Pratima Arora, Chief Product and Technology Officer at Smartsheet – Wywiad

Pratima Arora, Chief Product and Technology Officer at Smartsheet, to doświadczony executive z dziedziny produktu i technologii, z rekordem prowadzenia platform o wysokim tempie wzrostu i skalowania globalnych zespołów. W swojej obecnej roli nadzoruje zarządzanie produktem, marketing, user experience, ceny i strategiczne partnerstwa, pomagając napędzać ewolucję platformy Smartsheet do zarządzania pracą opartą na AI. Wcześniej pełniła funkcję Chief Product and Technology Officer w Chainalysis, gdzie kierowała inżynierią, nauką o danych i strategią produktu, znacznie rozszerzając organizację i przyspieszając wzrost przychodu. Jej wcześniejsze role kierownicze obejmowały kierowanie biznesem Confluence w Atlassian i napędzanie innowacji produktowych opartych na AI w Salesforce, budując reputację dostawcy rozwiązań skalowalnych i ukierunkowanych na klienta w oprogramowaniu dla przedsiębiorstw.

Smartsheet to platforma zarządzania pracą oparta na AI, zaprojektowana, aby pomóc organizacjom planować, śledzić, automatyzować i raportować pracę na dużą skalę. Platforma umożliwia zespołom uproszczenie przepływów pracy, współpracę w czasie rzeczywistym i uzyskanie istotnych informacji za pomocą automatyzacji i narzędzi opartych na danych, wspierając szeroki zakres przypadków użycia od zarządzania projektami do operacji przedsiębiorstwa. Z siedzibą w Bellevue, Washington, Smartsheet obsługuje miliony użytkowników na całym świecie, w tym dużą część firm z listy Fortune 500, pozycjonując się jako kluczowy gracz w ewoluującym segmencie zarządzania pracą współpracą.

Weszła Pani do Smartsheet w 2025 roku po objęciu stanowiska product i technology w Chainalysis i pełnieniu wyższych stanowisk kierowniczych w Atlassian i Salesforce. Teraz, gdy Pani rola rozwinęła się do Chief Product and Technology Officer, jak wprowadza Pani doświadczenie międzybranżowe do następnego rozdziału Smartsheet?

Byłam liderem B2B SaaS przez ponad 20 lat i widziałam główne fale innowacji – od internetu, przez chmurę, mobilność i media społecznościowe. AI to znacznie większa transformacja, zarówno pod względem skali, jak i szybkości, a moim celem jest pomoc Smartsheet w nawigowaniu tej zmiany i przekształceniu jej w prawdziwą przewagę dla naszych klientów.

Z zewnątrz oznacza to przyspieszenie, w jaki sposób wbudowujemy AI w doświadczenie produktu – pomaganie zespołom w pracy szybciej, lepszym podejmowaniu decyzji i osiąganiu wyników w skali, która wcześniej nie była możliwa.

Ale AI zmienia również to, jak budujemy. Produkt i technologia zbiegają się, a granice między funkcjami się zacierają. Projektanci są coraz bliżej kodu, inżynierowie przyczyniają się do definicji produktu, a zespoły stają się bardziej praktycznymi budowniczymi. Duża część mojego uwagi wewnętrznie skupia się na wprowadzeniu tej mentalności budowniczych do tego, jak operujemy, z podejściem AI-pierwotnym do rozwoju, i robieniem tego z szybkością. Pozwala nam to poruszać się szybciej jako zjednoczony zespół i tłumaczyć innowacje na istotne wyniki dla naszych klientów.

Smartsheet pozycjonuje się wokół idei zarządzania pracą. Jak Pani definiuje tę koncepcję dzisiaj, a co ją odróżnia od szerszego trendu funkcji AI dodawanych w oprogramowaniu dla przedsiębiorstw?

Zarządzanie pracą to miejsce, w którym ludzie, procesy i dane się spotykają – z AI jako warstwą wykonawczą, która zmienia plany w wyniki.

Analiza 1,4 miliona aktywnych projektów przedsiębiorstw w platformie Smartsheet ujawnia krytyczną niesymetryczność: intensywność automatyzacji na konto przedsiębiorstwa wzrosła o 55% w ciągu roku, a ogólna aktywność wzrosła o 46%. Praca jest inicjowana w tempie, który byłby nie do pomyślenia trzy lata temu. Ale kończenie pracy – koordynowanie między zespołami, utrzymanie wyrównania, gdy priorytety się zmieniają, podejmowanie decyzji, które utrzymują wykonanie na torze – to tam większość organizacji tonie. Dzień pracy staje się gęstszy, a organizacje, które to pierwsze odczuwają, to te, w których priorytety, własność i prawa decyzyjne nadal żyją w głowach ludzi, a nie w systemie.

