EvoluteIQのチーフビジネスオフィサー兼共同創設者であるArun Hiremath – インタビューシリーズ

アラン・ハイレマスは、EvoluteIQのチーフビジネスオフィサー兼共同創設者です。彼は、約3つの10年間の経験を持つテクノロジー担当のエグゼクティブおよび起業家であり、エンタープライズの自動化、製品戦略、ビジネス開発、テレコミュニケーションにわたる幅広い分野で経験を積んでいます。EvoluteIQでは、特にeiq360ビジネスを通じて、収益の成長と顧客関係の強化を推進しています。EvoluteIQに入社する前、アランは、AmperAXPというローコードプラットフォームの共同創設者兼リーダーでしたが、2021年にEvoluteIQに統合されました。彼の以前のキャリアには、Qualcomm (QCOM )、Ikanos Communications、Conexant Systems、Globespanでのシニア製品マネジメントの役職、およびTata Elxsi (TATAELXSI.BO )でのアジア太平洋地域のビジネス開発の責任がありました。

EvoluteIQは、複雑なエンドツーエンドのビジネスプロセスを自動化およびオーケストレーションするためのAIネイティブプラットフォームを開発するエンタープライズソフトウェア会社です。EIQプラットフォームは、エージェントAI、ジェネレーティブAI、プロセスおよび意思決定の自動化、ロボティックプロセス自動化、インテリジェントデータおよびイベント処理、エンタープライズ統合、分析、およびアプリケーション開発を、ローコード/ノーコード環境で統合しています。断片化された自動化ツールを統一されたアーキテクチャに置き換えるように設計されており、組織は、レガシーシステムとモダンなシステムを接続しながら、エンタープライズレベルのガバナンス、セキュリティ、およびスケーラビリティを維持する、アダプティブなワークフローを構築するのに役立ちます。EvoluteIQは、銀行、保険、ヘルスケア、テレコミュニケーション、製造、エネルギー、 小売業を含むさまざまな業界の組織にサービスを提供しています。

以前のインタビューで、EvoluteIQのCEOであるSameet Gupteと話したとき、EvoluteIQのエンタープライズ自動化におけるAIネイティブのビジョンについて話しました。顧客と密接に協力している立場からすると、エージェントAIについて企業が考えることがどのように変化したかを教えてください。

最も大きな変化は、企業が「AIはこれができるか」という質問を止めて、「AIはこれを信頼できるか」という質問を始めたことです。

1年前、ほとんどの会話はどのモデルがどのような機能を持っているかについてでした。現在、顧客はより実用的なものになっています。彼らは、AIがビジネス結果を達成するために、人、応用プログラム、ポリシー、承認、コンプライアンスなどのエージェントを調整できるかどうかを知りたいのです。

請求書処理は良い例です。AI自体が難しい部分ではありません。課題は、自律エージェントがどのように人やITガバナンスと協力して、複数のシステム、チーム、例外を横断して作業するかを設計することです。

多くの企業はまだAIを、既存のワークフローに追加された別のソフトウェア層として扱っているようです。そうしたアプローチが制限されるのはなぜですか。また、企業がプロセスを自律的な実行のために最初から再設計する場合、どのように見えますか。

壊れたプロセスにAIを重ねるだけでは、間違った結果に早く到達するだけです。

多くのエンタープライズワークフローは、20年前に手動の意思決定を中心に設計されました。AIを別のステップとして追加しても、プロセスを最適化できるかもしれませんが、変化させることはできません。より良い質問は、どの決定が本当に人間の介入を必要とするか、どの決定が自律エージェントに安全に委任できるかです。

経費管理の場合、AIはポリシー、支出パターン、従業員の履歴、およびサポート文書を評価できます。ルーチンワークの請求書は数分で承認できますが、例外的なケースのみがマネージャーに昇格されます。

あなたは、多くの顧客がベンダーの問題ではなく、運用モデルの問題を持っているということを主張しています。エンタープライズAIがパイロットを超えてスケールアップするのを妨げる最も一般的な組織上の問題は何ですか。

ほとんどのエンタープライズには、AIの不足ではなく、所有権の不足があります。

ITがインフラストラクチャを所有しています。ビジネスがプロセスを所有しています。セキュリティがガバナンスを所有しています。データチームがモデルを所有しています。オペレーションズが実行を所有しています。しかし、すべてのピースがどのようにまとまって自律的なビジネスプロセスを実現するかを所有する人は誰もいません。欠けているのは、テクノロジーを効果的に活用するための統一された方法です。

そのため、パイロットは孤立した成功になることがよくあります。自動化を成功させた組織は、運用モデルの変更をしています。単にテクノロジーを購入するのではなく、ビジネス結果を共同で所有するクロスファンクショナルチームを作成しています。重要な質問は、誰が結果を所有し、誰がそれを提供する責任があるかです。

あなたは、自動化、インテリジェント自動化、そして真のエージェント自動化の間の境界線をどこに引くか。

私はそれらを成熟度の3つの段階と見なしています。自動化は指示に従います。インテリジェント自動化は提供された情報を理解します。エージェント自動化はビジネス目標を理解し、結果に向けて作業します。

請求書処理の場合、従来の自動化はシステム間で情報をコピーします。インテリジェント自動化は請求書を読み取り、データを抽出し、一貫性のないものをフラグします。次に、エージェント自動化は不足している情報を特定し、サプライヤーと通信し、ビジネスポリシーを適用し、例外を処理し、承認を取得し、プロセスを完了することができます。

