Пратима Ароура, главный директор по продукту и технологиям в Smartsheet – Интервью

Пратима Ароура, главный директор по продукту и технологиям в Smartsheet, – опытный руководитель в области продукта и технологий с опытом управления высокороскими платформами и масштабирования глобальных команд. В своей текущей роли она курирует управление продуктом, маркетинг, пользовательский опыт, ценообразование и стратегические партнерства, помогая стимулировать эволюцию платформы Smartsheet для управления работой на основе ИИ. До этого она занимала должность главного директора по продукту и технологиям в Chainalysis, где она руководила инженерией, наукой о данных и стратегией продукта, значительно расширяя организацию и ускоряя рост доходов. Ее предыдущие руководящие роли включают руководство бизнесом Confluence в Atlassian и стимулирование инноваций в области продукта на основе ИИ в Salesforce, создавая репутацию поставщика масштабируемых, ориентированных на клиента решений в области программного обеспечения для предприятий.

Smartsheet – это платформа для управления работой на основе ИИ, предназначенная для помощи организациям в планировании, отслеживании, автоматизации и отчетности о работе в крупном масштабе. Платформа позволяет командам оптимизировать рабочие процессы, сотрудничать в режиме реального времени и получать действенные идеи посредством автоматизации и инструментов, основанных на данных, поддерживая широкий спектр случаев использования – от управления проектами до операций предприятия. Штаб-квартира Smartsheet находится в Белвью, штат Вашингтон, и обслуживает миллионы пользователей по всему миру, включая значительную долю компаний из списка Fortune 500, позиционируя себя как ключевого игрока в области управления совместной работой.

Вы вступили в Smartsheet в 2025 году после руководства продуктом и технологиями в Chainalysis и занимали старшие руководящие должности в Atlassian и Salesforce. Теперь, когда ваша роль расширилась до главного директора по продукту и технологиям, как вы привносите этот межотраслевой опыт в следующую главу Smartsheet?

Я уже более 20 лет являюсь лидером в области B2B SaaS и стал свидетелем крупных волн инноваций – от интернета до облака, мобильных устройств и социальных сетей. ИИ – это гораздо более крупная трансформация, как по масштабу, так и по скорости, и моя задача заключается в том, чтобы помочь Smartsheet пройти через этот сдвиг и превратить его в реальное преимущество для наших клиентов.

Внешне это означает ускорение процесса интеграции ИИ в опыт работы с продуктом – помощь командам работать быстрее, принимать лучшие решения и достигать результатов в масштабе, который ранее был невозможен.

Но ИИ также меняет то, как мы строим. Продукт и технология сходятся, и границы между функциями стираются. Дизайнеры приближаются к коду, инженеры вносят вклад в определение продукта, и команды становятся более самостоятельными. Большая часть моего внимания внутри компании направлена на то, чтобы привнести эту ментальность строителей в нашу деятельность, с подходом к разработке, основанным на ИИ, и делать это с темпом. Это позволяет нам двигаться быстрее как единой команды и переводить инновации в значимые результаты для наших клиентов.

Smartsheet позиционирует себя вокруг идеи управления работой. Как вы определяете эту концепцию сегодня, и что отличает ее от более широкой волны функций ИИ, добавляемых в программное обеспечение для предприятий?

Управление работой – это место, где сходятся люди, процессы и данные – с ИИ как слоем выполнения, который превращает планы в результаты.

Анализ 1,4 миллиона активных проектов предприятий на платформе Smartsheet показывает критический дисбаланс: интенсивность автоматизации на предприятие увеличилась на 55% по сравнению с прошлым годом, и общая активность увеличилась на 46%. Работа инициируется с такой скоростью, которую было бы невозможно представить три года назад. Но завершение работы – координация между командами, поддержание согласованности при сдвиге приоритетов, принятие решений, которые сохраняют выполнение на правильном пути – это то, где большинство организаций тонут. Рабочий день становится плотнее, и организации, которые чувствуют это первыми, – это те, где приоритеты, права собственности и права принятия решений все еще живут в головах людей, а не в системе.

Где многие подходы терпят неудачу, так это то, что ИИ наложен поверх рабочих процессов, а не встроен в них. Он может помочь с отдельными задачами, но не может координировать результаты между командами или на уровне всего предприятия.

Наш подход отличается. Мы основываем ИИ на данных предприятия и интегрируем его напрямую в рабочие процессы, чтобы он мог работать с реальным контекстом – отношениями между проектами, намерением за планом и суждением, закодированным в структуре работы. Это то, что позволяет ИИ координировать выполнение, а не просто помогать с задачей, и в конечном итоге оказывать значительное влияние на бизнес.

В вашем видении будущего Smartsheet в ноябре 2025 года вы описали платформу, которая объединяет людей, данные и ИИ более единым образом. Что, по вашему мнению, не хватало в существующих инструментах управления работой, что толкнуло вас в этом направлении?

Мы увидели постоянный разрыв между планированием и выполнением, особенно на уровне предприятия. Команды работали в нескольких несвязанных системах, что затрудняло поддержание согласованности или получение четкого, актуального представления о прогрессе.

