Ральф Гуте, технічний директор і співзасновник TigerEye – Серія інтерв’ю

Ральф Гуте, технічний директор і співзасновник TigerEye, очолює розробку платформи бізнес-сімуляції, призначеної для покращення стратегічного прийняття рішень, планування та виконання. Використовуючи передові технології штучного інтелекту, що залежать від часу, TigerEye дозволяє організаціям оптимізувати процеси планування, симулювати різні сценарії та приймати рішення на основі даних більш ефективно.

Заснована Гуте та колишніми виконавцями PlanGrid, TigerEye вирішує загальні проблеми в бізнес-плануванні, такі як застарілі таблиці та тривалі цикли планування, з акцентом на адаптивності та передбачуваному зростанні. Платформа інтегрує принципи з галузей, таких як будівництво та забезпечення якості програмного забезпечення, щоб надавати динамічні рішення, які допомагають підприємствам оптимізувати операції та ефективно масштабуватися.

Що надихнуло вас створити TigerEye, і як ваш попередній досвід з PlanGrid вплинув на вашу бачення компанії?

Я завжди вважав дані проблемою. Коли ми будували мою попередню компанію, PlanGrid, інструменти типу Looker і Redshift тільки з’являлися. Концепція інсайтів була новою. Mixpanel і Amplitude були ще на початку свого розвитку. Ці продукти були настільки свіжими, що вам доводилося створювати власну команду інженерів даних, щоб обробляти будь-які дані інсайтів.

У PlanGrid ми зібрали неймовірну команду з докторами філософії та талановитими лідерами, які зробили вражаючу роботу: ідентифікацію гарячих лідів, аналіз зв’язків клієнтів та розрахунки річної рекрутингової вартості. Але це вимагало команди з 10 осіб, було дорогим, і аналітики відчували себе як обробники квитків, виконуючи запити SQL, щоб відповісти на питання щодо сегментації та зростання. Коли вони згодом перейшли на керівні посади в інших компаніях, залишаючи команди, які часто боролися з розумінням панелей, які вони залишили, що призводило до значної витрати часу. Крім того, наш фінансовий директор ручним способом верифікував ці цифри, щоб забезпечити точність.

Як член ради директорів інших компаній, я побачив той же шаблон: роз’єднані панелі, які були важкими для перетворення в діючі інсайти. Під час придбання PlanGrid компанією Autodesk ці проблеми стали ще яснішими. Управління двома середовищами Salesforce (CRM ) та координація базових задач бек-офісу, таких як CRM, ERP та маркетинг, була боротьбою. Навіть визначення того, які кампанії працювали, було загадкою. Ці розчарування надихнули мене на бачення TigerEye: зробити дані безшовними, діючими, швидкими та доступними.

TigerEye пропонує гнучке рішення штучного інтелекту для команд go-to-market. Які проблеми на ринку ви визначили, що змусило вас розробити розмовний штучний інтелект для бізнес-інтелекту?

Аналітика go-to-market часто здається перевантаженою через велику кількість цифр, статистики та складної математики. Процес постановки творчих, розслідувальних питань є незручним. Ви можете створити тікет для команди даних, запитуючи щось подібне до графіка ставки перемог. Там є затримки та іноді ви розумієте, що запитали неправильне питання. Для більшості людей це ні приємний, ні швидкий процес, особливо для тих, хто не має влади керівника для прискорення відповідей.

Розмовний штучний інтелект змінює це. Припустіть, ви просто кажете: “Покажіть мені ставки перемог для Західного узбережжя в рожевому кольорі порівняно зі Східним узбережжям у коричневому кольорі за останні чотири квартали у вигляді стовпчикового графіка”. Розмова такого типу триває секунди, як і вивід. Ми розробили TigerEye, щоб надати користувачам інтуїтивного “молодшого аналітика”, з яким вони можуть розмовляти – завжди доступного для створення інсайтів без потреби в незручному інтерфейсі.

Які були найбільш значущими перешкоди, з якими ви зіткнулися на ранніх етапах розробки TigerEye, і як ви їх подолали?

Одним із найбільших сюрпризів була величезна кількість даних, з якими ми зіткнулися, незалежно від розміру компанії. Навіть середні компанії часто мають величезну кількість даних, які часто змінюються. Існуючі інструменти, такі як Looker, не могли ефективно обробляти ці навантаження; ми бачили час завантаження графіків до 10-12 секунд. Це недопустимо для сучасного швидкого бізнес-середовища.

Щоб вирішити цю проблему, нам довелося інновувати. Ми інтегрували DuckDB для швидшого виконання запитів та обрали Flutter для створення легкого та ефективного інтерфейсу. Крім того, ми внесли свій внесок у відкриту спільноту, розробивши та підтримуючи DuckDB.Dart, що дозволяє безшовно інтегруватися з Dart та середовищами Flutter. Ці технології дозволили нам оптимізувати швидкість, гнучкість та масштабованість.

Як співзасновник, як ви та ваша команда пріоритезували функції та можливості для запуску TigerEye?

