Вара Кумар Намбуру, сооснователь и глава отдела исследований и разработок Whatfix – Интервью

Вара Кумар является сооснователем и главой отдела исследований и разработок Whatfix, где он занимается развитием инноваций и стратегическим ростом компании. Он основал Whatfix вместе с Хадимом Батти в 2014 году с целью предоставления людям и организациям возможности работать в гармонии с технологиями и максимально использовать свой потенциал. Базируясь в США, Вара руководит многопродуктовой стратегией и видением компании в области разработки и внедрения продуктов, технологий и инноваций, что помогает ускорить успешные интеграции для клиентов и партнеров. Под руководством Вара компания стала пионером в области “юзеризации”, революционного подхода, который меняет фокус с адаптации пользователей к технологиям на адаптацию технологий к пользователям. Он страстно увлечен созданием технологий, которые нравятся пользователям.

Whatfix – это платформа цифрового внедрения, которая помогает организациям улучшить внедрение программного обеспечения и производительность пользователей, встраивая руководство, демонстрации, подсказки и самообслуживание непосредственно в корпоративные приложения. Основываясь на этом, Whatfix AI представляет собой интеллектуальных, контекстно-зависимых агентов, таких как Авторинг, Руководство и Аналитика, которые автоматизируют создание контента, предоставляют реальное руководство в приложениях и преобразуют данные об использовании в действенные идеи. Вместе Whatfix и Whatfix AI оптимизируют процесс внедрения, снижают трение в обучении и оптимизируют рабочие процессы, обеспечивая при этом надзор, подотчетность и защиту данных.

Вы стали сооснователем Whatfix более десяти лет назад после построения карьеры в области корпоративных технологий. Что вдохновило вас на создание компании, и как ваше первоначальное видение эволюционировало с развитием ИИ?

Моя карьера началась в Huawei Technologies, где я работал в качестве системного архитектора и встретил своего будущего сооснователя, Хадима Батти. Наш первый совместный проект был SearchEnabler, платформа для оптимизации поиска для малых и средних бизнесов. Несмотря на создание солидного решения, мы обнаружили фундаментальную проблему: пользователи не могли максимально использовать возможности платформы. Даже когда мы добавили кнопку “Исправить” для руководства, мы поняли, что проблема не только в оптимизации поиска, но и в том, чтобы сделать любую технологию真正 доступной для пользователей.

Это осознание привело нас к созданию Whatfix в 2014 году. Наша основная убежденность была революционной для своего времени: вместо того, чтобы заставлять людей адаптироваться к технологиям, мы сделаем технологии адаптироваться к людям. Мы назвали это “юзеризацией”, обеспечивая, чтобы программное обеспечение стало интуитивным, стимулировало внедрение и максимально использовало свое воздействие.

ИИ усилил эту миссию экспоненциально. Начиная с нашей акции Airim в 2019 году, мы вплели ИИ в каждый продукт, который мы создаем. Сегодня мы не только делаем программное обеспечение более удобным для пользователей, но и создаем интеллектуальные системы, которые учатся, рассуждают и действуют в масштабе. Наше видение эволюционировало от простой адаптации пользователей к построению真正чно ориентированных на человека ИИ, который преобразует, как работа выполняется в корпоративных структурах.

Многие исследования показывают, что большинство пилотных проектов ИИ терпят неудачу, потому что конечные пользователи не знают, как применить технологию в своей повседневной работе. С вашей точки зрения, какие коренные причины этого разрыва в внедрении?

Я вижу две фундаментальные барьеры, которые блокируют успешное внедрение ИИ. Первый – это то, что я называю перегрузкой: крупные корпорации тонут в тысячах приложений, каждое из которых теперь включает в себя свои собственные возможности ИИ. Пользователи сталкиваются с параличом решений о том, какой инструмент служит какой цели, что создает трение, которое убивает импульс и исключает ROI.

Второй барьер – это доверие. Руководители ИТ и ЦIO требуют гарантий, что системы ИИ поддерживают стандарты безопасности, соответствуют нормативным требованиям и работают без предвзятости. Когда организации беспокоятся о нарушениях данных, зрелищах ИИ или провалах в управлении, они колеблются, чтобы масштабировать за пределами пилотных программ.

