Fred Laluyaux, Aera Technologyn perustaja ja toimitusjohtaja – Haastattelusarja

Fred Laluyaux, Aera Technologyn perustaja, presidentti ja toimitusjohtaja, on kokenut yritysohjelmistojohtaja, joka on rakentanut ja johtanut yrityksiä analytiikan, automaation ja päätöksenteon risteyksessä. Ennen Aeraa hän toimi Anaplanin toimitusjohtajana ja oli vastuussa useista johtotehtävistä SAP:ssa, kattaen rahoituksen, suorituskyvyn hallinnan, riskin, myynti- ja yrityskehityksen. Uransa alussa hän työskenteli johtotehtävissä Business Objectsissa ja ALG Softwaressa, ja perusti Transcribe Technologiesin, josta hänellä on vuosikymmenten kokemus kansainvälisten ohjelmistoyritysten kasvattamisesta ja monimutkaisen datan kääntämisestä liiketoimintatuloksiin.

Aera Technology kehittää tekoälyohjaista päätöksenteon älykkyyttä, jonka tarkoituksena on auttaa suuria yrityksiä toimimaan nopeammin ja tarkemmin. Yrityksen alusta analysoi jatkuvasti dataa koko organisaatiosta ja sen ulkoisesta ympäristöstä, muuttaen näkemykset suositelluiksi ja automaattisiksi toimiksi reaaliajassa. Keskittymällä päätöksiin raporttien sijaan Aera pyrkii auttamaan organisaatioita siirtymään reaktiivisesta analytiikasta proaktiiviseen, jatkuvasti paranevaan toimintaan.

Olet perustanut ja johtanut useita yritysohjelmistoyrityksiä, alusta Transcribe Technologiesin perustamisesta Anaplanin johtamiseen ja nyt Aera Technologyn perustamiseen. Mikä ongelma suurissa yrityksissä sai sinut uskomaan, että päätöksenteon älykkyydelle on olemassa oma kategoriansa, ja miksi vuosi 2017 oli oikea hetki Aeraa rakentaa?

Olen työskennellyt tämän ongelman parissa yli kymmenen vuoden ajan – paljon ennen kuin Aera syntyi. Vuonna 2010, ollessani SAP:ssa, kirjoitin paperin siitä, mitä uskoin tulevan suurimmaksi haasteeksi suurille yrityksille: tehdä ja toteuttaa päätöksiä tarpeeksi nopeasti digitaalitalouden kehittymisen vuoksi.

Kolme voimaa törmäsi: volyymi, monimutkaisuus ja nopeus. Päätökset siirtyivät paljon hienompaan rakeisuuteen, lähemmäs vaikutuspistettä, mutta yritykset olivat edelleen järjestäytyneitä syvissä pyramidirakenteissa, joissa ihmiset, työkalut ja prosessit eivät pystyneet skaalaamaan.

Todellinen kysymys oli: miten tuoda teknologian voima transaktiotasolle? Ei vain näkemyksiä tai raportteja, vaan koneet, jotka toteuttavat päätöksiä, jatkuvasti oppivat kaikista tehtyistä päätöksistä ja joissa ihmiset ovat hallinnassa.

Vuosi 2017 oli aikaista. Markkinat eivät olleet vielä valmiit, eivätkä mekään. Tämä on luonnollista start-upille: aloitat selkeällä visiolla ja rakennat aikaisin, jotta olet valmis, kun markkinat kypsyvät. Aera tapauksessa kesti muutamia vuosia. COVID-19 ei auttanut. Mutta on ollut mielenkiintoista nähdä, kuinka Aera on johtavana päätöksenteon älykkyyden kategorian edelläkävijänä ja työskentelee maailman suurimpien organisaatioiden kanssa.

On paljon keskustelua nykyään tekoälyagentteja, mutta olet ollut selkeä siinä, että näkemykset eivät ole tarpeeksi. Kuinka selität eroa analyytikkojen, tekoälyavustettujen suositusten ja todellisen päätöksenteon älykkyyden välillä CIO:ille, jotka yrittävät erottaa melun ja tärkeät asiat?

Perinteiset analyytikot ja liiketoimintatiedon hallintatyökalut kertovat, mitä tapahtui. Tekoäly voi auttaa ennustamaan, mitä saattaa tapahtua. Tekoälyavustetut suositukset ehdottavat vaihtoehtoja, mutta ne riippuvat edelleen ihmisistä, jotka tekevät päätöksiä ja toteuttavat niitä.

