Интервью
Ральф Гуте, технический директор и сооснователь TigerEye – Интервью
Ральф Гуте, технический директор и сооснователь TigerEye, возглавляет разработку платформы бизнес-симуляции, предназначенной для улучшения стратегического принятия решений, планирования и выполнения. Используя передовую технологию искусственного интеллекта, осведомленную о времени, TigerEye позволяет организациям оптимизировать процессы планирования,模拟ировать различные сценарии и принимать обоснованные решения более эффективно.
Основанная Гуте и бывшими руководителями PlanGrid, TigerEye решает общие проблемы в бизнес-планировании, такие как устаревшие электронные таблицы и длительные циклы планирования, с акцентом на адаптивности и предсказуемом росте. Платформа интегрирует принципы из отраслей, таких как строительство и контроль качества программного обеспечения, чтобы предоставить динамические решения, которые помогают бизнесу оптимизировать операции и масштабироваться эффективно.
Что вдохновило вас на создание TigerEye, и как ваш предыдущий опыт с PlanGrid повлиял на ваше видение компании?
Я всегда находил данные проблемой. Когда мы построили мою предыдущую компанию, PlanGrid, инструменты như Looker и Redshift только начинали появляться. Концепция аналитики была новой. Mixpanel и Amplitude были еще в ранней стадии. Эти продукты были настолько свежими, что вам приходилось собирать свою собственную команду по инженерии данных, чтобы справиться с любыми видами аналитики данных.
В PlanGrid мы собрали невероятную команду с докторскими степенями и талантливыми лидерами, которые проделали впечатляющую работу: определение горячих лидов, анализ связей клиентов и расчет ARR. Но для этого потребовалась команда из 10 человек, было дорого, и оставшиеся аналитики часто чувствовали себя как раздавители билетов, запускающие запросы SQL, чтобы ответить на вопросы сегментации и роста. Когда они в конечном итоге перешли на руководящие должности в других компаниях, оставшаяся команда часто оставалась бороться, чтобы понять панели, которые они оставили позади, что приводило к значительной потере времени. Кроме того, наш финансовый директор вручную проверял эти цифры, чтобы обеспечить точность.
Как член совета директоров в других компаниях, я увидел ту же закономерность: несвязанные панели, которые были трудны для понимания в виде действенных выводов. Во время приобретения PlanGrid компанией Autodesk эти проблемы стали еще яснее. Управление двумя средами Salesforce и координация базовых задач бэк-офиса, таких как CRM, ERP и маркетинг, были борьбой. Даже определение того, какие кампании работали, было загадкой. Эти разочарования вдохновили видение TigerEye: способ сделать данные беспрепятственными, действенными, быстрыми и доступными.
TigerEye предлагает гибкое решение AI для команд go-to-market. Какие проблемы на рынке вы определили, что привело вас к разработке разговорного AI для бизнес-аналитики?
Аналитика go-to-market часто кажется подавляющей, поскольку она наполнена цифрами, статистикой и тяжелой математикой. Процесс задавания творческих, исследовательских вопросов неуклюж. Вы можете создать билет для команды данных, спросив что-то вроде графика скорости побед. Там есть обратная связь, задержки и иногда вы понимаете, что задали неправильный вопрос. Для большинства людей это не приятный или быстрый процесс, особенно для тех, кто не имеет полномочий руководства для ускорения ответов.
Разговорный AI меняет это. Представьте, что вы просто говорите: “Покажите мне скорости побед для Западного побережья в розовом цвете, а для Восточного побережья – в коричневом, за последние четыре квартала, в виде столбчатой диаграммы”. Разговор, подобный этому, занимает секунды, и так же быстро появляется ответ. Мы разработали TigerEye, чтобы дать пользователям интуитивного “младшего аналитика”, с которым они могут говорить – всегда доступного для создания выводов без необходимости в неуклюжем интерфейсе.
Какие были наиболее значительные препятствия, с которыми вы столкнулись на ранних этапах разработки TigerEye, и как вы их преодолели?
Одним из главных сюрпризов было огромное количество данных, с которыми мы столкнулись, независимо от размера компании. Даже компании среднего рынка часто имеют огромное количество данных, которые часто меняются. Существующие инструменты, такие как Looker, не могли справиться с этими нагрузками эффективно; мы видели время загрузки 10-12 секунд для одного графика. Это недопустимо для сегодняшней быстроменяющейся деловой среды.
Чтобы решить эту проблему, нам пришлось инновировать. Мы интегрировали DuckDB для более быстрого выполнения запросов и выбрали Flutter для построения легкого и эффективного интерфейса. Кроме того, мы внесли вклад в открытое сообщество, разработав и поддерживая DuckDB.Dart, что позволило обеспечить бесшовную интеграцию с Dart и Flutter-окружением. Эти технологии позволили нам оптимизировать скорость, гибкость и масштабируемость.
