Vara Kumar Namburu, Co-Founder und Leiter von R&D, Whatfix – Interviewreihe

Vara Kumar ist der Co-Founder und Leiter von R&D und Lösungen bei Whatfix, wo er die Innovation und das strategische Wachstum des Unternehmens vorantreibt. Er gründete Whatfix 2014 zusammen mit Khadim Batti mit der Vision, Einzelpersonen und Organisationen zu ermöglichen, symbiotisch mit Technologie zusammenzuarbeiten, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Mit Sitz in den USA leitet Vara die Multiprodukt-Strategie und Vision des Unternehmens für Produktentwicklung und -adoption, Technologieentwicklung und Innovation, um erfolgreiche Integrationen für Kunden und Partner zu beschleunigen. Unter Varas Führung hat das Unternehmen die bahnbrechende Methode der “Userisierung” entwickelt, bei der der Fokus darauf liegt, die Technologie an die Bedürfnisse der Benutzer anzupassen, anstatt die Benutzer an die Technologie anzupassen. Er ist leidenschaftlich daran interessiert, Technologie zu entwickeln, die Benutzer lieben.

Whatfix ist eine digitale Adoptionsplattform, die Organisationen hilft, die Software-Adoption und die Produktivität der Benutzer zu verbessern, indem sie in-app-Anleitungen, Walkthroughs, Tooltips und Selbstbedienungsfunktionen direkt in Unternehmensanwendungen einbettet. Aufbauend auf dieser Funktion stellt Whatfix AI intelligente, kontextsensitive Agenten wie Authoring, Guidance und Insights vor, die die Erstellung von Inhalten automatisieren, Echtzeit-Unterstützung in der App liefern und Nutzungsdaten in handhabbare Erkenntnisse umwandeln. Zusammen strömen Whatfix und Whatfix AI die Onboarding-Prozesse, reduzieren die Reibung bei der Schulung und optimieren die Arbeitsabläufe, während sie gleichzeitig die Aufsicht, Rechenschaftspflicht und Datenschutz sicherstellen.

Sie haben Whatfix vor über einem Jahrzehnt gegründet, nachdem Sie Ihre Karriere im Bereich Unternehmens-Technologie aufgebaut hatten. Was hat Sie dazu inspiriert, das Unternehmen zu gründen, und wie hat sich Ihre ursprüngliche Vision mit dem Aufkommen von KI entwickelt?

Meine Karriere begann bei Huawei Technologies, wo ich als Systemarchitekt arbeitete und meinen zukünftigen Co-Founder, Khadim Batti, traf. Unser erstes gemeinsames Unternehmen war SearchEnabler, eine SEO-Plattform für kleine und mittelständische Unternehmen. Trotz der Entwicklung einer soliden Lösung entdeckten wir ein grundlegendes Problem: Benutzer konnten die Fähigkeiten der Plattform nicht voll ausschöpfen. Selbst als wir einen “Fix It”-Button für Anleitungen hinzufügten, wurde uns klar, dass das Problem nicht nur bei der SEO lag, sondern darin bestand, dass jede Technologie wirklich für Benutzer zugänglich gemacht werden musste.

Diese Erkenntnis führte uns dazu, Whatfix 2014 zu gründen. Unsere Kernüberzeugung war revolutionär für ihre Zeit: Anstatt Menschen zu zwingen, sich an die Technologie anzupassen, würden wir die Technologie an die Menschen anpassen. Wir nannten dies “Userisierung”, um sicherzustellen, dass Software intuitiv wird, die Adoption vorantreibt und den Einfluss maximiert.

KI hat diese Mission exponentiell verstärkt. Beginnend mit unserer Airim-Übernahme im Jahr 2019 haben wir KI in jedes Produkt, das wir entwickeln, eingebettet. Heute machen wir nicht nur Software benutzerfreundlicher, sondern entwickeln auch intelligente Systeme, die lernen, vernünftig handeln und im großen Maßstab agieren. Unsere Vision hat sich von der einfachen Anpassung der Benutzer an die Technologie zu einem echten menschenzentrierten KI-System entwickelt, das die Art und Weise verändert, wie in Unternehmen gearbeitet wird.

