Maciej Saganowski, Directeur van AI-producten, Appfire – Interviewreeks

Maciej Saganowski is de Directeur van AI-producten bij Appfire.

Appfire is een toonaangevende aanbieder van enterprise softwareoplossingen die zijn ontworpen om samenwerking te verbeteren, workflows te stroomlijnen en de productiviteit te verhogen binnen teams. Met een breed scala aan apps die zijn geïntegreerd met platforms zoals Atlassian (TEAM ), Salesforce (CRM ) en Microsoft , biedt Appfire een robuust pakket aan apps voor projectbeheer, automatisering, rapportage en IT-servicebeheer. Met een wereldwijde aanwezigheid en een toewijding aan innovatie, is het bedrijf een vertrouwd partner geworden voor organisaties die hun software-ecosysteem willen optimaliseren, actief in een breed scala aan industrieën en teams in staat stellen om hun doelen efficiënt te bereiken.

Appfire is bekend om het bieden van enterprise-samenwerkingsoplossingen, kunt u ons introduceren tot Appfire’s benadering van het ontwikkelen van AI-gedreven producten?

In het afgelopen jaar is de markt overspoeld met AI-gepowered oplossingen, aangezien bedrijven zich aanpassen om relevant en concurrerend te blijven. Hoewel sommige van deze producten aan de verwachtingen hebben voldaan, blijft er een kans voor leveranciers om echte klantbehoeften te vervullen met impactvolle oplossingen.

Bij Appfire zijn we gericht op het blijven van de voorhoede van AI-innovatie, waardoor we de evoluerende behoeften van enterprise-samenwerking kunnen anticiperen en overtreffen. We benaderen AI-integratie met als doel waarde te leveren in plaats van alleen maar “AI-ready” te claimen voor het sake van differentiatie. Onze benadering van het ontwikkelen van AI-gedreven producten is gericht op het creëren van naadloze, impactvolle ervaringen voor onze klanten.

We willen dat AI in de gebruikerservaring opgaat, deze versterkt zonder deze te overschaduwen of, erger nog, een extra last te creëren door gebruikers te dwingen om geheel nieuwe functies te leren.

“Time to Value” is een van de meest kritieke doelstellingen voor onze AI-gepowered functies. Dit principe richt zich op hoe snel een gebruiker – vooral een nieuwe gebruiker – kan beginnen met het behalen van voordelen uit onze producten.

Als voorbeeld, met Canned Responses, hoeft een ondersteuningsagent die reageert op een klant niet door de hele e-mailthread te zoeken; de AI kan de meest geschikte responstemplate suggereren, waardoor tijd wordt bespaard en de nauwkeurigheid wordt verbeterd.

Appfire heeft een partnership met Atlassian om WorkFlow Pro als een Rovo-agent te lanceren. Wat maakt dit AI-gepowered product zo uniek in een markt die vol zit met soortgelijke producten?

Deze categorie producten is relatief ongebruikelijk. We zijn een van de eerste bedrijven die een Jira-klasse software-automatiseringsconfiguratie-assistent hebben gelanceerd – en dit is pas het begin.

WorkFlow Pro is een AI-gepowered automatiseringsassistent voor Jira die de manier waarop teams hun automatiseringsworkflows instellen en beheren, transformeert. Aangedreven door Atlassian’s Rovo AI, helpt het gebruikers bij het configureren van nieuwe automatiseringen of het oplossen van bestaande.

Historisch gezien zijn Jira-automatiseringsproducten complex en vereisen een bepaald niveau van expertise. WorkFlow Pro demystificeert deze configuraties en stelt nieuwe of minder ervaren Jira-beheerders in staat om hun taken uit te voeren zonder tijd te besteden aan productdocumentatie, forums of het riskeren van dure fouten.

Een nieuwe Jira-beheerder kan eenvoudigweg aan de agent vragen hoe hij een taak moet uitvoeren, en op basis van de geïnstalleerde automatiseringsapp (JMWE, JSU of Power Scripts), biedt de agent een stap-voor-stap gids om het gewenste resultaat te bereiken. Het is alsof je een Michelin-sterrenchef in je keuken hebt, klaar om elke vraag te beantwoorden met precieze instructies.