Как сооснователь, как вы и ваша команда расставляли приоритеты функций и возможностей для запуска TigerEye?
Мы начали с того, что направили все ресурсы компании за видением AI-аналитика. Это означало, что каждый фронтенд- и бэкенд-инженер вносил свой вклад. Природа AI-аналитика требовала усилий всей компании, поскольку это не только текстовый вывод; это предоставление интерактивных виджетов, настройка симуляторов и обеспечение того, чтобы аналитики могли предпринимать осмысленные действия. Например, одна функция позволяет пользователям настроить будущий план, чтобы добавить 10 представителей на Западное побережье без проблем, что предполагает проектирование высокоинтерактивного и интуитивного системы.
Процесс разработки имел свои взлеты и падения, но техническая основа была построена на основе тщательной оценки. Это стало ядром нашей приоритизации. Оценка – это место, где происходит настоящая работа. Мы постоянно задаем вопрос: “Сделало ли это изменение систему лучше или хуже?” Мы начали с нашей инженерной команды и наших экспертов по предмету, и в конечном итоге перешли к фиксации вопросов клиентов, чтобы усовершенствовать нашу систему дальше.
Мы ввели автоматизированный набор тестов, где AI оценивает себя и присваивает балл, чтобы определить, являются ли изменения улучшениями. Чтобы обеспечить точность, мы все еще проводим человеческую оценку еженедельно, чтобы предотвратить предвзятости, такие как LLM, дающие себе высшие оценки. Этот двухслойный подход был крайне важен для того, чтобы TigerEye достигла состояния “1.0” и постоянно повышала планку.
Наконец, достижение домен-специфической выравнивания было основным направлением. Продажи и операции go-to-market требуют точных, специализированных ответов, и выравнивание заинтересованных сторон не всегда простое. Это почему доменная экспертиза и обратная связь клиентов были крайне важны в формировании TigerEye в платформу, которой она является сегодня.
Как подход TigerEye отличается от традиционных инструментов BI, и какой эффект это оказало на темпы принятия среди бизнеса?
TigerEye была построена с нуля с AI и мобильной направленностью, предлагая решение, которое является по своей природе портативным и предназначенным для быстрого ответа на вопросы. В отличие от традиционных инструментов BI, которые медленные и часто требуют обширной настройки, TigerEye отдает приоритет скорости и простоте использования через разговорный AI.
Наши графики и виджеты высоко гибкие, с интерактивными визуальными элементами, которые позволяют пользователям исследовать данные интуитивно. AI не полагается на общие, поверхностные сведения, которые могут привести к неточным ответам; вместо этого она специализирована на предоставлении точных, структурированных метрик, адаптированных к каждому бизнесу.
Независимо от того, является ли это стартапом, компанией среднего рынка или предприятием, TigerEye обеспечивает последовательность, основанную на SQL, позволяя как фронтенд-, так и AI-ориентированным запросам предоставлять надежные цифры. Мы также предоставляем прозрачность, показывая клиентам математику, лежащую в основе нашей аналитики, гарантируя, что они понимают точно, как платформа TigerEye пришла к своим ответам. Этот подход помогает построить доверие и уверенность в предоставляемых выводах.
Результатом является платформа AI, которая обеспечивает сильную настраиваемость, а также позволяет командам получить доступ к действенным выводам самостоятельно, позволяя командам данных сосредоточиться на более стратегических задачах. Этот подход ускорил принятие среди бизнеса, ищущих интуитивно понятные, масштабируемые и точные инструменты для улучшения принятия решений.
Как TigerEye использует AI, чтобы адаптироваться и учиться на изменениях в CRM, ERP и маркетинговой автоматизации в реальном времени?
TigerEye использует AI, включая Retrieval-Augmented Generation (RAG) и интеграции с реальными API, чтобы динамически адаптироваться к изменениям в платформах CRM, ERP и маркетинговой автоматизации. Мы также объединяем GenAI с более традиционным машинным обучением и теорией симуляции, чтобы дать нашей AI возможность предсказать будущее. Подключаясь напрямую к этим системам, наша компания непрерывно отслеживает обновления, такие как новые записи клиентов, изменения в стадиях сделок или показатели производительности кампаний, гарантируя, что выводы остаются актуальными и действенными.
Наш AI-аналитик не просто пассивно сообщает данные; он учится и эволюционирует с рабочими процессами клиентов. Например, если команда продаж изменит структуру своей трубы, TigerEye быстро определяет изменения и корректирует свои расчеты, прогнозы и рекомендации соответственно. Эта способность адаптироваться в реальном времени устраняет необходимость в ручных обновлениях и гарантирует, что руководство и команды всегда имеют точный и актуальный вид своей производительности go-to-market.
