Sameet Gupte, CEO и сооснователь EvoluteIQ – Серия интервью

Sameet Gupte, CEO и сооснователь EvoluteIQ, – лондонский исполнительный директор с обширным опытом построения и масштабирования глобальных технологических бизнесов. До основания EvoluteIQ он занимал должность генерального директора группы Servion, компании портфеля Cisco, а также аффилированных бизнесов Innoveo AG и Acqueon Inc., где он помог 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 Genpact по капитальным рынкам в Европе, где он был ответственным за ускорение регионального роста и укрепление его позиций на финансовых рынках.

EvoluteIQ – это компания по автоматизации предприятий, родная для искусственного интеллекта, которая фокусируется на трансформации того, как работают предприятия, через свою флагманскую платформу EIQ. Разработанная для автоматизации конечных процессов, а не изолированных задач, платформа объединяет искусственный интеллект, инструменты с низким кодом и оркестровку процессов, чтобы ermöglicht системы, которые могут адаптироваться, принимать решения и непрерывно улучшаться с течением времени. Интегрируя данные, рабочие процессы и искусственный интеллект в единую архитектуру, EvoluteIQ помогает организациям оптимизировать операции, сократить сложность и создать устойчивые, самооптимизирующиеся системы в различных 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 во время этого времени привели вас к выводу, что следующее поколение платформ автоматизации должно быть построено как системы, родные для искусственного интеллекта, а не как расширения традиционных рабочих процессов или инструментов RPA?

По всем отраслям успешные организации отличаются своей способностью последовательно обеспечивать результаты мирового класса. Общий фактор среди них – это прочный процесс. При концептуализации EvoluteIQ мы стремились разработать технологию, которая подчиняет этот процесс. Наш фокус был на 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 внутри процесса, но не имела комплексного решения для конечного процесса. Это определило значительную возможность создать технологию, которая является автономной, способной к самообучению и адаптации для оптимизации процесса. Таким образом, была создана 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 устаревшей инфраструктуре. EvoluteIQ была разработана с нуля с интеллектом и автономией в ее ядре. Какие архитектурные решения вы приняли на ранней стадии, которые позволяют вашей платформе поддерживать агентскую автоматизацию способами, которыми старые системы не могут?

Платформа была разработана с нуля, чтобы ermöglicht конечную автоматизацию процессов, независимо от типа автоматизации (роботизированной, рабочего процесса, данных, событий и т. д.). Это было сделано с ожиданием, что с течением времени будут изобретены новые методы автоматизации, а существующие могут стать устаревшими. Таким образом, основанная на микросервисах архитектура ermöglicht разработку и включение генеративного искусственного интеллекта и агентской автоматизации. Аналогично, эта архитектура ermöglicht включение крупномасштабных моделей действий и квантового принятия решений в ближайшее время.

EvoluteIQ построена вокруг того, что вы называете архитектурой агентской сетки, или {aMa}, которая ermöglicht сети интеллектуальных агентов сотрудничать по всей территории процессов предприятия. Как этот подход отличается от традиционных рамок автоматизации, и почему вы считаете, что сотрудничество агента с агентом станет фундаментальным слоем в программном обеспечении предприятия?

{aMa} – это проприетарная архитектура, которая является одним из основных дифференциаторов платформы EvoluteIQ. Сотрудничество агента с агентом ermöglicht множеству агентов (и EIQ, и третьих лиц) самоорганизовываться, когда они работают над завершением конкретного бизнес-результата. Это ermöglicht клиентам переоценить свое восприятие и использование автоматизации. Им больше не нужно определять шаги, необходимые для выполнения конечного процесса; вместо этого им просто нужно сформулировать желаемый бизнес-результат и разрешить агентам определить, как это должно быть достигнуто. Эта самоорганизующаяся и самоуправляемая возможность ermöglicht клиентам создать гибкие и устойчивые бизнес-модели, которые автоматически адаптируются к инновациям и нарушениям без необходимости дорогостоящего и рискованного человеческого вмешательства.

Ваша платформа фокусируется на конечной автоматизации сложных бизнес-процессов, а не просто на автоматизации отдельных задач. Как модель агента меняет способ, которым организации думают о оркестровке процессов, принятии решений и операционной автономии?

