Vara Kumar Namburu, Co-Fondatore e Responsabile Ricerca e Sviluppo, Whatfix – Serie di Interviste

Vara Kumar è il co-fondatore e Responsabile Ricerca e Sviluppo e Soluzioni di Whatfix, guidando l’innovazione e la crescita strategica dell’azienda. Ha co-fondato Whatfix con Khadim Batti nel 2014 con la visione di potenziare individui e organizzazioni per lavorare in simbiosi con la tecnologia per massimizzare il loro potenziale. Con sede negli Stati Uniti, Vara guida la strategia multiprodotto e la visione dell’azienda per lo sviluppo e l’adozione dei prodotti, lo sviluppo tecnologico e l’innovazione, aiutando a accelerare le integrazioni di successo per clienti e partner. Sotto la sua leadership, l’azienda ha fatto da pioniere nel campo della “userizzazione”, un approccio innovativo che sposta l’attenzione sul rendere la tecnologia adattabile agli utenti, piuttosto che richiedere agli utenti di adattarsi alla tecnologia. È appassionato di costruire tecnologie che gli utenti amano.

Whatfix è una piattaforma di adozione digitale che aiuta le organizzazioni a migliorare l’adozione del software e la produttività degli utenti integrando la guida in-app, i tutorial, le didascalie e il supporto self-service direttamente nelle applicazioni aziendali. Partendo da questo, Whatfix AI introduce agenti intelligenti e contestuali come Authoring, Guidance e Insights che automatizzano la creazione di contenuti, forniscono supporto in-app in tempo reale e trasformano i dati di utilizzo in informazioni azionabili. Insieme, Whatfix e Whatfix AI semplificano l’onboarding, riducono l’attrito di formazione e ottimizzano i flussi di lavoro, garantendo al tempo stesso la supervisione, la responsabilità e la privacy dei dati.

Ha co-fondato Whatfix più di un decennio fa dopo aver costruito la sua carriera nella tecnologia aziendale. Cosa l’ha ispirato a fondare l’azienda e come la sua visione originale è evoluta con l’avvento dell’AI?

La mia carriera è iniziata presso Huawei Technologies, dove ho lavorato come Architetto di Sistema e ho incontrato il mio futuro co-fondatore, Khadim Batti. La nostra prima impresa insieme è stata SearchEnabler, una piattaforma di SEO per piccole e medie imprese. Nonostante avessimo costruito una soluzione solida, abbiamo scoperto un problema fondamentale: gli utenti non potevano massimizzare le capacità della piattaforma. Anche quando abbiamo aggiunto un pulsante “Risolvere” per la guida, ci siamo resi conto che il problema non era solo legato all’SEO, ma al rendere la tecnologia veramente accessibile agli utenti.

Questa rivelazione ci ha portato a fondare Whatfix nel 2014. La nostra credenza fondamentale era rivoluzionaria per l’epoca: invece di costringere le persone ad adattarsi alla tecnologia, avremmo reso la tecnologia adattabile alle persone. Abbiamo chiamato questo “userizzazione”, assicurandoci che il software diventi intuitivo, guidi l’adozione e massimizzi l’impatto.

L’AI ha amplificato questa missione in modo esponenziale. A partire dal nostro acquisto di Airim nel 2019, abbiamo integrato l’AI in ogni prodotto che costruiamo. Oggi, non stiamo solo rendendo il software più user-friendly; stiamo creando sistemi intelligenti che imparano, ragionano e agiscono su larga scala. La nostra visione è evoluta da una semplice adattabilità degli utenti a costruire un’AI veramente centrata sull’uomo che trasforma il modo in cui il lavoro viene svolto nelle aziende.

Molti studi mostrano che la maggior parte dei progetti di AI falliscono perché gli utenti finali non sanno come applicare la tecnologia al loro lavoro quotidiano. Dal suo punto di vista, quali sono le cause radice di questo divario di adozione?

Vedo due barriere fondamentali che bloccano l’adozione di successo dell’AI. La prima è ciò che chiamo il sovraccarico; le grandi aziende sono sommerse da migliaia di applicazioni, ognuna delle quali ora include le proprie funzionalità di AI. Gli utenti affrontano una paralisi decisionale su quale strumento serve a quale scopo, creando attrito che uccide la velocità e elimina il ROI.

La seconda barriera è la fiducia. I leader IT e i CIO hanno bisogno della garanzia che i sistemi di AI mantengano gli standard di sicurezza, rispettino le normative e operino senza pregiudizi. Quando le organizzazioni si preoccupano di violazioni dei dati, allucinazioni di AI o fallimenti di governance, esitano a scalare oltre i programmi pilota.