Многие инструменты решали только часть проблемы – планирование, рабочие процессы или сотрудничество – но они остаются несвязанными. Каждый из них решал проблему внутри своей отдельной системы или стека, но не на уровне всей компании. Фрагментация становится реальным барьером, когда вы работаете в крупном масштабе. Вот где Smartsheet сияет.

Наша задача заключалась в том, чтобы объединить эти элементы в единую, объединенную систему, чтобы команды могли оставаться согласованными, быстро адаптироваться и более эффективно выполнять свою работу.

Одной из наиболее интересных частей этого видения было движение в сторону систем ИИ, которые могут понимать контекст проектов, рабочих процессов и команд. Насколько важен контекст для того, чтобы ИИ стал действительно полезным, а не просто впечатляющим на демонстрациях?

ИИ, который понимает контекст, фундаментально отличается от ИИ, который генерирует контент. Модели на переднем крае генерируют. Системы учета хранят. Но ни одна из них не понимает, как ваша организация фактически работает, зависимости, намерение за планом или суждение, закодированное в каждом рабочем процессе. Это тот слой, который занимает Smartsheet.

Smartsheet понимает оперативную форму вашего бизнеса и применяет ИИ внутри нее. Когда вы основываете ИИ на таком понимании, он сдвигается от реактивного к интеллектуальному слою в выполнении. Он не просто реагирует на запросы. Он работает с пониманием того, как бизнес фактически работает, и это понимание накапливается со временем.

Каждый план, каждый рабочий процесс, каждое решение, захваченное в Smartsheet, становится активом интеллекта, который делает ИИ более полезным в этой конкретной организации. Контекст, намерение и суждение, которые ваши команды построили за годы, – это три вещи, которые ИИ не может сгенерировать самостоятельно.

Протокол сервера Model Context Protocol от Smartsheet предполагает сдвиг от ИИ, который просто отвечает на вопросы, к ИИ, который может взаимодействовать с живыми рабочими данными. С вашей точки зрения, что делает это значимым поворотным моментом для программного обеспечения для предприятий?

Это сдвиг от ИИ, который информирует работу, к ИИ, который может действовать на ее основе. С сервером Smartsheet MCP компании больше не заперты в одном инструменте ИИ; протокол работает с моделями ИИ, уже встроенными в их рабочие процессы, будь то Claude, Gemini, ChatGPT или другие. Команды теперь могут подключаться напрямую к живым рабочим данным и работать внутри систем, где фактически происходит работа, что позволяет им выйти за рамки чата и перейти к выполнению. По мере расширения экосистемы MCP мы расширим поддержку дополнительных ведущих моделей, гарантируя, что Smartsheet останется совместимым с любым решением ИИ, которое выбирают команды. Когда ИИ имеет доступ к данным в реальном времени на уровне проектов и рабочих процессов, он может выявить риски раньше, поддержать лучшее принятие решений и предпринять действия, такие как создание задач или обновление работы.

Ранний сигнал ясен. В течение первых 30 дней после запуска тысячи пользователей Smartsheet выполнили 1,76 миллиона действий через коннектор Smartsheet MCP для Claude. И значительная часть этих взаимодействий не была связана с получением информации – они продвигали работу вперед. Создание задач. Обновление планов. Действия с контекстом.

Это то, что делает это поворотным моментом. ИИ становится встроенным в существующие рабочие процессы, которые люди уже используют, что позволяет организациям перейти от индивидуальных производственных выгод к скоординированному выполнению в крупном масштабе. Компании, чья оперативная основа уже существует в Smartsheet, сейчас накапливают это преимущество. Например, команды автоматически превращают заметки из встреч в задачи, и модель даже предполагает, кому должна быть назначена задача на основе контекста разговора, так что решения, принятые в комнате, становятся отслеживаемой работой в Smartsheet без единого ручного ввода. Это координация в масштабе – не потому, что люди работали усерднее, а потому, что система наконец-то поспевала.

Когда ИИ подключен к операционным системам и живым бизнес-рабочим процессам, доверие становится критическим. Как вы думаете о безопасности, управлении и аудитности, когда ИИ становится более ориентированным на действие внутри предприятия?

Доверие, безопасность и управление являются необходимыми для любой真正ской адопции предприятия. Когда ИИ становится более ориентированным на действие, доверие не является опциональным – оно фундаментально. Для нас это начинается с обеспечения того, чтобы ИИ следовал той же модели управления, что и все остальное на платформе. Он следует существующим разрешениям, поэтому он может получить доступ и действовать только на те данные, на которые он явно разрешен. Ваши данные остаются вашими данными.

Не менее важно и наличие видимости. Организациям необходимо понимать, как ИИ взаимодействует с их системами, какие действия предпринимаются, кем и в каком контексте. Это почему аудитность встроена: каждое действие, будь то инициировано человеком или ИИ, можно отслеживать и проверять. Мы также тщательно относимся к тому, где автономность имеет смысл. Для действий с более высоким влиянием мы строим в человеческий контроль, чтобы команды могли просмотреть и одобрить перед тем, как что-либо значительное произойдет.

