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

Ralph Gootee, TigerEye’nin CTO ve kurucu ortağı, stratejik karar alma, planlama ve yürütme süreçlerini iyileştirmeye yönelik bir iş simülasyonu platformunun geliştirilmesine liderlik etmektedir. Gelişmiş zaman-farkında AI teknolojisini kullanarak, TigerEye, organizasyonların planlama süreçlerini basitleştirmesine, çeşitli senaryoları simüle etmesine ve veri odaklı kararlar almasına olanak tanır.

TigerEye, Gootee ve eski PlanGrid yöneticileri tarafından kuruldu ve TigerEye, iş planlamasındaki ortak zorlukları, chẳng gibi eski elektronik tablolar ve uzamış planlama döngüleri, uyarlanabilirlik ve öngörülebilir büyüme odaklı olarak ele alır. Platform, inşaat ve yazılım QA gibi endüstrilerin prensiplerini entegre ederek, işletmelerin operasyonlarını optimize etmesine ve etkili bir şekilde ölçeklenmesine yardımcı olan dinamik çözümler sağlar.

Sizi TigerEye’i başlatmaya ne ilham verdi ve PlanGrid’deki önceki deneyimleriniz şirketinizin vizyonunu nasıl etkiledi?

Verileri her zaman bir zorluk olarak gördüm. Son şirketimi kurduğumuzda, PlanGrid, Looker ve Redshift gibi araçlar yeni çıkıyordu. Bilgilerin kavramı yeniydi. Mixpanel ve Amplitude masih erken günlerindeydi. Bu ürünler o kadar taze ki, herhangi bir veri mühendisliği ekibini oluşturmak zorunda kaldık.

PlanGrid’de, PhD’ler ve yetenekli liderlerle harika bir ekip kurduk: sıcak leadleri tanımlamak, müşteri bağlantılarını analiz etmek ve ARR’yi hesaplamak gibi işler yaptık. Ancak bu, 10 kişilik bir ekibi gerektiriyordu, pahalıydı ve analistlerin bilet ezicileri gibi hissetmelerine neden oluyordu, SQL sorguları çalıştırarak segmentasyon ve büyüme sorularına cevap veriyorlardı. Daha sonra diğer şirketlerde veri bilimcisi takımlarına liderlik ettiklerinde, kalan ekip genellikle geride bırakılan panellerin anlamını çıkarmak için mücadele ediyordu, bu da önemli zaman kaybına neden oluyordu. Ayrıca, CFO bu numaraların doğruluğunu manuel olarak onaylıyordu.

Diğer şirketlerin yönetim kurulu üyesi olarak, aynı modeli gördüm: kolayca birleştirilemeyen ve eyleme geçirilebilen bilgiler sağlayan bağlantılı paneller. PlanGrid’in Autodesk tarafından satın alınmasında bu zorluklar daha da belirgin hale geldi. İki Salesforce ortamını yönetmek ve temel arka ofis görevlerini koordine etmek, chẳng gibi CRM, ERP ve pazarlama, bir mücadele idi. Hangi kampanyaların işe yaradığını belirlemek bir gizemdi. Bu frustrasyonlar, verilerin sorunsuz, eyleme geçirilebilir, hızlı ve erişilebilir olmasını sağlayan bir yol olan TigerEye vizyonunu ilham verdi.

TigerEye, go-to-market ekipleri için esnek bir AI çözümü sunar. Bu çözümü tasarlamak için pazara hangi zorlukları tespit ettiniz?

Go-to-market analitiği genellikle sayılarla, istatistiklerle ve ağır matematikle dolu olduğu için bunaltıcı geliyor. Yaratıcı, soruşturmacı sorular sorma süreci hantal. Veri ekibine bir bilet oluşturabilirsiniz, chẳng gibi bir kazanma oranları grafiği isteyebilirsiniz. Gidiş-geliş, gecikmeler ve bazen yanlış soru sorduğunuzu fark edersiniz. Çoğu insan için, bu neither bir zevk neither bir hızlı süreç, özellikle C-Suite yöneticilerinin hızlı cevaplar alması için yetkisi olmayan kişiler için.

