Sameet Gupte, CEO dan Co-Founder EvoluteIQ – Seri Wawancara

Sameet Gupte, CEO dan Co-Founder EvoluteIQ, adalah eksekutif yang berbasis di London dengan pengalaman luas dalam membangun dan menskala bisnis teknologi global. Sebelum mendirikan EvoluteIQ, ia menjabat sebagai CEO Grup Servion, perusahaan portofolio Cisco, bersama dengan bisnis afiliasinya Innoveo AG dan Acqueon Inc., di mana ia membantu mengarahkan transformasi perusahaan dan pertumbuhan. Sebelumnya dalam karirnya, ia menjabat sebagai Wakil Presiden Eksekutif dan Manajer untuk Layanan Keuangan Global dan Eropa di Virtusa, di mana ia memimpin ekspansi organik yang signifikan, mengembangkan solusi yang berfokus pada industri, dan memainkan peran kunci dalam akuisisi strategis di seluruh Eropa, termasuk di Jerman dan Swedia, serta akuisisi Polaris. Ia juga sebelumnya memimpin bisnis pasar modal Genpact di Eropa, di mana ia bertanggung jawab untuk mempercepat pertumbuhan regional dan memperkuat posisinya di layanan keuangan.

EvoluteIQ adalah perusahaan otomatisasi perusahaan yang asli AI yang berfokus pada mengubah cara bisnis beroperasi melalui platform EIQ andalannya. Dirancang untuk mengotomatisasi proses ujung ke ujung daripada tugas yang terisolasi, platform ini menggabungkan kecerdasan buatan, alat kode rendah, dan orkestrasi proses untuk memungkinkan sistem yang dapat beradaptasi, membuat keputusan, dan terus memperbaiki diri seiring waktu. Dengan mengintegrasikan data, alur kerja, dan AI ke dalam arsitektur yang terunifikasi, EvoluteIQ membantu organisasi menyederhanakan operasi, mengurangi kompleksitas, dan membangun sistem yang tangguh dan mengoptimalkan diri sendiri di seluruh industri seperti keuangan, kesehatan, dan telekomunikasi.

Sebelum mendirikan EvoluteIQ pada 2019, Anda memegang posisi kepemimpinan senior di Servion, Virtusa, dan Genpact di mana Anda bekerja secara luas pada transformasi perusahaan dan penerapan teknologi skala besar. Apa pengalaman selama waktu itu yang membuat Anda menyimpulkan bahwa generasi berikutnya dari platform otomatisasi perlu dibangun sebagai sistem asli AI daripada ekstensi alat alur kerja atau RPA tradisional?

Di seluruh industri, organisasi yang sukses dibedakan oleh kemampuan mereka untuk secara konsisten menghasilkan hasil kelas dunia. Faktor umum di antara mereka adalah proses yang kuat. Ketika mengonseptualisasikan EvoluteIQ, kami bertujuan untuk mengembangkan teknologi yang mendukung proses ini. Fokus kami adalah untuk menangani masalahnya daripada komponen individual dari proses. Sebelum 2019, alat dan teknologi yang tersedia sebagian besar memecahkan aspek tertentu dari proses seperti ekstraksi data, manajemen tugas, dan alur kerja. Setiap teknologi ini menangani masalah tertentu dalam proses tetapi tidak memiliki solusi komprehensif untuk proses ujung ke ujung. Ini mengidentifikasi peluang signifikan untuk menciptakan teknologi yang otonom, mampu belajar mandiri, dan beradaptasi untuk mengoptimalkan proses. Dengan demikian, konsep EIQ lahir: platform AI asli yang dirancang untuk otonom, memecahkan masalah daripada komponen individual, dan memaksimalkan otomatisasi. Ini akan menjadi kode rendah/tanpa kode, dilengkapi dengan kemampuan yang diperlukan untuk setiap proses, termasuk data streaming, acara, dan orkestrasi dengan AI sebagai kerangka kerja inti.

