Mal Vivek, Grunnlegger og CEO av zeb – Intervju-serie

Mal Vivek leder zeb som grunnlegger og CEO, og sitter i styret for G8RTech. Tidligere har hun hatt ledende roller i AVASOFT, der hun bygget bedriftssamarbeids- og migrasjonsprodukter på Microsoft 365. Tidligere co-grunnla hun Girls Make Apps og arbeidet med komputasjonsbiologi og maskinlæring ved Memorial Sloan Kettering Cancer Center.

zeb er et AI-drevet digitalt transformasjonsselskap og AWS Premier Tier Partner, som tilbyr AI, migrasjon og modernisering, data og analyser, applikasjonsutvikling og sikkerhetsløsninger på tvers av industrier som detaljhandel, finansteknologi, logistikk og helse.

Du har hatt en mangfoldig reise – fra å co-grunnlegge Girls Make Apps til å lede AVASOFT og nå grunnlegge zeb. Hva inspirerte deg til å starte zeb, og hvordan formasjon din tidligere erfaring din visjon i dag?

I min tid i systemintegrator-bransjen, så jeg at de fleste leverandører opererte transaksjonelt som enten billett-takere eller strategikonsulenter som leverte dyre dekks uten substans. Med AI-boomet som kommer, så jeg et hull for organisasjoner som kunne forstå teknologien, holde seg foran den, OG oversette dens bruk til faktiske forretningsapplikasjoner. Min visjon for zeb var å skape en AI-sentrert teknologitransformasjonsorganisasjon med bransjeekspertise og evnen til å produksjonere AI i stor skala. Min erfaring med Girls Make Apps lærte meg mye om viktigheten av å gjøre teknologi tilgjengelig, som direkte påvirker zeb’s misjon om å demokratisere AI for bedrifter av alle størrelser.

Hvilke hull i bedrifts AI-implementering så du i markedet som zeb var spesielt bygget for å løse?

Hovedproblemet er at de fleste selskaper bygger AI i siloer uten å forstå at kobling av systemer og prosesser er mer nødvendig enn noen gang før for å fremme verdi. For virkelig transformasjon, trenger organisasjoner å integrere AI i eksisterende prosesser i stedet for å behandle det som separat. Hos zeb, betjener vi alle aspekter av teknologistaben for å transformere selskaper fra ende til ende, og sikre at AI blir en del av prosessen og forblir nyttig og eid av kunden. Det største hullet var selskaper som bygget AI uten riktig data-grunnlag eller forståelse av integreringskompleksitet.

Kvinnelige AI-selskaper har samlet inn over 1,6 milliarder dollar i 2024, men utgjør fortsatt mindre enn 15% av totalt finansiering. Hva mener du er de unike styrkene kvinnelige gründere bringer til bedrifts AI?

Jeg tror den største styrken kvinner har, er evnen til å multi-taske, som er avgjørende når det gjelder å balansere en stor skala transformasjon med AI-adopteringsfrykt. Det er mye frykt som oppstår når selskaper bruker AI, og kvinner er virkelig sterke på å ta en empati-først-tilnærming til å navigere menneske-sentrerte utfordringer samtidig som de driver teknologisk innovasjon. Vi tar handling for å skape positiv forandring samtidig som vi spør om det er bedre måter å gjøre ting på.

Hvordan hjelper programmer som WBE (Kvinnelige Bedrifts Sertifisering) og WOSB (Kvinnelige Eide Små Bedrifter-program) med å jevne ut spillere for kvinnelige ledede teknologiselskaper?

Programmer som WBE og WOSB er så nødvendige for å utvide mulighetenes åpning som de gir anerkjennelse og tilkobling for store bedrifter til kvinnelige ledede bedrifter. De er essensielle for å skape systemisk forandring vi tror på. Å ha privilegiet av muligheter er ikke noe jeg tar for gitt, og jeg føler en presserende ansvar for å utvide denne kraften til de jeg kan. Disse programmene hjelper med å skape den type tilgang og anerkjennelse som kan transformere hele industrier.

Kan du gå oss gjennom de proprietære AI-drevne implementeringene zeb har utviklet? Hvordan forsker de fra standard AI-løsninger?

Definitivt – generelt er våre løsninger tilpasset hvert enkelt selskap i stedet for den begrensede konfigurasjonen som en standard “one-size-fits-all”-tilnærming gir. Dette har ført til en rekke løsninger tilpasset bedriftens behov – for en av våre kunder, et stort bedrifts selskap, bygget vi en selvbetjenings chat-grensesnitt integrert med Teams som enablet deres operasjonslag å stille noen som helst spørsmål i sanntid om transaksjons og kostdata. For en annen kunde i ISV-rommet, bygget vi automatiserte arbeidsflyter som samlet inn ulike kilder av markedsdata og beriket det for å gi ekstra kontekst som de kunne ytre til deres sluttbrukere i en agens AI-arkitektur. Vi jobber også med flere agens agens-kommunikasjonsarbeidsflyter med orkestreringer og incentiv-kjeder som kan automatisere funksjoner som tidligere krevde flere lag og ekspertnivå for flere bedrifter, alle tilpasset deres roller og forretningskontekst.

