Дин Гида, генеральный директор Infragistics и основатель Slingshot – Интервью

Дин Гида возглавлял свою организацию через десятилетия технологических изменений, культивируя Infragistics от небольшого стартапа в 1989 году до глобального лидера в области программного обеспечения. Дин курирует все аспекты бизнес-операций и корпоративного направления Infragistics, сохраняя стабильный фокус на удовлетворении потребностей клиентов, доставке ценности на рынок и вдохновении студентов в области STEM. С сообществом разработчиков и специалистов по UX более чем из двух миллионов человек,

Дин разработал программные решения, которые ускоряют проектирование, разработку и сотрудничество, включая Slingshot. Slingshot объединяет данные, ИИ и управление работой на единой платформе, помогая принимать более быстрые и умные решения, стимулируя бизнес-рост и сотрудничество.

Дин также является автором книги, которую я очень рекомендую любому предпринимателю в области SaaS, озаглавленной Когда упорства недостаточно: Плейбук предпринимателя для вывода бизнеса на новый уровень,

Вы основали Infragistics более 35 лет назад, до того, как интернет полностью созрел. Какова была первоначальная идея создания Infragistics, и как вы представляли себе его будущее в то время?

Когда другие 16-летние покупали машины, я решил купить компьютер IBM, чтобы научиться программировать. Именно там началась моя страсть к программированию и технологиям, и, в конечном итоге, идея создания Infragistics.

После колледжа я работал два года программистом на Уолл-стрит и хотел сделать шаг к созданию своих собственных продуктов. Именно тогда был основан Infragistics. Когда мы только начинали, я работал на своей консультационной работе днем, а на компанию – ночью. Только когда мы выиграли контракт у Microsoft (MSFT ), Infragistics вышел на передний план еще развивающейся интернет-индустрии программного обеспечения.

С момента основания нашей целью всегда было дать разработчикам возможность создавать простые и красивые приложения. Спустя 35 лет мы продолжаем делать это и многое другое, и на более крупном масштабе. Хотя мы не могли предсказать все изменения, которые произойдут в технологической индустрии за эти 35 лет, наша видение траектории компании является именно тем, что мы представляли себе, если не больше.

Мы выросли до шести стран, и более двух миллионов разработчиков используют наше программное обеспечение, а наш список клиентов включает 100% компаний из S&P 500, включая Fidelity, Morgan Stanley (MS ), Exxon, Intuit (INTU ) и Bank of America (BAC ). И в 2022 году мы запустили первую платформу Infragistics, не предназначенную для корпоративного сектора, – Slingshot, чтобы поставить данные в центр рабочих мест, чтобы команды могли принимать решения, ведущие к росту.

Как человек, который создал глобальную технологическую компанию с нуля, какие были самые большие проблемы, с которыми вы столкнулись в ранние годы Infragistics, и как вы их преодолели?

Когда мы выиграли контракт у Microsoft, мне пришлось перейти от раннего интернет-кодера к бизнес-оператору, казалось бы, за одну ночь. В то время у нас было только 10 сотрудников, поэтому я был ответственным за навигацию по нюансам масштабирования компании, найма и роста команд, а также за то, чтобы стать лидером, менеджером и наставником. Мне больше не нужно было только создавать продукты – мне также нужно было продавать и продвигать их.

Например, когда мы открыли двери нашего первого офиса, это было просто место, где люди могли прийти работать. Не прошло много времени, чтобы понять, что я не просто строил компанию, а создавал культуру. Для Infragistics это означало создание культуры, ориентированной на рост, инновации и сотрудничество.

Лидерство было еще одной большой проблемой. Когда я начал чаще нанимать людей, я начал нанимать людей, которые работали как я и думали как я. Быстро я понял, что успешный бизнес нуждается в разнообразии мышления.

Я также быстро ввел структуру и цели как личные инвестиции в рост сотрудников. Но после участия в программе лидерства, где мои сотрудники и коллеги были попросили оценить, насколько я заботлюсь о других людях, и дали мне оценку 2, я понял, что все испытывают то, что делают лидеры, по-разному. Я думал, что показываю, что заботлюсь о сотрудниках через структуру и цели, но мои сотрудники видели это как то, что я более сосредоточен на создании структуры, чем на построении отношений с ними. Я научился, что существует более одного способа управлять сотрудниками, и начал диверсифицировать свои подходы к управлению, даже если они не все казались мне естественными.

В 2022 году вы запустили Slingshot, платформу, предназначенную для централизации данных для бизнес-решений. Какова была идея создания Slingshot?

