Arti Raman, VD och grundare, Portal26 – Intervjuer

Arti Raman, VD och grundare av Portal26, är en erfaren teknikledare som driver företagsanvändning av säker och ansvarsfull generativ AI; under hennes ledning har Portal26 blivit en prisbelönt plattform för GenAI-styrning och datasäkerhet, vilket har gett henne erkännanden som 2023 års Cyber Person of the Year-nominering, 2022 års Titan Business Awards för kvinnliga VD och kvinnliga entreprenörer, 2022 års Tech Trailblazer, 2023 års SVBJ Women of Influence och 2023 års Data Power Women of the Year-utmärkelser.

Portal26 är en företagsinriktad AI Trust, Risk & Security Management (AI TRiSM) plattform som hjälper organisationer att säkert anta och skala Generative AI genom att tillhandahålla omfattande synlighet, styrning, riskminimering och analyser över all AI-användning; plattformen upptäcker skugg-AI och företags-AI-konsumtion, genomför policy och regelefterlevnad, stöder datasäkerhet och sekretesskontroller och levererar handlingsbara insikter för att optimera GenAI-strategi, vilket möjliggör för företag att hantera säkerhet, regelefterlevnad och affärsverdi i ett enda integrerat system.

Du grundade Portal26 2019, långt innan generativ AI blev en mainstream-teknik inom företag. Vad var de tidiga signalerna som övertygade dig om att organisationer skulle ha svårt med okontrollerad generativ AI-användning, och hur formade din bakgrund inom säkerhet och produktledning företagets ursprungliga uppdrag?

Jag inspirerades att lansera Portal26 (då med namnet Titaniam) efter Equifax (EFX ) -incidenten 2017. Jag var en av miljontals som påverkades av den omfattande säkerhetsincidenten, vilket motiverade mig att hitta nya sätt att skydda personuppgifter.

Vi utvecklade och lanserade vår datasäkerhetsplattform på marknaden initialt. Strax efter insåg vi att kunderna använde den för att stödja skapandet av AI- och ML-repositorier. När GenAI-användningen ökade insåg vi att vår plattform kunde tjäna ett bredare och mer aktuellt syfte. Vi använde vår tidiga grund för att skapa en SaaS-plattform som möjliggör för företag att konsumera GenAI på ett säkert och ansvarsfullt sätt. När vi växte arbetade vi med våra kunder för att gå utöver säkerhet och styrning och också möjliggöra för dem att förstå den största utmaningen som företag står inför, nämligen hur man kan utvinna fullständigt värde från sina GenAI-program, inklusive användningsfall, strategi, ROI, licenshantering och agentbaserad möjlighetsupptäckt.

Portal26 fokuserade initialt på upptäckt av skugggenerativ AI och generativ AI-säkerhet. När kunder började distribuera generativ AI i bredare omfattning, vilken diskrepans observerade du mellan antagande och faktiska affärsresultat?

Vår initiala fokus var på att “tända lamporna” och säkerställa att GenAI-användningen var säker. Detta var och förblir ett värdefullt resultat, särskilt eftersom säkerhet är det första hindret som företags AI-ledare står inför. Men som den första att lansera en AI-säkerhetslösning 2023 har vi märkt att trots att de har starka säkerhetskontroller, kämpar de flesta – om inte alla – kunder fortfarande med att uppnå önskade affärsresultat.

Vi lärde oss av våra kunder att den stora diskrepansen mellan antagande och faktiska affärsresultat är att företag går tillväga AI-antagandeprocessen baklänges! Alla som har tillbringat tid i produktledning eller produktstrategi vet att en produkt som inte grundar sig i en verklig förståelse av användare är mycket osannolik att lyckas. Men när det gäller AI har företag absolut ingen aning om vad deras användarbas behöver och varför. Istället för att fokusera på att förstå efterfrågan, är all företags AI idag nedåtstyrande från toppen baserat på verkställande brainstorming eller rekommendationer från konsulter. Under de senaste åren har AI som byggts eller köpts på detta sätt visat positiv ROI mindre än 5% av tiden. Detta är en mycket stor diskrepans.

Portal26 introducerade nyligen en AI-värdesrealiseringsmodul. Vad var i grunden saknat i hur företag utvärderade generativa AI-investeringar före detta, och varför har traditionella analyser eller business intelligence-verktyg inte räckt till?