Viele Studien zeigen, dass die meisten KI-Pilotprojekte scheitern, weil Endbenutzer nicht wissen, wie sie die Technologie in ihrer täglichen Arbeit anwenden sollen. Aus Ihrer Perspektive: Was sind die Ursachen dieser Adoptionslücke?

Ich sehe zwei grundlegende Barrieren, die eine erfolgreiche KI-Adoption behindern. Erstens ist dies das, was ich als Überlastung bezeichne: Große Unternehmen ertrinken in Tausenden von Anwendungen, von denen jede nun mit eigenen KI-Fähigkeiten ausgestattet ist. Benutzer stehen vor einer Entscheidungsparalyse darüber, welches Tool welchen Zweck erfüllt, was Reibung erzeugt, die den Schwung tötet und den ROI eliminiert.

Die zweite Barriere ist Vertrauen. IT-Führungskräfte und CIOs benötigen die Gewissheit, dass KI-Systeme Sicherheitsstandards einhalten, Vorschriften erfüllen und ohne Vorurteile funktionieren. Wenn Organisationen sich um Datenlecks, KI-Halluzinationen oder Governance-Fehler sorgen, zögern sie, über Pilotprogramme hinaus zu skalieren.

Erfolg erfordert die direkte Einbettung von KI in die Arbeitsumgebung der Benutzer. Durch unsere ScreenSense-Technologie analysieren wir, was Benutzer tun und was sie erreichen wollen, und unser Guidance-Agent liefert kontextsensitive Empfehlungen und nächste Schritte über ihre bestehenden Systeme hinweg. Dieser Ansatz eliminiert das Raten, multipliziert die Engagementraten und bietet sofortigen Nutzen für Benutzer, die ansonsten neue Technologie ablehnen könnten.

Die neuen KI-Agenten von Whatfix basieren auf dem Konzept der “Userisierung”. Können Sie erklären, was dies bedeutet und wie es sich von herkömmlichen Ansätzen zur digitalen Adoption unterscheidet?

Userisierung stellt eine grundlegende Verschiebung in der Art und Weise dar, wie wir über die Technologie-Implementierung nachdenken. Anstatt Menschen zu trainieren, um sich an die Einschränkungen der Software anzupassen, entwickeln wir Lösungen, die sich an das menschliche Verhalten und die Bedürfnisse anpassen. Jede Entscheidung, die wir treffen, priorisiert die Benutzererfahrung, um konkreten Geschäftswert zu liefern und Erwartungen zu übertreffen.

Traditionelle Adoption folgt einem Einheitsansatz: Schulung bereitstellen, das Beste hoffen und Benutzer verurteilen, wenn die Adoption ins Stocken gerät. Userisierung geht den entgegengesetzten Weg. Wir nutzen KI, um personalisierte, kontextsensitive Anleitungen zu erstellen, die sich mit jeder Rolle und Situation des Benutzers entwickeln. Unsere Lösungen lernen aus den Interaktionen der Benutzer und passen sich entsprechend an.

Was dies besonders leistungsfähig macht, ist unser feedbackgetriebener Entwicklungsprozess. Kundenfeedback formt direkt mehr als die Hälfte unseres Produkt-Roadmaps, um sicherzustellen, dass wir tatsächliche Herausforderungen in der Arbeitswelt lösen und nicht theoretische Probleme. Dies schafft eine menschenzentrierte Philosophie, bei der KI-Agenten Reibung eliminieren, damit Menschen sich auf strategische, kreative und hochwertige Arbeit konzentrieren können, anstatt mit Technologie zu kämpfen.

Unser umfassender Technologie-Stack – umfassend Digital Adoption Platform (DAP), Product Analytics und Mirror – treibt die technologieübergreifende Adoption durch intelligente Datenanalyse voran, die die Bereitstellung traditioneller Software und aufstrebender KI-Lösungen beschleunigt. Wir haben KI-Funktionen in die gesamte Plattform integriert, einschließlich konversationsbasierter Analytics-Schnittstellen und emotionsreaktiver Trigger, um Organisationen zu ermöglichen, Benutzermuster zu entschlüsseln, ihre Adoptionsansätze zu verfeinern und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.

ScreenSense wird als Kern der neuen KI-Agenten beschrieben, die Benutzerkontext und -absicht interpretieren. Wie funktioniert diese Technologie in der Praxis, und wie stellt sie sicher, dass sie für Benutzer relevant ist, ohne sie zu überwältigen?

