Phỏng vấn
Arnav Mishra, Đồng sáng lập và CTO của Doss – Loạt phỏng vấn
Arnav Mishra, Đồng sáng lập và CTO của Doss, là một kỹ sư toàn diện và lãnh đạo kỹ thuật với nền tảng bao gồm các công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu và hệ thống cơ sở hạ tầng quy mô lớn. Trước khi đồng sáng lập Doss, anh là một kỹ sư sáng lập tại Siteline, nơi anh xây dựng các hệ thống cốt lõi bao gồm kiến trúc quyền, tích hợp ERP, và khuôn khổ tự động hóa, đồng thời cũng đóng góp vào việc tuyển dụng, hoạt động doanh thu, và văn hóa công ty. Trước đó trong sự nghiệp của mình, anh từng giữ vị trí kỹ sư tại Rubrik và thực tập tại các công ty như Uber và VMware, phát triển chuyên môn về cơ sở hạ tầng đám mây, hệ thống dữ liệu, và tự động hóa. Bên cạnh công việc kỹ thuật của mình, anh đã tích cực tham gia vào việc cố vấn và phát triển tài năng thông qua các tổ chức như Techquitable Futures và Contrary, phản ánh cam kết rộng lớn hơn trong việc hỗ trợ thế hệ kỹ sư tiếp theo.
Doss là một công ty phần mềm doanh nghiệp hiện đại tập trung vào việc đổi mới các hệ thống ERP truyền thống thông qua Nền tảng Tài nguyên Thích ứng (ARP) của mình, một nền tảng hoạt động linh hoạt, bản địa AI được thiết kế để thống nhất và tự động hóa các quy trình kinh doanh. Được xây dựng như một giải pháp thay thế có thể cấu hình cho các giải pháp ERP truyền thống, Doss cho phép các công ty quản lý hàng tồn kho, mua sắm, tài chính, và thực hiện trong một hệ thống duy nhất thích ứng với các hoạt động thực tế thay vì buộc các quy trình cứng nhắc. Nền tảng của nó kết hợp một lớp dữ liệu tập trung, quy trình không cần mã, và phân tích thời gian thực, cho phép các doanh nghiệp triển khai nhanh chóng, tích hợp với các công cụ hiện có, và liên tục phát triển các hoạt động của mình mà không cần triển khai dài hạn hoặc tư vấn tốn kém.
Động lực xây dựng DOSS bắt nguồn từ việc Wiley chứng kiến phần mềm cũ gây gián đoạn cho hoạt động sản xuất của cha anh, và cả hai đều chứng kiến những vấn đề tương tự khi làm việc với các nhà máy và chuỗi cung ứng phần cứng. Làm thế nào những trải nghiệm đó định hình quyết định của bạn trong việc đồng sáng lập DOSS và tái thiết các hệ thống ERP từ đầu?
Trước DOSS, tôi là kỹ sư sáng lập tại một công ty khởi nghiệp FinTech. Lý do số một khiến khách hàng của chúng tôi – các giám đốc tài chính, kế toán, v.v. – không đi với giải pháp của chúng tôi là vì họ “quá bận rộn khi triển khai một ERP”. Khi tôi đào sâu vào lĩnh vực ERP cổ điển, tôi bị sốc bởi mô hình triển khai hiện có.
Điều tôi liên tục thấy là sự thất bại cơ bản giống nhau: triển khai mất nhiều tháng hoặc nhiều năm, chi phí hàng trăm nghìn đến hàng triệu đô la, và bị tắc nghẽn hoàn toàn bởi các tư vấn viên con người với hóa đơn giờ. Sau đó, một khi ERP được giao, nó ngừng thay đổi. Kinh doanh tiếp tục phát triển; hệ thống không. Đó là một vấn đề kiến trúc, không phải là vấn đề cấu hình. Bạn không thể vá lỗi để vượt qua nó.
