Arun Hiremath, Chief Business Officer și Co-Fondator al EvoluteIQ – Seria de Interviuri

Arun Hiremath, Chief Business Officer și Co-Fondator al EvoluteIQ, este un executiv în tehnologie și antreprenor cu aproape trei decenii de experiență în domeniul automatizării întreprinderilor, strategiei de produs, dezvoltării afacerilor și telecomunicațiilor. La EvoluteIQ, el este responsabil pentru creșterea veniturilor și consolidarea relațiilor cu clienții, în special prin intermediul afacerii eiq360 a companiei. Înainte de a se alătura EvoluteIQ, Hiremath a co-fondat și condus platforma de low-code AmperAXP, care a fost integrată în EvoluteIQ în 2021. Cariera sa anterioară a inclus funcții de management de produs senior la Qualcomm (QCOM ), Ikanos Communications, Conexant Systems și Globespan, precum și responsabilitatea pentru dezvoltarea afacerilor în regiunea Asia-Pacific la Tata Elxsi (TATAELXSI.BO ).

EvoluteIQ este o companie de software pentru întreprinderi care dezvoltă o platformă nativă AI pentru automatizarea și orchestrarea proceselor de afaceri complexe, de la capăt la capăt. Platforma EIQ combină AI agentic, AI generativ, automatizarea proceselor și a deciziilor, automatizarea robotică a proceselor, prelucrarea inteligentă a datelor și evenimentelor, integrări enterprise, analize și dezvoltare de aplicații într-un mediu low-code/no-code. Proiectată pentru a înlocui instrumentele de automatizare fragmentate cu o arhitectură unificată, platforma ajută organizațiile să construiască fluxuri de lucru adaptive care conectează sisteme legacy și moderne, menținând în același timp guvernanța, securitatea și scalabilitatea la nivel de întreprindere. EvoluteIQ deservește organizații din diverse industrii, inclusiv bănci, asigurări, sănătate, telecomunicații, producție, energie și retail.

În interviul nostru anterior cu Sameet Gupte, CEO al EvoluteIQ, am discutat despre viziunea mai largă a EvoluteIQ pentru automatizarea întreprinderilor native AI. Din perspectiva dvs. de lucru îndeaproape cu clienții, ce s-a schimbat cel mai mult în modul în care întreprinderile gândesc despre AI agentic de la acea conversație?

Cea mai mare schimbare este că întreprinderile au încetat să întrebe “Poate AI face acest lucru” și au început să întrebe “Pot să-mi încredințez AI să facă acest lucru?”

Acum un an, majoritatea conversațiilor se concentrau pe care model avea ce capabilități. Clienții sunt mult mai pragmatici acum. Ei vor să știe dacă AI poate coordona oameni, aplicații, politici, aprobări, conformitate și alți agenți în jurul unui rezultat de afaceri măsurabil.

Procesarea cererilor de despăgubire este un exemplu bun. AI în sine nu este neapărat partea dificilă. Provocarea constă în proiectarea modului în care agenții autonomi lucrează alături de oameni și în cadrul guvernanței IT, pe multiple sisteme, echipe și excepții.

Multe companii par să trateze încă AI ca pe un alt strat de software adăugat pe partea superioară a fluxurilor de lucru existente. De ce este această abordare limitată și cum arată atunci când o întreprindere redesenează un proces în jurul execuției autonome de la început?

Punerea AI pe partea superioară a unui proces defectuos îți permite doar să ajungi la rezultatul greșit mai repede.

Multe fluxuri de lucru ale întreprinderilor au fost proiectate în urmă cu 20 de ani în jurul luării deciziilor manuale. Adăugarea AI ca un alt pas poate optimiza procesul, dar nu îl transformă. Întrebarea mai bună este care decizii necesită cu adevărat un om în buclă și care pot fi delegate în siguranță agenților autonomi.

În gestionarea cheltuielilor, de exemplu, AI poate evalua politici, modele de cheltuieli, istoricul angajaților și documente justificative. Cererile obișnuite pot fi aprobate în câteva minute, în timp ce cazurile neobișnuite sunt escalate către manageri.

