Javed Khan, administrerende direktør i Neat – Intervjuserie

Javed Khan, administrerende direktør i Neat, er en teknologileder med mer enn to tiår med ledererfaring innen bedrifts‑samarbeid, intelligente systemer, edge‑computing og cybersikkerhet. Han ble administrerende direktør i Neat i mars 2026 etter å ha vært eksekutiv visepresident og president for intelligente systemer i Aptiv, hvor han ledet arbeid med avanserte intelligente og kantbaserte teknologier. Før Aptiv tilbrakte Khan over ni år i Cisco som senior visepresident og generaldirektør for samarbeid, og hadde ansvar for en betydelig periode med utvikling innen bedriftskommunikasjon og samarbeids‑teknologi. Tidligere i karrieren tilbrakte han 14 år i Symantec som visepresident for bedrifts‑sikkerhet, noe som ga ham en bakgrunn som kombinerer samarbeidsplattformer, intelligente systemer og bedrifts‑sikkerhet.

Neat er et teknologiselskap med base i Oslo som designer intelligente videosamarbeidsenheter for moderne møtelokaler. Porteføljen kombinerer spesialbygde kameraer, mikrofoner, skjermer, lydsystemer og behandlingsmaskinvare med en AI‑drevet distribuert arkitektur laget for å gjøre hybride møter mer naturlige og enklere å håndtere. Neats enheter støtter store samarbeidsplattformer som Microsoft Teams, Zoom og Google Meet, samt bring‑your‑own‑device‑oppsett, med AI‑funksjoner brukt til intelligent innramming, lydoptimalisering og tilpassede møteopplevelser. Selskapet fokuserer på å bringe mer intelligens direkte inn i møtelokalet samtidig som de tilbyr organisasjoner maskinvare som kan distribueres og administreres i rom fra små fokusrom til store konferansemiljøer.

Etter å ha ledet store samarbeidsinitiativ i Cisco Systems og jobbet med intelligente kant‑systemer i Aptiv, hva gjorde administrerende‑direktør‑rollen i Neat til det rette neste kapitlet for deg, og hvordan former din tidligere erfaring din visjon for selskapets AI‑transformasjon?

Å bygge produkter som tas i bruk i stor skala har alltid vært kjernen i det jeg gjør, og det er slik du raskt finner ut om du faktisk løser et problem.

I Cisco så jeg videokonferanser gå fra en luksus i styrerommet til ryggraden i hvordan verden fungerer. I Aptiv så jeg intelligent edge‑computing stille transformere hele industrier – bilindustri, romfart, robotikk – på måter de fleste ikke la merke til før de plutselig ikke kunne forestille seg å jobbe uten det. Det som bandt dem sammen var det samme: intelligens som beveger seg nærmere der ting faktisk skjer.

Og det er akkurat hvor vi er nå. I løpet av de siste par årene har AI‑modeller blitt små nok og kraftige nok til å kjøre direkte på en enhet i et konferanserom. Det er ikke en inkrementell forbedring. Det er et grunnleggende skifte i hva som er mulig, og ærlig talt er det en utrolig spennende tid å være i denne bransjen.

Det er derfor Neat gir mening. Grunnleggerteamet startet fra bunnen i 2019 og bygde en arkitektur som er designet for AI‑æraen, i stedet for å legges oppå tiår gammel legacy‑kode. Vi har over 600 000 enheter distribuert hos 20 000 kunder i 90 land. Vi blir den globale standarden. Og det er fortsatt så mye mer å bygge.

Du har beskrevet konferanserommet som en av de mest undervurderte overflatene i AI i dag. Hvorfor tror du det fysiske møtelokalet blir strategisk viktig igjen etter år med programvare‑først‑samarbeidstrender?

Etter pandemien så vi noe interessant skje. Bruken av konferanserom akselererte. Folk kom tilbake til kontoret, og møtelokalet ble sentralt igjen, ikke bare for videosamtaler, men som et samlingssted for team å tenke, bestemme og jobbe sammen.

