Arti Raman, CEO og grunnlegger, Portal26 – Intervju-serie

Arti Raman, CEO og grunnlegger av Portal26, er en erfaren teknologileder som driver bedriftsadoptsjon av sikker og ansvarlig Generativ AI; under hennes ledelse har Portal26 blitt en prisbelønt GenAI-styrings- og datasikkerhetsplattform, og hun har fått anerkjennelse som blant annet 2023 Cyber Person of the Year-nominasjon, 2022 Titan Business Awards for Female CEO og Female Entrepreneur of the Year, 2022 Tech Trailblazer, 2023 SVBJ Women of Influence og 2023 Data Power Women of the Year.

Portal26 er en bedriftsorientert AI Trust, Risk & Security Management (AI TRiSM)-plattform som hjelper organisasjoner å trygt adoptere og skalerer Generativ AI ved å gi omfattende visning, styring, risikomildring og analyser over all AI-bruk; plattformen detekterer skygge-AI og bedrifts-AI-forbruk, håndhever politikk og overholdelse, støtter datasikkerhet og personvernskontroller, og leverer handlebare innsikter for å optimalisere GenAI-strategi, og muliggjør at selskaper kan håndtere sikkerhet, overholdelse og forretningsverdi i ett integrert system.

Du grunnla Portal26 i 2019, lenge før generativ AI kom inn i bedriftsstrømmen. Hva var de tidlige signalene som overbeviste deg om at organisasjoner ville streve med ukontrollert generativ AI-bruk, og hvordan påvirkte din bakgrunn i sikkerhet og produktledelse selskapets opprinnelige misjon?

Jeg ble inspirert til å lansere Portal26 (da navngitt Titaniam) etter Equifax (EFX ) -bruddet i 2017. Jeg var en av millionene som ble berørt av det omfattende sikkerhetsincidensen, som motiverte meg til å finne nye måter å beskytte personlige data på.

Vi utviklet og lanserte vår datasikkerhetsplattform på markedet først. Snart etterpå innse vi at kundene våre brukte den til å støtte opprettelsen av AI- og ML-repositorier. Da GenAI-adoptsjonen økte, innse vi at vår plattform kunne tjene en bredere og mer aktuelt formål. Vi brukte vår tidlige grunn til å skape en SaaS-plattform som muliggjør at selskaper kan forbruke GenAI trygt og ansvarlig. Etter hvert som vi vokste, arbeidet vi med kundene våre for å gå ut over sikkerhet og styring til å også muliggjøre at de kan forstå den største utfordringen som møter bedrifter, nemlig hvordan man kan trekke ut full verdi av sine GenAI-programmer, inkludert oppdagelse av brukstilfeller, strategi, ROI, lisensstyring og oppdagelse av agent- og app-muligheter.

Portal26 var opprinnelig fokusert på skygge-generativ AI-oppdagelse og generativ AI-sikkerhet. Da kundene begynte å deployere generativ AI i bredere omfang, hva var det største gapet du observerte mellom adopsjon og faktiske forretningsresultater?

Vår opprinnelige fokus var på å «slå på lyset» og sikre at GenAI-bruk var sikker. Dette var og er en verdifull utfall, spesielt siden sikkerhet er den aller første hindringen som møter bedrifts-AI-ledere. Imidlertid, som en av de første til å lansere en AI-sikkerhetsløsning i 2023, har vi lagt merke til at til tross for å ha sterke sikkerhetskontroller, strever de fleste – hvis ikke alle – kundene våre med å oppnå ønskede forretningsresultater.

Vi lærte av kundene våre at det største gapet mellom adopsjon og faktiske forretningsresultater er at selskaper går omvendt i AI-adoptionsprosessen! Alle som har tilbragt noen tid i produktledelse eller produktstrategi vet at et produkt som ikke er basert på en virkelig forståelse av brukerne, er svært usannsynlig å lykkes. Imidlertid, når det gjelder AI, har bedrifter absolutt ingen idé om hva deres brukerbasen trenger og hvorfor. I stedet for å fokusere på å forstå etterspørselen, er all bedrifts-AI i dag nedoverrettede fra toppen basert på eksklusive brainstorming eller anbefalinger fra konsulenter. Over de siste årene har AI-bygget eller kjøpt på denne måten vist positivt ROI mindre enn 5% av tiden. Dette er et svært stort gap.

Portal26 har nylig lansert en AI-verdibeslutningsmodul. Hva var fundamentalt mangelfullt i hvordan bedrifter evaluerte generativ AI-investeringer før dette, og hvorfor har tradisjonelle analytics- eller business intelligence-verktøy falt kort?

