Maciej Saganowski, Director de Productos de Inteligencia Artificial de Appfire – Serie de Entrevistas

Maciej Saganowski es el Director de Productos de Inteligencia Artificial en Appfire.

Appfire es un proveedor líder de soluciones de software empresarial diseñadas para mejorar la colaboración, simplificar los flujos de trabajo y aumentar la productividad en equipos. Especializado en herramientas que se integran con plataformas como Atlassian (TEAM ), Salesforce (CRM ) y Microsoft , Appfire ofrece una suite robusta de aplicaciones personalizadas para la gestión de proyectos, automatización, informes y gestión de servicios de TI. Con una presencia global y un compromiso con la innovación, la empresa se ha convertido en un socio de confianza para organizaciones que buscan optimizar sus ecosistemas de software, sirviendo a una amplia gama de industrias y permitiendo que los equipos logren sus objetivos de manera eficiente.

Appfire es conocido por proporcionar soluciones de colaboración empresarial, ¿puedes presentarnos el enfoque de Appfire para desarrollar productos impulsados por inteligencia artificial?

En el último año, el mercado ha sido inundado de soluciones impulsadas por inteligencia artificial a medida que las empresas se esfuerzan por mantenerse relevantes y competitivas. Si bien algunos de estos productos han cumplido con las expectativas, todavía hay una oportunidad para que los proveedores aborden realmente las necesidades de los clientes con soluciones efectivas.

En Appfire, nos enfocamos en mantenernos a la vanguardia de la innovación en inteligencia artificial, lo que nos permite anticipar y superar las necesidades cambiantes de la colaboración empresarial. Nos acercamos a la integración de la inteligencia artificial con el objetivo de brindar valor real en lugar de simplemente afirmar “preparación para la inteligencia artificial” solo por el sake de la diferenciación. Nuestro enfoque para desarrollar productos impulsados por inteligencia artificial se centra en crear experiencias fluidas e impactantes para nuestros clientes.

Queremos que la inteligencia artificial se integre en la experiencia del usuario, mejorándola sin eclipsarla o, peor aún, crear una carga adicional al requerir a los usuarios que aprendan características completamente nuevas.

“Tiempo hasta el valor” es uno de los objetivos más críticos para nuestras características impulsadas por inteligencia artificial. Este principio se centra en lo rápido que un usuario, especialmente un nuevo usuario, puede comenzar a beneficiarse de nuestros productos.

Por ejemplo, con Canned Responses, un agente de soporte que responde a un cliente no necesitará buscar en todo el hilo de correo electrónico; la inteligencia artificial podrá sugerir la plantilla de respuesta más adecuada, ahorrando tiempo y mejorando la precisión.

Appfire ha colaborado con Atlassian para lanzar WorkFlow Pro como un agente Rovo. ¿Qué hace que este producto impulsado por inteligencia artificial se destaque en un mercado lleno de productos similares?

Esta categoría de productos es relativamente poco común. Somos una de las primeras empresas en lanzar un asistente de configuración de automatización de software de clase Jira, y esto es solo el comienzo.

WorkFlow Pro es un asistente de automatización impulsado por inteligencia artificial para Jira que está transformando la forma en que los equipos configuran y administran sus flujos de trabajo de automatización. Impulsado por la inteligencia artificial Rovo de Atlassian, asiste a los usuarios en la configuración de nuevas automatizaciones o en la solución de problemas de las existentes.

Historicamente, los productos de automatización de Jira han sido complejos y han requerido un nivel específico de experiencia. WorkFlow Pro desmitifica estas configuraciones y permite que nuevos administradores de Jira o menos experimentados logren sus tareas sin gastar tiempo en documentación de productos, foros o arriesgarse a cometer errores costosos.

Un nuevo administrador de Jira simplemente puede preguntarle al agente cómo realizar una tarea, y en función de la aplicación de automatización instalada (JMWE, JSU o Power Scripts), el agente proporciona una guía paso a paso para lograr el resultado deseado. Es como tener un chef estrella Michelin en su cocina, listo para responder a cualquier pregunta con instrucciones precisas.

