Chetan Alsisaria, CEO și Co-Fondator, Polestar Analytics – Seria de Interviuri

Chetan Alsisaria, CEO și Co-Fondator este un lider în tehnologia enterprise, specializat în date, analize și transformare condusă de inteligență artificială. După rolurile sale inițiale la Deloitte, PwC și EY, el a co-fondat Polestar Analytics în 2012 și de atunci a extins-o într-o companie globală de inteligență artificială și date. El conduce vânzările, alianțele strategice, dezvoltarea serviciilor și livrarea tehnică, iar în același timp servește ca Președinte al CAIO Circle, o comunitate pentru lideri AI care se axează pe promovarea adoptării practice și responsabile a inteligenței artificiale. În plus, el a co-fondat Xumane Equity, reflectându-și focusul mai larg asupra inovării în sisteme și platforme enterprise.

Polestar Analytics este o companie globală de convergență a inteligenței artificiale și a datelor care ajută întreprinderile să transforme datele fragmentate în informații actionabile prin platforma sa proprietară 1Platform. Prin unificarea ingineriei datelor, analizei, inteligenței artificiale și a fluxurilor de lucru de business într-un singur ecosistem, compania permite organizațiilor să îmbunătățească procesul de luare a deciziilor, să optimizeze operațiunile și să extindă adoptarea inteligenței artificiale. Cu un focus puternic pe cazuri de utilizare specifice industriei și pe rezultate măsurabile, Polestar a evoluat de la o firmă condusă de consultanță la o afacere condusă de platformă, oferind soluții simplificate și conduse de inteligență la scară enterprise.

Ați co-fondat Polestar Analytics în 2012, după roluri la Deloitte, PwC și EY. Care a fost golul din datele și analizele enterprise pe care l-ați văzut la acea vreme, și cum a evoluat acea viziune inițială în platforma condusă de inteligență artificială 1Platform de astăzi?

Știți, când Ajay, Amit și eu am început Polestar Analytics în urmă cu 2012, ironia a fost izbitoare; companiile se înecau în date, dar flămânzeau după decizii. Toată lumea colecta totul, dar golul dintre a avea date și a face ceva cu adevărat semnificativ cu ele era enorm. Acesta a fost problema pe care am încercat să o rezolvăm.

Săriți înainte în timp și, sincer, problema nu a dispărut, ci s-a transformat. Volumul este mai mare, mizele sunt mai mari, iar acum aveți agenți alături de oameni care trebuie să înțeleagă totul. Acest lucru a făcut ca viziunea noastră inițială să devină și mai clară, nu mai puțin clară.

Moto-ul nostru, Date către Rezultate, Simplificate!, este de fapt firul care leagă 2012 de ziua de astăzi. Am început cu livrarea datelor; obținerea datelor potrivite pentru oamenii potriviți la momentul potrivit. Apoi inteligența artificială a intrat în scenă și a amplificat ceea ce era posibil. Acum, cu 1Platform, mergem mai departe; simplificăm și maximizăm rezultatele nu doar pentru oameni, ci și pentru agenții care iau sau influențează decizii din ce în ce mai mult.

Ce este interesant este modul în care ecosistemul nostru a evoluat pentru a sprijini acest lucru. Integrările noastre profunde cu Microsoft (MSFT ), Databricks și Anaplan ne ajută să aducem datele, cazurile de utilizare ale business-ului și planificarea împreună. Și 1Platform se află deasupra tuturor acestor elemente, fiind nativ pentru aceste medii, nu doar atașat.

Deci, evoluția noastră arată astfel: livrarea datelor → insight-uri amplificate de inteligență artificială → rezultate simplificate și gata pentru agenți. Urmărirea excelenței este aceeași. Viteza cu care putem ajunge acolo este ceea ce s-a schimbat exponențial.

