Soham Mazumdar, Co-Founder & CEO van WisdomAI – Interview Series

Soham Mazumdar is de Co-Founder en CEO van WisdomAI, een bedrijf dat aan de voorlopers is van AI-gedreven oplossingen. Voordat hij WisdomAI in 2023 oprichtte, was hij Co-Founder en Chief Architect bij Rubrik, waar hij een sleutelrol speelde bij het opschalen van het bedrijf over een periode van 9 jaar. Soham had eerder leidinggevende functies op het gebied van engineering bij Facebook en Google, waar hij een bijdrage leverde aan de core search-infrastructuur en werd erkend met de Google Founder’s Award. Hij was ook co-founder van Tagtile, een mobiele loyaliteitsplatform dat werd overgenomen door Facebook. Met twee decennia ervaring in software-architectuur en AI-innovatie, is Soham een ervaren ondernemer en technoloog gevestigd in de San Francisco Bay Area.

WisdomAI is een AI-native business intelligence-platform dat ondernemingen helpt om in real-time, nauwkeurige inzichten te verkrijgen door gestructureerde en ongestructureerde data te integreren via zijn eigen “Knowledge Fabric”. Het platform activeert gespecialiseerde AI-agents die data-context cureren, bedrijfsvragen beantwoorden in natuurlijke taal en proactief trends of risico’s naar boven brengen – zonder hallucinatie-inhoud te genereren. In tegenstelling tot traditionele BI-tools, gebruikt WisdomAI generatieve AI strikt voor query-generatie, waardoor een hoge nauwkeurigheid en betrouwbaarheid wordt gegarandeerd. Het integreert met bestaande data-ecosystemen en ondersteunt enterprise-grade beveiliging, met vroege adoptie door grote bedrijven zoals Cisco en ConocoPhillips.

U bent co-founder van Rubrik en heeft geholpen om het op te schalen tot een groot enterprise-succes. Wat inspireerde u om in 2023 te vertrekken en WisdomAI op te bouwen – en was er een specifiek moment dat deze nieuwe richting verhelderde?

Het probleem van data-inefficiëntie in ondernemingen stond me recht voor ogen. Tijdens mijn tijd bij Rubrik zag ik hoe Fortune 500-bedrijven verdronken in data, maar hongerden naar inzichten. Zelfs met alle infrastructuur die we bouwden, hadden minder dan 20% van de ondernemingsgebruikers daadwerkelijk de juiste toegang en kennis om data effectief te gebruiken in hun dagelijkse werk. Het was een massaal, systematisch probleem dat niemand echt oploste.

Ik ben ook een bouwer van nature – u kunt dit zien in mijn pad van Google naar Tagtile naar Rubrik en nu WisdomAI. Ik word geënergiseerd door fundamentele uitdagingen aan te pakken en oplossingen van de grond af op te bouwen. Na Rubrik te hebben geholpen om enterprise-succes te bereiken, voelde ik die ondernemingsdrang weer om iets even ambitieus aan te pakken.

Ten slotte was de AI-kans onmogelijk te negeren. Tegen 2023 was het duidelijk dat AI eindelijk de kloof tussen data-beschikbaarheid en data-gebruik kon overbruggen. De timing voelde perfect om iets te bouwen dat data-inzichten kon democratiseren voor elke ondernemingsgebruiker, niet alleen de technische weinigen.

Het moment van helderheid kwam toen ik besefte dat we alles konden combineren wat ik had geleerd over ondernemingsdata-infrastructuur bij Rubrik met het transformatieve potentieel van AI om dit fundamentele inefficiëntieprobleem op te lossen.

WisdomAI introduceert een “Knowledge Fabric” en een suite van AI-agents. Kan u uitleggen hoe dit systeem samenwerkt om verder te gaan dan traditionele BI-dashboards?

