チェタン・アルシサリア、Polestar AnalyticsのCEO兼共同創設者 – インタビュー・シリーズ

チェタン・アルシサリア、CEO兼共同創設者は、エンタープライズ・テクノロジーのリーダーであり、データ、分析、AIドリブンの変革を専門としています。デロイト、PwC、EYでの初期の役割を経て、2012年にPolestar Analyticsを共同創設し、以来、グローバルAIおよびデータ企業に成長させました。彼は、セールス、戦略的提携、サービス開発、テクニカル・デリバリーを牽引し、さらに、CAIO Circleの議長を務めています。CAIO Circleは、責任あるAIの採用を促進するためのAIリーダーのコミュニティです。また、Xumane Equityの共同創設者でもあり、エンタープライズ・システムおよびプラットフォーム全体でのイノベーションへの関心を反映しています。

Polestar Analyticsは、グローバルAIおよびデータ収束会社であり、エンタープライズが断片化されたデータを有効な洞察に変えることを支援するために、独自の1Platformを提供しています。データ・エンジニアリング、分析、AI、ビジネス・ワークフローを1つのエコシステムに統合することで、企業は意思決定の改善、運用の最適化、AIの採用の拡大を実現できます。業界固有のユースケースと測定可能な成果に焦点を当てて、Polestarはコンサルティング主導の会社からプラットフォーム主導のビジネスに進化し、エンタープライズ・スケールでシンプル化された、インテリジェンス・ドリブンのソリューションを提供しています。

あなたは2012年にDeloitte、PwC、EYでの役割を経て、Polestar Analyticsを共同創設しました。当時、エンタープライズ・データおよび分析におけるギャップを見出しましたが、そのオリジナル・ビジョンはどのようにして現在のAIドリブンの1Platformに進化しましたか。

私たちがPolestar Analyticsを開始したとき、アイロニーが際立っていました。企業はデータで溢れかえっていたのに、意思決定には飢えていました。誰もがすべてを収集していたのに、データを持っていることとそれを有意義に使うことの間には巨大なギャップがありました。那が私たちが解決しようとした問題です。

現在に戻ると、問題は消えていません。むしろ、形を変えただけです。データの量は増え、賭けは高くなり、人間とともに意思決定を行うエージェントも登場しました。那が私たちのオリジナル・ビジョンをより明確にしました。

私たちのモットー、Data to Outcomes, Simplified!は、2012年から現在まで続く一貫したテーマです。私たちはデータの提供から始めました。正しいデータを正しい人々に正しいタイミングで提供することです。次に、AIが登場し、可能な限界を拡大しました。現在、1Platformでさらに進んでいます。人間だけでなく、意思決定を行うエージェントのために、結果を簡素化し、最大化しています。

私たちのエコシステムはこの目標を支援するために成熟しました。Microsoft (MSFT ) 、Databricks、Anaplanとの深い統合により、データ、ビジネス・ユースケース、プランニングを1つにまとめることができます。1Platformは、これらの環境にネイティブに統合されており、追加されていません。

進化のプロセスは次のようになります。データの提供 → AIによる洞察の強化 → 簡素化された、エージェント対応の結果。卓越性への追求は同じです。到達するスピードが指数関数的に変化しました。

Polestar Analyticsは、データとAIの収束会社として自己を位置付けます。断片化されたシステムやシロ化されたデータを持つ大企業にとって、収束とは実際的に何を意味しますか。

ほとんどの場合、断片化は技術的な問題ではなく、人々やプロセスの問題です。財務チームがAnaplanで動作し、運用チームがExcelで動作し、データ・エンジニアリング・チームがAzureでパイプラインを構築し、誰もが異なる方向に異なる指標で引っ張っているような状況です。信頼の基盤が壊れている場合、AIはそれを修復できません。

私たちが収束について話すとき、基盤を最初に解決することを意味します。インテリジェンスを上に重ねる前に、データがクリーンで、ガバナンスされ、そして重要なのは、分析家だけでなくエージェントにもアクセス可能である必要があります。

実践では、1Platformを使用した収束は次のようになります。企業が構築したものを破壊的に置き換えるのではなく、既存の環境にネイティブに統合します。Databricks、Microsoft、Anaplanなどの環境で、データとインテリジェンスのレイヤーを統合します。Anaplanのプランニング・データはDatabricksの運用データと話し合い、Microsoftエコシステムでは意思決定が実際に表面化し、人々やエージェントが行動することができます。

