Раджив Бутани, генеральный директор MediaMint – Интервью

Раджив Бутани, генеральный директор MediaMint, имеет более трех десятилетий опыта руководства в глобальной технологии, медиа и цифровой трансформации. До прихода в MediaMint он занимал должность генерального директора и члена совета директоров в HeadSpin, где он стимулировал инновации в области интеллекта производительности для цифровых опытов. Ранее Бутани провел почти 27 лет в Accenture, где он возглавлял трансформационные инициативы в качестве технического офицера группы для коммуникаций, медиа и технологий, курируя стратегию и партнерства в области новых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение. Его руководящие роли в Accenture включали управление отношениями с крупными клиентами, такими как Google (GOOGL ), Facebook (META ) и Microsoft (MSFT ), демонстрируя его глубокую экспертизу на пересечении технологий, стратегии и роста.

Основанная в 2010 году, MediaMint является глобальным партнером цифровых операций, который предоставляет комплексную поддержку по операциям с рекламой, производству контента, аналитике данных и управлению кампаниями. Штаб-квартира MediaMint находится в Хайдарабаде, с офисами в США и Польше, MediaMint позволяет медиа-компаниям, агентствам и платформам эффективно масштабироваться благодаря сочетанию человеческого опыта и технологий. Компания фокусируется на предоставлении высококачественной операционной эффективности, гибкости и прозрачности, помогая клиентам оптимизировать свои рабочие процессы, сократить затраты и сосредоточиться на инновациях в все более сложной цифровой экосистеме.

Что вдохновило ваш переход от Accenture к руководству MediaMint, и как ваш опыт в консалтинге повлиял на ваш подход к операциям, основанным на ИИ?

Мой переход был связан с тем, что я вышел из консультационной комнаты и занял место оператора. После лет работы в Accenture, где я помогал компаниям разрабатывать дорожные карты трансформации, я увидел rõкую возможность создать решение, где я мог бы взять на себя ответственность не только за дорожные карты, но и за результаты сSkin в игре.

По мере того, как увеличивается внедрение ИИ, клиенты требуют партнеров, которые могут предоставить результаты и достижения, принимая на себя ответственность не только за отдельные части работы, но и за всю работу в целом. Мой опыт в консалтинге определил наш подход к удовлетворению этого требования, и я не могу быть более взволнованным этим путешествием, поддерживая ведущие организации в секторах медиа, развлечений и технологий с их операциями на переднем крае.

Разрушение изоляции с помощью Agentic AI: Мы применяем стратегическое, межфункциональное мышление консалтинга напрямую через нашу платформу Agentic AI. Agentic AI позволяет нам разрушить функциональные изоляции – продажи, операции с рекламой, финансы – которые крупные фирмы вынуждены работать против. Наша гибкость позволяет нам проектировать и предоставлять комплексные решения, сочетая Agentic AI и человеческих агентов для генерации результатов в масштабе.

MediaMint была основана в 2010 году и значительно выросла с тех пор. Как изменилась миссия и возможности компании, особенно с запуском MediaMint Labs?

MediaMint всегда была на переднем крае медиа- и маркетинговых операций. Мы начали с предоставления высококачественных, человеческих услуг крупным издателям, платформам, агентствам и брендам. Наша миссия заключалась в том, чтобы быть доверенным операционным партнером, который позволял нашим клиентам масштабировать свой доход и строить операционную эффективность.

Запуск MediaMint Labs знаменует наш следующий этап – формализацию того, как мы используем ИИ для стимулирования не только эффективности, но и роста. Мы теперь фокусируемся на создании агентов ИИ через MediaMint Labs, которые не только выполняют задачи, но и становятся стратегическими ускорителями для наших клиентов. Приобретение DataBeat также стало ключевой частью этой эволюции, углубляя нашу способность по инженерии данных, аналитике и управлению доходами. Это фундаментальная смена, которая переводит нас от доверенного поставщика услуг к партнеру по росту, основанному на ИИ.

MediaMint Labs фокусируется на совместно созданных агентах ИИ, оптимизаторах и ускорителях, которые MediaMint не только строит, но и владеет и эксплуатирует. Какое стратегическое преимущество предлагает эта модель владения клиентам?

Эта модель владения является нашим основным стратегическим дифференциатором. Мы узнали, что когда вы передаете агент ИИ и уходите, он терпит неудачу в момент, когда реальная сложность возникает. Наши клиенты получают два основных преимущества:

Во-первых, быструю разработку и безопасность. Наша внутренняя, модельно-независимая платформа разработки позволяет нам проектировать, развертывать и эксплуатировать агентов для различных случаев роста безопасно и в масштабе. С помощью предварительно построенных сред и однократной настройки окружения мы можем ввести новые агенты в действие в течение недель, а не месяцев. Платформа обрабатывает управление, резидентность данных и безопасность по умолчанию, поэтому клиентам не нужно беспокоиться о сложностях управления инфраструктурой ИИ.