Päätöksenteon älykkyyden älykkyys menee statisten raporttien tai yksittäisten suositusten ulkopuolelle. Se toimii jatkuvana oppimisena, jotta nopeuttaa ja parantaa päätöksiä – käyttäen dataa, analyytikkoja, tekoälyä ja automaatiota arvioidakseen vaihtoehtoja, simuloidakseen skenaarioita ja toteuttaakseen ja seuraamakseen toimia reaaliajassa, liike-elämän tavoitteiden mukaisesti.

Aeraa on usein kuvattu mahdollistavan itseohjautuvan yrityksen. Miten tämä näyttää käytännössä suuressa organisaatiossa, ja mitkä päätökset ovat realistisesti valmiit tällaiselle automaatiolle tänään?

Kun puhumme itseohjautuvasta yrityksestä, tämä ei ole autonomiaa ilman valvontaa. Alusta asti visiomme on ollut siirtyä ihmisten tekemistä ja toteuttamista päätöksistä koneiden tekemiksi ja ihmisten ohjaamiksi päätöksiksi – selkeällä aikomalla, rajoituksilla ja vastuulla.

Käytännössä Aera toimii päätöksenteon agenttina. Se ymmärtää jatkuvasti dataa, havaitsee laukaisijat, arvioi vaihtoehtoja, suosittelee toimia ja toteuttaa päätöksiä suoraan yrityksen järjestelmissä. Aeraa käyttäen ihmiset eivät hallitse raportteja; he ohjaavat päätöksiä usein yksinkertaisen hyväksyntä- tai kieltäytymisvuorovaikutuksen kautta.

Olet työskennellyt läheisesti kansainvälisten yritysten kanssa toimitusketjun, rahoituksen ja operaatioiden parissa. Missä CIO:t näkevät nopeimmat ja konkreettisimmat tulokset päätöksenteon älykkyydestä, olivatpa ne sitten työryhmän pääomaa, palvelutasoa tai hukkaamattomuutta?

CIO:t näkevät nopeimmat ja konkreettisimmat tulokset päätöksenteon älykkyydestä, missä päätökset ovat suurvoluumisia, toistuvia ja rajoitettuja kustannuksilla, kapasiteetilla tai palvelutasolla. Toimitusketjun ja operaatioiden osalta tämä usein kattaa varastojen uudelleen tasapainottamisen, ostotilauksen priorisoinnin ja logistiikan. Tässä on, missä automaattinen toteutus skaalassa ajaa mitattavia voittoja työryhmän pääomassa, palvelutasona ja hukkaamattomuudessa.

Monet yritykset kamppailevat jo ohjelmointikielten operaatioiden skaalauttamisessa. Mitkä ovat yleisimmät esteet, joita organisaatiot kohtaavat, kun he yrittävät siirtyä näkemyksen tuottamisesta automaattiseen päätöksenteon toteutukseen?

Haasteet usein syntyvät, kun tiimit aloittavat yksittäisten tekoälytyökalujen kokeilemisen. He saattavat automatisoida yksittäisen työnkulun, mutta kamppailevat päätösten johdonmukaisen toteuttamisen kanssa koko liiketoiminnassa. Ilman koostettavaa, tarkoitukseen suunniteltua päätöksenteon alustaa nämä pyrkimykset ovat haasteellisia hallita, skaalata tai sopeuttaa muuttuvien olosuhteiden mukaan.

Agenteille tulee olemaan tärkeä rooli päätöksenteon älykkyyden alustoissa. Kuinka näet agenttien sopivan päätöksenteon älykkyyden alustoihin, ja missä kohtaa yritysten on oltava varovaisia autonomian ja ihmisten valvonnan suhteen?

Päätöksenteon älykkyydessä agentit tuottavat eniten arvoa, kun ne on upotettu valvottuun päätöksenteon järjestelmään – eivät toimien erillään. Aera Decision Cloud -alustalla agentit toimivat koordinoituna tiiminä, kullekin omalla erityisalallaan: simuloimalla skenaarioita; integroimalla reaaliaikaisia signaaleja; validoimalla toteutettavuutta; arvioimalla taloudellista vaikutusta; ja toteuttamalla toimia – kaikki orkesteroiden ympärillä yhtä päätöstä.

