Ralph Gootee, CTO i współzałożyciel TigerEye – seria wywiadów

Ralph Gootee, CTO i współzałożyciel TigerEye, kieruje rozwojem platformy symulacji biznesowych, która ma na celu poprawę strategicznego podejmowania decyzji, planowania i realizacji. Wykorzystując zaawansowaną technologię sztucznej inteligencji, TigerEye umożliwia organizacjom usprawnienie procesów planistycznych, symulowanie różnych scenariuszy i podejmowanie decyzji opartych na danych w sposób bardziej wydajny.

Założona przez Gootee i byłych dyrektorów PlanGrid, TigerEye rozwiązuje powszechne wyzwania w planowaniu biznesowym, takie jak przestarzałe arkusze kalkulacyjne i przedłużone cykle planistyczne, ze szczególnym uwzględnieniem elastyczności i przewidywalnego wzrostu. Platforma łączy zasady z branż takich jak budownictwo i kontrola jakości oprogramowania, aby dostarczyć dynamiczne rozwiązania, które pomagają firmom optymalizować operacje i skutecznie skalować.

Co skłoniło Cię do założenia TigerEye, a jak Twoje doświadczenia z PlanGrid wpłynęły na Twoją wizję dla firmy?

Zawsze miałem problemy z danymi. Kiedy budowaliśmy moją poprzednią firmę, PlanGrid, narzędzia takie jak Looker i Redshift dopiero zaczynały się pojawiać. Pojęcie wglądu było nowe. Mixpanel i Amplitude były jeszcze w początkowej fazie. Produkty te były tak świeże, że trzeba było zbudować własny zespół inżynierów danych, aby obsłużyć jakiekolwiek wglądy w dane.

W PlanGrid zebraliśmy niesamowity zespół z doktoratami i utalentowanymi liderami, którzy wykonali imponującą pracę: identyfikowali gorące wskazówki, analizowali połączenia klientów i obliczali ARR. Ale wymagało to zespołu 10 osób, było drogie i pozostawiło analityków z uczuciem, że są „rozmienianymi biletami”, uruchamiającymi zapytania SQL, aby odpowiedzieć na pytania dotyczące segmentacji i wzrostu. Kiedy ostatecznie przeszli do kierowania zespołami naukowców danych gdzie indziej, pozostały zespół często miał trudności z zrozumieniem pulpitu, co prowadziło do znacznej straconej czasu. Dodatkowo nasz CFO ręcznie weryfikował te liczby, aby zapewnić ich dokładność.

Jako członek zarządu innych firm widziałem ten sam wzorzec: odłączone pulpity, które były trudne do połączenia w działające wglądy. Podczas przejęcia PlanGrid przez Autodesk te wyzwania stały się jeszcze bardziej oczywiste. Zarządzanie dwoma środowiskami Salesforce (CRM ) i koordynowanie podstawowych zadań biurowych, takich jak CRM, ERP i marketing, było walką. Nawet określenie, które kampanie działały, było tajemnicą. Te frustracje zainspirowały wizję TigerEye: sposób, aby uczynić dane bezproblemowymi, działającymi, szybkimi i dostępnymi.

TigerEye oferuje elastyczne rozwiązanie AI dla zespołów go-to-market. Jakie wyzwania na rynku zidentyfikowałeś, które doprowadziły Cię do zaprojektowania konwersacyjnego AI dla biznesowych wglądów?

Analityka go-to-market często wydaje się przytłaczająca, ponieważ jest wypełniona liczbami, statystykami i ciężką matematyką. Proces zadawania kreatywnych, śledczych pytań jest nieporęczny. Można utworzyć bilety dla zespołu danych, pytając o coś takiego jak wykres wskaźnika wygranych. Jest to klarowanie, opóźnienia i czasami zdajesz sobie sprawę, że zadałeś niewłaściwe pytanie. Dla większości ludzi nie jest to przyjemny ani szybki proces, zwłaszcza dla tych, którzy nie mają uprawnień C-Suite, aby przyspieszyć odpowiedzi.

AI konwersacyjny zmienia to. Wyobraź sobie, że po prostu mówisz: „Pokaż mi wskaźniki wygranych dla Zachodniego Wybrzeża w różowym kolorze w porównaniu z Wybrzeżem Wschodnim w brązowym, w ciągu ostatnich czterech kwartałów, na wykresie słupkowym”. Rozmowa taka trwa sekundy, a tak samo i wynik. Zaprojektowaliśmy TigerEye, aby dać użytkownikom intuicyjnego „młodszego analityka”, z którym mogą rozmawiać — zawsze dostępnego, aby tworzyć wglądy bez potrzeby nieporęcznego interfejsu.