Ați argumentat că mulți clienți nu au o problemă de furnizor, ci o problemă de model de operare. Care sunt cele mai comune probleme organizaționale care împiedică AI-ul întreprinderilor să se extindă dincolo de proiecte-pilot?

Majoritatea întreprinderilor nu au o lipsă de AI; au o lipsă de proprietate.

IT deține infrastructura. Afacerile dețin procesul. Securitatea deține guvernanța. Echipele de date dețin modelele. Operațiunile dețin execuția. Dar nimeni nu deține neapărat modul în care toate aceste piese se reunesc pentru a livra un proces de afaceri autonom. Ceea ce lipsește este un mod unificat de a pune tehnologia la lucru.

Acesta este motivul pentru care proiectele-pilot devin adesea succese izolate. Organizațiile care extind cu succes automatizarea își schimbă modelele de operare, nu doar cumpără mai multă tehnologie. Ei creează echipe cross-functionale care dețin în comun rezultatele de afaceri, mai degrabă decât sisteme individuale. Întrebarea importantă este: Cine deține rezultatul și cine este responsabil pentru livrarea acestuia?

Unde trageți linia între automatizarea utilă, automatizarea inteligentă și automatizarea agentică adevărată?

Le consider ca trei etape de maturitate. Automatizarea urmează instrucțiuni. Automatizarea inteligentă înțelege informațiile furnizate. Automatizarea agentică înțelege obiectivul de afaceri și lucrează spre rezultat.

În procesarea facturilor, automatizarea tradițională copiază informații între sisteme. Automatizarea inteligentă citește facturile, extrage date și semnalează incoerențe. Apoi, automatizarea agentică poate identifica informații lipsă, comunica cu furnizorii, aplica politici de afaceri, gestiona excepții, obține aprobări și finaliza procesul.

Diferența nu constă doar în faptul că AI-ul este mai inteligent. Diferența constă în faptul că el deține rezultatul, mai degrabă decât o singură sarcină.

Liderii întreprinderilor sunt sub presiunea de a demonstra ROI-ul AI rapid, dar transformarea proceselor complexe necesită timp. Cum ar trebui să echilibreze companiile viteza, guvernanța și schimbarea modelului de operare pe termen lung?

Viteza fără guvernanță creează risc. Guvernanța fără viteză creează frustrare. Întreprinderile trebuie să echilibreze ambele.

Companiile ar trebui să înceapă cu un proces de afaceri care contează – ceva vizibil care poate demonstra o valoare măsurabilă – dar să-l construiască pe o fundație care să susțină guvernanța, securitatea, observabilitatea și conformitatea. Soluția inițială nu ar trebui să devină un alt siloz.

Greșeala constă în a crede că guvernanța încetinește inovarea. O bună guvernanță accelerează de fapt adoptarea, deoarece creează încredere. Odată ce sunt stabilite controalele corecte, organizațiile pot să se miște mai repede și să se extindă cu mai multă încredere.

EvoluteIQ a subliniat importanța automatizării proceselor de la capăt la capăt, mai degrabă decât a automatizării sarcinilor izolate. De ce contează această distincție atât de mult atunci când se trece de la experimentarea AI la implementarea în producție?

Întreprinderile nu experimentează munca ca sarcini individuale, ci ca rezultate. Nimeni nu sărbătorește pentru că extragerea documentelor a devenit cu 60% mai rapidă. Ei sărbătoresc pentru că înscrierea clienților durează acum câteva ore, în loc de două săptămâni. Îmbunătățirea sarcinilor izolate nu face decât să mute blocajul în altă parte.

Când intake, validare, aprobări, luare de decizii, integrări de sistem și comunicare cu clienții sunt orchestrate ca un singur flux de lucru nativ AI, organizația începe să vadă rezultate de afaceri semnificative. Optimizarea unei sarcini îmbunătățește eficiența, dar optimizarea procesului schimbă performanța generală a afacerii și poate avea impact asupra contului de profit și pierdere.