Luottamus on kriittinen, kun päätökset vaikuttavat liikevaihtoon, asiakkaisiin tai vaatimuksiin. Kuinka Aera varmistaa, että päätökset ovat selitettävissä, tarkastettavissa ja puolustettavissa, erityisesti säänteltyjen ympäristöjen osalta?

Luottamus alkaa avoimuudesta. Jokaisen päätöksen kohdalla Aera tallentaa koko kontekstin – käytetyn datan, suositellun toimen, logiikan sen takana, tehdyn päätöksen ja tuloksen. Kun järjestelmä toimii ja päivittyy, se seuraa ja mitata päätösten tuloksia jatkuvasti parantaakseen päätöksentekoa.

Puhumme tästä auto-päätöksenteon oppimisesta. Päätösten suorituskyvyn perusteella Aera laskee luottamusluokituksia suosituksille – selittäen juurisyyt, vaihtoehtoja ja odotettua vaikutusta. Käyttäjä saattaa nähdä suosituksen, jossa on selkeä perustelu ja 92 prosentin luottamusluokitus.

Perustuen keskusteluihin CIO:iden kanssa, miten ihmisten rooli kehittyy, kun päätöksenteon älykkyyden järjestelmät kypsyvät, ja mitkä taidot tulevat tärkeimmiksi, kun koneet ottavat enemmän operatiivisia päätöksiä?

Kun päätöksenteon älykkyyden järjestelmät kypsyvät, ihmisten rooli ei katoa – se siirtyy arvoketjuun ylöspäin. Näemme siirtymisen ihmisistä, jotka manuaalisesti toteuttavat päätöksiä, ihmisiin, jotka suunnittelevat, ohjaavat ja parantavat päätöksiä.

Gartnerin ensimmäinen Magic Quadrant -päätöksenteon älykkyyden alustoista merkitsee, että tämä kategoria on siirtymässä valtavirtaan. Mitkä ominaisuudet uskot eroavan johtavat toimittajat jälkeenjääneistä seuraavien vuosien aikana?

Olemme nimetty johtavaksi toimittajaksi Gartnerin ensimmäisessä Magic Quadrant -päätöksenteon älykkyyden alustoissa, ja me näemme johtajuuden määriteltynä vahvana suorituskyvynä ja kyvyllä toimittaa kattavia, koostettavia ominaisuuksia koko päätöksenteon elinkaaren ajan. Gartnerin Critical Capabilities -tutkimuksessa Aera tunnustettiin myös suorituskyvystään avainpäätöksenteon käyttötavoissa – mukaan lukien päätöksenteon analyysi, päätöksenteon suunnittelu, päätöksenteon tiede ja päätöksenteon valvonta – arvioiden, miten hyvin alustat voivat mallintaa, toteuttaa, hallita ja jatkuvasti parantaa päätöksiä yrityksen mittakaavassa.

Mitä neuvoa voit antaa organisaatioille, jotka tunnistavat aukon näkemyksen ja toiminnan välillä, ja miten Aeraa voi auttaa heitä sulkemaan tämän aukon käytännössä, ja miltä näyttää onnistunut ensimmäinen käyttöönotto CIO:lle, joka haluaa ajaa mitattavaa liiketoimintavaikutusta?

Sulkemalla aukon näkemyksen ja toiminnan välillä Aeraa mahdollistaa CIO:iden käsittely päätöksiä jatkuvina prosessina: seuraamalla tuloksia; testaamalla vaihtoehtoja; ja parantamalla suorituskykyä ajan myötä. Tämä on usein ankkuroitu päätösten osaamisessa, virtuaalisessa tai fyysisessä, jossa tiimit ohjaavat ja jalostavat, miten päätöksiä tehdään ja toteutetaan.

Aera yhdistää datan, analyytikot, liiketoimintasäännöt, tekoälyä ja automaation yhden koostettavan alustan, joka mahdollistaa päätöksiä, jotka virtaavat näkemyksestä toteutukseen ja oppimiseen. Sen koostettava arkkitehtuuri mahdollistaa IT:lle ylläpitää valvontaa ja turvallisuutta, samalla kun liiketoimintatiimit voivat määritellä, sopeuttaa ja kehittää päätöksenteon prosesseja. Kun tulokset kerätään, päätökset paranevat jatkuvasti ja vapauttavat tiimit keskittymään arviointiin, strategiaan ja poikkeuksiin.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla Aera Technologyn sivustolla.