Kanti Prabha, cofondatoare și președintă a Sirion – serie de interviuri

Kanti Prabha, cofondatoare și președintă a Sirion, este o lideră în domeniul tehnologiei pentru întreprinderi, cu peste două decenii de experiență în dezvoltarea de produse, tehnologie juridică, proprietate intelectuală, operațiuni și SaaS. Ca membră a echipei fondatoare a Sirion, a avut un rol central în conturarea viziunii companiei asupra produsului, precum și în proiectarea și dezvoltarea acestuia, ocupând funcții de conducere, printre care cea de vicepreședintă pentru managementul produselor și cea de directoare operațională, înainte de a deveni președintă. Expertiza sa include crearea de produse SaaS B2B de nivel enterprise, strategia și managementul produselor, succesul clienților, vânzările către întreprinderi, precum și extinderea echipelor și dezvoltarea culturii organizaționale. La începutul carierei, Prabha a fost primul angajat și membră a echipei fondatoare a UnitedLex, unde a dezvoltat soluții tehnologice pentru departamentele juridice ale companiilor și a gestionat inițiative de proprietate intelectuală, după ce lucrase în domeniul serviciilor de brevete la Evalueserve. De asemenea, este consilieră pentru akirolabs și a fost anterior consilieră pentru Clarisights.

Sirion este o companie de gestionare a ciclului de viață al contractelor (CLM) bazată pe inteligență artificială, care ajută întreprinderile să gestioneze contractele de la redactare și negociere până la monitorizarea continuă a performanței, a obligațiilor și a valorii obținute. Platforma sa combină inteligența artificială conversațională cu agenți IA creați special pentru aceste scopuri, care pot centraliza și structura arhivele de contracte, pot răspunde la întrebări despre clauzele contractuale, pot redacta și revizui acorduri, pot identifica riscuri, pot propune modificări și pot monitoriza obligațiile și acordurile privind nivelurile serviciilor. Sirion își orientează tot mai mult tehnologia către contractarea agentică prin platforma agentOS, care permite organizațiilor să implementeze agenți preconfigurați pentru contractare, precum și să creeze agenți personalizați conectați la datele și fluxurile de lucru ale întreprinderii. Platforma este concepută pentru organizațiile mari care doresc să transforme contractele din documente statice în surse structurate și ușor de căutat de informații operaționale, menținând totodată guvernanța și supravegherea umană.

Drumul dumneavoastră către fondarea Sirion a fost unul neobișnuit: ați studiat chimia, v-ați îndreptat către dreptul proprietății intelectuale, ați lucrat la brevete, iar apoi, în timp ce lucrați cu Hewlett-Packard, ați început să priviți contractele altfel. Ce ați observat în acele experiențe timpurii și v-a convins, în cele din urmă, că exista o oportunitate de a fonda Sirion? 

Nu am crescut cu gândul că voi fonda o companie axată pe contracte. Am studiat chimia, dar mi-am dat seama destul de repede că mă interesa mai mult să rezolv probleme de afaceri decât să-mi petrec cariera într-un laborator. Așa am ajuns, în cele din urmă, în domeniul proprietății intelectuale, unde am lucrat la brevete, iar mai târziu am condus echipe care dezvoltau soluții tehnologice și juridice pentru întreprinderi mari.

Adevăratul punct de cotitură a venit când eu și Ajay, cofondatorul meu de la Sirion, am început să lucrăm cu HP. Compania avea mii de contracte care trebuiau organizate și gestionate în urma unei achiziții de amploare. La început, am considerat că problema ținea de arhivare, dar, când am început să analizăm atent contractele, a devenit evident că stocarea reprezenta doar o mică parte din oportunitate. Contractele vă arătau ce cumpărase o companie, ce vânduse, ce promisese, ce promiseseră furnizorii săi, cât plătea, unde se confrunta cu riscuri și unde exista posibilitatea să piardă valoare. Cu toate acestea, aproape niciuna dintre aceste informații nu era ușor de folosit de către companie. Aceasta a fost ideea care a stat la baza Sirion. Contractele erau o sursă de informații de afaceri în mare parte nevalorificată.

Ați descris contractele drept o formă de „inteligență fluidă” în cadrul unei organizații. Ce informații valoroase rămân de obicei ascunse în contracte și cum poate inteligența artificială să le facă utile echipelor din afara departamentului juridic, inclusiv celor din finanțe, achiziții, vânzări și operațiuni? 

