Jan Arendtsz, Fondator și CEO al Celigo – Seria de interviuri

Jan Arendtsz este fondatorul și CEO-ul Celigo și un veteran al industriei software, cu peste 25 de ani de experiență în dezvoltarea de produse, dezvoltarea afacerilor, vânzări, succesul clienților și marketing. El a fondat Celigo cu scopul de a simplifica modul în care companiile integrează, automatizează și optimizează procesele de afaceri la nivelul întregii organizații. El este responsabil pentru supravegherea tuturor operațiunilor companiei.

Înainte de a fi la Celigo, Jan a fost director la NetSuite, platforma de ERP bazată pe cloud, unde a lansat platforma de integrare. Înainte de aceasta, Jan a lucrat la Cambridge Technology Partners, unde a implementat soluții de afaceri complexe pentru clienți care variază de la startup-uri de internet la companii Fortune 500.

Celigo este o platformă de automatizare inteligentă și integrare bazată pe cloud (iPaaS) proiectată pentru a ajuta organizațiile să conecteze aplicații, să automatizeze procesele de afaceri și să mențină datele sincronizate pe întregul stack tehnologic fără dezvoltare personalizată grea. Platforma sa combină conectori preconstruiți, șabloane de integrare reutilizabile și unelte asistate de AI, astfel încât atât echipele tehnice, cât și cele netehnice să poată proiecta, implementa și gestiona integrări la scară. Celigo este utilizat în mod obișnuit pentru a optimiza fluxurile de lucru în domenii precum comerțul electronic, finanțele, operațiunile și IT, reducând munca manuală, îmbunătățind acuratețea datelor și permițând procese de afaceri mai rapide și mai rezistente.

Ce v-a motivat inițial să fondați Celigo și cum a influențat experiența dvs. de a conduce servicii de integrare și inițiative de produs la companii de software precum NetSuite, golul pe care l-ați văzut în integrarea întreprinderilor la acea vreme?

Experiența mea timpurie cu SaaS mi-a arătat că, deși cloud-ul a rezolvat o problemă de livrare a software-ului, a creat și o problemă masivă de conectivitate a datelor. Ne vindeam viziunea unei afaceri unificate, dar realitatea era formată din silozuri de date fragmentate. Am fondat Celigo pentru a rezolva aceste provocări.

Astăzi, văd istoria care se repetă cu AI. Trecem de la o “lacună de conectivitate” la o “lacună operațională”. La fel cum companiile s-au luptat să operaționalizeze SaaS acum douăzeci de ani, ele se luptă acum să operaționalizeze AI. Companiile se luptă să treacă de la experimente la rezultate de afaceri fiabile. Acest lucru creează următoarea undă de provocări cu care Celigo este poziționat în mod unic pentru a ajuta liderii IT să le abordeze: cum să ofere o platformă care nu doar conectează sisteme, dar permite utilizarea AI la scară, pe întreaga organizație.

Celigo a evoluat de la integrarea tradițională către fluxuri de lucru conduse de AI. Care au fost semnalele care v-au arătat că platforma trebuia să se miște în acea direcție?

Semnalul cel mai mare a fost schimbarea gâtuirii. Acum zece ani, gâtuitura era conectivitatea: pur și simplu să faci Sistemul A să vorbească cu Sistemul B. Am rezolvat asta cu iPaaS. Dar pe măsură ce am democratizat integrarea și am împuternicit utilizatorii de business să-și construiască propriile fluxuri de lucru, noua gâtuitură a devenit managementul, guvernanța și gestionarea excepțiilor.

Am examinat datele noastre și am văzut că, deși construirea de fluxuri de lucru automate a devenit mai ușoară, menținerea lor la scară era încă intensivă din punct de vedere uman. Utilizatorii petrecuseră ore întregi pentru a debusola erorile de date sau pentru a actualiza mapping-urile.

Am răspuns prin încorporarea AI în nucleul platformei noastre, automatizând clasificarea și remedierea erorilor pentru a elimina povara operațională a menținerii integrărilor la scară. Acea inteligență a platformei stabilește acum scena pentru fluxuri de lucru cu AI orientate către clienți, care pot opera cu mai multă autonomie și context.