En Appfire, nos comprometemos a simplificar la vida de nuestros clientes. En la próxima versión de WorkFlow Pro, los usuarios podrán solicitar nuevas automatizaciones en lenguaje natural simplemente escribiendo el resultado deseado, sin necesidad de navegar por la interfaz de configuración o conocer algún lenguaje de scripting. Al regresar a nuestra analogía del chef, la próxima versión permitirá que el usuario no solo pregunte al chef cómo cocinar un plato, sino que también lo prepare en su nombre, liberándolo para enfocarse en tareas más importantes.

¿Cómo involucras la retroalimentación de los usuarios al iterar sobre productos de inteligencia artificial como WorkFlow Pro? ¿Cuál es el papel de la entrada del cliente en la configuración del desarrollo de estas herramientas?

En Appfire, nos mantenemos muy cerca de nuestros usuarios. No solo nuestros diseñadores y gerentes de productos interactúan regularmente con ellos, sino que también tenemos un grupo de investigación de usuarios dedicado que lleva a cabo iniciativas de investigación más amplias, informando nuestra visión y hojas de ruta de productos.

Analizamos tanto datos cuantitativos como historias de usuarios centradas en desafíos, preguntándonos: “¿Puede la inteligencia artificial ayudar en este momento?” Si entendemos bien el problema del usuario y creemos que la inteligencia artificial puede proporcionar una solución, nuestro equipo comienza a experimentar con la tecnología para abordar el problema. El viaje de cada característica comienza no con la tecnología, sino con el punto de dolor del usuario.

Por ejemplo, aprendimos de nuestros usuarios que los nuevos administradores enfrentan una barrera significativa al crear automatizaciones complejas. Muchos carecen de la experiencia o el tiempo para estudiar la documentación y dominar mecanismos de scripting intrincados. WorkFlow Pro se desarrolló para aliviar este punto de dolor, ayudando a los usuarios a aprender y configurar Jira de manera más sencilla.

Más allá de WorkFlow Pro, Appfire planea desarrollar aplicaciones adicionales impulsadas por inteligencia artificial. ¿Cómo transformarán estos nuevos productos la forma en que los usuarios establecen objetivos, rastrean el trabajo y aprovechan los datos de manera más efectiva?

La inteligencia artificial tendrá un impacto profundo en lo que los trabajadores del conocimiento podrán lograr en el futuro y en cómo interactúan con el software. Las organizaciones evolucionarán, volviéndose más planas, ágiles y eficientes. Los proyectos requerirán menos personas para coordinar y entregar. Si bien esto suena como una predicción atrevida, ya está tomando forma a través de tres avances clave impulsados por inteligencia artificial:

1. Descargar tareas técnicamente complejas o mundanas a la inteligencia artificial
2. Interactuar con el software utilizando lenguaje natural
3. Flujos de trabajo agentes

Ya estamos viendo cómo la inteligencia artificial reduce la carga de tareas mundanas y facilita la incorporación de nuevos usuarios a estos productos. Por ejemplo, los asistentes de inteligencia artificial pueden tomar notas de reuniones o enumerar elementos de acción. Para ilustrar esto con el ejemplo de Appfire, cuando un gerente crea un nuevo Resultado Clave dentro de su marco de OKR, la inteligencia artificial sugerirá la redacción del Resultado Clave basada en las mejores prácticas de la industria y el contexto único de la empresa, aliviando la carga mental de los usuarios mientras aprenden a definir OKR efectivos.

Las interfaces de lenguaje natural representan un cambio importante en la forma en que diseñamos y usamos el software. La evolución del software en los últimos 50 años ha creado capacidades casi ilimitadas para los trabajadores del conocimiento, pero esta poderosa interconexión ha traído una complejidad significativa.

Hasta hace poco, no había una forma fácil de navegar esta complejidad. Ahora, la inteligencia artificial y las interfaces de lenguaje natural están haciéndola manejable y accesible. Por ejemplo, una de las categorías de aplicaciones más populares de Appfire es la Gestión de Documentos. Muchas empresas Fortune 500 requieren flujos de trabajo de documentos para cumplimiento o revisión regulatoria. Pronto, crear estos flujos de trabajo podría ser tan simple como hablar con el sistema. Un gerente podría decir: “Para que una política sea aprobada y distribuida a todos los empleados, primero debe ser revisada y aprobada por el equipo de liderazgo senior”. La inteligencia artificial entendería esta instrucción y crearía el flujo de trabajo. Si faltan detalles, la inteligencia artificial solicitaría aclaraciones y ofrecería consejos para flujos más suaves.

