Самир Гупта, генеральный директор и сооснователь EvoluteIQ – Интервью

Самир Гупта, генеральный директор и сооснователь EvoluteIQ, является лондонским руководителем с обширным опытом построения и масштабирования глобальных технологических бизнесов. До основания EvoluteIQ он занимал должность генерального директора группы Servion, компании портфеля Cisco, а также ее аффилированных бизнесов Innoveo AG и Acqueon Inc., где он помогал стимулировать трансформацию и рост предприятий. Ранее в своей карьере он был исполнительным вице-президентом и управляющим директором по глобальным финансовым услугам и Европе в Virtusa, где он возглавлял значительное органическое расширение, разрабатывал решения, ориентированные на отрасли, и сыграл ключевую роль в стратегических приобретениях по всей Европе, включая Германию и Швецию, а также приобретение Polaris. Он также ранее возглавлял бизнес по рынкам капитала Genpact в Европе, где он был ответственным за ускорение регионального роста и укрепление позиций в финансовых услугах.

EvoluteIQ является компанией, родной для искусственного интеллекта, которая фокусируется на трансформации того, как бизнес работает, посредством своей флагманской платформы EIQ. Разработанная для автоматизации конечных процессов, а не изолированных задач, платформа объединяет искусственный интеллект, инструменты с низким кодом и оркестровку процессов, чтобы позволить системам адаптироваться, принимать решения и непрерывно улучшаться со временем. Интегрируя данные, рабочие процессы и искусственный интеллект в единую архитектуру, EvoluteIQ помогает организациям оптимизировать операции, уменьшить сложность и создать устойчивые, самооптимизирующиеся системы в отраслях, таких как финансы, здравоохранение и телекоммуникации.

До основания EvoluteIQ в 2019 году вы занимали руководящие должности в Servion, Virtusa и Genpact, где вы работали над трансформацией предприятий и крупномасштабными технологическими развертываниями. Какие опыт и знания, полученные в то время, привели вас к выводу, что следующее поколение платформ автоматизации необходимо строить как системы, родные для искусственного интеллекта, а не как расширения традиционных рабочих процессов или инструментов RPA?

По всей отрасли успешные организации отличаются своей способностью последовательно обеспечивать мировой уровень результатов. Общим фактором среди них является прочный процесс. При концептуализации EvoluteIQ мы стремились разработать технологию, которая будет подчиняться этому процессу. Наша задача заключалась в решении проблемы, а не отдельных компонентов. До 2019 года доступные инструменты и технологии в основном решали конкретные аспекты процесса, такие как извлечение данных, управление задачами и рабочие процессы. Каждая из этих технологий решала определенную проблему в рамках процесса, но не имела комплексного решения для конечного процесса. Это определило значительную возможность создания технологии, которая будет автономной, способной к самообучению и адаптации для оптимизации процесса. Таким образом, родилась концепция EIQ: родная платформа искусственного интеллекта, предназначенная для автономности, решения проблемы, а не отдельных компонентов, и максимизации автоматизации. Она будет иметь низкий код/без кода, оснащена необходимыми возможностями для любого процесса, включая потоковые данные, события и оркестровку с искусственным интеллектом в качестве основной структуры.

Многие платформы автоматизации сегодня добавляют возможности генеративного искусственного интеллекта к наследованной инфраструктуре. EvoluteIQ была разработана с нуля с интеллектом и автономией в ее основе. Какие архитектурные решения вы приняли на ранней стадии, чтобы позволить вашей платформе поддерживать агентную автоматизацию способами, которыми старые системы не могут?

Платформа была разработана с нуля, чтобы обеспечить автоматизацию конечных процессов, независимо от типа автоматизации, необходимой (роботизированной, рабочего процесса, данных, событий и т. д.). Это было сделано с ожиданием, что со временем будут изобретены новые методы автоматизации, а существующие могут стать устаревшими. Таким образом, основанная на микросервисах архитектура позволила разработать и включить генеративный искусственный интеллект и агентную автоматизацию. Аналогично, эта архитектура позволит включить крупные модели действий и квантовое принятие решений в ближайшее время.