Ми почали з того, що поставили всі ресурси компанії за баченням аналітика штучного інтелекту. Це означало, що кожен інженер фронтенду та бекенду внесли свій внесок. Природа аналітика штучного інтелекту вимагала повної компанії зусиль, оскільки це не лише про текстовий вивід; це про надання інтерактивних віжетів, конфігурацію симуляторів та надання аналітикам можливості вчиняти значущі дії. Наприклад, одна функція дозволяє користувачам конфігурувати майбутній план для додавання 10 представників на Західному узбережжі безшовно, що включає розробку високоінтерактивного та інтуїтивного системи.

Процес розробки мав свої висхідні та низхідні етапи, але технічний хребет був побудований на суворій оцінці. Це стало ядром нашої пріоритезації. Оцінка – це місце, де відбувається справжня робота. Ми постійно питаємо: “Чи зробила ця зміна систему краще чи гірше?” Ми почали з нашої інженерної команди та наших експертів у галузі та згодом еволюціонували до захоплення запитань клієнтів, щоб уточнити нашу систему далі.

Ми ввели автоматизований набір тестів, де штучний інтелект оцінює себе та присвоює бал, щоб визначити, чи зміни покращили систему. Щоб забезпечити точність, ми все ще проводимо людську оцінку щотижня, щоб запобігти упередженості, наприклад, коли велика мова моделі дає собі найвищі оцінки. Цей двошаровий підхід був критично важливим для того, щоб TigerEye досягла стану “1.0” та продовжувала підвищувати планку.

Нарешті, досягнення галузевої відповідності було основним фокусом. Операції продажів та go-to-market вимагають точних, спеціалізованих відповідей, а відповідність між зацікавленими сторонами не завжди очевидна. Саме тому галузева експертиза та реальна відгука клієнтів були критично важливими для формування TigerEye у платформу, якою вона є сьогодні.

Як підхід TigerEye відрізняється від традиційних інструментів бізнес-інтелекту, і який вплив це мало на темпи прийняття серед підприємств?

TigerEye була побудована з нуля з штучним інтелектом та мобільними пристроями, пропонуючи рішення, яке є по суті портативним та призначеним для швидкої відповіді на запитання. На відміну від традиційних інструментів бізнес-інтелекту, які є повільними та часто вимагають великої конфігурації, TigerEye пріоритезує швидкість та легкість використання через розмовний штучний інтелект.

Наші графіки та віжети є високо гнучкими, з інтерактивними візуальними елементами, які дозволяють користувачам досліджувати дані інтуїтивно. Штучний інтелект не покладається на загальні, поверхневі відомості, які можуть привести до неточних відповідей; натомість він спеціалізується на наданні точних, структурованих метрик, адаптованих до кожного бізнесу.

Для стартапів, середніх чи підприємств-лідерів TigerEye забезпечує узгодженість, ґрунтуючись на всіх розрахунках у SQL, що дозволяє як фронтенду, так і запитам, керованим штучним інтелектом, надавати ті самі надійні цифри. Ми також забезпечуємо прозорість, показуючи клієнтам математику, яка лежить в основі нашого аналізу, забезпечуючи, щоб вони розуміли точно, як платформа TigerEye прийшла до своїх відповідей. Ця прив’язаність до ясності допомагає будувати довіру та впевненість у наданих інсайтах.

Результатом є платформа штучного інтелекту, яка забезпечує сильну налаштовуваність, одночасно наділяючи команди можливістю доступу до діючих інсайтів незалежно, дозволяючи командам даних зосередитися на більш стратегічних завданнях. Цей підхід прискорив прийняття серед підприємств, які шукають інтуїтивні, масштабовані та точні інструменти для покращення прийняття рішень.

Як TigerEye використовує штучний інтелект для адаптації та навчання змін у CRM, ERP та маркетинговій автоматизації в реальному часі?

TigerEye використовує штучний інтелект, включаючи Retrieval-Augmented Generation (RAG) та інтеграцію з реальними API, для динамічної адаптації до змін у платформах CRM, ERP та маркетингової автоматизації. Ми також поєднуємо Генеративний штучний інтелект з традиційним машинним навчанням та теорією симуляції, щоб надати нашому штучному інтелекту можливість передбачати майбутнє. З’єднавшись безпосередньо з цими системами, наша компанія постійно моніторить оновлення, такі як нові записи клієнтів, зміни у стадіях угод або метрики виконання кампаній, забезпечуючи, щоб інсайти залишалися актуальними та діючими.

Наш аналітик штучного інтелекту не просто пасивно повідомляє дані; він вчиться та еволюціонує з потоками роботи клієнтів. Наприклад, якщо команда продажів змінює структуру свого трубопроводу, TigerEye швидко визначає ці зміни та коригує свої розрахунки, прогнози та рекомендації відповідно. Ця здатність до адаптації в реальному часі усуває ручні оновлення та забезпечує, щоб керівництво та команди завжди мали точний та актуальний вигляд свого виконання go-to-market.