違いは、AIがより賢いということだけではありません。違いは、AIがタスクではなく結果を所有しているということです。

エンタープライズリーダーは、AIのROIをすぐに示す圧力に直面していますが、複雑なプロセストランスフォーメーションには時間がかかります。企業は、スピード、ガバナンス、長期的な運用モデルの変更をどのようにバランスさせるべきですか。

ガバナンスのないスピードはリスクを生みます。スピードのないガバナンスは苛立ちを生みます。エンタープライズは両方をバランスさせる必要があります。

企業は、測定可能な価値を示すことができる、重要なビジネスプロセスから始めるべきです。しかし、それをガバナンス、セキュリティ、観察可能性、コンプライアンスをサポートする基盤で構築する必要があります。初期のソリューションは別のシロにはならないべきです。

誤った考えは、ガバナンスがイノベーションを遅くするというものです。実際、良いガバナンスは採用を加速します。適切なコントロールが確立されると、組織はより迅速に拡大し、より自信を持ってスケールできます。

EvoluteIQは、個々のタスクの自動化ではなく、エンドツーエンドのプロセス自動化を強調しています。AIの実験から本番展開への移行において、この区別が重要な理由を教えてください。

企業は、個々のタスクではなく、結果を経験します。誰もがドキュメント抽出が60%高速化したことを祝うのではありません。誰もが、顧客オンボーディングが2週間ではなく数時間で完了することを祝うのです。個々のタスクを改善しても、ボトルネックは別の場所にシフトするだけです。

入力、検証、承認、意思決定、システム統合、および顧客コミュニケーションが1つのAIネイティブワークフローとして調整されると、組織は有意義なビジネス結果を始めて見ることができます。タスクの最適化は効率を改善しますが、プロセスの最適化は全体的なビジネスパフォーマンスに影響を与え、損益に影響を及ぼす可能性があります。

クラウドマーケットプレイスは、エンタープライズAIの配信チャネルとしてますます重要性を増しています。Google Cloudのようなプラットフォームは、大規模な組織がエンタープライズAIをどのように発見、評価、調達、展開するかをどのように変えているか。

クラウドマーケットプレイスは、エンタープライズソフトウェアに対して消費者向けアプリストアが行ったのと同じことを行っていますが、エンタープライズガバナンスが組み込まれています。

それらは、調達、セキュリティレビュー、商業契約を横断するフリクションを除去します。組織は既存のクラウドコミットメントを活用して、チームがソフトウェアの購入よりもビジネス結果に集中できるようにすることもできます。

顧客は、AIネイティブプラットフォームを評価するために6か月の調達サイクルを待つ必要はありません。マーケットプレイスでは、既存のエンタープライズガバナンスのまま、ビジネス問題を解決することがはるかに迅速にできるようになります。

EvoluteIQは最近、Google CloudおよびGeminiベースのプラットフォームであるeiq360を強調しました。これは、自然言語を使用してビジネス意図をエンタープライズ対応のワークフローに変換し、ガバナンスおよびコントロールを維持しながら、非技術的なビジネスユーザーにとってどのような意味がありますか。

私たちは、ビジネスユーザーが要件をエンジニアリングチームに伝え、結果を待つ世界から、ユーザーが結果を説明する世界へと移行しています。

eiq360を使用すると、ユーザーは自然言語で改善したいプロセスを説明できます。プラットフォームは、ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンス、および運用コントロールを自動的に適用しながら、エンタープライズ対応のワークフローを生成するのに役立ちます。

これは、ITを排除するのではなく、ITを高めます。テクノロジーチームは、毎回ワークフローを手動で構築するのではなく、エンタープライズガードレール、再利用可能なサービス、およびガバナンス標準を定義することに集中できるようになります。これは、AIがエンタープライズソフトウェアにもたらす最も重要な変化の1つです。

「エンタープライズAIは面白くないものであるべきだ」というフレーズは、現在の多くの話題に反するものです。ミッションクリティカルなビジネス実行のために使用されている場合、AIについて何が面白くない、予測可能、または繰り返しになるべきですか。

給与支払いが面白いものであってはなりません。保険請求が驚くべきものであってはなりません。銀行取引が創造的であってはなりません。

エンタープライズAIは、実験中は絶対に革新的であるべきです。しかし、生産環境に入ると、絶対に予測可能であるべきです。結果を一貫して生み出し、決定を説明し、自信が低いことを認識し、必要に応じて人間の介入を求めるべきです。最高のエンタープライズAIは、誰も話したくないAIです。ビジネスがうまく機能しているだけなので、誰も気づきません。

先を見て、エージェントAIを実用化することに成功した企業と、パイロットモードのままである企業を何が区別するでしょうか。

勝者は、必ずしも最も高度なAIモデルを持っているわけではありません。運用モデルの最も優れた企業であるでしょう。プロセスをデジタル化するのではなく、再設計し、スケールアップする前にガバナンスを構築し、再利用可能なエンタープライズ機能を作成するのではなく、孤立した概念実証を作成します。

最も重要なのは、AIを別のアプリケーションと見なすのではなく、人、システム、およびビジネスポリシーと協力する新しいワークフォースとして扱い始めることです。次の10年は、人、AIエージェント、エンタープライズシステムがどのように協力して作業するかを最適化することについてです。