Ralph Gootee, TigerEye’nin CTO ve Kurucu Ortağı – Röportaj Serisi

Ralph Gootee, TigerEye’nin CTO ve Kurucu Ortağı, stratejik karar alma, planlama ve uygulama için tasarlanmış bir iş simülasyon platformunun geliştirilmesine liderlik ediyor. Gelişmiş zaman bilincine sahip AI teknolojisini kullanarak, TigerEye organizasyonlara planlama süreçlerini basitleştirmelerine, çeşitli senaryoları simüle etmelerine ve veriye dayalı kararlar almalarını daha verimli hale getirmelerine yardımcı oluyor.

TigerEye, Gootee ve eski PlanGrid yöneticileri tarafından kuruldu ve iş planlamasındaki ortak zorlukları, such as eski elektronik tablolar ve uzayan planlama döngüleri, adaptasyona ve öngörülebilir büyümeye odaklanarak ele alıyor. Platform, inşaat ve yazılım QA gibi endüstrilerden ilkeleri entegre ederek, işletmelerin operasyonlarını optimize etmelerine ve etkili bir şekilde ölçeklemelerine yardımcı olan dinamik çözümler sunuyor.

Sizi TigerEye’yi kurmaya iten şey nedir ve önceki PlanGrid deneyimleriniz şirketin vizyonunuzu nasıl etkiledi?

Veri her zaman benim için bir zorluktu. Son şirketimi, PlanGrid‘i kurduğumuzda, Looker ve Redshift gibi araçlar yeni çıkmaya başlamıştı. Bilgilerin kavramı yeniydi. Mixpanel ve Amplitude henüz erken günlerindeydi. Bu ürünler o kadar yeniydi ki, herhangi bir tür veri analizi için kendi veri mühendislik ekibinizi oluşturmak zorundaydınız.

PlanGrid’de, PhD’leri ve yetenekli liderleri olan harika bir ekip kurduk: sıcak leadleri tanımlama, müşteri bağlantılarını analiz etme ve yıllık gelir hesaplaması gibi etkileyici işler yaptılar. Ancak bu, 10 kişilik bir ekibi gerektiriyordu, pahalıydı ve analistlerin bilet ezmesi gibi hissetmelerine, SQL sorguları çalıştırarak segmentasyon ve büyüme sorularına cevap vermelerine neden oluyordu. Daha sonra veri bilim ekibinin başına geçtiklerinde, geride kalan ekip genellikle bırakılan panellerin anlamını çıkarmakta zorlanıyordu, bu da önemli zaman israfına neden oluyordu. Ayrıca, CFO bu numaraların doğruluğunu manuel olarak onaylıyordu.

Diğer şirketlerin yönetim kurulu üyesi olarak, aynı modeli gördüm: parçalara ayrılmış paneller, eyleme geçirilebilir bilgiler haline getirilmesi zor olan bilgilerdi. PlanGrid’in Autodesk tarafından satın alınmasında bu zorluklar daha da belirgin hale geldi. İki Salesforce (CRM ) ortamını yönetmek ve temel arka ofis görevleri gibi CRM, ERP ve pazarlama işlerini koordine etmek bir mücadeleydi. Hangi kampanyaların işe yaradığını belirlemek bir muammaydı. Bu frustrasyonlar, verilerin sorunsuz, eyleme geçirilebilir ve erişilebilir hale getirilmesi için bir yol olan TigerEye’nin vizyonunu doğurdu.

TigerEye, go-to-market ekipleri için esnek bir AI çözümü sunuyor. İş zekası için konuşma AI’sini tasarlamak için pazara hangi zorlukları tespit ettiniz?

Go-to-market analitiği genellikle sayılarla, istatistiklerle ve ağır matematikle dolu olduğu için ezici geliyor. Yaratıcı, soruşturmacı sorular sorma süreci hantal. Veri ekibine bir bilet oluşturup, Örneğin, bir galibiyet oranı grafiği isteyebilirsiniz. Açıklamalar, gecikmeler ve bazen yanlış soru sorduğunuzu fark edersiniz. Çoğu insan için, bu neither bir zevk neither hızlı bir süreç, özellikle C-Suite yöneticisinin hızlı cevaplar alması için yetkisi yoksa.