マジックは、それらの統合のいずれにもありません。1Platformの接続レイヤーがすべてを1つのまとまりのあるシステムのように感じさせることです。ビジネスに対して複雑性が見えなくなるまで、意図的に簡素化することです。那が実践における収束の姿です。

あなたの独自の1Platformは、データ、AI、ワークフローを1つのシステムに統合することを目的としています。これは、伝統的なBIスタックやDatabricks、Snowflakeのようなモダン・データ・プラットフォームとどのように異なりますか。

DatabricksやSnowflakeは強力なプラットフォームですが、競合するのではなく、それら上に構築されています。那が重要な違いです。Databricksはインフラストラクチャとコンピューティングを提供します。私たちはその上に別の質問を投げかけます。次に何をしますか。

伝統的なBIスタックはその時代に多くのことを正しくしましたが、ビジネス・インテリジェンスは進化しました。現在、ビジネス・ユーザーはダッシュボード以上のものを必要としています。美しく設計されたダッシュボードに15のチャートがあるとしても、誰かがそれを解釈し、次に何をするかを決定する必要があります。那が1Platformが動作するギャップです。

1Platformは静的ではありません。継続的に進化しています。質問に答えるだけでなく、考えることのなかった質問を浮き彫りにします。那がビジネス・ユーザーとデータとの関係を変えます。

私たちは、DatabricksやAzure上にローコード、ノーコードのインターフェイスを構築しました。パイプラインを数秒でスピンアップできるようにします。データ・エンジニアが数日かかったタスクを、ビジネス・ユーザーがトリガーできるようにしています。さらに、エージェント・フッドAIにより、ユーザーは技術的な専門知識なしで、エージェントを作成し、オーケストレーションできます。

実際の違いはエンドユーザーの体験です。複数のダッシュボードをジャンプするのではなく、ユーザーは自然言語の洞察、コンテキスト依存の推奨事項、エージェント駆動の物語を受け取ります。KPIはただ画面に表示されるのではなく、エージェントが積極的に監視し、重要なものをフラグし、理由を説明します。那がプラットフォームの違いです。

多くの企業は、AIパイロットの葬儀場に陥っています。AIを本格的な生産に導くことを妨げている構造的または組織的な障壁は何ですか。

私はそれをパイロットの墓場と呼びます。ほとんどのプロジェクトはただ停滞するのではなく、静かに死にます。最大の障壁は技術的なものではなく、組織的なものです。人々、プロセス、データです。

変更管理は一貫して過小評価されています。仕事のやり方を再設計するとき、価値をどのように導き出すかを挑戦します。リーダーシップがAIの熟達度を明らかに重要であると示し、スキル向上が報われ、プロセスの再設計が構造的にサポートされている組織が成功しています。

次に、Jカーブの問題があります。AI投資はしばしば初期に下がった後で上昇します。多くの組織は90日以内にROIを期待し、見られなければ取り組みを放棄します。成功する組織はカーブ全体にコミットしています。

データの準備が重要な要素です。悪いデータは自信を持った間違った決定につながります。データの基盤が信頼できるまで、AIはスケールで責任あるものではなく、リスクとなります。

最後に、ユースケースの規律が重要です。AIですべてを試みるのではなく、実際のビジネス・メトリクスを動かすユースケースに焦点を当て、証明し、そしてスケールする必要があります。

Polestar Analyticsでは、データ、AI、ワークフローを1つの場所にまとめることで、問題の発見と機会の特定が加速され、収束が変化の触媒になります。

エージェントAIは業界全体で大きなテーマになっています。Polestar Analyticsは、エンタープライズ・ワークフローにおけるAIエージェントについてどう考えていますか。どのような現実世界のユースケースがトラクションを得ていますか。

私たちにとって、エージェントはデータ・レイヤーとビジネス・ワークフローに組み込まれて、実際の価値を生み出す必要があります。たとえば、価格エージェントはダッシュボード上のLLMではありません。データ・インフラストラクチャに統合され、コンテキストを理解し、意思決定をサポートします。

100を超えるエージェントのうち、あるものはアシスタントとして機能し、他のものは完全に自動化されています。収益成長管理、価格設定、プロモーション、メディア・ミックスなど、意思決定が頻繁でデータ・インテンシブな分野で最も強いトラクションがあります。