Anställda på 90% av företagen använder redan personliga AI-verktyg som ChatGPT på jobbet… medan vissa kan vara sanktionerade, är användningen i de flesta fall inte det. Organisationer har mycket liten eller ingen insikt i hur deras anställda omfamnar och ser värde i GenAI. Samtidigt har företag spenderat 37 miljarder dollar på GenAI 2025, säger Menlo Ventures, men studie efter studie visar att beviskoncept misslyckas. Traditionella analyser eller business intelligence-verktyg fokuserar inte enbart på AI-användning, och att leta reda på GenAI-produktivitetsnuggets i bruset är besvärligt.

Portal26:s Värdesrealiseringslösning erbjuder fyra nyckelområden med funktionalitet som adresserar den stora gapen i att uppnå affärsresultat från AI-investeringar. Först, att förstå användarbeteende i sammanhanget med AI-användning. Andra, att extrahera högvärdesanvändningsfall medan man minimerar risk. Tredje, att identifiera agent- eller app-möjligheter med omfattande indata om krävda funktioner och fjärde, vägledning om distribution, utbildning, migrering och kontinuerlig övervakning av användning och värde. Med dessa fyra block på plats är affärsresultat garanterade.

Din plattform betonar kontinuerliga, beteendebaserade signaler över hela företaget. Vilka typer av användningsdata är mest kritiska för att avgöra om ett generativt AI-initiativ skapar verkligt affärsverdi snarare än ytanivåaktivitet?

Vi ser och förstår användningen av all GenAI inom företaget, inklusive användningsfall och avsikt – det är allt bevisbaserat – så att du kan se användning eller brist på användning av sanktionerade och osanktionerade verktyg. Så specifikt kan företaget se:

• Vilka verktyg som används
• Vem som använder dem
• Vilken avdelning de tillhör?
• Avsikt
• Hur de används
• Vilket användningsfall
• Vad de försöker uppnå för företaget?
• När användare följer policyn och när de går rogue? Varför?
• Användningsfrekvens

Dessa data hjälper slutligen organisationer att avgöra vilka användningsfall som förtjänar företagsinvestering och vilka de kan eliminera eller minska för kostnadsbesparingar och ökad produktivitet.

Många organisationer rapporterar omfattande experiment med generativ AI men begränsad framgång med att flytta från beviskoncept till produktion. Baserat på vad du har sett, vilka är de vanligaste orsakerna till att dessa initiativ inte kan skalas?

Det finns fyra orsaker till att dessa initiativ inte kan skalas:

1. Brist på förståelse för användarbeteende och avsikt när det gäller AI
2. Brist på insikt i användningsfall som driver verkligt värde medan man minimerar risk
3. Även om rätt användningsfall identifieras, är de stödda funktionerna felaktiga eller ofullständiga
4. Brist på insikt i effektiva migrationsvägar för att dirigera användare från andra lösningar till den nya företags sanktionerade lösningen

Som ett resultat spenderar företag miljontals dollar på att bygga ut AI-baserade användningsfall som aldrig kan skalas och aldrig ger någon ROI.

AI-värdesrealiseringsmodulen är utformad för att stödja ledare som CIO, CFO och Chief AI Officers. Hur definierar dessa intressenter vanligtvis framgång olika när det gäller generativ AI, och hur hjälper Portal26 till att anpassa deras prioriteringar?

Förutom CIO, CISO och funktionella ledare, som redan gynnas av Portal26 GenAI-antagandeplattformen, inkluderar ytterligare intressenter för vår AI-värdesrealiseringsmodul Chief AI Officers som äger övergripande AI-program, AI-produktchefer som äger agentbaserad AI-utveckling, CFO som äger kostnad och ROI, och Chief People Officers som är engagerade i företagsutvecklingsinitiativ. Slutligen kommer VD och styrelser nu att kunna svara på frågan “hur skapar vi värde” från vårt GenAI-program med verkliga, tillförlitliga mått.

CIO och CISO kommer naturligtvis att fokusera mer på hur AI fungerar med deras befintliga tekniska infrastruktur och säkerhetsstack, samt säkerställa att ordentlig styrning och hotsskydd är på plats. De kommer att fokusera på att hantera risker kring hur anställda interagerar med AI, ja, men också hur AI interagerar med deras programvara och verktyg, plus vilken åtkomst som behöver beviljas eller förhindras. Framgång för dem = smidig teknisk drift och minimal säkerhetsrisk.

CFO definierar framgång av ROI som ses på AI-projekt. De vill veta hur tekniken gör anställda mer produktiva och/eller gör deras erbjudanden mer tilltalande för kunder, vilket leder till mer intäkter. Att förhindra risker för företaget och varumärket är viktigt, men slutresultatet är den största prioriteringen.

