Stéphan Donzé, grundare och VD på AODocs – Intervjuer

Stéphan Donzé är grundare och VD för AODocs, en molnbaserad dokumenthanteringsplattform som omvandlar företagsinnehåll till agerbar intelligens. Till skillnad från äldre system som är begränsade till grundläggande lagring, kombinerar AODocs robust dokumentkontroll med arbetsflödesautomatisering, vilket möjliggör för företag att effektivisera komplexa processer över branscher.

Från försäljningsförslag och skadehantering till ingenjörskonst och tillverkning, använder AODocs generativ AI för att extrahera strukturerad data från ostrukturerade dokument – i stor skala.

Vad inspirerade dig att starta AODocs 2012? Fanns det ett specifikt problem du såg i dokumenthantering som inte hanterades vid den tiden?

Det kom från konceptet att ta Business-to-Consumer (B2C)-teknologier, som introducerats av Google (GOOGL ), till företaget. Detta inkluderade molnbaserade, serverlösa och automatiskt skalbara teknologier som saknades i företagsprogramvara vid den tiden.

Vid den tiden förespråkade Google att applikationer skulle anpassa sig till molnet genom att gå bort från tjocka klienter och anta webbaserade och serverlösa arkitekturer. Till skillnad från Microsoft (MSFT ) och Amazon (AMZN ) vid den tiden, var Googles ståndpunkt att molnapplikationer skulle anta en mycket annorlunda arkitektur än programvara på plats. Jag såg en möjlighet att skapa något nytt genom att kombinera gamla och nya tillvägagångssätt.

Tidiga användare av molnteknologier i företag, som hade antagit Gmail och Google Drive, ville utöka dessa fördelar bortom e-post och samarbete till företagskritiska dokument. Det fanns ett behov av lösningar på marknaden som inte tillgodosågs, eftersom traditionella dokumenthanteringssystem var på plats med gammal programvara och arkitektur. Detta gap presenterade en möjlighet att bygga något nytt från scratch på rätt molnarkitektur, i samarbete med dessa tidiga användare.

Många företags SaaS-företag kämpar med kundantagande. Hur övertygade du stora företag som Google eller Veolia att lita på AODocs tidigt?

Att tillåta kunder att behålla dokument i sin egen molnlagring var en betydande faktor för att övertyga företag. AODocs hanterar dokument, inklusive delningsbehörigheter och affärsprocesser, men dokumenten förblir inom kundens miljö (initialt Google Drive, senare Azure, Google Cloud Storage och Amazon S3). Denna grundläggande egenskap minskade den upplevda risken för kunder och gjorde dem mer bekväma med att arbeta med ett litet och ungt företag.

En annan viktig anledning var nära kundrelationer. Vi byggde och utvecklade tillsammans med kunder, särskilt i de tidiga skeden. Denna närhet och reaktivitet i att lösa problem och förbättra byggde förtroende och minskade ytterligare uppfattningen om risk.

Detta var slutligen vad som övertygade företag som Google, Veolia, Ascension, Pinnacol Assurance och andra att anta oss.

Om du ser tillbaka på dina 13+ år som ledare för AODocs, vad var några av de mest kritiska besluten som ledde till företagets framgång?

Beslutet att behålla kundernas dokument i deras egen molnlagring är en stor faktor i vår framgång och förblir en viktig differentierande faktor.

Att utveckla produkten genom att hålla oss mycket nära kunder var också avgörande. Allt vi bygger är inspirerat av eller validerat genom kundbehov. Vi undviker att bygga funktioner utan ett tydligt kundanvändningsfall.

Vår förmåga att sortera igenom kundförfrågningar för att identifiera gemensamma och replikerbara behov som gynnar hela kundbasen, snarare än mycket specifika enskilda förfrågningar som bättre hanteras av professionella tjänster, är något vi har varit bra på.

AODocs föddes i molnet och har nu utvecklats till en AI-driven lösning. Vad var några av de största utmaningarna i att göra den övergången?

