Дін Ґайда, CEO Infragistics та засновник Slingshot – Інтерв’ю Серія

Дін Ґайда провів свою організацію через десятиліття технологічних змін, виховуючи Infragistics з маленької стартапу у 1989 році в глобального лідера підприємствного програмного забезпечення. Дін керує усіма аспектами діяльності Infragistics та корпоративного напрямку, зберігаючи стійку увагу на задоволенні клієнтів, наданні цінності ринку та натхненні студентів STEM. З спільнотою розробників та фахівців UX більше двох мільйонів,

Дін розробив програмні рішення, які прискорюють дизайн, розвиток та співробітництво, включаючи Slingshot. Slingshot об’єднує дані, штучний інтелект та управління роботами на одному платформі, допомагаючи вам приймати швидші, розумніші рішення та стимулювати бізнесовий розвиток та співробітництво.

Дін також є автором книги, яку я високо рекомендую будь-якому підприємцю SaaS, під назвою Коли ґріт не достатньо: Плейбук підприємця для виведення вашого бізнесу на наступний рівень,

Ви заснували Infragistics понад 35 років тому, до того, як інтернет повністю сформувався. Яка була原始на ідея створення Infragistics, і як ви бачили його майбутнє на той час? 

Коли інші 16-річні купували свої машини, я вирішив купити комп’ютер IBM, щоб навчитися програмуванню. Саме там розпочалася моя пристрасть до програмування та технологій – і, врешті-решт, ідея створення Infragistics.

Після коледжу я працював два роки програмістом на Волл-стріт і хотів зробити стрибок, щоб створити свої власні продукти. Саме тоді була заснована Infragistics. Коли ми тільки починали, я ще працював на свою консультативну роботу вдень, а увагу компанії приділяв уночі. І тільки коли ми перемогли Microsoft (MSFT ) у боротьбі за контракт, Infragistics став лідером ще недавно сформованої інтернет-індустрії програмного забезпечення.

Від моменту заснування компанії нашою метою завжди було надати розробникам можливість створювати прості та красиві програми. Через 35 років ми продовжимо це робити, і ще більше – у більших масштабах. Хоча ми не могли передбачити всі зміни, які відбулися в технологічній індустрії за ці 35 років, наша бачення траєкторії компанії є саме тим, чого ми сподівалися, якщо не більше.

Ми виросли до шести країн, і понад два мільйони розробників використовують наше програмне забезпечення, а наш клієнтський список налічує 100% компанії S&P 500, включаючи Fidelity, Morgan Stanley (MS ), Exxon, Intuit (INTU ) і Bank of America (BAC ). І у 2022 році ми запустили першу неентерprise-технологічну платформу Infragistics – Slingshot, щоб поставити дані в центр робочих місць, щоб команди могли приймати рішення, які призводять до зростання.

Як людина, яка заснувала глобальну технологічну компанію, які були найбільшими викликами, з якими ви зіткнулися на початку Infragistics, і як ви їх подолали?

Коли ми перемогли Microsoft, мені довелося перейти від раннього інтернет-коду до бізнес-оператора майже за одну ніч. На той момент у нас було лише 10 працівників, тому я був відповідальним за навігацію нюансів масштабування компанії, найму та зростання команд і став лідером, менеджером і наставником. Я вже не тільки створював продукти – мені доводилося їх маркетинг і продаж.

Наприклад, коли ми відкрили двері нашого першого офісу, це було просто місце, де люди могли приходити працювати. Не минуло багато часу, щоб зрозуміти, що я не тільки створюю компанію, а й культуру. Для Infragistics це означало створення культури, центрованої на зростанні, інноваціях та співробітництві.

Лідерство було ще одним великим викликом. Коли я почав частіше наймати працівників, я почав наймати людей, які працювали як я і думали як я. Я швидко зрозумів, що успішний бізнес потребує різноманітності мислення.

Я також швидко ввів структуру та цілі як особисту інвестицію в зростання працівників. Але після участі в програмі лідерства, де мої працівники та колеги мали оцінити, наскільки я піклуюсь про інших людей, і дали мені дві – я зрозумів, що кожен переживає те, що роблять лідери, по-різному. Я думав, що я показую свою турботу про працівників через структуру та цілі, але мої працівники бачили це як те, що я більше зосереджений на створенні структури, ніж на будівництві відносин з ними. Я зрозумів, що є більше одного способу керувати працівниками, і почав різноманітити свої підходи до управління, навіть якщо вони не всі відчувалися природними для мене.

У 2022 році ви запустили Slingshot, платформу, призначену для централізації даних для бізнес-рішень. Яка була ваша ідея створення Slingshot?

Я провів Infragistics через серію бурхливих моментів в еволюції інтернету (подумайте: бульбулька технологій кінця 90-х, вибух інтернету та рецесія 2008 року) за останні 35 років. Наш секрет успіху та довголіття через десятиліття безперервних змін у технологічній індустрії полягає в нашій унікальній філософії робочого місця для будівництва довіри, максимізації результатів команд та використання даних для ітерації та інформованих рішень.