EvoluteIQ построена вокруг того, что вы называете архитектурой агентной сетки (Agentic Mesh Architecture, {aMa}), которая позволяет сетям интеллектуальных агентов сотрудничать по всей компании. Как этот подход отличается от традиционных рамок автоматизации, и почему вы считаете, что сотрудничество агент-агент станет фундаментальным слоем в программном обеспечении для предприятий?

{aMa} – это проприетарная архитектура, которая является одним из основных дифференциаторов платформы EvoluteIQ. Сотрудничество агент-агент позволяет множеству агентов ( как EIQ, так и третьих сторон) самоорганизовываться, работая над завершением конкретного бизнес-результата. Это позволит клиентам переоценить свое восприятие и использование автоматизации. Они больше не будут нуждаться в определении шагов, необходимых для выполнения конечного процесса; вместо этого они просто должны будут сформулировать желаемый бизнес-результат и позволить агентам определить, как это должно быть достигнуто. Эта способность самоорганизации и саморегулирования позволит клиентам создать гибкие и устойчивые модели бизнес-операций, которые автоматически адаптируются к инновациям и нарушениям без необходимости дорогостоящего и рискованного вмешательства человека.

Ваша платформа фокусируется на автоматизации конечных бизнес-процессов, а не просто на автоматизации отдельных задач. Как модель агента меняет способ мышления организаций о оркестровке процессов, принятии решений и операционной автономии?

Мы частично рассмотрели это выше, но я бы добавил, что платформа EIQ позволяет клиентам создать абстрактный слой выше их существующей инфраструктуры. Следовательно, все элементы инфраструктуры могут быть рассмотрены как компоненты процесса EIQ. В сочетании с архитектурой агентной сетки {aMa} команды IT могут теперь создавать “составную IT”, позволяя бизнесу разрабатывать приложения и процессы по требованию из предварительно определенных, протестированных и одобренных компонентов. Это вводит более высокий уровень операционной автономии для бизнес-пользователей, позволяя им создавать, использовать и удалять IT-услуги по мере необходимости, удаляя традиционную зависимость от IT.

EvoluteIQ использует модель ценообразования, основанную на результатах, а не на оплате за бота или пользователя. Что мотивировало это решение, и как оно меняет способ, которым лидеры предприятий оценивают возврат инвестиций от инициатив автоматизации?

Решение о структуре ценообразования, основанном на результатах, было принято для соответствия критериям успеха бизнеса или дела, обеспечения предсказуемости затрат, прозрачности и разделения риска успеха или неудачи с клиентом. Наиболее значительным изменением для предприятий в модели, основанной на результатах, является то, что, в отличие от традиционной модели, где возврат инвестиций (ROI) обсуждается после факта, в данном случае он заключается в контракте заранее, измеряется непрерывно и оплачивается по мере доставки.

Одной из самых больших проблем в корпоративном искусственном интеллекте является интеграция структурированных данных, неструктурированной информации и оперативных сигналов в реальном времени по нескольким системам. Как EvoluteIQ решает эти проблемы интеграции, сохраняя при этом управление и надежность?

Платформа EIQ управляет структурированными данными, неструктурированными данными и данными в реальном времени через отдельные двигатели. Каждый двигатель состоит из набора микросервисов, которые можно масштабировать вертикально и горизонтально и реплицировать для обеспечения надежности. Эта архитектура позволяет платформе быть построенной и масштабированной для удовлетворения требований производительности, емкости и надежности отдельных клиентов.

Когда предприятия начинают развертывать автономные агенты искусственного интеллекта, которые могут принимать решения и запускать действия, проблемы надзора и подотчетности становятся более важными. Какие рамки управления или меры предосторожности, по вашему мнению, необходимы для агентных систем, работающих в масштабе?

Платформа включает стандартные функции, такие как аудит шагов процесса, запись значения переменных процесса и управление генеративным искусственным интеллектом и агентами. Эти функции обеспечивают управление агентным поведением в реальном времени и историческую отчетность и анализ их работы и решений. Помимо этих функций, платформа EIQ предоставляет уникальную возможность, которая гарантирует, что агенты ведут себя так, как ожидается. Подключаясь к каждому источнику данных и системе учета внутри клиента, агенты понимают бизнес-контекст, в котором они работают. Следовательно, их ответы создаются в рамках этой комплексной структуры, гарантируя точность и надежность их действий.