Il successo richiede l’integrazione dell’AI direttamente dove le persone lavorano. Attraverso la nostra tecnologia ScreenSense, analizziamo cosa stanno facendo gli utenti e cosa stanno cercando di raggiungere, quindi il nostro Agente di Guida fornisce raccomandazioni contestuali e azioni successive migliori attraverso i loro sistemi esistenti. Questo approccio elimina il lavoro di indovinello, moltiplica i tassi di coinvolgimento e fornisce un valore immediato agli utenti che altrimenti potrebbero resistere alla nuova tecnologia.

I nuovi Agenti di AI di Whatfix sono costruiti intorno al concetto di “userizzazione”. Può spiegare cosa significa e come si differenzia dagli approcci tradizionali all’adozione digitale?

La userizzazione rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui pensiamo alla distribuzione della tecnologia. Invece di addestrare le persone a conformarsi ai limiti del software, progettiamo soluzioni che si conformano al comportamento e alle esigenze umane. Ogni decisione che prendiamo dà priorità all’esperienza dell’utente, mirando a superare le aspettative e fornire un valore aziendale concreto.

L’adozione tradizionale segue un modello one-size-fits-all: distribuire la formazione, sperare nel meglio e incolpare gli utenti quando l’adozione si blocca. La userizzazione prende l’approccio opposto. Sfruttiamo l’AI per creare una guida personalizzata e sensibile al contesto che evolve con il ruolo e la situazione di ogni utente. Le nostre soluzioni imparano dalle interazioni degli utenti e si adattano di conseguenza.

Ciò che rende questo particolarmente potente è il nostro processo di sviluppo basato sui feedback. L’input dei clienti plasma direttamente oltre la metà della nostra roadmap del prodotto, assicurandoci che stiamo risolvendo sfide reali del posto di lavoro piuttosto che problemi teorici. Ciò crea una filosofia umano-centrica in cui gli agenti di AI eliminano l’attrito in modo che le persone possano concentrarsi sul lavoro strategico, creativo e ad alto impatto piuttosto che lottare con la tecnologia.

La nostra tecnologia di stack completo – che comprende Piattaforma di Adozione Digitale (DAP), Analisi di Prodotto e Mirror – guida l’adozione della tecnologia a livello aziendale attraverso l’analisi dei dati intelligente che velocizza la distribuzione sia del software tradizionale che delle soluzioni di AI emergenti. Abbiamo integrato la funzionalità di AI in tutta la piattaforma, comprese interfacce di analisi conversazionali e trigger sensibili alle emozioni, abilitando le organizzazioni a decodificare i modelli di utilizzo degli utenti, raffinare i loro approcci di adozione e raggiungere risultati aziendali quantificabili.

ScreenSense è descritto come il nucleo dei nuovi Agenti di AI, interpretando sia il contesto che l’intento dell’utente. Come funziona questa tecnologia nella pratica e come assicura la rilevanza senza sopraffare gli utenti?

ScreenSense opera come un interprete intelligente, analizzando simultaneamente l’ambiente dell’applicazione (cosa sta succedendo sullo schermo) e gli obiettivi dell’utente (cosa qualcuno sta cercando di realizzare). Questa consapevolezza duale consente raccomandazioni in tempo reale che sono sia tecnicamente accurate che personalmente rilevanti.

Nella pratica, i nostri Agenti di AI – Authoring, Insights e Guidance – utilizzano ScreenSense per fornire accuratezza e guida contestuale nel loro aiuto. Piuttosto che bombardare gli utenti con suggerimenti generici o richiedere loro di imparare nuove interfacce, il sistema comprende il loro contesto immediato e fornisce esattamente l’aiuto giusto al momento giusto.

La chiave per evitare il sovraccarico dell’utente è il filtering contestuale. ScreenSense non raccoglie solo dati; li elabora per determinare quando l’intervento aggiunge valore rispetto a quando crea distrazione. Gli utenti ricevono una guida che sembra intuitiva e tempestiva piuttosto che invasiva, perché il sistema comprende sia l’ambiente tecnico che le intenzioni di lavoro.

Potrebbe guidarci attraverso i tre nuovi Agenti di AI – Authoring, Insights e Guidance – e condividere esempi concreti di come migliorano la produttività nei flussi di lavoro aziendali reali?

