Vara Kumar Namburu, Co-Founder dan Kepala R&D, Whatfix – Seri Wawancara

Vara Kumar adalah co-founder dan Kepala R&D dan Solusi di Whatfix, yang mengemudi inovasi dan pertumbuhan strategis perusahaan. Ia mendirikan Whatfix dengan Khadim Batti pada 2014 dengan visi untuk memberdayakan individu dan organisasi bekerja bersama teknologi untuk memaksimalkan potensi mereka. Berbasis di AS, Vara memimpin strategi dan visi perusahaan untuk pengembangan produk dan adopsi, pengembangan teknologi, dan inovasi, membantu mempercepat integrasi sukses bagi pelanggan dan mitra. Di bawah kepemimpinan Vara, perusahaan telah mempelopori ‘userization’, sebuah pendekatan yang mengubah fokus untuk membuat teknologi yang sesuai dengan pengguna, bukan meminta pengguna untuk menyesuaikan diri dengan teknologi. Ia sangat bersemangat untuk membangun teknologi yang dicintai oleh pengguna.

Whatfix adalah platform adopsi digital yang membantu organisasi meningkatkan adopsi perangkat lunak dan produktivitas pengguna dengan menyematkan bimbingan dalam aplikasi, walkthrough, tooltip, dan dukungan mandiri langsung ke dalam aplikasi perusahaan. Berdasarkan hal ini, Whatfix AI memperkenalkan agen kontekstual cerdas seperti Authoring, Guidance, dan Insights yang mengotomatisasi pembuatan konten, menyampaikan dukungan dalam aplikasi secara real-time, dan mengubah data penggunaan menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Bersama, Whatfix dan Whatfix AI menyederhanakan pendaftaran, mengurangi gesekan pelatihan, dan mengoptimalkan alur kerja sambil memastikan pengawasan, akuntabilitas, dan privasi data.

Anda mendirikan Whatfix lebih dari satu dekade yang lalu setelah membangun karir Anda di teknologi perusahaan. Apa yang menginspirasi Anda untuk memulai perusahaan, dan bagaimana visi asli Anda berkembang dengan munculnya AI?

Karir saya dimulai di Huawei Technologies, di mana saya bekerja sebagai Arsitek Sistem dan bertemu dengan rekan pendiri saya, Khadim Batti. Ventur pertama kami bersama adalah SearchEnabler, platform SEO untuk bisnis kecil dan menengah. Meskipun kami membangun solusi yang solid, kami menemukan masalah mendasar: pengguna tidak dapat memaksimalkan kemampuan platform. Bahkan ketika kami menambahkan tombol “Perbaiki” untuk bimbingan, kami menyadari bahwa masalahnya bukan hanya tentang SEO, tetapi tentang membuat teknologi benar-benar dapat diakses oleh pengguna.

Penglihatan ini memimpin kami untuk mendirikan Whatfix pada 2014. Keyakinan inti kami adalah revolusioner untuk waktu itu: bukan memaksa orang untuk menyesuaikan diri dengan teknologi, kami akan membuat teknologi yang sesuai dengan orang. Kami menyebutnya “userization”, memastikan perangkat lunak menjadi intuitif, mengarahkan adopsi, dan memaksimalkan dampak.

AI telah memperkuat misi ini secara eksponensial. Mulai dari akuisisi Airim pada 2019, kami telah mengintegrasikan AI ke dalam setiap produk yang kami bangun. Hari ini, kami tidak hanya membuat perangkat lunak lebih ramah pengguna; kami menciptakan sistem cerdas yang belajar, bernalar, dan bertindak dalam skala besar. Visi kami telah berkembang dari penyesuaian pengguna yang sederhana menjadi membangun AI yang benar-benar berpusat pada manusia yang mengubah cara kerja di seluruh perusahaan.

Banyak studi menunjukkan bahwa sebagian besar proyek AI gagal karena pengguna akhir tidak tahu bagaimana menerapkan teknologi ke pekerjaan sehari-hari mereka. Dari perspektif Anda, apa penyebab akar dari kesenjangan adopsi ini?