Ця філософія стала основою Slingshot.

Slingshot – це платформа управління роботами, яка підключає всіх, з ким ви працюєте, і все, що їм потрібно для виконання роботи – все в одному місці. З Slingshot команди не повинні витрачати час на постійне перемикання між додатками для виконання завдань і можуть об’єднати дані, розкидані по кількох джерелах, каналах та системах, щоб швидко проаналізувати продуктивність та визначити тенденції. Ми дозволяємо командам працювати розумніше, приймати кращі рішення та досягати оптимальних результатів.

Slingshot AI – це суттєвий крок вперед для платформи. Як інтеграція штучного інтелекту підвищує здатність бізнесу приймати швидші, дані-орієнтовані рішення?

Slingshot створює основу для штучного інтелекту для компаній з моменту його початку, централізуючи дані компаній з кількох джерел даних, каналів та систем. З Slingshot AI ми зараз поєднуємо цю централізовану дані з розмовним штучним інтелектом, щоб команди могли швидко отримувати доступ та аналізувати дані для інтеграції в їх щоденні робочі процеси та рішення.

Компанії мають величезні дані, до яких команди зазвичай не можуть дістатися, оскільки вони не знають, де дані живуть, або багато разів, які дані навіть існують в організації. З Slingshot AI команди можуть знайти потрібні дані з великих колекцій даних компанії та зрозуміти, що вони означають – за секунди. І все це починається з простого питання від працівників.

Наприклад, команди можуть запитати питання в Slingshot, як «Як розподіляється маркетинговий бюджет по каналах?» Slingshot AI витягне та проаналізує дані з кількох джерел компанії, таких як Google Analytics, Excel, Salesforce Marketing Cloud та HubSpot (HUBS ), щоб запропонувати швидкі ідеї та візуалізації даних, які команди можуть негайно застосувати та прийняти рішення. Ми робимо це безперешкодним для команд інтегрувати дані в усе, що вони роблять.

Спроможність Slingshot аналізувати дані з платформ, таких як Google Analytics, HubSpot та Salesforce, вражаюча. Як ви забезпечили, щоб штучний інтелект міг працювати безперешкодно по таких різноманітних даних екосистем?

Slingshot зробив це легко для команд безпосередньо підключитися до понад 30 джерел даних, включаючи Salesforce, HubSpot, Google Ads, Google Analytics, QuickBooks. Slingshot AI може працювати безперешкодно по цих різноманітним даних екосистемам, оскільки дані з цих систем та джерел доступні всередині платформи Slingshot. І як тільки команди підключать свої джерела даних, дані продовжують оновлюватися в режимі реального часу, тому Slingshot AI завжди надаватиме найбільш актуальну продуктивність та тенденції.

З ростом прийняття штучного інтелекту, як ви бачите, платформи, такі як Slingshot, трансформують спосіб роботи та співробітництва команд протягом наступних кількох років?

За наступні кілька років ми побачимо, як компанії нарешті почнуть використовувати свої десятилітні дані завдяки допомозі штучного інтелекту. Команди більше не прийматимуть критичні бізнес-рішення на основі інтуїції або думок старших лідерів – вони будуть використовувати дані для інформування всього, що вони роблять. І вони зможуть це зробити завдяки технології управління роботами, такій як Slingshot, яка робить це легко для компаній бути дані-орієнтованими організаціями, і для кожного працівника стати аналітиком даних – навіть без жодного досвіду роботи з даними.

З даними в центрі кожної організації та доступними для всіх, компанії будуть стимулювати інформовані рішення, покращувати ефективність та, врешті-решт, збільшувати бізнес-ріст.

Ми також побачимо команди, які будуть використовувати платформи, керовані штучним інтелектом, такі як Slingshot, для стимулювання продуктивності шляхом автоматизації низькорівневих, повторюваних завдань, щоб вони могли зосередитися на вищому рівні стратегічної роботи. Це включає речі, такі як звернення до штучного інтелекту для підсумкування дискусій та створення завдань з внутрішніх зустрічей. Без витрачання часу на ці більш адміністративні завдання команди зможуть зосередитися на завданнях та проектах, які фактично рухають бізнес вперед.

Багато компаній борються з розблокуванням повної цінності своїх даних. Як Slingshot допомагає бізнесу переходити від збору даних до дієвої інформації, і які виклики залишаються в цьому просторі?

Slingshot дозволяє командам піти далі, ніж збір та доступ до даних по системам та каналам – до аналізу їх, створюючи візуальні панелі. Замість того, щоб дивитися на таблиці сирих даних, команди можуть створювати візуалізації з кількох джерел – або діаграми, графіки та інші типи візуальних засобів – щоб визначити тенденції, оцінити продуктивність та спрогнозувати наступні найкращі кроки для заданого проекту або бізнесу. Цей голістічний погляд на дані є критично важливим для прийняття рішень та руху проектів вперед.