Là một nhà xây dựng phần mềm, sự so sánh gần nhất mà tôi có thể nghĩ đến là như sau: hãy tưởng tượng một thế giới trong đó công cụ quan trọng nhất bạn sử dụng – như một nhà phát triển, hãy nói GitHub – được xây dựng cụ thể cho công ty của bạn trong suốt nhiều năm bởi một cơ quan tư vấn của bên thứ ba. Sau đó, một khi sản phẩm được hoàn thành, các tư vấn viên rời đi mà không có bảo trì, không cải tiến tính năng, và không hỗ trợ. Các kỹ sư sẽ phản đối.
Không có công ty công nghệ hiện đại nào có thể hoạt động trong mô hình đó. Wiley và tôi đều đi đến kết luận giống nhau: cách duy nhất để sửa nó là xây dựng lại từ đầu.
DOSS tự định vị mình là một nền tảng hoạt động bản địa AI được thiết kế để thay thế các hệ thống ERP truyền thống như SAP hoặc Oracle. Những khác biệt kiến trúc cơ bản nào làm cho một ERP bản địa AI trở nên khả thi ngày nay mà không thể thực hiện được một thập kỷ trước?
Oracle và SAP được xây dựng trong một thời đại mà, để đạt được phân phối tối đa, họ cần đơn giản hóa mặt phẳng cấu hình của một ERP để trở thành một trình chỉnh sửa dựa trên GUI mà các tư vấn viên không kỹ thuật có thể cung cấp ở quy mô. Để bảo tồn các phương pháp hay nhất, họ đã khóa các phần lớn của các hệ thống cốt lõi và chỉ cho phép tính hợp thành ở các cạnh. Tuy nhiên, trong thực tế, khi bạn nhìn vào phổ của tất cả các doanh nghiệp trên thế giới, các ứng dụng kinh doanh của họ cần tính linh hoạt tối đa.
Điều mà thế giới bản địa AI cho phép là chuyển đổi kỹ thuật phần mềm từ một nghề thủ công sang một máy công nghiệp. Chúng ta không còn cần các nghệ nhân phần mềm để tạo ra các hệ thống mã; thay vào đó, chúng ta đang chuyển sang một thế giới trong đó sản lượng phần mềm là một yếu tố của tính toán và token.
Doss đã được thiết kế kiến trúc chính xác với điều này trong tâm trí.
Chúng tôi đã xây dựng ZSL, một ngôn ngữ cụ thể miền khai báo (DSL) mô tả toàn bộ triển khai DOSS của khách hàng trong mã. Hãy nghĩ về điều mà “Terraform” đã làm cho nỗ lực Cơ sở hạ tầng dưới dạng Mã, nhưng thay vào đó được áp dụng cho logic ứng dụng kinh doanh. Bằng cách định nghĩa ERP trong một ngôn ngữ lập trình tương đối thấp chiều, chúng tôi có thể triển khai các tác nhân ở quy mô để cung cấp các giải pháp ERP.
Một khi ZSL được viết, phần quan trọng nhất của kiến trúc là nướng các phương pháp hay nhất vào chính nền tảng để ngăn các tác nhân xây dựng các triển khai chất lượng thấp. Đội ngũ của chúng tôi đã cung cấp một hệ thống phân tán có thể mở rộng với một bộ lập lịch cấp nhân để xử lý tải công việc ERP đột biến. Hơn nữa, chúng tôi đã xây dựng một hệ thống cơ sở dữ liệu HTAP kết hợp các phần quan trọng nhất của một cơ sở dữ liệu giao dịch như Postgres và khả năng phân tích của một Nhà kho Dữ liệu.
Bằng cách xây dựng nền tảng để có sức mạnh cấp Doanh nghiệp từ sớm, hệ thống được thiết lập để phân phối hoàn toàn bởi các tác nhân. Điều mà trước đây mất nhiều tháng hoặc nhiều năm để thực hiện bởi các đội tư vấn giờ có thể được song song hóa ở quy mô sử dụng cơ sở hạ tầng tác nhân trong hệ thống vòng kín độc quyền của chúng tôi.
Nhiều công ty vẫn phụ thuộc vào bảng tính và các công cụ phân mảnh cho mua sắm, hàng tồn kho, và quản lý đơn hàng. Những điểm mù hoạt động lớn nhất nào xuất hiện khi dữ liệu kinh doanh cốt lõi không được thống nhất thành một nguồn sự thật duy nhất?