Contractele sunt unul dintre puținele locuri în care intențiile unei companii devin efectiv angajamente. Ele vă arată ce ați fost de acord să plătiți, ce a fost de acord să cumpere un client, când se pot modifica prețurile, ce niveluri ale serviciilor trebuie respectate, când se reînnoiește un acord, ce se întâmplă dacă una dintre părți nu își îndeplinește obligațiile și cine răspunde de fiecare obligație. Sunt informații extrem de valoroase, dar, în mod tradițional, au rămas ascunse în documente pe care majoritatea oamenilor le deschid doar când trebuie să negocieze ceva sau când apare o problemă.

Inteligența artificială schimbă situația, deoarece ne permite să transformăm limbajul nestructurat al contractelor în informații pe care restul companiei le poate folosi efectiv. Echipele de achiziții pot înțelege obligațiile furnizorilor și prețurile. Echipele financiare pot vedea angajamentele comerciale și potențialele pierderi de valoare. Echipele de vânzări pot înțelege condițiile de reînnoire și angajamentele față de clienți. Echipele operaționale pot monitoriza dacă ceea ce s-a promis este efectiv livrat.

La asta mă refer când vorbesc despre transformarea inteligenței contractuale într-una fluidă. În loc să rămână într-un PDF, informațiile pot ajunge în deciziile și sistemele în care sunt cel mai necesare. În loc ca încheierea contractului să marcheze sfârșitul unei tranzacții, inteligența fluidă îi permite acestuia să fie o sursă activă de context pentru modul în care funcționează o companie.

Sirion a evoluat de la un software de gestionare a ciclului de viață al contractelor la o platformă tot mai mult bazată pe inteligență artificială. Cum a schimbat apariția modelelor lingvistice mari ceea ce este posibil din punct de vedere tehnic în privința datelor contractuale, comparativ cu abordările de învățare automată disponibile când ați fondat compania?

Când am lansat Sirion, utilizarea inteligenței artificiale în gestionarea contractelor se concentra în principal pe extragerea și clasificarea informațiilor. Învățarea automată putea deveni foarte eficientă în identificarea unei clauze, a unei date, a numelui unei părți sau a unei obligații, însă modelele trebuiau antrenate pentru sarcini relativ specifice.

Modelele lingvistice mari au extins considerabil capacitatea de raționament. Acum, un sistem poate înțelege o întrebare formulată în limbaj natural, poate interpreta contextul unei clauze, poate compara formularea cu poziția preferată a unei companii, poate explica de ce ceva reprezintă un risc și poate sugera ce ar trebui să facă cineva în continuare.

Totuși, nu cred că modelele lingvistice mari înlocuiesc tot ce a existat înaintea lor. Contractele sunt prea complexe pentru asta. La Sirion, folosim o abordare multimodel, care combină modelele lingvistice mari cu modele specializate și cu o inteligență aprofundată în materie de contracte. Diferitele modele excelează în sarcini diferite. Această combinație este importantă deoarece companiile nu au nevoie doar de o inteligență artificială capabilă să genereze formulări convingătoare. Au nevoie de precizie. Cea mai interesantă schimbare este că putem trece de la extragerea informațiilor din contracte la raționarea pe baza acestora și, tot mai mult, la acțiuni întemeiate pe ele.

Sirion introduce acum agenți de inteligență artificială specializați pentru sarcini precum extragerea informațiilor din contracte, detectarea problemelor, propunerea de modificări și căutarea în arhive mari de contracte. Cum vă imaginați că vor colabora acești agenți și cât de mult ar trebui să le permită, în cele din urmă, companiile să acționeze autonom în procesul de contractare?           

Nu cred că viitorul aparține unui singur agent de inteligență artificială uriaș, care face totul. Elaborarea contractelor implică multe sarcini specializate, fiecare necesitând un context diferit și un nivel diferit de discernământ. Un agent ar putea extrage clauze din mii de acorduri. Altul ar identifica formulările care se abat de la politica companiei. Apoi, un agent care propune modificări ar putea sugera o schimbare precisă, bazată pe ghidul intern al companiei. Adevărata putere apare atunci când acești agenți pot colabora pentru a obține un rezultat, în loc să oblige utilizatorul să gestioneze fiecare etapă în parte.

De exemplu, cineva ar putea întreba: „Putem accepta acest acord cu furnizorul?” Sistemul ar trebui să poată identifica termenii cei mai relevanți, să îi compare cu politica internă, să evidențieze problemele, să găsească precedente și să recomande modificări, explicând totodată ce a făcut și de ce.

Punctul în care se oprește autonomia ar trebui să depindă de risc. Sunt de acord ca inteligența artificială să gestioneze autonom multe acțiuni repetitive, bazate pe reguli. Însă o clauză de răspundere fără precedent sau o negociere importantă din punct de vedere strategic poate necesita discernământ uman. Scopul final al autonomiei ar trebui să fie eliminarea muncii inutile, păstrând totodată controlul uman acolo unde contează responsabilitatea și relațiile.