Banyak platform otomatisasi saat ini menambahkan kemampuan AI generatif ke infrastruktur warisan. EvoluteIQ dirancang dari awal dengan kecerdasan dan otonomi sebagai intinya. Apa pilihan arsitektur yang Anda buat pada awalnya yang memungkinkan platform Anda untuk mendukung otomatisasi agenik dengan cara yang sistem lama tidak bisa?

Platform ini dirancang dari awal untuk memungkinkan otomatisasi ujung ke ujung dari proses apa pun, terlepas dari jenis otomatisasi yang diperlukan (robotik, alur kerja, data, acara, dll.). Ini dilakukan dengan harapan bahwa, seiring waktu, teknik otomatisasi baru akan ditemukan, dan yang ada mungkin menjadi usang. Jadi, arsitektur berbasis mikro layanan memungkinkan pengembangan dan inklusi AI Generatif dan otomatisasi agenik. Dengan cara yang sama, arsitektur ini akan memungkinkan inklusi Model Aksi Besar dan Pengambilan Keputusan Kuantum segera.

EvoluteIQ dibangun di sekitar apa yang Anda sebut Arsitektur Jaringan Agenik, atau {aMa}, yang memungkinkan jaringan agen pintar untuk berkolaborasi di seluruh proses perusahaan. Bagaimana pendekatan ini berbeda dari kerangka kerja otomatisasi tradisional, dan mengapa Anda percaya kolaborasi agen-ke-agen akan menjadi lapisan fondasi dalam perangkat lunak perusahaan?

{aMa} adalah arsitektur proprietary yang merupakan salah satu pembeda utama platform EvoluteIQ. Kolaborasi agen-ke-agen memungkinkan beberapa agen (baik EIQ maupun pihak ketiga) untuk mengatur diri mereka sendiri saat bekerja menuju penyelesaian hasil bisnis tertentu. Ini akan memungkinkan pelanggan untuk mengevaluasi kembali persepsi dan penggunaan otomatisasi. Mereka tidak perlu lagi mendefinisikan langkah-langkah yang diperlukan untuk mengeksekusi proses ujung ke ujung; sebaliknya, mereka hanya perlu mengartikulasikan hasil bisnis yang diinginkan dan membiarkan agen-agen menentukan bagaimana ini harus dicapai. Kemampuan mengatur diri sendiri dan mengatur diri sendiri ini akan memungkinkan pelanggan untuk menciptakan model operasional bisnis yang gesit dan tangguh yang secara otomatis beradaptasi dengan inovasi dan gangguan tanpa perlu intervensi manusia yang berisiko dan berbiaya tinggi.

Platform Anda berfokus pada otomatisasi ujung ke ujung dari proses bisnis yang kompleks daripada hanya mengotomatisasi tugas individu. Bagaimana model agenik mengubah cara organisasi memikirkan tentang orkestrasi proses, pengambilan keputusan, dan otonomi operasional?

Kami sebagian telah membahas ini di atas, tetapi saya akan menambahkan bahwa platform EIQ memungkinkan pelanggan untuk menciptakan lapisan abstraksi di atas infrastruktur yang ada. Konsekuensinya, semua elemen infrastruktur dapat dipertimbangkan sebagai komponen dari proses EIQ. Bersama dengan Arsitektur Jaringan Agenik {aMa}, tim IT dapat sekarang menciptakan ‘IT yang dapat disusun’ yang memungkinkan bisnis untuk mengembangkan aplikasi dan proses sesuai kebutuhan dari komponen yang telah ditentukan, diuji, dan disetujui sebelumnya. Ini memperkenalkan tingkat otonomi operasional yang lebih besar bagi pengguna bisnis yang memungkinkan mereka untuk menciptakan, menggunakan, dan memensiunkan layanan IT sesuai kebutuhan, menghilangkan ketergantungan tradisional pada IT.