Успех требует внедрения ИИ непосредственно там, где работают люди. С помощью нашей технологии ScreenSense мы анализируем, что делают пользователи и чего они пытаются достичь, а затем наш агент Руководства предоставляет контекстные рекомендации и следующие лучшие действия через существующие системы. Этот подход исключает догадки, умножает показатели вовлеченности и обеспечивает мгновенную ценность для пользователей, которые в противном случае могли бы сопротивляться новой технологии.

Новые агенты ИИ Whatfix построены вокруг концепции “юзеризации”. Можете ли вы объяснить, что это значит и как это отличается от традиционных подходов к цифровому внедрению?

Юзеризация представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как мы думаем о развертывании технологий. Вместо того, чтобы обучать людей соответствовать ограничениям программного обеспечения, мы проектируем решения, которые соответствуют поведению и потребностям человека. Каждое решение, которое мы принимаем, отдает приоритет опыту пользователя, стремясь превзойти ожидания и обеспечить конкретную бизнес-ценность.

Традиционное внедрение следует модели “один размер для всех”: развертывание обучения, надежда на лучшее и обвинение пользователей, когда внедрение застревает. Юзеризация принимает противоположный подход. Мы используем ИИ для создания персонализированного, контекстно-зависимого руководства, которое эволюционирует с ролью и ситуацией каждого пользователя. Наши решения учатся на взаимодействиях пользователей и адаптируются соответственно.

Что делает это особенно мощным, так это наш процесс разработки, основанный на обратной связи. Входные данные клиентов напрямую формируют более половины нашей дорожной карты продукта, обеспечивая, что мы решаем реальные проблемы на рабочем месте, а не теоретические проблемы. Это создает философию, ориентированную на человека, где агенты ИИ исключают трение, чтобы люди могли сосредоточиться на стратегической, творческой и высокоэффективной работе, а не бороться с технологиями.

Наш комплексный технологический стек – включая Цифровую платформу внедрения (DAP), Продуктовую аналитику и Mirror – стимулирует внедрение технологий на уровне всего предприятия посредством интеллектуального анализа данных, который ускоряет развертывание как традиционного программного обеспечения, так и возникающих решений ИИ. Мы вплели функциональность ИИ во всю платформу, включая аналитические интерфейсы и эмоционально-реактивные триггеры, что позволяет организациям расшифровать закономерности пользователей, усовершенствовать подходы к внедрению и достичь количественных бизнес-результатов.

ScreenSense описывается как ядро ваших новых агентов ИИ, интерпретирующее как контекст пользователя, так и его намерения. Как эта технология работает на практике, и как она обеспечивает актуальность без перегрузки пользователей?

ScreenSense работает как интеллектуальный интерпретатор, анализирующий одновременно окружающую среду приложения (что происходит на экране) и цели пользователя (что кто-то пытается достичь). Это двойное осознание позволяет предоставлять рекомендации в реальном времени, которые являются как технически точными, так и лично актуальными.

На практике наши агенты ИИ – Авторинг, Аналитика и Руководство – используют ScreenSense для предоставления точности и контекстного руководства в своей помощи. Вместо того, чтобы бомбардировать пользователей общими предложениями или требовать от них изучения новых интерфейсов, система понимает их непосредственный контекст и предоставляет именно ту помощь, которая нужна именно в тот момент.

Ключом к избежанию перегрузки пользователя является контекстная фильтрация. ScreenSense не только собирает данные, но и обрабатывает эту информацию, чтобы определить, когда вмешательство добавляет ценность, а когда создает отвлечение. Пользователи получают руководство, которое кажется интуитивным и своевременным, а не навязчивым, потому что система понимает как их техническую среду, так и их намерения работы.

Можете ли вы пройти нас через три новых агента ИИ – Авторинг, Аналитика и Руководство – и поделиться конкретными примерами того, как они повышают производительность в реальных корпоративных рабочих процессах?