Polestar Analytics se poziționează ca o companie de convergență a datelor și inteligenței artificiale. Ce înseamnă convergența în practică pentru întreprinderile mari care se confruntă cu sisteme fragmentate și date izolate?

De cele mai multe ori, fragmentarea nu este o problemă tehnologică, ci una de oameni și procese. Este ca și cum ați avea o echipă de finanțe care rulează pe Anaplan, o echipă de operațiuni care trăiește în Excel, o echipă de inginerie a datelor care construiește conducte pe Azure, iar toată lumea trage în direcții diferite cu definiții diferite ale aceluiași metric. Nicio cantitate de inteligență artificială nu repară o problemă de încredere dacă fundația este ruptă.

Deci, atunci când vorbim despre convergență, ne referim la rezolvarea acestei fundații mai întâi. Înainte de a putea adăuga inteligență deasupra, aveți nevoie de date care sunt curate, guvernate și accesibile în mod critic. Nu doar pentru analiști, ci și pentru agenții dvs.

În practică, convergența cu 1Platform arată astfel: nu demolăm și reconstruim ceea ce au construit întreprinderile. Ne integrăm nativ în mediile în care acestea deja activează, cum ar fi Databricks, Microsoft și Anaplan, și cusăm stratul de date și inteligență deasupra lor. Datele dvs. de planificare din Anaplan vorbesc cu datele dvs. operaționale din Databricks, iar ecosistemul dvs. Microsoft este locul în care deciziile sunt într-adevăr prezentate oamenilor și agenților pentru a acționa.

Magia nu se află în niciuna dintre aceste integrări. Se află în stratul de conectare al 1Platform care face ca totul să pară un sistem coerent, în loc de unelte desconectate. Acesta este ceea ce înseamnă convergența în practică, o simplificare deliberată până când complexitatea devine invizibilă pentru business.

Platforma dvs. proprietară 1Platform urmărește să unifice datele, inteligența artificială și fluxurile de lucru într-un singur sistem. Cum se diferențiază această abordare de stivele tradiționale de BI sau platformele moderne de date precum Databricks sau Snowflake?

Databricks și Snowflake sunt platforme puternice, nu concurează cu ele, ci sunt construite deasupra lor. Această distincție contează. Databricks oferă infrastructură și calcul. Ne situăm deasupra și punem o întrebare diferită: și acum?

Stivele tradiționale de BI au obținut multe lucruri corecte pentru epoca lor, dar inteligența business a evoluat. Astăzi, utilizatorii de business au nevoie de mai mult decât tablouri de bord. Puteți avea un tablou de bord frumos proiectat cu cincisprezece grafice, și totuși, cineva trebuie să interpreteze ce înseamnă și să decidă ce să facă mai departe. Acest gol dintre insight și acțiune este exact unde 1Platform operează.

1Platform nu este statică, evoluează în mod continuu. Nu doar răspunde la întrebările pe care le aduceți; prezintă întrebări pe care nu le-ați gândit să le puneți. Acest lucru schimbă relația dintre utilizatorii de business și datele lor.

Am construit interfețe cu cod redus și fără cod deasupra Databricks și Azure care permit conducte să fie create în secunde. Sarcinile care au durat odinioară zile pentru inginerii de date pot fi acum declanșate de utilizatorii de business. Pe lângă aceasta, Agenthood AI permite utilizatorilor să creeze și să orchestreze agenți prin interfețe simple de drag-and-drop, fără expertiză tehnică profundă.

Dar diferența reală se află în experiența utilizatorului final. În loc de a sări între multiple tablouri de bord, utilizatorii primesc insight-uri în limbaj natural, recomandări contextuale și narative conduse de agenți. Indicatorii cheie de performanță (KPI) nu doar stau pe un ecran; agenții monitorizează activ, semnalează ceea ce contează și explică de ce. Diferențierea nu se află în platforma de date în sine, ci în tot ceea ce se întâmplă după ce datele sunt gata.