Saya melihat dua hambatan mendasar yang menghalangi adopsi AI yang sukses. Pertama adalah apa yang saya sebut sebagai kelebihan beban, perusahaan besar tenggelam dalam ribuan aplikasi, masing-masing sekarang dibundel dengan kemampuan AI-nya sendiri. Pengguna menghadapi keputusan yang membingungkan tentang alat mana yang melayani tujuan apa, menciptakan gesekan yang membunuh momentum dan menghilangkan ROI.

Hambatan kedua adalah kepercayaan. Pemimpin IT dan CIO memerlukan kepastian bahwa sistem AI mempertahankan standar keamanan, mematuhi peraturan, dan beroperasi tanpa bias. Ketika organisasi khawatir tentang pelanggaran data, halusinasi AI, atau kegagalan tata kelola, mereka ragu untuk menskalakan di luar program pilot.

Keberhasilan memerlukan penyematatan AI langsung di mana orang bekerja. Melalui teknologi ScreenSense kami, kami menganalisis apa yang dilakukan pengguna dan apa yang mereka coba capai, kemudian Agen Bimbingan kami menyampaikan rekomendasi kontekstual dan tindakan berikutnya terbaik di seluruh sistem mereka. Pendekatan ini menghilangkan keraguan, meningkatkan tingkat keterlibatan, dan memberikan nilai segera kepada pengguna yang mungkin lainnya akan menolak teknologi baru.

Agen AI Whatfix yang baru dibangun di sekitar konsep “userization”. Bisakah Anda menjelaskan apa yang dimaksud dengan ini dan bagaimana hal ini berbeda dari pendekatan adopsi digital tradisional?

Userization mewakili pergeseran mendasar dalam cara kami memikirkan tentang penerapan teknologi. Bukan melatih orang untuk menyesuaikan diri dengan keterbatasan perangkat lunak, kami merancang solusi yang menyesuaikan diri dengan perilaku dan kebutuhan manusia. Setiap keputusan yang kami buat memprioritaskan pengalaman pengguna, bertujuan untuk melampaui harapan sambil memberikan nilai bisnis yang nyata.

Pendekatan adopsi tradisional mengikuti model satu-ukuran-untuk-semua: menggelar pelatihan, berharap yang terbaik, dan menyalahkan pengguna ketika adopsi macet. Userization mengambil pendekatan yang berlawanan. Kami menggunakan AI untuk menciptakan bimbingan yang dipersonalisasi, kontekstual, dan sensitif yang berkembang dengan peran dan situasi pengguna. Solusi kami belajar dari interaksi pengguna dan menyesuaikan diri.

Apa yang membuat ini sangat kuat adalah proses pengembangan yang didorong oleh umpan balik. Masukan pelanggan langsung membentuk lebih dari setengah dari peta produk kami, memastikan kami memecahkan tantangan dunia nyata di tempat kerja daripada masalah teoretis. Ini menciptakan filosofi yang berpusat pada manusia di mana agen AI menghilangkan gesekan sehingga orang dapat fokus pada pekerjaan strategis, kreatif, dan berdampak tinggi daripada bergumul dengan teknologi.

Teknologi stack kami yang komprehensif—mencakup Digital Adoption Platform (DAP), Product Analytics, dan Mirror—mengarahkan adopsi teknologi perusahaan melalui analisis data cerdas yang mempercepat penerapan baik perangkat lunak tradisional maupun solusi AI yang muncul. Kami telah mengintegrasikan fungsi AI ke seluruh platform, termasuk antarmuka analitik konversasional dan pemicu responsif emosi, memungkinkan organisasi untuk memecahkan pola pengguna, memperbaiki pendekatan adopsi, dan mencapai hasil bisnis yang terukur.

ScreenSense digambarkan sebagai inti dari Agen AI baru Anda, menafsirkan baik konteks pengguna maupun niat. Bagaimana teknologi ini bekerja dalam prakteknya, dan bagaimana hal ini memastikan relevansi tanpa membebani pengguna?

ScreenSense beroperasi seperti interpreter cerdas, menganalisis lingkungan aplikasi (apa yang terjadi di layar) dan tujuan pengguna (apa yang dicoba seseorang untuk capai). Kesadaran ganda ini memungkinkan rekomendasi waktu nyata yang akurat secara teknis dan relevan secara pribadi.

Dalam praktek, Agen AI kami—Authoring, Insights, dan Guidance—menggunakan ScreenSense untuk memberikan akurasi dan bimbingan kontekstual dalam bantuan mereka. Daripada membombardir pengguna dengan saran generik atau meminta mereka untuk belajar antarmuka baru, sistem memahami konteks segera mereka dan memberikan bantuan yang tepat pada saat yang tepat.

Kunci untuk menghindari kelebihan beban pengguna adalah penyaringan kontekstual. ScreenSense tidak hanya mengumpulkan data; itu memproses informasi untuk menentukan kapan intervensi menambah nilai versus kapan itu menciptakan gangguan. Pengguna menerima bimbingan yang terasa intuitif dan tepat waktu daripada intrusif, karena sistem memahami baik lingkungan teknis maupun niat kerja mereka.

Bisakah Anda menjelaskan tiga Agen AI baru — Authoring, Insights, dan Guidance — dan membagikan contoh konkret tentang bagaimana mereka meningkatkan produktivitas dalam alur kerja perusahaan nyata?

Agen Authoring kami mendemokratisasi pembuatan konten dengan mengubah bahasa sehari-hari menjadi pengalaman dalam aplikasi yang canggih. Seorang manajer pelatihan dapat hanya mengatakan “buat tooltip untuk fitur baru dasbor”, dan sistem secara otomatis membangun konten, menentukan aturan target, dan menerapkan gaya yang sesuai. Alur kerja yang efisien ini memungkinkan tim pelatihan, manajer produk, dan pemangku kepentingan bisnis tanpa keahlian pengkodean untuk membangun elemen dukungan aplikasi yang kompleks, termasuk overlay interaktif, panduan langkah demi langkah, dan konten bantuan situasional pada skala perusahaan, pada dasarnya menghilangkan bottleneck konvensional dan persyaratan keahlian teknis yang biasanya memperlambat proses pengembangan konten. Kami melihat pengembangan konten 40% lebih cepat hari ini, dengan 70% keuntungan efisiensi di cakrawala.

Agen Insights kami mengubah analitik dari fungsi khusus menjadi alat konversasional. Pemilik produk dapat bertanya pertanyaan alami seperti “Fitur mana yang menyebabkan frustrasi pengguna?” dan menerima analisis visual langsung dengan titik gesekan spesifik dan langkah-langkah tindakan berikutnya. Metodologi ini memungkinkan manajer produk dan kontributor tim yang beragam untuk dengan cepat menemukan intelijen yang dapat ditindaklanjuti tentang pola keterlibatan pengguna dan efektivitas sistem tanpa memerlukan keterampilan analisis data lanjutan, pada akhirnya mendukung kemampuan mereka untuk mengetahui fitur mana yang memerlukan perbaikan atau yang akan mendapat manfaat dari inisiatif adopsi yang ditingkatkan.

Agen Bimbingan kami memberikan jawaban instan dalam alur kerja pengguna yang aktif. Ketika seseorang mencari “pengecualian proses persetujuan” saat memproses pesanan, mereka mendapatkan informasi yang tepat dan kontekstual dari dokumentasi internal tanpa meninggalkan aplikasi mereka saat ini. Metodologi ini merevolusi cara karyawan perusahaan mengakses informasi dengan secara signifikan mengurangi waktu respons dan mengurangi ketergantungan pada sumber daya meja bantuan, memungkinkan mereka untuk mendapatkan klarifikasi yang diperlukan tanpa mengganggu tugas mereka saat ini, menavigasi dokumentasi yang panjang, atau membuat tiket dukungan, sehingga mempertahankan konsentrasi dan efisiensi mereka dalam alur kerja yang aktif.

Lebih dari 300 pelanggan sudah menerapkan agen-agen ini dalam lingkungan produksi, melihat tingkat keterlibatan yang digandakan dan tiga kali lipat.

Dari pengalaman Anda, apa praktik terbaik yang membedakan organisasi yang sukses dengan adopsi GenAI dari mereka yang gagal?

Adopsi GenAI yang sukses memerlukan dua elemen dasar: integrasi yang lancar dan tata kelola yang bertanggung jawab. Organisasi yang sukses menyematkan kemampuan AI langsung ke dalam alur kerja yang ada daripada memperkenalkan alat terpisah yang menciptakan kompleksitas tambahan.

Organisasi yang paling sukses fokus pada nilai pengguna segera daripada demonstrasi teknologi yang mengesankan. Mereka memecahkan masalah alur kerja spesifik yang dihadapi orang sehari-hari, memastikan AI menjadi penguat produktivitas daripada sistem lain yang harus dikuasai. Perusahaan ini juga berinvestasi dalam peran baru seperti pengawas AI yang mempertahankan pengawasan manusia untuk memastikan sistem tetap akurat, adil, dan terus membaik.

Organisasi yang bergelut biasanya memperlakukan AI sebagai proyek teknologi daripada transformasi pengalaman pengguna. Mereka fokus pada metrik penerapan daripada hasil adopsi dan gagal untuk mengatasi hambatan kepercayaan dan kompleksitas yang mencegah penskalaan.

Perusahaan semakin banyak berinvestasi dalam alat AI di seluruh tumpukan perangkat lunak. Bagaimana Anda melihat peran platform adopsi seperti Whatfix berkembang saat tren ini mempercepat?

Ketika proliferasi AI mempercepat, platform adopsi menjadi lapisan orkestrasi kritis yang mencegah kekacauan perusahaan. Tanpa bimbingan yang terpadu, organisasi berisiko menciptakan kemampuan tumpang tindih yang membingungkan pengguna dan membuang investasi.

Whatfix adalah tulang punggung kecerdasan yang menghubungkan perencanaan, penerapan, adopsi, dan optimasi di seluruh siklus hidup perangkat lunak perusahaan. Suite platform kami menggabungkan Adopsi Digital, Analitik Produk, dan kemampuan simulasi Mirror untuk menciptakan strategi adopsi yang didorong data yang bekerja untuk perangkat lunak tradisional dan penerapan AI yang muncul.

Kami memperluas penawaran kami saat ini ke dalam solusi AI-asli, termasuk Seek, Assistant, dan AI Roleplay. Ini menggabungkan otomatisasi cerdas dengan pelatihan adaptif untuk menciptakan pengalaman adopsi yang komprehensif. Tujuannya adalah untuk menjadi lapisan kecerdasan terpadu yang memaksimalkan ROI di setiap investasi teknologi yang dilakukan perusahaan.

Alih-alih mengelola alat individual, organisasi memerlukan platform yang memahami ekosistem teknologi lengkap dan dapat membimbing pengguna melalui lanskap yang semakin kompleks dengan kepercayaan dan efisiensi.

Menghadap ke depan, Whatfix telah berbicara tentang masa depan di mana solusi digital dapat memperbaiki diri dan dipersonalisasi dalam waktu nyata. Apa yang Anda lihat sebagai tonggak yang paling kritis untuk mencapai masa depan itu?

Roadmap kami berfokus pada membangun Whatfix sebagai platform AI terkemuka di dunia untuk userization teknologi perusahaan. Ini memerlukan pencapaian tiga tonggak yang saling terkait dalam lima tahun ke depan.

Pertama, kami menskala penerapan Agen AI kami dari basis pelanggan saat ini 300+ menjadi implementasi standar di semua keterlibatan Whatfix. Agen-agen ini akan menjadi cara default bagi jutaan pengguna perusahaan untuk menavigasi kompleksitas dan mempercepat alur kerja sehari-hari mereka.