Во-вторых, непрерывное улучшение и стабильность. Мы сохраняем оперативное владение, что означает, что мы несём ответственность за постоянную производительность агента. Мы отслеживаем производительность в реальном времени через централизованную систему отслеживания, поэтому каждое действие является ответственным, а каждый результат улучшается со временем.

Вы предупреждали о опасностях передачи агентов ИИ клиентам без постоянного сопровождения. Почему модель MediaMint, при которой вы сохраняете оперативное владение, эффективна?

Передача агента ИИ – это как передача высокопроизводительного гоночного автомобиля без команды пит-стопа. Он может работать идеально в первый день, но без постоянного настройки и обслуживания он терпит неудачу. Основная проблема – это ухудшение – производительность агента ухудшается, поскольку рабочий процесс клиента или платформа API меняется.

Почему оперативное владение работает: Наша модель эффективна, потому что мы принимаем на себя оперативное владение, рассматривая агент не как продукт, а как гарантированную услугу. Это предоставляет два ключевых преимущества:

1. Непрерывное улучшение

Мы сохраняем ответственность за постоянную производительность агента. Наша централизованная система отслеживания и оценочные комплексы позволяют нам постоянно отслеживать и оптимизировать агентов через наш процесс “человек в цикле”. Это обеспечивает, что производительность решения не ухудшается; она становится умнее и более прочной со временем. Это постоянное сопровождение – это то, как мы гарантируем, что агент всегда будет работать безопасно, исключая критические риски дохода и соблюдения для клиента.

2. Стратегическое суждение и защита от краевых случаев

Человек в цикле не нужен для базовых задач; они являются нашей “командой пит-стопа” для высокорисковых сценариев. Этот опыт имеет решающее значение для: Стратегического суждения: Обработки ситуаций, которые ИИ никогда не видел, таких как значительные изменения регулирования или новые запуски платформы рекламы. Решения краевых случаев: Решения неоднозначных выводов и сложных неудач, которые могут повлиять на доход или соблюдение.

Это постоянное сопровождение trựcально переводится в ценность. Мы предоставляем гарантированный результат, обеспечивая значительное сокращение критических ошибок и поддержание последовательно высокого удовлетворения клиентов, а не просто предоставляя программное обеспечение.

Как вы представляете себе дополнение или даже замену элементов модели SaaS агентом ИИ? Какие факторы определяют, является ли решение лучше предоставленным как агент ИИ или традиционная модель SaaS?

Текущая дискуссия упускает из виду основную точку: агент ИИ не пришел, чтобы заменить весь стек SaaS; он пришел, чтобы нарушить экономику операционной работы. Основное различие заключается в сдвиге от предоставления инструмента к гарантированию результата. Агент ИИ повлияет на SaaS двумя различными способами:

Замена: Сжатие рабочего процесса. Агенты заменят транзакционные, ориентированные на рабочий процесс SaaS – платформы, разработанные исключительно для передачи данных или автоматизации рутинных шагов. Ценность больше не заключается в интерфейсе; она заключается в автономном действии. Мы переходим от “Инструмент как услуга” к “Действие как услуга”.

Дополнение: Слой дополнения. Агенты не заменят стратегические платформы, такие как Salesforce или крупные медиа-системы. Вместо этого наша система агентов ИИ будет работать поверх них, выполняя сложные, реальные оптимизации. Они превращают пассивные системы учета в активные системы интеллекта, дополняя человеческую способность.

Ключевым фактором, определяющим наш подход, является надежность. В отличие от инструментов LLM для потребителей, наши агенты разработаны с нуля, чтобы быть надежными работниками. Они разработаны для соблюдения подробных стандартных операционных процедур, соблюдения политики и никогда не отклоняются от них в течение сотен запусков. Это обязательство по управлению и доверию – не только творчеству – позволяет нам управлять рабочими процессами, критичными для прибыли и убытков, что традиционный SaaS и ИИ для потребителей не могут сделать.

MediaMint подчеркивает гибридный подход с людьми в цикле. Почему человеческий надзор все еще критичен в эпоху агентов ИИ, и как он улучшает результаты?

Люди предоставляют два вещи, которые агент ИИ не может: суждение и стратегию. Хотя агент ИИ может создать медиа-план или исправить аномалию темпа, человеческий стратег необходим для установки бизнес-целей, предоставления творческого направления и принятия нюансов решений, которые включают безопасность бренда, рыночное настроение или неожиданные внешние факторы.