ScreenSense funktioniert wie ein intelligenter Dolmetscher, der gleichzeitig die Anwendungsumgebung (was auf dem Bildschirm passiert) und die Benutzerziele (was jemand zu erreichen versucht) analysiert. Diese doppelte Wahrnehmung ermöglicht Echtzeit-Empfehlungen, die sowohl technisch genau als auch persönlich relevant sind.

In der Praxis nutzen unsere KI-Agenten – Authoring, Insights und Guidance – ScreenSense, um Genauigkeit und kontextsensitive Anleitung in ihrer Unterstützung zu liefern. Anstatt Benutzer mit generischen Vorschlägen zu bombardieren oder sie zu zwingen, neue Schnittstellen zu erlernen, versteht das System ihre unmittelbare Kontext und liefert genau die richtige Hilfe im richtigen Moment.

Der Schlüssel, um Benutzerüberlastung zu vermeiden, ist kontextuelles Filtern. ScreenSense sammelt nicht nur Daten, sondern verarbeitet diese Informationen, um zu bestimmen, wann Interventionen einen Mehrwert bieten und wann sie Ablenkung erzeugen. Benutzer erhalten Anleitungen, die intuitiv und rechtzeitig erscheinen, anstatt aufdringlich zu sein, da das System sowohl ihre technische Umgebung als auch ihre Arbeitsabsichten versteht.

Könnten Sie uns durch die drei neuen KI-Agenten – Authoring, Insights und Guidance – führen und konkrete Beispiele teilen, wie sie die Produktivität in realen Unternehmensworkflows verbessern?

Unser Authoring-Agent demokratisiert die Erstellung von Inhalten, indem er alltägliche Sprache in sophisticatede in-app-Erfahrungen umwandelt. Ein Schulungsleiter kann einfach sagen: “Erstelle einen Tooltip für das neue Feature im Dashboard”, und das System erstellt automatisch den Inhalt, bestimmt Zielregeln und wendet entsprechende Stilvorgaben an. Dieser effiziente Workflow ermöglicht es Lern- und Entwicklungsteams, Produktmanagern und Geschäftsführern ohne Codierkenntnisse, komplexe in-app-Unterstützungselemente zu erstellen, einschließlich interaktiver Overlays, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und situationsbezogener Hilfeinhalte im Unternehmensumfang, was im Wesentlichen die herkömmlichen Flaschenhälse und technischen Expertenanforderungen eliminiert, die typischerweise die Inhaltsentwicklungsprozesse verlangsamen. Wir sehen heute 40 % schnellere Inhaltsentwicklung, mit 70 % Effizienzgewinnen in Sichtweite.

Der Insights-Agent verwandelt Analytics von einer Spezialaufgabe in ein konversationales Werkzeug. Produktbesitzer können natürliche Fragen wie “Welche Funktionen verursachen Benutzerfrustration?” stellen und erhalten sofortige visuelle Analysen mit spezifischen Reibungspunkten und handhabbaren nächsten Schritten. Diese Methode ermöglicht es Produktmanagern und verschiedenen Teammitgliedern, schnell handhabbare Erkenntnisse über Benutzerverhaltensmuster und Systemeffektivität zu entdecken, ohne fortgeschrittene Datenanalysefähigkeiten zu benötigen, was letztendlich ihre Fähigkeit unterstützt, zu bestimmen, welche Funktionalität eine Verbesserung oder verstärkte Adoptionsinitiativen erfordert.

Unser Guidance-Agent liefert sofortige Antworten innerhalb der aktiven Workflows der Benutzer. Wenn jemand nach “Genehmigungsprozess-Ausnahmen” sucht, während er Bestellungen bearbeitet, erhält er präzise, kontextsensitive Informationen aus internen Dokumentationen, ohne die aktuelle Anwendung verlassen zu müssen. Diese Methode revolutioniert, wie Unternehmensmitarbeiter auf Informationen zugreifen, indem sie deutlich auf die Antwortzeiten reduziert und die Abhängigkeit von Help-Desk-Ressourcen verringert, sodass sie notwendige Klarheit erhalten, ohne ihre aktuellen Aufgaben zu unterbrechen, umfangreiche Dokumentationen zu navigieren oder Support-Tickets zu erstellen, und so ihre Konzentration und Effizienz in ihren aktiven Workflows aufrechterhalten.

