Zum Beispiel ist eine der beliebtesten App-Kategorien von Appfire Dokumenten-Management. Viele Fortune-500-Unternehmen benötigen Dokument-Workflows für Compliance oder regulatorische Überprüfung. Bald könnte die Erstellung dieser Workflows so einfach sein wie das Sprechen mit dem System. Ein Manager könnte sagen: “Damit eine Richtlinie genehmigt und an alle Mitarbeiter verteilt wird, muss sie zuerst von der Führungsmannschaft überprüft und genehmigt werden.” AI würde diese Anweisung verstehen und den Workflow erstellen. Wenn Details fehlen, würde die AI um Klarstellung bitten und Tipps für reibungslosere Flüsse anbieten.

Zusätzlich sind “agente-Workflows” die nächste Grenze der AI-Revolution, und wir umarmen diese bei Appfire mit unserem Agenten WorkFlow Pro. In Zukunft werden AI-Agenten wie menschliche Mitarbeiter handeln, die komplexe Aufgaben wie Recherche, Informationsbeschaffung aus mehreren Quellen und Koordination mit anderen Agenten und Menschen übernehmen können, um innerhalb von Stunden oder Tagen einen Vorschlag zu liefern. Dieser agenten-basierte Ansatz wird über einfache Interaktionen wie die mit ChatGPT hinausgehen; Agenten werden proaktiver, vielleicht sogar einen Entwurf einer Präsentationsfolie vorbereiten, bevor man sich dessen bewusst ist, dass man sie benötigt. Und Sprach-Interaktionen mit Agenten werden häufiger, sodass Benutzer auch unterwegs arbeiten können.

Zusammenfassend ist die Richtung, in die wir mit AI in der Wissensarbeit gehen, ähnlich wie die, wie wir heute Fahrzeuge bedienen: Wir wissen, wohin wir wollen, aber wir müssen nicht unbedingt die Feinheiten der Verbrennungsmotoren oder die Feinabstimmung des Autos selbst verstehen.

Sie verbessern auch bestehende Appfire-Produkte mithilfe von AI. Können Sie uns Beispiele dafür geben, wie AI bestehende Appfire-Apps aufgeladen und ihre Funktionalität sowie Benutzererfahrung verbessert hat?

Jedes unserer Apps ist einzigartig, löst unterschiedliche Benutzer-Herausforderungen und ist für verschiedene Benutzer-Rollen konzipiert. Als Ergebnis ist die Verwendung von AI in diesen Apps auf die Verbesserung spezifischer Funktionen und die Verbesserung der Benutzererfahrung in sinnvoller Weise ausgerichtet.

In Canned Responses beschleunigt AI die Kundenkommunikation, indem es Benutzern hilft, Antworten schnell auf der Grundlage des Anfrageinhalts und bestehender Vorlagen zu formulieren. Diese AI-Funktion spart nicht nur Zeit, sondern verbessert auch die Qualität der Kunden-Interaktionen.

In OKR für Jira könnte AI beispielsweise Benutzern helfen, die neu im OKR-Framework (Objective und Key Results) sind. Durch die Vereinfachung und Klarstellung dieser oft komplexen Methodik könnte AI Anleitung bei der Formulierung effektiver Key-Results bieten, die mit bestimmten Zielen übereinstimmen, und den OKR-Prozess zugänglicher machen.

Schließlich repräsentiert WorkFlow Pro eine innovative Art, mit unserer Dokumentation zu interagieren, und verkörpert unser Engagement für agente-Workflows und natürliche Sprach-Automatisierungs-Anfragen. Dieser AI-gestützte Ansatz verringert die Einstiegshürde für neue Jira-Administratoren und rationalisiert Workflows für erfahrene Administratoren gleichermaßen.

Shared AI-Dienste, wie die Zusammenfassungs-Funktion, werden über mehrere Appfire-Apps hinweg entwickelt. Wie stellen Sie sich die Auswirkungen dieser Dienste auf die Benutzer-Produktivität über Ihre Plattform vor?

Bei Appfire haben wir ein umfassendes Portfolio von Apps über mehrere Märkte hinweg, einschließlich Atlassian, Microsoft, monday.com (MNDY ) und Salesforce.

Angesichts der breiten Palette von Apps und vielfältigen Anwendungsfällen für AI haben wir einen Schritt zurückgetreten, um einen gemeinsamen internen AI-Dienst zu entwerfen und aufzubauen, der über mehrere Apps hinweg genutzt werden kann.

Wir haben einen Plattform-AI-Dienst entwickelt, der es den Produkt-Teams ermöglicht, über mehrere Apps hinweg mit mehreren LLMs zu verbinden. Jetzt, da der Dienst live ist, werden wir ihn weiter mit Funktionen wie lokal ausgeführten Modellen und vorverpackten Prompts erweitern.

Wie stellen Sie sicher, dass Appfires Ansatz zur AI-Entwicklung weiterhin den sich ändernden Kunden-Bedürfnissen und Marktanforderungen gerecht wird?

