Интервью
Maciej Saganowski, Директор по продуктам ИИ, Appfire – Интервью
Maciej Saganowski является Директором по продуктам ИИ в Appfire.
Appfire является ведущим поставщиком решений программного обеспечения для предприятий, предназначенных для улучшения сотрудничества, оптимизации рабочих процессов и повышения производительности команд. Специализируясь на инструментах, интегрируемых с платформами seperti Atlassian, Salesforce и Microsoft, Appfire предлагает широкий спектр приложений, адаптированных для управления проектами, автоматизации, отчетности и управления ИТ-услугами. С глобальным присутствием и приверженностью инновациям компания стала надежным партнером для организаций, стремящихся оптимизировать свои экосистемы программного обеспечения, обслуживая широкий спектр отраслей и наделяя команды возможностью эффективно достигать своих целей.
Appfire известна предоставлением решений для сотрудничества на предприятии, можете ли вы представить нам подход Appfire к разработке продуктов, основанных на ИИ?
За прошлый год рынок был наводнен решениями, основанными на ИИ, поскольку компании изменили свою стратегию, чтобы остаться актуальными и конкурентоспособными. Хотя некоторые из этих продуктов оправдали ожидания, остается возможность для поставщиков真正 решить реальные потребности клиентов с эффективными решениями.
В Appfire мы сосредоточены на том, чтобы оставаться в авангарде инноваций ИИ, что позволяет нам предвидеть и превышать эволюционирующие потребности сотрудничества на предприятии. Мы подходим к интеграции ИИ с целью доставки реальной ценности, а не просто заявлять о “готовности к ИИ” ради отличия. Наш подход к разработке продуктов, основанных на ИИ, заключается в создании безшовных, эффективных trải nghiệm для наших клиентов.
Мы хотим, чтобы ИИ сливался с пользовательским опытом, улучшая его без затенения или, что хуже, создания дополнительной нагрузки, требующей от пользователей изучения совершенно новых функций.
“Время до ценности” является одним из наиболее критических объектов для наших функций, основанных на ИИ. Этот принцип фокусируется на том, как быстро пользователь – особенно новый пользователь – может начать получать пользу от наших продуктов.
Например, с Canned Responses поддерживающий агент, отвечающий на клиента, не нужно просматривать всю электронную переписку; ИИ сможет предложить наиболее подходящий шаблон ответа, экономя время и улучшая точность.
Appfire сотрудничает с Atlassian, чтобы запустить WorkFlow Pro в качестве агента Rovo. Что отличает этот продукт, основанный на ИИ, на рынке, заполненном подобными продуктами?
Эта категория продуктов относительно редка. Мы одна из первых компаний, которая доставляет программное обеспечение класса Jira с помощью помощника по настройке автоматизации – и это только начало.
WorkFlow Pro является помощником по автоматизации, основанном на ИИ, для Jira, который преобразует то, как команды настраивают и управляют своими рабочими процессами автоматизации. Работая на основе ИИ Rovo от Atlassian, он помогает пользователям в настройке новых автоматизаций или устранении существующих.
Исторически продукты автоматизации Jira были сложными и требовали определенного уровня экспертизы. WorkFlow Pro демистифицирует эти настройки и позволяет новым или менее опытным администраторам Jira выполнять свои задачи без траты времени на документацию продукта, форумы или рискование дорогостоящими ошибками.
Новый администратор Jira может просто спросить агента, как выполнить задачу, и на основе установленного приложения автоматизации ( JMWE, JSU или Power Scripts), агент предоставляет пошаговое руководство для достижения желаемого результата. Это как иметь шеф-повара с звездой Мишлена на вашей кухне, готового ответить на любой вопрос с точными инструкциями.
В Appfire мы привержены упрощению жизни наших клиентов. В следующей версии WorkFlow Pro пользователи смогут запросить новые автоматизации на простом английском языке, просто набрав желаемый результат, без необходимости навигации по интерфейсу конфигуратора или знания любого языка программирования. Вернувшись к нашей аналогии с шеф-поваром, следующая версия позволит пользователю не только спросить шеф-повара, как приготовить блюдо, но и приготовить его от их имени, освобождая их от более важных задач.
Как вы вовлекаете обратную связь пользователей при итерации продуктов, основанных на ИИ, таких как WorkFlow Pro? Какую роль играет обратная связь клиентов в формировании разработки этих инструментов?
В Appfire мы поддерживаем близкие отношения с нашими пользователями. Не только наши дизайнеры и менеджеры продукта регулярно взаимодействуют с ними, но у нас также есть специальная группа исследований пользователей, которая проводит более широкие исследовательские инициативы, информирующие нашу видение и дорожные карты продукта.
Мы анализируем как количественные данные, так и истории пользователей, сосредоточенные на проблемах, задавая себе вопрос, “Может ли ИИ помочь в этот момент?” Если мы достаточно хорошо понимаем проблему пользователя и считаем, что ИИ может предоставить решение, наша команда начинает экспериментировать с технологией, чтобы решить проблему. Каждое путешествие функции начинается не с технологии, а с точки зрения пользователя.