Über 300 Kunden setzen diese Agenten bereits in Produktionsumgebungen ein und sehen eine Verdoppelung und Verdreifachung der Engagementraten.

Aus Ihrer Erfahrung: Was sind die besten Praktiken, die Organisationen, die mit der GenAI-Adoption erfolgreich sind, von denen unterscheiden, die scheitern?

Erfolgreiche GenAI-Adoption erfordert zwei grundlegende Elemente: nahtlose Integration und verantwortungsvolle Governance. Organisationen, die erfolgreich sind, integrieren KI-Fähigkeiten direkt in bestehende Workflows, anstatt separate Tools einzuführen, die zusätzliche Komplexität erzeugen.

Die erfolgreichsten Organisationen konzentrieren sich auf sofortigen Benutzernutzen, anstatt beeindruckende Technologiedemonstrationen. Sie lösen spezifische Workflow-Probleme, die Menschen täglich gegenüberstehen, und stellen sicher, dass KI zu einem Produktivitätsverstärker wird, anstatt ein weiteres System, das beherrscht werden muss. Diese Unternehmen investieren auch in neue Rollen wie KI-Aufseher, die menschliche Aufsicht aufrechterhalten, um sicherzustellen, dass Systeme genau, fair und kontinuierlich verbessert bleiben.

Organisationen, die scheitern, behandeln KI typischerweise als Technologieprojekt und nicht als Nutzererfahrungstransformation. Sie konzentrieren sich auf Bereitstellungsmetriken anstatt auf Adoptionsergebnisse und versäumen es, die Vertrauens- und Komplexitätsbarrieren anzugehen, die die Skalierung verhindern.

Unternehmen investieren zunehmend in KI-Tools im gesamten Software-Stack. Wie sehen Sie die Rolle von Adoptionsplattformen wie Whatfix bei der Beschleunigung dieses Trends?

Wenn die KI-Verbreitung beschleunigt wird, werden Adoptionsplattformen zu einer kritischen Orchestrierungsebene, die das Chaos im Unternehmen verhindert. Ohne einheitliche Anleitung riskieren Organisationen, überlappende Fähigkeiten zu schaffen, die Benutzer verwirren und Investitionen verschwenden.

Whatfix ist das intelligente Rückgrat, das Planung, Bereitstellung, Adoption und Optimierung über den gesamten Lebenszyklus von Unternehmenssoftware verbindet. Unser Plattform-Set kombiniert digitale Adoption, Produktanalytik und Mirror-Fähigkeiten, um datengetriebene Adoptionsstrategien zu schaffen, die sowohl für traditionelle Software als auch für aufstrebende KI-Deployments funktionieren.

Wir erweitern unsere aktuellen Angebote um KI-nativen Lösungen, einschließlich Seek, Assistant und AI Roleplay. Diese kombinieren intelligente Automatisierung mit adaptiver Schulung, um umfassende Adoptionserfahrungen zu schaffen. Das Ziel ist es, zur einheitlichen Intelligenzschicht zu werden, die den ROI über jeden Technologie-Investition maximiert, die ein Unternehmen tätigt.

Anstatt einzelne Tools zu verwalten, benötigen Organisationen Plattformen, die das gesamte Technologie-Ökosystem verstehen und Benutzer durch zunehmend komplexe Landschaften mit Zuversicht und Effizienz führen können.

Ausblick: Whatfix hat von einer Zukunft gesprochen, in der digitale Lösungen sich in Echtzeit selbst korrigieren und personalisieren. Welche Meilensteine sehen Sie als am kritischsten für die Erreichung dieser Zukunft an?

Unser Roadmap konzentriert sich auf die Etablierung von Whatfix als weltweit führende KI-Plattform für die Userisierung von Unternehmens-Technologie. Dies erfordert die Erreichung von drei miteinander verbundenen Meilensteinen in den nächsten fünf Jahren.

Erstens skalieren wir die Bereitstellung unserer KI-Agenten von der aktuellen Basis von über 300 Kunden auf eine Standardimplementierung in allen Whatfix-Engagements. Diese Agenten werden zur Standardmethode für Millionen von Unternehmensbenutzern, um Komplexität zu meistern und ihre täglichen Workflows zu beschleunigen.

