วรา คุมาร์ นัมบูรู, ผู้ร่วมก่อตั้งและหัวหน้าฝ่ายวิจัยและพัฒนา Whatfix – สัมภาษณ์เชิงลึก

วรา คุมาร์ เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและหัวหน้าฝ่ายวิจัยและพัฒนา Whatfix โดยมีหน้าที่ขับเคลื่อนนวัตกรรมและเติบโตเชิงกลยุทธ์ของบริษัท เขาได้ร่วมก่อตั้ง Whatfix กับ Khadim Batti ในปี 2014 ด้วยวิสัยทัศน์ที่จะเสริมศักยภาพของบุคคลและองค์กรให้ทำงานร่วมกับเทคโนโลยีได้อย่างมีประสิทธิภาพ วราเป็นผู้นำกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์และการพัฒนาโซลูชันของบริษัท รวมถึงการพัฒนาเทคโนโลยีและนวัตกรรม เพื่อช่วยให้ลูกค้าและพันธมิตรสามารถบูรณาการระบบได้อย่างสำเร็จ

Whatfix เป็นแพลตฟอร์มการนำร่องดิจิทัลที่ช่วยให้องค์กรปรับปรุงการนำซอฟต์แวร์มาใช้และเพิ่มผลผลิตของผู้ใช้โดยการฝังตัวการแนะนำในแอปพลิเคชัน การเดินผ่านระบบ การแสดงข้อความ และการสนับสนุนตนเองโดยตรงลงในแอปพลิเคชันระดับองค์กร โดยสร้างบนพื้นฐานนี้ Whatfix AI มีการแนะนำตัวแทนบริบทอัจฉริยะ เช่น การสร้างเนื้อหา การแนะนำ และข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้สามารถสร้างเนื้อหาได้โดยอัตโนมัติ มอบการสนับสนุนในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ และแปลงข้อมูลการใช้งานให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้ Whatfix และ Whatfix AI ช่วยให้กระบวนการนำร่องระบบใหม่ ลดการเสียเวลาในการฝึกอบรม และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ในขณะเดียวกันก็รับรองการดูแล การรับผิดชอบ และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

คุณวรา คุณได้ร่วมก่อตั้ง Whatfix มากกว่าหนึ่งทศวรรษที่แล้ว หลังจากที่คุณสร้างอาชีพของคุณในด้านเทคโนโลยีระดับองค์กร สิ่งใดที่ทำให้คุณตัดสินใจเริ่มต้นบริษัท และวิสัยทัศน์เดิมของคุณมีวิวัฒนาการอย่างไรเมื่อเทียบกับการเพิ่มขึ้นของ AI

อาชีพของฉันเริ่มต้นที่ Huawei Technologies โดยที่ฉันทำงานในฐานะ System Architect และได้พบกับ Khadim Batti ซึ่งเป็นผู้ร่วมก่อตั้งคนอื่นของฉัน โครงการร่วมทุนแรกของเราคือ SearchEnabler ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม SEO สำหรับธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง แม้ว่าเราจะสร้างโซลูชันที่มั่นคง แต่เราก็พบปัญหาหลักๆ ว่าผู้ใช้ไม่สามารถใช้ความสามารถของแพลตฟอร์มได้อย่างเต็มที่

การเปิดเผยนี้นำเราไปสู่การก่อตั้ง Whatfix ในปี 2014 ความเชื่อหลักของเราคือการปฏิวัติวิธีการที่ผู้คนทำงานกับเทคโนโลยี เราจะทำให้เทคโนโลยีปรับให้เข้ากับผู้ใช้ ไม่ใช่ผู้ใช้ที่ต้องปรับให้เข้ากับเทคโนโลยี เราเรียกสิ่งนี้ว่า “การทำให้ผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง” เพื่อให้ซอฟต์แวร์กลายเป็นมิตรกับผู้ใช้ และเพิ่มผลกระทบ

AI ได้ขยายภารกิจนี้อย่างมาก ตั้งแต่การเข้าซื้อกิจการ Airim ในปี 2019 เราได้ฝึกรวม AI เข้ากับผลิตภัณฑ์ทุกชิ้นที่เราสร้าง ในปัจจุบัน เราไม่ได้เพียงแต่ทำให้ซอฟต์แวร์เป็นมิตรกับผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังสร้างระบบอัจฉริยะที่เรียนรู้ คิดวิเคราะห์ และดำเนินการในระดับใหญ่ วิสัยทัศน์ของเรามีวิวัฒนาการจากความสามารถในการปรับให้เข้ากับผู้ใช้ไปสู่การสร้าง AI ที่มีศูนย์กลางอยู่ที่มนุษย์ ซึ่งเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานในองค์กร

การศึกษามากมายแสดงให้เห็นว่าโครงการนำร่อง AI ส่วนใหญ่ล้มเหลวเนื่องจากผู้ใช้สุดท้ายไม่ทราบวิธีการนำเทคโนโลยีมาใช้ในการทำงานประจำวันของคุณ คุณมองเห็นปัญหาหลักที่ทำให้เกิดช่องว่างในการนำร่องนี้อย่างไร

ฉันเห็นสองอุปสรรคหลักที่ขัดขวางความสำเร็จในการนำร่อง AI อุปสรรคแรกคือสิ่งที่ฉันเรียกว่า “ภาวะอิ่มตัว” องค์กรขนาดใหญ่กำลังจมอยู่กับแอปพลิเคชันหลายพันแอปพลิเคชัน ซึ่งแต่ละแอปพลิเคชันมีความสามารถ AI ของตนเอง ผู้ใช้ต้องเผชิญกับการตัดสินใจที่ยากลำบากเกี่ยวกับเครื่องมือใดที่ใช้เพื่อจุดประสงค์ใด ทำให้เกิดการเสียเวลาและกำไรที่สูญเสียไป

อุปสรรคที่สองคือความไว้วางใจ ผู้นำด้าน IT และ CIO ต้องการความมั่นใจว่าระบบ AI รักษามาตรฐานความปลอดภัย ตรงตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ และไม่มีอคติ เมื่อองค์กรกังวลเกี่ยวกับการรั่วไหลของข้อมูล การหลอกลวง AI หรือความล้มเหลวในการกำกับดูแล พวกเขาจะลังเลที่จะขยายตัวไปไกลกว่าโครงการนำร่อง

ความสำเร็จต้องมีการฝังตัว AI โดยตรงลงในสถานที่ที่ผู้คนทำงาน โดยใช้เทคโนโลยี ScreenSense ของเรา เราวิเคราะห์สิ่งที่ผู้ใช้กำลังทำและอะไรที่พวกเขาพยายามบรรลุ จากนั้น Agent การแนะนำของเราจะให้คำแนะนำและขั้นตอนต่อไปที่ดีที่สุดในระบบที่มีอยู่ของพวกเขา วิธีการนี้จะกำจัดความไม่แน่นอน ทำให้อัตราการมีส่วนร่วมเพิ่มขึ้น และให้คุณค่าแก่ผู้ใช้ที่อาจต้านทานเทคโนโลยีใหม่ๆ

Whatfix มีการแนะนำ AI Agents ใหม่โดยมีแนวคิด “การทำให้ผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง” คุณสามารถอธิบายว่าสิ่งนี้หมายถึงอะไรและแตกต่างจากแนวทางดิจิทัลแบบดั้งเดิมอย่างไร

การทำให้ผู้ใช้เป็นศูนย์กลางแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในความคิดเกี่ยวกับการใช้งานเทคโนโลยี แทนที่จะฝึกอบรมผู้คนให้เข้ากับข้อจำกัดของซอฟต์แวร์ เราวิศวกรโซลูชันที่ปรับให้เข้ากับพฤติกรรมและความต้องการของมนุษย์ ทุกการตัดสินใจของเรามุ่งเน้นไปที่ประสบการณ์ของผู้ใช้ โดยมีเป้าหมายที่จะตอบสนองความคาดหวังและสร้างมูลค่าทางธุรกิจที่แท้จริง

การนำร่องแบบดั้งเดิมตามรูปแบบ “ขนาดเดียวเหมาะกับทุกคน” โดยใช้การฝึกอบรมและหวังว่าจะดีที่สุด และโทษผู้ใช้เมื่อการนำร่องหยุดชะงัก การทำให้ผู้ใช้เป็นศูนย์กลางใช้แนวทางตรงกันข้าม เราใช้ AI เพื่อสร้างการแนะนำที่ปรับให้เข้ากับบริบทและความตั้งใจของผู้ใช้ ซึ่งพัฒนาร่วมกับการโต้ตอบของผู้ใช้

สิ่งที่ทำให้สิ่งนี้มีพลังพิเศษคือกระบวนการสร้างผลิตภัณฑ์ของเราโดยอาศัยข้อมูลรับกลับจากลูกค้า ซึ่งมากกว่าครึ่งหนึ่งของแผนการผลิตของเราถูกกำหนดโดยความท้าทายของโลกแห่งความเป็นจริง ไม่ใช่ปัญหาเชิงทฤษฎี สิ่งนี้สร้างปรัชญาที่ให้ความสำคัญกับมนุษย์ โดยที่ตัวแทน AI กำจัดความซับซ้อนเพื่อให้ผู้คนสามารถมุ่งเน้นไปที่งานเชิงกลยุทธ์ สร้างสรรค์ และส่งผลกระทบสูง

เทคโนโลยีของเราที่ครอบคลุม – รวมถึง Digital Adoption Platform (DAP), Product Analytics และ Mirror – ขับเคลื่อนการนำร่องเทคโนโลยีระดับองค์กรผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลอัจฉริยะที่เร่งการนำร่องซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมและโซลูชัน AI ที่เกิดขึ้นใหม่ เราได้รวมฟังก์ชัน AI ตลอดทั้งแพลตฟอร์ม รวมถึงอินเทอร์เฟซการวิเคราะห์เชิงสนทนาและทริกเกอร์ที่ตอบสนองอารมณ์ ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถถอดรหัสรูปแบบผู้ใช้ ปรับปรุงแนวทางในการนำร่อง และบรรลุผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้

ScreenSense ถูกอธิบายว่าเป็นแก่นกลางของ AI Agents ใหม่ โดยตีความทั้งบริบทและความตั้งใจของผู้ใช้ เทคโนโลยีนี้ทำงานอย่างไรในทางปฏิบัติ และมันรับรองความเกี่ยวข้องโดยไม่ทำให้ผู้ใช้ซับซ้อนเกินไป

ScreenSense ทำงานเหมือนตัวตีความอัจฉริยะ โดยวิเคราะห์สภาพแวดล้อมของแอปพลิเคชัน (สิ่งที่เกิดขึ้นบนหน้าจอ) และวัตถุประสงค์ของผู้ใช้ (สิ่งที่บางคนพยายามบรรลุ) ความตระหนักรู้นี้ทำให้สามารถแนะนำได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งทั้งเทคนิคและเป็นส่วนตัว

ในทางปฏิบัติ AI Agents ของเรา – Authoring, Insights และ Guidance – ใช้ ScreenSense เพื่อมอบความแม่นยำและคำแนะนำที่เหมาะสมในความช่วยเหลือของพวกเขา แทนที่จะท่วมท้นผู้ใช้ด้วยคำแนะนำทั่วไปหรือต้องเรียนรู้อินเทอร์เฟซใหม่ ระบบจะเข้าใจบริบททันทีและให้ความช่วยเหลือที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม

กุญแจสำคัญในการหลีกเลี่ยงการทำให้ผู้ใช้ซับซ้อนเกินไปคือการกรองตามบริบท ScreenSense ไม่เพียงแต่รวบรวมข้อมูลเท่านั้น แต่ยังประมวลผลข้อมูลเพื่อกำหนดว่าการแทรกแซงจะเพิ่มคุณค่าหรือสร้างความสับสน ผู้ใช้รับการแนะนำที่รู้สึกเป็นธรรมชาติและทันเวลา ไม่ใช่การรบกวน เพราะระบบเข้าใจทั้งสภาพแวดล้อมทางเทคนิคและความตั้งใจในการทำงานของผู้ใช้

คุณสามารถพาเราไปสัมผัสกับ AI Agents ใหม่สามตัว – Authoring, Insights และ Guidance – และแบ่งปันข้อเท็จจริงเกี่ยวกับวิธีการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในกระบวนการทำงานขององค์กรจริง

Agent การสร้างเนื้อหาของเราทำให้การสร้างเนื้อหาเป็นประชาธิปไตยโดยการแปลงภาษาทั่วไปเป็นประสบการณ์ในแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน ผู้จัดการฝึกอบรมสามารถพูดได้ว่า “สร้างคำแนะนำสำหรับคุณลักษณะใหม่ของแดชบอร์ด” และระบบจะสร้างเนื้อหาโดยอัตโนมัติ กำหนดกฎการกำหนดเป้าหมาย และใช้การออกแบบที่เหมาะสม กระบวนการทำงานนี้ทำให้ทีมฝึกอบรม ทีมฝ่ายผลิตภัณฑ์ และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจสามารถสร้างองค์ประกอบการสนับสนุนในแอปพลิเคชันได้โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค

Agent ข้อมูลเชิงลึกของเราทำให้การวิเคราะห์จากฟังก์ชันผู้เชี่ยวชาญกลายเป็นเครื่องมือสนทนา ผู้จัดการผลิตภัณฑ์สามารถถามคำถามเชิงธรรมชาติ เช่น “คุณลักษณะใดที่ทำให้ผู้ใช้หงุดหงิด?” และได้รับการวิเคราะห์ภาพทันทีพร้อมจุดเสียและขั้นตอนต่อไปที่สามารถดำเนินการได้ วิธีการนี้ช่วยให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์และผู้มีส่วนร่วมในทีมสามารถค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้โดยไม่ต้องมีทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง

Agent การแนะนำของเรามอบคำตอบทันทีภายในกระบวนการทำงานที่ใช้งานอยู่ เมื่อบางคนค้นหา “ข้อยกเว้นของกระบวนการอนุมัติ” ในขณะที่กำลังประมวลผลคำสั่งซื้อ พวกเขาจะได้รับข้อมูลที่แม่นยำและเหมาะสมจากเอกสารภายในโดยไม่ต้องออกจากแอปพลิเคชันที่ใช้งานอยู่ วิธีการนี้ปฏิวัติวิธีการที่พนักงานองค์กรเข้าถึงข้อมูลโดยการลดเวลาในการตอบสนองและลดการพึ่งพาแหล่งข้อมูลช่วยเหลือ

มีลูกค้ามากกว่า 300 รายที่กำลังใช้เอเจนต์เหล่านี้ใน環境การผลิต และได้รับผลตอบรับด้านการมีส่วนร่วมที่เพิ่มขึ้นสองถึงสามเท่า

จากประสบการณ์ของคุณ สิ่งใดที่แยกความแตกต่างระหว่างองค์กรที่ประสบความสำเร็จในการนำร่อง GenAI และที่ล้มเหลว

การนำร่อง GenAI ที่ประสบความสำเร็จต้องมีสององค์ประกอบหลัก: การรวมเข้าด้วยกันอย่างไม่มีข้อผิดพลาดและการกำกับดูแลที่รับผิดชอบ องค์กรที่ประสบความสำเร็จฝังตัวความสามารถ AI ลงในกระบวนการทำงานที่มีอยู่ แทนที่จะแนะนำเครื่องมือแยกต่างหากที่เพิ่มความซับซ้อน

องค์กรที่ประสบความสำเร็จมุ่งเน้นไปที่คุณค่าของผู้ใช้โดยตรงมากกว่าการแสดงเทคโนโลยีที่น่าประทับใจ พวกเขาปัญหาการทำงานเฉพาะที่ผู้คนเผชิญทุกวัน เพื่อให้ AI กลายเป็นตัวขยายประสิทธิภาพการทำงาน ไม่ใช่ระบบเพิ่มเติมที่ต้องเรียนรู้ องค์กรเหล่านี้ยังลงทุนในบทบาทใหม่ๆ เช่น ผู้ดูแล AI เพื่อรักษาการกำกับดูแลของมนุษย์ให้แน่ใจว่าระบบยังคงแม่นยำ ยุติธรรม และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

องค์กรที่ต้องดิ้นรนโดยทั่วไปมอง AI เป็นโครงการทางเทคนิคมากกว่าการเปลี่ยนแปลงประสบการณ์ของผู้ใช้ พวกเขามุ่งเน้นไปที่เมตริกการนำร่องมากกว่าผลลัพธ์การนำร่อง และไม่สามารถแก้ไขอุปสรรคด้านความไว้วางใจและความซับซ้อนที่ขัดขวางการขยายตัว

องค์กรต่างๆ กำลังลงทุนในเครื่องมือ AI ตลอดทั้งซอฟต์แวร์สแต็ก คุณเห็นบทบาทของแพลตฟอร์มการนำร่องเช่น Whatfix วิวัฒนาการอย่างไรเมื่อตัวชี้วัดนี้เพิ่มขึ้น

เมื่อการแพร่กระจายของ AI เพิ่มขึ้น แพลตฟอร์มการนำร่องจะกลายเป็นชั้นการกำกับดูแลที่สำคัญเพื่อป้องกันความสับสนวุ่นวายขององค์กร โดยไม่มีการแนะนำที่เป็นเอกภาพ องค์กรเสี่ยงต่อการสร้างความสามารถที่ทับซ้อนกันซึ่งทำให้ผู้ใช้สับสนและทำให้การลงทุนสูญเปล่า

Whatfix เป็นกระดูกสันหลังของการบูรณาการที่เชื่อมต่อการวางแผน การนำร่อง การนำร่อง และการปรับให้เหมาะสมตลอดวงจรชีวิตของซอฟต์แวร์องค์กรทั้งหมด ชุดแพลตฟอร์มของเรารวมการนำร่องดิจิทัล การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ และความสามารถจำลองของ Mirror เพื่อสร้างกลยุทธ์การนำร่องที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งทำงานสำหรับทั้งซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมและการนำร่อง AI ที่เกิดขึ้นใหม่

เรากำลังขยายขอบเขตการให้บริการของเราไปไกลกว่าผลิตภัณฑ์ปัจจุบัน โดยรวมถึงโซลูชัน AI เช่น Seek, Assistant และ AI Roleplay ซึ่งรวมการทำงานอัตโนมัติอัจฉริยะเข้ากับการฝึกอบรมแบบปรับให้เหมาะสม เพื่อสร้างประสบการณ์การนำร่องที่ครอบคลุม จุดมุ่งหมายคือการกลายเป็นชั้นการกำกับดูแลของความฉลาดที่จะเพิ่ม ROI ทั่วทั้งการลงทุนด้านเทคโนโลยีที่องค์กรทำ

แทนที่จะจัดการเครื่องมือแต่ละตัว องค์กรต้องการแพลตฟอร์มที่เข้าใจระบบนิเวศเทคโนโลยีทั้งหมดและสามารถชี้แนะผู้ใช้ผ่านภูมิทัศน์ที่ซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นได้อย่างมั่นใจและประสิทธิภาพ

เมื่อมองไปข้างหน้า Whatfix ได้พูดถึงอนาคตที่โซลูชันดิจิทัลสามารถแก้ไขปัญหาและปรับให้เหมาะสมได้แบบเรียลไทม์ คุณเห็นเป้าหมายสำคัญที่สุดในการบรรลุอนาคตดังกล่าว

แผนการของเรามุ่งเน้นไปที่การสร้าง Whatfix ให้เป็นแพลตฟอร์ม AI ชั้นนำของโลกสำหรับการทำให้ผู้ใช้เป็นศูนย์กลางของเทคโนโลยีองค์กร ซึ่งต้องบรรลุเป้าหมายที่เชื่อมโยงกันสามประการในอีกห้าปีข้างหน้า

ประการแรก เรากำลังขยายการนำร่อง AI Agent จากฐานลูกค้าปัจจุบันมากกว่า 300 รายไปสู่การนำร่องมาตรฐานทั่วทั้งการมีส่วนร่วมของ Whatfix เอเจนต์เหล่านี้จะกลายเป็นวิธีการนำร่องมาตรฐานสำหรับผู้ใช้หลายล้านคนในการนำทางความซับซ้อนและเร่งกระบวนการทำงานประจำวัน

ประการที่สอง เรากำลังสร้างความสามารถผลิตภัณฑ์ AI แรกโดยมี Whatfix AI นอกเหนือจาก Digital Adoption, Analytics และ Mirror ของเรา โซลูชันเช่น Seek, Assistant และ AI Roleplay จะสร้างโครงสร้างพื้นฐานของความฉลาดที่องค์กรต้องการสำหรับการจัดการวงจรชีวิตเทคโนโลยีทั้งหมด

ประการที่สาม เรากำลังเดินหน้าเพื่อความเป็นผู้นำในระดับโลกโดยการกำหนดความหมายใหม่ของการนำร่องดิจิทัลในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ความสำเร็จหมายถึงการได้รับการยอมรับว่าเป็นบริษัทที่ทำให้ AI องค์กรเป็นจริงและเป็นประโยชน์สำหรับผู้ใช้ทั่วไป

