Тор Олоф Филоген, сооснователь и генеральный директор Stravito – Интервью: Возвращение к разговору

Тор Олоф Филоген является генеральным директором и сооснователем Stravito, платформы Insights Intelligence, которую глобальные бренды доверяют для принятия уверенных решений, которые стимулируют рост и ускоряют рыночное воздействие.

В нашем предыдущем интервью, мы обсуждали Stravito Assistant как разговорный, AI-интерфейс, который позволяет командам искать, исследовать и взаимодействовать со своей внутренней исследовательской и аналитической информацией. Через год, как команды предприятий фактически используют Assistant в повседневной деятельности, и что удивило вас в том, как он вписывается в реальные рабочие процессы?

Год назад команды использовали Stravito AI Assistant в основном для быстрого поиска и предоставления исследований. То, что меняется, – это то, как команды используют его для проверки стратегических предположений перед принятием важных решений и синтеза доказательств на разных рынках перед принятием решения.

Раннее внедрение было обусловлено экономией времени. Теперь, с помощью Deep Research Agent, Stravito AI Assistant самостоятельно планирует многоступенчатые исследования, анализирует полные отчеты параллельно, проверяет результаты и предоставляет полностью подтвержденные синтезы, основанные исключительно на данных компании. В результате получаются ответы аналитического уровня, которые предоставляют доказательства, на которые могут опираться лицам, принимающим решения.

С тех пор, как мы последний раз говорили, Stravito расширил использование AI для поддержки более динамичных способов работы с идеями, включая функции, такие как AI Personas. Как клиенты используют эти возможности на практике, помимо ранней идеации или экспериментирования?

Stravito AI Personas превращает статические исследования сегментации в интерактивные потребительские профили, основанные на собственных исследованиях компании, чтобы команды могли проверять все, от упаковки до концепций кампаний и идей продукта, прежде чем будут выделены крупные бюджеты.

Например, Lavazza Group интегрировала Stravito AI Personas в свой маркетинговый и инновационный процесс, создав потребительские профили из тысяч интервью. Уже они усовершенствовали решения по упаковке и кампаниям.

То, что ранее требовало недель остановочного подтверждения, теперь может начинаться с сосредоточенных рабочих сессий, прежде чем перейти к дальнейшему тестированию, сохраняя выводы, основанные на собственных исследованиях с самого начала. Цель – снизить риск раньше, итеративно улучшать и отдавать приоритет более сильным идеям до того, как будут выделены инвестиции.

Когда в платформу было введено больше AI-инструментов, какие новые вопросы задают предприятия вокруг управления, надзора и подотчетности, и как Stravito адаптировался к этим проблемам?

Вопрос, который предприятия ранее задавали, был “что он может сделать?” Теперь это “можем ли мы за него ответить?” Для Stravito управление всегда было приоритетом, и это видно в том, как построена платформа.

Общий AI строится на интернет-данных без делового контекста. Stravito построен полностью на собственных проверенных исследованиях компании. Нет интернет-скрейпинга или общих источников.

Например, с помощью Deep Research Agent план исследования виден до начала анализа, и каждый вывод полностью подтвержден источниками, поэтому любой ответ можно отследить до原始ного источника. Stravito также соответствует высочайшим стандартам безопасности и защиты данных предприятий, с сертификацией ISO 27001, подтверждением SOC 2 Type II и контрактным гарантиям, что данные клиентов не будут использоваться для обучения крупных языковых моделей.

По поводу подотчетности AI занимается синтезом и планированием исследований. Люди занимаются суждением, стратегией и окончательным решением.

Многие организации сталкиваются не с принятием новых инструментов, а с их внедрением в повседневное принятие решений. Что вы узнали о управлении изменениями при внедрении Stravito в крупные глобальные организации?

Организации, которые наиболее успешно внедряют Stravito, делают три вещи хорошо.

Они устанавливают четкие ожидания с самого начала: ни одно важное решение не принимается без интеллекта, которым уже обладает бизнес. Когда это становится стандартом, использование платформы перестает быть необязательным.

Они инвестируют в внутренних чемпионов. Когда люди, на которых смотрят другие, используют платформу во время деловых обзоров, планирования и инновационных обсуждений, внедрение следует.

И они сочетают доступ с поддержкой и обучением. Командам нужны рекомендации по тому, как задавать правильные вопросы и что делать с ответами. Это то, что превращает платформу, которую люди имеют, в платформу, которую люди используют.

Stravito позиционирует себя как единственный источник истины для рыночных и потребительских идей. На самом деле, предприятия часто имеют фрагментированные исследования, разбросанные по нескольким системам. На сколько успешны клиенты в консолидации этих знаний, и где они все еще сталкиваются с сопротивлением?

Часто исследования существуют. Бизнес-, потребительские и рыночные идеи находятся в системах, регионах и функциях. Проблема в том, что они не связаны, поэтому важные решения по инновациям, расширению и маркетингу принимаются без них. Это то, что решает Stravito.