Например, мы узнали от наших пользователей, что новые администраторы сталкиваются с существенным барьером при создании сложных автоматизаций. Многие из них не имеют опыта или времени, чтобы изучить документацию и освоить сложные механизмы скриптов. WorkFlow Pro был разработан, чтобы облегчить эту проблему, помогая пользователям более легко учиться и настраивать Jira.
Помимо WorkFlow Pro, Appfire планирует разработать дополнительные приложения, основанные на ИИ. Как эти новые продукты преобразуют то, как пользователи устанавливают цели, отслеживают работу и используют данные более эффективно?
ИИ окажет глубокое влияние на то, что будущие знания работников смогут достичь и как они будут взаимодействовать с программным обеспечением. Организации будут эволюционировать, становясь более плоскими, гибкими и эффективными. Проекты будут требовать меньше людей для координации и доставки. Хотя это звучит как смелое предсказание, оно уже принимает форму через три ключевых ИИ-инновации:
- Передача технически сложных или рутинных задач ИИ
- Взаимодействие с программным обеспечением с использованием естественного языка
- Агентные рабочие процессы
Мы уже наблюдаем, как ИИ снижает нагрузку рутинных задач и облегчает новым пользователям вход в эти продукты. Например, помощники ИИ могут вести записи заседаний или перечислять пункты действий. Чтобы проиллюстрировать это на примере Appfire, когда менеджер создает новый ключевой результат в своей структуре OKR, ИИ предложит формулировку ключевого результата на основе лучших практик отрасли и уникального контекста компании, облегчая умственную нагрузку на пользователей, когда они учатся определять эффективные OKR.
Интерфейсы естественного языка представляют собой значительный сдвиг парадигмы в том, как мы проектируем и используем программное обеспечение. Эволюция программного обеспечения за последние 50 лет создала практически безграничные возможности для знания работников, но эта взаимосвязанная сила принесла значительную сложность.
До недавнего времени не было простого способа навигации по этой сложности. Теперь ИИ и интерфейсы естественного языка делают ее управляемой и доступной. Например, одна из наиболее популярных категорий приложений Appfire – это управление документами. Многие компании Fortune 500 требуют рабочих процессов документов для соблюдения нормативных требований или обзора. Вскоре создание этих рабочих процессов может быть так же простым, как разговор с системой. Менеджер может сказать: “Чтобы политика была утверждена и распространена среди всех сотрудников, она должна быть сначала рассмотрена и утверждена руководством”. ИИ поймет это указание и создаст рабочий процесс. Если какие-либо детали отсутствуют, ИИ запрашивает разъяснение и предлагает советы для более гладких потоков.
Кроме того, “агентные рабочие процессы” являются следующим фронтиром революции ИИ, и мы принимаем это в Appfire с нашим агентом WorkFlow Pro. В будущем агенты ИИ будут действовать более как человеческие сотрудники, способные решать сложные задачи, такие как проведение исследований, сбор информации из нескольких источников и координация с другими агентами и людьми для доставки предложения в течение часов или дней. Этот подход, основанный на агенте, будет выходить за рамки простых взаимодействий, таких как те, что с ChatGPT; агенты станут проактивными, возможно, предлагая проект презентации до того, как вы даже осознаете, что вам это нужно. И голосовые взаимодействия с агентами станут более распространенными, позволяя пользователям работать на ходу.
В итоге, куда мы движемся с ИИ в знаниях – это похоже на то, как мы сейчас управляем транспортными средствами: мы знаем, куда хотим пойти, но обычно не нужно понимать тонкости двигателей внутреннего сгорания или настраивать машину самостоятельно.
Вы также улучшаете существующие продукты Appfire с помощью ИИ. Можете ли вы привести примеры того, как ИИ повысил функциональность и пользовательский опыт текущих приложений Appfire?
Каждое из наших приложений уникально, решая различные проблемы пользователей и предназначенное для различных ролей пользователей. В результате использование ИИ в этих приложениях адаптировано для улучшения конкретных функций и улучшения пользовательского опыта осмысленным образом.
В Canned Responses ИИ ускоряет коммуникацию с клиентами, помогая пользователям быстро формулировать ответы на основе содержания запроса и существующих шаблонов. Эта функция ИИ не только экономит время, но и улучшает качество взаимодействия с клиентами.
В OKR для Jira, например, ИИ может помочь пользователям, которые новые в рамках OKR (цель и ключевые результаты). Предоставляя руководство по формулировке эффективных ключевых результатов, соответствующих конкретным целям, ИИ может сделать процесс OKR более доступным.
Наконец, WorkFlow Pro представляет собой инновационный способ взаимодействия с нашей документацией и демонстрирует нашу приверженность агентным рабочим процессам и автоматизации запросов на основе естественного языка. Этот подход, основанный на ИИ, снижает барьер для входа новых администраторов Jira и оптимизирует рабочие процессы для опытных администраторов.
