Prasad Kawthekar, medgrundare och VD för Dashworks – Intervjuserie

Prasad Kawthekar är medgrundare och VD för Dashworks, en allt-i-ett AI-sökhjälpmedel. Det möjliggör för användare att hitta vilket dokument, meddelande eller e-post som helst och att accelerera ett teams produktivitet. Med över 40+ integrationer möjliggör Dashworks för team att hitta och organisera sin interna kunskap över appar från en plats och utnyttja sin kollektiva expertis.

Vad var det som initialt drog dig till datavetenskap och maskinlärning?

När jag började college, förväntade jag mig att läsa matematik och fysik och gå in i akademin. Jag tog en introduktionskurs i Java-programmering under min andra termin och tillbringade tid med att bygga några spel. Jag var beroende. Jag älskade att få omedelbar feedback på vad jag byggde. Under mitt andra år, tog jag en kurs i maskinlärning och blev fast i frågan om hur maskiner tänker. Jag gjorde sedan några forskningsprojekt om aktivt lärande, som är konceptet med maskiner som ställer frågor så att de kan lära sig snabbare. Jag experimenterade också med några olika områden inom maskinlärning, såsom robotik, datorseende och läkemedelsupptäckt, innan jag slutligen fastnade för naturligt språkbehandling för min magisterexamen vid Stanford. Jag älskar NLP eftersom språk är roten till intelligens och det har varit det svåraste att knäcka.

Du var en av de grundande ingenjörerna på Cresta, vad var några av dina viktigaste lärdomar från den erfarenheten?

Jag gick med i Cresta när det bara fanns två personer i teamet. Nu, förstås, är det ett företag i serie C med en värdering på 1,7 miljarder dollar. Kanske den viktigaste saken jag lärde mig från min tid där var vikten av kundfixering. De flög en gång ut hela teamet till en kunds kontaktcenter och lät oss arbeta där i en vecka. Den upplevelsen formade hur vi tänkte på lösningarna vi designade. Kundcentrering är nu en av våra ledande principer på Dashworks.

Kan du dela den ursprungliga historien bakom Dashworks?

Efter Cresta började jag arbeta på ett företag som heter Blue River. De hade nyligen blivit förvärvade av ett företag i Fortune 500, och jag blev ombedd att börja arbeta på ett nytt projekt relaterat till kreditbetyg för utlåning. Det tog mig sju e-posttrådar och åtta veckor att hitta rätt dokument!

Det var då jag insåg den verkliga kostnaden av spridd information i ett företag. Strax efteråt övertalade jag min medgrundare, Praty Sharma, att gå ombord. Vi möttes på Stanford under min magisterutbildning. På den tiden arbetade han på Facebook (META ) med deras sökmotor för Marketplace.

Smärtan av att försöka hitta information på jobbet verkade i skarp kontrast till hur lätt det är att hitta information på webben, där du praktiskt taget kan hitta svar på allt i den offentliga domänen på mindre än en sekund.

Dashworks möjliggör för team att hitta och organisera sin interna kunskap över appar från en plats och utnyttja sin kollektiva expertis. Vilka är några av de tekniska utmaningarna bakom detta?

Företagssökning har alltid varit ett svårt problem att lösa i stor skala. Jämfört med webbsökning har du inte lika mycket träningsdata. Detta skapar ett slags kallstartproblem. Du behöver datapunkter för att förbättra modellen, men företag vill inte använda dig om du inte garanterar noggrannhet. Du integrerar också många olika appar, var och en med sina egna dataformat. Detta gör indexering mycket svårare och tidskrävande. Slutligen finns det en hel del känslighet kring datasäkerhet och behörigheter.

Traditionella tillvägagångssätt för att lösa detta problem har förlitat sig på att indexera all en företags data, men vi har experimenterat med olika tillvägagångssätt som har blivit möjliga tack vare tillgången på snabba och stora kontext-AI-modeller som tillåter oss att helt bypassa indexering.

Dashworks vision är att göra mänskligheten allvetande, kan du beskriva vad detta betyder för dig?

Vi ser en värld där en människa kan hitta vilken information som helst som de behöver, oavsett hur specifik eller obskyr den är. Till slut är information makt, och vi hoppas på att göra mänskligheten mer mäktig.

Webbsökmotorer fokuserar på att demokratisera offentligt tillgänglig information. Men 96% av världens information finns faktiskt på intranät. Och en viss procent av den informationen finns bakom intranät för mindre företag. Hittills har entreprenörer fokuserat på att lösa företagssökningsproblemet för stora företag med stora budgetar. Men vi fokuserar på att börja med mindre företag och arbeta oss uppåt.

På Twitter sa du nyligen, “Den enkla textboxen är gränssnittet för framtiden. Dashworks är designat helt runt den.” Kan du förklara detta uttalande och hur du ser på denna framtid, och hur Dashworks designar runt den?

Gränssnitt med grafiska användargränssnitt eller GUI uppstod eftersom icke-utvecklare behövde ett sätt att interagera med datorer. Så du såg uppkomsten av stora knappar, omkopplare, kryssrutor, ikoner etc. Den viktigaste begränsningen var att behöva veta ett programmeringsspråk för att interagera direkt med en maskin. Men med uppkomsten av AI kan maskiner förstå naturligt språk. Och naturligt språk är fortfarande det mest intuitiva sättet för människor att kommunicera. Vilket betyder att vi ser en framtid där du kan utföra praktiskt taget vilken åtgärd som helst – oavsett hur komplex den är – med en enkel naturlig språkprompt.

Det är vad vi bygger mot på Dashworks. På kort sikt betyder det att omdefiniera saker som användarintroduktion. Vad skulle det se ut som om introduktionen skedde helt via en konversation med en maskin istället för knappar och checklistor?

Vilka är de olika typerna av integrationer som Dashworks erbjuder?

Vi stöder över 50 integrationer över kategorier som Wikis, CRM, kundsupport, kalendrar, HRIS, utvecklarverktyg och projekthantering. Vi integrerar med applikationer som Notion, Google (GOOGL ) Suite, Confluence, Airtable, Asana, Intercom, Github, Microsoft Teams och mer.

Vilka är de typer av produktivitetsvinster som ses från företag som integrerar Dashworks-plattformen?

Våra kunder tenderar att se stora vinster i produktivitet och effektivitet på flera sätt:

• Nya anställda kommer igång snabbare eftersom de har all information de behöver på en plats
• Anställda tillbringar mindre tid med att svara på upprepade frågor, särskilt på Slack
• Projekt flyttar snabbare och samarbeten är lättare eftersom alla anställda har tillgång till den information de behöver och det finns färre silos
• Anställda get more done because they don’t have to context switch as much and they spend less time searching for information The quality of decision-making improves because employees are able to gain context and a full picture on matters Thank you for the great interview, readers who wish to learn more should visit Dashworks.