Contractele pot conține unele dintre cele mai sensibile informații comerciale și juridice ale unei companii. Ați spus că Sirion ar prefera să amâne lansarea unui produs decât să facă compromisuri în privința securității. Pe măsură ce inteligența artificială generativă este integrată tot mai profund în fluxurile de lucru ale companiilor, ce compromisuri în materie de securitate sau confidențialitate vă îngrijorează cel mai mult?

Contractele pot conține informații despre prețuri, proprietate intelectuală, angajați, detalii privind achiziții, angajamente strategice, precum și informații extrem de sensibile despre clienți și furnizori. Companiile trebuie să știe exact unde ajung aceste informații atunci când un sistem de inteligență artificială le prelucrează, cum sunt procesate, cine le poate accesa și dacă sunt folosite pentru antrenarea unui alt model.

În prezent, există o presiune enormă pentru lansarea rapidă a funcționalităților de inteligență artificială, însă compromisul care mă îngrijorează cel mai mult este tratarea datelor companiilor ca și cum ar fi simple materiale de antrenare. Înțeleg această presiune, dar inteligența artificială destinată companiilor nu poate fi construită pe principiul „ne ocupăm mai târziu de guvernanța datelor”. Securitatea trebuie să facă parte din arhitectură încă de la început.

Asta înseamnă controale solide de acces, criptare, posibilitatea efectuării auditurilor, delimitări clare ale datelor și decizii foarte bine cântărite privind utilizarea modelelor terților. La Sirion, am luat fără îndoială decizii în urma cărora securitatea ne-a încetinit, iar acest compromis mi se pare acceptabil. În domeniul software-ului pentru companii, mai ales când gestionezi contracte, încrederea se construiește în ani și poate fi distrusă printr-o singură decizie nechibzuită.

Una dintre provocările persistente ale inteligenței artificiale generative este că un răspuns poate părea autoritar chiar și atunci când este greșit. În analiza contractelor, unde o eroare subtilă poate avea consecințe financiare sau juridice, cum proiectați sisteme de inteligență artificială ale căror răspunsuri pot fi verificate și în care utilizatorii pot avea încredere? 

Aceasta este una dintre cele mai importante diferențe dintre inteligența artificială destinată consumatorilor și cea destinată companiilor. Dacă îi cer unui asistent de inteligență artificială o recomandare de restaurant și acesta greșește, consecințele sunt limitate. Dacă o echipă juridică întreabă dacă 5.000 de contracte cu furnizorii conțin un anumit drept de reziliere, iar sistemul omite cu certitudine 200 dintre ele, situația este cu totul alta.

Proiectăm sistemele astfel încât răspunsurile să poată fi verificate. Dacă inteligența artificială îți comunică ceva despre un contract, ar trebui să poți urmări răspunsul până la formularea din documentul-sursă. Dacă recomandă o modificare, ar trebui să înțelegi ce politică sau ce poziție din ghidul intern a stat la baza recomandării. Explicabilitatea este esențială pentru adoptare, deoarece încrederea se câștigă făcând inteligența artificială transparentă și verificabilă.

Sirion pune accentul pe răspunsuri ale inteligenței artificiale bazate pe propriile contracte și precedente ale unei organizații, în loc să se bazeze exclusiv pe modele de uz general. Credeți că următoarea etapă majoră a inteligenței artificiale în mediul de afaceri va fi determinată tot mai mult de sisteme care combină modelele fundamentale cu date proprietare, foarte specializate, ale companiilor?

Absolut. Modelele fundamentale sunt extraordinar de capabile, dar nu știu cum funcționează concret compania dumneavoastră. Nu știu automat ce concesii a aprobat echipa juridică anul trecut, cum stabiliți prețurile pentru un client strategic, care furnizori nu respectă în mod repetat nivelurile de serviciu sau în ce situații organizația dumneavoastră impune escaladarea. Tocmai acest context face ca inteligența artificială să devină cu adevărat utilă în mediul de afaceri.

Dacă reunim istoricul valoros al deciziilor și angajamentelor dintre organizații, consemnat în contracte, cu politicile specifice companiei, ghidurile de negociere, acordurile istorice și datele operaționale, un sistem de inteligență artificială poate trece de la un răspuns generic la unul care reflectă modul în care funcționează afacerea dumneavoastră. Cred că avantajul competitiv în domeniul inteligenței artificiale pentru companii va proveni tot mai mult din acest context, deoarece majoritatea companiilor au deja acces la modele fundamentale similare. Diferența o va face capacitatea de a conecta eficient aceste modele la informații proprietare de încredere și de a le oferi suficient context pentru a raționa cu acuratețe, fără a compromite securitatea.

