Russ Fradin, CEO e Co-Fondatore di Larridin – Intervista

Russ Fradin, CEO e Co-Fondatore di Larridin, è un imprenditore e dirigente d’azienda con un curriculum eccellente nella creazione e sviluppo di imprese tecnologiche di successo. Ha co-fondato Larridin nel agosto 2024 dopo oltre un decennio di leadership in organizzazioni come Carbon Health, dove attualmente ricopre il ruolo di Vice Chairman, e Dynamic Signal, che ha fondato e guidato come CEO per quasi dieci anni. Fradin ha anche ricoperto importanti ruoli di consiglio di amministrazione in aziende innovative come Leanplum e CoachArt, riflettendo il suo impegno nel promuovere la tecnologia, la sanità e le iniziative di impatto sociale.

Larridin è un’azienda tecnologica di nuova generazione dedicata a trasformare il modo in cui le organizzazioni interagiscono con i dati e le decisioni. La piattaforma sfrutta l’intelligenza artificiale avanzata e l’automazione per semplificare i flussi di lavoro aziendali complessi, aiutando le imprese a ottenere informazioni azionabili più velocemente e in modo più intuitivo. Con un focus sull’efficienza, la scalabilità e l’integrazione intelligente, Larridin consente alle aziende di prendere decisioni più intelligenti e basate sui dati, sbloccando nuovi livelli di eccellenza operativa in tutti i settori.

Ha aiutato a costruire piattaforme di misurazione nel settore della pubblicità digitale e dell’analisi prima di lanciare Larridin — come ha portato la sua carriera precedente e le sue esperienze a vedere la necessità di un’azienda dedicata alla misurazione e alla governance dell’intelligenza artificiale per le imprese?

Da imprenditore seriale, ho voluto che la mia prossima impresa unisse la mia profonda esperienza nella misurazione e nell’analisi con il potenziale trasformativo dell’intelligenza artificiale. In numerose conversazioni con leader aziendali, un tema è emerso costantemente: nonostante gli enormi investimenti, le aziende non avevano modo di tracciare, misurare o ottimizzare le loro iniziative di intelligenza artificiale. Non c’erano strumenti che dessero loro visibilità o controllo sull’adozione dell’intelligenza artificiale, e proprio questo gap ha ispirato la creazione di Larridin.

Spesso descrive Larridin come uno “strato di intelligenza” sopra tutti gli strumenti di intelligenza artificiale — come è arrivato a questa posizione e quali rischi ha visto che lo hanno reso essenziale?

Per le imprese, sta diventando sempre più difficile capire come l’intelligenza artificiale stia essere effettivamente utilizzata e se stia realmente fornendo un ritorno sugli investimenti. Molti leader si pongono le stesse domande: gli dipendenti stanno realmente utilizzando gli strumenti di intelligenza artificiale in cui abbiamo investito? Come possiamo misurare il loro impatto? Quali casi d’uso stanno fornendo il maggior valore e sono degni di essere scalati? Riconoscendo questo gap di visibilità, abbiamo costruito Larridin come uno strato di intelligenza su tutti gli strumenti di intelligenza artificiale, dando ai leader aziendali la capacità di mappare, misurare e ottimizzare l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, e alla fine trasformarlo in risultati aziendali tangibili.

Scout raccoglie metadati (piuttosto che contenuti) per scoprire l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in tutta l’organizzazione — in quali situazioni questi segnali diventano ambigui e come li convalida o li raffina?

Scout non raccoglie solo metadati; analizza anche i prompt per comprendere i livelli di competenza e i modelli di utilizzo. Pensate a questa piattaforma come a Google Analytics. Non traccia i singoli prompt o i contenuti; aggrega e interpreta tendenze che vengono aggiornate in tempo reale in tutta l’organizzazione. Questo flusso di dati aiuta a raffinare le informazioni nel tempo, assicurando che la visibilità che le aziende ottengono sia precisa, contestuale e azionabile.

Nexus centralizza prompt, politiche e integrazioni — come convince i team a spostare i flussi di lavoro in Nexus anziché continuare con gli strumenti di intelligenza artificiale ad hoc?

La chiave per adottare nuove tecnologie risiede nel guidare il cambiamento comportamentale. In questo caso, costruire la competenza nell’intelligenza artificiale. Le persone sono desiderose di utilizzare l’intelligenza artificiale, ma come si aiutano a farlo in modo responsabile? È probabile che la maggior parte dei dipendenti non sappia dei rischi dell’utilizzo di strumenti non autorizzati o se stanno rimanendo conformi quando interagiscono con determinate app.

Dalla sua prospettiva, quali sono i metriche o gli indicatori più ingannevoli che i leader tendono a fraintendere come vera maturità dell’intelligenza artificiale?

