Fred Laluyaux, Co-Fondator și CEO al Aera Technology – Seria de Interviuri

Fred Laluyaux, Co-Fondator, Președinte și CEO al Aera Technology, este un experimentat director de software pentru întreprinderi care a construit și condus companii la intersecția analizei, automatizării și luării deciziilor. Înainte de a fonda Aera, a ocupat funcția de CEO al Anaplan și a deținut multiple roluri de conducere senioră la SAP, cuprinzând finanțe, managementul performanței, risc, vânzări și dezvoltare corporativă. La începutul carierei sale, a lucrat în poziții executive la Business Objects și ALG Software și a fondat Transcribe Technologies, ceea ce i-a oferit decenii de experiență în scalarea organizațiilor de software la nivel global și în traducerea datelor complexe în rezultate comerciale.

Aera Technology dezvoltă software de inteligență decizională bazat pe AI, proiectat pentru a ajuta marile întreprinderi să opereze cu o viteză și o precizie mai mare. Platforma companiei analizează în mod continuu datele de pe întregul parcurs al organizației și al mediului său extern, transformând insight-urile în acțiuni recomandate și automate în timp real. Prin concentrarea asupra deciziilor, mai degrabă decât asupra tablourilor de bord, Aera își propune să ajute organizațiile să treacă de la analiza reactivă la operațiuni proactive și continuu îmbunătățite.

Ați fondat și condus multiple companii de software pentru întreprinderi, de la zilele voastre de început, când ați construit Transcribe Technologies, până la conducerea Anaplan și, acum, co-fondarea Aera Technology. Ce problemă ați văzut în marile întreprinderi care v-a convins că inteligența decizională trebuie să existe ca o categorie distinctă și de ce 2017 a fost momentul potrivit pentru a construi Aera?

Am lucrat la această problemă timp de peste un deceniu — mult înainte de a exista Aera. În 2010, când eram la SAP, am scris un articol despre ceea ce credeam că va deveni cea mai mare provocare pentru marile întreprinderi: luarea și executarea deciziilor suficient de rapid pentru a ține pasul cu digitalizarea economiei.

Trei forțe se ciocneau — volum, complexitate și viteză. Deciziile se deplasau către un nivel mult mai fin, mai aproape de punctul de impact, dar întreprinderile erau încă structurate ca piramide adânci de oameni, instrumente și procese care pur și simplu nu puteau scala.

Întrebarea reală a devenit: cum aducem puterea tehnologiei la nivelul tranzacțional? Nu doar insight-uri sau tablouri de bord, ci mașini care execută decizii, care învață în mod continuu din toate deciziile luate și cu oamenii în control.

În ceea ce privește 2017, am fost devansați. Piața nu era pe deplin pregătită, și nici noi. Acesta este natura unei companii de startup: începeți cu o viziune clară și construiți devreme, astfel încât să fiți pregătiți atunci când piața se maturizează. În cazul Aera, a durat câțiva ani. Și COVID-19 nu a ajutat. Dar a fost fascinant să vedem că viziunea noastră de bază a rămas adevărată față de formularea sa inițială, în timp ce atât platforma, cât și piața s-au evoluat până la punctul în care Aera conduce acum categoria inteligenței decizionale și lucrează cu unele dintre cele mai mari organizații din lume.

Există o multă discuție astăzi în jurul agenților AI, dar ați fost clar că insight-urile singure nu sunt suficiente. Cum explicați diferența dintre analize, recomandări asistate de AI și adevărată inteligență decizională CIO-urilor care încearcă să treacă peste zgomot?

Instrumentele tradiționale de analize și inteligență de business vă spun ce s-a întâmplat. AI poate ajuta la predicția a ceea ce s-ar putea întâmpla. Recomandările asistate de AI sugerează opțiuni, dar ele încă se bazează pe oameni pentru a decide și a acționa.

Inteligența decizională merge dincolo de tablourile de bord statice sau de recomandări ocazionale. Ea funcționează ca o buclă de învățare continuă pentru a accelera și a îmbunătăți deciziile — utilizând date, analize, AI și automatizare pentru a evalua compromisuri, a simula scenarii și a executa și a monitoriza acțiuni în timp real, aliniate la obiectivele de business.

În timp ce AI poate ajuta echipele să prevadă cererea sau să optimizeze fluxurile de lucru, inteligența decizională determină cum să acționeze pe baza acestor insight-uri. Ea echilibrează costul, riscul, nivelurile de servicii și constrângerile operaționale pe întreaga întreprindere la scară.

Aera este adesea descrisă ca o întreprindere care permite “conducerea autonomă”. În termeni practici, ce înseamnă acest lucru în cadrul unei organizații mari și care decizii sunt realist să fie gata pentru acest nivel de automatizare astăzi?

Când vorbim despre întreprinderea care se conduce singură, aceasta nu înseamnă autonomie fără control. De la început, viziunea noastră a fost să trecem de la oameni care iau și execută decizii sprijiniți de mașini la mașini care execută decizii ghidate de oameni — cu intenție clară, constrângeri și responsabilitate.