Además, los “flujos de trabajo agentes” son la próxima frontera de la revolución de la inteligencia artificial, y los estamos abrazando en Appfire con nuestro agente WorkFlow Pro. En el futuro, los agentes de inteligencia artificial actuarán más como colaboradores humanos, capaces de abordar tareas complejas como realizar investigaciones, recopilar información de múltiples fuentes y coordinar con otros agentes y personas para entregar una propuesta en cuestión de horas o días. Este enfoque basado en agentes irá más allá de simples interacciones como las de ChatGPT; los agentes se convertirán en proactivos, sugiriendo quizás un borrador de presentación antes de que incluso se dé cuenta de que lo necesita. Y las interacciones con voz con los agentes se volverán más comunes, permitiendo a los usuarios trabajar mientras están en movimiento.

En resumen, hacia dónde nos dirigimos con la inteligencia artificial en el trabajo del conocimiento es similar a cómo operamos vehículos ahora: sabemos a dónde queremos ir, pero normalmente no necesitamos entender los intrincados detalles de los motores de combustión o ajustar el coche nosotros mismos.

¿También estás mejorando productos existentes de Appfire utilizando inteligencia artificial? ¿Puedes darnos ejemplos de cómo la inteligencia artificial ha mejorado la funcionalidad y la experiencia del usuario en aplicaciones actuales de Appfire?

Cada una de nuestras aplicaciones es única, resolviendo desafíos de usuario distintos y diseñadas para diferentes roles de usuario. Como resultado, el uso de la inteligencia artificial en estas aplicaciones se adapta para mejorar funciones específicas y mejorar la experiencia del usuario de manera significativa.

En Canned Responses, la inteligencia artificial acelera la comunicación con los clientes ayudando a los usuarios a formular respuestas rápidamente basadas en el contenido de una solicitud y plantillas existentes. Esta característica de inteligencia artificial no solo ahorra tiempo, sino que también mejora la calidad de las interacciones con los clientes.

En OKR para Jira, por ejemplo, la inteligencia artificial podría asistir a los usuarios que son nuevos en el marco de OKR (Objetivos y Resultados Clave). Al simplificar y aclarar esta metodología a menudo compleja, la inteligencia artificial podría proporcionar orientación para formular Resultados Clave efectivos alineados con objetivos específicos, haciendo que el proceso de OKR sea más accesible.

Finalmente, WorkFlow Pro representa una forma innovadora de interactuar con nuestra documentación y ejemplifica nuestro compromiso con flujos de trabajo agentes y solicitudes de automatización de lenguaje natural. Este enfoque impulsado por inteligencia artificial reduce la barrera de entrada para nuevos administradores de Jira y optimiza los flujos de trabajo para administradores experimentados por igual.

Los servicios de inteligencia artificial compartidos, como la característica de resumen, se están desarrollando en varias aplicaciones de Appfire. ¿Cómo crees que estos servicios impactarán la productividad de los usuarios en toda la plataforma?

En Appfire, tenemos un amplio portafolio de aplicaciones en múltiples mercados, incluyendo Atlassian, Microsoft, monday.com (MNDY ) y Salesforce.

Con una suite tan grande de aplicaciones y casos de uso diversos para la inteligencia artificial, dimos un paso atrás para diseñar y construir un servicio de inteligencia artificial interno compartido que podría ser utilizado en múltiples aplicaciones.

Desarrollamos un servicio de inteligencia artificial de plataforma que permite a los equipos de productos en nuestras aplicaciones conectarse a múltiples modelos de lenguaje grande. Ahora que el servicio está en vivo, continuaremos expandiéndolo con características como modelos que se ejecutan localmente y prompts preempaquetados.

Con la rápida evolución de las tecnologías de inteligencia artificial, ¿cómo aseguras que el enfoque de Appfire para el desarrollo de inteligencia artificial continúe satisfaciendo las necesidades cambiantes de los clientes y las demandas del mercado?

