Maciej Saganowski, Direttore dei Prodotti AI, Appfire – Serie di Interviste

Maciej Saganowski è il Direttore dei Prodotti AI di Appfire.

Appfire è un fornitore leader di soluzioni software aziendali progettate per migliorare la collaborazione, semplificare i flussi di lavoro e aumentare la produttività tra i team. Specializzata in strumenti che si integrano con piattaforme come Atlassian (TEAM ), Salesforce (CRM ) e Microsoft , Appfire offre una suite robusta di app personalizzate per la gestione dei progetti, l’automazione, la gestione dei servizi IT e la creazione di report. Con una presenza globale e un impegno per l’innovazione, l’azienda è diventata un partner affidabile per le organizzazioni che cercano di ottimizzare i loro ecosistemi software, servendo una vasta gamma di settori e consentendo ai team di raggiungere i loro obiettivi in modo efficiente.

Appfire è nota per fornire soluzioni di collaborazione aziendale, può presentarci l’approccio di Appfire allo sviluppo di prodotti guidati dall’intelligenza artificiale?

Nell’ultimo anno, il mercato è stato inondato di soluzioni alimentate dall’intelligenza artificiale, poiché le aziende si sono rivolte per rimanere rilevanti e competitive. Se alcuni di questi prodotti hanno soddisfatto le aspettative, rimane un’opportunità per i fornitori di affrontare真正amente i bisogni dei clienti con soluzioni efficaci.

In Appfire, ci concentriamo sul rimanere all’avanguardia dell’innovazione dell’intelligenza artificiale, consentendoci di anticipare e superare le esigenze in evoluzione della collaborazione aziendale. Ci avviciniamo all’integrazione dell’intelligenza artificiale con l’obiettivo di fornire esperienze senza soluzione di continuità e significative per i nostri clienti.

Vogliamo che l’intelligenza artificiale si fondi con l’esperienza dell’utente, migliorandola senza oscurarla o, peggio, creare un onere aggiuntivo richiedendo agli utenti di imparare funzionalità completamente nuove.

“Time to Value” è uno degli obiettivi più critici per le nostre funzionalità alimentate dall’intelligenza artificiale. Questo principio si concentra su quanto velocemente un utente – in particolare un nuovo utente – possa iniziare a beneficiare dei nostri prodotti.

Ad esempio, con Canned Responses, un agente di supporto che risponde a un cliente non dovrà più setacciare l’intera catena di email; l’intelligenza artificiale sarà in grado di suggerire il modello di risposta più appropriato, risparmiando tempo e migliorando l’accuratezza.

Appfire ha collaborato con Atlassian per lanciare WorkFlow Pro come agente Rovo. Cosa rende questo prodotto alimentato dall’intelligenza artificiale diverso da altri prodotti simili sul mercato?

Questa categoria di prodotti è relativamente rara. Siamo una delle prime aziende a lanciare un assistente di configurazione di automazione software di classe Jira – e questo è solo l’inizio.

WorkFlow Pro è un assistente di automazione alimentato dall’intelligenza artificiale per Jira che sta trasformando il modo in cui i team configurano e gestiscono i flussi di lavoro di automazione. Supportato dall’intelligenza artificiale di Atlassian Rovo, aiuta gli utenti a configurare nuove automazioni o a risolvere problemi esistenti.

Storicamente, i prodotti di automazione Jira sono stati complessi e hanno richiesto un livello specifico di competenza. WorkFlow Pro demistifica queste configurazioni e consente ai nuovi amministratori Jira o a quelli con meno esperienza di eseguire i loro compiti senza dover spendere tempo sulla documentazione del prodotto, sui forum o rischiare errori costosi.

Un nuovo amministratore Jira può semplicemente chiedere all’agente come eseguire un’attività, e in base all’app di automazione installata (JMWE, JSU o Power Scripts), l’agente fornisce una guida passo dopo passo per raggiungere il risultato desiderato. È come avere uno chef stellato Michelin in cucina, pronto a rispondere a qualsiasi domanda con istruzioni precise.

In Appfire, siamo impegnati a semplificare la vita dei nostri clienti. Nella prossima versione di WorkFlow Pro, gli utenti potranno richiedere nuove automazioni in linguaggio naturale semplicemente digitando il risultato desiderato, senza dover navigare l’interfaccia di configurazione o conoscere un linguaggio di scripting. Tornando all’analogia dello chef, la prossima versione consentirà all’utente non solo di chiedere allo chef come cucinare un piatto, ma di prepararlo al suo posto, liberandolo così di concentrarsi su attività più importanti.