În practică, Aera funcționează ca un agent decizional. Ea analizează în mod continuu date, detectează declanșatori, evaluează compromisuri, recomandă acțiuni și execută decizii direct în sistemele de întreprindere. Utilizând Aera, oamenii nu gestionează tablouri de bord; ei guvernează decizii, adesea prin intermediul unei interacțiuni simple de acord sau dezacord.

Deciziile care sunt gata pentru acest nivel de automatizare astăzi sunt cele cu volum ridicat și repetitive — rebalansarea stocurilor, prioritizarea comenzilor de cumpărare, modificări de parametri — unde viteza contează și coordonarea manuală creează cea mai mare ineficiență.

Ați lucrat îndeaproape cu întreprinderi globale din lanțul de aprovizionare, finanțe și operațiuni. Unde văd CIO-ii cele mai rapide și mai tangibile randamente din inteligența decizională, fie în capitalul de lucru, nivelurile de servicii sau reducerea deșeurilor?

CIO-ii văd cele mai rapide și mai tangibile randamente din inteligența decizională acolo unde deciziile sunt cu volum ridicat, repetitive și constrânse de cost, capacitate sau compromisuri de servicii. În lanțul de aprovizionare și operațiuni, acest lucru include adesea rebalansarea stocurilor, prioritizarea comenzilor de cumpărare și logistica. Acesta este locul unde executarea automată la scară generează câștiguri măsurabile în capitalul de lucru, nivelurile de servicii și reducerea deșeurilor.

De exemplu, o companie globală din domeniul științelor vieții utilizează inteligența decizională pentru a monitoriza în mod continuu cererea și a ajusta comenzile de cumpărare — solicitând în mod automat anularea sau reducerea furnizorilor, validând răspunsurile și confirmând modificările. Această capacitate oferă peste milioane de dolari în reducere anuală a deșeurilor, reducând în același timp milele de transport și emisiile de gaze cu efect de seră asociate.

Multi companii deja luptă să operaționalizeze modelele de AI la scară. Care sunt cele mai comune obstacole pe care le întâlniți atunci când organizațiile încearcă să treacă de la generarea de insight-uri la executarea deciziilor automate?

Provocările apar adesea atunci când echipele încep prin a experimenta cu instrumente de AI independente. Ei pot automatiza un singur flux de lucru, dar luptă să operaționalizeze decizii în mod consecvent pe întreaga afacere. Fără o platformă decizională compusă și special concepută, aceste eforturi sunt dificil de guvernat, de scalat sau de adaptat atunci când condițiile se schimbă.

Un alt obstacol comun este lipsa de claritate cu privire la locul în care se produc deciziile defectuoase. Companiile investesc în AI și predicție, dar nu identifică de ce stocurile se acumulează, previziunile sunt ratate sau logistica este subperformantă. Viziunea fragmentată asupra deciziilor compune problema.

Echipele care reușesc încep cu un caz de utilizare cu impact ridicat, în care compromisurile sunt înțelese, construiesc încredere prin recomandări și executare și automatizează treptat. De acolo, ele pot scala pe măsură ce deciziile se adaptează și se îmbunătățesc continuu în timp.

AI-ul agențial devine un cuvânt cheie în industrie. Cum credeți că agenții se potrivesc în platformele de inteligență decizională și unde ar trebui întreprinderile să fie atente la autonomie versus supraveghere umană?

În inteligența decizională, agenții adaugă cea mai mare valoare atunci când sunt încorporați într-un sistem decizional supravegheat — nu funcționând în izolare. Cu platforma Aera Decision Cloud, agenții lucrează ca echipe coordonate, fiecare contribuind cu o capacitate specifică: simularea scenariilor; integrarea semnalelor în timp real; validarea fezabilității; evaluarea impactului financiar; și executarea acțiunilor — toate orchestrate în jurul unei decizii unice.

Unde întreprinderile trebuie să fie atente este autonomia fără guvernare. În practică, deciziile agențiale sunt ghidate întotdeauna de oameni. Echipele de oameni stabilesc parametrii și obiectivele, monitorizează performanța, verifică ipotezele și gestionează calitatea datelor dintr-un mediu de control. Sistemul poate funcționa în mod continuu, dar oamenii guvernează modul în care deciziile evoluează. Acest echilibru este ceea ce face ca AI-ul agențial să fie scalabil, de încredere și sigur în întreprindere.

Încrederea este critică atunci când deciziile afectează venituri, clienți sau conformitate. Cum asigură Aera că deciziile sunt explicabile, verificabile și justificabile, în special în medii reglementate?

Încrederea începe cu transparența. Pentru fiecare decizie, Aera capturează contextul complet — datele utilizate, recomandarea, logica din spatele acesteia, decizia luată și rezultatul. Pe măsură ce sistemul rulează și se actualizează, el monitorizează și măsoară rezultatele deciziilor pentru a îmbunătăți în mod continuu luarea deciziilor.

