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

Что вдохновило вас создать AODocs в 2012 году? Был ли конкретный проблемой в управлении документами, которая не решалась в то время?

Это произошло из концепции переноса технологий Business-to-Consumer (B2C), разработанных Google, в корпоративную среду. Это включало облачные, безсерверные и автомасштабируемые 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 и Amazon 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 адоптеры облачных технологий в корпорациях, которые приняли Gmail и Google Drive, хотели расширить эти преимущества за пределы электронной почты и сотрудничества до бизнес-критических документов. На рынке не было решений, которые могли бы удовлетворить эту потребность, поскольку традиционные системы управления документами были на месте с устаревшим программным обеспечением и архитектурами. Этот пробел представил возможность построить что-то новое с нуля на правильной облачной архитектуре, работая с этими ранними адоптерами.

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). Этот фундаментальный характер уменьшил воспринимаемый риск для клиентов и сделал их более комфортными при работе с молодой компанией.

Другой ключевой причиной была близость к клиентам. Мы построили и разработали с клиентами, особенно на ранних стадиях. Эта близость и реактивность в решении проблем и улучшениях построили доверие и еще больше уменьшили восприятие риска.

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

Оглядываясь 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 различительным 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 сортировать запросы клиентов, чтобы выявить общие и повторяемые 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 эволюционирует в решение, работающее на ИИ. Какими были некоторые из наиболее больших проблем в этом переходе?

Это не так много переход, сколько непрерывность. Родившись в облаке, AODocs изначально был легко интегрируем с новыми, облачными технологиями, включая ИИ.

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

Мы рассматриваем AODocs как “спину” или “конвейер” для документооборота, где ИИ просто новый “конечность” или “модуль”, 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 клиентам инструменты для использования ИИ на различных этапах их документооборота. Решение о том, сколько автономности дать ИИ, в конечном итоге принимается клиентами на основе каждого случая.

Клиенты могут настроить свои процессы для полной автоматизации, полной проверки человека или комбинации обоих на любом шаге 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 для настройки.

AODocs смещает свою платформу в сторону фокуса 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, которую можно интегрировать в наш существующий “конвейер” для документов.

Основным драйвером нашего энтузиазма по поводу агентов ИИ является их потенциал принести значительную скорость для конкретных задач. Для простых задач, таких как отклонение неполных документов или автоматическое принятие простых претензий, ИИ может обеспечить полную автоматизацию.

Для сложных задач агенты ИИ могут существенно ускорить обработку, суммируя длинные документы, позволяя людям 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 улучшают ценность платформы AODocs.

Корпоративный поиск остается значительной проблемой, с компаниями, борющимися за поиск релевантных документов. Как решение AODocs, работающее на ИИ, решает проблемы обнаружения лучше, чем существующие инструменты корпоративного поиска?

ИИ-чатботы представляют собой значительное улучшение по сравнению с традиционным корпоративным поиском, 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, гарантируя, что агенты ИИ используют только правильную информацию для предоставления ответов. Традиционный поиск представляет пользователям список потенциальных совпадений, позволяя им выявить наиболее релевантный документ (например, различать подписанный контракт и черновик).

Напротив, ИИ-чатботы предлагают уверенные ответы, но скрывают лежащий в основе поисковый процесс. 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. Гарантируя, что поиск, работающий на ИИ, полагается только на проверенную и контролируемую информацию, мы существенно уменьшаем риск неточных ответов.

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

Модели LLM превосходно справляются с преобразованием существующего контента, такого 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 hoạtностях.

AODocs в основном использует ИИ для перефразирования, перепрофилирования и преобразования существующего текста, а не создания нового контента. Когда мы работаем с правильным материалом, генерирование 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 в значительной степени. Это создает осязаемую ценность, тщательно избегая рисков, связанных с контентом, сгенерированным ИИ, созданным с нуля.

Есть дополнительное преимущество. AODocs интегрируется бесшовно с любым LLM, давая нашим клиентам свободу выбора их 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 самых больших проблем ИИ в обработке документов является галлюцинация или неточные ответы. Как AODocs гарантирует, что сгенерированные ИИ идеи являются достоверными и надежными?

Ключом к обеспечению достоверности и надежности является основа. Мы гарантируем, что ИИ используется для перефразирования или преобразования информации из доверенных источников.

При обработке документов ИИ запрашивается для суммирования или перевода существующих документов, минимизируя шанс галлюцинации. В ИИ-чатботах или агентах система предоставляется с выдержками из контролируемых документов и инструктируется генерировать ответы только из этих выдержек – LLM должен всегда цитировать источники, из которых он сгенерировал свой ответ, не используя общее мировое знание или внешнюю информацию. Это предотвращает ИИ от изобретения или предоставления информации, не явно присутствующей в проверенных документах.

С ИИ, преобразующим 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 обеспечить 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 применить ИИ, где это имеет смысл, для улучшения их бизнес-процессов. Агенты ИИ будут играть важную 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 эффективно и стратегически использовать ИИ для повышения производительности.

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