Bei Appfire ist es die oberste Priorität eines Produkt-Managers, die Lücke zwischen technischer Machbarkeit und der Lösung bedeutender Kunden-Probleme zu überbrücken. Da die AI-Fähigkeiten rasch voranschreiten, bleiben wir mit den Markttrends auf dem Laufenden und beobachten die Branche aktiv, um Best-Praktiken zu erkennen. Auf der Kunden-Seite engagieren wir uns kontinuierlich mit unseren Benutzern, um ihre Herausforderungen zu verstehen, nicht nur innerhalb unserer Apps, sondern auch in den zugrunde liegenden Plattformen, die sie nutzen.

Wenn wir eine Überschneidung zwischen technischer Machbarkeit und einem bedeutenden Kunden-Bedürfnis identifizieren, konzentrieren wir uns darauf, eine sichere und robuste AI-Funktion bereitzustellen. Bevor wir sie starten, experimentieren und testen wir diese Lösungen mit Benutzern, um sicherzustellen, dass sie ihre Schmerz-Punkte wirklich ansprechen.

Appfire operiert in einem hoch kompetitiven AI-gesteuerten SaaS-Landschaft. Welche Schritte unternehmen Sie, um sicherzustellen, dass Ihre AI-Neuerungen einzigartig bleiben und weiterhin Wert für die Benutzer schaffen?

Appfires Ansatz zur AI konzentriert sich auf den Zweck. Wir integrieren AI nicht nur, um ein Kästchen zu markieren; unser Ziel ist es, dass AI so natürlich in unseren Produkten arbeitet, dass sie fast unsichtbar für den Benutzer wird. Wir möchten, dass AI reale Herausforderungen unserer Kunden anspricht – sei es die Vereinfachung von Workflows in Jira, die Verwaltung komplexer Dokument-Prozesse oder die Rationalisierung der strategischen Planung. Idealerweise sollte die Verwendung von AI so intuitiv sein wie das Aufnehmen eines Stifts.

Viele SaaS-Produkte haben traditionell spezialisiertes Fachwissen erfordert, um ihr volles Potenzial zu entfalten. Unsere Vision für AI ist es, die Lernkurve zu reduzieren und unsere Apps zugänglicher zu machen. Mit dem Start unseres ersten Rovo-Agents, WorkFlow Pro, machen wir einen wichtigen Schritt auf dieser Reise. Letztendlich zielen wir darauf ab, sicherzustellen, dass AI in unseren Apps den Benutzern ermöglicht, Wert schneller zu erzielen.

Blicken Sie in die Zukunft, welche Trends in der AI-Entwicklung werden Ihrer Meinung nach den größten Einfluss auf die SaaS-Industrie in den kommenden Jahren haben?

Zwei wichtige AI-Trends, die die SaaS-Industrie in den kommenden Jahren prägen werden, sind der Aufstieg von AI-gestützten Agenten und die zunehmenden Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz.

Einige argumentieren, dass die Agent-Technologie noch nicht ihren Hype gerechtfertigt hat und relativ unreif ist. Den Skeptikern würde ich sagen, dass wir oft überschätzen, was die Technologie in 1-2 Jahren erreichen wird, aber massiv unterschätzen, was sie über einen Zeitraum von einem Jahrzehnt erreichen wird. Während die aktuellen Anwendungsfälle von Agenten tatsächlich begrenzt sind, sind wir Zeugen von massiven Investitionen in agente-Workflows entlang der gesamten Software-Wertschöpfungskette. Grundlegende Modelle von Unternehmen wie OpenAI und Anthropic sowie Plattformen, auf denen Appfire derzeit operiert oder plant zu operieren, investieren umfassend in Agent-Technologie. OpenAI arbeitet beispielsweise an “System 2”-Agenten, die in der Lage sind zu begründen, während Anthropic Modelle gestartet hat, die in der Lage sind, reguläre Apps und Websites zu nutzen und menschliche Aktionen zu emulieren. Atlassian hat Rovo eingeführt, und Salesforce hat Agentforce gestartet. Jede Woche bringt neue Ankündigungen im Fortschritt der Agenten, und wir bei Appfire sind begeistert von diesen Entwicklungen und freuen uns darauf, sie in unsere Apps zu integrieren.

Parallel dazu wachsen die Risiken, die mit der AI-Integration verbunden sind, wie die Datensicherheit und der Datenschutz. Unternehmen müssen sicherstellen, dass jede AI-Integration die Assets und diejenigen ihrer Kunden respektiert und schützt, von sensiblen Daten bis hin zu umfassenderen Sicherheitsmaßnahmen. Die Balance zwischen Innovation und robusten Sicherheitspraktiken wird entscheidend sein, um den vollen Wert von AI in SaaS zu entfalten und verantwortungsvolle, sichere Fortschritte zu ermöglichen.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Appfire besuchen.