Thor Olof Philogène, Co-Fondator și CEO al Stravito – Seria de Interviuri: O Conversație de Retur

Thor Olof Philogène este CEO și Fondator al Stravito, platforma de Inteligență a Insight-urilor în care brandurile globale au încredere pentru a transforma cunoștințele în decizii conștiente care stimulează creșterea și accelerează impactul pe piață.

În interviul nostru precedent, am discutat despre Stravito Assistant, o interfață conversațională și bazată pe IA care permite echipelor să caute, să exploreze și să interacționeze cu propriile lor cercetări și insight-uri interne. Un an mai târziu, cum folosesc echipelor enterprise Stravito Assistant în mod curent și ce v-a surprins despre modul în care se integrează în fluxurile de lucru reale?

Acum un an, echipele foloseau Stravito AI Assistant în primul rând pentru a găsi și a prezenta cercetările mai rapid. Ce se schimbă este modul în care echipele îl folosesc pentru a valida ipoteze strategice înainte de deciziile majore și pentru a sintetiza dovezi din diferite piețe înainte de a se angaja pe o direcție.

Adopția inițială a fost condusă de timpul economisit. Acum, cu Deep Research Agent, Stravito AI Assistant planifică în mod autonom cercetări multietapă, analizează rapoarte complete în paralel, verifică rezultatele și oferă sinteze complet citate, bazate exclusiv pe datele companiei. Rezultatul este reprezentat de răspunsuri cu profunzime analitică care oferă dovezi pe care decidenții le pot susține.

De la ultimul nostru interviu, Stravito a extins utilizarea IA pentru a sprijini moduri mai dinamice de lucru cu insight-urile, inclusiv funcții precum AI Personas. Cum folosesc clienții aceste capacități în practică, dincolo de ideile inițiale sau experimentele?

Stravito AI Personas transformă studii de segmentare statice în profiluri de consumatori interactive, bazate pe cercetările proprii ale companiei, astfel încât echipele pot testa presiunea asupra tuturor, de la ambalaje la concepte de campanii și idei de produse, înainte de a aloca bugete majore.

De exemplu, Grupul Lavazza a integrat Stravito AI Personas în procesul de marketing și inovare, creând profiluri de consumatori din mii de interviuri. Deja au rafinat deciziile privind ambalajele și campaniile.

Ce ar fi necesitat săptămâni de validare și opriri poate începe acum cu sesiuni de lucru focalizate, urmate de testări ulterioare, menținând rezultatele înrădăcinate în cercetarea proprie de la început. Intenția este de a reduce riscul mai devreme, de a iterativa mai eficient și de a prioritiza idei mai puternice înainte de a se angaja în investiții.

Pe măsură ce au fost introduse funcționalități mai multe bazate pe IA în platformă, ce întrebări noi au apărut în rândul întreprinderilor cu privire la guvernanță, supraveghere și răspundere și cum a adaptat Stravito aceste preocupări?

Întrebarea pe care întreprinderile o puneau anterior era “ce poate face?” Acum este “putem sta în spatele acestui lucru?” Pentru Stravito, guvernanța a fost întotdeauna o prioritate și acest lucru se reflectă în modul în care platforma a fost construită.

IA generică este construită pe date de internet fără context de business. Stravito este construit în întregime pe cercetarea validată a companiei. Fără extragere de date de pe internet sau surse împărtășite.

De exemplu, cu Deep Research Agent, planul de cercetare este vizibil înainte de a începe analiza și fiecare concluzie este complet citată, astfel încât orice răspuns poate fi urmărit până la sursa originală. Stravito îndeplinește, de asemenea, cele mai înalte standarde de securitate și confidențialitate a datelor pentru întreprinderi, cu certificarea ISO 27001, atestarea SOC 2 Tip II și o garanție contractuală că datele clienților nu vor fi utilizate pentru a antrena modele de limbaj mari.

În ceea ce privește răspunderea, IA se ocupă de sinteză și planificarea cercetării. Oamenii se ocupă de judecată, strategie și decizia finală.

Multe organizații se confruntă nu cu adoptarea unor noi instrumente, ci cu integrarea lor în procesele de decizie de zi cu zi. Ce ați învățat despre gestionarea schimbărilor atunci când se implementează Stravito în cadrul unor organizații globale mari?

Organizațiile care integrează Stravito cu cel mai mare succes fac trei lucruri bine.

Stabilesc o așteptare clară de la început: nicio decizie majoră nu se ia fără inteligența pe care already o deține afacerea. Atunci când acesta devine standardul, utilizarea platformei încetează să mai fie opțională.

Investesc în campioni interni. Când oamenii pe care alții îi privesc ca exemple folosesc platforma în timpul revizuirilor de afaceri, discuțiilor de planificare și conversațiilor de inovare, adoptarea urmează.

Și asociază accesul cu împuternicirea și suportul. Echipele au nevoie de îndrumare cu privire la modul de a pune întrebările potrivite și de a ști ce să facă cu răspunsurile. Acesta este ceea ce transformă o platformă pe care oamenii o au într-una pe care oamenii o folosesc.

Stravito se poziționează ca o sursă unică de adevăr pentru insight-urile de piață și consumator. În realitate, întreprinderile adesea au cercetări fragmentate răspândite în multiple sisteme. Cât de mult au reușit clienții să consolideze această cunoaștere și unde mai întâlnesc rezistență?

Adesea, cercetarea există. Inteligența de business, consumator și piață se află în sisteme, regiuni și funcții. Problema este că nu este conectată, astfel încât deciziile majore privind inovarea, extinderea și marketingul se iau fără ea. Acesta este ceea ce rezolvă Stravito.

