Russ Fradin, CEO & Co-Founder of Larridin – Wawancara Seri

Russ Fradin, CEO dan Co-Founder of Larridin, adalah seorang wirausaha berpengalaman dan eksekutif dengan catatan yang luar biasa dalam membangun dan menskalakan perusahaan teknologi yang sukses. Ia mendirikan Larridin pada Agustus 2024 setelah lebih dari satu dekade memimpin organisasi seperti Carbon Health, di mana ia saat ini menjabat sebagai Wakil Ketua, dan Dynamic Signal, yang ia dirikan dan pimpin sebagai CEO selama hampir sepuluh tahun. Fradin juga pernah menjabat sebagai anggota dewan direktur perusahaan inovatif seperti Leanplum dan CoachArt, yang mencerminkan komitmennya untuk meningkatkan teknologi, kesehatan, dan inisiatif dampak sosial.

Larridin adalah perusahaan teknologi generasi berikutnya yang didedikasikan untuk mengubah cara organisasi berinteraksi dengan data dan pengambilan keputusan. Platform ini menggunakan kecerdasan buatan dan otomatisasi canggih untuk menyederhanakan alur kerja bisnis yang kompleks, membantu perusahaan mendapatkan wawasan yang dapat diambil tindakan lebih cepat dan lebih intuitif. Dengan fokus pada efisiensi, skalabilitas, dan integrasi cerdas, Larridin memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dan berbasis data sambil membuka kunci tingkat keunggulan operasional baru di seluruh industri.

Anda telah membantu membangun platform pengukuran di periklanan digital dan analitik sebelum meluncurkan Larridin — bagaimana karir dan pengalaman Anda sebelumnya memimpin Anda untuk melihat kebutuhan akan perusahaan yang didedikasikan untuk pengukuran dan tata kelola AI perusahaan?

Sebagai seorang wirausaha serial, saya ingin proyek berikutnya saya menggabungkan latar belakang saya yang dalam dalam pengukuran dan analitik dengan potensi transformasional kecerdasan buatan. Dalam percakapan dengan pemimpin perusahaan, satu tema yang terus muncul: meskipun investasi besar, perusahaan tidak memiliki cara untuk melacak, mengukur, atau mengoptimalkan inisiatif AI mereka. Tidak ada alat yang memberikan mereka visibilitas atau kontrol atas adopsi AI, dan kesenjangan itu adalah yang menginspirasi penciptaan Larridin.

Anda sering menggambarkan Larridin sebagai “lapisan kecerdasan” di atas semua alat AI — bagaimana posisi itu terjadi, dan apa risiko yang Anda lihat yang membuatnya penting?

Bagi perusahaan, semakin sulit untuk memahami bagaimana AI sebenarnya digunakan dan apakah itu memberikan ROI yang nyata. Banyak pemimpin yang mengajukan pertanyaan yang sama: Apakah karyawan benar-benar menggunakan alat AI yang telah kami investasikan? Bagaimana kami dapat mengukur dampaknya? Kasus penggunaan mana yang memberikan nilai paling banyak dan layak diskalakan? Mengenali kesenjangan visibilitas ini, kami membangun Larridin sebagai lapisan kecerdasan di atas semua alat AI, memberikan pemimpin bisnis kemampuan untuk memetakan, mengukur, dan mengoptimalkan penggunaan AI, dan pada akhirnya mengubahnya menjadi hasil bisnis yang nyata.

Scout mengumpulkan metadata (bukan konten) untuk mengungkap penggunaan AI di seluruh organisasi — dalam situasi apa sinyal-sinyal itu menjadi kabur, dan bagaimana Anda memvalidasi atau memperbarui mereka?

Scout tidak hanya mengumpulkan metadata; itu juga menganalisis prompt untuk memahami tingkat keahlian dan pola penggunaan. Bayangkan platform ini seperti Google Analytics. Ini tidak melacak prompt individu atau konten; itu sebenarnya mengagregat dan menafsirkan tren yang diperbarui secara real-time di seluruh organisasi. Aliran data ini membantu memperbarui wawasan dari waktu ke waktu, memastikan visibilitas yang diperoleh perusahaan akurat, kontekstual, dan dapat diambil tindakan.

Nexus mengentralisasi prompt, kebijakan, dan integrasi — bagaimana Anda meyakinkan tim untuk mengalihkan alur kerja ke Nexus daripada terus menggunakan alat AI ad hoc?

Kunci untuk mengadopsi teknologi baru terletak pada mengarahkan perubahan perilaku. Dalam hal ini, membangun kompetensi AI. Orang-orang ingin menggunakan AI, tetapi bagaimana Anda membantu mereka melakukannya dengan bertanggung jawab? Kemungkinan besar, sebagian besar karyawan tidak menyadari risiko menggunakan alat yang tidak disetujui atau apakah mereka tetap mematuhi ketika berinteraksi dengan aplikasi tertentu.

Dari sudut pandang Anda, apa yang paling menipu metrik atau indikator yang pemimpin cenderung salah tafsirkan sebagai kematangan AI yang nyata?