Ansattene i 90% av selskapene bruker allerede personlige AI-verktøy som ChatGPT på jobb… mens noen kan være godkjent, er bruken i de fleste tilfeller ikke det. Organisasjoner har liten eller ingen innsikt i hvordan ansatte tar i bruk og ser verdi i GenAI. Samtidig har selskaper brukt 37 milliarder dollar på GenAI i 2025, sier Menlo Ventures, og likevel viser studie etter studie at bevis på konsepter feiler. Tradisjonelle analytics- eller business intelligence-verktøy fokuserer ikke bare på AI-bruk, og å finne GenAI-produktivitetsnugget er tungvint.

Portal26s verdi-beslutningsløsning tilbyr fire nøkkelområder for funksjonalitet som adresserer det store gapet i å oppnå forretningsresultater fra AI-investeringer. Først, å forstå brukeratferd i sammenheng med AI-bruk. Andre, å trekke ut høyverdige brukstilfeller mens man minimerer risiko. Tredje, å identifisere agent- eller app-muligheter med omfattende innputt på nødvendige funksjoner og fjerde, veiledning på deployering, utdanning, migrering og kontinuerlig overvåking av bruk og verdi. Med disse fire blokkene på plass, er forretningsresultatene garantert.

Deres plattform betoner kontinuerlige, atferdsnivåsignaler på tvers av bedriften. Hvilke typer bruksdata er mest kritiske for å bestemme om en generativ AI-inisiativ skaper virkelig forretningsverdi i stedet for overfladisk aktivitet?

Vi ser og forstår bruken av all GenAI innen bedriften, inkludert brukstilfelle og intensjon – det er all bevisbasert – så du kan se bruken, eller mangel på det, av godkjente og ikke-godkjente verktøy. Så spesifikt, kan bedriften se:

• Hvilke verktøy som brukes
• Hvem som bruker dem
• Hvilket avdeling de er i?
• Intensjon
• Hvordan de brukes
• Hva brukstilfellet er
• Hva de prøver å oppnå for bedriften?
• Når brukerne følger politikken, og når de går rogue? Hvorfor?
• Hyppighet av bruk

Disse data hjelper til slutt organisasjoner å bestemme hvilke brukstilfeller som fortjener bedriftsinvestering og hvilke de kan eliminere eller redusere for kostnadsbesparelse og økt produktivitet.

Mange organisasjoner rapporterer om omfattende eksperimentering med generativ AI, men begrenset suksess med å flytte fra bevis på konsept til produksjon. Basert på hva du har sett, hva er de vanligste årsakene til at disse initiativene ikke skalerer?

Det er fire årsaker til at disse initiativene ikke skalerer:

1. Mangel på forståelse av brukeratferd og intensjon når det gjelder AI
2. Mangel på innsikt i brukstilfeller som driver virkelig verdi mens man minimerer risiko
3. Selv om det riktige brukstilfellet er identifisert, er de støttede funksjonene feil eller ufullstendige
4. Mangel på innsikt i effektive migrasjonsveier for å flytte brukere fra andre løsninger til den nye bedriftsgodkjente løsningen

Som et resultat, bruker bedrifter millioner på å bygge ut AI-baserte brukstilfeller som aldri skalerer og aldri gir ROI.

AI-verdibeslutningsmodulen er designet for å støtte ledere som CIO-er, CFO-er og Chief AI-offiserer. Hvordan definerer disse stakeholderne suksess forskjellig når det gjelder generativ AI, og hvordan hjelper Portal26 med å justere deres prioriteringer?

I tillegg til CIO-er, CISO-er og funksjonelle ledere, som allerede drar nytte av Portal26 GenAI-adoptionsplattformen, inkluderer andre interessenter for vår AI-verdibeslutningsmodul chief AI-offiserer som eier overall AI-programmer, AI-produktledere som eier agens AI-utvikling, CFO-er som eier kostnader og ROI, og chief people-offiserer som er engasjert i bedrifts arbeidskraftsutviklingsinitiativer. Til slutt vil CEO-er og styre kunne svare på spørsmålet «hvordan skaper vi verdi» fra vårt GenAI-program med virkelige, pålitelige metrikker.

CIO-er og CISO-er vil naturligvis være mer fokusert på hvordan AI fungerer med deres eksisterende teknologi-infrastruktur og sikkerhetsstakk, samt sikre at ordentlig styring og trusselbeskyttelse er på plass. De vil være fokusert på å håndtere risiko rundt hvordan ansatte samhandler med AI, ja, men også hvordan AI samhandler med deres programvare og verktøy, pluss hva tilgang som må tildeles eller forhindres. Suksess for dem = glatt teknologidrift og minimal sikkerhetsrisiko.

CFO-er definerer suksess ved ROI sett på AI-prosjekter. De vil vite hvordan teknologien gjør ansatte mer produktive og/eller gjør deres tilbud mer attraktive for kunder, og dermed leder til mer omsetning. Å forebygge risiko for selskapet og merkevaren er viktig, men bunnen linje er den største prioritet.