Konuşma AI’si bunu değiştirir. Sadece “Bana Batı Kıyısı için galibiyet oranlarını göster, son dört çeyrekte, pembe ve Doğu Kıyısı için kahverenginde, bir çubuk grafiğinde” diyorsunuz. Böyle bir konuşma saniyeler içinde gerçekleşir ve çıktı da öyle. Kullanıcıların konuşabileceği bir “junior analist” sunmak için TigerEye’yi tasarladık – her zaman mevcut, insights oluşturmak için hantal bir arayüze gerek kalmadan.

TigerEye’nin erken gelişim aşamalarında karşılaştığınız en önemli engeller nelerdi ve bunları nasıl aştınız?

Şaşırtıcı olan, şirket büyüklüğüne bakılmaksızın, karşılaştığımız veri miktarının büyüklüğüydü. Orta pazar şirketleri bile sık sık değişen大量 miktarda veriye sahipti. Mevcut araçlar gibi Looker, bu iş yüklerini verimli bir şekilde işleyemiyordu; tek bir grafik için 10-12 saniye yüklenme süreleri gördük. Bugünlerin hızlı iş ortamı için kabul edilemez.

Bunu ele almak için, yenilik yapmak zorunda kaldık. Daha hızlı sorgu çalıştırması için DuckDB’yi entegre ettik ve hafif, verimli bir arayüz oluşturmak için Flutter’ı seçtik. Ayrıca, DuckDB.Dart’ı geliştirip, Dart ve Flutter ortamlarıyla sorunsuz entegrasyonu sağlayan açık kaynak topluluğuna katkıda bulunarak, bu teknolojileri hız, esneklik ve ölçeklenebilirlik için optimize ettik.

Kurucu ortak olarak, TigerEye’nin lansmanında özellikler ve yetenekler nasıl önceliklendirdiniz?

Şirketin tüm kaynaklarını AI Analyst vizyonu arkasında birleştirdik. Bu, her ön yüz ve arka yüz mühendisinin katkıda bulunması anlamına geliyordu. Bir AI analisti doğası, sadece metin çıktısı değil, etkileşimli araçlar, simülatörler ve analistlerin anlamlı eylemler gerçekleştirmesini sağlayan bir şeydi. Örneğin, bir özellik, kullanıcıların gelecekteki bir plana 10 temsilci eklemelerine olanak tanır, bu da son derece etkileşimli ve sezgisel bir sistemi tasarlamak anlamına gelir.

Geliştirme süreci, inişler ve çıkışlarla birlikte devam etti, ancak teknik altyapı, titiz bir değerlendirme üzerine inşa edildi. Bu, önceliklendirmemizin temelini oluşturdu. Değerlendirme, gerçek işin gerçekleştiği yerdir. Sürekli olarak, “Bu değişiklik sistemi daha iyi mi yoksa daha mı kötü yaptı?” diye soruyoruz. Mühendislik ekibimiz ve alan uzmanlarımızla başladık ve daha sonra müşteri sorularını sisteminizi daha da geliştirmek için yakaladık.

Otomatik bir test paketi tanıttık, burada AI, kendini değerlendirir ve değişikliklerin iyileştirmeler olup olmadığını belirlemek için bir puan atar. Doğruyu sağlamak için haftalık olarak insan değerlendirmeleri yapıyoruz, böylece önyargılar gibi LLM’nin kendisine en yüksek puanları vermesini önleyebiliriz. Bu çift katmanlı yaklaşım, TigerEye’yi “1.0” durumuna getirmek ve sürekli olarak çubuğu yükseltmek için çok önemli oldu.

Alan özgü hizalamayı gerçekleştirmek de önemli bir odak noktasıydı. Satış ve go-to-market operasyonları, precisa ve uzmanlaşmış cevaplar gerektirir ve paydaşlar arasında hizalama her zaman açık değildir. Bu nedenle, alan uzmanlığı ve gerçek müşteri geri bildirimi, TigerEye’yi bugün olduğu platforma şekillendirmede kritikti.

TigerEye’nin geleneksel BI araçlarından yaklaşımı nasıl farklı ve bu, şirketlerin benimseme oranlarına nasıl bir etki yaptı?

TigerEye, AI ve mobil ile tasarlandı, bu da doğal olarak taşınabilir ve hızlı cevaplar sunan bir çözüm anlamına geliyor. Geleneksel BI araçlarının aksine, TigerEye, hız ve kullanım kolaylığını önceliklendirdi.

Grafiklerimiz ve araçlarımız son derece esnek, etkileşimli görsellerle birlikte geliyor, bu da kullanıcıların verilere sezgisel bir şekilde bakmalarını sağlıyor. AI, genel, yüzey düzeyindeki bilgiler yerine, her işletme için precisa, yapılandırılmış ölçütler sunuyor.

Startup’lar, orta pazar veya şirketler için, TigerEye, tutarlılığı sağlamak için tüm hesaplamaları SQL’de temel alıyor, bu da hem ön yüz hem de AI tarafından yürütülen sorguların aynı güvenilir numaraları sunmasını sağlıyor. Ayrıca, müşterilere analizimizin arkasındaki matematiği göstererek, TigerEye platformunun nasıl cevaplar ürettiğini anlamalarına yardımcı oluyoruz. Bu şeffaflık, sunulan bilgilerde güven ve güveni oluşturuyor.

Sonuç, güçlü bir şekilde özelleştirilebilen bir AI platformu, ancak aynı zamanda ekiplere, bağımsız olarak eyleme geçirilebilir bilgiler erişimi sunuyor, bu da veri ekiplerinin daha stratejik görevlere odaklanmasına olanak tanıyor. Bu yaklaşım, şirketlerin karar alma süreçlerini geliştirmek için sezgisel, ölçeklenebilir ve precisa araçlar aramasıyla, benimseme oranlarını hızlandırıyor.

TigerEye, CRM, ERP ve pazarlama otomasyonundaki değişikliklere nasıl AI’ı kullanarak adapte oluyor ve öğreniyor?

TigerEye, Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve gerçek zamanlı API’lerle entegrasyonlar dahil AI’ı kullanarak, CRM, ERP ve pazarlama otomasyon platformlarındaki değişikliklere dinamik olarak adapte oluyor. Ayrıca, geleceği.predict etmek için GenAI ile geleneksel makine öğrenimi ve simülasyon teorilerini birleştiriyoruz. Bu sistemlere doğrudan bağlanarak, müşteri kayıtlarındaki güncellemeleri, anlaşma aşamasındaki değişiklikleri veya kampanya performans ölçümlerini sürekli olarak izliyoruz, böylece bilgiler güncel ve eyleme geçirilebilir kalıyor.

AI Analyst’imiz sadece pasif olarak veri raporlamıyor, müşteri iş akışlarıyla birlikte öğreniyor ve evrim geçiriyor. Örneğin, satış ekibi pipeline yapısını değiştirdiğinde, TigerEye bu değişiklikleri nhanh chóng tanımlar ve hesaplamaları, tahminleri ve önerileri buna göre ayarlar. Bu gerçek zamanlı adaptasyon, manuel güncellemeleri ortadan kaldırır ve liderlik ile ekiplerin her zaman güncel ve doğru bir görünümünü sağlar.

Go-to-market operasyonlarının artan karmaşıklığıyla, TigerEye liderlik ve ekiplere karar alma süreçlerini nasıl basitleştiriyor?

Eyleme geçirilebilir bilgiler, konuşma AI’sı aracılığıyla. Geleneksel BI araçları genellikle ekiplerin hantal panelleri gezinmesine, veri ekiplerinin raporlar oluşturmasına veya metricsleri parçalara ayırmasına neden olur. TigerEye, bu tıkanıklıkları, anında, AI tarafından yönlendirilen cevaplar sunarak ortadan kaldırıyor.

AI Analyst’imiz, liderlik ve ekiplere ihtiyaçlarına göre cevaplar veren, proaktif bir junior takım üyesi gibi çalışıyor. Platform, “Q4’te bölgeler arası galibiyet oranım nedir?” veya “Doğu Kıyısı’na 5 temsilci eklememin satış gelirimi nasıl etkileyeceği” gibi sorulara saniyeler içinde cevap veriyor, veri modellemesi veya geniş kurulum gerektirmiyor.

AI’ı, özel iş zekasıyla birleştirerek, TigerEye, tüm organizasyon boyunca metriclerin doğru, tutarlı ve hizalı olmasını sağlar. Liderlik, stratejik kararlar konusunda netlik kazanırken, ekipler, trendleri ortaya çıkaran, sonuçları.predict eden ve operasyonel karmaşıklığın gürültüsünü azaltan araçlardan yararlanıyor. TigerEye, iş liderlerine, ağır bir yük olmadan, hızlı ve akıllı kararlar almalarına yardımcı oluyor.

Gelecek beş yıl içinde, konuşma AI’sinin iş zekasını nasıl dönüştüreceğini öngörüyorsunuz?

İş zekası şu anda bir yol ayrımında. Birçok araç, eski veya edinilmiş bir durumda kalıyor. İnovasyona yavaş, yeni ürünlerden yoksun ve genel olarak yaklaşım sergiliyorlar. Bu miras çözümleri, büyük dil modelleriyle entegre edilmek veya AI işbirliğini sunmak için yerden tasarlanmadı. Çoğu durumda, eski sistemlere kanıtlanmamış AI çözümleri entegre etmeye çalışıyorlar, bu da fark yaratmıyor.

Konuşma AI’sı, yeni bir BI uygulamaları neslini sürükleyecek. Bu araçlar, ekiplere, özel çözümler oluşturmak ve yapılandırmak için saatlerce harcama yapmalarına gerek kalmayacak. Finans, satış, pazarlama, inşaat, petrol ve gaz gibi sektörlere özel olarak tasarlanacaklar. Her pazar farklı bir şekilde evrim geçiriyor ve uzmanlaşma anahtardır.

Temel AI modelleri gibi OpenAI, Anthropic ve Mistral, geniş, genel uygulamaları ele almaya devam edecek, ancak BI’nın geleceği, özel dikey çözümlerde yatıyor. Bu çözümler, benzersiz sorunları ele alacak ve işletmelere, daha hızlı ve daha doğru bir şekilde bilgiler çıkarmalarına yardımcı olacak. Bu, BI’ı tanıdığımız şekilde yeniden tanımlayacak.

Y Combinator’da ziyaretçi ortak olarak görev yaptıktan sonra, startup’lara mentorluk yapmak, liderlik tarzınızı veya inovasyona yaklaşımınızı nasıl etkiledi?

YC, insanların önceliklendirilmesinin önemini öğretti. Aç, geri bildirime açık ve inatçı olan kuruculara odaklanmayı öğrendim. Bu özellikler – azim ve adaptasyon – başarılı ekiplerin belirtileri ve bunları TigerEye’ye taşıdım.

Öğrendiğim bir diğer ders, düşünce ve arka plan çeşitliliğinin değerini tanımak oldu. YC’de, temsil edilmeyen gruplardan gelen kurucuların, inanılmaz bir dirence ve yaratıcılığa sahip olduklarını gördüm. Bu, bugün TigerEye’de nasıl inşa edildiğimizi ve liderlik ettiğimizi şekillendirdi. Çeşitlilik, ekipleri güçlendirir ve inovasyonu sürükler.

TigerEye’nin geleceği için vizyonunuz nedir ve şirketin etkisini sektörler arası nasıl genişleteceksiniz?

TigerEye önce bir AI şirketi. Tüketici AI’sinde gördüğümüz inovasyonları, Perplexity ve Cursor gibi araçlardaki sorunsuz etkileşimi, kurumsal alana getirmeyi hedefliyoruz. Bir kişisel asistan hayal edin, her yerde, her cihazda insights için soru sorabiliyorsunuz. Q2’de neden anlaşmalar duraksadı veya belirli bir bölgeye satış ekibini iki katına çıkarmak için ne gerektiği gibi sorular sorduğunuzu hayal edin, cevaplar anında, doğru ve şirket çapında tutarlı geliyor.

TigerEye’nin geleceği, verilere erişimi basitleştirmek ve insights’ı her yerde, her cihazda, Slack’te rapor isteyebileceğiniz şekilde ubicuous hale getirmektir. Veriye dayalı karar vermeyi zahmetsiz hale getiren araçlar yaratmaya odaklanıyoruz.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular TigerEye‘yi ziyaret edebilir.