Тор Олоф Філоген, співзасновник і генеральний директор Stravito – Інтерв’ю: Повернення розмови

Тор Олоф Філоген є генеральним директором і засновником Stravito, платформи Insights Intelligence, яку глобальні бренди довіряють для перетворення знань у впевнені рішення, які сприяють зростанню та прискоренню впливу на ринок.

У нашому попередньому інтерв’ю ми обговорювали Stravito Assistant як розмовний, штучно-інтелектуальний інтерфейс, який дозволяє командам шукати, досліджувати та взаємодіяти зі своїми внутрішніми дослідженнями та висновками. Через рік, як саме підприємства використовують Assistant у своїй повсякденній діяльності, і що вас здивувало щодо того, як він вписується у реальні робочі процеси?

Рік тому команди використовували Stravito AI Assistant в основному для пошуку та надання досліджень швидше. Що змінилося, то як команди використовують його для перевірки стратегічних припущень перед важливими рішеннями та синтезу доказів по різних ринках перед прийняттям рішення.

На початку采用 було обумовлено економією часу. Тепер, з Deep Research Agent, Stravito AI Assistant автономно планує багаторівневе дослідження, аналізує повні звіти паралельно, перевіряє висновки та надає повністю посилкові синтези, засновані виключно на даних компанії. Результатом є відповіді на рівні аналітика, які надають докази, на які рішенняmakers можуть спертися.

Від часу нашої попередньої розмови Stravito розширив використання штучного інтелекту для підтримки більш динамічних способів роботи з висновками, включаючи функції типу AI Personas. Як клієнти використовують ці можливості на практиці, окрім ранньої ідеації чи експериментів?

Stravito AI Personas перетворює статичні дослідження сегментації на інтерактивні профILI споживачів, засновані на власних дослідженнях компанії, так що команди можуть тестиувати все, від упаковки до концепцій кампаній та ідей продукції, до великих бюджетів.

Наприклад, Lavazza Group інтегрував Stravito AI Personas у свій маркетинговий та інноваційний процес, створюючи профILI споживачів з тисяч інтерв’ю. Вже вони вдосконалили рішення щодо упаковки та кампаній.

Що раніше вимагало тижнів зупинки та перевірки, тепер може розпочинатися з фокусованих робочих сесій, перш ніж перейти до подальшого тестування, зберігаючи результати, засновані на власних дослідженнях компанії, з самого початку. Мета полягає у скороченні ризику раніше, більш ефективному ітеруванні та пріоритезації сильніших ідей до інвестування.

Як підприємства запитують питання щодо управління, нагляду та підзвітності, коли вводяться нові функції штучного інтелекту в платформу, і як Stravito адаптувався до цих проблем?

Підприємства раніше запитували “що воно може зробити?” Тепер вони запитують “чи можемо ми спертися на нього?” Для Stravito управління завжди було пріоритетом, і це видно в тому, як побудована платформа.

Загальний штучний інтелект побудований на інтернет-даних без бізнес-контексту. Stravito побудований повністю на власних перевірених дослідженнях компанії. Нет інтернет-скрейпінгу чи спільних джерел.

Наприклад, з Deep Research Agent, план дослідження видно до початку аналізу, і кожен висновок повністю посилковий, так що будь-яка відповідь може бути відстежена до原始ного джерела. Stravito також відповідає最高шим стандартам безпеки та захисту даних підприємств, з сертифікацією ISO 27001, атестацією SOC 2 Type II та контрактною гарантією, що дані клієнтів не будуть використані для навчання великих мовних моделей.

Відповідальність полягає в тому, що штучний інтелект обробляє синтез та планування дослідження. Люди обробляють судження, стратегію та остаточне рішення.

Багато організацій борються не з прийняттям нових інструментів, а з їхнім впровадженням у повсякденне прийняття рішень. Що ви дізналися про управління змінами при впровадженні Stravito в великі глобальні організації?

Організації, які найбільш успішно впроваджують Stravito, роблять три речі добре.

Вони встановлюють чіткі очікування з самого початку: жодне велике рішення не приймається без інтелекту, який вже володіє бізнес. Коли це стає стандартом, використання платформи перестає бути необов’язковим.

Вони інвестують у внутрішніх чемпіонів. Коли люди, яких інші сприймають як приклад, використовують платформу під час бізнес-оглядів, планувальних дискусій та інноваційних розмов, прийняття слідує.

І вони поєднують доступ з можливостями та підтримкою. Командам потрібна допомога у формулюванні правильних запитів та знанні, що робити з відповідями. Це те, що перетворює платформу, яку люди мають, у платформу, яку люди використовують.

Stravito позиціонує себе як єдине джерело істини для ринкових та споживчих висновків. Насправді підприємства часто мають фрагментовані дослідження, розкидані по різних системах. Як успішно клієнти консолідують ці знання, і де вони ще зустрічають опір?

Часто дослідження існують. Бізнес-, споживчі та ринкові висновки знаходяться по системах, регіонах та функціям. Проблема полягає в тому, що вони не пов’язані, так що великі рішення щодо інновацій, розширення та маркетингу приймаються без них. Це те, що вирішує Stravito.