Мы частично рассмотрели это выше, но я бы добавил, что платформа EIQ ermöglicht клиентам создать абстрактный слой выше их существующей инфраструктуры. Следовательно, все элементы инфраструктуры могут быть рассмотрены как компоненты процесса EIQ. В сочетании с архитектурой агентской сетки {aMa} команды IT могут теперь создать “составную IT”, ermöglicht бизнесу разрабатывать приложения и процессы по требованию из предопределенных, протестированных и одобренных компонентов. Это вводит более высокий уровень операционной автономии для бизнес-пользователей, ermöglicht 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 боте или пользователе. Что мотивировало это решение, и как оно меняет способ, которым лидеры предприятия оценивают возврат инвестиций в инициативы автоматизации?

Решение о структуре ценообразования, основанного на результатах, было принято, чтобы согласовать его с критериями успеха бизнеса или дела, обеспечить предсказуемость затрат, прозрачность и разделить риск 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 этом случае он заключен в договор, измеряется непрерывно и оплачивается по мере доставки.

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

Платформа EIQ управляет структурированными данными, неструктурированными данными и реальными событиями через отдельные двигатели. Каждый двигатель состоит из набора микросервисов, которые можно масштабировать вертикально и горизонтально и реплицировать, чтобы обеспечить надежность. Эта архитектура ermöglicht 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 агентских 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 ermöglicht реальное управление агентским поведением и историческое 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 внутри этой комплексной структуры, обеспечивающей 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 ermöglicht вам сбалансировать инновации и быструю разработку продукта с финансовой устойчивостью?

EvoluteIQ была EBITDA-позитивной с второго года работы. Это было достигнуто путем осторожности с затратами без компрометации инноваций. Компания фокусируется на принятии клиентов и их удовлетворенности, отраженном в последовательно отслеживаемом коэффициенте удержания 120%. Она избегает чрезмерных инвестиций в маркетинг и продажи, создавая сильные партнерства с глобальными системными интеграторами, компаниями первого уровня BPO и ведущими консалтинговыми фирмами для стимулирования движения на рынок (GTM). Компания демонстрирует ценность для перспектив через платную проверку ценности (POV), а не бесплатную проверку концепции (POC). Каждое решение о росте было намеренным и сосредоточенным. Возможность сильных партнерств и предоставление клиентам возможности работать самостоятельно на платформе EIQ также привела к тонкой поддержке и реализации организации, обеспечивающей здоровый коэффициент сотрудников к доходу в соответствии с лучшими показателями.

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

В автоматизации предприятия мы наблюдаем фундаментальное слияние, а не просто увеличение конкуренции. Традиционная RPA отводится на уровень выполнения, генеративный искусственный интеллект быстро становится повсеместным, а агентский искусственный интеллект появляется как контрольный парадигма. Однако ни одно из этих разработок в отдельности 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 те, кто сможет объединить агентские рабочие процессы, данные и решения в единую систему, которая управляется, аудитируется и непрерывно улучшается. Корпоративные покупатели уже уходят от инструментов и лицензий в сторону результатов и подотчетности. Следовательно, определяющим вопросом для любой платформы будет то, может ли она взять на себя ответственность за результат, а не только часть процесса.

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

Переход от рабочих процессов, ассистированных искусственным интеллектом, к действительно автономным операциям не является вопросом незначительных выгод в эффективности, а фундаментальным переосмыслением того, как проводится работа. Первой вехой является человек в цикле: агенты искусственного интеллекта принимают большинство решений, а вмешательство человека зарезервировано для исключений. Далее процессы замкнутого цикла ermöglicht реальное время обнаружения, принятия решений, действия и самоисправления без ручного вмешательства. Предприятия затем принимают модели, основанные на результатах, где успех измеряется бизнес-результатами, а не деятельностью. Наконец,真正ая автономия будет реализована, когда составные агентские архитектуры оркестрируют функции, такие как финансы, операции и обслуживание клиентов, без ограничений 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 ассистирует людям, но и выполняет конечные процессы, отслеживает каждое действие, непрерывно измеряет результаты и самооптимизируется. EvoluteIQ ermöglicht искусственный интеллект в процессах и предоставляет инфраструктуру для предприятий, чтобы 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.

Спасибо за отличный интервью. Читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить EvoluteIQ.