Pratima Arora, Chief Product und Technology Officer bei Smartsheet – Interview-Serie

Pratima Arora, Chief Product und Technology Officer bei Smartsheet, ist eine erfahrene Produkt- und Technologie-Executive mit einer Erfolgsbilanz bei der Leitung von Hochwachstums-Plattformen und der Skalierung globaler Teams. In ihrer aktuellen Rolle überwacht sie das Produktmanagement, Marketing, Benutzererlebnis, Preisgestaltung und strategische Partnerschaften, um die Evolution der AI-gesteuerten Arbeitsmanagement-Plattform von Smartsheet voranzutreiben. Zuvor war sie als Chief Product und Technology Officer bei Chainalysis tätig, wo sie die Ingenieur-, Datenwissenschafts- und Produktstrategie leitete und das Unternehmen erheblich erweiterte und den Umsatz beschleunigte. Ihre früheren Führungsrollen umfassen die Leitung des Confluence-Geschäfts bei Atlassian und die Förderung von AI-gesteuerter Produktinnovation bei Salesforce, wodurch sie einen Ruf für die Lieferung von skalierbaren, kundenorientierten Lösungen im Bereich Unternehmenssoftware aufbaute.

Smartsheet ist eine AI-gesteuerte, unternehmensweite Arbeitsmanagement-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Organisationen bei der Planung, Verfolgung, Automatisierung und Berichterstattung über Arbeit im großen Maßstab zu unterstützen. Die Plattform ermöglicht es Teams, Arbeitsabläufe zu rationalisieren, in Echtzeit zusammenzuarbeiten und durch Automatisierung und datengetriebene Tools handlungsfähige Erkenntnisse zu gewinnen, wodurch sie eine breite Palette von Anwendungsfällen von Projektmanagement bis hin zu Unternehmensoperationen unterstützt. Mit Hauptsitz in Bellevue, Washington, bedient Smartsheet Millionen von Nutzern weltweit, darunter einen großen Anteil von Fortune-500-Unternehmen, und positioniert sich als Schlüsselspieler im sich entwickelnden Bereich des kollaborativen Arbeitsmanagements.

Sie sind 2025 zu Smartsheet gestoßen, nachdem Sie Produkt und Technologie bei Chainalysis geleitet und Führungsrollen bei Atlassian und Salesforce innegehabt hatten. Jetzt, da Ihre Rolle als Chief Product und Technology Officer erweitert wurde, wie bringen Sie diese cross-industrielle Erfahrung in die nächste Kapitel von Smartsheet ein?

Ich bin seit über 20 Jahren ein B2B-SaaS-Führer und habe große Wellen der Innovation erlebt – von Internet, Cloud, Mobile und Social. AI ist eine viel größere Transformation, sowohl in Bezug auf Umfang als auch auf Geschwindigkeit, und mein Fokus liegt darauf, Smartsheet bei der Navigation dieser Veränderung zu helfen und sie in einen echten Vorteil für unsere Kunden umzuwandeln.

Extern bedeutet das, dass wir die Einbettung von AI in die Produkt-Erfahrung beschleunigen – Teams helfen, schneller zu arbeiten, bessere Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse in einem Umfang zu erzielen, der vorher nicht möglich war.

Aber AI verändert auch, wie wir bauen. Produkt und Technologie konvergieren, und die Grenzen zwischen Funktionen verschwimmen. Designer kommen näher an den Code heran, Ingenieure tragen zur Produktdefinition bei, und Teams werden zu hands-on-Buildern. Ein großer Teil meines Fokus’ liegt intern darauf, diese Builder-Mentalität in unsere Arbeitsweise zu bringen, mit einem AI-ersten Ansatz für die Entwicklung, und das mit Tempo. Das ermöglicht es uns, als einheitliches Team schneller zu agieren und Innovation in sinnvolle Ergebnisse für unsere Kunden umzusetzen.

Smartsheet hat sich um die Idee des Arbeitsmanagements positioniert. Wie definieren Sie dieses Konzept heute, und was unterscheidet es von der breiteren Welle von AI-Funktionen, die in Unternehmenssoftware hinzugefügt werden?