Цель состоит в том, чтобы дать организациям уверенность, чтобы позволить ИИ продвигать работу вперед, сохраняя при этом контроль, прозрачность и подотчетность, которые они ожидают на уровне предприятия.

Smartsheet также подчеркивает открытую архитектуру, включая поддержку внешних экосистем ИИ. Почему вы считаете, что открытость и взаимодействие будут иметь такое большое значение в следующей фазе адопции ИИ в предприятиях?

Работа предприятия не существует в единой системе. Она распределена по инструментам, командам и источникам данных. Если ИИ не может подключиться к этой среде, он остается ограниченным. Он может генерировать ответы, но не может фактически помочь стимулировать выполнение.

Это почему открытость имеет значение. Она позволяет ИИ подключаться к живым данным на уровне систем и работать с полным контекстом того, как работа фактически происходит. С MCP компании могут применять свои корпоративные стандарты ИИ и управление к работе в Smartsheet, а не принимать новые инструменты или работать в изоляции.

Это сдвиг. Когда ИИ может работать на уровне систем, он переходит от изолированных взаимодействий к фактической поддержке того, как организация работает. Вот где вы начинаете видеть реальное влияние в масштабе.

Ваше видение продукта также включало идеи, такие как Smart Assist, Smart Agents, Smart Flows и слой знаний. Какой из этих возможностей, по вашему мнению, имеет наибольший потенциал изменить то, как команды фактически работают на ежедневной основе?

Это не так много о любом из них в изоляции, поскольку они являются просто разными способами, которыми люди взаимодействуют с системой.

Настоящая сила заключается в интеллекте, лежащем в основе, который питается нашим слоем данных и графом знаний Smartsheet. Это то, что дает системе контекст на уровне проектов, рабочих процессов и команд, и позволяет ей понимать, как работа фактически соединяется. Этот контекст является тем, что делает все остальное работоспособным. Граф знаний Smartsheet уже отображает отношения на уровне работы в значительном масштабе, с более чем 100 миллионами узлов. Это позволяет нам укладывать контекст, от лучших практик отрасли до организационных, командных и индивидуальных данных, так что система может предоставлять гораздо более актуальные идеи, чем отдельная модель.

Оттуда он проявляется в разных формах. Иногда это помощник, который помогает кому-то понять статус проекта или выявить риски. Иногда это агент, который предпринимает действия, такие как создание сроков или обновление работы. Иногда это координация рабочих процессов на уровне систем.

Но все они основаны на том же оперативном фундаменте – накопленном контексте, намерении и суждении о том, как работа фактически выполнялась. Это то, что фактически меняет ежедневную работу, не отдельная функция, а система, которая понимает вашу организацию.

Многие предприятия все еще борются с измерением того, действительно ли ИИ приносит реальную бизнес-ценность. Как лидерам следует думать о ROI, когда цель не только быстрые результаты, но и лучшие решения, более сильное выполнение и меньше оперативной нагрузки?

Многие организации начинают с измерения адопции ИИ, такой как количество людей, которые используют интерфейс ежедневно. Это полезный сигнал, но это не полная картина. Реальная ценность проявляется в выполнении, и это то, где многие команды все еще пытаются догнать.

В большинстве предприятий проблема не заключается в генерации результатов. Это координация работы, поддержание согласованности на уровне команд и принятие решений с правильным контекстом. Если эти вещи не улучшаются, более быстрые результаты не обязательно переводятся в лучшие бизнес-результаты.

Когда ИИ подключен к системе работы, вот где вы начинаете видеть другой тип влияния. Он может помочь выявить узкие места раньше, улучшить видимость того, что фактически происходит, и стимулировать более последовательные способы работы на уровне команд.

Итак, ROI не только о скорости. Это о том, насколько эффективно организация выполняет работу в масштабе, с большей ясностью, подотчетностью и предсказуемостью. Это то, что в конечном итоге переводится в измеримую бизнес-ценность.

Оглядываясь вперед, как вы видите изменение роли лидеров продукта, когда ИИ становится основным слоем в платформах предприятий? Требует ли построение будущего, основанного на ИИ, фундаментально другого мышления, чем традиционное лидерство продукта?

Есть четыре вещи, о которых я думаю.

Лидеры продукта должны принять ИИ с интеллектуальным любопытством и ростом мышления. Область меняется быстро, поэтому способность учиться и адаптироваться является критической.

Во-вторых, первые принципы и платформенное мышление становятся еще более важными. Получение основополагающих элементов правильно, особенно вокруг данных и управления, позволяет командам экспериментировать быстро и безопасно.

Третье, фокус на клиенте столь же важен. Сейчас на рынке много шума, и не все, что маркируется как ИИ или агенты, приносит реальную ценность. Лидеры должны оставаться сосредоточенными на решении реальных проблем, а не гоняться за чем-то новым ради самого нового.

И, наконец, есть реальный сдвиг в том, как команды строят. Границы между функциями стираются, и больше людей становятся строителями. Лидеры продукта, которые принимают это и действительно взаимодействуют с технологией, будут успешными.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Smartsheet.