Sohbet AI bu durumu değiştirir. Sadece “Bana Batı Kıyısı için pembe ve Doğu Kıyısı için kahverengi olarak, son dört çeyrekte, bir çubuk grafiğinde kazanma oranlarını göster” diyelim. Böyle bir sohbet saniyeler içinde gerçekleşir ve çıktı da öyle. TigerEye’yi, kullanıcıların her zaman mevcut olan bir “junior analist” ile konuşabileceği bir şekilde tasarladık – insights oluşturmak için kaba bir arayüze gerek kalmadan.

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

Büyük bir sürpriz, karşılaştığımız veri miktarıydı, şirket büyüklüğüne bakılmaksızın. Hatta orta ölçekli şirketlerin bile sık sık değişen büyük miktarda verisi vardı. Mevcut araçlar gibi Looker, bu iş yüklerini verimli bir şekilde işleyemezdi; tek bir grafik için 10-12 saniye gibi yüklenme süreleri gördük. Bugünlerin hızlı iş ortamı için kabul edilemez.

Bunu ele almak için yenilikçi olmak zorunda kaldık. Daha hızlı sorgu yürütme için DuckDB’yi entegre ettik ve hafif ve verimli bir arayüz oluşturmak için Flutter’ı seçtik. Ayrıca, DuckDB.Dart geliştirerek ve bakımını yaparak, Dart ve Flutter ortamlarıyla sorunsuz entegrasyonu sağladık. Bu teknolojiler, hız, esneklik ve ölçeklenebilirlik için optimize etmemizi sağladı.

TigerEye’nin lansmanında özellikler ve yetenekler nasıl önceliklendirdiniz?

TigerEye’nin AI Analyst vizyonuna tüm şirketin kaynaklarını koyarak başladık. Bu, her ön yüz ve arka yüz mühendisinin katkıda bulunması anlamına geliyordu. AI Analyst’ın doğası, yalnızca metin çıktısı değil, etkileşimli widget’lar, simülatörlerin yapılandırılması ve analistlerin anlamlı eylemler gerçekleştirmesini sağlaması gerektiği için, bu bir şirket çapında çabaydı. Örneğin, bir özellik, kullanıcıların Batı Kıyısı’na 10 temsilci eklemesini kolayca yapmasını sağlar, bu da son derece etkileşimli ve sezgisel bir sistem tasarlamak anlamına gelir.

Geliştirme süreci, iniş ve çıkışlarla birlikte geldi, ancak teknik omurgası, katı bir değerlendirme üzerine inşa edildi. Bu, önceliklendirmemizin temelini oluşturdu. Değerlendirme, gerçek işin gerçekleştiği yerdir. Sürekli, “Bu değişiklik sistemi iyileştirdi mi ya da kötüleştirdi mi?” diye soruyoruz. Mühendislik ekibimiz ve alan uzmanlarımızla başladık ve sonunda sistemimizi daha da geliştirmek için müşteri sorularını yakalamaya geçtik.

AI’nin kendisini değerlendirdiği ve değişikliklerin iyileştirmeler olup olmadığını belirlemek için bir puan atadığı otomatik bir test süitemiz var. Doğruyu sağlamak için haftalık olarak insan değerlendirmeleri yapıyoruz, böylece LLM’nin kendisine en yüksek puanları verme gibi önyargılardan kaçınıyoruz. Bu çift katmanlı yaklaşım, TigerEye’yi “1.0” durumuna getirmek ve sürekli olarak standardı yükseltmek için çok önemli oldu.

Son olarak, alan özgüllüğü uyumu büyük bir odak noktasıydı. Satış ve go-to-market operasyonları, precisa ve uzmanlaşmış cevaplar gerektirir ve paydaşlar arasındaki uyum her zaman açık değildir. Bu nedenle, alan uzmanlığı ve gerçek müşteri geri bildirimi, TigerEye’yi bugün olduğu platforma şekillendirmede kritikti.

TigerEye’nin yaklaşımı geleneksel BI araçlarından nasıl farklıdır ve bu, işletmeler arasında benimseme oranlarına nasıl yansır?

