Alex Yakubovich, Współzałożyciel i Dyrektor Generalny Levelpath – Seria Wywiadów

Alex Yakubovich, Współzałożyciel i Dyrektor Generalny Levelpath, to doświadczony przedsiębiorca technologiczny, który spędził swoją karierę na budowaniu i skalowaniu oprogramowania do zakupów i operacji. Przed założeniem Levelpath w 2022 roku pełnił funkcję Dyrektora ds. Wydatków w Workday po przejęciu Scout RFP, gdzie był Wiceprezesem i wcześniej Dyrektorem Generalnym po współzałożeniu i rozwoju firmy w wiodącą platformę do źródeł. Wcześniejsze role w ONOSYS i LivingSocial dalej wzmocniły jego doświadczenie w dziedzinie operacji przedsiębiorstw, rozwoju produktów i transformacji cyfrowej.

Levelpath to platforma do zakupów napędzana przez sztuczną inteligencję, zaprojektowana w celu uproszczenia i zmodernizowania sposobu, w jaki przedsiębiorstwa zarządzają źródłami, umowami, dostawcami i wydatkami. Jej system ujednolica procesy robocze, które tradycyjnie znajdują się w wielu niepołączonych narzędziach, wykorzystując automatyzację i inteligentną przetwarzanie danych w celu wyeliminowania tarcia, poprawy widoczności i przyspieszenia podejmowania decyzji. Zaprojektowana z myślą o użyteczności i skali, Levelpath umożliwia organizacjom uproszczenie procesów zakupów, redukcję ryzyka i działanie z większą efektywnością na całym cyklu życia zakupów.

Po kierowaniu działem Wydatków w Workday i wcześniej skalowaniu Scout RFP w jedną z najbardziej rozpoznawalnych platform zakupowych, jakie doświadczenia lub bóle głowy z tych lat ostatecznie skłoniły Cię do stworzenia Levelpath jako systemu zakupów rodzimego dla sztucznej inteligencji?

Moja współzałożycielka, Stan Garber, i ja zbudowaliśmy Scout RFP, aby pomóc organizacjom uprościć źródła. Podczas tej podróży zobaczyliśmy, jak rozdrobnione procesy zakupowe powodowały frustrację, bóle głowy i opóźnienia, już na etapie przyjęcia. Po przejęciu Scout RFP przez Workday nadal słyszeliśmy tę samą historię. Zakupy były wszystkim, tylko nie przyjemne, a zwykli użytkownicy nie mogli pokonać trudności złożonych, fragmentowanych procesów.

Bezpośrednio zaobserwowaliśmy w Workday, jak skomplikowane może być kupowanie w dużej firmie, i zobaczyliśmy dużą okazję. Te organizacje prawdopodobnie mają preferowanych dostawców dla wszystkiego, od usług profesjonalnych po firmowe gadżety. Jednakże, prawdopodobieństwo, że każdy potencjalny użytkownik końcowy w firmie zna te informacje o dostawcy, jest niskie, ponieważ istnieje wiele rozproszonych wiadomości i złożoności. Postanowiliśmy stworzyć zakupy, które będą przyjemne.

Kiedy Stan i ja opracowywaliśmy naszą wizję dla Levelpath, zrealizowaliśmy okazję do stworzenia platformy, która została zbudowana z sztuczną inteligencją od podstaw. Doświadczenie zakupowe musiało zostać wynalezione na nowo w sposób, który priorytetowo traktowałby ludzi korzystających z systemu. Rozwinęliśmy Levelpath jako platformę zakupów rodzimą dla sztucznej inteligencji, skoncentrowaną na przyjęciu do zakupów. Naszym celem jest umożliwienie przyjemnych zakupów, dając zespołom szybsze i wcześniejsze sposoby współpracy.

Wiele narzędzi zakupowych nadal opiera się na architekturach legacy. Jak zaprojektowaliście Levelpath, aby był rodzimy dla sztucznej inteligencji od pierwszego dnia, i jakie praktyczne korzyści daje to użytkownikom?

Narzędzia legacy nie są w stanie pomostować przepaści między tym, czego potrzebują firmy, a tym, co mogą faktycznie dostarczyć. Podobnie jak większość procesów biznesowych biura, zakupy przeszły znaczące zmiany w ciągu ostatnich dwóch dekad. Ma to sens, że technologia wspierająca funkcje zakupowe również wymaga ekstremalnej transformacji, zwłaszcza z postępami w dziedzinie sztucznej inteligencji, które mamy obecnie w zasięgu ręki.

