Интервью
Ян Арендц, основатель и генеральный директор Celigo – Интервью
Ян Арендц является основателем и генеральным директором Celigo, а также ветераном软件ной индустрии с более чем 25-летним опытом в области разработки продуктов, бизнес-развития, продаж, успеха клиентов и маркетинга. Он основал Celigo с целью упрощения процесса интеграции, автоматизации и оптимизации бизнес-процессов в масштабах всей компании. Он отвечает за надзор за всеми операциями компании.
До Celigo Ян был директором в NetSuite, ведущей облачной платформе ERP, где он запустил их платформу интеграции. До этого Ян работал в Cambridge Technology Partners, где он реализовывал сложные бизнес-решения для клиентов, начиная от интернет-стартапов и заканчивая компаниями из списка Fortune 500.
Celigo представляет собой облачную интеллектуальную платформу автоматизации и интеграции (iPaaS), предназначенную для того, чтобы помочь организациям соединять приложения, автоматизировать бизнес-процессы и поддерживать синхронизацию данных в масштабах всей технологической базы без необходимости в обширных настройках. Ее платформа объединяет предварительно созданные соединители, многократно используемые шаблоны интеграции и инструменты, работающие с помощью ИИ, чтобы как технические, так и нетехнические команды могли проектировать, развертывать и управлять интеграциями в масштабе. Celigo обычно используется для оптимизации рабочих процессов в таких областях, как электронная коммерция, финансы, операции и ИТ, снижая ручной труд, повышая точность данных и позволяя более быстрым и устойчивым бизнес-процессам.
Что изначально мотивировало вас основать Celigo, и как ваш опыт руководства услугами интеграции и инициативами по продуктам в таких компаниях, как NetSuite, повлиял на пробел, который вы увидели в корпоративной интеграции в то время?
Этот ранний опыт работы с SaaS показал мне, что, хотя облако решило проблему доставки программного обеспечения, оно также создало огромную проблему подключения данных. Мы продавали видение единой бизнес-среды, но реальность заключалась в фрагментированных данных. Я основал Celigo, чтобы решить эти проблемы.
Сегодня я вижу, как история повторяется с ИИ. Мы переходим от “пробела подключения” к “операционному пробелу”. Как и компании боролись с операционализацией SaaS двадцать лет назад, они теперь борются с операционализацией ИИ. Компании сталкиваются с трудностями при chuyểnении ИИ из экспериментов в надежные бизнес-результаты. Это создает следующую волну проблем, с которыми Celigo уникально позиционирован, чтобы помочь ИТ-руководителям решить: как предоставить платформу, которая не только соединяет системы, но и позволяет использовать ИИ в масштабах всей компании.
Celigo эволюционировал от традиционной интеграции к ИИ-ориентированным рабочим процессам. Какие сигналы указали вам, что платформа нуждается в движении в этом направлении?
Самым большим сигналом было сдвиг бутылочного горлышка. Десять лет назад бутылочным горлышком было подключение: просто соединение системы А с системой Б. Мы решили эту проблему с помощью iPaaS. Но когда мы демократизировали интеграцию и дали возможность бизнес-пользователям создавать свои собственные рабочие процессы, новым бутылочным горлышком стали управление, контроль и обработка исключений.
Мы посмотрели на наши данные и увидели, что, хотя построение автоматических рабочих процессов стало проще, поддержание их в масштабе все еще требовало человеческого участия. Пользователи тратили часы на устранение ошибок данных или обновление сопоставлений.
Мы ответили на это, встроив ИИ в ядро нашей платформы, автоматизируя классификацию и исправление ошибок, чтобы удалить операционную нагрузку поддержания интеграций в масштабе. Этот интеллект платформы теперь создает предпосылки для рабочих процессов, работающих на основе ИИ, которые могут работать с большей автономией и контекстом.
Многие организации вкладывают большие средства в ИИ, но видят ограниченные результаты. Почему так много инициатив застревают на уровне данных и интеграции?
Мы все видели опросы, которые показывают, что, хотя большинство компаний экспериментируют с ИИ, немногие из них получают измеримую отдачу от инвестиций. Причина не в технологии. Это подход. Слишком часто организации рассматривают принятие ИИ как цель, а не начинают с бизнес-процессов, которые управляют компанией.
Успешные инициативы начинаются с определения процессов, где улучшение приводит к наибольшему бизнес-эффекту, а не с применения ИИ к изолированным задачам. Оттуда ИИ должен быть подключен к системам, где происходит реальная работа, с ограничениями, которые обеспечивают качество данных и соблюдение политики. Без этого контролируемого подключения ИИ остается оторванным от выполнения.
С вашей точки зрения, какие архитектурные ошибки наиболее распространены, когда компании пытаются наложить ИИ на фрагментированные системы?
Растущей проблемой сейчас является распыл ИИ. Мы часто видим, как компании покупают множество разных расширений SaaS: инструменты продаж с ИИ, инструменты обслуживания клиентов с ИИ, инструменты маркетинга с ИИ и т. д. Все это просто оболочки вокруг одних и тех же базовых моделей машинного обучения.