Arbeitsmanagement ist der Bereich, in dem Menschen, Prozesse und Daten zusammenkommen – mit AI als Ausführungsebene, die Pläne in Ergebnisse umsetzt.

Die Analyse von 1,4 Millionen aktiven Unternehmensprojekten auf der Smartsheet-Plattform zeigt ein kritische Ungleichgewicht: Die Automatisierungsintensität pro Unternehmenskonto ist um 55 % im Vergleich zum Vorjahr gestiegen, und die Gesamttätigkeit ist um 46 % gestiegen. Arbeit wird mit einem Tempo initiiert, das vor drei Jahren unvorstellbar gewesen wäre. Aber die Fertigstellung von Arbeit – die Koordination über Teams hinweg, die Aufrechterhaltung der Ausrichtung, wenn Prioritäten sich ändern, die Treffen von Urteilsentscheidungen, die die Ausführung auf Kurs halten – das ist der Bereich, in dem die meisten Organisationen ertrinken. Der Arbeitstag wird dichter, und die Organisationen, die es am ersten spüren, sind diejenigen, bei denen Prioritäten, Eigentum und Entscheidungsrechte noch in den Köpfen der Menschen und nicht im System leben.

Wo viele Ansätze fehlschlagen, ist, dass AI auf Workflows aufgesetzt wird, anstatt in sie eingebettet zu sein. Es kann bei einzelnen Aufgaben helfen, aber es kann nicht die Ergebnisse über Teams oder das gesamte Unternehmen hinweg orchestrieren.

Unsere Herangehensweise ist anders. Wir begründen AI in Unternehmensdaten und integrieren es direkt in Workflows, damit es mit echtem Kontext arbeiten kann – den Beziehungen zwischen Projekten, der Absicht hinter dem Plan und den Urteilsentscheidungen, die in der Arbeitsstruktur kodiert sind. Das ermöglicht es AI, die Ausführung zu orchestrieren, nicht nur bei einer Aufgabe zu helfen, und letztendlich einen bedeutenden Geschäftseinfluss zu erzielen.

In Ihrer Vision für die Zukunft von Smartsheet im November 2025 haben Sie eine Plattform beschrieben, die Menschen, Daten und AI auf eine einheitlichere Weise zusammenbringt. Was fehlte Ihrer Meinung nach in bestehenden Arbeitsmanagement-Tools, um Sie in diese Richtung zu drängen?

Wir sahen eine anhaltende Lücke zwischen Planung und Ausführung, insbesondere auf Unternehmensebene. Teams arbeiteten über mehrere nicht verbundene Systeme hinweg, was es schwierig machte, ausgerichtet zu bleiben oder einen klaren, aktuellen Überblick über den Fortschritt zu erhalten.

Viele Tools lösten Teile des Problems – Planung, Workflows oder Zusammenarbeit – aber sie blieben nicht verbunden. Jedes löste ein Problem innerhalb seines eigenen Stacks oder Systems, aber nicht über das gesamte Unternehmen hinweg. Die Fragmentierung wird zu einer echten Barriere, wenn man auf großen Maßstab operiert. Das ist der Bereich, in dem Smartsheet glänzt.

Unser Fokus lag darauf, diese Elemente in ein einziges, einheitliches System zu bringen, damit Teams ausgerichtet bleiben, schnell anpassen und effektiver ausführen können.

Einer der interessanteren Aspekte dieser Vision war der Schritt in Richtung AI-Systeme, die Kontext über Projekte, Workflows und Teams hinweg verstehen können. Wie wichtig ist Kontext, um AI in Unternehmenssoftware wirklich nützlich und nicht nur imponierend in Demos zu machen?

AI, die Kontext versteht, ist grundlegend anders als AI, die Inhalte generiert. Frontier-Modelle generieren. Systeme der Aufzeichnung speichern. Aber keines von beiden versteht, wie Ihr Unternehmen tatsächlich funktioniert, die Abhängigkeiten, die Absicht hinter dem Plan oder die Urteilsentscheidungen, die in jedem Workflow eingebettet sind. Das ist die Ebene, auf der Smartsheet operiert.