Tam, gdzie wiele podejść zawodzi, jest to dlatego, że AI jest nakładana na przepływy pracy, a nie wbudowana w nie. Może pomóc w poszczególnych zadaniach, ale nie może skoordynować wyników w zespołach lub w całym przedsiębiorstwie.

Nasze podejście jest inne. Ugruntowujemy AI w danych przedsiębiorstwa i integrujemy je bezpośrednio z przepływami pracy, aby mogło działać z prawdziwym kontekstem – relacjami między projektami, intencją za planem i oceną zakodowaną w strukturze pracy. To pozwala AI na skoordynowanie wykonania, a nie tylko asystowanie przy zadaniu, i ostatecznie napędzać istotny wpływ biznesowy.

W Pani wizji produktu z listopada 2025 roku dla przyszłości Smartsheet opisała Pani platformę, która łączy ludzi, dane i AI w bardziej zjednoczony sposób. Co Pani zdaniem brakowało w istniejących narzędziach do zarządzania pracą, co skierowało Panią w tym kierunku?

Widzieliśmy trwałą lukę między planowaniem a wykonaniem, szczególnie na poziomie przedsiębiorstwa. Zespoły pracowały na wielu niepołączonych systemach, co utrudniało im pozostanie w zgodzie lub uzyskanie jasnego, bieżącego widoku postępów.

Wiele narzędzi rozwiązywało części problemu – planowanie, przepływy pracy lub współpracę – ale pozostawały one odłączone. Każde z nich rozwiązywało problem w ramach swojego indywidualnego stosu lub systemu, ale nie w całej firmie. Fragmentacja staje się prawdzičką barierą, gdy działasz na dużą skalę. To tam Smartsheet się wyróżnia.

Naszym celem było połączenie tych elementów w jeden, zjednoczony system, aby zespoły mogły pozostać w zgodzie, szybko adaptować się i wykonywać skuteczniej.

Jednym z bardziej interesujących aspektów tej wizji było wprowadzenie systemów AI, które mogą zrozumieć kontekst w projektach, przepływach pracy i zespołach. Jak ważne jest zrozumienie kontekstu, aby uczynić AI w przedsiębiorstwie prawdziwie użytecznym, a nie tylko imponującym w demo?

AI, które zrozumie kontekst, jest fundamentalnie różne od AI, które generuje treści. Modele frontier generują. Systemy rekordów przechowują. Ale żadne z nich nie rozumie, jak Twoja organizacja naprawdę działa, zależności, intencji za planem lub ocen zakodowanych w każdym przepływie pracy. To jest warstwa, którą Smartsheet zajmuje.

Smartsheet rozumie operacyjny kształt Twojego biznesu i wykorzystuje AI wewnątrz niego. Gdy AI jest ugruntowane w tym rodzaju zrozumieniu, przechodzi od reagowania do stania się inteligentną warstwą w wykonaniu. Nie reaguje tylko na polecenia. Działa z zrozumieniem, jak biznes naprawdę działa, a to zrozumienie kumuluje się w czasie.

Każdy plan, każdy przepływ pracy, każda decyzja przechwycona w Smartsheet staje się aktywem wywiadowczym, które sprawia, że AI staje się bardziej użyteczne w tej konkretniej organizacji. Kontekst, intencja i ocena, które Twoje zespoły budowały przez lata – to są trzy rzeczy, których AI nie może wygenerować samodzielnie.

Protokół serwera Model Context Smartsheet sugeruje przejście od AI, które po prostu odpowiada na pytania do AI, które może wchodzić w interakcje z danymi pracy na żywo. Z Pani perspektywy, co sprawia, że jest to znaczący punkt zwrotny dla oprogramowania przedsiębiorstwa?

To jest przejście od AI, które informuje o pracy do AI, które może działać na niej. Z serwerem MCP Smartsheet firmy nie są już zablokowane w jednym narzędziu AI; protokół działa z modelem AI już wbudowanym w ich przepływy pracy, niezależnie od tego, czy jest to Claude, Gemini, ChatGPT czy inne. Zespoły mogą teraz łączyć się bezpośrednio z danymi pracy na żywo i działać w systemach, w których praca naprawdę się odbywa, umożliwiając im przechodzenie poza czat do wykonania. Gdy ekosystem MCP się rozszerza, będziemy rozszerzać wsparcie dla dodatkowych wiodących modeli, zapewniając, że Smartsheet pozostaje kompatybilny z wybranym przez zespoły rozwiązaniem AI. Gdy AI ma dostęp do danych na żywo w projektach i przepływach pracy, może wcześniej ujawniać ryzyko, wspierać lepsze podejmowanie decyzji i podejmować działania, takie jak tworzenie zadań lub aktualizowanie pracy.