Консолидация происходит на стадиях. Организации начинают с наиболее ценных исследований и расширяют оттуда, причем каждая стадия строит коммерческую основу для следующей. Heineken – хороший пример, объединив свой интеллект в одном месте, они перенаправили время CMI от поиска исследований к более стратегической, высокоценной работе.

Если возникает сопротивление, оно обычно организационное, а не техническое. Организации, которые двигаются быстрее и более эффективно, имеют четкую собственность и внутренних чемпионов, которые могут привести разные регионы и функции на борт. Коммерческая основа, решения, принятые быстрее с лучшими доказательствами, – это то, что продвигает этот разговор вперед.

Одной из целей Stravito было демократизировать доступ к идеям за пределами традиционных исследовательских команд. За прошлый год, как этот более широкий доступ изменил отношения между командами идей и деловыми заинтересованными сторонами?

Когда более широкие команды могут взаимодействовать напрямую с потребительскими и рыночными идеями, идеи попадают в решения раньше. Заинтересованные стороны больше не ждут статических отчетов. Они взаимодействуют напрямую со своей собственной интеллектом, чтобы формировать решения, от позиционирования и упаковки до того, где расшириться дальше.

Это также изменило то, на чем команды идей тратят свое время. С меньшим временем, потраченным на запросы и поиск исследований, они все больше работают в качестве стратегических консультантов, обеспечивая, чтобы доказательства формировали решения, которые имеют наибольшее значение.

Персонализация часто цитируется как значительное преимущество AI в корпоративном программном обеспечении. Как клиенты Stravito адаптируют открытие идей по роли, региону или функции, и какое влияние это оказало на взаимодействие с исследованиями?

Когда команды видят исследования, которые имеют отношение к их решениям, они взаимодействуют с ними раньше и используют их более последовательно. Глобальный лидер категории имеет другие приоритеты, чем региональный маркетинговый директор, и Stravito понимает это.

Коллекции – одна из наших наиболее используемых функций. Они работают как плейлисты, позволяя командам группировать исследования по теме, региону или функции, например, коллекцию, посвященную настройке или устойчивому развитию. Stravito AI затем непрерывно предоставляет дальнейшие актуальные исследования на основе того, что уже есть в Коллекции, поэтому команды остаются в курсе того, что имеет значение, не выходя из платформы.

Когда AI становится более встроенным в рабочие процессы идей, как организации решают, когда полагаться на контекст, сгенерированный AI, а когда откладывать человеческую экспертизу, особенно для решений высокого уровня?

Организации, которые делают это хорошо, имеют четкое разделение труда. AI занимается тяжелой работой синтеза и планирования исследований. Люди занимаются суждением, стратегией и окончательным решением.

На практике инструменты, такие как Deep Research Agent в Stravito AI Assistant, сокращают время между вопросом и доказательствами, предоставляя полностью подтвержденные ответы, основанные на собственных исследованиях компании. AI Personas позволяют командам проверять предположения против реальных потребительских перспектив до того, как будут выделены инвестиции. Оба они предназначены для укрепления основы, на которой принимаются решения.

Однако, вывод является только началом. Люди решают, что означают доказательства, взвешивают компромиссы и владеют окончательным решением.

Интеграция – это повторяющаяся проблема в корпоративных средах. Какие закономерности вы наблюдаете среди клиентов, которые успешно интегрируют Stravito с существующими аналитическими, исследовательскими или системами управления знаниями?

Организации, которые видят наибольшее влияние, четко понимают, для чего нужен Stravito. Не еще один репозиторий, а слой, который соединяет существующие идеи и вносит их в решения, которые в них нуждаются.

На практике Stravito работает вместе с исследовательскими и аналитическими провайдерами, которые уже используют клиенты, объединяя бизнес-, рыночные и потребительские идеи в одном месте, чтобы знания, разбросанные по системам, могли достичь решений, которые в них нуждаются.

Глядя вперед, основываясь на том, что вы наблюдали за прошлым годом, что, по вашему мнению, предприятия все еще недооценивают об операционализации AI в управлении идеями, и как это формирует направление продукта Stravito?

AI может предоставить ответы мгновенно. То, что предприятия недооценивают, – это все, что происходит после этого. Стоимость принятия неправильного решения слишком значительна, чтобы относиться к выводу как к заключению.

Организации, которые будут двигаться вперед, не будут теми, кто автоматизирует больше всего. Они будут теми, кто использует то, что они уже знают, чтобы принимать лучшие решения, быстрее и с большей уверенностью.

Это то, что формирует наше направление продукта. Например, Deep Research Agent предоставляет строгость и проверяемость, которые требуются для важных решений. AI Personas вносят потребительскую перспективу в процесс до того, как будут выделены инвестиции. Оба они предназначены для обеспечения того, чтобы ни одно важное решение не принималось без интеллекта, которым уже обладает организация.

Спасибо за отличный интервью, читатели могут пожелать прочитать наш предыдущий интервью или посетить Stravito.