Zweitens bauen wir umfassende KI-First-Produktfähigkeiten jenseits unserer aktuellen Digital Adoption, Analytics und Mirror-Angebote auf. Lösungen wie Seek, Assistant und AI Roleplay werden die einheitliche Intelligenz-Infrastruktur schaffen, die Unternehmen für die gesamte Technologie-Lebenszyklus-Verwaltung benötigen.

Drittens verfolgen wir die globale Kategorie-Führung, indem wir neu definieren, was digitale Adoption in einer KI-getriebenen Welt bedeutet. Erfolg bedeutet, als das Unternehmen anerkannt zu werden, das KI für den täglichen Gebrauch durch Unternehmensbenutzer wirklich zugänglich und praktisch gemacht hat.

Letztendlich ist der Meilenstein, menschenzentrierte, kontext- und absichtsbewusste KI in die Hände von jedem Unternehmensbenutzer zu legen. Wenn Millionen von Menschen in verschiedenen Branchen dank Whatfix intelligenter und effizienter arbeiten, haben wir unsere grundlegende Mission erfüllt.

Bei der Abwägung zwischen schneller KI-Adoption und Mitarbeitervertrauen: Welche Risiken sehen Sie voraus, wenn benutzergerechte Ansätze nicht ernst genommen werden?

Das primäre Risiko ist das Scheitern der Adoption im großen Maßstab. Ohne benutzergerechte Konzeption stehen Unternehmen vor denselben Vertrauensherausforderungen, die wir heute sehen, wie Bedenken hinsichtlich Datenschutz, KI-Halluzinationen und Governance-Lücken. Diese Bedenken schaffen organisatorischen Widerstand, der die Skalierung über Pilotprogramme hinaus verhindert und effektiv KI-Investitionen verschwendet.

Die Komplexitätskrise wird sich auch verschärfen. Wenn jede Anwendung KI-Fähigkeiten hinzufügt, ohne die Benutzererfahrung zu berücksichtigen, werden Mitarbeiter mit zunehmend fragmentierten Workflows und Entscheidungsparalyse konfrontiert. Dies führt zu Produktivitätsverlusten anstatt der Effizienzgewinne, die KI verspricht.

Vielleicht am kritischsten riskieren Organisationen, KI-Widerstandskulturen zu schaffen, in denen Benutzer aktiv neue Fähigkeiten vermeiden, weil frühere Implementierungen Reibung erzeugt haben, anstatt Wert zu schaffen. Sobald Benutzer das Vertrauen in KI-Tools verlieren, erfordert der Wiederaufbau dieses Vertrauens erheblich mehr Anstrengung und Ressourcen.

Zum Schluss: Wie bleiben Sie persönlich auf dem Laufenden, wenn es um das Verständnis sowohl der technischen als auch der menschlichen Seite der Unternehmens-KI-Adoption geht?

Unser organisatorischer Ansatz bietet eine wertvolle Perspektive auf beide Dimensionen. Wir haben KI über alle unsere Geschäftsoperationen integriert, von Vertriebsteams, die KI für Prospektanreicherung nutzen, bis hin zu unseren intelligenten Suchsystemen, die Mitarbeiter mit internen Wissensbasen verbinden. Produktteams nutzen KI-Agenten als Workflow-Co-Piloten, was uns erste Erfahrungen mit den Herausforderungen gibt, denen unsere Kunden gegenüberstehen.

Wir haben auch umfassende Personalentwicklung durch unsere KI-Labs und Zero-Click-Frameworks implementiert, bei denen jeder Software-Ingenieur lernt, wie ein KI-Ingenieur zu denken. Dies schafft organisationsspezifische Literatur, die sowohl unsere technische Entwicklung als auch unser Verständnis von Adoptionsmustern der Benutzer informiert.

Am wichtigsten ist, dass unser Produktentwicklungsprozess tief in Kundenfeedback verwurzelt bleibt, wobei über die Hälfte unseres Roadmaps durch reale Unternehmensherausforderungen geformt wird. Dieser kontinuierliche Dialog stellt sicher, dass wir nicht nur verstehen, was technisch möglich ist, sondern auch, was tatsächlich Wert für die Menschen schafft, die diese Systeme täglich nutzen.