Ralph Gootee, CTO i współzałożyciel TigerEye – seria wywiadów

Ralph Gootee, CTO i współzałożyciel TigerEye, kieruje rozwojem platformy symulacji biznesowych zaprojektowanej w celu poprawy podejmowania strategicznych decyzji, planowania i wykonania. Wykorzystując zaawansowaną technologię sztucznej inteligencji zorientowaną na czas, 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 integruje zasady z branż takich jak budownictwo i kontrola jakości oprogramowania, aby dostarczyć dynamiczne rozwiązania, które pomagają firmom optymalizować operacje i skalować skutecznie.

Czym skłoniło Cię do założenia TigerEye, i jak Twoje poprzednie doświadczenia z PlanGrid wpłynęły na Twoją wizję dla firmy?

Zawsze uważałem dane za wyzwanie. 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 nowe, że musiałeś 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 drogo, i pozostawiło analityków z uczuciem, że są tylko rozrywką, uruchamiając zapytania SQL, aby odpowiedzieć na pytania dotyczące segmentacji i wzrostu. Kiedy ostatecznie przeszli do kierowania zespołami data science gdzie indziej, pozostały zespół często miał trudności z zrozumieniem pulpitów, które zostawili, co prowadziło do znacznego marnowania czasu. Dodatkowo nasz CFO ręcznie weryfikował te liczby, aby zapewnić ich dokładność.

Jako członek zarządu w innych firmach, 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 i koordynowanie podstawowych zadań biurowych, takich jak CRM, ERP i marketing, było walką. Nawet określenie, które kampanie działały, było zagadką. Te frustracje zainspirowały wizję TigerEye: sposób na uczynienie danych 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 rozwiązania AI dla biznesowej inteligencji?

Analityka go-to-market często wydaje się przytłaczająca, ponieważ jest wypełniona liczbami, statystykami i ciężką matematyką. Proces zadawania kreatywnych, śledczych pytań jest niewygodny. Możesz utworzyć bilety dla zespołu danych, pytając o coś takiego jak wykres stopy wygranych. Jest to wymiana i opóźnienia, a czasem 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 rozmowne zmienia to. Wyobraź sobie, że po prostu mówisz: “Pokaż mi stopy wygranych dla Wybrzeża Zachodniego w kolorze różowym w porównaniu z Wybrzeżem Wschodnim w kolorze brązowym, w ciągu ostatnich czterech kwartałów, na wykresie słupkowym”. Rozmowa taka trwa sekundy, a także 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 głównych niespodzianek była ogromna skala danych, które spotkaliśmy, 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 10–12 sekund dla jednego wykresu. To jest niedopuszczalne dla dzisiejszego dynamicznego środowiska biznesowego.

Aby rozwiązać ten problem, musieliśmy innowować. Zintegrowaliśmy DuckDB, aby przyspieszyć wykonywanie zapytań, i wybraliśmy Flutter, aby zbudować lekki i wydajny interfejs. Dodatkowo, przyczyniliśmy się do 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 funkcji i możliwości dla startu TigerEye?

Zaczęliśmy od poświęcenia wszystkich zasobów firmy wizji analityka AI. Oznaczało to, że każdy inżynier front-end i back-end wniósł swój wkład. Charakter analityka AI wymagał pełnego wysiłku całej firmy, ponieważ nie chodzi tylko o tekstowy wynik; chodzi o dostarczanie interaktywnych widgetów, konfigurowanie symulatorów i umożliwianie analitykom podejmowanie znaczących działań. Na przykład, jedna funkcja pozwala użytkownikom skonfigurować przyszły plan, aby dodać 10 przedstawicieli do Wybrzeża Zachodniego w sposób niezwykle interaktywny i intuicyjny, co wymagało zaprojektowania wysoko interaktywnego systemu.

Proces rozwoju miał swoje wzloty i upadki, ale techniczne podstawy zostały zbudowane na solidnej ocenie. To stało się rdzeniem naszego ustalania priorytetów. 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, aby uchwycić pytania klientów, aby dalej udoskonalić 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 zapobiec uprzedzeniom, takim jak LLM, które dają sobie najwyższe oceny. Ten dwuwarstwowy podejdzie był kluczowy, aby doprowadzić TigerEye do stanu “1.0” i ciągle podnosić poprzeczkę.

Wreszcie, osiągnięcie specyficznej dla branży zgodności było głównym celem. Sprzedaż i operacje go-to-market wymagają precyzyjnych, wyspecjalizowanych odpowiedzi, a wyrównanie między interesariuszami nie zawsze jest proste. Dlatego ekspertyza branżowa i rzeczywiste opinie klientów były kluczowe w kształtowaniu TigerEye w platformę, którą 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 rozmównego AI.

Nasze wykresy i widgety są wysoko elastyczne, z interaktywnymi wizualizacjami, które pozwalają użytkownikom badać dane intuicyjnie. AI nie polega na ogólnych, powierzchniowych informacjach, które mogą prowadzić do niedokładnych odpowiedzi; jest specjalistycznie zaprojektowany, aby dostarczyć precyzyjne, ustrukturyzowane metryki dostosowane do każdej firmy.