Chief AI-offiserer og AI-produktledere er interessert i den faktiske funksjonaliteten til AI-verktøyene som er adoptert av organisasjonene deres. Hvordan kan de forbedre de eksisterende produktene de tilbyr? Hvordan kan de forbedre interne prosesser?

Til slutt vil chief people-offiserer vite hvordan de kan støtte opplæring, oppgradering og holde ansatte glade. De kan også se på hvor AI kan gjøre mennesker mer effektive i deres roller, så de kan potensielt utvide eller justere deres jobbeskrivelser for å støtte deres karriereutvikling uten å overbelaste.

Hver enkelt av disse interessentene kan dra nytte av brukeratferdsanalysen fra vår plattform, bringe bedre argumenter til bordet når de ber om økt investering i bestemte verktøy, og ideal sett muliggjøre virkelig verdi-oppbygging fra deres GenAI-program.

Du har snakket om hvordan generativ AI-behov utvikler seg over tid. Hvorfor er statisk planlegging spesielt risikabelt for generativ AI-programmer, og hvordan bør bedrifter tenke om strategi i en kontinuerlig endrende AI-miljø?

Bare se på nyhetscyklen i teknologiområdet disse dager. Nye GenAI-aktører synes å dukke opp hver uke, og etablerte Big Tech-selskaper som OpenAI, Microsoft (MSFT ), Meta og Google (GOOGL ) oppdaterer kontinuerlig sine eksisterende verktøy med nye chatbot- og GenAI-funksjoner for å forbli i løpet. Hvis selskaper holder fast ved statisk planlegging, vil ansattes nysgjerrighet og villighet til å eksperimentere med nye verktøy forstyrre deres strategi nesten umiddelbart. Styring og politikker går bare så langt. Når nye verktøy blir tilgjengelige og ansatte raskt tar dem i bruk, men du ikke oppdaterer dine AI-regler internt, blir de Skygge-AI. Dette skaper ikke bare sikkerhetsrisiko, men kan også gjøre dine eksisterende AI-investeringer mindre effektive. Reell tid-data på GenAI-brukeratferd vil hjelpe med å håndtere dette problemet på lang sikt.

Bedrifter føler ofte spenning mellom behovet for å adoptere generativ AI og behovet for å håndtere risiko. Hvordan tror du organisasjoner bør balansere rask innovasjon med styring, politikk-gjennomføring og ansvar?

For å ansvarlig holde pace med rask adopsjon, må organisasjoner gå ut over reaktiv GenAI-styring til en proaktiv, bevisbasert AI-strategi. De må utnytte brukeratferdsdata for å fokusere på høyverdige agenter, applikasjoner og migrasjoner, og sikre radikalt forbedring av AI-utfall.

Selskaper som vinner på AI balanserer ordentlige politikker og styring uten å holde ansatte tilbake, så de kan faktisk innovere, på den måten de liker. Denne balanserte tilnærmingen er ikke bare god styring og sikkerhet, men også god forretning.

Portal26 omfatter nå skygge-generativ AI-oppdagelse, generativ AI-sikkerhet og AI-verdibeslutning. Hvordan støtter disse tre søyler hverandre innen store, komplekse organisasjoner?

Hvert selskap vi snakker med, har tre spørsmål rundt GenAI de må svare på før de kan være suksessfulle.

1. Hva er AI som brukes?
2. Hvordan kan jeg sikre at det er sikker?
3. Hvordan kan jeg skape verdi?

Disse tre spørsmålene omfatter sikkerhet, risiko og styring på den ene siden, og adopsjon, brukstilfeller, strategi, produktivitet og ROI på den andre siden – de er en yin og yang som må håndteres sammen. Vi er den eneste GenAI-adoptionsstyringsplattformen som helhetlig håndterer alle disse kritiske suksessfaktorene.

Ser fremover, hva tror du bedrifter mest misforstår om å måle generativ AI-suksess i dag, og hva slags holdningsendring er nødvendig for å gå fra eksperimentering til varig konkurransefordel?

En av utfordringene vi ser, er at organisasjoner fortsatt er silo-basert i sin tilnærming til GenAI. CISO/CIO/GC er fokusert på risiko. GenAI-offiser, CFO, CEO er fokusert på å skape verdi. Så det er ingen samlet suksess-målestokk å måle mot. I tillegg har de fleste organisasjoner en null til begrenset visning av den faktiske GenAI-aktiviteten innen selskapet, hvilket betyr at de har ufullstendige data og analyser for å forstå hva som skjer, inkludert en virkelig benchmark å måle fra. Våre kunder har nøyaktig styre-nivå-rapportering innen en uke for å virkelig forstå hva som skjer fra risiko til innovasjon.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer, bør besøke Portal26.