Общие сервисы ИИ, такие как функция суммирования, разрабатываются на нескольких приложениях Appfire. Как вы представляете себе влияние этих сервисов на производительность пользователей на вашей платформе?
В Appfire у нас есть широкий портфель приложений на нескольких рынках, включая Atlassian, Microsoft, monday.com и Salesforce.
С таким большим набором приложений и разнообразными случаями использования ИИ мы сделали шаг назад, чтобы разработать и построить общий внутренний сервис ИИ, который можно использовать на нескольких приложениях.
Мы разработали платформенный сервис ИИ, который позволяет командам продукта на наших приложениях подключаться к нескольким моделям LLM. Теперь, когда сервис запущен, мы продолжим его расширять с функциями, такими как локально запускаемые модели и предварительно упакованные подсказки.
С быстрой эволюцией технологий ИИ, как вы обеспечиваете, чтобы подход Appfire к разработке ИИ продолжал удовлетворять меняющимся потребностям клиентов и рыночным требованиям?
В Appfire главным приоритетом менеджера продукта является мост между технической осуществимостью и решением значимых проблем клиентов. Поскольку возможности ИИ развиваются быстро, мы поддерживаем актуальность рыночных тенденций и активно следим за отраслью для лучших практик. На стороне клиента мы постоянно взаимодействуем с нашими пользователями, чтобы понять их проблемы, не только в наших приложениях, но и на платформах, которые они используют.
Когда мы выявляем пересечение между технической осуществимостью и значимой потребностью клиента, мы фокусируемся на доставке безопасной и прочной функции ИИ. Перед запуском мы экспериментируем и тестируем эти решения с пользователями, чтобы убедиться, что они действительно решают их проблемы.
Appfire работает в высококонкурентном ландшафте SaaS, основанном на ИИ. Какие шаги вы предпринимаете, чтобы инновации Appfire по ИИ оставались уникальными и продолжали создавать ценность для пользователей?
Подход Appfire к ИИ фокусируется на цели. Мы не интегрируем ИИ просто, чтобы поставить галочку;我们的 цель – сделать ИИ работать так естественно в наших продуктах, что он становится почти невидимым для пользователя. Мы хотим, чтобы ИИ решал реальные проблемы, с которыми сталкиваются наши клиенты – будь то упрощение рабочих процессов в Jira, управление сложными документальными процессами или оптимизация стратегического планирования. Идеально, использование ИИ должно чувствоваться так же интуитивно, как поднятие ручки.
Многие продукты SaaS традиционно требовали специализированной экспертизы, чтобы раскрыть их полный потенциал. Наше видение ИИ заключается в снижении кривой обучения и сделать наши приложения более доступными. С запуском нашего первого агента Rovo, WorkFlow Pro, мы делаем важный шаг в этом путешествии. В конечном итоге мы стремимся обеспечить, чтобы ИИ в наших приложениях позволял пользователям достигать ценности быстрее.
Оглядываясь вперед, какие тенденции в разработке ИИ, по вашему мнению, окажут наибольшее влияние на отрасль SaaS в ближайшие годы?
Две основные тенденции ИИ, которые сформируют отрасль SaaS в ближайшие годы, – это рост агентов, основанных на ИИ, и растущая обеспокоенность по поводу безопасности и конфиденциальности.
Некоторые утверждают, что технология агентов еще не оправдала своего хайпа и остается относительно незрелой. Для этих скептиков я бы сказал, что мы часто переоцениваем, чего технология достигнет за 1-2 года, но сильно недооцениваем, чего она сможет достичь за десятилетие. Хотя текущие случаи использования агентов действительно ограничены, мы наблюдаем огромные инвестиции в агентные рабочие процессы на протяжении всей цепочки создания ценности программного обеспечения. Основные модели от компаний, таких как OpenAI и Anthropic, а также платформ, на которых Appfire в настоящее время работает или планирует работать, делают обширные инвестиции в технологию агентов. OpenAI, например, работает над “Системой 2” агентами, способными рассуждать, в то время как Anthropic запустил модели, способные использовать обычные приложения и веб-сайты, имитируя человеческие действия. Atlassian представил Rovo, а Salesforce – Agentforce. Каждую неделю приносит новые объявления об агентных достижениях, и в Appfire мы рады этим разработкам и с нетерпением ждем их интеграции в наши приложения.
В то же время, поскольку возможности ИИ расширяются, растут и риски, связанные с безопасностью данных и конфиденциальностью. Предприятиям необходимо обеспечить, чтобы любая интеграция ИИ уважала и защищала как их активы, так и активы их клиентов, от конфиденциальных данных до более широких мер безопасности. Сбалансирование инноваций с прочными практиками безопасности будет иметь решающее значение для раскрытия полной ценности ИИ в SaaS и обеспечения ответственных, безопасных достижений.
Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Appfire.