EvoluteIQ menggunakan model harga berbasis hasil daripada mengenakan biaya per bot atau per pengguna. Apa yang memotivasi keputusan itu, dan bagaimana itu mengubah cara pemimpin perusahaan mengevaluasi pengembalian investasi dari inisiatif otomatisasi?

Keputusan untuk membangun harga berbasis hasil dilakukan untuk selaras dengan kriteria keberhasilan bisnis atau kasus penggunaan, memastikan prediktabilitas biaya, transparansi, dan berbagi risiko keberhasilan atau kegagalan dengan pelanggan. Perubahan paling signifikan bagi perusahaan dalam model berbasis hasil adalah bahwa, tidak seperti model tradisional di mana pengembalian investasi (ROI) diperdebatkan setelah fakta, dalam hal ini ROI dikontrak sebelumnya, diukur terus menerus, dan dibayarkan berdasarkan pengiriman.

Salah satu tantangan terbesar dalam AI perusahaan adalah mengintegrasikan data terstruktur, informasi tidak terstruktur, dan sinyal operasional waktu nyata di seluruh sistem yang berbeda. Bagaimana EvoluteIQ menangani tantangan integrasi ini sambil mempertahankan tata kelola dan keandalan?

Platform EIQ mengelola data terstruktur, data tidak terstruktur, dan acara waktu nyata melalui mesin yang terpisah. Setiap mesin terdiri dari sekumpulan layanan mikro yang dapat diskalakan secara vertikal dan horizontal serta direplikasi untuk menyediakan ketangguhan. Arsitektur ini memungkinkan platform untuk dibangun dan diskalakan untuk memenuhi persyaratan kinerja, kapasitas, dan ketangguhan individual pelanggan.

Seiring perusahaan mulai menerapkan agen AI otonom yang dapat mengambil keputusan dan memicu tindakan, kekhawatiran tentang pengawasan dan akuntabilitas menjadi lebih penting. Apa kerangka tata kelola atau pengaman yang Anda percaya perlu untuk sistem agenik yang beroperasi pada skala?

Platform ini mencakup fitur standar seperti audit langkah proses, merekam nilai variabel proses, dan tata kelola AI Generatif dan agen. Fitur-fitur ini memungkinkan tata kelola waktu nyata dari perilaku agenik dan pelaporan serta analitik historis dari pekerjaan dan keputusan mereka. Di luar fitur-fitur ini, platform EIQ menyediakan kemampuan unik yang memastikan agen berperilaku seperti yang diharapkan. Dengan menghubungkan ke setiap sumber data dan sistem catatan dalam pelanggan, agen memahami konteks bisnis di mana mereka beroperasi. Konsekuensinya, respons mereka dibuat dalam kerangka kerja komprehensif ini yang memastikan akurasi dan keandalan tindakan mereka.

EvoluteIQ dilaporkan mencapai profitabilitas dalam tahun kedua operasinya, yang tidak biasa bagi banyak perusahaan rintisan AI. Apa keputusan strategis yang memungkinkan Anda untuk mengimbangkan inovasi dan pengembangan produk yang cepat dengan keberlanjutan keuangan?

EvoluteIQ telah mencapai EBITDA positif sejak tahun kedua operasinya. Ini telah dicapai dengan bijak dalam mengelola biaya tanpa mengorbankan inovasi. Perusahaan ini fokus pada adopsi pelanggan dan kepuasan, yang tercermin dalam tingkat retensi jaringan yang konsisten 120%. Ini menghindari berlebihan dalam investasi pemasaran dan penjualan dengan membangun kemitraan yang kuat dengan Perusahaan Integrator Sistem Global, Perusahaan BPO Tier 1, dan firma konsultasi manajemen terkemuka untuk mengarahkan gerakan Go-To-Market (GTM). Perusahaan ini menunjukkan nilai kepada prospek melalui Proof Of Value (POV) berbayar daripada Proof of Concepts (POC) gratis. Setiap keputusan pertumbuhan telah dilakukan dengan sengaja dan fokus. Memungkinkan kemitraan yang kuat dan membuat klien mandiri pada platform EIQ juga telah menghasilkan organisasi dukungan dan implementasi yang ramping, memastikan rasio karyawan-ke-pendapatan yang sehat sesuai dengan metrik terbaik dalam industri.