Multe organizații investesc puternic în AI, dar văd rezultate limitate. De ce atât de multe inițiative se opresc la nivelul datelor și al integrării?

Am văzut toate sondajele care arată că, deși majoritatea companiilor experimentează cu AI, puține realizează un ROI măsurabil. Motivul nu este tehnologia. Este abordarea. Prea des, organizațiile tratează adoptarea AI ca obiectivul final, în loc să înceapă cu procesele de afaceri care conduc organizația.

Inițiativele de succes încep prin identificarea proceselor în care îmbunătățirea conduce la cel mai mare impact de afaceri, în loc de a aplica AI la sarcini izolate. De acolo, AI trebuie conectat la sistemele în care se desfășoară munca reală, cu garduri de protecție care să asigure calitatea datelor și aplicarea politicilor. Fără această conectivitate guvernată, AI rămâne detașat de execuție.

În final, AI necesită un cadru orchestrat care echilibrează autonomia cu controlul. Fluxurile de lucru cu intervenție umană și gestionarea excepțiilor sunt critice pentru menținerea încrederii pe măsură ce AI preia mai multă responsabilitate. Când AI este încorporat în procese de afaceri de la cap la coadă, evoluează de la o noutate într-un instrument operațional care oferă rezultate reale de afaceri.

Din perspectiva dvs., care sunt cele mai comune greșeli arhitecturale atunci când companiile încearcă să suprapună AI peste sisteme fragmentate?

O problemă în creștere în acest moment este “sprawl-ul” AI. Adesea vedem companii care cumpără multiple extensii SaaS diferite: unelte de vânzări cu AI, unelte de servicii clienți cu AI, unelte de marketing cu AI și așa mai departe. Toate acestea sunt doar învelișuri în jurul acelorași LLM-uri subiacente.

Arhitectural, acest lucru poate crea probleme semnificative de cost și guvernanță. Liderii IT descoperă că au nevoie de o platformă de integrare pentru a putea consolida toate datele și insight-urile de pe diferite unelte. Utilizarea unei platforme unificate poate aduce împreună cunoștințele care se află în întreaga organizație și poate oferi contextul necesar pentru ca modelele de AI să se extindă și să ofere valoare.

Cum schimbă fluxurile de lucru inteligente modul în care aplicațiile, datele și oamenii interacționează în cadrul unei organizații, pe măsură ce AI devine mai autonom?

Pe măsură ce AI devine mai autonom, fluxurile de lucru inteligente schimbă modul în care aplicațiile, datele și oamenii interacționează, trecând de la automatizarea execuției sarcinilor la orchestrarea deciziilor. Aplicațiile nu mai sunt doar conectate pentru a schimba date, ci devin participanți coordonați într-un flux de lucru în care AI interpretează contextul pe sisteme și determină următoarea acțiune optimă.

Acest schimb aduce managementul schimbărilor în prim-plan. Puteți avea cel mai bun model din lume, dar dacă echipele nu au încredere în el, nu-l vor folosi. Operaționalizarea cu succes a AI necesită vizibilitate în ceea ce privește de ce un agent AI a luat o anumită decizie și încredere că operează într-un cadru guvernat.

Pe măsură ce fluxurile de lucru evoluează de la executarea sarcinilor la examinarea rezultatelor, oamenii trec de la a fi operatori la a fi supraveghetori. Utilizatorii pot alege nivelul de autonomie pe care îl încredințează AI, cu controale umane în buclă care oferă guvernanță, responsabilitate și adaptabilitate pe măsură ce agenții se îmbunătățesc în timp. Rezultatul este un mediu dinamic, hibrid, în care aplicațiile acționează, AI decide, iar oamenii ghidează.

Celigo deservește atât marile întreprinderi, cât și brandurile în creștere rapidă. Cum diferă provocările de integrare, calitate a datelor și orchestrare pe parcursul acestor etape de scală?

Pentru brandurile în creștere rapidă, obiectivul este adesea viteza către valoare. Ei adoptă unelte atât de repede încât riscă să construiască un stivuitor care se va sparge într-un an sau doi. Pentru ei, Celigo oferă capacitatea de a operaționaliza rapid fără a crea datorii tehnice.