Smartsheet versteht die operative Form Ihres Geschäfts und setzt AI innerhalb davon ein. Wenn Sie AI in diesem Verständnis begründen, verschiebt es sich von reaktiv zu intelligent und wird zur Ausführungsebene. Es reagiert nicht nur auf Anfragen. Es operiert mit einem Verständnis, wie das Geschäft tatsächlich läuft, und dieses Verständnis wird im Laufe der Zeit kumulativ.

Jeder Plan, jeder Workflow, jede Entscheidung, die in Smartsheet erfasst wird, wird zu einem Intelligenz-Asset, das AI in dieser spezifischen Organisation nützlicher macht. Der Kontext, die Absicht und die Urteilsentscheidungen, die Ihre Teams über Jahre hinweg aufgebaut haben – das sind die drei Dinge, die AI nicht selbst generieren kann.

Smartsheets Model Context Protocol-Server legt nahe, dass sich AI von der Beantwortung von Fragen zu Interaktionen mit Live-Arbeitsdaten verschiebt. Aus Ihrer Sicht, was macht diesen Schritt zu einem bedeutenden Wendepunkt für Unternehmenssoftware?

Dies ist ein Schritt von AI, die Arbeit informiert, zu AI, die auf sie einwirken kann. Mit dem Smartsheet MCP-Server sind Unternehmen nicht länger auf ein einzelnes AI-Tool beschränkt; das Protokoll funktioniert mit den AI-Modellen, die bereits in ihren Workflows eingebettet sind, egal ob es sich um Claude, Gemini, ChatGPT oder andere handelt. Teams können jetzt direkt auf Live-Arbeitsdaten zugreifen und innerhalb der Systeme arbeiten, in denen die Arbeit tatsächlich stattfindet, und somit über die Chat-Funktion hinausgehen und in die Ausführung einsteigen. Wenn das MCP-Ökosystem expandiert, werden wir die Unterstützung für weitere führende Modelle erweitern, um sicherzustellen, dass Smartsheet mit jeder AI-Lösung kompatibel bleibt, die Teams wählen. Wenn AI auf Echtzeit-Daten über Projekte und Workflows zugreifen kann, kann es Risiken früher erkennen, bessere Entscheidungen unterstützen und Maßnahmen ergreifen, wie die Erstellung von Aufgaben oder die Aktualisierung von Arbeit.

Das frühe Signal ist klar. Innerhalb der ersten 30 Tage nach dem Start haben Tausende von Smartsheet-Nutzern 1,76 Millionen Aktionen über den Smartsheet MCP-Connector für Claude abgeschlossen. Und ein bedeutender Teil dieser Interaktionen bestand nicht darin, Informationen abzurufen – sie trieben die Arbeit voran. Erstellung von Aufgaben. Aktualisierung von Plänen. Handeln mit Kontext.

Das ist, was diesen Schritt zu einem Wendepunkt macht. AI wird in bestehende Workflows eingebettet, die Menschen bereits nutzen, und ermöglicht es Organisationen, von individuellen Produktivitätsgewinnen zu koordinierter Ausführung im großen Maßstab überzugehen. Die Unternehmen, deren operative Grundlage bereits in Smartsheet leben, verdoppeln diesen Vorteil gerade jetzt. Zum Beispiel können Teams Besprechungsnotizen automatisch in Aufgaben umwandeln, wobei das Modell sogar ableitet, wem die Aufgabe aufgrund des Kontexts der Konversation zugewiesen werden sollte, so dass Entscheidungen, die in einem Raum getroffen werden, zu verfolgter Arbeit in Smartsheet werden, ohne dass eine manuelle Eingabe erforderlich ist. Das ist Koordination im großen Maßstab – nicht, weil die Menschen härter arbeiten, sondern weil das System endlich Schritt hält.

Wenn AI mit operativen Systemen und Live-Geschäftsworkflows verbunden ist, wird Vertrauen kritisch. Wie denken Sie über Sicherheit, Governance und Prüfbarkeit nach, wenn AI innerhalb des Unternehmens handlungsorientierter wird?