Крім того, гнучкість TigerEye дозволяє їй працювати з кількома системами, забезпечуючи безшовну інтеграцію та узгодженість. Чи це Salesforce, HubSpot (HUBS ), NetSuite чи інші платформи, штучний інтелект TigerEye дозволяє командам розрізати складність, забезпечуючи своєчасні та надійні інсайти, які сприяють розумнішому та швидшому прийняттю рішень.

З зростанням складності операцій go-to-market, як TigerEye спрощує прийняття рішень для керівництва та команд?

Діючі інсайти через розмовний штучний інтелект. Традиційні інструменти бізнес-інтелекту часто вимагають від команд навігації через незручні панелі, очікування генерації звітів командою даних або ручного з’єднання метрик по різних системах. TigerEye усуває ці瓶ячки, забезпечуючи миттєві, керовані штучним інтелектом відповіді, адаптовані до потреб керівництва та команд.

Наш аналітик штучного інтелекту функціонує як проактивний, молодший член команди, здатний відповісти на запитання, такі як “Яка моя ставка перемог у 4 кварталі по регіонах?” або “Як додавання п’яти представників на Східному узбережжі вплине на річну рекрутингову вартість?” Платформа надає інсайти за секунди без потреби у моделюванні даних або великої конфігурації.

Інтегруючи штучний інтелект з адаптованою бізнес-інтелектом, TigerEye забезпечує, щоб всі метрики були точними, узгодженими та відповідними по всій організації. Керівництво отримує ясність щодо стратегічних рішень, тоді як команди користуються інструментами, які висвітлюють тенденції, передбачають результати та знижують шум операційної складності. TigerEye допомагає бізнес-лідерам приймати швидші та розумніші рішення без великої праці.

Як ви бачите майбутнє розмовного штучного інтелекту в бізнес-інтелекті протягом наступних п’яти років?

Бізнес-інтелект зараз знаходиться на розі шляхів. Багато інструментів залишаються застарілими чи придбаними. Вони повільні в інноваціях, не мають нових продуктів та надто загальні в підході. Ці спадкові рішення не були побудовані з нуля для інтеграції з великими мовними моделями або для пропозиції інтероперабельності штучного інтелекту. У більшості випадків вони намагаються адаптувати застарілі системи до неперевірених рішень штучного інтелекту, що не рухає справи вперед.

Розмовний штучний інтелект буде керувати новим поколінням спеціалізованих застосунків бізнес-інтелекту. Ці інструменти не вимагатимуть від команд витрачати нескінченні години на налаштування та побудову рішень – вони будуть адаптовані з самого початку для вирішення конкретних проблем у фінансах, продажах, маркетингу, будівництві, нафті та газі та інших галузях. Кожний ринок розвивається по-різному, і спеціалізація є ключем.

Фундаментальні моделі штучного інтелекту, такі як OpenAI, Anthropic та Mistral, продовжуватимуть обробляти широкі, загальні застосування, але майбутнє бізнес-інтелекту лежить у спеціалізованих вертикальних рішеннях, які вирішують унікальні проблеми. Спеціалізовані інструменти штучного інтелекту для бізнес-інтелекту замінять поточний підхід “один розмір для всіх”, дозволяючи підприємствам витягувати інсайти швидше та точніше. Це може забезпечити точність та діючі інсайти в межах своєї галузі. Ця зміна переозначить бізнес-інтелект, яким ми його знаємо.

Після служби як відвідувального партнера в Y Combinator, як наставництво стартапів вплинуло на ваш стиль лідерства чи підхід до інновацій?

YC навчив мене важливості пріоритету людей. Я навчився зосереджувати свою енергію на засновниках, які були голодні, відкриті до відгуку та нестримно наполегливі. Ці риси – витривалість та адаптивність – є ознаками успішних команд, і я переніс це в TigerEye.

Іншим уроком було визнання цінності різноманітності, як у думці, так і в походженні. У YC я побачив особисто, як засновники з недопредставлених груп часто приносили неймовірну стійкість та креативність за стол. Це бачення сформувало те, як ми будемо будувати та керувати в TigerEye сьогодні. Різноманітність посилює команди та сприяє інноваціям.

Яке ваше бачення майбутнього TigerEye, і як ви плануєте розширити його вплив по галузях?

TigerEye перш за все є компанією штучного інтелекту. Наша мета – привнести інновації, які ми бачимо в споживчому штучному інтелекті, таких як безшовна взаємодія в інструментах типу Perplexity та Cursor, до підприємства. Припустіть собі особистого помічника, якого ви можете запитати про інсайти будь-де, на будь-якому пристрої. Потрібно знати, чому угоди зупинилися у 2 кварталі або що потрібно, щоб подвоїти кількість продажів у певному регіоні, поки ви рухаєтеся? Ви питаєте, і це миттєво з’являється, точне та узгоджене по всій компанії.

Майбутнє TigerEye полягає у спрощенні доступу до даних та універсалізації інсайтів, незалежно від того, чи використовуєте ви мобільний додаток, носите розумний годинник чи запитуєте звіт у Slack. Ми зосереджені на створенні інструментів, які роблять прийняття рішень на основі даних безшовним.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати TigerEye.