Pentru marile întreprinderi, provocările sunt legate de context și guvernanță. Ei au magazine valoroase de date, dar acestea pot să nu fie gata pentru fluxuri de lucru conduse de AI. Ei trebuie să crească accesul și valoarea datelor în medii complexe. Ei trebuie să se asigure că, pe măsură ce operaționalizează AI în întreaga organizație, nu scurg PII sau halucinații în interacțiunile cu clienții. Noi servim ca un strat important de management și control.

Celigo se află la intersecția iPaaS, orchestrării fluxurilor de lucru și AI. Cum ar trebui organizațiile să-și proiecteze stratul de integrare astfel încât să devină o parte activă a stivei AI, în loc de infrastructură pasivă?
Organizațiile se mișcă dincolo de integrarea simplă a datelor către automatizarea inteligentă ca strat de conectivitate controlat pentru procese de afaceri. Automatizarea există pe un spectru de la execuția predictibilă, bazată pe reguli, la un comportament mai autonom, cu cea mai mare valoare a întreprinderii creată în mijloc.

O platformă de automatizare inteligentă conectează AI la datele potrivite de la nivelul întreprinderii, cu guvernanță încorporată, vizibilitate și supraveghere umană. Orchestrează conectivitatea pe sisteme, aplică inteligență selectiv și execută rezultate direct în aplicațiile operaționale în care se desfășoară munca reală. În loc să mute pasiv date între sisteme, stratul de integrare devine activ prin menținerea conectivității guvernate și controlate în timp real. Acest lucru asigură că automatizarea inteligentă rămâne fiabilă, auditabilă și aliniată cu modul în care afacerea este proiectată să funcționeze.

Cu apariția AI agențial, care este rolul pe care îl vedeți pentru platformele de integrare în a permite sistemelor AI să acționeze în siguranță și fiabil pe aplicații de afaceri?

AI agențial are nevoie de garduri de protecție. Celigo construiește un viitor în care integrările vor fi gestionate din ce în ce mai mult de sine prin detectarea schimbărilor de schemă, prin predicția eșecurilor și prin auto-vindecare înainte ca un om să știe că ceva este în neregulă.

Rolul platformei noastre nu este doar să permită utilizatorilor de pe întreaga organizație să construiască și să ruleze fluxuri de lucru rapid și eficient, ci și să permită IT-ului central să ofere aceste garduri de protecție. Dacă un agent dorește să actualizeze un înregistrare, platforma va asigura că acea acțiune validează împotriva regulilor de afaceri mai întâi. Noi permitem agenților să acționeze prin oferirea unui mediu determinist în care AI nedeterminist poate opera în siguranță.

Privind spre 2026, ce consecințe reale vedeți pentru organizațiile care nu-și vor simplifica datele în mod special pentru AI?

Consecința va fi o divergență în ROI. Companiile care nu reușesc să încorporeze AI în operațiunile lor vor fi limitate la măsurarea “orelor economisite” în sarcini ad-hoc, în timp ce concurenții lor vor măsura “creșterea veniturilor” din linii de afaceri complet automate.

Fără a lua măsurile necesare pentru a conecta datele și aplicațiile lor, organizațiile vor lovi un zid în care modelele de AI vor halucina din cauza lipsei de context, sau costurile vor crește exponențial pentru că plătesc pentru ieșirile izolate ale “sprawl-ului” AI fără o strategie unificată. Companiile ar putea fi efectiv scoase din jocul agilității.

Pentru liderii tehnologici care modernizează stivele lor astăzi, care sunt capacitățile de bază pe care ar trebui să le prioritizeze într-un iPaaS pentru a se asigura că inițiativele lor de AI pot scala și oferi rezultate reale?

Căutați un iPaaS modern care a fost construit pentru o lume în care totul trebuie să se conecteze cu totul. Acest lucru înseamnă: o platformă universală care poate gestiona întregul spectru al automatizării: de la integrarea datelor și a aplicațiilor, la fluxurile lanțului de aprovizionare B2B, managementul API-urilor și agenții autonomi. Acest lucru sets an organization up for less complexity, less overhead, more empowerment of users, and ultimately the ability for IT to strategically and safely incorporate AI and operationalize everything across the enterprise. Thank you for the great interview, readers who wish to learn more should visit Celigo.