Vertrauen, Sicherheit und Governance sind für jede echte Unternehmensadoption unerlässlich. Wenn AI handlungsorientierter wird, ist Vertrauen nicht optional – es ist grundlegend. Für uns beginnt das damit, sicherzustellen, dass AI dem gleichen Governance-Modell wie alles andere auf der Plattform folgt. Es folgt den bestehenden Berechtigungen, so dass es nur auf die Daten zugreifen und handeln kann, für die es ausdrücklich autorisiert ist. Ihre Daten bleiben Ihre Daten.

Ebenso wichtig ist die Sichtbarkeit. Organisationen müssen verstehen, wie AI mit ihren Systemen interagiert, welche Aktionen durchgeführt werden, von wem und in welchem Kontext. Deshalb ist Prüfbarkeit eingebaut: Jede Aktion, egal ob von einer Person oder AI initiiert, kann verfolgt und überprüft werden. Wir sind auch bedacht darauf, wo Autonomie Sinn macht. Für höherwertige Aktionen bauen wir menschliche Kontrollen ein, damit Teams überprüfen und genehmigen können, bevor etwas Bedeutsames passiert.

Das Ziel ist es, Organisationen das Vertrauen zu geben, AI die Arbeit voranzutreiben zu lassen, während sie gleichzeitig die Kontrolle, Transparenz und Rechenschaftspflicht aufrechterhalten, die sie auf Unternehmensebene erwarten.

Smartsheet hat auch die offene Architektur betont, einschließlich der Unterstützung für externe AI-Ökosysteme. Warum glauben Sie, dass Offenheit und Interoperabilität in der nächsten Phase der Unternehmens-AI-Adoption so wichtig sein werden?

Unternehmensarbeit lebt nicht in einem einzigen System. Sie ist über Tools, Teams und Datenquellen verteilt. Wenn AI nicht mit dieser Umgebung verbunden werden kann, bleibt es begrenzt. Es kann Antworten generieren, aber es kann nicht die Ergebnisse antreiben.

Das ist, warum Offenheit wichtig ist. Sie ermöglicht es AI, auf Live-Daten über Systeme hinweg zuzugreifen und mit dem vollen Kontext zu arbeiten, in dem die Arbeit tatsächlich stattfindet. Mit MCP können Unternehmen ihre bevorzugten Unternehmens-AI-Standards und -Governance auf die Arbeit in Smartsheet anwenden, anstatt neue Tools zu adoptieren oder in Silos zu arbeiten.

Das ist der Schritt. Wenn AI über Systeme hinweg arbeiten kann, unterstützt es nicht nur isolierte Interaktionen, sondern auch, wie das Unternehmen tatsächlich läuft. Das ist, wo Sie beginnen, einen echten Einfluss im großen Maßstab zu sehen.

Ihre Produktvision hat auch Ideen wie Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows und eine Wissensgraph-Schicht eingeführt. Welche dieser Fähigkeiten denken Sie, hat das größte Potenzial, die Art und Weise, wie Teams tatsächlich tagtäglich arbeiten, zu verändern?

Es geht nicht um eine dieser Fähigkeiten in Isolation, da sie nur unterschiedliche Wege sind, wie Menschen mit dem System interagieren.

Die wahre Kraft liegt in der Intelligenz darunter, die durch unsere Daten-Ebene und den Smartsheet-Wissensgraphen angetrieben wird. Das gibt dem System Kontext über Projekte, Workflows und Teams hinweg und ermöglicht es, zu verstehen, wie Arbeit tatsächlich miteinander verbunden ist. Dieser Kontext ist es, was alles andere funktionieren lässt. Der Smartsheet-Wissensgraph kartiert bereits Beziehungen über Arbeit im großen Maßstab mit über 100 Millionen Knoten. Das ermöglicht es uns, Kontext einzuschließen, von Branchenbest-Praktiken bis hin zu organisatorischen, teambezogenen und individuellen Daten, so dass das System viel relevantere Erkenntnisse liefern kann als ein einzelnes Modell.

