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

Вара Кумар является сооснователем и руководителем отдела исследований и разработок и решений в Whatfix, где он стимулирует инновации и стратегический рост компании. Он основал Whatfix вместе с Хадимом Батти в 2014 году, чтобы дать людям и организациям возможность 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, технологического развития и инноваций, помогая ускорять успешные интеграции для клиентов и партнеров. Под руководством Вара компания стала пионером в области “юзеризации” – революционного подхода, который смещает фокус на то, чтобы технологии адаптировались к пользователям, а не требовали от пользователей адаптироваться к технологиям. Он увлечен созданием технологий, которые нравятся пользователям.

Whatfix – это цифровая платформа для внедрения, которая помогает организациям улучшить внедрение программного обеспечения и производительность пользователей, встраивая руководство в приложении, пошаговые инструкции, подсказки и самопомощь непосредственно в корпоративные приложения. Основываясь на этом, Whatfix AI представляет собой интеллектуальных, контекстно-зависимых агентов, таких как Создание, Руководство и Аналитика, которые автоматизируют создание контента, предоставляют поддержку в режиме реального времени и преобразуют данные об использовании в действенные идеи. Вместе Whatfix и Whatfix AI оптимизируют процесс ввода в эксплуатацию, снижают трение в обучении и оптимизируют рабочие процессы, обеспечивая при этом контроль, подотчетность и защиту данных.

Вы основали Whatfix более десяти лет назад после построения своей карьеры в корпоративных технологиях. 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 поисковых систем для малого и среднего бизнеса. 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 поисковых систем, но и в том, чтобы сделать любую технологию真正 доступной для пользователей.

Этот вывод привел 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, адаптирующиеся к людям. Мы назвали это “юзеризацией”, гарантируя, что программное обеспечение становится интуитивным, стимулирует внедрение и максимизирует влияние.

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

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 поставляется со своими возможностями ИИ. Пользователи сталкиваются с параличом решений о том, какое инструмент служит какой цели, создавая трение, которое убивает импульс и исключает ROI.

Второй барьер – доверие. Руководители ИТ и ЦИО cần уверенность в том, что системы ИИ поддерживают стандарты безопасности, соответствуют нормативным требованиям и работают без предвзятости. Когда организации беспокоятся о нарушениях данных, зрелищных эффектах ИИ или провалах в управлении, они колеблются, чтобы масштабироваться за пределами пилотных программ.

Успех требует внедрения ИИ непосредственно там, где работают люди. Через нашу технологию ScreenSense мы анализируем, что делают пользователи и чего они пытаются достичь, затем наш Агент Руководства предоставляет контекстные рекомендации и следующие лучшие действия по их существующим системам. Этот подход исключает догадки, умножает показатели вовлеченности и предоставляет мгновенную ценность пользователям, которые в противном случае могут 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 предоставить 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 каждым пользователем и ситуацией. Наши решения учатся на взаимодействиях пользователей и адаптируются соответственно.

Что делает это особенно мощным, так это наш процесс разработки, основанный на обратной связи. Вход клиентов напрямую формирует более половины нашей дорожной карты продукта, гарантируя, 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), Продукт-аналитику и Mirror – стимулирует внедрение технологий во всем предприятии посредством интеллектуального анализа данных, который ускоряет развертывание как традиционного программного обеспечения, так и возникающих решений ИИ. Мы вплели функциональность ИИ во всю платформу, включая интерфейсы аналитики разговора и триггеры, реагирующие на эмоции, 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 намерение. Как эта технология работает на практике, и как она обеспечивает актуальность без перегрузки пользователей?

ScreenSense работает как интеллектуальный интерпретатор, анализируя одновременно среду приложения (что происходит на экране) и цели пользователя (что кто-то пытается достичь). Это двойное осознание позволяет предоставлять рекомендации в режиме реального времени, которые технически точны и лично актуальны.