Dla startupów, firm z rynku średniego lub przedsiębiorstw, TigerEye zapewnia spójność, opierając wszystkie obliczenia na SQL, umożliwiając zarówno zapytania front-end, 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 skupić się na bardziej strategicznych zadaniach. To podejście przyspieszyło adopcję wśród firm szukających intuicyjnych, skalowalnych i precyzyjnych narzędzi, aby poprawić swoje podejmowanie decyzji.

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

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

Nasz Analityk AI nie tylko biernie raportuje dane; uczy się i ewoluuje z procesami roboczymi klienta. Na przykład, jeśli zespół sprzedaży modyfikuje swoją strukturę potoku, TigerEye szybko identyfikuje zmiany i dostosowuje swoje obliczenia, prognozy i rekomendacje odpowiednio. Ta elastyczność w czasie rzeczywistym eliminuje ręczne aktualizacje i zapewnia, że kierownictwo i zespoły zawsze mają dokładny, 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, NetSuite, czy inne platformy, AI TigerEye umożliwia zespołom przecinać złożoność, dostarczając terminowe, niezawodne wglądy, które napędzają bardziej inteligentne, szybsze podejmowanie decyzji.

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

Działające wglądy za pomocą rozmównego AI. Tradycyjne narzędzia BI często wymagają, aby zespoły nawigowały po niewygodnych pulpitoach, czekały na raporty zespołu danych lub ręcznie łączyły metryki w systemach izolowanych. TigerEye eliminuje te wąskie gardła, dostarczając natychmiastowe, AI-napędzane odpowiedzi dostosowane do potrzeb kierownictwa i zespołów.

Nasz Analityk AI działa jak proaktywny, młodszy członek zespołu, zdolny odpowiedzieć na pytania, takie jak “Jaka jest moja stopa wygranych w Q4 w różnych regionach?” lub “Jak dodanie pięciu przedstawicieli do Wybrzeża Wschodniego wpłynie na ARR?” Platforma dostarcza wglądy w sekundy, bez potrzeby modelowania danych lub obszernej konfiguracji.

Łącząc AI z dostosowaną inteligencją biznesową, TigerEye zapewnia, że wszystkie metryki są dokładne, spójne i wyrównane w całej organizacji. Kierownictwo zyskuje klarowność w strategicznych decyzjach, a zespoły korzystają z narzędzi, które ujawniają trendy, przewidują wyniki i redukują hałas operacyjnej złożoności. TigerEye pomaga liderom biznesu podejmować szybsze, bardziej inteligentne decyzje bez ciężkiej pracy.

Jak widzisz przyszłość rozmównego AI w transformacji biznesowej inteligencji w ciągu najbliższych pięciu lat?

Biznesowa inteligencja jest obecnie na rozdrożu. Wiele narzędzi pozostaje zakorzenionych w starszym lub nabytym stanie. Są wolne w innowacjach, brakuje nowych produktów i są 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 przerobić stare systemy na nieudowodnione rozwiązania AI, co nie przynosi efektu.

Rozmowny AI napędzi nowy rodzaj specjalistycznych aplikacji BI. Te narzędzia nie będą wymagać od zespołów spędzania niezliczonej ilości godzin na dostosowaniu i budowaniu rozwiązań — będą dostosowane od samego początku do rozwiązania konkretnych potrzeb w finansach, sprzedaży, marketingu, budownictwie, przemyśle naftowym i innych branżach. Każdy rynek ewoluuje inaczej, a specjalizacja jest kluczem.

Podstawowe modele AI, takie jak OpenAI, Anthropic i Mistral, będą nadal obsługiwać ogólne, generyczne aplikacje, ale przyszłość BI leży w specjalistycznych rozwiązaniach pionowych, które rozwiązują unikalne problemy. Specjalistyczne narzędzia AI dla BI zastąpią obecne podejście “jedna rozmiar pasuje do wszystkich”, umożliwiając firmom szybsze i bardziej dokładne pozyskiwanie wglądów. Może dostarczyć precyzję i działające wglądy w ramach swojej dziedziny. Ta zmiana zdefiniuje biznesową inteligencję na nowo.

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 — hart ducha i adaptacyjność — są cechami udanych zespołów, i przeniosłem to do TigerEye.

Inną lekcją było rozpoznanie wartości różnorodności, zarówno myśli, jak i pochodzenia. 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 przywiezienie innowacji, które widzimy w konsumenckim AI, takich jak płynna interakcja w narzędziach takich jak Perplexity i Cursor, do przedsiębiorstw. Wyobraź sobie osobistego asystenta, którego możesz poprosić o wglądy gdziekolwiek, na dowolnym urządzeniu. Potrzebujesz wiedzy, dlaczego umowy zatrzymały się w Q2 lub co byłoby wymagane, aby podwoić liczbę przedstawicieli sprzedaży w określonym regionie, podczas gdy jesteś w ruchu? Pytasz, i jest tam natychmiast, dokładnie i spójnie w całej firmie.

Przyszłość TigerEye dotyczy uproszczenia dostępu do danych i uczynienia wglądów wszechobecnymi, niezależnie od tego, czy używasz aplikacji mobilnej, nosisz zegarek, czy prosisz o raport w Slack. Jesteśmy skoncentrowani na tworzeniu narzędzi, które czynią podejmowanie decyzji opartych na danych bez wysiłku.

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