Раджів Бутані, генеральний директор MediaMint – Серія інтерв’ю

Раджів Бутані, генеральний директор MediaMint, має понад три десятиліття досвіду лідерства у сфері глобальної технології, медіа та цифрової трансформації. До того, як приєднатися до MediaMint, він обіймав посаду генерального директора та члена ради директорів у HeadSpin, де він сприяв інноваціям у сфері інтелектуальних рішень для цифрових досвідів. Раніше Бутані провів майже 27 років в Accenture, де він очолював трансформаційні ініціативи як головний технічний офіцер з питань зв’язку, медіа та технологій, керуючи стратегією та партнерством щодо нових технологій, таких як штучний інтелект та машинне навчання. Його керівні ролі в Accenture включали управління відносинами з великими клієнтами, такими як Google (GOOGL ), Facebook (META ) та Microsoft (MSFT ), демонструючи його глибокий досвід на перетині технологій, стратегії та зростання.

MediaMint, заснована у 2010 році, є глобальним партнером цифрових операцій, який надає комплексну підтримку у сфері операцій з рекламою, творчої продукції, даних та управління кампаніями. Головний офіс компанії розташований у Хайдарабаді з офісами у США та Польщі, MediaMint дозволяє медіа-компаніям, агентствам та платформам ефективно розширюватися завдяки поєднанню людського досвіду та технологій. Компанія зосереджується на наданні високоякісної операційної досконалості, гнучкості та прозорості, допомагаючи клієнтам оптимізувати свої робочі процеси, скорочувати витрати та зосереджуватися на інноваціях у все складнішому цифровому середовищі.

Що спонукало вас перейти від Accenture до керівництва MediaMint, і як ваш досвід у сфері консалтингу вплинув на ваш підхід до операцій, керованих штучним інтелектом?

Мій перехід був пов’язаний з виходом з консалтингової кімнати та зайняттям операторського крісла. Після років роботи в Accenture, де я допомагав компаніям розробляти плани трансформації, я побачив явну ринкову можливість створити рішення, де я міг би взяти на себе відповідальність не лише за плани, але й за результати з реальними зобов’язаннями.

Як зростає прийняття штучного інтелекту, клієнти вимагають партнерів, які можуть доставляти результати та досягнення, беручи на себе відповідальність за всю роботу, а не лише за окремі частини. Мій досвід у сфері консалтингу визначив наш підхід до задоволення цього попиту, і я не можу бути більш радий майбутньому, яке підтримує провідні організації у сфері медіа, розваг та технологій з їхніми операціями.

Розбивка ізоляції з допомогою Agentic AI: Ми застосовуємо стратегічне, міжфункціональне мислення консалтингу безпосередньо через нашу платформу Agentic AI. Agentic AI дозволяє нам розбити функціональні ізоляції – продажі, операції з рекламою, фінанси – проти яких великі компанії змушені працювати. Наша гнучкість дозволяє нам розробляти та доставляти комплексні рішення, що поєднують Agentic AI та людських агентів для генерації результатів у масштабі.

MediaMint була заснована у 2010 році та значно розширилася з того часу. Як змінилися місія та можливості компанії, особливо з запуском MediaMint Labs?

MediaMint завжди була на передовому краї медіа- та маркетингових операцій. Ми розпочали з надання високоякісних, людських послуг великим видавцям, платформам, агентствам та брендам. Наша місія полягала у тому, щоб бути довіреним операційним партнером, який дозволяє нашим клієнтам розширюватися та будувати операційну ефективність.

Запуск MediaMint Labs означає наш наступний етап – формалізацію того, як ми використовуємо штучний інтелект для забезпечення не лише ефективності, але й зростання. Тепер ми зосереджені на створенні агентів штучного інтелекту через MediaMint Labs, які не лише виконують завдання, але й стають стратегічними прискорювачами для наших клієнтів. Придбання DataBeat також стало важливою частиною цієї еволюції, поглиблюючи нашу здатність у сфері інженерії даних, аналітики та управління доходами. Це фундаментальна зміна, яка переводить нас від довіреного постачальника послуг до партнера з росту, керованого штучним інтелектом.

MediaMint Labs зосереджується на спільній розробці агентів штучного інтелекту, оптимізаторів та прискорювачів, які MediaMint не лише створює, але й володіє та експлуатує. Яка стратегічна перевага ця модель володіння пропонує клієнтам?

Ця модель володіння є нашим ядром стратегічного диференціатора. Ми дізналися, що коли ви передаєте агента штучного інтелекту та йдете геть, він зазнає невдачі в момент, коли реальна складність виступає. Наші клієнти отримують дві великі переваги:

По-перше, швидка розробка та безпека. Наша внутрішня платформа розробки, незалежна від моделі, дозволяє нам розробляти, розгортати та експлуатувати агентів для різноманітних випадків використання зростання безпечно та у масштабі. З попередньо створеними середовищами виконання та однократним забезпеченням середовища ми можемо запустити нових агентів за тижні, а не місяці. Платформа обробляє керування, резиденцію даних та безпеку за замовчуванням, тому клієнти не повинні турбуватися про складності керування інфраструктурою штучного інтелекту.