Il nostro Agente di Authoring democratizza la creazione di contenuti convertendo il linguaggio quotidiano in esperienze in-app sofisticate. Un responsabile della formazione può semplicemente dire “crea una didascalia per la nuova funzionalità del dashboard”, e il sistema costruisce automaticamente il contenuto, determina le regole di targeting e applica uno stile appropriato. Questo flusso di lavoro efficiente consente ai team di apprendimento e sviluppo, ai responsabili del prodotto e ai responsabili aziendali senza competenze di codifica di costruire elementi di supporto in-app complessi, compresi overlay interattivi, guide passo-passo e contenuti di aiuto situazionali a livello aziendale, eliminando essenzialmente i collo di bottiglia e le esigenze di competenze tecniche che normalmente rallentano i processi di sviluppo dei contenuti. Stiamo vedendo una riduzione del 40% dello sviluppo dei contenuti oggi, con guadagni di efficienza del 70% all’orizzonte.

L’Agente di Insights trasforma l’analisi da una funzione specializzata in uno strumento conversazionale. I responsabili del prodotto possono chiedere domande naturali come “Quali funzionalità stanno causando frustrazione agli utenti?” e ricevere un’analisi visiva immediata con punti di attrito specifici e passaggi successivi azionabili. Questo metodo consente ai responsabili del prodotto e ai contributori di team diversi di scoprire rapidamente intelligenza azionabile riguardo ai modelli di coinvolgimento degli utenti e all’efficacia del sistema senza richiedere competenze di analisi dei dati avanzate, supportando la loro capacità di individuare quale funzionalità richiede miglioramento o beneficerebbe di iniziative di adozione migliorate.

Il nostro Agente di Guidance fornisce risposte immediate all’interno dei flussi di lavoro attivi degli utenti. Quando qualcuno cerca “eccezioni al processo di approvazione” mentre elabora gli ordini, riceve informazioni precise e contestuali dalla documentazione interna senza lasciare la sua applicazione corrente. Questo metodo rivoluziona il modo in cui gli impiegati aziendali accedono alle informazioni, riducendo significativamente i tempi di risposta e riducendo la dipendenza dalle risorse del servizio di aiuto, consentendo loro di ottenere la chiarezza necessaria senza interrompere le loro attuali attività, navigare lunghe documentazioni o creare biglietti di supporto, mantenendo così la loro concentrazione e efficienza all’interno dei loro flussi di lavoro attivi.

Oltre 300 clienti stanno già distribuendo questi agenti in ambienti di produzione, vedendo tassi di coinvolgimento raddoppiati e triplicati.

Dalla sua esperienza, quali sono le migliori pratiche che distinguono le organizzazioni che hanno successo nell’adozione di GenAI da quelle che falliscono?

L’adozione di successo di GenAI richiede due elementi fondamentali: un’integrazione senza soluzione di continuità e una governance responsabile. Le organizzazioni che hanno successo integrano le funzionalità di AI direttamente nei flussi di lavoro esistenti piuttosto che introdurre strumenti separati che creano ulteriore complessità.

Le organizzazioni più di successo si concentrano sul valore immediato per l’utente piuttosto che su dimostrazioni tecnologiche impressionanti. Risolvono problemi di flusso di lavoro specifici che le persone affrontano quotidianamente, assicurandosi che l’AI diventi un amplificatore di produttività piuttosto che un altro sistema da padroneggiare. Queste aziende investono anche in nuovi ruoli come supervisori di AI che mantengono la supervisione umana per assicurarsi che i sistemi rimangano accurati, equi e migliorino costantemente.

Le organizzazioni che lottano trattano generalmente l’AI come un progetto tecnologico piuttosto che una trasformazione dell’esperienza dell’utente. Si concentrano sui metriche di distribuzione invece dei risultati di adozione e non affrontano le barriere di fiducia e complessità che impediscono la scalabilità.

Le aziende stanno investendo sempre più in strumenti di AI in tutto lo stack software. Come vede l’evoluzione del ruolo di piattaforme di adozione come Whatfix man mano che questo trend si accelera?

Man mano che la proliferazione di AI si accelera, le piattaforme di adozione diventano il livello di orchestrazione critico per prevenire il caos aziendale. Senza una guida unificata, le organizzazioni rischiano di creare capacità sovrapposte multiple che confondono gli utenti e sprecano investimenti.

Whatfix è la spina dorsale dell’intelligenza che collega la pianificazione, la distribuzione, l’adozione e l’ottimizzazione in tutto il ciclo di vita del software aziendale. La nostra suite di piattaforme combina Adozione Digitale, Analisi di Prodotto e capacità di simulazione di Mirror per creare strategie di adozione basate sui dati che funzionano sia per il software tradizionale che per le distribuzioni di AI emergenti.

Stiamo espandendo le nostre offerte attuali in soluzioni native di AI, tra cui Seek, Assistant e AI Roleplay. Queste combinano l’automazione intelligente con la formazione adattiva per creare esperienze di adozione complete. L’obiettivo è diventare il livello di intelligenza unificato che massimizza il ROI su ogni investimento tecnologico che un’azienda fa.