На практике наши агенты ИИ – Создание, 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 рабочие намерения.

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

Наш агент Создания демократизирует создание контента, преобразуя обычный язык в сложные впечатления в приложении. Менеджер обучения может просто сказать “создать подсказку для нового функционала на панели управления”, и система автоматически создает контент, определяет правила нацеливания и применяет соответствующее оформление. Этот эффективный рабочий процесс позволяет командам обучения и развития, менеджерам продукта и бизнес-стейкхолдерам без навыков программирования создавать сложные элементы поддержки в приложении, включая интерактивные наложения, пошаговые руководства и контекстно-зависимый контент в масштабе предприятия, по сути исключая обычные узкие места и требования к технической экспертизе, которые обычно замедляют процессы разработки контента. Мы видим 40% более быструю разработку контента сегодня, с 70% экономии на горизонте.

Агент Аналитики 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 в передовых навыках анализа данных, в конечном итоге поддерживая их способность определить, какой функционал требует улучшения или будет выигрывать от усиленных инициатив по внедрению.

Наш агент Руководства предоставляет мгновенные ответы в активных рабочих процессах пользователей. Когда кто-то ищет “исключения из процесса утверждения” при обработке заказов, он получает точную, контекстно-зависимую информацию из внутренней документации, не покидая свое текущее приложение. 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 своих текущих задач, навигации по обширной документации или создания тикетов поддержки, тем самым сохраняя их концентрацию и эффективность в активных рабочих процессах.

Более 300 клиентов уже развертывают этих агентов в производственных средах, видя 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 успешно внедряют ИИ, встраивают 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 технологических демонстрациях. Они решают конкретные проблемы рабочих процессов, с которыми люди сталкиваются ежедневно, гарантируя, 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 испытывают трудности, 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 того, как ускоряется распространение ИИ, платформы внедрения становятся критически важным слоем оркестровки, предотвращающим корпоративный хаос. Без единого руководства организации рискуют создать множество перекрывающихся возможностей, которые сбивают с толку пользователей и растрачивают инвестиции.

Whatfix является интеллектуальной основой, которая соединяет планирование, развертывание, внедрение и оптимизацию на протяжении всего жизненного цикла корпоративного программного обеспечения. Наш комплекс платформ объединяет цифровое внедрение, аналитику продукта и возможности 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 сочетают интеллектуальную автоматизацию с адаптивной подготовкой для создания комплексных впечатлений от внедрения. Цель – стать единой интеллектуальной层, которая 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.

Глядя 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 сосредоточена на установлении Whatfix в качестве ведущей платформы 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 клиентов из 300+ 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 комплексные возможности продукта ИИ, выходящие за рамки 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, управляемом ИИ. Успех означает признание компании, которая сделала корпоративный ИИ действительно доступным и практичным для повседневных пользователей.

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

С учетом того, что корпорации балансируют быстрое внедрение ИИ и доверие сотрудников, какие риски вы предвидите, если подходы, ориентированные на пользователя, не будут приняты 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, зрелищными эффектами 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 будут сталкиваться с все более фрагментированными рабочими процессами и параличом решений. Это приведет к снижению производительности, а не к ожидаемым выгодам от 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 подход в организации предоставляет ценную точку зрения на оба измерения. Мы интегрировали ИИ во все бизнес-операции, от команд продаж, использующих ИИ для обогащения перспектив, до наших интеллектуальных систем поиска, которые соединяют сотрудников с внутренними базами знаний. Команды продукта используют агенты ИИ в качестве сопилотов рабочих процессов, давая нам прямой опыт проблем, с которыми сталкиваются наши клиенты.

Мы также реализовали комплексное развитие рабочей силы через наши лаборатории ИИ и каркас Zero-Click, где каждый программист учится думать как инженер ИИ. Это создает организационную грамотность, которая информирует как наше техническое развитие, так и наше понимание закономерностей внедрения пользователей.

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