Dean Guida, CEO của Infragistics và Người sáng lập Slingshot – Loạt phỏng vấn

Dean Guida đã dẫn dắt tổ chức của mình qua nhiều thập kỷ thay đổi công nghệ, nuôi dưỡng Infragistics từ một công ty khởi nghiệp nhỏ vào năm 1989 thành một công ty phần mềm doanh nghiệp hàng đầu toàn cầu. Dean giám sát tất cả các khía cạnh của hoạt động kinh doanh và định hướng công ty của Infragistics, duy trì sự tập trung vào việc làm hài lòng khách hàng, mang lại giá trị cho thị trường và truyền cảm hứng cho sinh viên STEM. Với cộng đồng nhà phát triển và chuyên gia UX hơn hai triệu người,

Dean đã phát triển các giải pháp phần mềm giúp tăng tốc thiết kế, phát triển và hợp tác, bao gồm Slingshot. Slingshot thống nhất dữ liệu, AI và quản lý công việc trong một nền tảng duy nhất, giúp bạn đưa ra quyết định nhanh hơn, thông minh hơn trong khi thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và hợp tác.

Dean cũng là tác giả của một cuốn sách mà tôi khuyên bạn nên đọc nếu bạn là một doanh nhân SaaS, có tựa đề Khi Grit không đủ: Sách hướng dẫn cho doanh nhân để đưa doanh nghiệp của họ lên tầm cao mới,

Bạn đã thành lập Infragistics hơn 35 năm trước, trước khi internet phát triển đầy đủ. Điều gì đã truyền cảm hứng cho bạn tạo ra Infragistics, và bạn đã hình dung tương lai của công ty như thế nào vào thời điểm đó?

Khi những đứa trẻ 16 tuổi khác mua xe hơi, tôi quyết định mua một máy tính IBM để tự học cách lập trình. Đó là nơi bắt đầu niềm đam mê lập trình và công nghệ của tôi – và cuối cùng là nguồn cảm hứng cho Infragistics.

Sau khi tốt nghiệp đại học, tôi đã làm việc hai năm với tư cách là một lập trình viên trên Phố Wall và muốn nhảy vào việc xây dựng sản phẩm của riêng mình. Đó là lúc Infragistics được thành lập. Khi chúng tôi mới bắt đầu, tôi vẫn làm việc với công việc tư vấn của mình vào ban ngày và tập trung vào công ty vào ban đêm. Cho đến khi chúng tôi cạnh tranh với Microsoft trong một thỏa thuận – và giành chiến thắng – Infragistics mới trở thành một công ty hàng đầu trong ngành công nghiệp phần mềm internet vẫn còn non trẻ.

Kể từ khi thành lập công ty, mục tiêu của chúng tôi luôn là cung cấp năng lượng cho các nhà phát triển để xây dựng các ứng dụng đơn giản và đẹp. Ba mươi lăm năm sau, chúng tôi vẫn tiếp tục làm điều đó và còn nhiều hơn nữa – và trên quy mô lớn hơn. Mặc dù chúng tôi không thể dự đoán tất cả các thay đổi mà ngành công nghiệp công nghệ sẽ trải qua trong 35 năm qua, nhưng tầm nhìn của chúng tôi về quỹ đạo của công ty chính xác là những gì chúng tôi đã hình dung, nếu không muốn nói là nhiều hơn.

Chúng tôi đã phát triển đến sáu quốc gia và hơn hai triệu nhà phát triển sử dụng phần mềm của chúng tôi, với danh sách khách hàng bao gồm 100% các công ty trong danh sách S&P 500, bao gồm Fidelity, Morgan Stanley, Exxon, Intuit và Bank of America. Và vào năm 2022, chúng tôi đã ra mắt Slingshot, nền tảng công nghệ phi doanh nghiệp đầu tiên của Infragistics, nhằm đặt dữ liệu vào trung tâm của nơi làm việc để các đội có thể đưa ra quyết định dẫn đến tăng trưởng.

Là người đã tự lập một công ty công nghệ toàn cầu, những thách thức lớn nhất bạn đã đối mặt trong những năm đầu của Infragistics là gì, và bạn đã vượt qua chúng như thế nào?

Khi chúng tôi giành được thỏa thuận với Microsoft, tôi đã phải chuyển từ một lập trình viên internet ban đầu sang một nhà điều hành kinh doanh gần như trong một đêm. Tại thời điểm đó, chúng tôi chỉ có 10 nhân viên, vì vậy tôi chịu trách nhiệm điều hướng những sắc thái của việc mở rộng quy mô một công ty, tuyển dụng và phát triển đội ngũ, đồng thời trở thành một nhà lãnh đạo, một người quản lý và một người cố vấn. Tôi không chỉ xây dựng sản phẩm nữa – tôi cũng phải tiếp thị và bán chúng.

