Dean Guida, CEO av Infragistics og grunnlegger av Slingshot – Intervju-serie

Dean Guida har ledet sin organisasjon gjennom tiår med teknologiske endringer, og har drevet Infragistics fra et lite startup i 1989 til en global leder innen bedriftsprogramvare. Dean overvåker alle aspekter av Infragistics’ forretningsdrift og korporativ retning, og holder fokus på å glede kunden, levere verdi til markedet og inspirere STEM-studenter. Med en utvikler- og UX-proffsamfunn på over to millioner,

har Dean utviklet programvareløsninger som akselerer design, utvikling og samarbeid, inkludert Slingshot. Slingshot samler data, AI og arbeidsledelse på ett enkelt plattform, og hjelper deg å ta raskere og smartere beslutninger samtidig som du driver forretningsvekst og samarbeid.

Dean er også forfatter av en bok som jeg høyt anbefaler til alle SaaS-entrepreneurer, med tittelen When Grit is Not Enough: An Entrepreneur’s Playbook for Taking Your Business to the Next Level,

Du grunnla Infragistics for over 35 år siden, før internettet hadde modnet fullstendig. Hva var den opprinnelige inspirasjonen bak å opprette Infragistics, og hvordan forestilte du deg dens fremtid på den tiden? 

Da andre 16-åringers kjøpte bil, bestemte jeg meg for å kjøpe en IBM-PC for å lære meg å kode. Det var der min lidenskap for programmering og teknologi – og til slutt inspirasjonen for Infragistics – begynte.

Etter college arbeidet jeg i to år som kodeutvikler på Wall Street, og ønsket å ta spranget til å bygge mine egne produkter. Det var da Infragistics ble grunnlagt. Da vi først startet, arbeidet jeg fortsatt som konsulent om dagen og fokuserte på selskapet om natten. Det var ikke før vi gikk i gang mot Microsoft (MSFT ) i en avtale – og vant – at Infragistics skulle skyte frem som en leder i den fremdeles unge internettprogramvareindustrien.

Siden selskapets opphav har vårt mål alltid vært å gi utviklere mulighet til å bygge enkle og vakre applikasjoner. Tretti fem år senere fortsetter vi å gjøre dette, og mye mer – og på en større skala. Selv om vi ikke kunne forutse alle endringene som teknologiindustrien ville gå gjennom i disse 35 årene, er vår visjon for selskapets utvikling nøyaktig det vi forestilte oss, hvis ikke mer.

Vi har vokst til seks land og over to millioner utviklere bruker vårt programvare, med en kundeportefølje som omfatter 100 % av S&P 500, inkludert Fidelity, Morgan Stanley (MS ), Exxon, Intuit (INTU ) og Bank of America (BAC ). Og i 2022 lanserte vi Infragistics’ første ikke-entreprise-teknologiplattform – Slingshot – for å sette data i sentrum av arbeidsplassen, slik at team kan ta beslutninger som fører til vekst.

Som noen som har bygget opp en global teknologiselskap fra grunnen, hva var de største utfordringene du møtte i de tidlige årene med Infragistics, og hvordan overvant du dem?

Da vi vant Microsoft-avtalen, måtte jeg gå fra å være en tidlig internettkodeutvikler til å bli en forretningsoperatør på kort tid. På det tidspunktet hadde vi bare 10 ansatte, så jeg var ansvarlig for å navigere i nyansene av å skale opp et selskap, ansette og vokse team og bli en leder, en manager og en mentor. Jeg bygde ikke lenger bare produkter – jeg måtte også markedsføre og selge dem.

For eksempel, da vi åpnet dørene til vårt første kontor, var det bare et sted hvor folk kunne komme for å arbeide. Det tok ikke lang tid å innse at jeg ikke bare bygde et selskap – men en kultur. For Infragistics spesifikt, betydde det å skape en kultur sentrert rundt vekst, innovasjon og samarbeid.

Ledelse var en annen stor utfordring. Da jeg begynte å ansette oftere, begynte jeg å ansette mennesker som arbeidet som meg og tenkte som meg. Jeg lærte raskt at et vellykket selskap trenger mangfold i tenkning.

Jeg var også rask til å introdusere struktur og mål som en personlig investering i ansattes vekst. Men etter å ha deltatt i et lederprogram hvor mine ansatte og kolleger ble bedt om å rangere hvor mye jeg brydde meg om andre mennesker – og ga meg en to – innsett jeg at alle opplever hva ledere gjør på forskjellige måter. Jeg trodde jeg viste at jeg brydde meg om ansatte gjennom struktur og mål, men mine ansatte så det som at jeg var mer fokusert på å skape struktur enn å bygge relasjoner med dem. Jeg lærte at det finnes mer enn en måte å lede ansatte på, og begynte å diversifisere mine tilnærminger til ledelse, selv om de ikke alle føltes like naturlige for meg.