TigerEye, AI ve mobil ile birlikte, slow ve genellikle geniş bir yapılandırma gerektiren geleneksel BI araçlarının aksine, doğal olarak taşınabilir ve hızlı cevaplar sunan bir çözüm sunar.

Grafiklerimiz ve widget’larımız son derece esnek, kullanıcıların veriyi sezgisel bir şekilde keşfetmesine olanak tanıyan etkileşimli görseller sunar. AI, genel ve yüzey düzeyindeki bilgilere dayanarak yanlış cevaplar vermez; bunun yerine, her işletme için precisa ve yapılandırılmış metriklere odaklanır.

Başlangıç şirketleri, orta ölçekli veya büyük şirketler için, TigerEye, tutarlılığı sağlamak için tüm hesaplamaları SQL’de temel alır, böylece hem ön yüz hem de AI tarafından yönlendirilen sorgular güvenilir sayılar sunar. Ayrıca, müşterilere analizimizin arkasındaki matematiği göstererek, TigerEye platformunun cevaplarına nasıl ulaştığını tam olarak anladıklarından emin olarak, açıklık sağlar. Bu, sağlanan bilgilerde güven ve güveni oluşturur.

Sonuç, işletmelerin, sezgisel, ölçeklenebilir ve precisa araçlar arayan işletmeler arasında benimseme oranlarını hızlandırarak, daha stratejik görevlere odaklanabilmeleri için veri ekiplerini güçlendiren bir AI platformudur.

TigerEye, CRM, ERP ve pazarlama otomasyonundaki değişikliklere nasıl AI kullanarak adapte olur ve öğrenir?

TigerEye, CRM, ERP ve pazarlama otomasyon platformlarındaki değişikliklere gerçek zamanlı olarak adapte olmak için AI, včetně Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve gerçek zamanlı API entegrasyonlarını kullanır. Ayrıca, geleceği.predict etmek için GenAI ile daha geleneksel makine öğrenimi ve simülasyon teorisini birleştirir. Bu sistemlere doğrudan bağlanarak, müşteri kayıtlarındaki güncellemeleri, anlaşma aşamasındaki değişiklikleri veya kampanya performansını sürekli olarak izler, böylece bilgiler güncel ve eyleme geçirilebilir kalır.

AI Analyst, yalnızca pasif olarak veri raporlamaz; müşteri iş akışlarına adapte olur ve evrilir. Örneğin, satış ekibi pipeline yapısını değiştirdiğinde, TigerEye hızla bu değişiklikleri tanır ve hesaplamaları, tahminleri ve önerilerini buna göre ayarlar. Bu gerçek zamanlı adapte olma, manuel güncellemeleri ortadan kaldırır ve liderliğin ve ekiplerin her zaman go-to-market performanslarına ilişkin doğru ve güncel bir görünümünü sağlar.

Ayrıca, TigerEye’nin esnekliği, birden fazla sistem boyunca sorunsuz entegrasyon ve uyum sağlamasını sağlar. Salesforce, HubSpot, NetSuite veya diğer platformlar olsun, TigerEye’nin AI’si, ekiplerin karmaşıklığı aşmasına, zamanında ve güvenilir bilgiler sunmasına yardımcı olur, böylece daha akıllı ve hızlı kararlar alınabilir.

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

Eyleme geçirilebilir bilgiler aracılığıyla sohbet AI. Geleneksel BI araçları genellikle ekiplerin hantal panellere göz atmasına, veri ekiplerinin raporlar oluşturmasını beklemesine veya metricsleri birbirinden ayrı sistemler arasında manuel olarak birleştirmesine neden olur. TigerEye, bu tıkanıklıkları, anında, AI tarafından yönlendirilen cevaplar sunarak ortadan kaldırır, liderlik ve ekiplerin ihtiyaçlarına göre uyarlanır.

AI Analyst, proaktif bir junior takım üyesi gibi çalışır, “Q4’te bölgeler genelinde kazanma oranım nedir?” veya “Doğu Kıyısı’na 5 temsilci eklemem必要 mi?” gibi sorulara cevap verebilir. Platform, veri modellemesi veya geniş bir kurulum gerektirmeden saniyeler içinde bilgiler sunar.