Slingshot AI автоматизує створення цих візуалізацій, коли команди запитують питання про бізнес-продуктивність та тенденції, наприклад. І ці автоматизовані візуалізації можна легко додати до постійної панелі в Slingshot, щоб команди могли регулярно переглядати їх та оцінювати продуктивність в режимі реального часу.

Причина, по якій Slingshot може пропонувати швидкий голістічний погляд на дані компанії, полягає в тому, що команди об’єднують свої дані по джерелах, системах та каналам всередині платформи. Централізація даних компанії все ще є викликом для багатьох бізнесів, і це не тільки утримує їх від прийняття даних-орієнтованих рішень, а й утримує їх від успішної підтримки штучного інтелекту. Згідно з Slingshot’s 2024 Цифровий звіт про тенденції роботи, 31% працівників та лідерів компаній кажуть, що дані їхньої організації будуть здатні підтримувати штучний інтелект, якщо їхні дані будуть доступні в одному місці.

Компаніям потрібно буде вирішити ці дані-виклики раніше, ніж пізніше, якщо вони хочуть розблокувати повний потенціал штучного інтелекту.

Як ви бачите розвиток Slingshot AI в майбутньому? Чи є нові функції чи можливості, які ви хочете представити?

За наступні кілька років Slingshot AI продовжить ставати ще більш інтуїтивною та інтегрованою частиною щоденних робочих процесів працівників.

Наразі команди можуть запитати цільові питання про все, від продуктивності кампаній до бізнес-видатків, і отримати негайні відповіді. Як Slingshot AI вчиться з даних компанії та користувачів, технологія буде розвиватися, щоб не тільки відповідати на питання команд про поточні дані, а й передбачати майбутню продуктивність та тенденції, і вказувати, як командам слід рухатися далі з цим на увазі.

Ми тільки на початку покращення продуктивності та прийняття кращих бізнес-рішень та результатів по командам. Ми хочемо помножити це ще більше та зробити кожну компанію дані-орієнтованою організацією.

Ви написали про ґріт та витривалість в підприємництві. Як ви застосовуєте ці принципи, керуючи компанією через десятиліття технологічних змін?

Багато людей думають, що відповідь на будівництво успішного бізнесу полягає в ґріті – згорнути рукави та працювати більше, ніж будь-хто інший. Хоча це, безумовно, важлива частина будівництва та зростання бізнесу – є межа того, що ви можете побудувати з ґрітом сам по собі.

Я зміг керувати Infragistics через майже чотири десятиліття технологічних змін, тому що я взяв все, що я вивчив на кожному ключовому етапі моєї подорожі – від звичайних болів росту до абсолютно непередбачуваних викликів – і перетворив це в філософію, здобуту в боротьбі. Я використовую цю філософію в керуванні бізнесом вперед, але також і в моєму особистому житті.

З технологічними змінами особливо я думаю, що бути гнучким було важливою частиною успішної технологічної компанії. Навіть найкращі плани та стратегії можуть стати застарілими досить швидко з швидкими зрушеннями або непередбачуваними порушеннями в технологічній індустрії – ключ у тому, щоб зробити певні коригування, які не компрометують бачення та місію компанії.

Хоча це не означає стрибок на кожну нову тенденцію, це означає бути відкритим до змін та постійно оцінювати, як залишатися в центрі потреб клієнтів.

Яка порада ви дали б лідерам бізнесу, які розглядають інтеграцію штучного інтелекту в свої операції, але відчувають себе перевантаженими складністю або готовністю даних?

Компанія не буде мати свою організацію або дані готовими для штучного інтелекту за одну ніч. Це займе деякий час. З цим на увазі я б зосередився на тому, щоб зробити це по частинах, а не дивитися на більшу картину. Можливо, це означає зробити це відділу до відділу або окремими кроками, такими як очистка даних, потім централізація даних – компанії повинні вирішити, що правильне для них.

Перед тим, як компанії впровадять штучний інтелект, їм слід мати свої дані готовими, тому я б порадив зосередитися на цьому спочатку, перш ніж впроваджувати нові інструменти та технології. Це також корисно залучити технології та/або експертів, які мають досвід роботи з цим, щоб вони могли допомогти проводити компанії через кроки.

Але найбільше, що потрібно пам’ятати, полягає в тому, що хоча це займе час і ресурси в короткій перспективі, рух у напрямку дані-орієнтованої організації для підтримки штучного інтелекту буде найкращим рішенням у довгій перспективі.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які хочуть дізнатися більше, слід відвідати Slingshot або прочитати книгу Коли ґріт не достатньо: Плейбук підприємця для виведення вашого бізнесу на наступний рівень,