Le organizzazioni non hanno più bisogno di gestire singoli strumenti, ma piuttosto piattaforme che comprendono l’intero ecosistema tecnologico e possano guidare gli utenti attraverso paesaggi sempre più complessi con fiducia e efficienza.

Guardando avanti, Whatfix ha parlato di un futuro in cui le soluzioni digitali si auto-correggono e si personalizzano in tempo reale. Quali sono i traguardi che vede come più critici per raggiungere questo futuro?

La nostra roadmap si concentra sull’istituzione di Whatfix come la principale piattaforma di AI per la userizzazione della tecnologia aziendale. Ciò richiede il raggiungimento di tre traguardi interconnessi nei prossimi cinque anni.

Primo, stiamo scalando la distribuzione dei nostri Agenti di AI dall’attuale base di clienti di 300+ a un’implementazione standard in tutti gli impegni di Whatfix. Questi agenti diventeranno il modo predefinito in cui milioni di utenti aziendali navigano la complessità e accelerano i loro flussi di lavoro quotidiani.

Secondo, stiamo costruendo capacità di prodotto AI-first complete oltre le nostre offerte attuali di Adozione Digitale, Analisi e Mirror. Soluzioni come Seek, Assistant e AI Roleplay creeranno l’infrastruttura di intelligenza unificata di cui le aziende hanno bisogno per la gestione completa del ciclo di vita della tecnologia.

Terzo, stiamo perseguendo il leadership di categoria a livello globale ridefinendo cosa significa Adozione Digitale in un mondo guidato dall’AI. Il successo significa essere riconosciuti come l’azienda che ha reso l’AI aziendale veramente accessibile e pratico per gli utenti quotidiani.

Infine, il traguardo è mettere l’AI centrata sull’uomo e consapevole del contesto e dell’intento nelle mani di ogni utente aziendale. Se milioni di persone in tutto il mondo lavorano in modo più intelligente e veloce con meno attrito grazie a Whatfix, avremo raggiunto la nostra missione fondamentale.

Con le aziende che bilanciano l’adozione rapida di AI e la fiducia degli impiegati, quali rischi prevede se gli approcci centrati sull’utente non vengono presi seriamente?

Il rischio principale è il fallimento dell’adozione su larga scala. Senza un design centrato sull’utente, le aziende affrontano le stesse sfide di fiducia che vediamo oggi, preoccupazioni sulla sicurezza dei dati, allucinazioni di AI e lacune di governance. Queste preoccupazioni creano una resistenza organizzativa che impedisce la scalabilità oltre i programmi pilota, di fatto sprecando gli investimenti in AI.

La crisi di complessità si intensificherà. Man mano che ogni applicazione aggiunge funzionalità di AI senza considerare l’esperienza dell’utente, gli impiegati affronteranno flussi di lavoro sempre più frammentati e paralisi decisionali. Ciò porterà a una diminuzione della produttività piuttosto che ai guadagni di efficienza che l’AI promette.

Forse più criticamente, le organizzazioni rischiano di creare culture di resistenza all’AI in cui gli utenti evitano attivamente le nuove capacità perché le implementazioni precedenti hanno creato attrito piuttosto che valore. Una volta che gli utenti perdono fiducia negli strumenti di AI, ricostruire quella fiducia richiede uno sforzo e risorse significativamente maggiori.

Infine, come si mantiene al passo con l’evoluzione della tecnologia e dell’adozione di AI a livello aziendale?

Il nostro approccio organizzativo fornisce una prospettiva preziosa su entrambi gli aspetti. Abbiamo integrato l’AI in tutta la nostra attività aziendale, dalle squadre di vendita che utilizzano l’AI per l’arricchimento dei prospetti alla nostra ricerca intelligente che collega gli impiegati con le basi di conoscenza interne. I team di prodotto utilizzano gli agenti di AI come co-piloti del flusso di lavoro, fornendoci un’esperienza diretta delle sfide che i nostri clienti affrontano.

Abbiamo anche implementato uno sviluppo completo della forza lavoro attraverso i nostri AI Labs e il framework Zero-Click, dove ogni ingegnere del software impara a pensare come un ingegnere di AI. Ciò crea una letteralità organizzativa che informa sia lo sviluppo tecnico che la comprensione dei modelli di adozione degli utenti.

Soprattutto, il nostro processo di sviluppo del prodotto rimane profondamente radicato nel feedback dei clienti, con oltre la metà della nostra roadmap del prodotto plasmata dalle sfide aziendali del mondo reale. Questo dialogo continuo ci assicura di comprendere non solo cosa è tecnicamente possibile, ma cosa crea realmente valore per le persone che utilizzano questi sistemi quotidianamente.