Стефан Донзе, Основатель и Генеральный Директор AODocs – Интервью

Стефан Донзе является основателем и генеральным директором AODocs, облачной платформы управления документами, которая превращает корпоративный контент в действенную информацию. В отличие от устаревших систем, ограниченных базовым хранилищем, AODocs сочетает надежный контроль документов с автоматизацией рабочих процессов, позволяя бизнесу оптимизировать сложные процессы во всех отраслях.

От продажных предложений и управления претензиями до инженерии и производства, AODocs использует генеративный ИИ для извлечения структурированных данных из неструктурированных документов – в масштабе.

Что вдохновило вас на создание AODocs в 2012 году? Был ли какой-то конкретный проблемой в управлении документами, которая не была решена в то время?

Это произошло из концепции привнесения технологий бизнеса в потребительский сектор (B2C), разработанных Google (GOOGL ), в корпоративный сектор. Это включало облачные, безсерверные и автоматически масштабируемые технологии, которые отсутствовали в корпоративном программном обеспечении в то время.

В то время Google выступал за адаптацию приложений к облаку, отказываясь от толстых клиентов и принимая браузерные и безсерверные архитектуры. В отличие от Microsoft (MSFT ) и Amazon (AMZN ) в то время, позиция Google заключалась в том, что облачные приложения должны принять совершенно другую архитектуру, чем программное обеспечение на месте. Я увидел возможность создать что-то новое, объединив старые и новые подходы.

Ранние采用ющие облачные технологии в корпоративном секторе, которые приняли Gmail и Google Drive, хотели расширить эти выгоды за пределы электронной почты и сотрудничества до бизнес-критических документов. Не хватало решений на рынке, чтобы удовлетворить эту потребность, поскольку традиционные системы управления документами были на месте с устаревшим программным обеспечением и архитектурами. Этот разрыв представил возможность построить что-то новое с нуля на правильной облачной архитектуре, работая с этими ранними采用ющими.

Многие корпоративные компании SaaS борются с принятием клиентов. Как вы убедили крупные корпорации, такие как Google или Veolia, доверять AODocs на ранней стадии?

Позволение клиентам хранить документы в своем собственном облачном хранилище было значительным фактором в убеждении корпораций. AODocs управляет документами, включая разрешения на обмен и бизнес-процессы, но документы остаются в окружении клиента (первоначально Google Drive, позже Azure, Google Cloud Storage и Amazon S3). Эта фундаментальная характеристика снизила воспринимаемый риск для клиентов и сделала их более комфортными при работе с небольшой и молодой компанией.

Другой ключевой фактор заключался в тесных отношениях с клиентами. Мы построили и разработали с клиентами, особенно на ранних стадиях. Эта близость и реактивность в решении проблем и внесении улучшений построили доверие и еще больше снизили восприятие риска.

Это в конечном итоге убедило компании, такие как Google, Veolia, Ascension, Pinnacol Assurance и другие, принять нас.

Оглядываясь назад на ваши 13+ лет руководства AODocs, какие были некоторые из наиболее критических решений, которые привели к успеху компании?

Решение хранить документы клиентов в их собственном облачном хранилище является большим фактором нашего успеха и остается ключевым дифференцирующим фактором.

Разработка продукта, оставаясь очень близко к клиентам, также была критической. Все, что мы строим, вдохновлено или подтверждено потребностями клиентов. Мы избегаем построения функций без четкого случая использования клиента.

Наша способность отфильтровать запросы клиентов, чтобы выявить общие и повторяющиеся потребности, которые приносят пользу всей базе клиентов, а не очень конкретные индивидуальные запросы, лучше всего решаются профессиональными услугами, – это то, в чем мы были хорошими.

AODocs родился в облаке и теперь эволюционировал в решение, основанное на ИИ. Какие были некоторые из наиболее больших проблем в осуществлении этого перехода?

Это не так много переход, сколько продолжение. Рождение в облаке изначально сделало AODocs легко интегрируемым с новыми, облачными технологиями, включая ИИ.

Модели ИИ, такие как ChatGPT и Google Gemini, являются облачными, что делает естественным для AODocs взаимодействие с ними и добавление возможностей ИИ к нашей платформе обработки документов.

Мы рассматриваем AODocs как “спину” или “конвейер” для процессов документов, где ИИ является просто новой “конечностью” или “модулем”, который можно подключить для улучшения платформы. Мы не предвидели конкретного появления ИИ в 2022 году, но наша облачная архитектура была разработана для расширяемости и интеграции, что делает принятие ИИ естественным шагом.

Как AODocs балансирует автоматизацию с человеческим надзором, обеспечивая соблюдение и точность без удаления человеческой проверки?

Мы предоставляем инструменты клиентам для использования ИИ на различных этапах их процессов документов. Решение о том, сколько автономности дать ИИ, в конечном итоге принимается клиентами на случайной основе.

Клиенты могут настроить свои процессы для полной автоматизации, полной человеческой проверки или смеси обоих на любом этапе ИИ. Мы рекомендуем выявлять простые случаи, подходящие для полной автоматизации ИИ (например, обнаружение отсутствующих документов в запросе), в то время как для сложных случаев ИИ можно использовать для ускорения человеческой проверки, обычно генерируя сводки сложных документов.

По сути, мы предоставляем клиентам 100% контроль над уровнем человеческого надзора в их процессах, предоставляя инструменты настройки.

AODocs смещает свою платформу, чтобы сосредоточиться на агентах ИИ для обработки документов. Что привело к этому решению, и как агенты ИИ улучшают традиционные системы управления документами?

Агенты ИИ являются новой возможностью, которая может быть интегрирована в наш существующий “конвейер” для документов.