Det är inte så mycket en övergång som en kontinuitet. Att vara född i molnet gjorde AODocs lätt att integrera med nya, molnbaserade teknologier, inklusive AI.

AI-modeller som ChatGPT och Google Gemini är molnbaserade, vilket gör det naturligt för AODocs att gränssnitt mot dem och lägga till AI-funktioner i vår dokumentbearbetningsplattform.

Vi ser AODocs som en “ryggrad” eller en “monteringslinje” för dokumentprocesser, där AI är en ny “lem” eller “modul” som kan anslutas för att förbättra plattformen. Vi förutsåg inte den specifika uppkomsten av AI 2022, men vår molnbaserade arkitektur var utformad för utbyggnad och integration, vilket gjorde antagandet av AI till ett naturligt steg.

Hur balanserar AODocs automatisering med mänsklig tillsyn, för att säkerställa efterlevnad och noggrannhet utan att ta bort mänsklig validering?

Vi tillhandahåller verktyg till kunder för att använda AI i olika steg i deras dokumentprocesser. Beslutet om hur mycket autonomi som ska ges till AI tas slutligen av kunderna från fall till fall.

Kunder kan konfigurera sina processer för full automatisering, full mänsklig granskning eller en kombination av båda vid varje AI-steg. Vi rekommenderar att identifiera enkla fall som är lämpliga för full AI-automatisering (t.ex. att upptäcka saknade dokument i en begäran), medan för komplexa fall kan AI användas för att påskynda den mänskliga granskningen, vanligtvis genom att generera sammanfattningar av komplexa dokument.

I princip ger vi kunderna 100% kontroll över nivån av mänsklig tillsyn i deras processer genom att tillhandahålla konfigurationsverktyg.

AODocs förskjuter sin plattform för att fokusera på AI-agenter för dokumentbearbetning. Vad drev detta beslut, och hur förbättrar AI-agenter traditionella dokumenthanteringssystem?

AI-agenter är en ny funktion som kan integreras i vår befintliga “monteringslinje” för dokument.

Den primära drivkraften för vår entusiasm för AI-agenter är deras potential att bringa betydande hastighet till specifika uppgifter. För enkla uppgifter som att avvisa ofullständiga dokument eller automatiskt godkänna lågvärdesanspråk, kan AI möjliggöra full automatisering.

För komplexa uppgifter kan AI-agenter dramatiskt accelerera bearbetning genom att sammanfatta långa dokument, vilket möjliggör för människor att granska nyckelinformation mycket snabbare. AI excellerar i att inta stora mängder information och tillhandahålla koncisa sammanfattningar, vilket sparar mänskliga granskare betydande tid. Denna ökade hastighet och effektivitet förbättrar värdet av AODocs-plattformen.

Företagssökning förblir en stor utmaning, med företag som kämpar för att hämta relevanta dokument. Hur hanterar AODocs AI-drivna lösning upptäckbarhetsproblem bättre än befintliga företagssökningsverktyg?

AI-chattbotar representerar en betydande förbättring av traditionell företagssökning genom att tillåta användare att ställa frågor på naturligt språk och få raka svar. De har dock en betydande brist: de kan inte skilja mellan giltiga, uppdaterade dokument och utkast, ofullständiga eller föråldrade filer.

Vi hanterar denna utmaning genom att säkerställa att AI-agenter endast använder rätt information för att tillhandahålla svar. Traditionell sökning presenterar användare med en lista över potentiella matchningar, vilket möjliggör för dem att identifiera det mest relevanta dokumentet (t.ex. att skilja mellan ett undertecknat kontrakt och ett utkast).

I kontrast erbjuder AI-chattbotar självsäkra svar men döljer den underliggande sökprocessen. Detta skapar en ökad risk för att använda föråldrad eller felaktig information, eftersom användare inte har någon insyn i vilka dokument som chattboten använde för att formulera sitt svar.

Vår roll är att kurera och garantera att alla dokument i kunskapsbasen har validerats och är uppdaterade. Detta gör dem säkra för AI-agenter att använda som informationskällor. Genom att säkerställa att AI-driven sökning endast förlitar sig på validerad och kontrollerad information, minskar vi betydligt risken för felaktiga svar.

