Thor Olof Philogène, mede-oprichter en CEO van Stravito – Interviewreeks: Een terugkeer naar het gesprek

Thor Olof Philogène is de CEO en mede-oprichter van Stravito, het Insights Intelligence Platform dat wereldwijde merken vertrouwen om kennis om te zetten in zelfverzekerde beslissingen die groei en marktimpact versnellen.

In ons vorige interview bespraken we Stravito Assistant als een conversational, AI-gepowered interface die teams in staat stelt om hun eigen interne onderzoek en inzichten te zoeken, te verkennen en te interacten. Een jaar later, hoe gebruiken enterprise-teams Stravito Assistant nu daadwerkelijk op dagelijkse basis, en wat heeft u verbaasd over hoe het past in echte workflows?

Een jaar geleden gebruikten teams Stravito AI Assistant voornamelijk om onderzoek sneller te vinden en te delen. Wat verandert, is hoe teams het gebruiken om strategische aannamen te valideren voordat grote beslissingen worden genomen, en om bewijs te synthetiseren over markten voordat ze een richting inslaan.

Vroeg adoptie werd gedreven door tijdswinst. Nu, met Deep Research Agent, plannen Stravito AI Assistant en analyseert het volledige rapporten in parallel, cross-checkt het de resultaten en levert het volledig bronvermeldde synthese, uitsluitend gebaseerd op de gegevens van het bedrijf. Het resultaat is antwoorden met de diepte van een analist, die bewijs leveren dat beslissers kunnen vertrouwen.

Sinds we voor het laatst spraken, heeft Stravito zijn gebruik van AI uitgebreid om meer dynamische manieren van werken met inzichten te ondersteunen, waaronder functies zoals AI Personas. Hoe gebruiken klanten deze mogelijkheden in de praktijk, voorbij vroege ideatie of experimenten?

Stravito AI Personas zet statische segmentatiestudies om in interactieve consumentenprofielen, gebaseerd op de eigen onderzoek van een bedrijf, zodat teams alles van verpakking tot campagneconcepten en productideeën kunnen testen voordat grote budgetten worden vastgelegd.

Als voorbeeld integreerde Lavazza Group Stravito AI Personas in zijn marketing- en innovatieproces, waarbij consumentenprofielen werden gebouwd vanuit duizenden interviews. Ze hebben al verfijnde verpakkings- en campagnebeslissingen genomen.

Wat eerder weken van stop-and-go validatie vereiste, kan nu beginnen met gefocuste werk sessies voordat verder wordt getest, waarbij de output wordt gebaseerd op het eigen onderzoek van het bedrijf vanaf het begin. Het doel is om risico’s eerder te verminderen, effectiever te itereren en sterker ideeën te prioriteren voordat investeringen worden gedaan.

Naarmate meer AI-gepowered functionaliteit in het platform is geïntroduceerd, welke nieuwe vragen stellen ondernemingen rond governance, toezicht en verantwoordelijkheid, en hoe heeft Stravito zich aangepast aan die zorgen?

De vraag die ondernemingen eerder stelden was “wat kan het doen?” Nu is het “kunnen we erachter staan?” Voor Stravito is governance altijd een prioriteit geweest en dat blijkt uit hoe het platform is gebouwd.

Generieke AI is gebouwd op internetgegevens zonder bedrijfscontext. Stravito is gebouwd op de eigen gevalideerde onderzoeken van een bedrijf. Geen internet scraping of gedeelde bronnen.

Als voorbeeld, met Deep Research Agent, is het onderzoeksplan zichtbaar voordat de analyse begint en elke conclusie is volledig bronvermeld, zodat elk antwoord kan worden teruggespoord naar de oorspronkelijke bron. Stravito voldoet ook aan de hoogste enterprisebeveiligings- en gegevensbeschermingsnormen, met ISO 27001-certificering, SOC 2 Type II-attestatie en een contractuele garantie dat klantgegevens niet zullen worden gebruikt om grote taalmodellen te trainen.

Op het gebied van verantwoordelijkheid, AI behandelt synthese en onderzoeksplanning. Mensen behandelen oordeel, strategie en de finale beslissing.

Veel organisaties hebben moeite niet met het adopteren van nieuwe tools, maar met het integreren ervan in het dagelijkse beslissingsproces. Wat heeft u geleerd over veranderingbeheer bij het uitrollen van Stravito over grote, wereldwijde organisaties?

De organisaties die Stravito het meest succesvol integreren, doen drie dingen goed.

Ze stellen vanaf het begin een duidelijke verwachting: geen enkele grote beslissing wordt genomen zonder de intelligentie die het bedrijf al bezit. Wanneer dat de standaard wordt, houdt het gebruik van het platform op optioneel te zijn.

Ze investeren in interne champions. Wanneer de mensen waar anderen naar kijken het platform gebruiken tijdens bedrijfsbeoordelingen, planningsdiscussies en innovatiegesprekken, volgt adoptie.

En ze koppelen toegang aan enablement en ondersteuning. Teams hebben richtlijnen nodig over hoe ze de juiste vragen moeten stellen en wat ze met de antwoorden moeten doen. Dat is wat een platform verandert van iets dat mensen hebben in iets dat mensen gebruiken.

Stravito positioneert zich als een enkele bron van waarheid voor markt- en consumenteninzichten. In werkelijkheid hebben ondernemingen vaak gefragmenteerd onderzoek dat verspreid is over meerdere systemen. Hoe succesvol zijn klanten geweest bij het consolideren van die kennis, en waar treffen ze nog steeds weerstand?

Vaak bestaat het onderzoek al. Bedrijfs-, consumenten- en marktintelligentie zit verspreid over systemen, regio’s en functies. Het probleem is dat het niet is verbonden, zodat grote beslissingen over innovatie, expansie en marketing worden genomen zonder het. Dat is wat Stravito oplost.