Наша платформа поддерживает эту гибридную модель по设计у. Наши агенты разработаны как надежные партнеры, которые выполняют работу последовательно, запуск за запуском, соблюдая руководства и следующие стандартным операционным процедурам точно. Это обеспечивает, что человеческий губернатор может предоставить реальное руководство и обратную связь и действовать как необходимый человек в цикле, гарантируя, что они работают как ответственные, соблюдающие политику работники. Агент обрабатывает рутинные, высокообъемные задачи, такие как подготовка отчетов или выделение проблем, что привело к среднему сокращению усилий на 40% для наших команд. Это освобождает человека, чтобы сосредоточиться на высокоценных, стратегических работах. Человеческий надзор не только улучшает результаты; он обеспечивает, что они соответствуют более широким, стратегическим целям бизнеса.

Многие реализации ИИ терпят неудачу, потому что они слишком изолированы. Как MediaMint обеспечивает, чтобы решения ИИ интегрировались комплексно в рабочие процессы и отделы?

Это ключевой вызов, и мы разработали нашу всю философию, чтобы решить его. Большинство проектов ИИ терпят неудачу, потому что они строятся как изолированные точечные решения, которые никогда не говорят на языке бизнеса. Наше решение заключается в том, чтобы обеспечить, чтобы каждый агент был разработан с нуля для конкретного рабочего процесса и операционной реальности клиента. Мы достигаем этой комплексной интеграции не через общие SDK, а через Agent Runbook – индивидуальный операционный план.

Agent Runbook является основным операционным планом. Это индивидуальная книга правил – набор инструкций и ограничений, которые говорит агенту точно, что делать, как обрабатывать исключения и как подключаться к внешним системам. Этот подход напрямую решает проблему фрагментированного ИИ, заставляя интеграцию на начальном этапе: Runbook адаптирован к стандартным операционным процедурам клиента, внедряя нашу экспертизу в области в ядре. Кроме того, наша библиотека соединителей связывает эти агенты бесшовно с ключевыми системами клиентов, такими как Salesforce, Google Ad Manager и Snowflake. Это означает, что решение ИИ не является инструментом, а комплексной, интегрированной частью операционной спины клиента.

Предвидите ли вы сценарии, в которых несколько агентов ИИ сотрудничают в разных ролях, создавая “системы агент-агент”?

Определенно. Мы уже строим будущее. Архитектура нашей платформы, с ее унифицированным сервисным слоем и адаптерами инструментов, разработана для этого типа взаимодействия. Будущее будет меньше о едином, монолитном агенте и больше о специализированных агентах, сотрудничающих для решения сложной бизнес-задачи.

Представьте себе экосистему, в которой агент обнаружения аномалий обнаруживает падение производительности кампании. Он запускает агент оптимизации, чтобы сделать корректировку ставки. Этот второй агент затем уведомляет агент контроля качества контента, чтобы проверить, есть ли какие-либо проблемы с соблюдением контента. Наконец, агент отчетности консолидирует все эти действия и идеи в реальном времени для менеджера по счету. Наша MediaMint Labs позволяет этому сотрудничеству агентов, формируя основу для следующего поколения бизнес-операций, где рабочие процессы больше не являются линейной последовательностью человеческих задач, а динамической оркестрацией автономных агентов.

Для компаний, исследующих агентов ИИ, какие ваши три основных рекомендации, чтобы обеспечить успешную реализацию и долгосрочную ценность?

Мои три основных рекомендации будут следующими:

1. Начните с правильной проблемы, а не просто с интересной технологией. Не строите агент для его же sake. Сосредоточьтесь на хорошо определенной, повторяющейся и высокоценной проблеме, такой как наши представленные случаи использования – Ко-пилот темпа кампании или агент контроля качества контента. Ценность должна быть четкой и измеримой, с целью, связанной с значительным сокращением усилий (например, >25%), измеримой оптимизацией дохода или количественным предотвращением потери дохода.
2. Спланируйте оперативное сопровождение, а не просто развертывание. Не передавайте его. Агенты являются живыми системами, которые требуют постоянного надзора, оценки и управления безопасностью. Выберите партнера, который предлагает модель, подобную нашей – где они сохраняют оперативное владение, чтобы обеспечить, что ваша инвестиция принесет долгосрочную ценность и не станет кошмаром по техническому обслуживанию.
3. Приоритизируйте интеграцию и управление с самого начала. Изолированные агенты ИИ терпят неудачу.

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