エンジニアリングの側面では、パイプラインの監視とエラーの解決エージェントがすでに使用されています。FinOpsエージェントは未使用のクラウド・コストを35%削減しました。富裕層管理でも採用されています。

MicrosoftとDatabricksのエコシステムをサポートし、カスタム・エージェント・ビルディング・プラットフォームを提供しています。すべてのエージェントがLLMベースである必要はありません。アーキテクチャはユースケースに合わせて、スケールとコストのバランスをとる必要があります。

ガバナンスは不可欠です。財務システムや顧客データとやり取りするエージェントの場合、信頼性を確保するために、堅牢なガードレールと人間の監視が組み込まれています。

最近の資金調達により、IP開発に注力しています。今日のAI風景の中で、既存のエコシステムの上に構築することと、独自のプラットフォームを所有することの重要性はどれくらいですか。

私たちは、Databricks、Microsoft、Anaplanなどのプラットフォームと深く統合しています。これらはインフラストラクチャとスケールを提供します。私たちはそれらを置き換えることを試みていません。

私たちの焦点は、上に位置するインテリジェンス・レイヤーを所有することです。独自のIPにより、体験を制御し、ドメインの知識を埋め込み、スケールで一貫した価値を提供できます。

私たちの差別化は、業界の専門知識から来ています。たとえば、PromoPulse AIによる収益成長管理やWealthPulseによる金融サービスです。価値は、実世界のユースケースと意思決定を理解することから来ます。

独自のIPは、実際に有用で防御可能なプラットフォームを作成するために、専門知識のコード化です。

あなたはフォーチュン1000企業と密接に協力しています。AIのROIに関する期待は、幹部が実測可能な成果ではなく実験ではなく要求するようになったため、どのように変化していますか。

変化は実際にありますが、実験は消えていません。ただし、より迅速に進み、有形な成果に結びつく必要があります。

幹部は、意思決定の速度、顧客ロイヤルティ、イノベーションの能力、回復力などのより広いレンズを通じてROIを評価しています。

AIのROIは、単一のリーダーによって所有されなくなりました。CTOはインフラストラクチャとデータに焦点を当て、CFOは財務への影響を検討し、COOは運用の効率性を強調しています。

成功する組織は、これらの視点を早期に一致させ、長期的な成果にコミットしています。

あなたの拡大戦略には、北米とヨーロッパが含まれます。AIの採用の成熟度と企業の準備度について、これらの地域間でどのような違いを見ていますか。

違いは、能力よりもマインドセットの問題です。

北米は、競争的圧力によって推進されるスピードと実験を優先しています。

ヨーロッパは、最初からガバナンスと倫理的なAIを重視しています。しかし、これは採用が遅いことを意味しません。企業は構造と加速をバランスさせています。

両地域は、責任あるAIをコア・オペレーションに組み込んだ、拡張可能なスケールに向けて収束しています。

あなたは最近、AIリーダーをまとめるためにCAIO Circleを設立しました。現在、CAIOの中で最も緊急な話題は何ですか。特にガバナンスと倫理についてはどうですか。

CAIO Circleは、AIリーダーがオープンな議論を行えるスペースを提供するために作成されました。

中心的な課題は、スピードと長期的なリスクのバランスをとることです。信頼と説明可能性は、AIシステムが重要な意思決定に影響を与えるため、主要な懸念事項です。

ガバナンスは、ポリシー文書から組み込まれた運用慣行への移行しています。同時に、多くの組織はまだAI戦略を実行するための実行モデルが不足しています。

最も貴重な洞察は、正式なプレゼンテーションではなく、同僚間の率直な議論から得られます。

3〜5年先を見て、エンタープライズAIは統一されたプラットフォームに統合されるでしょうか。还是、ツールとベンダーの断片化されたエコシステムのままですか。Polestar Analyticsは、その未来でどのように位置付けられますか。

断片化は、おそらく継続するでしょう。Databricks、Microsoft、Salesforce 、Anaplanのような主要プラットフォームは、中心的なプレーヤーとして残ります。

企業が必要とするのは、データ、インテリジェンス、ワークフローを有効なものに結びつける統一レイヤーです。那が1Platformが設計された役割です。

将来は、深い垂直的専門知識を持つプラットフォームが優位性を持ちます。汎用的な水平的なソリューションは、差別化を苦労するでしょう。

実際の価値は、業界固有のニーズを理解し、意思決定のワークフローにインテリジェンスを直接組み込むことから来ます。