Vấn đề lớn nhất là quyết định được đưa ra dựa trên thông tin cũ hoặc không đầy đủ. Nếu dữ liệu hàng tồn kho của bạn sống trong một nơi, đơn đặt hàng mua của bạn ở một nơi khác, và đơn đặt hàng bán của bạn ở một nơi thứ ba, bạn luôn phải đối chiếu, thủ công, chậm, và sau khi thực tế. Bằng thời điểm ai đó nhận ra hàng tồn kho không chính xác hoặc một nhà cung cấp đang chậm trễ, nó đã trở thành một vấn đề trong kinh doanh.
Verve Coffee Roasters là một ví dụ tốt về nơi này bị phá vỡ trong thực tế. Họ chạy các hoạt động trên bán lẻ, bán buôn, DTC, và quán cà phê ở Mỹ và Nhật Bản, nhưng họ quản lý tất cả những điều này trên các hệ thống không kết nối với nhau mà không có khả năng hiển thị hàng tồn kho thời gian thực. Họ đã hết cà phê của chính họ tại các địa điểm có lưu lượng truy cập cao và đạt được tình trạng hàng tồn kho quan trọng trong quá trình ra mắt một nhà bán lẻ lớn đã ảnh hưởng đến mối quan hệ bán lẻ quan trọng. Dữ liệu đã tồn tại ở một nơi nào đó; nó chỉ không được kết nối theo cách mà cho phép ai đó hành động trên nó kịp thời.
Vấn đề tinh vi hơn là sự phân mảnh che giấu hình dạng thực sự của các hoạt động của bạn. Bạn không thể nhìn thấy mối quan hệ giữa một sự chậm trễ ở thượng nguồn và một vấn đề thực hiện ở hạ nguồn nếu những thứ đó sống trong các công cụ riêng biệt. Bạn sẽ quản lý các triệu chứng, thực hiện các đơn đặt hàng, xây dựng hàng tồn kho an toàn, và chạy các kiểm tra thủ công thay vì hiểu những gì thực sự đang xảy ra. Một hệ thống thống nhất không chỉ tiết kiệm thời gian trên việc đối chiếu. Nó thay đổi những gì bạn thậm chí có thể nhìn thấy và hỏi về nó.
Ở cốt lõi, hãy tưởng tượng chạy một doanh nghiệp mà không có quyền truy cập vào một hệ thống kiểm soát phiên bản (Git), một công cụ quan sát (DataDog), hoặc một cơ sở dữ liệu tập trung để truy vấn thông tin từ đó.
Các triển khai ERP đã yêu cầu các đội tư vấn lớn và nhiều tháng – hoặc thậm chí nhiều năm – của triển khai. Làm thế nào AI thay đổi kinh tế và sự phức tạp của việc triển khai phần mềm hoạt động trong các doanh nghiệp thực?
Mô hình triển khai truyền thống là kết quả xuất hiện của các phương pháp phần mềm cũ. Chúng ta không còn sống trong thế giới đó.
Có một động lực ngược chiều trong các triển khai ERP ngày nay – triển khai càng lâu và càng không hiệu quả, các nhà triển khai càng nhận được nhiều tiền. Hầu hết các nhà xây dựng sẽ không lợi dụng điều này; tuy nhiên, họ không bao giờ được khuyến khích để di chuyển với tốc độ và chất lượng.
Hơn nữa, tỷ lệ chi tiêu tư vấn so với chi tiêu phần mềm trong một thỏa thuận ERP truyền thống chạy khoảng 9:1, vì vậy bạn đang chi tiêu chín đô la cho các tư vấn viên cho mỗi đô la bạn chi tiêu cho phần mềm itself. Đối với một doanh nghiệp lớn, điều đó cực kỳ đau đớn. Đối với các doanh nghiệp thị trường trung bình, nó cản trở. Vì vậy, họ либо chấp nhận phần mềm không thực sự phù hợp với cách họ hoạt động, hoãn dự án, hoặc bỏ nó một phần trên đường đi.
AI thay đổi đơn vị kinh tế của điều này hoàn toàn. Thay vì một thỏa thuận tư vấn, một triển khai DOSS là một cơ sở mã. Khi thời gian triển khai của chúng tôi tiếp tục giảm, chúng tôi có thể sắp xếp các khuyến khích với một mô hình “trả tiền khi giao hàng” thay vì “trả tiền khi bạn đi”. Khi kinh doanh thay đổi, hệ thống thay đổi cùng với nó. Sự cần thiết của các phòng tư vấn và các bản trình bày dài không còn liên quan.
Thành công tại Doss có nghĩa là thay thế chi tiêu dịch vụ CNTT toàn cầu 1,86 nghìn tỷ đô la bằng triển khai và bảo trì tác nhân sử dụng ZSL của chúng tôi làm ngôn ngữ cho phần mềm ứng dụng kinh doanh. Thành công tại Doss là việc phổ biến tất cả các ứng dụng kinh doanh ở quy mô.
Bạn đã triển khai DOSS với các công ty hoạt động trong môi trường thực như sản xuất, hậu cần, và hàng tiêu dùng. Những thách thức không lường trước nào xuất hiện khi AI gặp phải dữ liệu hoạt động phức tạp?
Thách thức hiếm khi là AI. Đó là dữ liệu bạn yêu cầu nó suy luận về.
Mỗi doanh nghiệp chúng tôi làm việc với đã tích lũy nhiều năm các giải pháp hoạt động. Dữ liệu kỹ thuật tồn tại, nó chỉ không sống ở bất kỳ nơi nào mà nhân viên của họ, chứ không phải là các hệ thống tác nhân, có thể hành động đáng tin cậy trên nó.
Một ví dụ tuyệt vời là một nhà sản xuất đồ nội thất của Đức tạo ra các món đồ tùy chỉnh. Khi chúng tôi đến, họ đã có 10 năm dữ liệu lịch sử trải rộng trên 8 định dạng tệp tùy chỉnh với 11 đối tượng dữ liệu khác nhau và một bộ đồng bộ hóa 3PL chạy trên sao chép thủ công từ các thư mục FTP. Logic kinh doanh là cụ thể với các kích thước tùy chỉnh, cấu hình, phương thức thanh toán, và vị trí phòng trưng bày, và toàn bộ hệ thống cần hoạt động bằng tiếng Đức. Không có lược đồ ngoài hộp cho điều đó. Họ phải trả hàng nghìn euro mỗi lần họ muốn thay đổi các tùy chọn cấu hình đơn giản, như các tùy chọn trạng thái cho một đơn đặt hàng mua.
Thách thức không phải là sự phức tạp kỹ thuật của bất kỳ phần nào. Đó là mỗi doanh nghiệp có một phiên bản khác nhau của vấn đề này, và bạn không thể dự đoán đầy đủ nó cho đến khi bạn ở trong dữ liệu của họ. Công việc là lấy một bản in chính xác về cách kinh doanh thực sự hoạt động, không phải ánh xạ dữ liệu của họ vào một mẫu chung và hy vọng nó phù hợp.
Để xây dựng một giải pháp hoạt động trong thế giới thực, bạn cần một nền tảng có tính linh hoạt tối đa. Chỉ khi đó, AI mới có thể hữu ích trong việc hiểu mô hình dữ liệu cơ bản nó đang làm việc từ đó và xây dựng mô hình hoạt động cho từng khách hàng.
Có rất nhiều cuộc thảo luận về đồng pilot AI và tác nhân tự động trong phần mềm kinh doanh. Bạn nghĩ AI sẽ thêm giá trị nhất trong các quy trình hoạt động ngày nay, và đâu là nơi giám sát của con người vẫn còn thiết yếu?
Ở quy mô, AI có khả năng phá vỡ tất cả công việc hoạt động.
Trong đường chân trời gần, các mô hình và tác nhân độc quyền của Doss nên có thể biến đổi các lõi của các tư vấn viên kỹ thuật trong việc triển khai các ứng dụng kinh doanh cũng như các tư vấn viên quản lý trong việc cung cấp các khuyến nghị chiến lược. Doss sẽ có kho lưu trữ lớn nhất của dữ liệu cấu trúc và đồng vị đại diện cho cả lược đồ và thông tin hoạt động cho các doanh nghiệp. Các tác nhân của chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu đó để cung cấp các khuyến nghị có thể mở rộng.
Giá trị rõ ràng nhất ngày nay là cụ thể hơn thế. Đó là trong công việc lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc, và hiện được thực hiện bởi những người có các ưu tiên chiến lược khác: xử lý đơn đặt hàng mua, đối chiếu hàng tồn kho, và định tuyến quyết định thực hiện. Những công việc này có đầu vào và đầu ra được định nghĩa rõ ràng, và AI có thể xử lý chúng đáng tin cậy ở quy mô.
Đối với bây giờ, giám sát của con người là thiết yếu ở bất cứ nơi nào chi phí của một quyết định sai là cao, và hệ thống không còn có đủ ngữ cảnh để tự tin. Ngày nay, mô hình đúng không phải là các tác nhân tự động thay thế việc ra quyết định của con người toàn bộ; đó là các tác nhân xử lý công việc có thể định nghĩa rõ ràng, quy mô lớn để con người có thể tập trung vào các quyết định thực sự đòi hỏi phán đoán của họ.
Nhiều doanh nghiệp đang cố gắng xếp lớp AI lên trên các ngăn xếp phần mềm hiện có. Theo quan điểm của bạn, tại sao việc xếp lớp lại các hệ thống cũ với AI thường không đạt được so với việc xây dựng AIectly vào nền tảng từ đầu?
Các hệ thống cũ không được xây dựng để được suy luận bởi AI. Các mô hình dữ liệu, các API, cách thông tin được cấu trúc, tất cả đều được thiết kế cho con người tương tác với chúng thông qua giao diện. Khi bạn cố gắng xếp lớp AI lên trên đó, bạn đang yêu cầu nó làm việc xung quanh các ràng buộc mà nó không được thiết kế để làm việc xung quanh.
Ngay cả khi bạn cố gắng ném một máy chủ MCP lên trên, trong thực tế, một máy chủ MCP cần các mẫu thiết kế cụ thể. Hầu hết các máy chủ MCP ngày nay thực sự giới thiệu sự phình to của cửa sổ ngữ cảnh và làm tăng hiệu suất.
Tuy nhiên, vấn đề sâu sắc hơn là mô hình triển khai. Trong một ERP truyền thống, cấu hình của hệ thống được lưu trữ trong hệ thống itu sendiri. Đó không phải là mã bạn có thể đọc, kiểm tra, hoặc phiên bản. Không có cách nào cho một tác nhân để hiểu hệ thống đang làm gì, chứ không phải là thay đổi nó một cách an toàn. Chúng tôi xây dựng ZSL cụ thể để cấu hình là một cơ sở mã chính thức: có thể đọc, kiểm tra, và triển khai trong một hệ thống vòng kín. Chúng tôi đang xây dựng một chu kỳ phát triển phần mềm (SDLC) hoàn toàn tác nhân. Đó là điều kiện tiên quyết để AI thực sự hoạt động trên hệ thống chứ không chỉ ngồi trên nó.
Khi AI trở nên có khả năng tạo ra các quy trình và tương tác trực tiếp với các hệ thống hoạt động, bạn nghĩ giao diện của phần mềm doanh nghiệp truyền thống sẽ phát triển như thế nào?
Câu hỏi giao diện thực sự là về ai cần sử dụng hệ thống. Hiện tại, các giao diện ERP được xây dựng xung quanh một tập hợp nhỏ các người dùng quyền lực, những người đã được đào tạo trên hệ thống trong quá trình triển khai. Mọi người khác либо không thể sử dụng nó, hoặc nhận được một phiên bản bị suy giảm của nó.
Điều chúng tôi đang xây dựng là một giao diện có thể cấu hình, điều này đối xử với giao diện như một người xây dựng trang web. Giao diện itu sendiri cũng được hỗ trợ bởi hệ thống vòng kín ZSL. Mỗi người, từ giám đốc tài chính đến người quản lý kho, nhận được một bảng điều khiển và các view dữ liệu được cấu hình xung quanh cách họ thực sự làm việc, không phải xung quanh cách phần mềm được cấu hình. Khi AI xử lý nhiều hơn việc thực hiện quy trình cơ bản, giao diện trở nên ít hơn về việc nhập dữ liệu và nhiều hơn về khả năng hiển thị và ra quyết định. Phần mềm nên xử lý phần còn lại.