Come coinvolgete il feedback degli utenti quando iterate sui prodotti alimentati dall’intelligenza artificiale come WorkFlow Pro? Qual è il ruolo dell’input del cliente nella formazione dello sviluppo di questi strumenti?

In Appfire, rimaniamo molto vicini ai nostri utenti. Non solo i nostri designer e i nostri responsabili del prodotto si impegnano regolarmente con loro, ma abbiamo anche un gruppo di ricerca dedicato agli utenti che svolge iniziative di ricerca più ampie, informando la nostra visione e le nostre roadmap di prodotto.

Analizziamo sia i dati quantitativi che le storie degli utenti incentrate sulle sfide, chiedendoci: “L’intelligenza artificiale può aiutare in questo momento?” Se comprendiamo bene il problema dell’utente e crediamo che l’intelligenza artificiale possa fornire una soluzione, il nostro team inizia a sperimentare con la tecnologia per affrontare il problema. Ogni percorso di funzionalità inizia non con la tecnologia, ma dal punto di vista dell’utente.

Ad esempio, abbiamo appreso dai nostri utenti che i nuovi amministratori affrontano una barriera significativa nella creazione di automazioni complesse. Molti mancano dell’esperienza o del tempo per studiare la documentazione e padroneggiare meccanismi di scripting intricati. WorkFlow Pro è stato sviluppato per alleviare questo punto dolente, aiutando gli utenti a imparare e configurare Jira più facilmente.

Oltre WorkFlow Pro, Appfire prevede di sviluppare ulteriori applicazioni guidate dall’intelligenza artificiale. Come questi nuovi prodotti trasformeranno il modo in cui gli utenti impostano obiettivi, monitorano il lavoro e sfruttano i dati in modo più efficace?

L’intelligenza artificiale avrà un impatto profondo su ciò che i lavoratori della conoscenza potranno realizzare in futuro e su come interagiranno con il software. Le organizzazioni evolveranno, diventando più piatte, più agili e più efficienti. I progetti richiederanno meno persone per coordinare e consegnare. Sebbene questo suoni come una previsione audace, sta già prendendo forma attraverso tre avanzamenti chiave alimentati dall’intelligenza artificiale:

1. Scaricare attività tecnicamente complesse o banali all’intelligenza artificiale
2. Interagire con il software utilizzando il linguaggio naturale
3. Flussi di lavoro agente

Stiamo già vedendo l’intelligenza artificiale ridurre l’onere delle attività banali e facilitare l’ingresso degli utenti in questi prodotti. Ad esempio, gli assistenti dell’intelligenza artificiale possono prendere appunti durante le riunioni o elencare azioni. Per illustrare questo sull’esempio di Appfire, quando un manager crea un nuovo Risultato Chiave all’interno del framework OKR, l’intelligenza artificiale suggerirà la formulazione del Risultato Chiave in base alle migliori pratiche del settore e al contesto unico dell’azienda, alleviando il carico mentale degli utenti mentre imparano a definire OKR efficaci.

I sistemi di interfaccia a linguaggio naturale rappresentano un importante cambiamento di paradigma nel modo in cui progettiamo e utilizziamo il software. L’evoluzione del software negli ultimi 50 anni ha creato capacità virtualmente illimitate per i lavoratori della conoscenza, ma questo potere interconnesso ha portato una complessità significativa.

Fino a poco tempo fa, non c’era un modo facile per navigare in questa complessità. Ora, l’intelligenza artificiale e le interfacce a linguaggio naturale stanno rendendo tutto ciò gestibile e accessibile. Ad esempio, una delle categorie di app più popolari di Appfire è la gestione dei documenti. Molte aziende Fortune 500 richiedono flussi di lavoro per documenti per la conformità o la revisione normativa. Presto, la creazione di questi flussi di lavoro potrebbe essere semplice come parlare al sistema. Un manager potrebbe dire: “Perché una politica sia approvata e distribuita a tutti i dipendenti, deve essere prima esaminata e approvata dal team di leadership senior”. L’intelligenza artificiale capirebbe queste istruzioni e creerebbe il flusso di lavoro. Se mancano dettagli, l’intelligenza artificiale chiederebbe chiarimenti e offrirebbe suggerimenti per flussi più fluidi.

Inoltre, i “flussi di lavoro agente” sono la prossima frontiera della rivoluzione dell’intelligenza artificiale, e noi di Appfire stiamo abbracciando questo concetto con il nostro agente WorkFlow Pro. In futuro, gli agenti dell’intelligenza artificiale agiranno più come collaboratori umani, in grado di affrontare attività complesse come la conduzione di ricerche, la raccolta di informazioni da più fonti e la coordinazione con altri agenti e persone per consegnare una proposta nel giro di ore o giorni. Questo approccio basato su agenti andrà oltre le semplici interazioni come quelle con ChatGPT; gli agenti diventeranno proattivi, forse suggerendo una bozza di presentazione prima che tu te ne renda conto. E le interazioni vocali con gli agenti diventeranno più comuni, consentendo agli utenti di lavorare anche in movimento.

In sintesi, verso dove stiamo andando con l’intelligenza artificiale nel lavoro della conoscenza è simile a come operiamo i veicoli: sappiamo dove vogliamo andare, ma di solito non dobbiamo capire le finezze dei motori a combustione o regolare noi stessi l’auto.

Anche lei sta potenziando i prodotti esistenti di Appfire utilizzando l’intelligenza artificiale. Può darci esempi di come l’intelligenza artificiale abbia aumentato la funzionalità e migliorato l’esperienza dell’utente nei prodotti attuali?

Ogni nostra app è unica, risolve sfide utente distinte e progettata per vari ruoli utente. Di conseguenza, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in queste app è personalizzato per migliorare funzioni specifiche e migliorare l’esperienza dell’utente in modi significativi.

In Canned Responses, l’intelligenza artificiale accelera la comunicazione con i clienti aiutando gli utenti a formulare rapidamente risposte in base al contenuto di una richiesta e ai modelli esistenti. Questa funzionalità dell’intelligenza artificiale non solo risparmia tempo, ma migliora anche la qualità delle interazioni con i clienti.

In OKR per Jira, ad esempio, l’intelligenza artificiale potrebbe assistere gli utenti che sono nuovi al framework OKR (Obiettivo e Risultati Chiave). Semplificando e chiarificando questa metodologia spesso complessa, l’intelligenza artificiale potrebbe fornire indicazioni per formare Risultati Chiave efficaci allineati con obiettivi specifici, rendendo il processo OKR più accessibile.

Infine, WorkFlow Pro rappresenta un modo innovativo per interagire con la nostra documentazione ed esemplifica il nostro impegno per i flussi di lavoro agente e le richieste di automazione in linguaggio naturale. Questo approccio guidato dall’intelligenza artificiale riduce la barriera all’ingresso per i nuovi amministratori Jira e semplifica i flussi di lavoro per gli amministratori esperti allo stesso modo.

I servizi di intelligenza artificiale condivisi, come la funzionalità di riassunto, sono in fase di sviluppo su più app di Appfire. Come immagina che questi servizi impatteranno sulla produttività degli utenti attraverso la piattaforma?

In Appfire, abbiamo un ampio portfolio di app su più marketplace, tra cui Atlassian, Microsoft, monday.com (MNDY ) e Salesforce.

Con una tale vasta gamma di app e utilizzi diversi dell’intelligenza artificiale, abbiamo fatto un passo indietro per progettare e costruire un servizio di intelligenza artificiale interno condiviso che potesse essere sfruttato su più app.

Abbiamo sviluppato un servizio di piattaforma di intelligenza artificiale che consente ai team di prodotto su tutte le nostre app di connettersi a più modelli di linguaggio. Ora che il servizio è attivo, continueremo ad espanderlo con funzionalità come modelli eseguiti localmente e prompt preconfezionati.

Con l’evoluzione rapida delle tecnologie di intelligenza artificiale, come assicura che l’approccio di Appfire allo sviluppo dell’intelligenza artificiale continui a soddisfare le esigenze dei clienti in evoluzione e le richieste del mercato?