Кроме того, гибкость TigerEye позволяет ей работать на нескольких системах, обеспечивая беспрепятственную интеграцию и выравнивание. Будь то Salesforce, HubSpot, NetSuite или другие платформы, AI TigerEye позволяет командам разрезать сложность, предоставляя своевременные, надежные выводы, которые стимулируют более умное и быстрое принятие решений.
С учетом растущей сложности операций go-to-market, как TigerEye упрощает процесс принятия решений для руководства и команд?
Действенные выводы через разговорный AI. Традиционные инструменты BI часто требуют от команд навигации по неуклюжим панелям, ожидания от команды данных отчетов или ручного составления метрик из разделенных систем. TigerEye устраняет эти препятствия, предоставляя мгновенные, AI-ориентированные ответы, адаптированные к потребностям руководства и команд.
Наш AI-аналитик функционирует как проактивный, младший член команды, способный отвечать на вопросы, такие как “Какова моя скорость побед в 4-м квартале по регионам?” или “Как добавление пяти представителей на Восточное побережье повлияет на ARR?” Платформа предоставляет выводы за секунды без необходимости в моделировании данных или обширной настройке.
Интегрируя AI с адаптированной бизнес-аналитикой, TigerEye гарантирует, что все метрики точны, последовательны и выровнены по всей организации. Руководство получает ясность в стратегических решениях, а команды пользуются инструментами, которые выявляют тенденции, прогнозируют результаты и снижают шум операционной сложности. TigerEye помогает бизнес-лидерам принимать более быстрые и умные решения без значительных усилий.
Как вы видите будущее разговорного AI в бизнес-аналитике в течение следующих пяти лет?
Бизнес-аналитика сейчас находится на перекрестке. Многие инструменты остаются в устаревшем или приобретенном состоянии. Они медленные в инновациях, лишены новых продуктов и слишком общего подхода. Эти устаревшие решения не были построены с нуля для интеграции с крупными языковыми моделями или для предложения AI-interopерабельности. В большинстве случаев они пытаются дооборудовать устаревшие системы с непроверенными решениями AI, что не меняет ситуацию.
Разговорный AI будет стимулировать новое поколение специализированных приложений BI. Эти инструменты не будут требовать от команд тратить бесчисленные часы на настройку и построение решений – они будут адаптированы с самого начала для решения конкретных потребностей в финансах, продажах, маркетинге, строительстве, нефти и газе и других отраслях. Каждый рынок эволюционирует по-разному, и специализация является ключом.
Фундаментальные модели AI, такие как OpenAI, Anthropic и Mistral, будут продолжать обрабатывать широкие, общие применения, но будущее BI лежит в специализированных вертикальных решениях, которые решают уникальные проблемы. Специализированные инструменты AI для BI заменят текущий подход “один размер для всех”, позволяя бизнесу извлекать выводы быстрее и более точно. Это может предоставить точность и действенные выводы в пределах своей области. Этот сдвиг переопределит BI, как мы его знаем.
После службы в качестве посетителя-партнера в Y Combinator, как наставничество стартапов повлияло на ваш стиль руководства или подход к инновациям?
YC научил меня важности приоритета людей. Я научился сосредотачивать свою энергию на основателях, которые были голодны, открыты для обратной связи и неуклонно упорны. Эти черты – решимость и адаптивность – являются характеристиками успешных команд, и я перенес это в TigerEye.
Другим уроком было признание ценности разнообразия, как в мысли, так и в происхождении. В YC я увидел лично, как основатели из недопредставленных групп часто приносили невероятную стойкость и творчество на стол. Это перспектива сформировала, как мы строим и ведем в TigerEye сегодня. Разнообразие укрепляет команды и стимулирует инновации.
Каково ваше видение будущего TigerEye, и как вы планируете расширить его влияние на отрасли?
TigerEye – это прежде всего компания AI. Наша цель – принести инновации, которые мы видим в потребительском AI, такие как беспрепятственное взаимодействие в инструментах, таких как Perplexity и Cursor, в корпоративный сектор. Представьте себе личного помощника, которого вы можете спросить о выводах где угодно, на любом устройстве. Нужно ли вам знать, почему сделки застряли во 2-м квартале или что потребуется, чтобы удвоить количество продаж на определенном регионе, пока вы находитесь в движении? Вы спрашиваете, и это есть сразу, точно и последовательно по всей компании.
Будущее TigerEye – это упрощение доступа к данным и предоставление выводов повсеместно, будь то использование мобильного приложения, ношение смарт-часов или запрос отчета в Slack. Мы сосредоточены на создании инструментов, которые делают принятие решений на основе данных без усилий.
Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить TigerEye.