Я возглавлял Infragistics через ряд бурных моментов в постоянной эволюции интернета (например, пузырь технологий в конце 90-х, взрыв интернета и рецессия 2008 года) за последние 35 лет. Наш секрет успеха и долголетия на протяжении десятилетий технологических изменений в индустрии заключался в нашей уникальной философии рабочего места для построения доверия, максимизации результатов команд и использования данных для итерации и принятия обоснованных решений.

Эта философия стала основой Slingshot.

Slingshot – это платформа управления работой, которая соединяет всех, с кем вы работаете, и все, что им нужно, чтобы выполнить работу, – все в одном месте. С помощью Slingshot команды не тратят время на постоянные переключения между приложениями, чтобы выполнить задачи, и могут объединить данные, разбросанные по нескольким источникам, каналам и системам, чтобы быстро проанализировать производительность и выявить тенденции. Мы позволяем командам работать умнее, принимать лучшие решения и достигать оптимальных результатов.

Slingshot AI – это значительный шаг вперед для платформы. Как интеграция ИИ улучшает способность бизнеса принимать быстрые, обоснованные решения?

Slingshot создал основу для ИИ для компаний с самого начала, централизируя данные компаний из нескольких источников, каналов и систем. С помощью Slingshot AI мы теперь сочетаем эту централизованную информацию с разговорным ИИ, чтобы команды могли быстро получить доступ и проанализировать данные, чтобы интегрировать их в повседневную работу и принятие решений.

Компании имеют огромные объемы данных, которые команды обычно не могут использовать, потому что они не знают, где живут данные или часто не знают, какие данные вообще существуют в их организации. С помощью Slingshot AI команды могут найти точные данные, которые им нужны из больших коллекций данных компании, и понять, что они означают, – за считанные секунды. И все это начинается с простого вопроса от сотрудников.

Например, команды могут задать вопрос в Slingshot, такой как “Как распределяются маркетинговые расходы по каналам?” Slingshot AI извлечет и проанализирует данные из нескольких источников компании, таких как Google Analytics, Excel, Salesforce Marketing Cloud и HubSpot (HUBS ), чтобы предложить быстрые идеи и визуализации данных, которые команды могут сразу же использовать для принятия решений. Мы делаем это беспрепятственно для команд, чтобы интегрировать данные во все, что они делают.

Возможность Slingshot анализировать данные из платформ, таких как Google Analytics, HubSpot и Salesforce, впечатляет. Как вы обеспечили, чтобы ИИ мог работать беспрепятственно на таких разнообразных данных?

Slingshot сделал это легко для команд, чтобы напрямую подключиться к более чем 30 источникам данных, включая Salesforce, HubSpot, Google Ads, Google Analytics, QuickBooks. Slingshot AI может работать беспрепятственно на этих разнообразных данных, потому что данные из этих систем и источников доступны внутри платформы Slingshot. И как только команды подключают свои источники данных, данные продолжают обновляться в режиме реального времени, поэтому Slingshot AI всегда будет предоставлять самую актуальную информацию о производительности и тенденциях.

С растущим внедрением ИИ, как вы видите, что платформы, такие как Slingshot, будут преобразовывать, как команды работают и сотрудничают в течение следующих нескольких лет?

В течение следующих нескольких лет мы увидим, как больше компаний, наконец, используют свои десятилетия данных с помощью ИИ. Команды больше не будут принимать критические бизнес-решения, основанные на интуиции или мнениях старших лидеров – они будут использовать данные, чтобы проинформировать все, что они делают. И они смогут сделать это благодаря технологиям управления работой, таким как Slingshot, которые делают это легко для компаний стать обоснованными организациями, и для каждого сотрудника стать аналитиком данных – даже без какого-либо опыта работы с данными.

С данными в центре каждой организации и доступными для всех, компании будут стимулировать более обоснованное принятие решений, повышать эффективность и, в конечном итоге, увеличивать бизнес-рост.

Мы также увидим, как команды полагаются на платформы, управляемые ИИ, такие как Slingshot, чтобы стимулировать производительность, автоматизируя низкоуровневые, повторяющиеся задачи, чтобы они могли сосредоточиться на более высокоуровневой стратегической работе. Это включает в себя такие вещи, как обращение к ИИ для суммирования обсуждений и создания элементов действий из внутренних встреч. Без необходимости тратить время на эти более административные задачи команды смогут переключиться на расход времени на задачи и проекты, которые действительно движут бизнес вперед.

Многие компании борются с разблокировкой полной ценности своих данных. Как Slingshot помогает бизнесу перейти от сбора данных к обоснованным идеям, и какие проблемы остаются в этой области?