Kedua, kami membangun kemampuan produk AI-pertama yang komprehensif di luar penawaran Adopsi Digital, Analitik, dan Mirror saat ini. Solusi seperti Seek, Assistant, dan AI Roleplay akan menciptakan infrastruktur kecerdasan terpadu yang diperlukan perusahaan untuk manajemen siklus hidup teknologi lengkap.

Ketiga, kami mengejar kepemimpinan kategori global dengan mendefinisikan kembali apa yang dimaksud dengan Adopsi Digital dalam dunia yang didorong AI. Kesuksesan berarti diakui sebagai perusahaan yang membuat AI perusahaan benar-benar dapat diakses dan praktis untuk pengguna sehari-hari.

Akhirnya, tonggaknya adalah meletakkan AI yang berpusat pada manusia, kontekstual, dan niat-sadar di tangan setiap pengguna perusahaan. Jika jutaan orang di seluruh industri bekerja lebih cerdas dan lebih cepat dengan kurang gesekan karena Whatfix, kami akan mencapai misi dasar kami.

Dengan perusahaan yang seimbang antara adopsi AI yang cepat dan kepercayaan karyawan, apa risiko yang Anda lihat jika pendekatan yang berpusat pada pengguna tidak diambil serius?

Risiko utama adalah kegagalan adopsi dalam skala besar. Tanpa desain yang berpusat pada pengguna, perusahaan menghadapi tantangan kepercayaan yang sama yang kami lihat hari ini, kekhawatiran tentang keamanan data, halusinasi AI, dan celah tata kelola. Kekhawatiran ini menciptakan resistensi organisasi yang mencegah penskalaan di luar program pilot, secara efektif membuang investasi AI.

Krisis kompleksitas juga akan memburuk. Ketika setiap aplikasi menambahkan kemampuan AI tanpa mempertimbangkan pengalaman pengguna, karyawan akan menghadapi alur kerja yang semakin terfragmentasi dan keputusan yang membingungkan. Ini menyebabkan penurunan produktivitas daripada peningkatan efisiensi yang dijanjikan AI.

Mungkin yang paling kritis, organisasi berisiko menciptakan budaya resistensi AI di mana pengguna secara aktif menghindari kemampuan baru karena implementasi sebelumnya menciptakan gesekan daripada nilai. Setelah pengguna kehilangan kepercayaan pada alat AI, membangun kembali kepercayaan itu memerlukan upaya dan sumber daya yang jauh lebih besar.

Akhirnya, bagaimana Anda secara pribadi tetap mendahului kurva ketika datang untuk memahami kedua sisi teknis dan manusia dari adopsi AI perusahaan?

Pendekatan organisasi kami memberikan perspektif yang berharga pada kedua dimensi. Kami telah mengintegrasikan AI ke seluruh operasi bisnis kami, dari tim penjualan yang menggunakan AI untuk pengayaan prospek hingga sistem pencarian cerdas yang menghubungkan karyawan dengan basis pengetahuan internal. Tim produk menggunakan agen AI sebagai co-pilot alur kerja, memberi kami pengalaman langsung dengan tantangan yang dihadapi pelanggan.

Kami juga telah mengimplementasikan pengembangan tenaga kerja komprehensif melalui AI Labs dan kerangka Zero-Click, di mana setiap insinyur perangkat lunak belajar untuk berpikir seperti insinyur AI. Ini menciptakan literasi organisasi yang mempengaruhi baik pengembangan teknis maupun pemahaman kami tentang pola adopsi pengguna.

<p Yang paling penting, proses pengembangan produk kami tetap berakar dalam umpan balik pelanggan, dengan lebih dari setengah peta produk kami yang dibentuk oleh tantangan dunia nyata di tempat kerja. Dialog berkelanjutan ini memastikan kami memahami tidak hanya apa yang secara teknis memungkinkan, tetapi apa yang benar-benar menciptakan nilai bagi orang-orang yang menggunakan sistem ini sehari-hari.