สุดท้าย เป้าหมายคือการนำ AI ที่มีศูนย์กลางอยู่ที่มนุษย์ และตระหนักถึงบริบทและความตั้งใจเข้ามาอยู่ในมือของผู้ใช้องค์กรทุกคน หากผู้คนหลายล้านคนในอุตสาหกรรมต่างๆ ทำงานได้อย่างชาญฉลาดและรวดเร็วโดยมีความซับซ้อนน้อยลง เนื่องจาก Whatfix เราจะบรรลุภารกิจพื้นฐานของเรา

เมื่อองค์กรต่างๆ ต้องสร้างสมดุลระหว่างการนำร่อง AI ที่รวดเร็วและการสร้างความไว้วางใจของผู้ใช้ คุณเห็นความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นหากแนวทางที่มีศูนย์กลางอยู่ที่ผู้ใช้ไม่ได้รับการพิจารณาอย่างจริงจัง

ความเสี่ยงหลักคือความล้มเหลวในการนำร่องในระดับใหญ่ โดยไม่มีการออกแบบที่มีศูนย์กลางอยู่ที่ผู้ใช้ องค์กรจะเผชิญกับความท้าทายด้านความไว้วางใจเดียวกันกับที่เราเห็นในปัจจุบัน เกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูล การหลอกลวง AI และช่องว่างในการกำกับดูแล ซึ่งสร้างการดื้อแพ้ขององค์กรที่ขัดขวางการขยายตัวไปไกลกว่าโครงการนำร่อง

วิกฤตความซับซ้อนจะรุนแรงขึ้น เมื่อแอปพลิเคชันทุกตัวเพิ่มความสามารถ AI โดยไม่คำนึงถึงประสบการณ์ของผู้ใช้ พนักงานจะต้องเผชิญกับกระบวนการทำงานที่กระจัดกระจายและตัดสินใจที่ยากลำบาก สิ่งนี้นำไปสู่การลดลงของประสิทธิภาพการทำงาน ไม่ใช่การเพิ่มประสิทธิภาพที่ AI สัญญาไว้

สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ องค์กรเสี่ยงที่จะสร้างวัฒนธรรมต่อต้าน AI โดยที่ผู้ใช้หลีกเลี่ยงความสามารถใหม่ๆ เพราะการนำร่องครั้งก่อนๆ สร้างความซับซ้อนมากกว่าคุณค่า เมื่อผู้ใช้สูญเสียความเชื่อมั่นในเครื่องมือ AI การสร้างความไว้วางใจใหม่จะต้องใช้ความพยายามและทรัพยากรมากขึ้น

สุดท้าย คุณทำอย่างไรเพื่ออยู่เหนือการเปลี่ยนแปลงทั้งด้านเทคนิคและด้านมนุษย์ของการนำร่อง AI องค์กร

แนวทางขององค์กรของเรามอบมุมมองที่มีคุณค่าเกี่ยวกับทั้งสองมิติ เราได้บูรณาการ AI ทั่วทั้งการดำเนินธุรกิจของเรา ตั้งแต่ทีมขายที่ใช้ AI สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าไปจนถึงระบบค้นหาอัจฉริยะที่เชื่อมต่อพนักงานกับฐานความรู้ภายใน ทีมผลิตภัณฑ์ใช้เอเจนต์ AI เป็นตัวช่วยในการทำงาน โดยให้ประสบการณ์โดยตรงเกี่ยวกับความท้าทายที่ลูกค้าเผชิญ

เรายังได้ดำเนินการพัฒนาทรัพยากรบุคคลอย่างครอบคลุมผ่าน AI Labs และ Zero-Click Framework โดยที่ทุกคนในฝ่ายวิศวกรรมเรียนรู้ที่จะคิดเหมือนวิศวกร AI สิ่งนี้สร้างความเข้าใจทั่วทั้งองค์กรที่แจ้งการปรับปรุงทางเทคนิคและความเข้าใจในรูปแบบการนำร่องของผู้ใช้

สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ กระบวนการสร้างผลิตภัณฑ์ของเรายังคงรากฐานอย่างลึกซึ้งในข้อมูลรับกลับจากลูกค้า โดยมีมากกว่าครึ่งหนึ่งของแผนการผลิตของเราที่ถูกกำหนดโดยความท้าทายของโลกแห่งความเป็นจริง การสนทนาต่อเนื่องนี้ทำให้เราเข้าใจไม่เพียงแต่สิ่งที่เป็นไปได้ทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเข้าใจสิ่งที่สร้างมูลค่าจริงสำหรับผู้ใช้ที่ใช้ระบบเหล่านี้ทุกวัน