Zamiast próbować dostosować sztuczną inteligencję i niestandardowe duże modele językowe do systemów oprogramowania legacy, zbudowaliśmy Levelpath jako prawdziwie rodzimą platformę zakupową dla sztucznej inteligencji. Rozpoczęcie od czystej tablicy na początku ery sztucznej inteligencji oznacza, że każdy proces roboczy i interakcja zostały zaprojektowane z możliwościami rodzimej sztucznej inteligencji. Ten inteligentny design jest przewagą dla naszych użytkowników, ponieważ każde oprogramowanie SaaS do zakupów stworzone przed 2022 rokiem nie zostało zbudowane od podstaw z myślą o sztucznej inteligencji.

Wbudowywanie sztucznej inteligencji w zakupy jest dużym tematem w tej chwili. Jak Levelpath wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji złożonych źródeł, zarządzania dostawcami i powiązanych z umowami procesów roboczych?

Agenci Levelpath automatyzują powtarzalne zadania, takie jak tworzenie ankiet na wydarzenia źródeł, zbieranie informacji o dostawcach i przeprowadzanie przeglądów ryzyka, aby uwolnić zespoły od koncentracji na strategii. Agenci przywożą kontekstową inteligencję do procesów roboczych i pomagają zespołom zauważyć ryzyka i zapewnić zgodność umów.

Ponieważ inteligencja jest wbudowana w Levelpath za pośrednictwem naszego silnika rozumowania Hyperbridge, platforma może zrozumieć intencje użytkownika i zmniejszyć wysiłek ręczny. Oznacza to szybsze wdrożenie, lepsze przyjęcie w całej firmie i bardziej poinformowane decyzje, które dają lepsze wyniki biznesowe. Wszystkie dane dostawców, umów i źródeł również znajdują się w jednym ujednoliconym modelu, co oznacza, że agenci mogą podejmować działania w całym cyklu życia zakupów. Uproszczenie tych nużących, czasochłonnych procesów ręcznych daje zakupom szansę na przejście z reaktywnego do strategicznego.

Najczęściej kategoria wydatków pośrednich jest najtrudniejsza do kontrolowania. Jak Wasza platforma pomaga firmom zyskać głębszą widoczność, zmniejszyć przecieki i nawigować w związku z tarify?

Kategorie wydatków pośrednich często są rozdrobnione w różnych działach i systemach, co utrudnia widoczność kosztów w czasie rzeczywistym. Firmy, które polegają na arkuszach kalkulacyjnych, statycznych raportach lub niepołączonych systemach, nie mogą nadążyć za zmianami, a wpływ taryf często jest ukryty w dokumentach, do których liderzy nie mają dostępu lub nie widzą, dopóki budżety nie zostaną już dotknięte.

Levelpath rozwiązuje to wszystko, identyfikując kategorie dostawców podatne na ryzyko i pomagając w przyporządkowaniu wydatków pośrednich w sposób bardziej strategiczny. Sztuczna inteligencja w zakupach daje liderom pojedynczy, rzeczywisty widok wydatków pośrednich. Nasza platforma flaguje wczesne wskaźniki skoków kosztów, takie jak rosnące koszty materiałów, anomalie umowne lub zmiany cen związane z taryfami. Liderzy łańcucha dostaw mogą odpowiedzieć natychmiast, zamiast czekać tygodni na raporty lub dowiadywać się o podwyżkach cen po otrzymaniu faktury.

Dodatkowo, z agentami Levelpath, liderzy mogą zadawać pytania w języku naturalnym o swoich umowach i otrzymywać odpowiedzi na poziomie klauzuli w ciągu kilku sekund. Pozwala to wszystkim zespołom na głębsze zajrzenie do swoich umów w poszukiwaniu potencjalnych zmian w czasie niepewności i zapobiegawczo reagować.

Mówiłeś o tworzeniu agentów sztucznej inteligencji, które naprawdę dodają wartość dla kupujących B2B. Co tak naprawdę oznacza „użyteczny” w kontekście zakupów, i co odróżnia skutecznych agentów od powierzchownych?