Multe întreprinderi rămân blocate în ceea ce se numește adesea “purgatoriul pilotului de inteligență artificială”. Care sunt cele mai mari bariere structurale sau organizaționale care împiedică inteligența artificială să ajungă la producție la scară?

Îl numesc “cimitirul pilotului” pentru că majoritatea proiectelor nu doar stagnează, ci mor în tăcere. Barierele cele mai mari nu sunt tehnice, ci organizaționale. Oameni, procese și date.

Managementul schimbării este constant subestimat. Când redesenați modul în care oamenii lucrează, lezați modul în care obțin valoare. Organizațiile care reușesc sunt cele în care conducerea face ca competența în inteligență artificială să fie vizibil importantă. Când dezvoltarea competențelor este recompensată și redesignul procesului este susținut structural, adoptarea se accelerează.

Apoi există problema curbei în forma literei J. Investițiile în inteligență artificială scad adesea înainte de a crește. Multe organizații așteaptă un randament al investiției (ROI) în 90 de zile, nu îl văd și abandonează efortul. Cele care reușesc se angajează pe curba completă.

Pregătirea datelor este un alt factor critic. Datele proaste duc la decizii încrezător greșite. Până când fundația de date nu este de încredere, inteligența artificială la scară devine o obligație în loc de activ.

În cele din urmă, disciplina cazului de utilizare contează. În loc de a încerca să facă totul cu inteligență artificială, organizațiile trebuie să se concentreze pe cazuri de utilizare care mișcă metrici de business reali, le dovedesc și apoi le extind.

La Polestar Analytics, aducerea datelor, inteligenței artificiale și fluxurilor de lucru într-un singur loc accelerează atât descoperirea problemelor, cât și identificarea oportunităților, transformând convergența într-un catalizator pentru schimbare.

Inteligența artificială agențială devine o temă majoră în industrie. Cum gândește Polestar Analytics despre agenții de inteligență artificială în fluxurile de lucru enterprise și care sunt cazurile de utilizare din lumea reală care câștigă tracțiune?

Pentru noi, agenții trebuie să fie încorporați atât în stratul de date, cât și în fluxurile de lucru de business pentru a crea valoare reală. Un agent de preț, de exemplu, nu este doar un model de limbaj mare (LLM) așezat pe un tablou de bord; este integrat în infrastructura de date, înțelege contextul și sprijină luarea deciziilor reale.

Printre cei peste 100 de agenți, unii acționează ca asistenți, în timp ce alții sunt complet automatizați. Tracțiunea cea mai puternică se află în managementul creșterii veniturilor, inclusiv prețuri, promovări și mix de media, unde deciziile sunt frecvente și intens dependente de date.

Pe partea de inginerie, agenții de monitorizare a conductelor și de rezolvare a erorilor sunt deja în uz. Agenții FinOps au redus costurile de cloud neutilizate cu 35%. Există, de asemenea, o adoptare puternică în gestionarea bogăției.

Susținem atât ecosistemele Microsoft, cât și Databricks și oferim o platformă personalizată de construire a agenților. Nu fiecare agent are nevoie să fie bazat pe LLM; arhitectura trebuie să se potrivească cazului de utilizare pentru a echilibra scară și cost.

Guvernanța este esențială. Cu agenții care interacționează cu sisteme financiare sau date ale clienților, garduri puternice și supraveghere umană sunt integrate pentru a asigura fiabilitatea la scară enterprise.

Cu finanțarea recentă, sunteți dublând eforturile de dezvoltare a proprietății intelectuale. Cât de important este să dețineți platforme proprietare în comparație cu construirea deasupra ecosistemelor existente în peisajul actual de inteligență artificială?

Suntem profund integrați cu platforme precum Databricks, Microsoft și Anaplan, care oferă infrastructură și scară. Nu încercăm să le înlocuim.