Наш агент Авторинг демократизирует создание контента, преобразуя повседневный язык в сложные опыт в приложениях. Менеджер обучения может просто сказать “создать подсказку для нового функционала на панели управления”, и система автоматически создает контент, определяет правила нацеливания и применяет соответствующий стиль. Этот эффективный рабочий процесс позволяет командам обучения и развития, менеджерам продукта и бизнес-интересам без опыта программирования создавать сложные элементы поддержки в приложении, включая интерактивные наложения, пошаговые руководства и ситуационную справку в масштабе предприятия, по сути исключая обычные瓶цепы и технические требования, которые обычно замедляют процессы разработки контента. Мы видим 40% более быструю разработку контента сегодня, с 70% экономии на горизонте.

Агент Аналитика преобразует аналитику из функции специалиста в разговорный инструмент. Владельцы продукта могут задавать естественные вопросы, такие как “Какие функции вызывают разочарование у пользователей?” и получать немедленный визуальный анализ с конкретными точками трения и действенными следующими шагами. Этот метод позволяет менеджерам продукта и различным участникам команды быстро обнаруживать действенные идеи о закономерностях вовлеченности пользователей и эффективности системы без необходимости передовых навыков анализа данных, в конечном итоге поддерживая их способность определить, какая функциональность требует улучшения или будет выигрывать от улучшенных инициатив по внедрению.

Наш агент Руководства предоставляет мгновенные ответы в рамках активных рабочих процессов пользователей. Когда кто-то ищет “исключения из процесса утверждения” при обработке заказов, он получает точную, контекстную информацию из внутренней документации без выхода из текущего приложения. Этот метод революционизирует, как корпоративные сотрудники получают доступ к информации, значительно сокращая время ответа и снижая зависимость от ресурсов службы поддержки, позволяя им получить необходимую ясность без прерывания текущих задач, навигации по обширной документации или создания тикетов поддержки, тем самым сохраняя их концентрацию и эффективность в рамках своих активных рабочих процессов.

Более 300 клиентов уже развертывают эти агенты в производственных средах, наблюдая удвоенные и утроенные показатели вовлеченности.

Из вашего опыта, какие лучшие практики отличают организации, которые успешно внедряют ИИ, от тех, которые терпят неудачу?

Успешное внедрение ИИ требует двух фундаментальных элементов: бесшовной интеграции и ответственного управления. Организации, которые преуспевают, внедряют возможности ИИ непосредственно в существующие рабочие процессы, а не вводят отдельные инструменты, которые создают дополнительную сложность.

Самые успешные организации фокусируются на непосредственной ценности для пользователя, а не на впечатляющих демонстрациях технологий. Они решают конкретные проблемы рабочих процессов, с которыми люди сталкиваются ежедневно, обеспечивая, что ИИ становится усилителем производительности, а не еще одной системой, которую нужно освоить. Эти компании также инвестируют в новые роли, такие как супервайзеры ИИ, которые поддерживают человеческий надзор, чтобы системы оставались точными, справедливыми и непрерывно улучшались.

Организации, которые борются, обычно рассматривают ИИ как проект технологий, а не трансформацию опыта пользователя. Они фокусируются на метриках развертывания вместо результатов внедрения и не решают барьеры доверия и сложности, которые предотвращают масштабирование.

Корпорации все чаще инвестируют в инструменты ИИ по всему программному стеку. Как вы видите эволюцию роли платформ внедрения, таких как Whatfix, по мере ускорения этой тенденции?

По мере ускорения распространения ИИ платформы внедрения становятся критически важным слоем оркестровки, предотвращающим корпоративный хаос. Без единого руководства организации рискуют создать множество перекрывающихся возможностей, которые запутывают пользователей и растрачивают инвестиции.

Whatfix является интеллектуальной основой, которая соединяет планирование, развертывание, внедрение и оптимизацию на протяжении всего жизненного цикла корпоративного программного обеспечения. Наш набор платформ объединяет цифровое внедрение, аналитику продукта и возможности симуляции Mirror для создания данных, управляемых стратегиями внедрения, которые работают как для традиционного программного обеспечения, так и для возникающих развертываний ИИ.

Мы расширяемся за пределы наших текущих предложений в ИИ-родные решения, включая Seek, Assistant и AI Roleplay. Эти решения объединяют интеллектуальную автоматизацию с адаптивной подготовкой для создания всесторонних опытов внедрения. Цель – стать единой интеллектуальной слоем, который максимизирует ROI во всех технологических инвестициях, которые делает предприятие.