Men så er saken. Selv med den fornyede relevansen blir disse enhetene fortsatt kun brukt mens du er i et møte. Du går inn, blir med i en samtale, går ut. Rommet blir mørkt. Og det er en enorm tapt mulighet.

Det som har endret seg er at vi nå kan gjøre så mye mer. Nå som kraftig beregning er i rommet – sammen med AI‑funksjoner som er enkle, godt designet, pålitelige og åpne – er plassen nyttig i alle øyeblikk som tidligere falt gjennom sprekkene. Før møtet starter. Etter at det er slutt. Når et lokalt team bare trenger et rom for å tenke høyt uten en møtelenke i sikte.

Konferanserommet har alltid vært et knutepunkt for samarbeid. AI er det som endelig gjør at det kan fungere som et.

I perioden du ledet Webex gjennom pandemiens fjernarbeidsboom, hvilke lærdommer fikk du om hvordan folk faktisk samarbeider versus hvordan programvareplattformer antok at de ville samarbeide?

Pandemien tvang bransjen til å bevege seg raskt, og samarbeidsplattformer gjorde en bemerkelsesverdig jobb med å forbedre opplevelsen for folk som jobbet hjemmefra. Lyden ble bedre, videoen ble bedre, grensesnittene ble enklere. Reell fremgang ble gjort for personen som sitter ved kjøkkenbordet.

Men så skjedde dette samtidig. Gapet for personen i konferanserommet ble bredere, ikke smalere. Mens hjemmeopplevelsen forbedret seg betydelig, presenterte romopplevelsen et annet sett med utfordringer som var vanskeligere å løse kun fra programvarelaget. Fjern‑deltakere ble konsekvent ulemmet på måter plattformen ikke kunne se eller måle: de gikk glipp av side‑samtaler før møtet startet, kunne ikke lese rommet, ble utelatt når beslutninger gled utenfor kameraet.

Det er nettopp derfor vi har investert så tungt i funksjoner som Intelligent Layouts og Intelligent Framing i Neat. Intelligent Layouts justerer dynamisk hvordan fjern‑deltakere vises i rommet, og gir alle lik tilstedeværelse uavhengig av hvor de sitter. Intelligent Framing leser kontinuerlig rommet og justerer kameravisningen automatisk, slik at fjern‑deltakeren alltid ser riktig person på riktig tidspunkt uten at noen i rommet berører noe. Målet vårt er enkelt: fjern‑deltakeren skal være like fornøyd med opplevelsen som de som sitter i rommet.

Mange AI‑samarbeidsverktøy i dag fokuserer på transkripsjon, sammendrag og copiloter. Hva tror du de fortsatt fundamentalt mangler når det gjelder møter i den virkelige verden?

Transkripsjon og sammendrag er verdifulle, og bransjen har gjort en utmerket jobb med å etablere dokumentasjon som en standard. Med dette grunnlaget på plass er neste mulighet å bruke AI til aktivt å forbedre selve møteopplevelsen.

Tenk på hva som faktisk skjer før et møte i det hele tatt starter. For mange kan det å bare bli med i et møte være stressende. Feil plattform, feil lenke, ukjent grensesnitt. Vi hører dette fra kunder hele tiden. Den friksjonen oppstår før et eneste ord blir transkribert, og det er noe vi aktivt jobber med sammen med våre plattformpartnere for å forbedre.

Vurder hva som skjer under selve møtet. Noen dominerer, andre mister engasjementet, fjern‑deltakere føler seg på sidelinjen. AI etter møtet er kraftig for dokumentasjon og oppfølging, men selve møteopplevelsen trenger også oppmerksomhet mens den pågår. Det er et levende, øyeblikkelig problem, og det krever intelligens som lever i maskinvaren selv.