EvoluteIQ, как сообщается, достигла прибыльности в течение второго года работы, что необычно для многих стартапов в области искусственного интеллекта. Какие стратегические решения позволили вам сбалансировать инновации и быстрое развитие продукта с финансовой устойчивостью?

EvoluteIQ была прибыльной с второго года работы. Это было достигнуто благодаря осторожности с затратами без компрометации инноваций. Компания фокусируется на принятии клиентов и удовлетворении, отраженном в последовательно отслеживаемом показателе 120% чистой скорости удержания. Она избегает чрезмерных инвестиций в маркетинг и продажи, создавая сильные партнерства с глобальными системными интеграторами, компаниями Tier 1 BPO и ведущими фирмами по управлению, чтобы стимулировать движение на рынок (GTM). Компания демонстрирует ценность перспективным клиентам через платную проверку ценности (POV), а не бесплатную проверку концепции (POC). Каждое решение о росте было намеренным и сосредоточенным. Включение сильных партнерств и предоставление клиентам возможности работать самостоятельно на платформе EIQ также привело к созданию лаконичной службы поддержки и реализации, гарантируя здоровое соотношение сотрудников и доходов в соответствии с лучшими показателями.

Ландшафт автоматизации предприятий быстро эволюционирует, с традиционными поставщиками RPA, платформами генеративного искусственного интеллекта и компаниями агентной автоматизации, все борются за внимание. Как вы видите эволюцию конкурентной динамики на этом рынке в течение следующих нескольких лет?

В области автоматизации предприятий мы наблюдаем фундаментальное слияние, а не просто усиление конкуренции. Традиционный RPA отодвигается на уровень выполнения, генеративный искусственный интеллект быстро становится повсеместным, а агентный искусственный интеллект возникает как парадигма управления. Однако ни одно из этих разработок само по себе не определит рынок. Реальная битва смещается в сторону платформ оркестровки, родных для искусственного интеллекта, которые могут управлять конечными процессами и обеспечивать измеримые бизнес-результаты. В течение следующих нескольких лет победителями будут не те, у кого есть самые передовые модели или наибольшее количество ботов, а те, кто сможет объединить рабочие процессы агентов, данные и решения в единую систему, которая управляется, аудитуема и непрерывно улучшается. Покупатели в корпоративном секторе уже переходят от инструментов и лицензий к результатам и подотчетности. Следовательно, определяющим вопросом для любой платформы будет ее способность взять на себя ответственность за результат, а не только за часть процесса.

Взглянув вперед, какие вехи будут сигнализировать о том, что предприятия переходят от рабочих процессов, поддерживаемых искусственным интеллектом, к真正 автономным операциям, и какую роль, по вашему мнению, EvoluteIQ будет играть в этом переходе?

Переход от рабочих процессов, поддерживаемых искусственным интеллектом, к真正 автономным операциям не является вопросом незначительных улучшений эффективности, а фундаментальным переосмыслением того, как проводится работа. Первой вехой является “человек в цикле”: агенты искусственного интеллекта принимают большинство решений, с человеческим вмешательством, зарезервированным для исключений. Далее процессы с замкнутым циклом позволят реальное время чувствительности, принятия решений, действия и самоисправления без ручного вмешательства. Предприятия затем примут модели, основанные на результатах, где успех измеряется бизнес-результатами, а не деятельностью. Наконец, истинная автономность будет достигнута, когда составные агентные архитектуры будут оркестровать функции, такие как финансы, операции и обслуживание клиентов, без ограничений, налагаемых устаревшими системами.

EvoluteIQ находится на переднем крае этого перехода. Построенная как единая платформа, родная для искусственного интеллекта, включающая рабочие процессы, данные, события и принятие решений, она не только помогает людям, но и выполняет конечные процессы, отслеживает каждое действие, непрерывно измеряет результаты и самооптимизируется. EvoluteIQ позволяет использовать искусственный интеллект в процессах и предоставляет инфраструктуру для того, чтобы предприятия могли работать автономно в масштабе с полной подотчетностью. Это то, как организации переходят от автоматизации к автономии, и почему EvoluteIQ уникально позиционирована, чтобы возглавить это путешествие.

Благодарим за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить EvoluteIQ.