We hebben een agente data-inzichtenplatform gebouwd dat werkt met data waar het is – gestructureerd, ongestructureerd en zelfs “vuile” data. In plaats van analytics-teams te vragen om rapporten uit te voeren, kunnen bedrijfsmanagers rechtstreeks vragen stellen en in details treden. Ons platform kan worden getraind op elk data-warehousing-systeem door query-logbestanden te analyseren.

We zijn compatibel met grote cloud-data-diensten zoals Snowflake, Microsoft Fabric, Google’s BigQuery, Amazon’s Redshift, Databricks en Postgres en ook met documentformaten zoals Excel, PDF, PowerPoint enz.

In tegenstelling tot conventionele tools die voornamelijk zijn ontworpen voor analisten, empoweren onze conversational interface bedrijfsgebruikers om antwoorden rechtstreeks te krijgen, terwijl onze multi-agent-architectuur complexe queries mogelijk maakt over diverse data-systemen.

U heeft benadrukt dat WisdomAI hallucinaties vermijdt door GenAI te scheiden van antwoordgeneratie. Kan u uitleggen hoe uw systeem GenAI anders gebruikt – en waarom dit belangrijk is voor ondernemingsvertrouwen?

Ons AI-Ready Context Model traint op de data van de organisatie om een universele contextbegrip te creëren dat vragen beantwoordt met hoge semantische nauwkeurigheid, terwijl het data-privacy en -governance behoudt. Bovendien gebruiken we generatieve AI om goed afgebakende queries te formuleren die ons toelaten om data te extraheren uit de verschillende systemen, in plaats van ruwe data in de LLM’s te voeden. Dit is cruciaal voor het aanpakken van hallucinatie- en veiligheidsproblemen met LLM’s.

U heeft de term “Agentic Data Insights Platform” gemunt. Hoe verschilt agentic intelligence van traditionele analytics-tools of zelfs standaard LLM-gebaseerde assistants?

Traditionele BI-stacks vertragen besluitvorming omdat elke vraag moet vechten om door verbonden data-silo’s en een relais-team van specialisten heen te komen. Wanneer een chief revenue officer wil weten hoe hij het kwartaal kan afsluiten, moet het antwoord meestal door een half dozijn handen – analisten die CRM-extracten wringen, data-engineers die bestanden samenstellen en dashboard-bouwers die rapporten vernieuwen – waardoor een eenvoudige query een meerdaags project wordt.

Ons platform breekt deze silo’s af en zet de volledige diepte van data één toetsenbordtoets weg, zodat de CRO van hoofdlijnmetingen naar rij-niveau-details in seconden kan drillen.

Geen wachten in de analistenrij, geen vooraf gedefinieerde dashboards die niet kunnen bijhouden met nieuwe vragen – gewoon echte self-service-inzichten geleverd op de snelheid waarmee het bedrijf beweegt.

Hoe zorgt u ervoor dat WisdomAI zich aanpast aan de unieke data-woordenlijst en -structuur van elke onderneming? Welke rol speelt menselijke input bij het verfijnen van de Knowledge Fabric?

Werken met data waar en hoe het is – dat is eigenlijk de heilige graal voor ondernemingsbusiness intelligence. Traditionele systemen zijn niet ontworpen om ongestructureerde data of “vuile” data met typfouten en fouten te verwerken. Wanneer informatie bestaat over verschillende bronnen – databases, documenten, telemetrie-data – worstelen ondernemingen om deze informatie samenhangend te integreren.

Zonder capaciteiten om deze diverse data-typen te verwerken, blijft waardevolle context geïsoleerd in afzonderlijke systemen. Ons platform kan worden getraind op elk data-warehousing-systeem door query-logbestanden te analyseren, waardoor het zich kan aanpassen aan de unieke data-woordenlijst en -structuur van elke organisatie.

U heeft de ontwikkelingsproces van WisdomAI beschreven als ‘vibe coding’ – het bouwen van productervaringen rechtstreeks in code, en vervolgens itereren door middel van real-world-gebruik. Welke voordelen heeft deze aanpak u gegeven in vergelijking met traditionele productontwerp?