Slingshot позволяет командам выйти за рамки сбора и доступа к данным по системам и каналам – чтобы проанализировать их, создавая визуальные панели. Вместо того, чтобы смотреть на таблицы с сырыми данными, команды могут создать многоисточниковые визуализации – или графики, диаграммы и другие типы визуальных элементов – чтобы выявить тенденции, оценить производительность и спрогнозировать следующие лучшие шаги для данного проекта или бизнеса. Этот целостный взгляд на данные имеет решающее значение для принятия решений и продвижения проектов вперед.

Slingshot AI автоматизирует создание этих визуализаций, когда команды задают вопросы о бизнес-производительности и тенденциях, например. И эти автоматические визуализации можно легко добавить в постоянную панель внутри Slingshot, чтобы команды могли регулярно просматривать их и оценивать производительность в режиме реального времени.

Причина, по которой Slingshot может предложить быстрый целостный взгляд на данные компании, заключается в том, что команды объединяют свои данные по источникам, системам и каналам внутри платформы. Централизация корпоративных данных все еще является проблемой для многих бизнесов, и это не только мешает им принимать обоснованные решения, но и удерживает их от успешной поддержки ИИ. Согласно Slingshot’s 2024 Digital Work Trends Report, 31% сотрудников и лидеров компаний говорят, что их организация будет готова поддерживать ИИ, если их данные будут доступны в одном месте.

Компаниям необходимо решить эти проблемы с данными как можно скорее, если они хотят разблокировать полный потенциал ИИ.

Как вы представляете себе будущее Slingshot AI? Есть ли новые функции или возможности, которые вы хотели бы представить?

В течение следующих нескольких лет Slingshot AI будет продолжать становиться все более интуитивным и интегрированным в повседневную работу сотрудников.

Сейчас команды могут задать целевые вопросы о чем угодно, от производительности кампании до бизнес-расходов, и получить немедленные ответы. Когда Slingshot AI учится на корпоративных данных и пользователях, технология будет развиваться, чтобы не только отвечать на вопросы команд о текущих данных, но и предсказывать будущую производительность и тенденции, и предлагать, как командам следует действовать с учетом этого.

Мы только начинаем улучшать производительность и стимулировать лучшие бизнес-решения и результаты по командам. Мы с нетерпением ждем возможности еще больше умножить это и сделать каждую компанию обоснованной организацией.

Вы написали о упорстве и настойчивости в предпринимательстве. Как вы применяете эти принципы, возглавляя компанию через десятилетия технологических изменений?

Многие люди думают, что ответ на построение успешного бизнеса заключается в упорстве – сворачивании рукавов и работе усерднее, чем кто-либо другой. Хотя это, безусловно, важная часть построения и роста бизнеса, есть предел тому, что можно построить с помощью упорства в одиночку.

Я смог возглавить Infragistics через почти четыре десятилетия технологических изменений, потому что я взял все, что я узнал на каждом ключевом этапе моего пути – от общих проблем роста до совершенно непредсказуемых проблем – и превратил это в трудно выработанную философию. Я использую эту философию в лидерстве бизнеса, но также и в своей личной жизни.

С технологическими изменениями, в частности, я думаю, что гибкость была важной частью успеха технологической компании. Даже лучшие планы и стратегии могут стать устаревшими довольно быстро с быстрыми изменениями или непредвиденными нарушениями в технологической индустрии – ключевым моментом является то, что вы делаете корректировки, которые не компрометируют видение и миссию вашей компании.

Хотя это не означает, что нужно прыгать на каждую новую тенденцию, это означает, что нужно быть открытым для изменений и постоянно оценивать, как оставаться в соответствии с потребностями клиентов.

Какой совет вы дадите бизнес-лидерам, которые рассматривают возможность интеграции ИИ в свои операции, но чувствуют себя перегруженными сложностью или готовностью данных?

Компания не будет иметь свою организацию или данные готовыми для ИИ за одну ночь. Это займет некоторое время. С учетом этого я бы сосредоточился на том, чтобы делать это поэтапно, а не смотреть на большую картину. Может быть, это означает, что нужно делать это департамент за департаментом или делать индивидуальные шаги, такие как очистка данных, а затем централизация данных – компании должны решить, что лучше для них.

До реализации ИИ компании должны иметь свои данные готовыми, поэтому я бы рекомендовал сосредоточиться на этом сначала, прежде чем реализовывать новые инструменты и технологии. Также полезно привлечь технологии и/или экспертов, имеющих опыт в этой области, чтобы они могли помочь провести вас через шаги.

Но самое главное – помнить, что хотя это займет время и ресурсы в краткосрочной перспективе, переход к обоснованной организации для поддержки ИИ будет лучшим решением в долгосрочной перспективе.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Slingshot или прочитать книгу Когда упорства недостаточно: Плейбук предпринимателя для вывода бизнеса на новый уровень,