Вместо управления отдельными инструментами организации нуждаются в платформах, которые понимают всю технологическую экосистему и могут направлять пользователей через все более сложные ландшафты с уверенностью и эффективностью.

Оглядываясь вперед, Whatfix говорил о будущем, где цифровые решения самостоятельно исправляются и персонализируются в реальном времени. Какие вехи вы видите как наиболее критические для достижения этого будущего?

Наша дорожная карта центрируется на установлении Whatfix в качестве мирового лидера в области ИИ для юзеризации корпоративных технологий. Это требует достижения трех взаимосвязанных вех в течение следующих пяти лет.

Во-первых, мы масштабируем развертывание наших агентов ИИ с текущей базы более 300 клиентов до стандартного внедрения во всех взаимодействиях Whatfix. Эти агенты станут стандартным способом, которым миллионы корпоративных пользователей будут ориентироваться в сложности и ускорять свои ежедневные рабочие процессы.

Во-вторых, мы строим всесторонние возможности продукта ИИ за пределами наших текущих предложений по цифровому внедрению, аналитике и Mirror. Решения, такие как Seek, Assistant и AI Roleplay, создадут единую интеллектуальную инфраструктуру, которую предприятия нуждаются для полного управления жизненным циклом технологий.

В-третьих, мы преследуем глобальное лидерство в категории, переопределяя, что значит цифровое внедрение в мире, движимом ИИ. Успех означает признание нашей компании как той, которая сделала корпоративный ИИ真正 доступным и практичным для повседневных пользователей.

В конечном итоге веха заключается в том, чтобы поставить ориентированный на человека, контекстно- и намеренно-осведомленный ИИ в руки каждого корпоративного пользователя. Если миллионы людей по всей отрасли работают умнее и быстрее с меньшим трением благодаря Whatfix, мы достигнем своей основной миссии.

С учетом того, что корпорации балансируют между быстрым внедрением ИИ и доверием сотрудников, какие риски вы предвидите, если подходы, ориентированные на пользователя, не будут восприняты серьезно?

Основным риском является неудача внедрения в масштабе. Без подходов, ориентированных на пользователя, корпорации сталкиваются с теми же проблемами доверия, которые мы видим сегодня, проблемами с безопасностью данных, зрелищами ИИ и пробелами в управлении. Эти проблемы создают организационное сопротивление, которое предотвращает масштабирование за пределами пилотных программ, эффективно растрачивая инвестиции в ИИ.

Кризис сложности также будет усиливаться. По мере того, как каждое приложение добавляет возможности ИИ без учета опыта пользователя, сотрудники столкнутся с все более фрагментированными рабочими процессами и параличом решений. Это приводит к снижению производительности, а не к приросту эффективности, который обещает ИИ.

Возможно, наиболее критически, организации рискуют создать культуру сопротивления ИИ, где пользователи активно избегают новых возможностей, потому что предыдущие реализации создали трение, а не ценность. Как только пользователи потеряют доверие к инструментам ИИ, восстановление этого доверия потребует значительно больше усилий и ресурсов.

Наконец, как вы лично остаетесь впереди кривой, когда речь идет о понимании как технической, так и человеческой стороны корпоративного внедрения ИИ?

Наш организационный подход дает ценную точку зрения на обе эти стороны. Мы интегрировали ИИ во все наши бизнес-операции, от команд продаж, которые используют ИИ для обогащения перспектив, до наших интеллектуальных систем поиска, которые соединяют сотрудников с внутренними базами знаний. Команды продукта используют агенты ИИ в качестве ко-пилотов рабочих процессов, давая нам прямой опыт с проблемами, с которыми сталкиваются наши клиенты.

Мы также реализовали всестороннее развитие рабочей силы через наши лаборатории ИИ и каркас Zero-Click, где каждый инженер программного обеспечения учится думать как инженер ИИ. Это создает организационную грамотность, которая информирует как наш технический разработку, так и наше понимание закономерностей внедрения пользователей.

Самое главное, наш процесс разработки продукта остается глубоко укорененным в обратной связи клиентов, с более чем половиной нашей дорожной карты, сформированной реальными проблемами корпоративного уровня. Этот непрерывный диалог обеспечивает, что мы понимаем не только то, что технически возможно, но и то, что действительно создает ценность для людей, которые используют эти системы ежедневно.