“Vibe coding” is een significante verschuiving in hoe software wordt gebouwd, waarbij ontwikkelaars de kracht van AI-tools gebruiken om code te genereren door simpelweg de gewenste functionaliteit in natuurlijke taal te beschrijven. Het is alsof een intelligente assistent doet wat u wilt dat de software doet, en het schrijft de code voor u. Dit reduceert de handmatige inspanning en tijd die traditioneel nodig is voor coding aanzienlijk.

Gedurende jaren is de creatie van digitale producten grotendeels gevolgd door een vertrouwd script: zorgvuldig plannen van het product en UX-ontwerp, vervolgens ontwikkeling uitvoeren en itereren op basis van feedback. De logica was duidelijk, omdat investeren in ontwerp van tevoren de kosten van herwerken tijdens de meer kostbare en tijdrovende ontwikkelingsfase minimaliseert. Maar wat gebeurt er wanneer de kosten en tijd om die ontwikkeling uit te voeren drastisch afnemen? Deze capaciteit keert de traditionele ontwikkelingsvolgorde op zijn kop. Plotseling kunnen ontwikkelaars beginnen met het bouwen van functionele software op basis van een hoog niveau van begrip van de vereisten, zelfs voordat gedetailleerde product- en UX-ontwerpen zijn voltooid.

Met de snelheid van AI-codegeneratie kan de inspanning die nodig is voor het creëren van uitgebreide voorafgaande ontwerpen in sommige contexten relatief meer tijd kosten dan het opzetten van een basisversie van de software. Het nieuwe paradigma in de wereld van vibe coding wordt: uitvoeren (code met AI), en vervolgens aanpassen (ontwerp en verfijnen).

Deze aanpak stelt ons in staat om ongelooflijk vroeg gebruikersvalidatie van de kernconcepten te krijgen. Stel u voor dat u feedback krijgt op de daadwerkelijke functionaliteit van een functie voordat u zwaar investeert in gedetailleerde visuele ontwerpen. Dit kan leiden tot meer gebruikersgerichte ontwerpen, aangezien het ontwerpproces rechtstreeks wordt geïnformeerd door hoe gebruikers interactie hebben met een tastbaar product.

Bij WisdomAI omarmen we actief AI-codegeneratie. We hebben ontdekt dat door snelle initiële ontwikkeling te omarmen, we snel de core-functionaliteiten kunnen testen en waardevolle gebruikersfeedback kunnen verzamelen vroeg in het proces, live op het product. Dit stelt ons ontwerpteam in staat om zich vervolgens te concentreren op het verfijnen van de gebruikerservaring en visuele ontwerp op basis van real-world-gebruik, waardoor effectievere en gebruikersgeliefde producten sneller ontstaan.

Van verkoop en marketing tot productie en klantensucces, richt WisdomAI zich op een breed spectrum van bedrijfsgevallen. Welke verticale hebben de snelste adoptie gezien – en welke use cases hebben u verrast in hun impact?

We hebben transformatieve resultaten gezien met meerdere klanten. Voor F500-olie- en gasbedrijf ConocoPhillips gebruiken booringsingenieurs en -operatoren nu ons platform om complexe boordata rechtstreeks in natuurlijke taal te bevragen. Voordat WisdomAI bestond, hadden deze ingenieurs technische hulp nodig voor zelfs basale operationele vragen over boorstatus of werkprestaties. Nu kunnen ze deze informatie onmiddellijk toegang krijgen en tegelijkertijd vergelijken met best practices in hun boorhandleidingen – allemaal via dezelfde conversational interface. Ze hebben verschillende AI-leveranciers geëvalueerd in een zesmaands proces, en onze oplossing bood een 50% nauwkeurigheidsverbetering ten opzichte van de dichtstbijzijnde concurrent.