In Appfire, la priorità assoluta di un responsabile del prodotto è colmare il divario tra fattibilità tecnica e risoluzione di problemi significativi per i clienti. Mentre le capacità dell’intelligenza artificiale avanzano rapidamente, rimaniamo aggiornati con le tendenze del mercato e monitoriamo attivamente l’industria per le migliori pratiche. Sul lato del cliente, ci impegniamo costantemente con gli utenti per comprendere le loro sfide, non solo all’interno delle nostre app, ma anche nelle piattaforme sottostanti che utilizzano.

Quando identifichiamo un sovrapporsi tra fattibilità tecnica e un reale bisogno del cliente, ci concentriamo sul fornire una funzionalità dell’intelligenza artificiale sicura e robusta. Prima del lancio, sperimentiamo e testiamo queste soluzioni con gli utenti per assicurarci che affrontino realmente i loro punti dolenti.

Appfire opera in un panorama SaaS guidato dall’intelligenza artificiale altamente competitivo. Quali passi state intraprendendo per assicurare che le vostre innovazioni dell’intelligenza artificiale rimangano uniche e continuino a generare valore per gli utenti?

L’approccio di Appfire all’intelligenza artificiale si concentra sullo scopo. Non stiamo integrando l’intelligenza artificiale solo per spuntare una casella; il nostro obiettivo è che l’intelligenza artificiale funzioni in modo così naturale all’interno dei nostri prodotti da diventare quasi invisibile all’utente. Vogliamo che l’intelligenza artificiale affronti sfide reali che i nostri clienti affrontano – che si tratti di semplificare i flussi di lavoro in Jira, gestire processi documentali complessi o ottimizzare la pianificazione strategica. Idealmente, utilizzare l’intelligenza artificiale dovrebbe sentirsi come naturale come prendere una penna.

Molti prodotti SaaS hanno tradizionalmente richiesto competenze specializzate per sbloccare il loro pieno potenziale. La nostra visione per l’intelligenza artificiale è ridurre la curva di apprendimento e rendere le nostre app più accessibili. Con il lancio del nostro primo agente Rovo, WorkFlow Pro, stiamo compiendo un passo importante in questo viaggio. In definitiva, il nostro obiettivo è assicurare che l’intelligenza artificiale all’interno delle nostre app consenta agli utenti di raggiungere il valore più rapidamente.

Guardando avanti, quali tendenze nello sviluppo dell’intelligenza artificiale pensa che avranno l’impatto più significativo sull’industria SaaS nei prossimi anni?

Due tendenze principali dell’intelligenza artificiale che plasmeranno l’industria SaaS nei prossimi anni sono l’ascesa degli agenti alimentati dall’intelligenza artificiale e le crescenti preoccupazioni sulla sicurezza e la privacy.

Alcuni sostengono che la tecnologia degli agenti non ha ancora mantenuto le sue promesse e rimane relativamente immatura. A questi scettici, direi che spesso sovrastimiamo ciò che la tecnologia realizzerà in 1-2 anni, ma sottostimiamo ampiamente ciò che realizzerà in un decennio. Se i casi d’uso degli agenti attuali sono effettivamente limitati, stiamo assistendo a massicci investimenti in flussi di lavoro agente lungo l’intera catena di valore del software. Modelli fondamentali di aziende come OpenAI e Anthropic, insieme a piattaforme su cui Appfire attualmente opera o pianifica di operare, stanno facendo investimenti significativi nella tecnologia degli agenti. OpenAI, ad esempio, sta lavorando su agenti “System 2” in grado di ragionare, mentre Anthropic ha lanciato modelli in grado di utilizzare app e siti web regolari, emulando azioni umane. Atlassian ha introdotto Rovo e Salesforce ha lanciato Agentforce. Ogni settimana porta nuovi annunci nel progresso degli agenti, e in Appfire siamo entusiasti di questi sviluppi e ci aspettiamo di integrarli nelle nostre app.

Allo stesso tempo, man mano che le capacità dell’intelligenza artificiale si espandono, anche i rischi associati alla sicurezza dei dati e alla privacy aumentano. Le aziende devono assicurarsi che qualsiasi integrazione dell’intelligenza artificiale rispetti e protegga sia i loro asset che quelli dei loro clienti, dalle informazioni sensibili a misure di sicurezza più ampie. Bilanciare l’innovazione con pratiche di sicurezza robuste sarà essenziale per sbloccare il pieno valore dell’intelligenza artificiale nel SaaS e consentire avanzamenti responsabili e sicuri.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Appfire.