Wczesny sygnał jest wyraźny. W ciągu pierwszych 30 dni po uruchomieniu tysiące użytkowników Smartsheet wykonało 1,76 miliona akcji za pomocą łącznika Smartsheet MCP dla Claude. I znacząca część tych interakcji nie dotyczyła pobierania informacji – były one napędzaniem pracy do przodu. Tworzenie zadań. Aktualizowanie planów. Działanie z kontekstem.

To sprawia, że jest to punkt zwrotny. AI staje się wbudowane w istniejące przepływy pracy, których ludzie już używają, umożliwiając organizacjom przechodzenie od indywidualnych zysków produktywności do skoordynowanego wykonania na dużą skalę. Firmy, których operacyjna podstawa już żyje w Smartsheet, kumulują tę przewagę właśnie teraz. Na przykład zespoły zmieniają notatki ze spotkań w zadania automatycznie, z modelem, który nawet wnioskuje, komu zadanie powinno być przypisane na podstawie kontekstu rozmowy, tak aby decyzje podjęte w pokoju stały się śledzonymi pracami w Smartsheet bez jednego ręcznego wpisu. To jest koordynacja na dużą skalę – nie dlatego, że ludzie pracowali ciężej, ale dlatego, że system w końcu nadążył.

Gdy AI jest połączone z systemami operacyjnymi i żywymi przepływami pracy biznesu, zaufanie staje się kluczowe. Jak Pani myśli o bezpieczeństwie, zarządzaniu i audytowalności, gdy AI staje się bardziej ukierunkowane na działanie wewnątrz przedsiębiorstwa?

Zaufanie, bezpieczeństwo i zarządzanie są niezbędne dla każdej prawdziwej adopcji przedsiębiorstwa. Gdy AI staje się bardziej ukierunkowane na działanie, zaufanie nie jest opcjonalne – jest to podstawowe. Dla nas zaczyna się od zapewnienia, że AI przestrzega tego samego modelu zarządzania, co wszystko inne na platformie. Przestrzega istniejących uprawnień, więc może tylko uzyskać dostęp i działać na danych, do których jest wyraźnie upoważnione. Twoje dane pozostają Twoimi danymi.

Równie ważne jest widoczność. Organizacje muszą zrozumieć, jak AI wchodzi w interakcje z ich systemami, jakie działania są podejmowane, przez kogo i w jakim kontekście. Dlatego audytowalność jest wbudowana: każde działanie, niezależnie od tego, czy zainicjowane przez osobę, czy AI, może być śledzone i przeglądane. Jesteśmy również ostrożni, gdzie autonomia ma sens. Dla działań o większym wpływie budujemy kontrolę z ludzkim uczestnictwem, aby zespoły mogły przeglądać i zatwierdzać przed wystąpieniem czegoś znaczącego.

Celem jest dać organizacjom pewność, aby pozwolić AI napędzać pracę do przodu, utrzymując jednocześnie kontrolę, przejrzystość i odpowiedzialność, które oczekują na skalę przedsiębiorstwa.

Smartsheet podkreśla również otwartą architekturę, w tym wsparcie dla zewnętrznych ekosystemów AI. Dlaczego Pani uważa, że otwartość i interoperacyjność będą tak ważne w następnym etapie adopcji AI w przedsiębiorstwach?

Praca przedsiębiorstwa nie żyje w jednym systemie. Jest rozproszona w narzędziach, zespołach i źródłach danych. Jeśli AI nie może połączyć się z tym środowiskiem, pozostaje ograniczone. Może generować odpowiedzi, ale nie może naprawdę napędzać wykonania.

Dlatego otwartość ma znaczenie. Pozwala AI łączyć się z danymi na żywo w systemach i działać z pełnym kontekstem, jak praca naprawdę się odbywa. Z MCP firmy mogą stosować swoje preferowane standardy AI i zarządzanie do pracy w Smartsheet, zamiast przyjmować nowe narzędzia lub pracować w izolacji.

To jest zmiana. Gdy AI może działać w systemach, przechodzi od izolowanych interakcji do wspierania, jak organizacja naprawdę działa. To tam zaczynasz widzieć prawdziwy wpływ na dużą skalę.

Pani wizja produktu również wprowadziła pomysły, takie jak Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows i warstwę grafu wiedzy. Która z tych możliwości Pani zdaniem ma największy potencjał, aby zmienić, jak zespoły naprawdę pracują na co dzień?