Архитектурно это может создать значительные проблемы с затратами и контролем. ИТ-руководители обнаруживают, что им нужна платформа интеграции, чтобы консолидировать все данные и идеи, полученные из инструментов. Использование единой платформы может объединить знания, которые находятся в масштабах всей компании, и предоставить контекст, необходимый для масштабирования и получения ценности из моделей ИИ.
Когда ИИ становится более автономным, как интеллектуальные рабочие процессы меняют взаимодействие между приложениями, данными и людьми внутри организации?
Когда ИИ становится более автономным, интеллектуальные рабочие процессы меняют то, как приложения, данные и люди взаимодействуют, смещая автоматизацию от выполнения задач к оркестровке решений. Приложения больше не просто соединены для обмена данными. Они становятся скоординированными участниками рабочего процесса, где ИИ интерпретирует контекст в масштабах систем и определяет следующее лучшее действие.
Этот сдвиг ставит управление изменениями на передний план. У вас может быть лучшая модель в мире, но если команды не доверяют ей, они не будут использовать ее. Успешная операционализация ИИ требует видимости того, почему агент ИИ принял определенное решение, и уверенности в том, что он работает в контролируемой среде.
Celigo обслуживает как крупные корпорации, так и быстро растущие бренды. Как проблемы интеграции, качества данных и оркестровки различаются на разных стадиях масштабирования?
Для быстро растущих брендов цель часто заключается в быстром получении ценности. Они принимают инструменты так быстро, что рискуют построить хрупкую структуру, которая сломается через год или два. Для них Celigo предлагает возможность быстро операционализироваться без создания технического долга.
Для крупных корпораций проблемы заключаются в контексте и контроле. У них есть ценные запасы данных, но они могут быть не готовы для рабочих процессов, работающих на основе ИИ. Им нужно увеличить доступ и ценность данных в сложных средах. Им нужно обеспечить, чтобы при операционизации ИИ в масштабах всей компании они не теряли конфиденциальные данные или не вводили в заблуждение клиентов. Мы служим важным слоем управления и контроля.
Celigo находится на пересечении iPaaS, оркестровки рабочих процессов и ИИ. Как организации должны проектировать свой слой интеграции, чтобы он стал активной частью стека ИИ, а не пассивной инфраструктурой?
Организации переходят от интеграции как простого перемещения данных к интеллектуальной автоматизации как контролируемому слою подключения для бизнес-процессов. Автоматизация существует на спектре от предсказуемого, основанного на правилах выполнения до более автономного поведения, причем наибольшая ценность для компании создается посередине.
Интеллектуальная платформа автоматизации соединяет ИИ с правильными корпоративными данными, обеспечивая встроенный контроль, видимость и человеческий надзор. Она оркестрирует подключение в масштабах систем, применяет интеллект выборочно и выполняет результаты напрямую в операционных приложениях, где происходит реальная работа. Вместо пассивного перемещения данных между системами слой интеграции становится активным, поддерживая реальное, контролируемое подключение и контроль. Это обеспечивает, что интеллектуальная автоматизация остается надежной, аудиторской и соответствующей тому, как компания предназначена работать.
С ростом агентного ИИ, какую роль вы видите для платформ интеграции в обеспечении безопасного и надежного действия систем ИИ в бизнес-приложениях?
Агентному ИИ нужны ограничения. Celigo строит будущее, где интеграции будут все чаще управлять собой, обнаруживая изменения схемы, предсказывая неудачи и самоисцеляясь, прежде чем человек даже узнает, что что-то не так.
Роль нашей платформы заключается не только в том, чтобы позволить пользователям по всей компании строить и запускать рабочие процессы быстро и эффективно, но и в том, чтобы позволить центральному ИТ обеспечить эти ограничения. Если агент хочет обновить запись, платформа обеспечит, что это действие проверяется на соответствие бизнес-правилам сначала. Мы позволяем агентам действовать, предоставляя детерминированную среду, в которой недетерминированный ИИ может работать безопасно.
Оглядываясь вперед на 2026 год, какие реальные последствия вы видите для организаций, которые не оптимизируют свои данные специально для ИИ?
Последствием будет расхождение в ROI. Компании, которые не смогут встроить ИИ в свои операции, будут ограничены измерением “сэкономленных часов” на отдельных задачах, в то время как их конкуренты будут измерять “рост выручки” от полностью автоматизированных линий бизнеса.
Без принятия шагов сейчас для соединения своих данных и приложений организации столкнутся с препятствием, где модели ИИ будут давать неверные результаты из-за отсутствия контекста, или затраты будут расти, потому что они платят за разрозненные результаты ИИ-распыла без единой стратегии. Компании могут быть эффективно исключены из гибкости.
Для технологических лидеров, которые модернизируют свои стэки сегодня, какие основные возможности они должны ставить в приоритет в iPaaS, чтобы обеспечить, что их инициативы ИИ могут масштабироваться и давать реальные результаты?
Ищите современную iPaaS, которая была построена для мира, где все должно соединяться со всем. Это означает: универсальную платформу, которая может справиться со всем спектром автоматизации: от интеграции данных и приложений до потоков цепочки поставок B2B, управления API и автономных агентов. Это обеспечивает, что организация будет готова к меньшей сложности, меньшему накладным расходам, большему расширению возможностей пользователей и, в конечном итоге, способности ИТ стратегически и безопасно включать ИИ и операционализировать все в масштабах всей компании.
Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Celigo.
