ราล์ฟ กูเทอ, CTO และผู้ร่วมก่อตั้ง TigerEye – ซีรีส์สัมภาษณ์

ราล์ฟ กูเทอ CTO และผู้ร่วมก่อตั้ง TigerEye เป็นผู้นำในการพัฒนาแพลตฟอร์มจำลองธุรกิจที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ การวางแผน และการดำเนินการ โดยใช้เทคโนโลยี AI ที่มีความตระหนักถึงเวลา TigerEye ช่วยให้องค์กรสามารถปรับปรุงกระบวนการวางแผน ลดความซับซ้อนในการตัดสินใจ และเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้ข้อมูล

TigerEye ก่อตั้งโดย Gootee และอดีตผู้บริหาร PlanGrid มีเป้าหมายในการแก้ไขปัญหาทั่วไปในการวางแผนธุรกิจ เช่น สเปรดชีตที่ล้าสมัย และรอบการวางแผนยาวนาน โดยมุ่งเน้นไปที่ความยืดหยุ่นและการเติบโตที่คาดการณ์ได้ แพลตฟอร์มนี้รวมหลักการจากอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การก่อสร้างและการทดสอบซอฟต์แวร์ เพื่อให้ได้โซลูชันที่มีประสิทธิภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและการขยายตัว

อะไรเป็นแรงบันดาลใจให้คุณเริ่มต้น TigerEye และประสบการณ์ของคุณกับ PlanGrid มีอิทธิพลต่อวิสัยทัศน์ของคุณสำหรับบริษัทอย่างไร?

ฉันพบว่าข้อมูลเป็นความท้าทายเสมอ เมื่อเราสร้างบริษัทก่อนหน้าของฉัน PlanGrid เครื่องมืออย่าง Looker และ Redshift เพิ่งออกมา ความคิดเรื่องข้อมูลเชิงลึกยังใหม่ Mixpanel และ Amplitude ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ยังใหม่มาก จนกระทั่งเราต้องสร้างทีมวิศวกรข้อมูลของตนเองเพื่อจัดการกับข้อมูลเชิงลึกใดๆ

ที่ PlanGrid เรารวมทีมที่น่าทึ่งด้วย PhD และผู้นำที่มีความสามารถพิเศษ ทำงานที่น่าประทับใจ เช่น การระบุโอกาสที่ร้อนแรง การวิเคราะห์ความเชื่อมโยงลูกค้า และการคำนวณ ARR แต่ต้องใช้ทีม 10 คน มีค่าใช้จ่ายสูง และทำให้ผู้วิเคราะห์รู้สึกเหมือนคนบดบังลูกบอลที่กำลังวิ่ง SQL เพื่อตอบคำถามเกี่ยวกับการแบ่งส่วนและการเติบโต เมื่อพวกเขาย้ายไปเป็นผู้นำทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่อื่น ทีมที่เหลือมักจะดิ้นรนในการทำความเข้าใจแดชบอร์ดที่พวกเขาทิ้งไว้ ทำให้เกิดการเสียเวลาอย่างมาก นอกจากนี้ CFO ของเรายังตรวจสอบตัวเลขเหล่านั้นเพื่อให้แน่ใจถึงความถูกต้องด้วย

ในฐานะสมาชิกคณะกรรมการที่บริษัทอื่น ฉันเห็นรูปแบบเดียวกัน: แดชบอร์ดที่ไม่เชื่อมต่อกันซึ่งยากที่จะประกอบกันเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ ในระหว่างการเข้าซื้อกิจการ PlanGrid ของ Autodesk ความท้าทายเหล่านี้ชัดเจนยิ่งขึ้น การจัดการสองสภาพแวดล้อม Salesforce (CRM ) และการประสานงานพื้นฐาน เช่น CRM ERP และการตลาด เป็นเรื่องที่ท้าทาย ยากที่จะกำหนดแคมเปญใดที่ทำงานได้ ความผิดหวังเหล่านี้สร้างแรงบันดาลใจให้กับวิสัยทัศน์ของ TigerEye: วิธีการทำให้ข้อมูลราบรื่น ใช้งานได้ เร็ว และเข้าถึงได้

TigerEye เสนอโซลูชัน AI ที่ยืดหยุ่นสำหรับทีม go-to-market คุณระบุความท้าทายในตลาดอะไรที่นำไปสู่การออกแบบ AI การสนทนาสำหรับธุรกิจอัจฉริยะ?