Hvordan sikrer du at AI-en du deployer er designet for å heve lag og prosesser i stedet for å erstatte dem?

Vi vurderer hvor AI kan hjelpe selskaper med å frigjøre menneskelig kreativitet og sette AI til å jobbe på repetitive prosesser som sløser med menneskelig kapital. Mens AI erstatter noen lavere funksjoner, krever de fleste implementeringer fortsatt mennesker i løkken, og din verdi bestemmes av hvordan du tilpasser og bruker AI-verktøy for å forbedre arbeidsflyter. Vi starter smått med skeptiske kunder, bevise verdi på korte sikt-engasjementer, og bygge tillit for å takle større utfordringer sammen. Denne tilnærmingen tjener som en “show and tell” av hvordan vi supplere i stedet for å erstatte.

Hva er noen av de mest overbevisende eksemplene på zeb’s AI-løsninger som transformerer arbeidsflyter – enten i helse, detaljhandel eller finanstjenester?

Våre løsningss akseleratorer bygget i partnerskap med AWS, Databricks og ServiceNow har tatt på seg et eget liv med kunder som skaper usedvanlig interessante brukstilfeller som utfordrer våre lag. En kunde brukte vår SuperInsight-akselerator til å designe tilpassede varsler basert på kunde-erhvervstrend-data. En annen ønsket å bygge en tilpasset “hjerne” som representerer hver enkelt kundes markedsføringskampanjer og historikk så AI kunne interagere med den konteksten. Vi hadde en annen kunde i helse-rommet som ønsket å bruke NLP og mønsteridentifikasjon til å vurdere trender i pasienters vaner som påvirker deres kroniske smertenivåer. Vi betjener produksjon / logistikk, detaljhandel, digitalt native bedrifter og hedgefond / private equity – jeg tror vår diverse kunde-base viser at ethvert bedrift med en åpen sinn for forandring og innovasjon er et godt valg for AI.

Finansiering forblir en utfordring for kvinnelige ledede startups. Hvor ser du de største investeringsmulighetene for kvinnelige ledede AI-venturer de neste få årene?

Jeg tror de største mulighetene for kvinnelige ledede AI-venturer er de samme som de største mulighetene for AI-venturer generelt – hvor vi ser mest traksjon er i cybersikkerhet, helse og web 3.0. Nøkkelen er å fokusere på bedrifter som skaper virkelig verdi og ROI uten å undervurdere trekken av rutineprosesser i bedriftene disse lederne søker å disrupte. Jeg kjenner fantastiske kvinnelige ledere i alle disse sektorene og de er gode for en samlet årsak: de har dyp erfaring med å være kunden av produktet de søker å bygge og som sådan gjør de ikke feil eller ønskefulle antagelser om AI-evnen til å endre prosess over natten.

Hva rolle ser du zeb spille i å forme bedrifts AI-adopteringsutvikling de neste 3-5 årene?

Endringene vil være dramatiske selv i de neste to årene – vi har knapt skrapet overflaten av hva som er mulig. Dette er første gangen siden dot-com-boblen vi har hatt en teknologi som fungerer med massiv innvirkning pluss markedstrykk som presser hver bedrift til å adoptere eller bli forbigått. Om 5 år vil zeb være i en kategori for seg selv, og bevise konstant innovasjon og skala ikke er gjensidig exclusive. Vi har allerede lansert zeb labs vårt keystone R&D-initiativ i løpet av det siste året som gir våre interne lag og kunder med objektivt innputt på resultater fra AI-fremgang – vi planlegger å fortsette å vokse dette initiativet og bidra meningsfullt til forskning rundt modell-sikkerhet, styring og modell-belønning og incentiv-rammeverk som vi føler vil være kritisk når adopteringen fortsetter å stige.

Hva råd ville du gi til unge kvinner som går inn i AI som ønsker å bygge selskaper som zeb?

Den største misforståelsen om å være en ung grunnlegger er de innebygde begrensningene folk legger på deg – råd som velg færre partnere, gjør en ting virkelig bra. Disse er begrensninger folk pålegger, men det er mulig å gjøre begge deler, og i dagens AI-landskap er det nødvendig. Mitt største råd er ikke å la folk begrense deg til bokser eller begrense din visjon basert på tradisjonell tenkning. Verden har endret seg over natten med AI og de gamle reglene gjelder ikke lenger uforbeholdent – alle rundt deg er akkurat der du er og prøver å finne ut av det for første gang også.

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