Chief AI Officers och AI-produktchefer är intresserade av den faktiska funktionen hos de AI-verktyg som antagits av deras organisationer. Hur kan de förbättra de befintliga produkterna de erbjuder? Hur kan de förbättra interna processer?

Slutligen kommer Chief People Officers att vilja veta hur de kan stödja utbildning, vidareutbildning och hålla anställda glada. De kan också titta på var AI kan göra människor mer effektiva i sina roller, så att de kan potentiellt expandera eller anpassa sina jobbeskrivningar för att stödja sin karriärutveckling utan att överbelasta.

Var och en av dessa intressenter kan dra nytta av användarbeteendeanalysen från vår plattform, presentera bättre argument för att begära ökad investering i vissa verktyg och idealiskt möjliggöra verkligt värdeskapande från deras GenAI-program.

Du har talat om hur generativ AI-behov utvecklas över tid. Varför är statisk planering särskilt riskfylld för generativa AI-program, och hur bör företag tänka på strategi i en kontinuerligt föränderlig AI-miljö?

Bara titta på nyhetscykeln i teknikbranschen idag. Nya GenAI-aktörer verkar dyka upp varje vecka, och etablerade storföretag som OpenAI, Microsoft (MSFT ), Meta och Google (GOOGL ) uppdaterar kontinuerligt sina befintliga verktyg med nya chatbot- och GenAI-funktioner för att förbli i racet. Om företag håller fast vid statisk planering kommer deras anställdas nyfikenhet och vilja att experimentera med nya verktyg att störa deras strategi nästan omedelbart. Styrning och policyer räcker bara så långt. När nya verktyg blir tillgängliga och anställda snabbt omfamnar dem, men du inte uppdaterar dina AI-regler internt, blir de Skugg-AI. Det skapar inte bara säkerhetsrisker utan kan också göra dina befintliga AI-investeringar mindre effektiva. Real-tidsdata om GenAI-användarbeteende kommer att hjälpa till att hantera detta problem på lång sikt.

Företag känner ofta en spänning mellan brådskan att anta generativ AI och behovet av att hantera risk. Hur tror du att organisationer bör balansera snabb innovation med styrning, policygenomförande och ansvar?

För att ansvarsfullt hålla jämna steg med snabb antagande måste organisationer gå utöver reaktiv GenAI-styrning till en proaktiv, bevisbaserad AI-strategi. De måste utnyttja användarbeteendedata för att fokusera på högvärdesagenter, applikationer och migreringar, vilket säkerställer radikal förbättring av AI-resultat.

Företagen som vinner på AI balanserar lämpliga policyer och styrning utan att hålla tillbaka sina anställda så att de kan faktiskt innovativa, på det sätt de vill. Detta balanserade tillvägagångssätt är inte bara bra styrning och säkerhet. Det är bra affärer.

Portal26 omfattar nu skugggenerativ AI-upptäckt, generativ AI-säkerhet och AI-värdesrealisering. Hur förstärker dessa tre pelare varandra inom stora, komplexa organisationer?

Varje organisation vi pratar med har tre frågor kring GenAI som de behöver besvara innan de kan vara framgångsrika.

1. Vilken AI används?
2. Hur kan jag säkerställa att den är säker?
3. Hur skapar jag värde?

Dessa tre frågor omfattar säkerhet, risk och styrning på ena sidan, och antagande, användningsfall, strategi, produktivitet och ROI på den andra – de är en yin och yang som måste besvaras tillsammans. Vi är den enda GenAI-antagandeplattformen som holistiskt besvarar alla dessa kritiska framgångsfaktorer.

Om vi blickar framåt, vad tror du att företag mest missförstår om att mäta generativ AI-succes idag, och vilken förändring av mentalitet krävs för att gå från experiment till varaktig konkurrensfördel?

En av utmaningarna vi ser är att organisationer fortfarande är siloade i sin tillvägagångssätt för GenAI. CISO/CIO/GC fokuserar på risk. GenAI Officer, CFO, VD fokuserar på att skapa värde. Så det finns inget enhetligt framgångsmått att mäta mot. Dessutom har de flesta organisationer en noll till begränsad vy av den faktiska GenAI-aktiviteten inom företaget, vilket innebär att de har ofullständig data och analyser för att förstå vad som händer, vilket inkluderar en verklig benchmark för att mäta från. Våra kunder har korrekt styrelserapportering inom en vecka för att verkligen förstå vad som händer från risk till innovation. Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka Portal26.