Консолідування відбувається етапами. Організації починають з найбільш цінних досліджень та розширюють далі, з кожним етапом, який будує комерційний випадок для наступного. Heineken є хорошим прикладом, об’єднавши свою інтелектуальну власність в одному місці, вони перенаправили час CMI від пошуку досліджень до більш стратегічної, високоцінної роботи.

Якщо опір з’являється, то це зазвичай організаційний, а не технічний. Організації, які рухаються найшвидше та найбільш ефективно, мають чітку власність та внутрішніх чемпіонів, які можуть привести різні регіони та функції на борт. Комерційний випадок, рішення, прийняті швидше з кращими доказами, це те, що рухає цю розмову вперед.

Одна з мети Stravito полягала у демократизації доступу до висновків за межами традиційних дослідницьких команд. За останній рік, як цей ширший доступ змінив відносини між командами висновків та бізнес-сторонами?

Коли більше команд можуть взаємодіяти безпосередньо з споживчими та ринковими знаннями, висновки потрапляють у рішення раніше. Сторонам більше не потрібно чекати статичних звітів. Вони взаємодіють безпосередньо зі своїми знаннями, щоб формувати рішення, від позиціонування та упаковки до того, де розширити далі.

Це також змінило те, над чим команди висновків проводять свій час. З менше часу, витраченого на запитання та пошук досліджень, вони все частіше працюють як стратегічні радники, забезпечуючи, щоб докази формували рішення, які мають найбільше значення.

Персоналізація часто цитується як велика перевага штучного інтелекту в корпоративному програмному забезпеченні. Як клієнти Stravito налаштовують відкриття висновків за роль, регіон або функцію, і який вплив це мало на взаємодію з дослідженнями?

Коли команди бачать дослідження, які мають значення для їхніх рішень, вони взаємодіють з ними раніше та використовують їх більш послідовно. Глобальний лідер категорії має інші пріоритети, ніж регіональний маркетинговий директор, і Stravito розуміє це.

Колекції є однією з наших найбільш використовуваних функцій. Вони працюють як плейлісти, дозволяючи командам групувати дослідження за темою, регіоном або функцією, наприклад, колекцію, присвячену оновленню або сталості. Штучний інтелект Stravito потім безперервно надає подальші актуальні дослідження на основі того, що вже знаходиться в Колекції, так що команди залишаються в курсі того, що має значення, не потрібно йти на пошуки.

Як організації вирішують, коли покладатися на контекст, згенерований штучним інтелектом, а коли відсторонитися до людської експертизи, особливо для високих рішень?

Організації, які роблять це добре, мають чіткий розподіл праці. Штучний інтелект обробляє важку роботу синтезу та планування дослідження. Люди обробляють судження, стратегію та остаточне рішення.

На практиці інструменти типу Deep Research Agent у Stravito AI Assistant стискають час між запитом та доказами, надають повністю посилкові відповіді, засновані на власних дослідженнях компанії. AI Personas дозволяють командам тестиувати припущення проти реальних споживчих перспектив до інвестування. Обидва призначені для зміцнення основи, на якій приймаються рішення.

Однак, висновок є тільки початком. Люди вирішують, що означає доказ, зважують компроміси та володіють остаточним рішенням.

Інтеграція є повторюваною проблемою в корпоративних середовищах. Які закономірності ви спостерігали серед клієнтів, які успішно інтегрують Stravito з їхніми існуючими аналітичними, дослідницькими чи системами управління знаннями?

Організації, які бачать найбільший вплив, чітко розуміють, для чого призначена Stravito. Не як ще один репозиторій, а як шар, який з’єднує існуючі висновки та вводить їх у рішення, які їм потрібні.

На практиці Stravito працює поряд з дослідницькими та аналітичними постачальниками, яких клієнти вже використовують, збираючи бізнес-, ринкові та споживчі висновки в одному місці, так що знання, яке знаходиться по системах, може досягнути рішень, які їм потрібні.

Оглядаючи вперед, засновані на тому, що ви спостерігали за останній рік, що підприємства ще недооцінюють про операціоналізацію штучного інтелекту в управлінні висновками, і як це формує напрямок продукту Stravito?

Штучний інтелект може надати відповіді миттєво. Що підприємства недооцінюють, то все, що відбувається далі. Вартість дії на неправильному висновку є занадто значною, щоб вважати висновок висновком.

Організації, які випереджають, не будуть тими, які автоматизують найбільше. Вони будуть тими, які використовують те, що вони вже знають, щоб зробити кращі рішення, швидше та з більшою впевненістю.

Це те, що формує наш напрямок продукту. Наприклад, Deep Research Agent надає ригор та верифікацію, які вимагаються великими рішеннями. AI Personas вводять споживчу перспективу у процес до інвестування. Обидва призначені для забезпечення того, щоб жодне велике рішення не приймалося без інтелекту, який вже володіє організацією.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам може бути цікаво прочитати наше попереднє інтерв’ю або відвідати Stravito.