I 2022 lanserte du Slingshot, en plattform designet for å sentralisere data for bedriftsbeslutninger. Hva var din inspirasjon bak Slingshot?

Jeg har ledet Infragistics gjennom en rekke turbulente øyeblikk i internettets pågående evolusjon (tenk: dot-com-teknoboblen på slutten av 90-tallet, eksplosjonen av internettet og recessionen i 2008) over de siste 35 årene. Vår hemmelighet til suksess og langsiktighet over tiår med kontinuerlige endringer i teknologiindustrien har vært vår unike arbeidsplassfilosofi for å bygge tillit, maksimere teamresultater og bruke data til å iterere og fatter informerte beslutninger.

Denne filosofien ble ryggraden i Slingshot.

Slingshot er en arbeidsledelsesplattform som kobler alle du arbeider med og alt de trenger for å få jobben gjort – alt på ett sted. Med Slingshot, trenger teamene ikke å bruke tid på å skifte mellom apper for å fullføre oppgaver, og kan samle data spredt over flere kilder, kanaler og systemer for å raskt analysere ytelse og identifisere trender. Vi muliggjør at team kan arbeide smartere, fatter bedre beslutninger og oppnå optimale resultater.

Slingshot AI er et betydelig sprang fremover for plattformen. Hvordan forbedrer integreringen av AI bedrifters evne til å fatter raskere, datadrevne beslutninger?

Slingshot har satt AI-grunnlaget for selskaper siden starten ved å sentralisere selskapets data over flere datakilder, kanaler og systemer. Med Slingshot AI, parer vi nå denne sentraliserte dataen med konversasjons-AI, slik at team kan raskt få tilgang til og analysere data for å integrere det i sine daglige arbeidsflyter og beslutninger.

Selskaper har store mengder data som team vanligvis ikke kan nå, fordi de ikke vet hvor dataene ligger, eller ofte, hva dataene overhodet er i organisasjonen. Med Slingshot AI, kan team finne den eksakte dataen de trenger fra selskapets store samlinger av data og forstå hva det betyr – på sekunder. Og dette begynner med en enkel spørsmål fra ansatte.

For eksempel, kan team spørre et spørsmål i Slingshot som: “Hvordan er markedsføringsutgiftene fordelt etter kanal?” Slingshot AI vil hente og analysere data fra flere selskapskilder, som Google Analytics, Excel, Salesforce Marketing Cloud og HubSpot (HUBS ), for å tilby rask innsikt og datavisualiseringer som team kan umiddelbart bruke til å fatter beslutninger med. Vi gjør det enkelt for team å integrere data i alt de gjør.

Slingshots evne til å analysere data fra plattformer som Google Analytics, HubSpot og Salesforce er imponerende. Hvordan sikret du at AI kunne arbeide sammen med så diverse dataøkosystemer?

Slingshot har gjort det enkelt for team å koble direkte til over 30 datakilder, inkludert Salesforce, HubSpot, Google Ads, Google Analytics, QuickBooks. Slingshot AI kan arbeide sammen med disse diverse dataøkosystemene fordi dataene fra disse systemene og kildene er alle tilgjengelige innen Slingshot-plattformen. Og når team kobler datakildene, oppdateres dataene kontinuerlig i sanntid, så Slingshot AI vil alltid gi de mest oppdaterte ytelses- og trenddata.

Med den økende tilpasningen av AI, hvordan ser du for deg at plattformer som Slingshot vil forandre måten team arbeider og samarbeider over de neste årene?

Over de neste årene, vil vi se flere selskaper som endelig setter sin tiårige data i bruk med hjelp av AI. Team vil ikke lenger fatter kritiske forretningsbeslutninger basert på instinkter eller meninger fra seniorledere – de vil bruke data til å informere alt de gjør. Og de vil kunne gjøre det fordi av arbeidsledelsesplattformer som Slingshot som gjør det enkelt for selskaper å bli datadrevne organisasjoner, og for hver enkelt ansatt å bli en dataanalytiker – selv uten noen dataerfaring.

Vi vil også se team som lener seg mot AI-drevne plattformer som Slingshot for å drive produktivitet ved å automatisere lavnivå, repetitive oppgaver, slik at de kan fokusere på høyere nivå-strategisk arbeid. Dette inkluderer ting som å se på AI for å sammenfatte diskusjoner og opprette handlingselementer fra interne møter. Uten å måtte bruke tid på disse mer administrative oppgavene, kan team skifte til å bruke tid på oppgavene og prosjektene som faktisk flytter virksomheten fremover.

Mange selskaper sliter med å låse opp den fulle verdien av deres data. Hvordan hjelper Slingshot bedrifter med å gå fra datainnsamling til handlebare innsikter, og hva utfordringer gjenstår i dette området?