การวิเคราะห์ go-to-market มักจะรู้สึกอัดอั้น เนื่องจากเต็มไปด้วยตัวเลข สถิติ และคณิตศาสตร์ที่หนักหน่วง กระบวนการในการถามคำถามเชิงสืบสวนเป็นเรื่องที่ยุ่งยาก คุณอาจสร้างตั๋วสำหรับทีมข้อมูลเพื่อขอสิ่งเช่นกราฟ_win_rate มีการชี้แจงและความล่าช้า และบางครั้งคุณจะรู้ว่าคุณถามคำถามที่ไม่ถูกต้อง สำหรับคนส่วนใหญ่ ไม่ใช่กระบวนการที่สนุกหรือเร็ว โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่ไม่มีอำนาจของ C-Suite เพื่อเร่งความเร็วในการตอบสนอง

AI การสนทนาเปลี่ยนแปลงสิ่งนั้น ลองนึกภาพว่าคุณแค่พูดว่า “แสดง win_rate สำหรับ West Coast ในสีชมพูเทียบกับ East Coast ในสีน้ำตาลในช่วงสี่ไตรมาสที่ผ่านมาในรูปแบบบาร์” การสนทนาแบบนั้นใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาที และผลลัพธ์ก็เช่นกัน เราออกแบบ TigerEye เพื่อให้ผู้ใช้ได้รับ “ผู้วิเคราะห์ระดับจูเนียร์” ที่พวกเขาสามารถพูดคุยกันได้ — มีให้บริการเสมอเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกโดยไม่ต้องใช้อินเทอร์เฟซที่ยุ่งยาก

อะไรคืออุปสรรคที่สำคัญที่สุดที่คุณเผชิญในช่วงแรกของการพัฒนา TigerEye และคุณเอาชนะมันได้อย่างไร?

ความประหลาดใจครั้งใหญ่คือขนาดของข้อมูลที่เราพบ ไม่ว่าบริษัทจะมีขนาดใหญ่หรือเล็ก ข้อมูลมักจะเปลี่ยนแปลงบ่อย เครื่องมือที่มีอยู่ เช่น Looker ไม่สามารถจัดการกับงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เราเห็นเวลาการโหลด 10-12 วินาทีสำหรับกราฟเพียงตัวเดียว ซึ่งเป็นที่ยอมรับไม่ได้สำหรับสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่เร็วในปัจจุบัน

เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เราต้องสร้างสรรค์ใหม่ เราใช้ DuckDB สำหรับการดำเนินการคำถามที่เร็วขึ้น และเลือก Flutter สำหรับการสร้างอินเทอร์เฟซที่เบาและ効率 เรายังให้กลับไปยังชุมชนโอเพ่นซอร์สโดยการพัฒนาและบำรุงรักษา DuckDB.Dart ทำให้สามารถรวมเข้ากับ Dart และ Flutter ได้อย่างราบรื่น เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้เราสามารถปรับให้เหมาะสมสำหรับความเร็ว ความยืดหยุ่น และการปรับขนาด

ในฐานะผู้ร่วมก่อตั้ง คุณและทีมของคุณจัดลำดับความสำคัญของฟีเจอร์และความสามารถสำหรับการเปิดตัว TigerEye อย่างไร?

เริ่มต้นด้วยการวางทรัพยากรทั้งหมดของบริษัทไว้เบื้องหลังวิสัยทัศน์ของ AI Analyst ซึ่งหมายความว่าทุกคนด้านหน้าและหลังของวิศวกรมีส่วนร่วม ลักษณะของ AI Analyst ต้องการความพยายามของทั้งบริษัท เนื่องจากไม่เพียงแต่เกี่ยวกับการแสดงผลข้อความเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการให้เครื่องมือแบบโต้ตอบ การกำหนดค่าซิมูเลเตอร์ และทำให้ผู้วิเคราะห์สามารถดำเนินการได้อย่างมีความหมาย ตัวอย่างเช่น ฟีเจอร์หนึ่งให้ผู้ใช้สามารถกำหนดแผนสำหรับอนาคตเพื่อเพิ่ม 10 ตัวแทนไปยัง West Coast ได้อย่างราบรื่น ซึ่งเกี่ยวข้องกับการออกแบบระบบที่มีปฏิสัมพันธ์สูงและ直观

กระบวนการพัฒนามีจุดสูงและต่ำ แต่โครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิคถูกสร้างขึ้นจากการประเมินอย่างเข้มงวด ซึ่งกลายเป็นแก่นกลางของการลำดับความสำคัญของเรา การประเมินคือที่ที่งานจริงๆ เกิดขึ้น เราเริ่มต้นด้วยทีมวิศวกรรมและผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนของเรา และในที่สุดก็พัฒนาไปสู่การเก็บคำถามของลูกค้าเพื่อปรับปรุงระบบของเราให้ดีขึ้น