Lanskap otomatisasi perusahaan sedang berkembang dengan cepat, dengan vendor RPA tradisional, platform AI generatif, dan perusahaan otomatisasi agenik semua bersaing untuk perhatian. Bagaimana Anda melihat dinamika kompetitif dari pasar ini berkembang dalam beberapa tahun mendatang?

Di otomatisasi perusahaan, kita menyaksikan konvergensi mendasar daripada sekadar persaingan yang meningkat. RPA tradisional sedang direlegasikan ke lapisan eksekusi, AI generatif dengan cepat menjadi ubiquitas, dan AI agenik muncul sebagai paradigma kontrol. Namun, tidak satu pun dari perkembangan ini dalam isolasi akan mendefinisikan pasar. Pertempuran nyata bergeser ke arah platform orkestrasi AI asli yang dapat mengelola proses ujung ke ujung dan menghasilkan hasil bisnis yang terukur. Dalam beberapa tahun mendatang, pemenangnya tidak akan menjadi mereka yang memiliki model paling maju atau jumlah bot terbesar, tetapi mereka yang dapat menggabungkan alur kerja agen, data, dan keputusan menjadi sistem yang terunifikasi, yang dikelola, dapat diaudit, dan terus memperbaiki diri. Pembeli perusahaan sudah bergerak menjauh dari alat dan lisensi menuju hasil dan akuntabilitas. Oleh karena itu, pertanyaan yang menentukan untuk setiap platform akan menjadi apakah mereka dapat mengambil alih hasil, bukan hanya bagian dari proses.

Menghadap ke depan, apa yang akan menjadi tonggak yang menandakan bahwa perusahaan sedang bergerak dari alur kerja yang dibantu AI ke operasi yang benar-benar otonom, dan apa yang Anda harapkan EvoluteIQ akan mainkan dalam transisi tersebut?

Transisi dari alur kerja yang dibantu AI ke operasi yang benar-benar otonom bukanlah tentang peningkatan efisiensi kecil, tetapi pemikiran ulang tentang bagaimana pekerjaan dilakukan. Tonggak awal adalah human-on-the-loop: agen AI membuat keputusan mayoritas dengan intervensi manusia yang dicadangkan untuk pengecualian. Selanjutnya, proses tertutup akan memungkinkan pemahaman waktu nyata, pengambilan keputusan, tindakan, dan koreksi diri tanpa intervensi manual. Perusahaan kemudian akan mengadopsi model berbasis hasil di mana keberhasilan diukur oleh hasil bisnis daripada aktivitas. Akhirnya, otonomi sejati akan terwujud ketika arsitektur agenik yang dapat disusun mengatur di seluruh fungsi seperti keuangan, operasi, dan layanan pelanggan tanpa dibatasi oleh sistem warisan.

EvoluteIQ berada di garis depan transisi ini. Dibangun sebagai platform AI asli yang terunifikasi yang mencakup alur kerja, data, acara, dan pengambilan keputusan, tidak hanya membantu manusia tetapi juga mengeksekusi proses ujung ke ujung, memantau setiap tindakan, terus menerus mengukur hasil, dan mengoptimalkan diri. EvoluteIQ memungkinkan AI dalam proses dan menyediakan infrastruktur untuk perusahaan untuk beroperasi secara otonom pada skala dengan akuntabilitas lengkap. Ini adalah bagaimana organisasi berpindah dari otomatisasi ke otonomi dan mengapa EvoluteIQ secara unik diposisikan untuk memimpin perjalanan ini.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut harus mengunjungi EvoluteIQ.