AI’yi iş zekası ile birleştirerek, TigerEye, tüm organizasyon boyunca metrikların doğru, tutarlı ve uyumlu olmasını sağlar. Liderlik, stratejik kararlar için netlik kazanır, ekipler ise trendleri ortaya çıkaran, sonuçları.predict eden ve operasyonel karmaşıklığın gürültüsünü azaltan araçlardan yararlanır. TigerEye, işletme liderlerine, ağır bir yük olmadan daha hızlı ve daha akıllı kararlar almasına yardımcı olur.

Son beş yıl içinde iş zekası üzerinde sohbet AI’nin nasıl bir dönüşüme neden olacağını öngörüyorsunuz?

İş zekası şu anda bir dönemeçte. Birçok araç, eski veya edinilmiş bir durumda kalıyor. İnovasyona yavaş, yeni ürünlerden yoksun ve genel olarak yaklaşımında. Bu miras çözümleri, büyük dil modelleriyle entegre olmak veya AI işbirliği sunmak için yerden itibaren inşa edilmedi. Çoğu durumda, eski sistemleri kanıtlanmamış AI çözümleri ile yeniden düzenlemekle uğraşıyorlar, bu da farklı bir yere götürmüyor.

Sohbet AI, yeni bir BI uygulamaları neslini tetikleyecek. Bu araçlar, ekiplerin saatlerce özelleştirme ve çözüm oluşturma ile uğraşmasına gerek kalmayacak, finans, satış, pazarlama, inşaat, petrol ve gaz gibi endüstrilerde özel ihtiyaçları karşılamak için tasarlandı. Her pazar farklı şekilde evrim geçiriyor ve uzmanlaşma anahtardır.

Temel AI modelleri gibi OpenAI, Anthropic ve Mistral, geniş ve genel uygulamaları işleyecek. BI’nin geleceği, özel dikey çözümlerde yatıyor, bu çözümler benzersiz sorunlara odaklanıyor. Özel AI araçları, günümüzde kullanılan tek boyutlu yaklaşımın yerini alacak, işletmelerin daha hızlı ve daha doğru olarak bilgiler çıkarmasını sağlayacak. Bu, BI’yi 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.

Diğer bir ders, düşünce ve arka plan çeşitliliğinin değerini tanımaktı. YC’de, temsil edilmeyen gruplardan gelen kurucuların genellikle mucizevi bir dirence ve yaratıcılığa sahip olduklarını gördüm. Bu, TigerEye’de nasıl inşa ettiğimiz ve liderlik ettiğimiz şekli etkileyen bir perspektiftir. Çeşitlilik, ekipleri güçlendirir ve inovasyonu teşvik eder.

TigerEye’nin geleceği için vizyonunuz nedir ve nasıl endüstriler genelinde etkisini genişleteceksiniz?

TigerEye esasen bir AI şirketi. Tüketici AI’de gördüğümüz inovasyonları, chẳng gibi Perplexity ve Cursor’daki sorunsuz etkileşimi, kurumsal alanda getirmeyi hedefliyoruz. Bir kişisel asistanı düşünün, bilgileri istediğiniz yerde, istediğiniz cihazda isteyebileceğiniz. Q2’de anlaşmaların neden tıkandığını veya belirli bir bölgede satış ekibini ikiye katlamanızın ne gerektirdiğini merak ediyorsanız, sadece soruyorsunuz ve anında, doğru ve şirket genelinde tutarlı bir şekilde cevap alıyorsunuz.

TigerEye’nin geleceği, verilere erişimi basitleştirmek ve bilgileri her yerde, her cihazda, hatta Slack’te bir rapor isteyebileceğiniz şekilde erişilebilir kılmaktır. AI ile iş zekasını birleştiren araçlar oluşturmak için odaklanıyoruz, böylece veri odaklı karar alma zahmetsiz hale geliyor.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular TigerEye ziyaret edebilir.