Bij Appfire zijn we toegewijd aan het vereenvoudigen van het leven van onze klanten. In de volgende versie van WorkFlow Pro zullen gebruikers in staat zijn om nieuwe automatiseringen aan te vragen in gewoon Nederlands door eenvoudigweg het gewenste resultaat in te typen, zonder dat ze de configurator-UI hoeven te navigeren of een scripttaal hoeven te kennen. Terugkerend naar onze chef-analogie, zal de volgende versie de gebruiker niet alleen in staat stellen om de chef te vragen hoe hij een gerecht moet bereiden, maar ook om het gerecht voor hem te bereiden, waardoor hij zich kan concentreren op belangrijkere taken.

Hoe betrekt u gebruikersfeedback bij het itereren op AI-producten zoals WorkFlow Pro? Wat is de rol van klantinput bij het vormgeven van de ontwikkeling van deze tools?

Bij Appfire blijven we heel dicht bij onze gebruikers. Niet alleen onze ontwerpers en productmanagers engageren zich regelmatig met hen, maar we hebben ook een speciale gebruikersonderzoeksgroep die bredere onderzoeksinitiatieven uitvoert, waardoor onze visie en productroadmaps worden geïnformeerd.

We analyseren zowel kwantitatieve gegevens als gebruikersverhalen die zijn gericht op uitdagingen, en vragen ons af: “Kan AI helpen in dit moment?” Als we het gebruikersprobleem goed genoeg begrijpen en geloven dat AI een oplossing kan bieden, beginnen onze teams met experimenteren met de technologie om het probleem aan te pakken. Elke functie begint niet met de technologie, maar met het gebruikersprobleem.

Als voorbeeld leerden we van onze gebruikers dat nieuwe beheerders een significante barrière tegenkomen bij het maken van complexe automatiseringen. Velen ontbreken de ervaring of de tijd om documentatie te bestuderen en ingewikkelde scriptmechanismen te beheersen. WorkFlow Pro is ontwikkeld om deze pijnplek te verlichten, waardoor gebruikers gemakkelijker kunnen leren en Jira configureren.

Behalve WorkFlow Pro, plant Appfire om aanvullende AI-gedreven toepassingen te ontwikkelen. Hoe zullen deze nieuwe producten de manier waarop gebruikers doelen stellen, werk bijhouden en gegevens effectiever gebruiken, transformeren?

AI zal een diepgaande invloed hebben op wat toekomstige kenniswerkers kunnen bereiken en hoe ze met software omgaan. Organisaties zullen evolueren, worden platger, flexibeler en efficiënter. Projecten zullen minder mensen nodig hebben om te coördineren en te leveren. Hoewel dit een gewaagde voorspelling lijkt, is het al in gang gezet door drie belangrijke AI-gepowered vooruitgangen:

1. Het overdragen van technisch complexe of saaie taken aan AI
2. Het communiceren met software met behulp van natuurlijke taal
3. Agente-workflows

We zien al dat AI de last van saaie taken vermindert en nieuwe gebruikers gemakkelijker in deze producten laat groeien. Als voorbeeld, AI-assistenten kunnen notities van vergaderingen maken of actiepunten opsommen. Om dit te illustreren met het Appfire-voorbeeld, wanneer een manager een nieuw Key Result binnen zijn OKR-kader maakt, zal de AI het Key Result-woordgebruik suggereren op basis van de beste praktijken in de industrie en het unieke bedrijfscontext, waardoor de mentale last op gebruikers wordt verlicht terwijl ze leren om effectieve OKR’s te definiëren.

Natuurlijke taalinterfaces vertegenwoordigen een belangrijke paradigmaswitch in de manier waarop we software ontwerpen en gebruiken. De evolutie van software in de afgelopen 50 jaar heeft vrijwel onbeperkte mogelijkheden gecreëerd voor kenniswerkers, maar deze verbonden macht heeft ook een aanzienlijke complexiteit met zich meegebracht.