По-друге, безперервне покращення та стабільність. Ми зберігаємо операційну власність, що означає, що ми відповідаємо за подальшу продуктивність агента. Ми відстежуємо продуктивність в режимі реального часу через централізовану систему реєстрації, тому кожна дія є відповідальною, а кожний результат покращується з часом.

Ви попереджали про небезпеки передачі агентів штучного інтелекту клієнтам без подальшого керівництва. Чому модель MediaMint, де ви зберігаєте операційну власність, ефективна?

Передача агента штучного інтелекту схожа на передачу високопродуктивного гоночного автомобіля без піт-стопу. Він може працювати ідеально в перший день, але без постійного налаштування та технічного обслуговування він зазнає невдачі. Основною небезпекою є衰д – продуктивність агента погіршується, оскільки клієнтська робоча потока або платформна API змінюється.

Чому операційна власність працює: Наша модель є ефективною, оскільки ми беремо на себе операційну власність,扱уючи агента не як продукт, а як гарантовану послугу. Це забезпечує дві ключові переваги:

1. Безперервне покращення

Ми зберігаємо відповідальність за подальшу продуктивність агента. Наша централізована система реєстрації та оцінки дозволяє нам безперервно відстежувати та оптимізувати агентів через наш процес “людина в циклі” проти клієнтських бізнес-правил. Ця модель забезпечує, що продуктивність рішення не погіршується; вона стає розумнішою та більш стійкою з часом. Це безперервне керівництво гарантує, що агент завжди працюватиме безпечно, ліквідуючи критичні ризики доходу та відповідності для клієнта.

2. Стратегічне судження та захист від краївих випадків

Людина в циклі не потрібна для базових завдань; вони є нашим “піт-стопом” для високоризикових сценаріїв. Цей досвід є критичним для: Стратегічного судження: обробки ситуацій, яких штучний інтелект ніколи не бачив, таких як великі зміни регуляторів або нові запуски платформ реклами. Вирішення краївих випадків: вирішення двозначних виходів та складних невдач, які можуть вплинути на дохід або відповідність.

Це безперервне керівництво прямо перекладується у вартість. Ми доставляємо гарантований результат, забезпечуючи значне скорочення критичних помилок та підтримуючи високий рівень клієнтської задоволеності, а не лише надаємо програмне забезпечення.

Як ви бачите Agentic AI, доповнюючи або навіть заміняючи елементи моделі SaaS?

Поточна дискусія промахнулася з точки зору: Agentic AI не прийшов заміняти весь стек SaaS; він прийшов порушити економіку операційної роботи. Основна відмінність полягає у зміні від надання інструменту до гарантування результату. Agentic AI вплине на SaaS двома різними способами:

Заміна: Workflow Crunch. Агенти замінять транзакційні, керовані робочим процесом SaaS – платформи, розроблені винятково для переміщення даних або автоматизації звичайних кроків. Цінність вже не в інтерфейсі; вона в автономній дії. Ми переходимо від “Інструмент як послуга” до “Дія як послуга”.

Доповнення: Шар оптимізації. Агенти не замінять стратегічні платформи, такі як Salesforce або великі медіа-системи. Натомість наша система Agentic AI працюватиме поверх них, виконуючи складні, реальні оптимізації. Вони перетворюють пасивні системи реєстрації у активні системи інтелекту, доповнюючи людську здатність.

Ключовим фактором, який визначає наш підхід, є надійність. На відміну від інструментів LLM для споживачів, наші агенти розроблені з нуля, щоб бути надійними працівниками. Вони розроблені для виконання детального SOP точно, дотримання політики та ніколи не відхиляючись протягом сотень запусків. Це зобов’язання щодо керування та довіри – не лише креативності – дозволяє нам керувати критичними для P&L робочими процесами, чого традиційний SaaS та споживчий штучний інтелект не можуть зробити.

MediaMint підкреслює гібридний підхід з людьми в циклі. Чому людське керівництво все ще критично важливе в епоху Agentic AI, і як воно покращує результати?

Люди забезпечують дві речі, яких агент штучного інтелекту не може забезпечити: судження та стратегію. Хоча агент штучного інтелекту може створити медіа-план або виправити аномалію темпу, людський стратег потрібен для встановлення бізнес-цілей, надання творчих вказівок та прийняття нюансових рішень, які включають безпеку бренду, ринкову настрій чи несподівані зовнішні чинники.