Jakie były największe przeszkody, z którymi spotkałeś się na wczesnych etapach rozwoju TigerEye, i jak je pokonałeś?

Jedną z największych niespodzianek była ogromna skala danych, których się spotkałem, niezależnie od rozmiaru firmy. Nawet firmy z rynku średniego często mają ogromne ilości danych, które często się zmieniają. Istniejące narzędzia, takie jak Looker, nie mogły obsłużyć tych obciążeń wydajnie; widzieliśmy czasy ładowania wynoszące 10–12 sekund dla jednego wykresu. To jest niedopuszczalne dla dzisiejszego dynamicznego środowiska biznesowego.

Aby rozwiązać ten problem, musieliśmy innowować. Zintegrowaliśmy DuckDB w celu szybszego wykonania zapytań i wybraliśmy Flutter do budowy lekkiego, wydajnego interfejsu. Dodatkowo, przekazaliśmy nasz wkład społeczności open-source, rozwijając i utrzymując DuckDB.Dart, umożliwiając bezproblemową integrację z Dart i środowiskami Flutter. Te technologie pozwoliły nam zoptymalizować pod kątem szybkości, elastyczności i skalowalności.

Jako współzałożyciel, jak Ty i Twój zespół ustalali priorytety dla funkcji i możliwości podczas uruchamiania TigerEye?

Zaczęliśmy od poświęcenia całych zasobów firmy wizji Analityka AI. Oznaczało to, że każdy inżynier frontendowy i backendowy wniósł swój wkład. Natura analityka AI wymagała pełnego wysiłku firmy, ponieważ nie chodzi tylko o wyjście tekstowe; chodzi o dostarczanie interaktywnych widgetów, konfigurowanie symulatorów i umożliwianie analitykom podejmowanie znaczących działań. Na przykład jedna funkcja pozwala użytkownikom skonfigurować plan na przyszłość, aby dodać 10 przedstawicieli na Zachodnie Wybrzeże w sposób bezproblemowy, co wymagało zaprojektowania wysoko interaktywnego i intuicyjnego systemu.

Proces rozwoju miał swoje wzloty i upadki, ale techniczne podstawy zostały zbudowane na solidnej ocenie. To stało się rdzeniem naszego priorytetu. Ocena to miejsce, gdzie naprawdę wykonuje się pracę. Ciągle pytamy: „Czy ta zmiana poprawiła system czy go pogorszyła?” Zaczęliśmy od naszego zespołu inżynierów i ekspertów branżowych, a ostatecznie ewoluowaliśmy do przechwytywania pytań klientów, aby dalej udoskonalać nasz system.

Wprowadziliśmy zautomatyzowany zestaw testowy, w którym AI ocenia samego siebie i przydziela ocenę, aby określić, czy zmiany są ulepszeniami. Aby zapewnić dokładność, nadal prowadzimy cotygodniowe oceny ludzkie, aby uniknąć uprzedzeń, takich jak LLM, które dają sobie najwyższe oceny. Ten dwuwarstwowy podejście okazał się kluczowy w doprowadzeniu TigerEye do stanu „1.0” i ciągłym podnoszeniu poprzeczki.

Wreszcie osiągnięcie specyficznej dla branży zgodności było głównym celem. Sprzedaż i operacje go-to-market wymagają precyzyjnych, wyspecjalizowanych odpowiedzi, a wyrównanie między zainteresowanymi stronami nie zawsze jest proste. Dlatego ekspertyza branżowa i rzeczywista opinia klientów były kluczowe w kształtowaniu TigerEye w platformę, jaką jest dzisiaj.

Jak podejście TigerEye różni się od tradycyjnych narzędzi BI, i jaki wpływ miało to na wskaźniki adopcji wśród firm?

TigerEye został zbudowany od podstaw z AI i mobilnością, oferując rozwiązanie, które jest z natury przenośne i zaprojektowane, aby odpowiadać na pytania szybko. W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi BI, które są wolne i często wymagają obszernych konfiguracji, TigerEye priorytetem jest szybkość i łatwość użycia za pomocą konwersacyjnego AI.