Apa yang harus ditanyakan oleh setiap perusahaan hari ini adalah apakah alat AI yang tersedia di seluruh perusahaan benar-benar memberikan nilai. Salah satu hal adalah jumlah orang yang menggunakan ChatGPT, misalnya. Tetapi berapa banyak dari mereka yang memaksimalkan penggunaannya hingga memberikan keunggulan kompetitif yang nyata dan menunjukkan nilai yang nyata? Memiliki alat AI terbaru atau paling mahal tidak berarti semua orang akan menggunakannya dan memaksimalkannya. Perusahaan yang belajar memanfaatkan AI melacak dan mengukur penggunaannya untuk memastikan ROI yang nyata, menskalakan kasus penggunaan internal yang sukses, dan menciptakan budaya yang mendorong literasi AI untuk semua orang.

Ketika alat AI yang disetujui dan tidak disetujui coexist, bagaimana Anda mengisolasi penggunaan yang benar-benar memberikan dampak bisnis?

Langkah pertama akan memperoleh visibilitas dan memahami alat mana yang digunakan, oleh siapa, bagaimana mereka mempengaruhi kinerja, apakah mereka aman? Setelah perusahaan memetakan aset AI yang berjalan di ekosistem mereka, saatnya untuk memeriksa metrik dan mengukur ROI dari alat-alat tersebut. Kemungkinan bahwa alat yang tidak disetujui memberikan nilai lebih daripada yang disetujui, sementara yang lain hanya menambah kebisingan dan risiko. Ketika organisasi memiliki lanskap yang jelas dan wawasan waktu nyata tentang apa yang berhasil dan apa yang tidak, mereka dapat membangun pada tumpukan teknologi mereka dan terus maju sebagai satu kesatuan.

 Bagaimana Anda mengimbangkan tata kelola (aturan, pemantauan, batasan) dengan memberikan tim fleksibilitas dan kebebasan untuk bereksperimen dan berinovasi?

Tata kelola dan inovasi harus berjalan beriringan di era AI. Cara terbaik untuk mencapai keseimbangan ini adalah dengan memberikan karyawan alat dan kesempatan untuk bereksperimen dengan AI secara aman dan bertanggung jawab. Ketika tata kelola menjadi penghalang atau dianggap sebagai bottleneck, kreativitas dan eksperimen akan terhambat, tetapi ketika itu adalah enabler, itu memungkinkan orang untuk mendorong batas dan membangun solusi baru dengan percaya diri.

Seiring munculnya model, agen, dan alat self-service yang cepat, bagaimana Anda menjaga deteksi, konektor, dan kebijakan Larridin tetap mutakhir dan kuat?

Adaptasi dan fleksibilitas adalah dua prinsip untuk Larridin. Alat AI baru muncul setiap hari, dan orang-orang ingin mengujinya, apakah itu disetujui atau tidak. Platform kami secara otomatis mendeteksi aset AI baru dan tren penggunaannya, serta memiliki perpustakaan konektor yang terus berkembang, memastikan bahwa visibilitas tidak pernah hilang. Kerangka dinamis ini memungkinkan organisasi untuk mengatur ulang aturan untuk keamanan dan kepatuhan secara real-time.

Sejak Larridin didirikan, asumsi awal mana yang paling mengejutkan Anda — terutama seputar adopsi, resistensi, atau mengukur nilai?

Hari ini, perusahaan hidup di dunia yang terbagi AI. Beberapa orang mengadopsinya secara naluriah dan secara terus-menerus bereksperimen dan mendorong inovasi. Yang lain mungkin tidak memiliki waktu atau kecenderungan untuk memanjat kurva belajar, yang tidak berarti mereka resisten. Memahami bahwa orang termotivasi oleh hal-hal yang berbeda dan mempromosikan perubahan perilaku seputar AI dengan menjembatani dua dunia ini sangat penting untuk adopsi dan pertumbuhan. Beberapa organisasi mungkin belum menyadari hal ini.

Juga, masalah visibilitas ini menarik. Di dunia AI yang cepat ini, kehilangan visibilitas aset AI terjadi lebih sering daripada yang diantisipasi, bahkan dengan perusahaan yang secara teratur melakukan audit internal. Dalam survei yang kami lakukan baru-baru ini, lebih dari 70% pemimpin TI dan Keuangan perusahaan mengakui bahwa mereka telah kehilangan visibilitas. Ini membuatnya sulit untuk mengukur nilai sebenarnya dari AI, dan banyak organisasi kekurangan alat dan proses yang diperlukan untuk mempertahankan pelacakan dan pengukuran aplikasi AI mereka yang mutakhir.

Selama 3-5 tahun ke depan, apa visi ideal Anda untuk tata kelola AI perusahaan dan adopsi — dan bagaimana Anda melihat peran Larridin berkembang menuju masa depan itu?

Ke depan, tata kelola, keamanan, kepatuhan, dan adopsi harus beroperasi dalam harmoni. Lingkungan terintegrasi ini memungkinkan perusahaan untuk berkembang dengan memberdayakan karyawan untuk menciptakan agen AI mereka sendiri untuk mendukung alur kerja dan memecahkan masalah, membebaskan mereka untuk fokus pada inisiatif strategis. Larridin membuka jalan menuju pendekatan generasi berikutnya untuk kolaborasi AI dan manusia.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut dapat mengunjungi Larridin.