Ați petrecut peste un deceniu construind Sirion și ați ocupat funcții în domenii precum dezvoltarea produselor, operațiunile și conducerea companiei. Ce ați învățat despre extinderea la scară a soluțiilor software de inteligență artificială pentru companii, lucru pe care nu l-ați fi înțeles în primii ani ai companiei?

Un lucru pe care l-am învățat este că, uneori, dezvoltarea tehnologiei e partea ușoară. Dificultățile apar când începi să schimbi modul în care funcționează o organizație mare. În primii ani, te concentrezi în mod firesc asupra capacității produsului de a rezolva problema. La scara unei companii, îți dai seama că un răspuns excelent din punct de vedere tehnic este util doar dacă oamenii au încredere în el, dacă se integrează în fluxurile lor de lucru existente și dacă poate face față complexității enorme a unei organizații globale.

Inteligența artificială face ca această lecție să fie și mai importantă. Astăzi poți crea foarte repede o demonstrație impresionantă. Însă e cu totul altceva să construiești ceva căruia o companie să fie dispusă să-i încredințeze milioane de puncte de date și fluxuri de lucru.

Pe măsură ce inteligența artificială face posibilă analizarea continuă a obligațiilor, riscurilor, clauzelor de preț, reînnoirilor și performanței în mii de acorduri, ar putea contractele să devină, în cele din urmă, un strat operațional de date în timp real pentru companii, în locul unor documente consultate mai ales atunci când apare o problemă?

Cred că exact în această direcție ne îndreptăm. Multă vreme, contractul a fost considerat linia de sosire. Toată lumea negociază, semnează, sărbătorește, apoi documentul ajunge într-un depozit. Șase luni mai târziu, cineva îl deschide pentru că există un litigiu, se apropie o reînnoire sau apare o întrebare despre ce s-a promis. Acest model nu mai are sens când inteligența artificială poate înțelege în permanență ce se întâmplă în întregul portofoliu de contracte.

Într-o lume ideală, imaginați-vă că ați afla că un furnizor nu a respectat un SLA înainte de aprobarea următoarei facturi sau că ați observa că o ajustare de preț trebuia să aibă loc cu trei luni în urmă. Imaginați-vă că echipa de vânzări ar primi o alertă privind o reînnoire care se apropie, alături de angajamentele negociate cu clientul, sau că departamentul financiar ar vedea obligațiile comerciale reflectate direct în sistemele sale.

Contractele definesc relațiile dintre companii, așadar datele contractuale ar trebui conectate la sistemele în care aceste relații sunt gestionate efectiv. Cred că, tot mai mult, contractul va deveni un strat operațional de date care ajută compania să înțeleagă nu doar ce a convenit, ci și dacă acele acorduri oferă valoarea așteptată de toți.

Privind spre viitor, cum credeți că va arăta gestionarea contractelor odată ce agenții de inteligență artificială vor deveni mult mai capabili? Va dispărea, în cele din urmă, categoria tradițională a managementului ciclului de viață al contractelor, integrându-se într-un strat mai amplu de inteligență pentru companii, și ce rol vedeți pentru Sirion în această tranziție? 

Sper ca, în timp, granițele CLM să devină mult mai puțin vizibile. Astăzi, utilizatorii încă gândesc în termeni de pași: trebuie să creez un contract, să-l revizuiesc, să obțin aprobarea, să-l semnez, să-l stochez și apoi să-l gestionez. Pe măsură ce agenții devin mai capabili, oamenii n-ar trebui să mai fie nevoiți să coordoneze singuri toate aceste sisteme și fluxuri de lucru. Ar trebui să-și poată exprima intenția și să lase agenții specializați să se ocupe de o mare parte din activitatea necesară.

Însă schimbarea mai amplă are loc după semnare. Dacă inteligența artificială poate înțelege fiecare obligație, termen comercial, risc și relație din milioane de acorduri, informațiile contractuale devin utile în domenii mult mai variate decât cel juridic. Pentru mine, aceasta este partea captivantă: contractele devin, în sfârșit, o preocupare a tuturor.

Așadar, nu cred că contractele vor dispărea. Dimpotrivă. Ele vor deveni mai importante, pentru că oferă context de încredere inteligenței artificiale utilizate în companii. Obiectivul nostru la Sirion este să facem aceste informații utile oriunde se desfășoară activitatea. În cele din urmă, CLM ar putea să nu mai fie perceput ca o destinație de sine stătătoare, ci mai degrabă ca un strat de inteligență și execuție care conectează angajamentele asumate de o companie cu acțiunile întreprinse zi de zi.

Vă mulțumim pentru interviul excelent. Cititorii care doresc să afle mai multe pot vizita Sirion.