Nasze wykresy i widgety są bardzo elastyczne, z interaktywnymi wizualizacjami, które pozwalają użytkownikom badać dane w sposób intuicyjny. AI nie polega na ogólnych, powierzchniowych informacjach, które mogą prowadzić do nieprecyzyjnych odpowiedzi; zamiast tego jest wyspecjalizowany w dostarczaniu precyzyjnych, ustrukturyzowanych metryk dostosowanych do każdej firmy.

Niezależnie od tego, czy jest to startup, firma z rynku średniego czy przedsiębiorstwo, TigerEye zapewnia spójność, opierając wszystkie obliczenia na SQL, umożliwiając zarówno zapytania frontendowe, jak i AI, aby dostarczyć te same niezawodne liczby. Zapewniamy również przejrzystość, pokazując klientom matematykę za naszą analizą, zapewniając, że rozumieją dokładnie, w jaki sposób platforma TigerEye doszła do swoich odpowiedzi. To zaangażowanie w klarowność pomaga budować zaufanie i pewność w dostarczanych wglądach.

Wynikiem jest platforma AI, która dostarcza silną dostosowalność, jednocześnie umożliwiając zespołom niezależny dostęp do działających wglądów, pozwalając zespołom danych na skupienie się na bardziej strategicznych zadaniach. To podejście przyspieszyło adopcję wśród firm szukających intuicyjnych, skalowalnych i precyzyjnych narzędzi do poprawy podejmowania decyzji.

Jak TigerEye wykorzystuje AI, aby dostosować się i uczyć się z CRM, ERP i marketingowych zmian automatyzacji w czasie rzeczywistym?

TigerEye wykorzystuje AI, w tym Retrieval-Augmented Generation (RAG) i integracje z API w czasie rzeczywistym, aby dostosować się dynamicznie do zmian w CRM, ERP i marketingowych platformach automatyzacji. Łączymy również GenAI z tradycyjnym uczeniem maszynowym i teorią symulacji, aby dać naszemu AI możliwość przewidywania przyszłości. Łącząc się bezpośrednio z tymi systemami, nasza firma nieustannie monitoruje aktualizacje, takie jak nowe rekordy klientów, zmiany w etapach ofert lub wskaźniki wydajności kampanii, zapewniając, że wglądy pozostają bieżące i działające.

Nasze AI Analyst nie tylko biernie raportuje dane; uczy się i ewoluuje z przepływem pracy klienta. Na przykład, jeśli zespół sprzedaży modyfikuje strukturę swojego potoku, TigerEye szybko identyfikuje zmiany i dostosowuje swoje obliczenia, prognozy i zalecenia odpowiednio. Ta elastyczność w czasie rzeczywistym eliminuje ręczne aktualizacje i zapewnia, że kierownictwo i zespoły zawsze mają dokładny i aktualny widok swoich wyników go-to-market.

Ponadto elastyczność TigerEye pozwala mu działać w wielu systemach, zapewniając bezproblemową integrację i wyrównanie. Niezależnie od tego, czy jest to Salesforce, HubSpot (HUBS ), NetSuite czy inne platformy, AI TigerEye umożliwia zespołom przecinanie złożoności, dostarczając terminowe, niezawodne wglądy, które napędzają mądrzejsze i szybsze podejmowanie decyzji.

Z rosnącą złożonością operacji go-to-market, jak TigerEye upraszcza podejmowanie decyzji dla kierownictwa i zespołów?

Działające wglądy za pomocą konwersacyjnego AI. Tradycyjne narzędzia BI często wymagają, aby zespoły nawigowały po uciążliwych pulpitu, czekały, aż zespoły danych wygenerują raporty, lub ręcznie łączyły metryki w systemach wydzielonych. TigerEye eliminuje te wąskie gardła, dostarczając natychmiastowe, AI-napędzane odpowiedzi dostosowane do potrzeb kierownictwa i zespołów.

Nasze AI Analyst działa jak proaktywny, młodszy członek zespołu, zdolny odpowiedzieć na pytania, takie jak „Jaki jest mój wskaźnik wygranych w Q4 na wszystkich regionach?” lub „Jak dodanie pięciu przedstawicieli na Wybrzeże Wschodnie wpłynie na ARR?” Platforma dostarcza wglądy w sekundy, bez potrzeby modelowania danych lub obszernej konfiguracji.