Og så er det alt som kommer etter. Handlingspunkter som sitter i et sammendrag ingen leser. Beslutninger som ikke kommer inn i de riktige arbeidsflytene. AI bør koble disse resultatene til resten av virksomheten automatisk, i stedet for å generere et nytt dokument som noen må behandle manuelt.

Det er det vi fokuserer på i Neat: før, under og etter. Bedre opplevelser drevet av AI som fungerer i rommet, ikke bare dokumenterer hva som skjedde i det.

Hvordan endrer fremskritt innen edge‑computing og store språkmodeller hva konferanseroms‑maskinvare kan gjøre lokalt versus å stole fullt på skyen?

I mesteparten av AI‑historien innen samarbeid har skyen vært der intelligensen bodde, og den er fortsatt ryggraden i hvordan vi håndterer og koordinerer i stor skala. Det som har endret seg er at vi nå kan gjøre mer ved å bringe noe av den intelligensen nærmere der møtet faktisk skjer.

Det første er hastighet. Du kan ikke ha meningsfull latens i lydbehandling eller kamerainnramming. Når AI må ta en rundtur til skyen og tilbake, merker du det. Responsen må være umiddelbar, og det betyr at behandlingen må skje akkurat der i rommet.

Det andre er personvern. Når AI kjører direkte på enheten, trenger de mest sensitive dataene aldri å forlate rommet. Det er ikke bare en teknisk detalj; det er en fundamentalt annen personvern‑tilnærming. Et retningslinjedokument kan ikke gi deg det. Arkitekturen må.

Det tredje er kostnad. Å kjøre AI lokalt på enheten reduserer avhengigheten av dyr sky‑GPU‑infrastruktur. Det er en reell besparelse som vokser med en stor enhetsflåte, og det er noe IT‑ledere i økende grad legger merke til.

Å kjøre kraftige AI‑modeller direkte på maskinvaren, i stedet for som et fjern‑API‑kall, er nå mulig på en måte som det rett og slett ikke var for noen år siden. Du får det beste fra begge verdener: skyen håndterer administrasjon og koordinering i skala, og kanten håndterer opplevelsene der hastighet, personvern og lokal kostnadseffektivitet er viktigst. Dette skiftet er en stor del av det som trakk meg tilbake inn i denne bransjen, og til Neat.

Du har jobbet på tvers av industrier, inkludert bilindustri, romfart, robotikk og bedrifts‑samarbeid. Er det konsepter fra intelligente systemer i disse bransjene som du tror etter hvert vil omforme teknologi for samarbeid på arbeidsplassen?

Den bilindustri‑parallellen er den jeg stadig vender tilbake til. Autonom kjøring er en av de mest sofistikerte edge‑computing‑løsningene som noen gang er bygget. Sensorene oppdager hva som skjer i sanntid, bilen tar beslutninger som virkelig påvirker menneskers liv, og alt behandles ved kanten i øyeblikket. Responsen må være umiddelbar fordi konsekvensene av å ta feil er umiddelbare.

Et konferanserom er det samme problemet i et annet miljø. Rommet endrer seg hver gang. Ulike antall personer, ulik akustikk, ulik belysning, ulike samtaledynamikker. Maskinvaren må lese hva som skjer og svare elegant, uten at noen må administrere den.

Det som trekker oss mot edge‑enheter i Neat, kommer tilbake til tre ting: hastighet for opplevelsene som krever det, personvern fordi de mest sensitive dataene ikke bør forlate rommet, og kostnad fordi lokal behandling reduserer avhengigheten av sky‑infrastruktur i stor skala. Disiplinen med å designe for reell variasjon i stedet for ideelle forhold er noe bil‑ og robotikkindustriene har slitt med i flere tiår. Bedrifts‑samarbeid innhenter nå.

Hvorfor tror du den neste store innovasjonsbølgen innen bedrifts‑samarbeid kan komme fra maskinvare og edge‑intelligens i stedet for fra programvareplattformene som dominerer overskriftene i dag?