Bij hypergroei-cyberbeveiligingsbedrijf Descope wordt WisdomAI gebruikt als virtuele data-analist voor Verkoop en Financiën. We hebben de rapportagetijd van 2-3 dagen naar slechts 2-3 uur teruggebracht – een daling van 90%. Dit transformeerde hun wekelijkse verkoopvergaderingen van data-verzamelingsoefeningen naar strategie-sessies gericht op actiegerichte inzichten. Zoals hun CRO opmerkt: “Wisdom AI brengt data naar mijn vingertoppen. Het democratiseert echt de data, waardoor ik de macht heb om vragen te beantwoorden en verder te gaan met mijn dag, in plaats van mijn vraag te definiëren, te wachten tot iemand de antwoord bouwt en het in 5 dagen krijgt.” Deze mogelijkheid om data-gedreven beslissingen te nemen met ongekende snelheid is bijzonder cruciaal geweest voor een snel groeiend bedrijf in de concurrerende identiteitsbeheermarkt.

Een praktisch voorbeeld: een chief revenue officer vraagt: “Hoe ga ik mijn kwartaal afsluiten?” Ons platform biedt onmiddellijk een lijst van lopende deals om op te focussen, samen met informatie over wat elk van hen vertraagt – zoals specifieke vragen die klanten wachten om te beantwoorden. Dit gebeurt met vijf toetsenbordtoetsen in plaats van vijf specialisten en dagen van vertraging.

Veel bedrijven zijn vandaag overbelast met dashboards, rapporten en gesiloerde tools. Wat zijn de meest voorkomende misverstanden die ondernemingen hebben over business intelligence vandaag?

Ondernemingen zitten op schatten aan informatie, maar worstelen om deze data te benutten voor snelle besluitvorming. De uitdaging is niet alleen om data te hebben, maar om ermee te werken in zijn natuurlijke staat – wat vaak “vuile” data omvat die niet is gereinigd van typfouten of fouten. Bedrijven investeren zwaar in infrastructuur, maar worden geconfronteerd met bottlenecks door rigide dashboards, slechte data-hygiëne en gesiloede informatie. De meeste ondernemingen hebben gespecialiseerde teams nodig om rapporten uit te voeren, waardoor er aanzienlijke vertragingen ontstaan wanneer zakenleiders snel antwoorden nodig hebben. Het interface waar mensen data consumeren, is verouderd gebleven, ondanks vooruitgang in cloud-data-motoren en datawetenschap.

Beschouwt u WisdomAI als aanvullend of uiteindelijk vervangend van bestaande BI-tools zoals Tableau of Looker? Hoe past u in de bredere ondernemingsdata-stack?

We zijn compatibel met grote cloud-data-diensten zoals Snowflake, Microsoft Fabric, Google’s BigQuery, Amazon’s Redshift, Databricks en Postgres en ook met documentformaten zoals Excel, PDF, PowerPoint enz. Onze aanpak transformeert het interface waar mensen data consumeren, dat verouderd is gebleven ondanks vooruitgang in cloud-data-motoren en datawetenschap.

Kijkend naar de toekomst, waar ziet u WisdomAI over vijf jaar – en hoe ziet u het concept van “agentic intelligence” evolueren over de ondernemingslandschap?

De toekomst van analytics verplaatst zich van specialisten-gedreven rapporten naar self-service-intelligentie die toegankelijk is voor iedereen. BI-tools bestaan al 20+ jaar, maar de adoptie heeft nog niet eens 20% van de ondernemingswerknemers bereikt. Ondertussen hebben 60% van de werkplekgebruikers ChatGPT geadopteerd in slechts twaalf maanden, waarvan velen het gebruiken voor data-analyse. Dit dramatische verschil toont het potentieel van conversational interfaces om adoptie te verhogen.

We zien een fundamentele verschuiving waar alle werknemers rechtstreeks data kunnen ondervragen zonder technische vaardigheden. De toekomst zal de computationele kracht van AI combineren met natuurlijke menselijke interactie, waardoor inzichten proactief naar gebruikers kunnen worden gebracht in plaats van dat zij ernaar moeten zoeken.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, moeten bezoeken WisdomAI.