Von dort aus zeigt es sich auf unterschiedliche Weise. Manchmal ist es ein Assistent, der jemandem hilft, den Projektstatus zu verstehen oder Risiken zu erkennen. Manchmal ist es ein Agent, der Aktionen ausführt, wie die Erstellung von Zeitplänen oder die Aktualisierung von Arbeit. Manchmal ist es die Koordination von Workflows über Systeme hinweg.

Aber sie alle basieren auf dem gleichen operativen Fundament – dem angesammelten Kontext, der Absicht und den Urteilsentscheidungen, wie Arbeit tatsächlich durchgeführt wurde. Das ist es, was die tägliche Arbeit tatsächlich verändert, nicht eine einzelne Funktion, sondern ein System, das Ihr Unternehmen versteht.

Viele Unternehmen kämpfen immer noch darum, zu messen, ob AI echten Geschäftswert liefert. Wie sollten Führer über ROI nachdenken, wenn das Ziel nicht nur schnellere Ausgaben, sondern bessere Entscheidungen, stärkere Ausführung und weniger operativen Widerstand ist?

Viele Organisationen beginnen damit, die AI-Adoption zu messen, wie die Anzahl der Menschen, die die Benutzeroberfläche täglich nutzen. Das ist ein nützliches Signal, aber es ist nicht das gesamte Bild. Der wahre Wert zeigt sich in der Ausführung, und das ist der Bereich, in dem viele Teams immer noch versuchen, aufzuholen.

In den meisten Unternehmen ist die Herausforderung nicht, Ausgaben zu generieren. Es ist die Koordination von Arbeit, das Aufrechterhalten der Ausrichtung über Teams hinweg und das Treffen von Urteilsentscheidungen, die die Ausführung auf Kurs halten. Wenn diese Dinge nicht verbessert werden, übersetzen sich schnellere Ausgaben nicht unbedingt in bessere Geschäftsergebnisse.

Wenn AI mit dem System der Arbeit verbunden ist, ist das der Bereich, in dem Sie einen anderen Einfluss beginnen zu sehen. Es kann helfen, Engpässe früher zu erkennen, die Sichtbarkeit in das zu verbessern, was tatsächlich passiert, und konsistentere Arbeitsweisen über Teams hinweg zu fördern.

Der ROI ist also nicht nur über Geschwindigkeit definiert. Es ist über die effektive Ausführung eines Unternehmens im großen Maßstab, mit mehr Klarheit, Rechenschaftspflicht und Vorhersehbarkeit. Das ist letztendlich, was sich in messbarem Geschäftswert übersetzt.

Wenn man in die Zukunft blickt, wie sehen Sie die Rolle der Produkt-Führer sich ändern, wenn AI zu einer Kernschicht in Unternehmensplattformen wird? Erfordert der Aufbau für eine AI-native Zukunft eine grundlegend andere Denkweise als die traditionelle Software-Produkt-Führung?

Es gibt vier Dinge, über die ich nachdenke.

Produkt-Führer müssen AI mit intellektueller Neugier und einer Wachstumsmentalität annehmen. Das Feld ändert sich schnell, also ist die Fähigkeit, zu lernen und sich anzupassen, kritisch.

Zweitens werden erste Prinzipien und Plattform-Denken noch wichtiger. Die grundlegenden Elemente richtig zu bekommen, insbesondere um Daten und Governance, ermöglicht es Teams, schnell und sicher zu experimentieren.

Drittens ist der Fokus auf den Kunden genauso wichtig. Es gibt viel Rauschen auf dem Markt, und nicht alles, was als AI oder Agenten bezeichnet wird, liefert echten Wert. Führer müssen sich auf die Lösung realer Probleme konzentrieren, anstatt etwas Neues um des Neuen willen zu verfolgen.

Und schließlich gibt es eine echte Veränderung darin, wie Teams bauen. Die Grenzen zwischen Funktionen verschwimmen, und mehr Menschen werden zu Buildern. Produkt-Führer, die sich darauf einlassen und echte Verbindungen zur Technologie aufbauen, werden erfolgreich sein.

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