Tot voor kort was er geen eenvoudige manier om deze complexiteit te navigeren. Nu maken AI en natuurlijke taalinterfaces het beheersbaar en toegankelijk. Als voorbeeld is een van Appfire’s meest populaire app-categorieën Documentbeheer. Veel Fortune 500-bedrijven vereisen documentworkflows voor compliance of regulatorische controle. Binnenkort kan het maken van deze workflows zo eenvoudig zijn als praten met het systeem. Een manager kan zeggen: “Voor een beleid dat moet worden goedgekeurd en verspreid naar alle medewerkers, moet het eerst worden beoordeeld en goedgekeurd door het senior leiderschapsteam.” AI zal deze instructie begrijpen en de workflow creëren. Als er details ontbreken, zal de AI om verduidelijking vragen en tips bieden voor soepelere stromen.

Bovendien zijn “agente-workflows” de volgende frontier van de AI-revolutie, en we omarmen dit bij Appfire met onze agent WorkFlow Pro. In de toekomst zullen AI-agents meer als menselijke medewerkers handelen, in staat om complexe taken aan te pakken zoals onderzoek uitvoeren, informatie verzamelen uit meerdere bronnen en coördineren met andere agents en mensen om een voorstel te leveren binnen uren of dagen. Deze agent-gedreven benadering zal verder gaan dan eenvoudige interacties zoals die met ChatGPT; agents zullen proactief worden, misschien zelfs een voorstel voor een presentatiedek doen voordat je het doorhebt dat je het nodig hebt. En steminteracties met agents zullen vaker voorkomen, waardoor gebruikers kunnen werken terwijl ze onderweg zijn.

Samenvattend, waar we naartoe gaan met AI in kenniswerk is vergelijkbaar met hoe we nu auto’s besturen: we weten waar we naartoe willen, maar hebben meestal geen behoefte om de intricaties van verbrandingsmotoren te begrijpen of de auto zelf te finetunen.

U bent ook bezig met het verbeteren van bestaande Appfire-producten met behulp van AI. Kunt u voorbeelden geven van hoe AI de functionaliteit en gebruikerservaring van deze apps heeft verbeterd?

Elk van onze apps is uniek, ontworpen om specifieke gebruikersuitdagingen op te lossen en bedoeld voor verschillende gebruikersrollen. Als gevolg hiervan is het gebruik van AI in deze apps aangepast om specifieke functies te verbeteren en de gebruikerservaring op betekenisvolle wijze te verbeteren.

In Canned Responses, versnelt AI de communicatie met klanten door gebruikers te helpen bij het snel formuleren van antwoorden op basis van de inhoud van een verzoek en bestaande templates. Deze AI-functie bespaart niet alleen tijd, maar verbetert ook de kwaliteit van de interactie met klanten.

In OKR for Jira, bijvoorbeeld, kan AI gebruikers die nieuw zijn in het OKR-kader (Objective en Key Results) helpen. Door deze vaak complexe methodologie te vereenvoudigen en te verduidelijken, kan AI richtlijnen bieden voor het formuleren van effectieve Key Results die zijn afgestemd op specifieke doelstellingen, waardoor het OKR-proces toegankelijker wordt.

Tenslotte vertegenwoordigt WorkFlow Pro een innovatieve manier om met onze documentatie om te gaan en illustreert onze toewijding aan agente-workflows en natuurlijke taalautomatiseringsaanvragen. Deze AI-gedreven benadering vermindert de drempel voor nieuwe Jira-beheerders en stroomlijnt workflows voor ervaren beheerders.

Gedeelde AI-diensten, zoals de samenvattingsfunctie, worden ontwikkeld voor meerdere Appfire-apps. Hoe denkt u dat deze diensten de productiviteit van gebruikers zullen beïnvloeden op uw platform?

Bij Appfire hebben we een breed portfolio aan apps op meerdere markten, waaronder Atlassian, Microsoft, monday.com (MNDY ) en Salesforce.

Met zo’n groot pakket aan apps en diverse use cases voor AI, hebben we een stap terug gedaan om een gedeelde interne AI-dienst te ontwerpen en te bouwen die kan worden gebruikt voor meerdere apps.

We hebben een platform-AI-dienst ontwikkeld die het mogelijk maakt voor productteams op onze apps om verbinding te maken met meerdere LLM’s. Nu de dienst live is, zullen we deze blijven uitbreiden met functies zoals lokaal uitgevoerde modellen en vooraf verpakte prompts.

Met de snelle evolutie van AI-technologieën, hoe zorgt u ervoor dat Appfire’s benadering van AI-ontwikkeling blijft voldoen aan de veranderende behoeften van klanten en marktvragen?