To mniej o każdym z nich w izolacji, ponieważ są one naprawdę tylko różnymi sposobami, jak ludzie wchodzą w interakcje z systemem.

Prawdziwa moc leży w inteligencji pod spodem, napędzanej przez naszą warstwę danych i Smartsheet Knowledge Graph. To daje systemowi kontekst w projektach, przepływach pracy i zespołach, i pozwala mu zrozumieć, jak praca się łączy. Ten kontekst sprawia, że wszystko inne działa. Smartsheet Knowledge Graph już mapuje relacje w pracy na znaczącej skali, z ponad 100 milionami węzłów. Pozwala nam to warstwować kontekst, od najlepszych praktyk branżowych po dane organizacyjne, zespołowe i indywidualne, aby system mógł dostarczyć znacznie bardziej istotne informacje niż samodzielny model.

To pojawia się w różnych formach. Czasami jest to asystent, który pomaga komuś zrozumieć status projektu lub ujawnić ryzyko. Czasami jest to agent, który podejmuje działanie, takie jak tworzenie harmonogramów lub aktualizowanie pracy. Czasami jest to koordynowanie przepływów pracy w systemach.

Ale wszystkie są ugruntowane w tym samym operacyjnym fundamencie – kontekście, intencji i ocenie, jak praca została naprawdę wykonana. To zmienia pracę na co dzień, nie jeden feature, ale system, który zrozumie Twoją organizację.

Wiele przedsiębiorstw wciąż zmagają się z pomiaraniem, czy AI dostarcza prawdziwą wartość biznesową. Jak liderzy powinni myśleć o ROI, gdy celem nie jest tylko szybsze dane wyjściowe, ale lepsze decyzje, silniejsze wykonanie i mniej oporów operacyjnych?

Wiele organizacji zaczyna od pomiaru adopcji AI, takiego jak liczba osób, które używają interfejsu użytkownika codziennie. To jest użyteczny sygnał, ale nie jest to pełny obraz. Prawdziwa wartość pojawia się w wykonaniu, i to tam wiele zespołów wciąż próbuje nadążyć.

W większości przedsiębiorstw wyzwanie nie polega na generowaniu danych wyjściowych. Jest to koordynowanie pracy, utrzymywanie wyrównania w zespołach i podejmowanie decyzji z odpowiednim kontekstem. Jeśli te rzeczy nie ulegną poprawie, szybsze dane wyjściowe niekoniecznie przekładają się na lepsze wyniki biznesowe.

Gdy AI jest połączone z systemem pracy, tam zaczynasz widzieć inny rodzaj wpływu. Może pomóc w ujawnieniu wąskich gardeł wcześniej, poprawić widoczność tego, co naprawdę się dzieje, i napędzać bardziej spójne sposoby pracy w zespołach.

Tak więc ROI nie jest tylko o szybkości. Jest to o tym, jak skutecznie organizacja wykonuje na dużą skalę, z większą klarownością, odpowiedzialnością i przewidywalnością. To jest to, co ostatecznie przekłada się na mierzoną wartość biznesową.

Spójrzając w przyszłość, jak Pani widzi zmianę roli liderów produktowych, gdy AI staje się rdzeniem w platformach przedsiębiorstwa? Czy budowanie dla przyszłości AI wymaga fundamentalnie innego nastawienia niż tradycyjne przywództwo produktowe?

Są cztery rzeczy, o których myślę.

Liderzy produktowi muszą przyjąć AI z intelektualną ciekawością i nastawieniem na wzrost. Pole jest zmieniające się szybko, więc zdolność do uczenia się i adaptacji jest krytyczna.

Po drugie, myślenie o pierwszych zasadach i platformie staje się jeszcze bardziej istotne. Uzyskanie podstawowych elementów, szczególnie wokół danych i zarządzania, umożliwia zespołom eksperymentowanie szybko i bezpiecznie.

Po trzecie, koncentracja na kliencie jest równie ważna. Jest teraz wiele szumu na rynku, a nie wszystko, co jest oznaczone jako AI lub agenci, dostarcza prawdziwej wartości. Liderzy muszą pozostać ugruntowani w rozwiązywaniu prawdziwych problemów, a nie gonieniu za czymś nowym dla samego siebie.

I wreszcie, jest prawdziwa zmiana w tym, jak zespoły budują. Granice między funkcjami się zacierają, a więcej ludzi staje się budowniczymi. Liderzy produktowi, którzy przyjmują to i naprawdę angażują się w technologię, odniosą sukces.

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