Focul nostru este deținerea stratului de inteligență deasupra. Proprietatea intelectuală (IP) ne permite să controlăm experiența, să încorporăm cunoștințe de domeniu și să livrăm valoare consistentă la scară.

Diferențierea noastră vine din expertiza noastră din industrie. Indiferent dacă este vorba de PromoPulse AI pentru managementul creșterii veniturilor sau de WealthPulse pentru servicii financiare, valoarea se află în înțelegerea cazurilor de utilizare și deciziilor din lumea reală.

Proprietatea intelectuală, pentru noi, este codificarea acestei expertize. Este ceea ce face platforma defensivă și cu adevărat utilă.

Ați lucrat îndeaproape cu companii din Fortune 1000. Cum se schimbă așteptările privind randamentul investiției (ROI) în inteligență artificială pe măsură ce directorii executivi cer rezultate măsurabile în loc de experimentare?

Schimbarea este reală, dar experimentarea nu a dispărut. Este doar așteptat să se miște mai repede și să se conecteze la rezultate tangibile.

Directorii executivi evaluează acum ROI prin lentile mai largi, cum ar fi viteza deciziei, loialitatea clienților, capacitatea de inovare și reziliență.

ROI-ul în inteligență artificială nu mai este deținut de un singur lider. CTO se concentrează pe infrastructură și date, CFO se uită la impactul financiar, iar COO accentuează eficiența operațională.

Organizațiile care reușesc să alinieze aceste perspective de la început și să se angajeze în rezultate pe termen lung.

Strategia dvs. de extindere include America de Nord și Europa. Care sunt diferențele pe care le observați în maturitatea adoptării inteligenței artificiale și pregătirea enterprise în aceste regiuni?

Diferența este mai mult despre mentalitate decât despre capacitate.

America de Nord prioritizează viteza și experimentarea, conduse de presiunea competitivă.

Europa accentuează guvernanța și inteligența artificială etică de la început. Cu toate acestea, acest lucru nu înseamnă o adoptare mai lentă. Întreprinderile echilibrează structura cu accelerarea.

Ambele regiuni converg spre adoptarea inteligenței artificiale scalabile și responsabile, încorporată în operațiunile de bază.

Ați fondat recent CAIO Circle pentru a aduce împreună lideri de inteligență artificială. Care sunt cele mai urgente conversații care au loc în prezent printre Ofițerii Șefi de Inteligență Artificială, în special în jurul guvernanței și eticii?

CAIO Circle a fost creat pentru a oferi liderilor de inteligență artificială un spațiu pentru discuții deschise.

Provocarea centrală este echilibrarea vitezei cu riscul pe termen lung. Încrederea și explicabilitatea sunt preocupări majore, în special pe măsură ce sistemele de inteligență artificială influențează decizii critice.

Guvernanța se mută de la documente de politică la practici operaționale încorporate. În același timp, multe organizații încă lipsesc modele de execuție pentru a livra strategiile lor de inteligență artificială.

Insight-urile cele mai valoroase vin adesea din discuții sincere între egali, mai degrabă decât din prezentări formale.

Privind înainte trei până la cinci ani, așteptați ca inteligența artificială enterprise să se consolideze în platforme unificate precum a dvs., sau să rămână un ecosistem fragmentat de unelte și furnizori? Unde se poziționează Polestar Analytics în acest viitor?

Fragmentarea va continua probabil. Platformele majore precum Databricks, Microsoft, Salesforce și Anaplan vor rămâne jucători centrali.

Ce au nevoie întreprinderile este un strat unificator care conectează datele, inteligența și fluxurile de lucru în ceva actionabil. Acesta este rolul pe care 1Platform este proiectat să îl joace.

Viitorul va favoriza platformele cu expertiză verticală profundă. Soluțiile orizontale generice vor lupta să se diferențieze.

Valoarea reală va veni din înțelegerea nevoilor specifice industriei și încorporarea inteligenței direct în fluxurile de lucru de luare a deciziilor.