Cosa ogni azienda dovrebbe chiedersi oggi è se gli strumenti di intelligenza artificiale disponibili in tutta l’azienda stanno fornendo un valore reale. Una cosa è il numero di persone che utilizzano ChatGPT, ad esempio. Ma quante di loro stanno massimizzando il suo utilizzo al punto da portare un reale vantaggio competitivo e mostrare un valore reale? Avere gli strumenti di intelligenza artificiale più recenti o più costosi non significa che tutti li useranno e li massimizzeranno. Le aziende che hanno imparato a trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale stanno tracciando e misurando il suo utilizzo per assicurarsi un reale ritorno sugli investimenti, scalando i casi d’uso interni di successo e creando una cultura che favorisce l’alfabetizzazione dell’intelligenza artificiale per tutti.

Quando gli strumenti di intelligenza artificiale autorizzati e non autorizzati coesistono, come isola quale utilizzo effettivamente fornisce un impatto aziendale?

Il primo passo sarebbe ottenere visibilità e capire quali strumenti vengono utilizzati, da chi, come stanno influenzando le prestazioni, sono sicuri? Una volta che le aziende hanno mappato gli asset di intelligenza artificiale che sono in esecuzione nel loro ecosistema, è il momento di analizzare i metriche e misurare il ritorno sugli investimenti di questi strumenti. È possibile che uno strumento non autorizzato fornisca più valore di uno autorizzato, mentre altri aggiungeranno solo rumore e rischio. Quando le organizzazioni hanno un panorama chiaro e informazioni in tempo reale su cosa funziona e cosa no, possono costruire sulla loro pila tecnologica e continuare a muoversi come un’unità.

 Come bilancia la governance (regole, monitoraggio, limiti) con la concessione ai team della flessibilità e della libertà di sperimentare e innovare?

La governance e l’innovazione devono procedere mano nella mano nell’era dell’intelligenza artificiale. Il modo migliore per raggiungere questo equilibrio è dando ai dipendenti gli strumenti e l’opportunità di sperimentare con l’intelligenza artificiale in modo sicuro e responsabile. Quando la governance diventa un ostacolo o è percepita come un collo di bottiglia, la creatività e la sperimentazione si fermeranno, ma quando è un’abilitatrice, dà potere alle persone di spingere i confini e costruire nuove soluzioni con fiducia.

Man mano che nuovi modelli, agenti e strumenti di self-service emergono rapidamente, come mantiene Larridin la rilevazione, i connettori e le politiche aggiornati e robusti?

Adattabilità e flessibilità sono due pilastri per Larridin. Nuovi strumenti di intelligenza artificiale emergono ogni giorno e le persone sono disposte a testarli, sia che siano autorizzati o meno. La nostra piattaforma rileva automaticamente nuovi asset di intelligenza artificiale e le tendenze del loro utilizzo e ha una libreria di connettori in continua evoluzione, assicurando che la visibilità non venga mai persa. Questo framework dinamico consente alle organizzazioni di riorganizzare le loro regole per la sicurezza e la conformità in tempo reale.

Dal momento della fondazione di Larridin, quali delle sue ipotesi iniziali lo hanno sorpreso di più — in particolare riguardo all’adozione, alla resistenza o alla misurazione del valore?

Oggi, le aziende vivono in un mondo diviso dall’intelligenza artificiale. Alcune persone adottano l’intelligenza artificiale istintivamente e lavorano naturalmente con questa tecnologia, sperimentando costantemente e spingendo l’innovazione. Altri potrebbero non avere il tempo o l’inclinazione per scalare la curva di apprendimento, il che non significa necessariamente che siano resistenti. Capire che le persone sono motivate da cose diverse e promuovere un cambiamento di comportamento intorno all’intelligenza artificiale unendo questi due mondi è essenziale per l’adozione e la crescita. Alcune organizzazioni potrebbero non aver ancora realizzato questo.

Inoltre, la questione della visibilità è intrigante. Nel mondo dell’intelligenza artificiale in rapida evoluzione, perdere la visibilità dello stack di intelligenza artificiale accade più frequentemente del previsto, anche con le aziende che conducono costantemente audit interni. In un recente sondaggio che abbiamo condotto, oltre il 70% dei leader aziendali di IT e Finanza ha ammesso di aver perso la visibilità. Ciò rende difficile misurare il vero valore dell’intelligenza artificiale e molte organizzazioni mancano degli strumenti e dei processi necessari per mantenere un tracciamento e una misurazione aggiornati delle loro applicazioni di intelligenza artificiale.

Nel prossimo futuro di 3-5 anni, qual è la sua visione ideale per la governance e l’adozione dell’intelligenza artificiale aziendale — e come vede il ruolo di Larridin evolversi verso questo futuro?

Andando avanti, la governance, la sicurezza, la conformità e l’adozione devono operare in armonia. Questo ambiente integrato consente alle aziende di prosperare abilitando i dipendenti a creare i propri agenti di intelligenza artificiale per supportare i flussi di lavoro e risolvere problemi, liberandoli di concentrarsi su iniziative strategiche. Larridin sta aprendo la strada a questo approccio di nuova generazione per la collaborazione tra intelligenza artificiale e umani.

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