Наша платформа підтримує цю гібридну модель за допомогою проекту. Наші агенти розроблені як надійні партнери, які виконують роботу послідовно, запуск за запуском, дотримуючись вказівок та слідуючи SOP точно. Це забезпечує, що людський губернатор може надавати реальне керівництво та зворотний зв’язок та діяти як необхідний Людина в циклі (HITL), гарантуючи, що вони працюють як відповідальні, законопослухні працівники. Агент обробляє звичайні, високовOLUME завдання, такі як складання звітів або помічання питань, що призвело до середнього скорочення зусиль на 40% для наших команд. Це звільняє людину, щоб зосередитися на високоцінній, стратегічній роботі. Людське керівництво не лише покращує результати; воно забезпечує, що вони відповідають широким, стратегічним цілям бізнесу.

Багато реалізації штучного інтелекту зазнають невдачі, оскільки вони надто ізольовані. Як MediaMint забезпечує, що рішення штучного інтелекту інтегруються гolistично по робочим процесам та департаментам?

Це ключовий виклик, і ми розробили всю нашу філософію для вирішення його. Більшість проектів штучного інтелекту зазнають невдачі, оскільки вони будуються як ізольовані розв’язання, які ніколи не говорять мовою бізнесу. Наше рішення полягає у тому, щоб забезпечити, що кожен агент розробляється з нуля для конкретної робочої потоки та операційної реальності клієнта. Ми досягаємо цієї гolistичної інтеграції не через загальні SDK, а через Agent Runbook – індивідуальний операційний план.

Agent Runbook є ядром операційного плану. Це індивідуальний план – набір інструкцій та обмежень, який говорить агенту точно, що робити, як обробляти винятки та як підключатися до зовнішніх систем. Цей підхід безпосередньо вирішує проблему фрагментованого штучного інтелекту, примушуючи інтеграцію з самого початку: Runbook розробляється відповідно до клієнтського SOP, вкладаючи нашу експертизу в області у核心. Крім того, наша бібліотека з’єднань пов’язує ці агенти безшовно з ключовими клієнтськими системами, такими як Salesforce, Google Ad Manager та Snowflake. Це означає, що рішення штучного інтелекту є модульним та може бути розгорнутим у різних департаментах – наприклад, “Агент медіа-плану” безпосередньо живиться в “Агент творчої якості” – забезпечуючи, що рішення не є інструментом, а інтегрованою, гolistичною частиною клієнтської операційної колони.

Чи бачите ви сценарії, у яких кілька агентів штучного інтелекту співпрацюють по ролях, створюючи “агент-до-агента” системи? Що таке майбутнє?

Абсолютно. Ми вже будуємо до цього майбутнього. Сама архітектура нашої платформи, з її уніфікованим сервісним шаром та адаптерами інструментів, розроблена для цього типу взаємодії. Майбутнє буде менше про один монолітний агент та більше про спеціалізовані агенти, які співпрацюють для вирішення складної бізнес-проблеми.

П уявіть собі екосистему, у якій агент виявлення аномалій виявляє спад у виконанні кампанії. Він запускає другий агент оптимізації для коригування ставки. Цей другий агент потім повідомляє агент творчої якості про перевірку питань відповідності творчих робіт. Нарешті, агент звітності консолідує всі ці дії та інсайти у реальному звіті для менеджера облікового запису. Наша MediaMint Labs дозволяє цій співпраці агентів, утворюючи основу наступної генерації бізнес-операцій, де робочі процеси вже не є лінійною послідовністю людських завдань, а динамічною оркестрацією автономних агентів.

Для компаній, які досліджують Agentic AI, які ваші три основні рекомендації для забезпечення успішної реалізації та довгострокової вартості?

Мої три основні рекомендації будуть:

1. Почніть з правильної проблеми, а не просто з крутої технології. Не будуйте агента для його самого. Зосередьтеся на добре визначеній, повторюваній та високоцінній проблемі, наприклад нашого представницького використання випадків агента-сопровождача кампанії або агента творчої якості. Вартість повинна бути ясною та вимірюваною, з цілями, пов’язаними з значним скороченням зусиль (наприклад, >25%), вимірюваною оптимізацією доходу або кількісно вираженою втратою доходу.
2. Плануйте операційне керівництво, а не лише розгортання. Не передавайте його. Агенти є живими системами, які вимагають безперервного керівництва, оцінки та керування безпекою. Виберіть партнера, який пропонує модель, подібну до нашої – де вони зберігають операційну власність, щоб забезпечити, що ваша інвестиція доставляє довгострокову вартість і не стає нічним кошмаром технічного обслуговування.
3. Приоритизуйте інтеграцію та керування з самого початку. Ізольовані агенти штучного інтелекту зазнають невдачі.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати MediaMint.