Consolidarea are loc în etape. Organizațiile încep cu cercetările lor de valoare maximă și se extind de acolo, fiecare etapă construind cazul comercial pentru următoarea. Heineken este un exemplu bun, prin aducerea împreună a inteligenței lor într-un singur loc, au redirecționat timpul CMI departamentului de la găsirea cercetărilor către un lucru mai strategic și de valoare mai mare.

Dacă rezistența apare, de obicei este una organizațională, nu tehnică. Organizațiile care se mișcă cel mai rapid și mai eficient au o proprietate clară și campioni interni care pot aduce diferite regiuni și funcții la bord. Cazul comercial, deciziile luate mai rapid cu dovezi mai bune, este ceea ce mișcă această conversație înainte.

Una dintre obiectivele Stravito a fost de a democratiza accesul la insight-uri dincolo de echipele tradiționale de cercetare. În ultimul an, cum a schimbat acest acces mai larg relația dintre echipele de insight-uri și stakeholderii de business?

Când mai multe echipe pot interacționa direct cu cunoașterea consumatorilor și a pieței, insight-urile ajung în decizii mai devreme. Stakeholderii nu mai așteaptă rapoarte statice. Ei interacționează direct cu propria lor inteligență pentru a modela decizii, de la poziționare și ambalare la unde să se extindă următorul.

Acest lucru a schimbat și ceea ce fac echipele de insight-uri cu timpul lor. Cu mai puțin timp petrecut cu solicitări și găsirea cercetărilor, ele lucrează din ce în ce mai mult ca consultanți strategici, asigurându-se că dovezile modelează deciziile care contează cel mai mult.

Personalizarea este adesea menționată ca un avantaj major al IA în software-ul enterprise. Cum personalizează clienții Stravito descoperirea insight-urilor în funcție de rol, regiune sau funcție și ce impact a avut acest lucru asupra implicării în cercetare?

Când echipele văd cercetări care sunt relevante pentru deciziile lor, ele se implică mai devreme și le folosesc mai consistent. Un lider de categorie global are priorități diferite decât un director de marketing regional, și Stravito înțelege acest lucru.

Colecțiile sunt una dintre funcțiile noastre cele mai utilizate. Ele funcționează ca niște liste de redare, permițând echipelor să grupeze cercetările după subiect, regiune sau funcție, de exemplu, o colecție dedicată onboarding-ului sau sustenabilității. Stravito IA apoi suprafețe în mod continuu cercetări relevante suplimentare pe baza ceea ce este deja în colecție, astfel încât echipele rămân la curent cu ceea ce contează fără a trebui să caute.

Pe măsură ce IA devine mai integrată în fluxurile de lucru ale insight-urilor, cum decid organizațiile când să se bazeze pe contextul generat de IA și când să se bazeze pe expertiza umană, în special pentru decizii cu miză ridicată?

Organizațiile care fac acest lucru bine au o diviziune clară a muncii. IA se ocupă de munca grea a sintezei și planificării cercetării. Oamenii se ocupă de judecată, strategie și decizia finală.

În practică, instrumente precum Deep Research Agent în Stravito AI Assistant comprimă timpul dintre întrebare și dovadă, oferind răspunsuri complet citate, bazate pe cercetarea companiei. AI Personas permit echipelor să testeze ipoteze împotriva perspectivelor reale ale consumatorilor înainte de a se angaja în investiții. Ambele au fost proiectate pentru a consolida baza pe care se iau deciziile.

Însă, rezultatul este doar punctul de plecare. Oamenii decid ce înseamnă dovezile, cântăresc compromisurile și dețin decizia finală.

Integrarea este o provocare recurentă în mediile enterprise. Ce modele ați observat printre clienții care integrează cu succes Stravito cu sistemele lor existente de analize, cercetare sau gestionare a cunoașterii?

Organizațiile care văd cel mai mult impact sunt clare cu privire la ceea ce este Stravito. Nu alt depozit, ci stratul care conectează insight-ul și insight-urile existente și le aduce în deciziile care au nevoie de ele.

În practică, Stravito funcționează alături de furnizorii de cercetare și analize pe care clienții îi folosesc deja, aducând împreună inteligența de business, a consumatorilor și a pieței într-un singur loc, astfel încât cunoașterea care stă în sisteme să poată ajunge la deciziile care au nevoie de ea.

Privind înainte, pe baza a ceea ce ați observat în ultimul an, ce subestimează încă întreprinderile despre operaționalizarea IA în gestionarea insight-urilor și cum modelează acest lucru direcția produsului Stravito?

IA poate prezenta răspunsuri instantaneu. Ceea ce întreprinderile subestimează este tot ceea ce se întâmplă după. Costul de a acționa pe baza unei insight-uri greșite este prea semnificativ pentru a trata output-ul ca pe o concluzie.

Organizațiile care vor depăși vor fi cele care nu vor automatiza cel mai mult. Vor fi cele care vor folosi ceea ce știu deja pentru a lua decizii mai bune, mai rapide și cu mai multă încredere.

Acesta este ceea ce modelează direcția noastră de produs. De exemplu, Deep Research Agent oferă rigurozitatea și verificabilitatea pe care deciziile majore le cer. AI Personas aduc perspectiva consumatorului în proces înainte de a se angaja în investiții. Ambele au fost proiectate pentru a asigura că nicio decizie majoră nu se ia fără inteligența pe care organizația o deține deja.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorii pot dori să citească interviul nostru precedent sau să viziteze Stravito.