Slingshot muliggjør at team kan gå ut over å samle inn og få tilgang til data over systemer og kanaler – til å analysere det ved å lage visuelle dashboards. I stedet for å stirre på regneark med rådata, kan team lage flerkildelige visualiseringer – eller diagrammer, grafer og andre typer visualiseringer – for å identifisere trender, vurdere ytelse og forutsi neste beste skritt for et gitt prosjekt eller virksomheten. Denne helhetlige innblicken i data er kritisk for å fatter beslutninger og flytte prosjekter fremover.

Slingshot AI automatiserer opprettelsen av disse visualiseringene når team stiller spørsmål om bedriftsytelse og trender. Og disse automatiserte visualiseringene kan lett legges til en permanent dashboard innen Slingshot, så team kan jevnt over gjennomgå og evaluere ytelse i sanntid.

Grunden til at Slingshot kan tilby en rask helhetlig innblick i selskapets data, er fordi team samler dataene over kilder, systemer og kanaler innen plattformen. Å sentralisere selskapsdata er fortsatt en utfordring for mange bedrifter, og det er ikke bare holde dem tilbake fra å fatter datadrevne beslutninger, men det holder dem også tilbake fra å støtte AI med hell. Ifølge Slingshots 2024 Digital Work Trends Report, sier 31 % av ansatte og selskapsledere at deres organisasjonens data ville være i stand til å støtte AI hvis dataene var tilgjengelige, alle på ett sted.

Selskaper må adresse disse datautfordringene snart hvis de ønsker å låse opp det fulle potensialet i AI.

Hvordan ser du for deg at Slingshot AI vil utvikle seg i fremtiden? Er det noen nye funksjoner eller muligheter du er spesielt spent på å introdusere?

Over de neste årene, vil Slingshot AI fortsette å bli en mer intuitiv og integrert del av ansattes daglige arbeidsflyt.

For øyeblikket kan team stille målrettede spørsmål om alt fra kampanje-ytelse til bedrifts-utgifter og motta umiddelbare svar. Etterhvert som Slingshot AI lærer av selskapsdata og brukere, vil teknologien utvikle seg til ikke bare å svare på teamets spørsmål om nåværende data, men også forutsi fremtidig ytelse og trender, og hvordan team bør gå frem med dette i tankene.

Vi er bare i begynnelsen av å forbedre produktivitet og drive bedre bedriftsbeslutninger og resultater over team. Vi ser frem til å multiplisere dette enda mer og gjøre hver enkelt bedrift til en datadrevet organisasjon.

Du har skrevet om mot og utholdenhet i entrepreneurship. Hvordan anvender du disse prinsippene i å lede et selskap gjennom tiår med teknologiske endringer?

Mange mennesker tror at svaret på å bygge en vellykket bedrift er mot – å rulle opp ermene og jobbe harder enn noen andre. Mens dette absolutt er en viktig del av å bygge og vokse en bedrift – finnes det en grense for hva du kan bygge med mot alene.

Jeg har vært i stand til å lede Infragistics gjennom nesten fire tiår med teknologiske endringer, fordi jeg har tatt alt jeg har lært på hver kritisk øyeblikk langs min reise – fra vanlige vekstsmerte til fullstendig uforutsette utfordringer – og omdannet det til en hardt-vunnet filosofi. Jeg bruker denne filosofien i å lede bedriften fremover, men også i mitt personlige liv.

Med teknologiske endringer spesielt, tror jeg at å være fleksibel har vært en viktig del av å være et vellykket teknologiselskap. Selv de beste planer og strategier kan bli foreldet ganske raskt med raske skifter eller uventede forstyrrelser i teknologiindustrien – nøkkelen er å sikre at du gjør justeringer som ikke kompromitterer selskapets visjon og misjon.

mens dette ikke betyr å hoppe på hver eneste ny trend, betyr det å være åpen for endring og kontinuerlig vurdere hvordan man kan holde seg i tritt med kundenes behov.

Hva råd ville du gi til bedriftsledere som vurdere å integrere AI i sine operasjoner, men føler seg overveldet av kompleksiteten eller data-klarheten som kreves?

Et selskap vil ikke ha sin organisasjon eller data klar for AI over natten. Det vil ta litt tid. Med dette i tankene, ville jeg fokusere på å ta det ett skritt av gangen, i stedet for å se på det større bildet. Kanskje betyr dette å ta det avdeling for avdeling eller å ta enkelt skritt som å rydde opp i data, deretter sentralisere data – selskaper må bestemme hva som er riktig for dem.

Før selskaper implementerer AI, bør de ha dataene klare, så jeg ville anbefale å fokusere på det først før implementering av nye verktøy og teknologi. Det er også nyttig å rekruttere teknologi og/eller eksperter som har erfaring med dette, så de kan hjelpe med å veilede deg gjennom skrittene.

Men det viktigste å huske på er at mens det vil ta tid og ressurser på kort sikt, vil å gå mot en datadrevet organisasjon for å støtte AI, være det beste valget på lang sikt.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer, bør besøke Slingshot eller lese boken When Grit is Not Enough: An Entrepreneur’s Playbook for Taking Your Business to the Next Level,