Piețele cloud devin din ce în ce mai mult canale de distribuție pentru automatizarea întreprinderilor AI. Cum vedeți platformele precum Google Cloud schimbând modul în care organizațiile mari descoperă, evaluează, procură și implementează automatizarea nativă AI?

Piețele cloud fac pentru software-ul de întreprindere ceea ce magazinele de aplicații au făcut pentru consumatori, dar cu guvernanța enterprise integrată.

Ele elimină fricțiunile din achiziționarea, revizuirile de securitate și acordurile comerciale. Organizațiile pot, de asemenea, să valorifice angajamentele cloud existente, permițând echipelor să se concentreze mai puțin asupra modului de a cumpăra software și mai mult asupra rezultatelor de afaceri.

Un client nu ar trebui să aștepte un ciclu de achiziție de șase luni doar pentru a evalua o platformă nativă AI. Piețele permit clienților să înceapă să rezolve probleme de afaceri mult mai repede, rămânând în cadrul guvernanței enterprise stabilite.

EvoluteIQ a subliniat recent eiq360 ca o platformă Google Cloud și Gemini care poate transforma intenția de afaceri în fluxuri de lucru gata pentru întreprindere, utilizând limbaj natural, menținând în același timp guvernanța și controlul. Ce înseamnă această schimbare pentru utilizatorii de afaceri non-tehnici?

Ne mutăm dintr-o lume în care utilizatorii de afaceri descriu cerințele către echipele de ingineri și așteaptă rezultatele, într-o lume în care utilizatorii descriu rezultatele.

Cu eiq360, utilizatorii pot descrie acum procesul pe care doresc să-l îmbunătățească în limbaj natural. Platforma poate apoi să ajute la generarea de fluxuri de lucru gata pentru întreprindere, aplicând în mod automat guvernanța, securitatea, conformitatea și controalele operaționale.

Acest lucru nu elimină IT; îl ridică la un nivel superior. Echipele de tehnologie pot să se concentreze acum asupra definirii gardurilor enterprise, serviciilor reutilizabile și standardelor de guvernanță, în loc să construiască manual fiecare flux de lucru. Acesta este unul dintre cele mai importante schimbări pe care AI le aduce în software-ul de întreprindere, așa cum o vedem.

Expresia “AI-ul întreprinderilor ar trebui să pară plictisitor” contrazice mult din hype-ul actual. Ce ar trebui să pară plictisitor, previzibil sau repetabil despre AI atunci când este utilizat pentru execuția misiunii critice a afacerii?

Nimeni nu dorește ca plata salariilor să fie excitantă. Nimeni nu dorește ca o cerere de asigurare să fie surprinzătoare. Nimeni nu dorește ca o tranzacție bancară să fie creativă.

AI-ul întreprinderilor ar trebui să fie, într-adevăr, inovator în timpul experimentării. Odată ce intră în producție, ar trebui să devină minunat de previzibil. Ar trebui să producă rezultate consistente, să explice deciziile sale, să recunoască atunci când încrederea este scăzută și să solicite intervenția umană atunci când este necesar. Cel mai bun AI de întreprindere nu este acela despre care toată lumea vrea să vorbească. Este acela pe care nimeni nu îl observă, pentru că afacerea pur și simplu funcționează mai bine.

Privind înainte, ce va separa întreprinderile care operează cu succes AI agentic de cele care rămân blocate în modul de pilot?

Câștigătorii nu vor avea neapărat cele mai avansate modele AI. Vor fi cei cu cele mai bune modele de operare pentru AI. Ei vor redesena procesele, în loc să digitalizeze ineficiențele, vor construi guvernanța înainte de a se extinde și vor crea capacități enterprise reutilizabile, în loc de dovezi de concept izolate.

Ce este mai important, ei vor înceta să mai gândească AI ca pe o altă aplicație și vor începe să o trateze ca pe o nouă forță de muncă care colaborează cu oameni, sisteme și politici de afaceri. Următorul deceniu va fi despre optimizarea modului în care oamenii, agenții AI și sistemele enterprise lucrează împreună.