Poprzez integrację AI z dostosowanymi wglądami biznesowymi, TigerEye zapewnia, że wszystkie metryki są dokładne, spójne i wyrównane w całej organizacji. Kierownictwo zyskuje klarowność w strategicznych decyzjach, podczas gdy zespoły korzystają z narzędzi, które ujawniają trendy, przewidują wyniki i redukują hałas operacyjnej złożoności. TigerEye pomaga liderom biznesu w podejmowaniu szybszych, mądrzejszych decyzji bez ciężkiej pracy.

Jak widzisz przyszłość konwersacyjnego AI w transformowaniu biznesowych wglądów w ciągu najbliższych pięciu lat?

Biznesowe wglądy są obecnie na rozdrożu. Wiele narzędzi pozostaje zakorzenionych w starszym lub nabytym stanie. Są one wolne w innowacjach, pozbawione nowych produktów i zbyt ogólnikowe w podejściu. Te rozwiązania dziedziczone nie zostały zbudowane od podstaw, aby zintegrować się z dużymi modelami językowymi lub oferować interoperacyjność AI. W większości przypadków próbują one przerabiać przestarzałe systemy na nieudowodnione rozwiązania AI, co nie przynosi efektu.

AI konwersacyjny będzie napędzał nowy rodzaj wyspecjalizowanych aplikacji BI. Te narzędzia nie będą wymagać od zespołów spędzania niezliczonych godzin na konfigurowaniu i budowaniu rozwiązań — będą one dostosowane od samego początku do rozwiązywania konkretnych potrzeb w finansach, sprzedaży, marketingu, budownictwie, branży naftowej i innych. Każdy rynek ewoluuje inaczej, a specjalizacja jest kluczem.

Podstawowe modele AI, takie jak OpenAI, Anthropic i Mistral, będą nadal obsługiwać szerokie, ogólne aplikacje, ale przyszłość BI leży w wyspecjalizowanych rozwiązaniach pionowych, które rozwiązują unikalne problemy. Wyspecjalizowane narzędzia AI dla BI zastąpią obecne podejście „jedno rozmiar pasuje do wszystkich”, umożliwiając firmom wyodrębnianie wglądów szybciej i bardziej dokładnie. Może dostarczyć precyzyjne i działające wglądy w ramach swojej dziedziny. Ta zmiana zdefiniuje BI, jakie znamy.

Po pełnieniu funkcji partnera w Y Combinator, jak mentoring startupów wpłynął na Twój styl przywództwa lub podejście do innowacji?

YC nauczył mnie znaczenia priorytetu ludzi. Nauczyłem się koncentrować moją energię na założycielach, którzy byli głodni, otwarci na informacje zwrotne i niezmiennie wytrwali. Te cechy — wytrwałość i adaptacja — są cechami udanych zespołów, i przeniosłem to do TigerEye.

Jeszcze jedną lekcją było rozpoznanie wartości różnorodności, zarówno myśli, jak i tła. W YC widziałem na własne oczy, jak założyciele z grup niedoreprezentowanych często przynosili niesamowitą wytrwałość i kreatywność do stołu. To spojrzenie ukształtowało, w jaki sposób budujemy i prowadzimy w TigerEye dzisiaj. Różnorodność wzmacnia zespoły i napędza innowacje.

Jaka jest Twoja wizja przyszłości TigerEye, i jak planujesz rozszerzyć jego wpływ na branże?

TigerEye jest przede wszystkim firmą AI. Naszym celem jest sprowadzenie innowacji, które widzimy w konsumenckim AI, takich jak bezproblemowa interakcja w narzędziach takich jak Perplexity i Cursor, do przedsiębiorstwa. Wyobraź sobie osobistego asystenta, którego możesz poprosić o wglądy gdziekolwiek, na dowolnym urządzeniu. Czy potrzebujesz wiedzy, dlaczego umowy zatrzymały się w Q2 lub co byłoby wymagane, aby podwoić liczbę sprzedaży w określonym regionie, podczas gdy jesteś w drodze? Pytasz, i jest tam natychmiast, dokładne i spójne w całej firmie.

Przyszłość TigerEye to uproszczenie dostępu do danych i uczynienie wglądów wszechobecnymi, niezależnie od tego, czy używasz aplikacji mobilnej, nosisz zegarek lub prosisz o raport w Slack. Jesteśmy skupieni na tworzeniu narzędzi, które czynią podejmowanie decyzji opartych na danych bez wysiłku.

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