Consolidatie gebeurt in fasen. Organisaties beginnen met hun meest waardevolle onderzoek en breiden van daaruit uit, waarbij elke fase het commerciële geval voor de volgende fase opbouwt. Heineken is een goed voorbeeld, door hun intelligentie samen te brengen in één plek, hebben ze CMI-tijd omgeleid van het vinden van onderzoek naar meer strategisch, hoger-waardig werk.

Als weerstand opduikt, is het meestal organisatorisch en niet technisch. De organisaties die het snelst en meest effectief bewegen, hebben duidelijke eigenaarschap en interne champions die verschillende regio’s en functies kunnen meenemen. Het commerciële geval, beslissingen die sneller worden genomen met beter bewijs, is wat dat gesprek naar voren brengt.

Een van de doelen van Stravito is om toegang tot inzichten te democratiseren voorbij traditionele onderzoeksteams. Over het afgelopen jaar, hoe heeft deze bredere toegang de relatie tussen inzichtsteams en zakelijke stakeholders veranderd?

Wanneer meer teams rechtstreeks kunnen interacten met consumenten- en marktkennis, komen inzichten eerder in beslissingen terecht. Stakeholders wachten niet langer op statische rapporten. Ze interacten rechtstreeks met hun eigen intelligentie om beslissingen te vormen, van positionering en verpakking tot waar ze de volgende stap zullen zetten.

Dit heeft ook veranderd waar inzichtsteams hun tijd aan besteden. Met minder tijd besteed aan het behandelen van verzoeken en het vinden van onderzoek, werken ze steeds meer als strategische adviseurs, ervoor zorgend dat bewijs de beslissingen vormt die het meest ertoe doen.

Personalisatie wordt vaak genoemd als een groot voordeel van AI in enterprise software. Hoe passen Stravito-klanten inzichtenontdekking aan op basis van rol, regio of functie, en wat is het effect geweest op de betrokkenheid met onderzoek?

Wanneer teams onderzoek zien dat relevant is voor hun beslissingen, engageren ze zich eerder en gebruiken ze het vaker. Een wereldwijde categorie-leider heeft andere prioriteiten dan een regionale marketingdirecteur, en Stravito begrijpt dat.

Collecties zijn een van onze meest gebruikte functies. Ze werken als playlists, waarmee teams onderzoek kunnen groeperen op onderwerp, regio of functie, bijvoorbeeld een collectie gewijd aan onboarding of duurzaamheid. Stravito’s AI brengt dan voortdurend relevant onderzoek naar voren op basis van wat al in de Collectie zit, zodat teams op de hoogte blijven van wat ertoe doet zonder dat ze ernaar hoeven te zoeken.

Naarmate AI meer wordt geïntegreerd in inzichtenworkflows, hoe beslissen organisaties wanneer ze moeten vertrouwen op AI-gegenereerde context versus wanneer ze moeten terugvallen op menselijke expertise, vooral voor hoge-inzetbeslissingen?

De organisaties die dit goed doen, hebben een duidelijke verdeling van arbeid. AI behandelt de zware last van synthese en onderzoeksplanning. Mensen behandelen oordeel, strategie en de finale beslissing.

In de praktijk, tools zoals Deep Research Agent in Stravito AI Assistant comprimeren de tijd tussen vraag en bewijs, leveren volledig bronvermeldde antwoorden die gebaseerd zijn op de eigen onderzoeken van een bedrijf. AI Personas laten teams toe om aannamen te testen tegen echte consumentenperspectieven voordat investeringen worden gedaan. Beide zijn ontworpen om de basis te versterken waarop beslissingen worden genomen.

Yet, de output is het startpunt. Mensen beslissen wat het bewijs betekent, wegen de compromissen af en nemen de finale beslissing.

Integratie is een terugkerende uitdaging in enterprise-omgevingen. Welke patronen hebt u waargenomen onder klanten die Stravito succesvol integreren met hun bestaande analytics-, onderzoeks- of kennisbeheersystemen?

De organisaties die de meeste impact zien, zijn duidelijk over wat Stravito is voor. Niet nog een repository, maar de laag die bestaande inzichten verbindt en ze naar de beslissingen brengt die ze nodig hebben.

In de praktijk werkt Stravito naast de onderzoeks- en analyticsproviders die klanten al gebruiken, brengt het bedrijfs-, consumenten- en marktintelligentie samen in één plek, zodat de kennis die over systemen zit de beslissingen kan bereiken die het nodig heeft.

Als we vooruitkijken, op basis van wat u heeft waargenomen over het afgelopen jaar, wat denkt u dat ondernemingen nog steeds onderschatten over het operationaliseren van AI in inzichtenbeheer, en hoe vormt dat de productrichting van Stravito?

AI kan antwoorden oppervlakken in een oogwenk. Wat ondernemingen onderschatten, is alles wat daarna gebeurt. De kosten van het nemen van een verkeerd inzicht zijn te groot om de output als de conclusie te behandelen.

De organisaties die voorop lopen, zullen niet degene zijn die het meest automatiseren. Ze zullen degene zijn die gebruiken wat ze al weten om betere beslissingen te nemen, sneller en met meer vertrouwen.

Dat is wat onze productrichting vormt. Als voorbeeld, Deep Research Agent levert de rigor en verifiëring die grote beslissingen vereisen. AI Personas brengen consumentenperspectief in het proces voordat investeringen worden gedaan. Beide zijn ontworpen om ervoor te zorgen dat geen enkele grote beslissing wordt genomen zonder de intelligentie die een organisatie al bezit.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers kunnen onze vorige interview lezen of Stravito bezoeken.