Noi numim acest lucru auto-învățare decizională. Pe baza performanței deciziei, Aera calculează scoruri de încredere pentru recomandări — explicând cauzele de bază, compromisurile și impactul așteptat. Un utilizator ar putea vedea o recomandare cu o rațiune clară și un nivel de încredere de 92%.

Acest abordare este autonomă, dar supravegheată. Prin intermediul Rețelei de Inteligență Decizională a platformei, care servește ca un mediu de control centralizat, utilizatorii au o vizibilitate completă asupra deciziilor, acțiunilor și rezultatelor. Ei pot monitoriza performanța, verifica ipotezele, gestiona calitatea datelor și ajusta logica în timp.

Pe baza conversațiilor dvs. cu CIO-ii, cum evoluează rolul oamenilor pe măsură ce sistemele de inteligență decizională se maturizează și care abilități devin mai importante pe măsură ce mașinile preiau mai multe decizii operaționale?

Pe măsură ce inteligența decizională se maturizează, rolul oamenilor nu dispare — el se deplasează în sus pe lanțul de valoare. Vedem o schimbare de la oameni care execută manual decizii la oameni care proiectează, guvernează și îmbunătățesc decizii.

În multe companii de bunuri de consum, rolurile tradiționale de planificator se evoluează deja în analiști de decizii care se concentrează pe monitorizarea rezultatelor, înțelegerea compromisurilor și îmbunătățirea logicii decizionale în timp. Alături de ei, arhitecții de decizii definesc intenția, constrângerile și gardurile care ghidă modul în care mașinile acționează.

Abilitățile cele mai importante devin judecata, gândirea la nivel de sistem și capacitatea de a formula deciziile corecte. Oamenii rămân ferm în control, guvernanți modul în care deciziile sunt luate de mașini, dar nu fiecare acțiune individuală.

Prima Magie Quadrant a Gartner pentru Platforme de Inteligență Decizională semnalează că această categorie intră în mainstream. Care capacități credeți că vor separa furnizorii de top de cei care întârzie în următorii ani?

Fiind numiți Lider în primul Magic Quadrant al Gartner pentru Platforme de Inteligență Decizională, vedem conducerea definită de o execuție puternică și capacitatea de a livra capacități comprehensive și compuse pe întregul ciclu de viață al deciziei. În cercetarea Critical Capabilities companion a Gartner, Aera a fost recunoscută și pentru performanța sa în diferite cazuri de utilizare cheie — incluzând analiza deciziei, ingineria deciziei, știința deciziei și administrarea deciziei — evaluând modul în care platformele pot modela, operaționaliza, guverna și îmbunătăți în mod continuu deciziile la scară de întreprindere.

Credem că furnizorii de top vor fi, de asemenea, distinși prin modul în care integrează tehnici avansate de AI, incluzând AI generativ și agențial, în sisteme decizionale supravegheate și gata pentru întreprindere. Acest lucru necesită platforme special concepute care sunt compuse, accesibile pentru business prin interfețe cu cod redus și limbaj natural și guvernate la scară pentru a îndeplini cerințele de securitate și reglementare. În cele din urmă, cei mai puternici furnizori vor încorpora inteligența decizională ca un strat de operare care învață și se îmbunătățește în mod continuu, nu doar o altă aplicație pe care echipele trebuie să o gestioneze.

Pentru organizațiile care recunosc golul dintre insight-uri și acțiune, cum ajută platforma Aera să închidă acest cerc în practică și ce arată o primă implementare de succes pentru un CIO care dorește să conducă un impact comercial măsurabil?

Închiderea golului dintre insight și acțiune începe prin operaționalizarea deciziilor în operațiunile zilnice. Platforma Aera permite CIO-ilor să trateze deciziile ca procese continue: monitorizarea rezultatelor; testarea compromisurilor; și îmbunătățirea performanței în timp. Acest lucru este adesea ancorat într-un centru de excelență decizional, virtual sau fizic, unde echipele guvernează și rafinează modul în care deciziile sunt luate și executate.

Aera unifică date, analize, reguli de business, AI și automatizare într-o singură platformă compusă pentru a alimenta decizii care curg de la insight la executare și învățare. Arhitectura sa compusă permite IT-ului să mențină supravegherea și securitatea, în timp ce echipele de business pot defini, adapta și evolua fluxurile decizionale. Pe măsură ce rezultatele sunt capturate, deciziile se îmbunătățesc în mod continuu și eliberează echipele pentru a se concentra pe judecată, strategie și excepții.

O primă implementare de succes adesea demonstrează rezultate măsurabile pe un singur caz de utilizare cu impact ridicat în 10-12 săptămâni, executând și îmbunătățind în mod continuu decizii de la capăt la capăt. Acest lucru creează o hartă repetabilă pentru scalarea la nivel de întreprindere.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorii care doresc să afle mai multe despre Aera Technology ar trebui să viziteze Aera Technology.