Bij Appfire is de top-prioriteit van een productmanager het bruggetje slaan tussen technische haalbaarheid en het oplossen van betekenisvolle klantproblemen. Aangezien AI-mogelijkheden snel evolueren, blijven we up-to-date met markttrends en monitoren we actief de industrie voor best practices. Aan de klantzijde engageren we ons voortdurend met onze gebruikers om hun uitdagingen te begrijpen, niet alleen binnen onze apps, maar ook in de onderliggende platforms die ze gebruiken.

Wanneer we een overlap identificeren tussen technische haalbaarheid en een betekenisvolle klantbehoefte, richten we ons op het leveren van een veilige en robuuste AI-functie. Voordat we lanceren, experimenteren en testen we deze oplossingen met gebruikers om ervoor te zorgen dat ze echt hun pijnplekken aanpakken.

Appfire opereert in een zeer concurrerende AI-gedreven SaaS-landschap. Welke stappen neemt u om ervoor te zorgen dat uw AI-innovaties uniek blijven en blijven waarderen voor gebruikers?

Appfire’s benadering van AI is gericht op het doel. We integreren AI niet alleen om een vakje aan te vinken; ons doel is dat AI zo natuurlijk in onze producten werkt dat het bijna onzichtbaar wordt voor de gebruiker. We willen dat AI echte uitdagingen aanpakt die onze klanten tegenkomen – of het nu gaat om het vereenvoudigen van workflows in Jira, het beheren van complexe documentprocessen of het stroomlijnen van strategische planning. Idealiter zou het gebruik van AI zo intuïtief moeten zijn als het oppakken van een pen.

Veel SaaS-producten hebben traditioneel gespecialiseerde expertise vereist om hun volledige potentieel te ontsluiten. Onze visie voor AI is om de leercurve te verkleinen en onze apps toegankelijker te maken. Met de lancering van onze eerste Rovo-agent, WorkFlow Pro, nemen we een belangrijke stap in deze reis. Uiteindelijk streven we ernaar om ervoor te zorgen dat AI binnen onze apps gebruikers in staat stelt om waarde sneller te behalen.

Kijkend naar de toekomst, welke trends in AI-ontwikkeling denkt u dat de grootste impact zullen hebben op de SaaS-industrie in de komende jaren?

Twee belangrijke AI-trends die de SaaS-industrie in de komende jaren zullen vormen, zijn de opkomst van AI-gepowered agents en de groeiende bezorgdheid over beveiliging en privacy.

Sommigen beweren dat agenttechnologie nog niet aan haar hype heeft voldaan en relatief onvolwassen is. Voor deze sceptici zou ik zeggen dat we vaak overschatten wat technologie in 1-2 jaar zal bereiken, maar enorm onderschatten wat het over een decennium zal bereiken. Terwijl huidige agentuse cases inderdaad beperkt zijn, zien we massive investeringen in agente-workflows in de hele softwarewaardeketen. Foundational modellen van bedrijven zoals OpenAI en Anthropic, evenals platforms waarop Appfire momenteel actief is of van plan is om actief te worden, investeren uitgebreid in agenttechnologie. OpenAI werkt bijvoorbeeld aan “System 2”-agents die in staat zijn om te redeneren, terwijl Anthropic modellen heeft gelanceerd die in staat zijn om reguliere apps en websites te gebruiken, waardoor menselijke acties worden geëmuleerd. Atlassian heeft Rovo geïntroduceerd en Salesforce heeft Agentforce gelanceerd. Elke week brengt nieuwe aankondigingen in agente-vooruitgang, en bij Appfire zijn we enthousiast over deze ontwikkelingen en kijken we ernaar uit om ze in onze apps te integreren.

Tegelijkertijd, naarmate AI-mogelijkheden toenemen, nemen de risico’s die samenhangen met gegevensbeveiliging en -privacy toe. Bedrijven moeten ervoor zorgen dat elke AI-integratie zowel hun eigen activa als d those of their customers, from sensitive data to broader security measures. Balancing innovation with robust security practices will be essential to unlocking AI’s full value in SaaS and enabling responsible, secure advancements. Thank you for the great interview, readers who wish to learn more should visit Appfire.