Основным фактором нашего возбуждения об агентах ИИ является их потенциал принести значительную скорость для конкретных задач. Для простых задач, таких как полная автоматизация или автоматическое принятие простых претензий, ИИ может обеспечить полную автоматизацию.

Для сложных задач агенты ИИ могут значительно ускорить обработку, суммируя длинные документы, позволяя человеческим проверяющим просматривать ключевую информацию намного быстрее. ИИ превосходно справляется с поглощением больших объемов информации и предоставлением кратких сводок, экономя человеческим проверяющим значительное время. Это увеличенная скорость и эффективность повышают ценность платформы AODocs.

Поиск в корпоративном секторе остается значительной проблемой, с компаниями, борющимися за получение актуальных документов. Как решение AODocs, основанное на ИИ, решает проблемы обнаружения лучше, чем существующие инструменты поиска в корпоративном секторе?

ИИ-чатботы представляют собой значительное улучшение по сравнению с традиционным поиском в корпоративном секторе, позволяя пользователям задавать вопросы на естественном языке и получать прямые ответы. Однако они имеют значительный недостаток: они не могут различать действительные, актуальные документы и черновики, неполные или устаревшие файлы.

Мы решаем эту проблему, обеспечивая, чтобы агенты ИИ использовали только правильную информацию для предоставления ответов. Традиционный поиск представляет пользователям список потенциальных совпадений, позволяя им выявить наиболее актуальный документ (например, различие между подписанным контрактом и черновиком).

Напротив, ИИ-чатботы предлагают уверенные ответы, но скрывают лежащий в основе процесс поиска. Это создает повышенный риск использования устаревшей или неверной информации, поскольку у пользователей нет видимости того, какие документы чатбот использовал для формирования своего ответа.

Наша роль заключается в том, чтобы курировать и гарантировать, что все документы в базе знаний были должным образом проверены и актуальны. Это делает их безопасными для использования агентами ИИ в качестве источников информации. Обеспечивая, чтобы ИИ-обоснованный поиск полагался только на проверенную и контролируемую информацию, мы значительно снижаем риск неточных ответов.

С генеративным ИИ, становящимся ключевой частью обработки документов, какие конкретные технологии или модели ИИ использует AODocs для улучшения точности и снижения ручного труда?

Модели LLM превосходно справляются с преобразованием существующего контента, таким как суммирование сложных документов, перевод текста и категоризация файлов. Эти задачи имеют очень низкий риск галлюцинаций, что является причиной, по которой наше использование ИИ стратегически фокусируется на этих действиях.

AODocs в первую очередь использует ИИ для перефразировки, перепрофилирования и преобразования существующего текста, а не создания нового контента. Когда мы работаем с правильным материалом, генерация сводок, перевод документов и категоризация контента все сохраняют низкую вероятность ошибки. Аналогично, наши возможности извлечения данных – выявление сроков или ключевой информации из документов – остаются основанными на существующем контенте, чтобы минимизировать неточности или “галлюцинации”.

Ускоряя поглощение информации и поддерживая человеческих проверяющих, эти возможности ИИ часто улучшают эффективность на значительный фактор. Это создает осязаемую ценность, тщательно избегая рисков, связанных с контентом, сгенерированным ИИ с нуля.

Есть дополнительное преимущество. AODocs интегрируется без проблем с любым LLM, давая нашим клиентам свободу выбирать своего предпочитаемого поставщика. Эта гибкая архитектура также гарантирует, что мы можем быстро включить будущие модели, когда они станут доступны, позиционируя наших клиентов для получения выгоды от неизбежных инноваций ИИ, возникающих в ближайшие месяцы и годы.

Одной из наиболее больших проблем ИИ в обработке документов является галлюцинация или неточные ответы. Как AODocs обеспечивает, чтобы сгенерированные ИИ идеи были достоверными и надежными?

Ключом к обеспечению достоверности и надежности является основа. Мы обеспечиваем, чтобы ИИ использовался для перефразировки или преобразования информации из проверенных источников.

В обработке документов ИИ запрашивается для суммирования или перевода существующих документов, минимизируя шанс галлюцинации. В ИИ-чатботах или агентах система предоставляется с выдержками из проверенных документов и инструктируется генерировать ответы только из этих выдержек – LLM должен всегда цитировать источники, из которых он сгенерировал свой ответ – без использования общих знаний мира или внешней информации. Это предотвращает изобретение или предоставление информации, не явно присутствующей в проверенных документах.

С ИИ, превращающим корпоративное программное обеспечение, где вы видите AODocs в течение следующих пяти лет? Какую роль будут играть агенты ИИ в будущем управления документами?

Наш основной бизнес как платформы управления документами не изменится. Наша миссия остается обеспечивать достоверность, актуальность, соблюдение бизнес-процессов и отслеживаемость управляемой информации.

ИИ является как новой потребностью в контролируемой информации (для подачи достоверных данных ИИ-чатботам), так и ускорителем бизнес-процессов, включающих документы. ИИ может ускорить задачи, такие как суммирование, перевод и категоризация документов, делая человеческих пользователей более продуктивными.

В течение следующих пяти лет мы стремимся предоставить инструменты для компаний, чтобы легко применять ИИ, когда это имеет смысл, для улучшения их бизнес-процессов. Агенты ИИ будут играть решающую роль, усиливая и ускоряя наши основные миссии: предоставление достоверной информации, обеспечение использования правильных версий документов, помощь в избежании человеческих ошибок и облегчение доступа к бизнес-процессам. Мы хотим помочь компаниям использовать ИИ эффективно и стратегически для повышения производительности.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить AODocs.