เรานำเสนอชุดการทดสอบอัตโนมัติซึ่ง AI ประเมินตัวเองและกำหนดคะแนนเพื่อพิจารณาว่าการเปลี่ยนแปลงทำให้ระบบดีขึ้นหรือแย่ลง เพื่อให้แน่ใจถึงความแม่นยำ เรายังคงทำการประเมินของมนุษย์ทุกสัปดาห์เพื่อป้องกันอคติ เช่น LLM ที่ให้คะแนนสูงสุดแก่ตัวเอง แนวทางสองชั้นนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการนำ TigerEye ไปสู่ “1.0” และเพิ่มมาตรฐานอย่างต่อเนื่อง

สุดท้าย การบรรลุการเทียบเคียงโดเมนเฉพาะเป็นจุดสนใจหลัก การดำเนินงาน go-to-market และการขายต้องการคำตอบที่แม่นยำและเฉพาะเจาะจง และการเทียบเคียงระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียไม่ค่อยเป็นเช่นนั้นเสมอ นี่คือเหตุผลที่ความเชี่ยวชาญด้านโดเมนและข้อเสนอแนะจากลูกค้าในโลกแห่งความเป็นจริงมีความสำคัญในการ塑造 TigerEye ให้เป็นแพลตฟอร์มที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน

วิธีการของ TigerEye แตกต่างจากเครื่องมือ BI แบบดั้งเดิมอย่างไร และสิ่งนี้ส่งผลกระทบต่ออัตราการยอมรับในหมู่ธุรกิจอย่างไร?

TigerEye ถูกสร้างขึ้นตั้งแต่ต้นด้วย AI และมือถือ โดยให้โซลูชันที่มีประสิทธิภาพและออกแบบมาเพื่อตอบคำถามได้อย่างรวดเร็ว ไม่เหมือนกับเครื่องมือ BI แบบดั้งเดิมที่ช้าและต้องการการกำหนดค่าที่ซับซ้อน TigerEye ให้ความสำคัญกับความเร็วและความง่ายในการใช้งานผ่าน AI การสนทนา

กราฟและวิดเจ็ตของเรามีความยืดหยุ่นสูง โดยมีการแสดงผลแบบโต้ตอบที่ช่วยให้ผู้ใช้สำรวจข้อมูลได้อย่าง直观 AI ไม่พึ่งพาข้อมูลระดับผิวเผินแบบทั่วไปที่อาจนำไปสู่คำตอบที่ไม่ถูกต้อง แต่เชี่ยวชาญในการให้เมตริกที่แม่นยำและเป็นโครงสร้างสำหรับธุรกิจแต่ละแห่ง

ไม่ว่าจะเป็นสำหรับธุรกิจเริ่มต้น ขนาดกลาง หรือองค์กรขนาดใหญ่ TigerEye รับประกันความสอดคล้องโดยการยึดหลักการคำนวณทั้งหมดใน SQL ทำให้ทั้งคำถามด้านหน้าและ AI ขับเคลื่อนสามารถให้ตัวเลขที่เชื่อถือได้เท่ากัน เรายังให้ความโปร่งใสโดยการแสดงให้ลูกค้าเห็นคณิตศาสตร์เบื้องหลังการวิเคราะห์ของเรา เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขารู้ว่า TigerEye ได้มาถึงคำตอบของมันอย่างไร การมุ่งมั่นต่อความชัดเจนนี้ช่วยสร้างความไว้วางใจและความมั่นใจในข้อมูลเชิงลึกที่ส่งมอบ

ผลลัพธ์คือแพลตฟอร์ม AI ที่ให้ความสามารถในการปรับแต่งสูงในขณะเดียวกันก็ทำให้ทีมสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้อย่างอิสระ ซึ่งช่วยให้ทีมข้อมูลสามารถมุ่งเน้นไปที่งานเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญยิ่งขึ้น วิธีการนี้ได้เร่งการยอมรับในหมู่ธุรกิจที่กำลังมองหาทools ที่直观 มีประสิทธิภาพ และแม่นยำในการปรับปรุงการตัดสินใจ

TigerEye ใช้ AI เพื่อปรับตัวและเรียนรู้จากการเปลี่ยนแปลง CRM, ERP และการตลาดอัตโนมัติในเวลาจริงอย่างไร?