Gdy chodzi o agenty sztucznej inteligencji w zakupach, praktyczna integracja ma większe znaczenie niż technologiczna finezja. Wczesne agenci przedsiębiorstw nie powiodły się, ponieważ zachowywały się jak czatboty lub automatyzacje naśladujące, zamiast prawdziwych cyfrowych specjalistów. Zespoły zakupowe potrzebują agentów, które zachowują się jak poinformowani współpracownicy, dostarczający precyzyjne, kontekstowe i godne zaufania dane wyjściowe.

Użyteczny agent zaczyna się od odpowiedniej podstawy. Jeśli podstawowe dane dostawcy, umowy i źródła nie są ujednolicone i odpowiednio przeszkolone w modelu, agent nie może działać ani powiadamiać w sposób niezawodny. Dlatego platformy rodzime dla sztucznej inteligencji, takie jak Levelpath, szkolą agenty bezpośrednio na rzeczywistych procesach roboczych i strukturze danych firmy, pozwalając im działać w kontekście zamiast spekulacji.

Aby znaleźć agenty, które dodają wartość, kupujący powinni zapytać: „Czy ten agent rozwiązuje prawdziwy ból głowy?” Agenci o wysokim wpływie są bezpośrednio związani z celami biznesowymi, niezależnie od tego, czy jest to przyspieszenie cykli źródeł, wzmocnienie relacji z dostawcami, czy redukcja kosztów i ryzyka. Gdy agenci są szkoleni na ujednoliconym zestawie danych i wbudowani w architekturę rodzimą dla sztucznej inteligencji, odblokowują one poziom operacyjnej inteligencji i elastyczności, który pomaga zespołom zmienić sposób, w jaki prowadzą biznes.

Zakupy dotykają finansów, prawa, ryzyka i dostawców. Jak Levelpath łączy tych interesariuszy, aby procesy robocze, dane i komunikacja płynęły bardziej naturalnie?

Levelpath łączy zespoły międzyfunkcyjne, umożliwiając każdemu w organizacji uczestnictwo w ustandaryzowanych procesach roboczych. Ujednolicenie danych zakupowych sprawia, że współpraca i widoczność są znacznie prostsze do raportowania i śledzenia. W interfejsie obsługiwanym przez agenta, interesariusze mogą wydajnie żądać, przeglądać i współpracować przy przyjęciu, źródłach i umowach. To sprawia, że procesy zatwierdzania są bezbolesne.

Levelpath poprawia również globalną współpracę, usuwając bariery językowe. Dostawcy mogą pisać w swoim języku ojczystym, a dyrektorzy otrzymają podsumowania w swoim.

Czy możesz podzielić się konkretnym przykładem, jak Levelpath zmienił codzienne życie zespołu zakupowego — czy to poprzez prędkość, redukcję kosztów, czy poprawę współpracy z dostawcami?

Levelpath postawił sobie za cel uczynienie procesu zakupowego naprawdę przyjemnym, i osiągamy to, tworząc intuicyjne i niezawodne procesy robocze dla zespołów zakupowych z szybszą innowacją i skalowalną automatyzacją. W rezultacie nasi klienci zaoszczędzili czas i pieniądze na tradycyjnie ręcznych procesach.

Na przykład:

• GATX zmniejszył czas cyklu RFP z miesięcy do minut i osiągnął 10-krotną pojemność źródeł na pracownika zakupowego, co skutkowało oszczędnościami umownymi w wysokości 3,5 miliona dolarów. GATX zastosował agenty Levelpath do scentralizowania dokumentów, zastąpienia procesów legacy i przyspieszenia wyników.
• Acrisure osiągnął 10-krotną pojemność źródeł na pracownika zakupowego, zarządzając 80% wydatków pośrednich, wdrażając Levelpath jako pierwszy system zakupowy. Szybkie wdrożenie, efektywne skalowanie i inteligentne narzędzia do źródeł dostarczyły natychmiastową wartość.
• PADNOS zaoszczędził 6 000 godzin przestoju floty, z 76% szybszymi cyklami zakupów i 5-krotnym wzrostem projektów źródeł na pracownika zakupowego, umożliwiając bezpośrednie połączenia z dostawcami i redukując przestoje.
• Western Union osiągnął 60% redukcję czasu przeglądu umów Master Service Agreements i zaoszczędził tygodnie podczas corocznych cykli audytowych, uzyskując pełną widoczność swojego krajobrazu umownego.

Globalne łańcuchy dostaw nadal napotykają nieprzewidywalne presje. Jak sztuczna inteligencja pomaga organizacjom wczesniej wykrywać ryzyka i reagować bardziej strategicznie?

Presje łańcucha dostaw, takie jak taryfy i inflacja, są trwałą rzeczywistością. Liderzy zakupów potrzebują narzędzi, które pomagają im planować, a nie tylko reagować na nieprzewidywalne presje. Możliwości sztucznej inteligencji, takie jak Levelpath Optyczne Rozpoznawanie Znaków i inteligentne wyszukiwanie, pomagają ujawnić klauzule umowne związane z hasłami wokół taryf, Indeks Cen Konsumpcyjnych i inflacji. Z tą przejrzystością organizacje mogą określić ryzyka, zanim spowodują problemy budżetowe.

Wykorzystując nasze rozwiązanie, klient z sektora opieki zdrowotnej przeanalizował 30 000 dokumentów w ciągu kilku minut, co byłoby równoznaczne z ponad 3 350 godzinami pracy ręcznej. Ujawniając ryzyka umowne, które wcześniej były ukryte, ich zespoły mogły renegocjować niekorzystne warunki, złapać nadchodzące odnowienia i zidentyfikować lepsze alternatywy. Ta zdolność również podniosła strategiczną wartość zakupów, umożliwiając zespołom szybko i łatwo ujawniać krytyczną inteligencję umowną dla kierownictwa wykonawczego, pozycjonując zespół jako proaktywnego partnera biznesowego, a nie tylko funkcję przetwarzania.

Gdy firmy po raz pierwszy przyjmują sztuczną inteligencję w zakupach, jakie bariery kulturowe lub operacyjne widzisz najczęściej, i jak liderzy powinni je nawigować?

Sztuczna inteligencja ma moc rewolucjonizowania biznesu, co jest widoczne, gdy prawie 80% organizacji wykorzystuje sztuczną inteligencję w co najmniej jednej funkcji biznesowej. Jednak rzeczywistością jest to, że tylko 1% z nich udaje się pomyślnie skalować te inicjatywy poza program pilotażowy. Wewnętrzne zastosowania sztucznej inteligencji, bolted do rozwiązań legacy, powstrzymują firmy, frustrują pracowników i uniemożliwiają organizacjom uzyskanie 5-krotnego zwrotu z inwestycji.

Liderzy często będą śledzić rozwiązanie sztucznej inteligencji, ponieważ koncentrują się na funkcjach technologicznych, a nie na wynikach biznesowych, które może dostarczyć. Aby osiągnąć prawdziwą wartość z rozwiązań zakupowych napędzanych przez sztuczną inteligencję, organizacje muszą zacząć od programów pilotażowych, które rozwiązują określone bóle głowy, wybrać problemy, w których sztuczna inteligencja tworzy natychmiastowy wpływ, i zaplanować skalowalność.

W ogóle, organizacje muszą przestać inwestować w rozwiązania retrofitted, które uderzą w ściany i wymagają obejść, które nie istnieją dla platform rodzimych dla sztucznej inteligencji. Liderzy muszą zbudować odpowiednią podstawę, wybierając rozwiązania rodzime dla sztucznej inteligencji, które unikają wyzwań integracyjnych i będą ewoluować, gdy operacje zakupowe będą nadal się transformować.

Jak sztuczna inteligencja będzie ewoluować, dokąd widzisz technologie zakupowe w ciągu najbliższych trzech do pięciu lat, i jak Levelpath przygotowuje się do tego przyszłego? 

Widzę, jak gospodarka agentów zmienia zakupy przedsiębiorstw. W tym roku agenci sztucznej inteligencji skoczyli od trendu konsumenckiego do przedsiębiorczego disruptora, a ten trend będzie się nadal rozwijał. Największe transformacje napędzane przez sztuczną inteligencję zachodzą w tym, jak prowadzi się biznes, i to rozciąga się na zakupy w szczególności. Przedsiębiorstwo nie potrzebuje już nadmiaru kupujących, aby nawigować fragmentowane systemy legacy.

Platforma Levelpath rodzima dla sztucznej inteligencji pozwala organizacjom na źródła, negocjacje i zamykanie z całkowitą przejrzystością i natychmiastowością. Agenci sztucznej inteligencji już oceniają dostawców, ujawniają ryzyka i przyspieszają transakcje w tempie, które zmieniają współczesny biznes. W przyszłości agenci sztucznej inteligencji przestaną asystować i zaczną działać, zmieniając to, jak wygląda wydajność przedsiębiorstwa od wewnątrz.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Levelpath.