Jeg vil dempe rammen litt. Det er ikke maskinvare mot programvare, de to må jobbe sammen. Men det som har endret seg er at maskinvare nå kan gjøre ting som rett og slett ikke var mulig for noen år siden, og det skaper en reelt ny mulighet.

Plattformene, Microsoft, Zoom, Google, gjør bemerkelsesverdige ting i møtet. Men det finnes ting som maskinvare muliggjør som programvare alene ikke kan replikere fullt ut. Å ramme inn rommet nøyaktig. Å behandle lyd med presisjonen som kommer fra mikrofoner og høyttalere spesialbygd for rommet. Å håndtere alt lokalt uten en rundtur til skyen. Når intelligens er bygget inn i maskinvaren, får du et nivå av ytelse og personvern som programvare alene ikke kan oppnå på samme måte.

Når du bygger den intelligensen inn i maskinvaren, gjør du programvaren bedre. Bedre innramming betyr at fjern‑deltakeren får en renere, mer nøyaktig visning av rommet. Bedre lydbehandling betyr at stemmer fanges tydeligere, noe som forbedrer alt videre i prosessen. Bedre lokal behandling betyr raskere, mer privat og mer pålitelige opplevelser for alle i rommet og alle som deltar eksternt.

Så spørsmålet er ikke hvilket lag som vinner. Spørsmålet er hvordan du bygger en maskinvareplattform som gjør programvaren bedre, og et programvareøkosystem som gjør maskinvaren mer verdifull. Det er innsatsen vi gjør i Neat, og derfor har vi bygget fra bunnen av i stedet for å prøve å ettermontere AI på en legacy‑arkitektur. De selskapene som finner ut hvordan maskinvare og programvare kan fungere sømløst sammen, er der den neste bølgen kommer fra.

Etter hvert som AI‑agenter blir mer kapable, hvordan ser du møtenes rolle utvikle seg? Vil møter bli mer målrettede, mer automatiserte, eller potensielt mindre hyppige?

Det du først vil se, er en transformasjon av alt rundt møtet og selve møteopplevelsen. Før samtalen vil agenter hjelpe med å forberede deltakerne, fremheve relevant kontekst og sikre at de rette personene er i rommet. Etter samtalen vil agenter handle på resultatene automatisk, tildele handlingspunkter, oppdatere arbeidsflyter og koble beslutninger til resten av virksomheten uten at noen må jage dem. Møtet blir mindre et isolert hendelse og mer en node i en kontinuerlig, intelligent arbeidsflyt.

Det andre agentene vil endre, er hvordan IT administrerer infrastruktur. Når agenter kan få tilgang til og styre rommaskinvare direkte, reduseres kostnadene og kompleksiteten ved å drifte en konferanseroms‑portefølje betydelig. IT‑team bruker mindre tid på vedlikehold og feilsøking, og mer tid på strategiske prioriteringer. Det er et meningsfullt skifte for enhver organisasjon som driver mange møterom.

Det som ikke vil endre seg, er viktigheten av selve møtet som et rom for ekte menneskelig samarbeid og drøftelse. Samtalene som krever skjønn, som trenger at folk leser rommet og tar beslutninger sammen, forsvinner ikke. Tvert imot, etter hvert som agenter håndterer mer av den administrative byrden, blir de gjenværende møtene mer fokuserte og mer verdifulle.

Rommaskinvaren må være klar for alt dette. Når agenter blir aktive deltakere i stedet for bare støtteredskaper, blir enheten i rommet det fysiske vinduet som agentene bruker for å engasjere seg med menneskene der.

Bedrifter blir stadig mer bekymret for personvern, styring og sikkerhet når AI‑systemer er integrert direkte i arbeidsmiljøer. Hvordan bør organisasjoner tenke om å balansere intelligent samarbeid med tillit og kontroll?

Dette er ett av de viktigste spørsmålene i bransjen vår akkurat nå, og det vil bare bli mer presserende etter hvert som AI blir mer integrert på arbeidsplassen.

Utgangspunktet må være arkitektur. Når du integrerer AI i et rom med permanente sensorer og alltid‑på‑behandling, er spørsmålet om hvor dataene lagres ikke en detalj. Hvis de mest sensitive dataene aldri forlater enheten, har du adressert en risikokategori som ingen personvernpolicy alene kan håndtere.

I Neat er sikkerhet og personvern bygget inn i hvordan vi designer og utvikler produktene våre fra bunnen av, ikke etterpå. Neat OS er et formålsbygget operativsystem spesifikt utviklet for møtelokaler, med maskinvarebasert sikker oppstart, verifisert operativsystemintegritet og strenge prosesskontroller som begrenser hva programvare kan få tilgang til selv om en sårbarhet oppdages andre steder. All lyd‑ og visuell AI‑behandling håndteres lokalt på dedikerte edge‑prosessorer i flyktig minne, som garanterer null datalagring, null sky‑overføring og null eksponering av kundens informasjon.

Den arkitekturen forenkler også noe organisasjoner i økende grad bryr seg om: samsvar. Når AI‑behandling forblir på enheten, blir datasuveränitet langt enklere å demonstrere. Det fjerner hele kategorier av risiko fra samsvarsdebatten og gjør det betydelig enklere å oppfylle kravene i rammeverk som HIPAA for helsevesen, SOC 2 for tjenesteorganisasjoner, og CCPA og CPRA for organisasjoner som opererer under Californias personvernlov. Rommet blir en ressurs i din samsvarsstrategi, ikke en forpliktelse.

Det AI endrer, er hastigheten på sikkerhet, ikke retningen på strategien vår. Tidsvinduet mellom å oppdage en sårbarhet og utnytte den krymper raskt. Derfor har vi gått fra periodiske gjennomganger til kontinuerlig overvåking, løpende sårbarhetshåndtering og AI‑assistert kodeanalyse gjennom hele utviklingsprosessen.

For organisasjoner som evaluerer teknologipartnere, er det mest nyttige spørsmålet ikke om en leverandør er knyttet til den nyeste AI‑sikkerhetsinitiativet. Det er om sikkerhet er dypt nok integrert i alt de bygger for å tåle det som kommer neste. I Neat har dette vært vårt fokus fra dag én.

Ser du fem år fremover, hvordan ser og føles det ideelle AI‑drevne konferanserommet, og hvilke evner tror du vil virke åpenbare i ettertid når denne overgangen er fullt realisert?

Det som vil virke mest åpenbart i ettertid er dette: ingen skal noen gang ha en dårlig møteopplevelse bare fordi de deltar eksternt. Det er den standarden vi bygger mot, og vi er nærmere enn de fleste tror.

Du går inn i rommet, og møtet er klart for deg. Ingen fumling med kabler, ingen feilsøking av lyd, ingen justering av kameraet. Alle, enten de er i rommet eller deltar hjemmefra, har lik tilstedeværelse gjennom hele samtalen uten at noen må administrere det.

Etter møtet sitter ikke resultatene i et sammendrag ingen leser. Handlingspunkter blir tildelt, arbeidsflyter oppdatert, og beslutninger kobles automatisk til resten av virksomheten. Møtet blir en node i en kontinuerlig, intelligent arbeidsflyt i stedet for en isolert hendelse.

Og infrastrukturen som driver alt dette, administreres i stor grad av AI‑agenter, ikke IT‑team som jager enhetsproblemer. Rommene er alltid klare. Flåtestyring skjer i bakgrunnen. Teknologien blir virkelig usynlig.

Det som vil virke åpenbart i ettertid er at vi ventet så lenge med å behandle rommet som et intelligent system i stedet for en samling av perifere enheter. Ideen om at du må feilsøke lyd eller manuelt ramme inn kameraet før et møte kan starte, vil fremstå like unødvendig som den faktisk er.

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