TigerEye ใช้ AI รวมถึง Retrieval-Augmented Generation (RAG) และการผสานรวมกับ API ในเวลาจริง เพื่อปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงใน CRM, ERP และแพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติ เรายังรวม GenAI กับเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิมและทฤษฎีการจำลองเพื่อให้ AI ของเรามีความสามารถในการคาดการณ์อนาคต โดยการเชื่อมต่อกับระบบเหล่านี้โดยตรง บริษัทของเราจะติดตามการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง เช่น บันทึกลูกค้าใหม่ การเปลี่ยนแปลงในขั้นตอนของข้อตกลง หรือเมตริกการแสดงผลแคมเปญ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลเชิงลึกยังคงปัจจุบันและสามารถดำเนินการได้

AI Analyst ของเราไม่เพียงแต่รายงานข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเรียนรู้และพัฒนาร่วมกับเวิร์กโฟลว์ของลูกค้า ตัวอย่างเช่น หากทีมขายเปลี่ยนโครงสร้างของพายพ์ TigerEye จะระบุการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นและปรับคำนวณ การคาดการณ์ และคำแนะนำของตนให้เหมาะสม การปรับตัวในเวลาจริงนี้กำจัดการอัปเดตด้วยตนเอง และทำให้ฝ่ายบริหารและทีมมีมุมมองที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบันเกี่ยวกับประสิทธิภาพการตลาดเสมอ

นอกจากนี้ ความยืดหยุ่นของ TigerEye ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกับระบบหลายระบบได้ รับประกันการผสานรวมและจัดตำแหน่งที่ไม่มีข้อผิดพลาด ไม่ว่าจะเป็น Salesforce, HubSpot (HUBS ), NetSuite หรือแพลตฟอร์มอื่นๆ AI ของ TigerEye ช่วยให้ทีมตัดผ่านความซับซ้อนและให้ข้อมูลเชิงลึกที่ทันเวลาและเชื่อถือได้ ซึ่งผลักดันการตัดสินใจที่ชาญฉลาดและรวดเร็ว

ด้วยความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นในการดำเนินงาน go-to-market TigerEye ช่วยให้การตัดสินใจง่ายขึ้นสำหรับฝ่ายบริหารและทีมอย่างไร?

ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้โดย AI การสนทนา เครื่องมือ BI แบบดั้งเดิมมักต้องการให้ทีมสำรวจแดชบอร์ดที่ยุ่งยาก รอจนกว่าทีมข้อมูลจะสร้างรายงาน หรือจัดกลุ่มเมตริกข้ามระบบที่แยกจากกัน TigerEye กำจัดอุปสรรคเหล่านี้โดยการให้คำตอบที่ได้รับจาก AI ทันที ซึ่งปรับให้เหมาะกับความต้องการของฝ่ายบริหารและทีม

AI Analyst ของเราทำงานเหมือนสมาชิกทีมจูเนียร์ที่กระตือรือร้น สามารถตอบคำถาม เช่น “อัตราการชนะของฉันใน Q4 ทั่วภูมิภาคคืออะไร?” หรือ “การเพิ่ม 5 ตัวแทนไปยัง East Coast จะส่งผลต่อ ARR ของฉันอย่างไร?” แพลตฟอร์มนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกภายในไม่กี่วินาที โดยไม่ต้องมีการสร้างแบบจำลองข้อมูลหรือการตั้งค่าที่ซับซ้อน

โดยการผสาน AI กับธุรกิจอัจฉริยะที่ปรับให้เหมาะสม TigerEye รับประกันว่าเมตริกทั้งหมดมีความถูกต้อง สอดคล้อง และสอดคล้องกันทั่วทั้งองค์กร ฝ่ายบริหารได้รับความชัดเจนในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ในขณะที่ทีมได้รับประโยชน์จากเครื่องมือที่แสดงแนวโน้ม คาดการณ์ผลลัพธ์ และลดความซับซ้อนของการดำเนินงาน TigerEye ช่วยให้ผู้นำทางธุรกิจตัดสินใจได้เร็วขึ้นและชาญฉลาดขึ้น โดยไม่ต้องใช้แรงงานหนัก

คุณเห็นว่า AI การสนทนาเปลี่ยนแปลงธุรกิจอัจฉริยะในอีก 5 ปีข้างหน้าอย่างไร?