Med generativ AI som blir en viktig del av dokumentbearbetning, vilka specifika AI-teknologier eller modeller använder AODocs för att förbättra noggrannhet och minska manuellt arbete?

LLM-modeller excellerar i att omvandla befintligt innehåll, såsom att sammanfatta komplexa dokument, översätta text och kategorisera filer. Dessa uppgifter har en mycket låg risk för hallucinationer, vilket är varför vår AI-användning strategiskt fokuserar på dessa aktiviteter.

AODocs använder i huvudsak AI för att omformulera, återanvända och omvandla befintlig text snarare än att skapa nytt innehåll. När vi arbetar med rätt material, genererar sammanfattningar, översätter dokument och kategoriserar innehåll alla en låg sannolikhet för fel. På samma sätt förblir våra dataextraktionsförmågor – som att identifiera förfallodatum eller nyckelinformation från dokument – grundade i befintligt innehåll för att minimera fel eller “hallucinationer”.

Genom att accelerera informationsinmatning och stödja mänskliga granskare, förbättrar dessa AI-funktioner ofta effektiviteten med en betydande faktor. Detta skapar ett mätbart värde samtidigt som det noggrant undviker riskerna förknippade med AI-genererat innehåll som skapas från scratch.

Det finns en ytterligare fördel. AODocs integrerar sömlöst med alla LLM, vilket ger våra kunder friheten att välja sin önskade leverantör. Denna flexibla arkitektur säkerställer också att vi kan snabbt inkorporera framtida modeller när de blir tillgängliga, vilket positionerar våra kunder för att dra nytta av de oundvikliga AI-innovationerna som kommer att dyka upp i månader och år framöver.

En av de största AI-utmaningarna i dokumentbearbetning är hallucinationer eller felaktiga svar. Hur säkerställer AODocs att AI-genererade insikter är trovärdiga och tillförlitliga?

Den avgörande faktorn för att säkerställa tillförlitlighet och trovärdighet är grundning. Vi säkerställer att AI används för att omformulera eller omvandla information från tillförlitliga källor.

I dokumentbearbetning är AI tillfrågad att sammanfatta eller översätta befintliga dokument, vilket minimerar chansen för hallucination. I AI-chattbotar eller agenter tillhandahålls systemet med utdrag från kontrollerade dokument och instrueras att generera svar endast från dessa utdrag – LLM måste alltid citera källorna från vilka det genererade sitt svar – utan att använda allmän världskunskap eller extern information. Detta förhindrar att AI uppfinner eller tillhandahåller information som inte uttryckligen är närvarande i de validerade dokumenten.

Med AI som förvandlar företagsprogramvara, var ser du AODocs om fem år? Vilken roll kommer AI-agenter att spela i dokumenthanteringens framtid?

Vår kärnverksamhet som dokumenthanteringsplattform kommer inte att förändras. Vår mission förblir att säkerställa tillförlitligheten, aktualiteten, rätt affärsprocessanpassning och spårbarheten för hanterad information.

AI är både ett nytt behov av kontrollerad information (för att mata tillförlitlig data till AI-chattbotar) och en accelerator av affärsprocesser som involverar dokument. AI kan påskynda uppgifter som sammanfattning, översättning och kategorisering av dokument, vilket gör mänskliga användare mer produktiva.

I de kommande fem åren syftar vi till att tillhandahålla verktyg för företag att enkelt tillämpa AI där det är meningsfullt för att förbättra sina affärsprocesser. AI-agenter kommer att spela en avgörande roll genom att förstärka och påskynda våra kärnuppdrag: att tillhandahålla trovärdig information, säkerställa användningen av rätt dokumentversioner, hjälpa till att undvika mänskliga fel och underlätta tillgång till affärsprocesser. Vi vill hjälpa företag att använda AI effektivt och strategiskt för att öka produktiviteten.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka AODocs.