En Appfire, la prioridad número uno de un gerente de productos es tender el puente entre la factibilidad técnica y la resolución de problemas significativos de los clientes. A medida que las capacidades de la inteligencia artificial avanzan rápidamente, nos mantenemos actualizados con las tendencias del mercado y monitoreamos activamente la industria en busca de las mejores prácticas. En el lado del cliente, nos involucramos continuamente con nuestros usuarios para comprender sus desafíos, no solo dentro de nuestras aplicaciones, sino también en las plataformas subyacentes que utilizan.

Cuando identificamos una superposición entre la factibilidad técnica y una necesidad significativa del cliente, nos enfocamos en entregar una característica de inteligencia artificial segura y robusta. Antes de lanzar, experimentamos y probamos estas soluciones con los usuarios para asegurarnos de que abordan genuinamente sus puntos de dolor.

Appfire opera en un paisaje de SaaS impulsado por inteligencia artificial altamente competitivo. ¿Qué medidas estás tomando para asegurar que las innovaciones de inteligencia artificial de Appfire permanezcan únicas y sigan impulsando valor para los usuarios?

El enfoque de Appfire en la inteligencia artificial se centra en el propósito. No estamos integrando la inteligencia artificial solo para marcar una casilla; nuestro objetivo es que la inteligencia artificial funcione de manera tan natural dentro de nuestros productos que se vuelva casi invisible para el usuario. Queremos que la inteligencia artificial aborde desafíos reales que enfrentan nuestros clientes, ya sea simplificando flujos de trabajo en Jira, gestionando procesos de documentos complejos o optimizando la planificación estratégica. Idealmente, el uso de la inteligencia artificial debería sentirse tan intuitivo como recoger un bolígrafo.

Muchos productos de SaaS han requerido tradicionalmente experiencia especializada para desbloquear su completo potencial. Nuestra visión para la inteligencia artificial es reducir la curva de aprendizaje y hacer que nuestras aplicaciones sean más accesibles. Con el lanzamiento de nuestro primer agente Rovo, WorkFlow Pro, estamos dando un paso importante en este viaje. En última instancia, nos esforzamos por asegurar que la inteligencia artificial dentro de nuestras aplicaciones permita a los usuarios lograr valor más rápidamente.

Mirando hacia adelante, ¿qué tendencias en el desarrollo de inteligencia artificial crees que tendrán el mayor impacto en la industria de SaaS en los próximos años?

Dos tendencias importantes en la inteligencia artificial que darán forma a la industria de SaaS en los próximos años son el surgimiento de agentes impulsados por inteligencia artificial y las crecientes preocupaciones sobre seguridad y privacidad.

Algunos argumentan que la tecnología de agentes todavía no ha cumplido con su promesa y sigue siendo relativamente inmadura. A estos escépticos, les diría que a menudo sobreestimamos lo que la tecnología logrará en 1-2 años, pero subestimamos enormemente lo que logrará en una década. Si bien los casos de uso actuales de los agentes son de hecho limitados, estamos presenciando inversiones masivas en flujos de trabajo agentes a lo largo de la cadena de valor del software. Modelos fundamentales de empresas como OpenAI y Anthropic, junto con plataformas en las que Appfire opera actualmente o planea operar, están invirtiendo mucho en tecnología de agentes. OpenAI, por ejemplo, está trabajando en agentes “Sistema 2” capaces de razonar, mientras que Anthropic ha lanzado modelos capaces de usar aplicaciones y sitios web regulares, emulando acciones humanas. Atlassian ha introducido Rovo, y Salesforce ha lanzado Agentforce. Cada semana trae nuevas anuncios en progreso de agentes, y en Appfire estamos emocionados con estos desarrollos y esperamos integrarlos en nuestras aplicaciones.

A medida que las capacidades de la inteligencia artificial se expanden, también lo hacen los riesgos asociados con la seguridad de los datos y la privacidad. Las empresas deben asegurarse de que cualquier integración de inteligencia artificial respete y proteja tanto sus activos como los de sus clientes, desde datos sensibles hasta medidas de seguridad más amplias. Equilibrar la innovación con prácticas de seguridad robustas será esencial para desbloquear el valor completo de la inteligencia artificial en SaaS y permitir avances responsables y seguros.

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