ธุรกิจอัจฉริยะอยู่ที่จุดเปลี่ยน เครื่องมือหลายรายการยังคงติดอยู่ในสถานะเก่าหรือถูกซื้อ มันช้าในการนวตกรรมและขาดผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ วิธีการทั่วไปไม่ได้ถูกสร้างขึ้นตั้งแต่ต้นเพื่อทำงานร่วมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่หรือ AI ที่เข้ากันได้ ในกรณีส่วนใหญ่ พวกเขากำลังพยายามติดตั้งระบบเก่าด้วยโซลูชัน AI ที่ไม่ได้รับการพิสูจน์แล้ว ซึ่งไม่ได้สร้างความแตกต่าง

AI การสนทนาจะขับเคลื่อนรุ่นใหม่ของแอปพลิเคชัน BI ที่เชี่ยวชาญ เครื่องมือเหล่านี้จะไม่ต้องใช้เวลานานในการปรับแต่งและสร้างโซลูชัน — จะถูกออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะในด้านการเงิน การขาย การตลาด การก่อสร้าง น้ำมันและก๊าซ และอุตสาหกรรมอื่นๆ อุตสาหกรรมแต่ละแห่งกำลังพัฒนาไปในแบบของตัวเอง และการเชี่ยวชาญเฉพาะทางเป็นกุญแจสำคัญ

โมเดล AI พื้นฐาน เช่น OpenAI, Anthropic และ Mistral จะยังคงจัดการกับแอปพลิเคชั่นทั่วไป แต่อนาคตของ BI อยู่ในโซลูชันแนวตั้งที่เชี่ยวชาญซึ่งแก้ไขปัญหาที่ไม่เหมือนใคร การเปลี่ยนแปลงนี้จะกำหนดธุรกิจอัจฉริยะใหม่

หลังจากการเป็นหุ้นส่วนผู้เข้าชมที่ Y Combinator การให้คำปรึกษากับสตาร์ทอัพได้ส่งผลต่อ Phong cáchความเป็นผู้นำหรือแนวทางของคุณในการนวตกรรมอย่างไร?

YC สอนฉันถึงความสำคัญของการจัดลำดับความสำคัญของคน ฉันเรียนรู้ที่จะโฟกัสพลังงานของฉันต่อผู้ก่อตั้งที่หิวโหย เปิดรับคำติชม และมีความทนทาน นี่คือลักษณะที่สำคัญของทีมที่ประสบความสำเร็จ และฉันนำสิ่งนี้ไปใช้กับ TigerEye

บทเรียนอื่นคือการยอมรับคุณค่าของความหลากหลาย ทั้งในด้านความคิดและภูมิหลัง ที่ YC ฉันเห็นโดยตรงว่าผู้ก่อตั้งจากกลุ่มที่ไม่ได้ถูกแทนที่มักนำความสามารถพิเศษและความคิดสร้างสรรค์มาสู่โต๊ะ นี่คือมุมมองที่หล่อหลอมวิธีการสร้างและนำทีมที่ TigerEye วันนี้ ความหลากหลายทำให้ทีมแข็งแกร่งและขับเคลื่อนนวตกรรม

วิสัยทัศน์ของคุณสำหรับอนาคตของ TigerEye คืออะไร และคุณวางแผนจะขยายผลกระทบของมันไปทั่วอุตสาหกรรมอย่างไร?

TigerEye เป็นบริษัท AI ในหลักๆ บริษัทของเรามีเป้าหมายที่จะนำนวตกรรมที่เราเห็นใน AI สำหรับผู้บริโภค เช่น การโต้ตอบที่ราบรื่นในเครื่องมืออย่าง Perplexity และ Cursor เข้าสู่องค์กร ลองนึกภาพว่าคุณมีแอสซิสตันที่ส่วนบุคคลที่คุณสามารถถามข้อมูลเชิงลึกได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์ คุณต้องการทราบว่าทำไมข้อตกลงถูกขัดขวางใน Q2 หรืออะไรที่จำเป็นในการเพิ่มยอดขายของคุณเป็นสองเท่าในภูมิภาคใดๆ ในขณะที่คุณเดินทาง คุณถาม และมันจะปรากฏขึ้นทันที โดยแม่นยำและสอดคล้องกันทั่วทั้งบริษัท

อนาคตของ TigerEye คือการ ทำให้การเข้าถึงข้อมูลง่ายขึ้น และทำให้ข้อมูลเชิงลึกเป็นสิ่งที่พบเห็นได้ทั่วไป ไม่ว่าคุณจะใช้แอปมือถือ สวมสมาร์ทวอทช์ หรือถามรายงานใน Slack เรามุ่งเน้นในการสร้างเครื่องมือที่ทำให้การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นเรื่องง่ายๆ

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม TigerEye เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม