Chetan Alsisaria, CEO và Đồng sáng lập, Polestar Analytics – Loạt phỏng vấn

Chetan Alsisaria, CEO và Đồng sáng lập là một nhà lãnh đạo công nghệ doanh nghiệp chuyên về dữ liệu, phân tích và chuyển đổi được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo. Sau các vai trò đầu tiên tại Deloitte, PwC và EY, ông đã đồng sáng lập Polestar Analytics vào năm 2012 và kể từ đó đã mở rộng nó thành một công ty dữ liệu và trí tuệ nhân tạo toàn cầu. Ông lãnh đạo bán hàng, liên minh chiến lược, phát triển dịch vụ và giao hàng kỹ thuật, đồng thời cũng担任 Chủ tịch CAIO Circle, một cộng đồng dành cho các nhà lãnh đạo trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc thúc đẩy việc áp dụng trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm và thực tế. Ngoài ra, ông cũng đồng sáng lập Xumane Equity, phản ánh sự tập trung rộng lớn hơn của ông vào đổi mới trên các hệ thống và nền tảng doanh nghiệp.

Polestar Analytics là một công ty hội tụ dữ liệu và trí tuệ nhân tạo toàn cầu giúp các doanh nghiệp chuyển đổi dữ liệu phân mảnh thành thông tin hành động thông qua nền tảng 1Platform độc quyền của mình. Bằng cách thống nhất kỹ thuật dữ liệu, phân tích, trí tuệ nhân tạo và quy trình kinh doanh vào một hệ sinh thái duy nhất, công ty cho phép các tổ chức cải thiện việc ra quyết định, tối ưu hóa hoạt động và mở rộng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo. Với sự tập trung mạnh mẽ vào các trường hợp sử dụng cụ thể theo ngành và kết quả đo lường được, Polestar đã phát triển từ một công ty tư vấn thành một doanh nghiệp dựa trên nền tảng cung cấp các giải pháp thông minh và đơn giản hóa ở quy mô doanh nghiệp.

Bạn đã đồng sáng lập Polestar Analytics vào năm 2012 sau các vai trò tại Deloitte, PwC và EY. Bạn đã nhìn thấy khoảng trống nào trong dữ liệu và phân tích doanh nghiệp vào thời điểm đó, và tầm nhìn ban đầu đó đã phát triển như thế nào thành nền tảng 1Platform được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo ngày nay?

Bạn biết đấy, khi Ajay, Amit và tôi bắt đầu Polestar Analytics vào năm 2012, điều ironik là các công ty đang chết ngập trong dữ liệu nhưng lại đói thông tin để ra quyết định. Mọi người đều thu thập mọi thứ, nhưng khoảng cách giữa việc có dữ liệu và làm điều gì đó có ý nghĩa với nó là vô cùng lớn. Đó là vấn đề chúng tôi đã đặt ra để giải quyết.

Chuyển sang ngày nay, và thành thực, vấn đề đó vẫn chưa biến mất, nó chỉ thay đổi hình dạng. Khối lượng lớn hơn, các vấn đề lớn hơn, và bây giờ bạn đã có các tác nhân trong hỗn hợp cùng với con người cần phải hiểu rõ về tất cả. Điều đó thực sự làm cho tầm nhìn ban đầu của chúng tôi trở nên rõ ràng hơn, không phải là kém rõ ràng hơn.

Khẩu hiệu của chúng tôi, Dữ liệu đến Kết quả, Đơn giản hóa!, thực sự là sợi dây kết nối 2012 đến ngày nay. Chúng tôi bắt đầu với khả năng cung cấp dữ liệu; đưa dữ liệu đúng đến đúng người vào đúng thời điểm. Sau đó, trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện và khuếch đại những gì có thể. Giờ đây với 1Platform, chúng tôi đang đẩy mạnh hơn nữa; đơn giản hóa và tối đa hóa kết quả không chỉ cho con người mà còn cho các tác nhân đang ngày càng ra quyết định hoặc thông tin quyết định.

Điều thú vị là cách hệ sinh thái của chúng tôi đã trưởng thành để hỗ trợ điều này. Các tích hợp sâu của chúng tôi với Microsoft (MSFT ), Databricks và Anaplan giúp đưa dữ liệu, trường hợp sử dụng kinh doanh và lập kế hoạch lại với nhau. Và 1Platform nằm trên tất cả những điều này, bản địa với những môi trường này, không phải được gắn thêm.

Vậy, sự tiến hóa thực sự trông như thế này: khả năng cung cấp dữ liệu → thông tin được khuếch đại bởi trí tuệ nhân tạo → kết quả đơn giản hóa, sẵn sàng cho tác nhân. Sự theo đuổi sự xuất sắc là như nhau. Tốc độ mà chúng tôi có thể đến đó là điều đã thay đổi theo cấp số nhân.

Polestar Analytics tự định vị mình là một công ty hội tụ dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Hội tụ thực sự trông như thế nào trong thực tế đối với các doanh nghiệp lớn đang đối mặt với hệ thống phân mảnh và dữ liệu bị cô lập?

Đa số thời gian, phân mảnh không phải là vấn đề công nghệ, mà là vấn đề của con người và quy trình. Nó giống như bạn có một đội tài chính chạy trên Anaplan, một đội vận hành sống trong Excel, một đội kỹ sư dữ liệu xây dựng đường ống trên Azure, và mọi người đều kéo theo các hướng khác nhau với các định nghĩa khác nhau về cùng một chỉ số. Không có lượng trí tuệ nhân tạo nào có thể sửa chữa vấn đề niềm tin nếu nền tảng bị hỏng.

Vậy, khi chúng tôi nói về hội tụ, chúng tôi có nghĩa là giải quyết nền tảng đó trước. Trước khi bạn có thể thêm trí tuệ lên trên, bạn cần dữ liệu sạch, được quản lý và quan trọng là có thể tiếp cận. Không chỉ đối với các nhà phân tích của bạn, mà còn ngày càng nhiều đối với các tác nhân của bạn.

Trong thực tế, hội tụ với 1Platform trông như thế này: chúng tôi không gỡ bỏ và thay thế những gì các doanh nghiệp đã xây dựng. Chúng tôi đi vào các môi trường bản địa mà họ đã sống, như Databricks, Microsoft và Anaplan, và chúng tôi khâu dữ liệu và lớp thông minh trên chúng. Dữ liệu lập kế hoạch của bạn trong Anaplan nói chuyện với dữ liệu vận hành của bạn trong Databricks, và hệ sinh thái Microsoft của bạn là nơi quyết định thực sự xuất hiện cho con người và các tác nhân để hành động.

Bí quyết không nằm trong bất kỳ một trong những tích hợp nào. Nó nằm trong lớp kết nối của 1Platform khiến mọi thứ trở nên như một hệ thống nhất quán thay vì các công cụ không kết nối. Đó là hội tụ trông như thế nào trong thực tế, một sự đơn giản hóa có chủ ý cho đến khi sự phức tạp trở nên vô hình với doanh nghiệp.

Nền tảng 1Platform độc quyền của bạn nhằm mục đích thống nhất dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và quy trình làm việc vào một hệ thống duy nhất. Cách tiếp cận này khác với các ngăn xếp BI truyền thống hoặc các nền tảng dữ liệu hiện đại như Databricks hoặc Snowflake như thế nào?

Databricks và Snowflake là các nền tảng mạnh mẽ, chúng tôi không cạnh tranh với chúng, chúng tôi được xây dựng trên chúng. Sự khác biệt đó rất quan trọng. Databricks cung cấp cho bạn cơ sở hạ tầng và tính toán. Chúng tôi nằm trên đó và đặt câu hỏi khác: bây giờ thì sao?

Các ngăn xếp BI truyền thống đã làm được nhiều điều đúng cho thời của chúng, nhưng thông tin kinh doanh đã phát triển. Ngày nay, người dùng kinh doanh cần nhiều hơn các bảng điều khiển. Bạn có thể có một bảng điều khiển được thiết kế đẹp với mười lăm biểu đồ, và ai đó vẫn phải giải thích ý nghĩa của nó và quyết định làm gì tiếp theo. Khoảng cách giữa thông tin và hành động chính xác là nơi 1Platform hoạt động.

1Platform không tĩnh, nó liên tục phát triển. Nó không chỉ trả lời các câu hỏi bạn đặt ra; nó đưa ra các câu hỏi bạn thậm chí không nghĩ đến. Điều đó thay đổi mối quan hệ giữa người dùng kinh doanh và dữ liệu của họ.

Chúng tôi đã xây dựng các giao diện mã thấp và không mã trên Databricks và Azure cho phép các đường ống được tạo ra trong vài giây. Các nhiệm vụ từng mất vài ngày đối với các kỹ sư dữ liệu giờ có thể được kích hoạt bởi người dùng kinh doanh. Trên đó, Agenthood AI cho phép người dùng tạo và điều phối các tác nhân thông qua các giao diện kéo và thả đơn giản mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu.

Nhưng sự khác biệt thực sự là trải nghiệm của người dùng cuối. Thay vì nhảy qua nhiều bảng điều khiển, người dùng nhận được thông tin bằng ngôn ngữ tự nhiên, khuyến nghị theo ngữ cảnh và các câu chuyện do tác nhân dẫn dắt. Các KPI không chỉ ngồi trên màn hình; các tác nhân tích cực theo dõi chúng, đánh dấu những gì quan trọng và giải thích tại sao. Sự khác biệt không phải là nền tảng dữ liệu itself, mà là mọi thứ xảy ra sau khi dữ liệu đã sẵn sàng.

Nhiều doanh nghiệp vẫn còn kẹt trong cái được gọi là “địa ngục thí điểm trí tuệ nhân tạo”. Những rào cản cấu trúc hoặc tổ chức lớn nhất nào ngăn cản trí tuệ nhân tạo đạt được sản xuất ở quy mô?

Tôi gọi nó là “nghĩa địa thí điểm” vì hầu hết các dự án không chỉ bị đình trệ, mà còn im lặng chết đi. Những rào cản lớn nhất không phải là kỹ thuật, mà là tổ chức. Con người, quy trình và dữ liệu.

Quản lý thay đổi được đánh giá thấp một cách nhất quán. Khi bạn thiết kế lại cách mọi người làm việc, bạn thách thức cách họ tạo ra giá trị. Các tổ chức thành công là những nơi lãnh đạo làm cho năng lực trí tuệ nhân tạo trở nên quan trọng một cách rõ ràng. Khi việc nâng cao kỹ năng được thưởng và thiết kế quy trình lại được hỗ trợ cấu trúc, việc áp dụng sẽ tăng tốc.

Then có vấn đề về đường cong J. Đầu tư trí tuệ nhân tạo thường giảm trước khi tăng. Nhiều tổ chức dự kiến ROI trong 90 ngày, không thấy nó, và từ bỏ nỗ lực. Những tổ chức thành công cam kết với toàn bộ đường cong.

Sẵn sàng dữ liệu là một yếu tố quan trọng khác. Dữ liệu kém chất lượng dẫn đến quyết định tự tin sai lầm. Cho đến khi nền tảng dữ liệu được tin cậy, trí tuệ nhân tạo ở quy mô lớn trở thành một trách nhiệm hơn là một tài sản.

Cuối cùng, kỷ luật trường hợp sử dụng quan trọng. Thay vì cố gắng làm mọi thứ với trí tuệ nhân tạo, các tổ chức cần tập trung vào các trường hợp sử dụng chứng minh và mở rộng quy mô.

Tại Polestar Analytics, việc đưa dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và quy trình làm việc vào một nơi tăng tốc cả việc khám phá vấn đề và xác định cơ hội, biến hội tụ thành một chất xúc tác cho thay đổi.

Trí tuệ nhân tạo tác nhân đang trở thành một chủ đề chính trong toàn ngành. Polestar Analytics đang suy nghĩ về trí tuệ nhân tạo tác nhân trong các quy trình làm việc doanh nghiệp như thế nào, và những trường hợp sử dụng thực tế nào đang thu được động lực?

Đối với chúng tôi, các tác nhân phải được nhúng vào cả lớp dữ liệu và quy trình làm việc để tạo ra giá trị thực sự. Một tác nhân định giá, ví dụ, không chỉ là một mô hình ngôn ngữ lớn ngồi trên bảng điều khiển; nó được tích hợp vào cơ sở hạ tầng dữ liệu, hiểu ngữ cảnh và hỗ trợ quyết định thực sự.

Trên toàn bộ 100+ tác nhân của chúng tôi, một số đóng vai trò là trợ lý trong khi những tác nhân khác được tự động hóa hoàn toàn. Sự hấp dẫn mạnh nhất là trong quản lý tăng trưởng doanh thu, bao gồm định giá, khuyến mãi và hỗn hợp truyền thông, nơi quyết định diễn ra thường xuyên và dữ liệu phong phú.

Trên phía kỹ thuật, các tác nhân giám sát đường ống và giải quyết lỗi đã được sử dụng. Các tác nhân FinOps đã giảm chi phí đám mây không sử dụng xuống 35%. Có sự áp dụng mạnh mẽ trong quản lý tài sản.

Chúng tôi hỗ trợ cả hệ sinh thái Microsoft và Databricks và cung cấp một nền tảng xây dựng tác nhân tùy chỉnh. Không phải mọi tác nhân đều cần phải dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn; kiến trúc nên phù hợp với trường hợp sử dụng để cân bằng giữa quy mô và chi phí.

Quản trị là điều cần thiết. Với các tác nhân tương tác với hệ thống tài chính hoặc dữ liệu khách hàng, các rào cản mạnh mẽ và giám sát của con người được xây dựng để đảm bảo độ tin cậy ở quy mô doanh nghiệp.

Với khoản tài trợ gần đây, bạn đang tăng gấp đôi sự phát triển IP. Làm thế nào quan trọng để sở hữu các nền tảng độc quyền so với xây dựng trên các hệ sinh thái hiện có trong cảnh quan trí tuệ nhân tạo ngày nay?

Chúng tôi được tích hợp sâu với các nền tảng như Databricks, Microsoft và Anaplan, cung cấp cơ sở hạ tầng và quy mô. Chúng tôi không cố gắng thay thế chúng.

Trọng tâm của chúng tôi là sở hữu lớp thông minh trên cùng. Sở hữu IP độc quyền cho phép chúng tôi kiểm soát trải nghiệm, nhúng kiến thức lĩnh vực và cung cấp giá trị nhất quán ở quy mô.

Sự khác biệt của chúng tôi đến từ chuyên môn ngành. Cho dù đó là PromoPulse AI cho quản lý tăng trưởng doanh thu hay WealthPulse cho dịch vụ tài chính, giá trị nằm ở việc hiểu các trường hợp sử dụng và quyết định thực tế.

Sở hữu IP độc quyền, đối với chúng tôi, là sự mã hóa của chuyên môn đó. Đó là điều làm cho nền tảng trở nên có thể bảo vệ và thực sự hữu ích.

Bạn đã làm việc chặt chẽ với các công ty Fortune 1000. Kỳ vọng xung quanh ROI trí tuệ nhân tạo đang thay đổi như thế nào khi các giám đốc điều hành yêu cầu kết quả đo lường được thay vì thí nghiệm?

Sự thay đổi là thực sự, nhưng thí nghiệm chưa biến mất. Nó chỉ được mong đợi sẽ di chuyển nhanh hơn và kết nối với kết quả có thể đo lường được.

Giám đốc điều hành hiện nay đánh giá ROI thông qua các ống kính rộng hơn như tốc độ quyết định, lòng trung thành của khách hàng, khả năng đổi mới và khả năng phục hồi.

ROI trí tuệ nhân tạo không còn thuộc về một nhà lãnh đạo duy nhất. CTO tập trung vào cơ sở hạ tầng và dữ liệu, CFO nhìn vào tác động tài chính, và COO nhấn mạnh hiệu quả hoạt động.

Các tổ chức thành công là những tổ chức liên kết những quan điểm này sớm và cam kết với kết quả dài hạn.

Chiến lược mở rộng của bạn bao gồm Bắc Mỹ và châu Âu. Bạn thấy sự khác biệt nào trong sự trưởng thành áp dụng trí tuệ nhân tạo và sự sẵn sàng của doanh nghiệp trên các khu vực này?

Sự khác biệt là nhiều hơn về tâm lý than khả năng.

Bắc Mỹ ưu tiên tốc độ và thí nghiệm, được thúc đẩy bởi áp lực cạnh tranh.

Châu Âu nhấn mạnh quản trị và trí tuệ nhân tạo đạo đức từ đầu. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là áp dụng chậm hơn. Các doanh nghiệp đang cân bằng cấu trúc với gia tốc.

Cả hai khu vực đều đang hội tụ về trí tuệ nhân tạo có thể mở rộng, có trách nhiệm và được tích hợp vào các hoạt động cốt lõi.

Bạn gần đây đã thành lập CAIO Circle để mang các nhà lãnh đạo trí tuệ nhân tạo lại với nhau. Những cuộc trò chuyện cấp bách nhất đang diễn ra trong số các Giám đốc Trí tuệ nhân tạo trưởng hiện nay, đặc biệt là xung quanh quản trị và đạo đức?

CAIO Circle được tạo ra để cung cấp cho các nhà lãnh đạo trí tuệ nhân tạo một không gian cho thảo luận cởi mở.

Thử thách trung tâm là cân bằng giữa tốc độ và rủi ro dài hạn. Niềm tin và giải thích là những vấn đề lớn, đặc biệt là khi các hệ thống trí tuệ nhân tạo ảnh hưởng đến quyết định quan trọng.

Quản trị đang thay đổi từ các tài liệu chính sách sang các thực tiễn hoạt động nhúng. Đồng thời, nhiều tổ chức vẫn thiếu các mô hình thực hiện để cung cấp chiến lược trí tuệ nhân tạo của họ.

Những hiểu biết quý giá nhất thường đến từ các cuộc thảo luận đồng nghiệp cởi mở hơn là các bài trình bày chính thức.

Nhìn về tương lai ba đến năm năm, bạn có kỳ vọng trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp sẽ hội tụ thành các nền tảng thống nhất như của bạn, hay vẫn là một hệ sinh thái phân mảnh của các công cụ và nhà cung cấp? Polestar Analytics đặt mục tiêu vị trí mình trong tương lai như thế nào?

Phân mảnh có khả năng sẽ tiếp tục. Các nền tảng lớn như Databricks, Microsoft, Salesforce và Anaplan sẽ vẫn là những người chơi trung tâm.

Các doanh nghiệp cần một lớp thống nhất kết nối dữ liệu, thông minh và quy trình làm việc vào điều có thể hành động. Đó là vai trò 1Platform được thiết kế để chơi.

Tương lai sẽ ủng hộ các nền tảng có chuyên môn dọc sâu. Các giải pháp ngang tổng quát sẽ gặp khó khăn trong việc khác biệt.

Giá trị thực sự sẽ đến từ việc hiểu các nhu cầu cụ thể theo ngành và nhúng thông minh trực tiếp vào các quy trình ra quyết định.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Polestar Analytics.