Các công ty khởi nghiệp như DOSS đang tham gia vào một thị trường được thống trị bởi các công ty lâu đời. Những lợi thế nào mà các công ty khởi nghiệp bản địa AI có khi cạnh tranh với các nền tảng doanh nghiệp đã thành lập?
Các công ty lâu đời có vấn đề ngược lại với các công ty khởi nghiệp. Họ có các cơ sở đã cài đặt khổng lồ để bảo vệ. Mỗi quyết định kiến trúc mà họ đưa ra phải tương thích ngược. Họ có thể thêm các tính năng AI vào các sản phẩm hiện có, nhưng họ không thể xây dựng lại các hệ thống cơ bản mà không phá vỡ mọi thứ chạy trên chúng. Đó không phải là một thất bại của tham vọng; đó là cấu trúc.
Trong ERP cụ thể, họ cũng bị gánh nặng bởi các quyết định kinh doanh đã đưa họ xuống một con đường mà doanh thu được thúc đẩy từ chức năng cụ thể mà DOSS đang tìm cách loại bỏ – các tư vấn viên chuyên nghiệp. Dữ liệu người dùng chi tiêu chín đô la cho các tư vấn viên cho mỗi đô la họ chi tiêu cho phần mềm itu sendiri, khả năng chuyển đổi 90% doanh thu nguồn của họ là không thể đối với các công ty lớn.
Một hệ thống bản địa AI có thể được thiết kế từ đầu để AI là một phần của kiến trúc cốt lõi, không phải là một lớp trên đỉnh. Mô hình triển khai, mô hình dữ liệu, và cách cấu hình hoạt động đều được thiết kế với AI là một tham gia viên hạng nhất. Đó là một lợi thế hợp chất mà mỗi triển khai khiến hệ thống tốt hơn, và các tác nhân triển khai trở nên có khả năng hơn với mỗi khách hàng mới. Loại vòng cải tiến đó không tồn tại trong một hệ thống mà triển khai vẫn là một thỏa thuận tư vấn của con người.
Nhìn về phía trước, bạn hình dung AI sẽ biến đổi “hệ điều hành” của một doanh nghiệp như thế nào trong vòng năm đến mười năm tới, đặc biệt là trong các lĩnh vực như khả năng hiển thị chuỗi cung ứng, ra quyết định thời gian thực, và hoạt động tự động?
Chúng tôi thành lập DOSS trên niềm tin rằng các hệ thống doanh nghiệp sẽ có thể xây dựng chính chúng. Ba năm sau, chúng tôi đã bước vào Giai đoạn 2 của Doss: triển khai tự động tác nhân. Nền tảng đã có thể tạo, xác thực, và phát triển hệ thống của khách hàng thay vì dựa vào cấu hình tư vấn thủ công, và nó trở nên tốt hơn với mỗi triển khai.
Hướng mà điều này đang đi là một hệ thống luôn luôn ở bước nhảy với kinh doanh. Ngày nay, khoảng cách giữa cách một doanh nghiệp hoạt động và những gì phần mềm biết về nó là nhiều tháng hoặc nhiều năm. Hệ thống đã được cấu hình tại một thời điểm và chưa thay đổi kể từ đó. Điều trở nên có thể khi khoảng cách đó đóng lại, khi hệ thống thích ứng theo thời gian thực khi kinh doanh thay đổi, là một khả năng hoạt động khác. Khả năng hiển thị thời gian thực không chỉ là báo cáo nhanh hơn; đó là khả năng bắt một sự gián đoạn chuỗi cung ứng trước khi nó trở thành một thất bại thực hiện. Hoạt động tự động không chỉ là về hiệu quả; đó là khả năng chạy một doanh nghiệp phức tạp hơn với cùng một đội. Đó là phiên bản phần mềm hoạt động mà chúng tôi đang xây dựng.
Cảm ơn bạn vì những phản hồi chi tiết, người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Doss.