Ví dụ, khi chúng tôi mở cửa văn phòng đầu tiên, đó chỉ đơn giản là một nơi mà mọi người có thể đến làm việc. Không mất nhiều thời gian để nhận ra rằng tôi không chỉ xây dựng một công ty – mà còn xây dựng một văn hóa. Đối với Infragistics, điều đó có nghĩa là tạo ra một văn hóa tập trung vào tăng trưởng, đổi mới và hợp tác.

Lãnh đạo là một thách thức lớn khác. Khi tôi bắt đầu tuyển dụng thường xuyên hơn, tôi bắt đầu tuyển dụng những người làm việc như tôi và suy nghĩ như tôi. Tôi nhanh chóng học được rằng một doanh nghiệp thành công cần sự đa dạng trong tư duy.

Tôi cũng nhanh chóng giới thiệu cấu trúc và mục tiêu như một khoản đầu tư cá nhân vào sự phát triển của nhân viên. Nhưng sau khi tham gia một chương trình lãnh đạo nơi nhân viên và đồng nghiệp của tôi được yêu cầu xếp hạng mức độ tôi quan tâm đến người khác – và cho tôi hai – tôi nhận ra rằng mọi người trải nghiệm những gì các nhà lãnh đạo làm theo những cách khác nhau. Tôi nghĩ tôi đang thể hiện sự quan tâm đến nhân viên của mình thông qua cấu trúc và mục tiêu, nhưng nhân viên của tôi lại thấy nó như tôi tập trung hơn vào việc tạo ra cấu trúc so với xây dựng mối quan hệ với họ. Tôi đã học được rằng có nhiều hơn một cách để quản lý nhân viên và bắt đầu đa dạng hóa các phương pháp quản lý của mình, ngay cả khi chúng không cảm thấy tự nhiên với tôi.

Vào năm 2022, bạn đã ra mắt Slingshot, một nền tảng được thiết kế để tập trung dữ liệu cho các quyết định kinh doanh. Điều gì đã truyền cảm hứng cho bạn tạo ra Slingshot?

Tôi đã dẫn dắt Infragistics qua một loạt những khoảnh khắc đầy biến động trong sự tiến hóa liên tục của internet (hãy nghĩ về bong bóng công nghệ dot-com vào cuối những năm 90, sự bùng nổ của Internet và suy thoái năm 2008) trong 35 năm qua. Bí quyết thành công và trường tồn của chúng tôi trong nhiều thập kỷ qua trong ngành công nghệ là triết lý nơi làm việc độc đáo của chúng tôi về xây dựng niềm tin, tối đa hóa kết quả của đội và sử dụng dữ liệu để lặp lại và đưa ra quyết định thông minh.

Triết lý này đã trở thành nền tảng của Slingshot.

Slingshot là một nền tảng quản lý công việc kết nối mọi người bạn làm việc với và mọi thứ họ cần để hoàn thành công việc – tất cả trong một nơi. Với Slingshot, các đội không cần phải花 thời gian liên tục chuyển đổi giữa các ứng dụng để hoàn thành nhiệm vụ và có thể đưa dữ liệu từ nhiều nguồn, kênh và hệ thống lại với nhau để nhanh chóng phân tích hiệu suất và xác định xu hướng. Chúng tôi đang cho phép các đội làm việc thông minh hơn, đưa ra quyết định tốt hơn và đạt được kết quả tối ưu.

Slingshot AI là một bước tiến đáng kể cho nền tảng. Làm thế nào tích hợp AI nâng cao khả năng của các doanh nghiệp trong việc đưa ra quyết định nhanh hơn, dựa trên dữ liệu?

Slingshot đã đặt nền tảng AI cho các công ty từ khi bắt đầu bằng cách tập trung dữ liệu của các công ty trên nhiều nguồn dữ liệu, kênh và hệ thống. Với Slingshot AI, chúng tôi hiện đang kết hợp dữ liệu tập trung này với AI đối thoại, vì vậy các đội có thể nhanh chóng truy cập và phân tích dữ liệu để tích hợp vào các quy trình làm việc và quyết định hàng ngày của họ.

Các công ty có nhiều dữ liệu mà các đội thường không thể tận dụng được vì họ không biết dữ liệu sống ở đâu, hoặc nhiều lần, những gì dữ liệu thậm chí tồn tại trong tổ chức của họ. Với Slingshot AI, các đội có thể tìm thấy chính xác dữ liệu họ cần từ các bộ sưu tập dữ liệu lớn của công ty và hiểu ý nghĩa của nó – trong vài giây. Và tất cả bắt đầu từ một câu hỏi đơn giản từ nhân viên.

Ví dụ, các đội có thể hỏi một câu hỏi trong Slingshot như, “Chi tiêu tiếp thị được phân bổ như thế nào theo kênh?” Slingshot AI sẽ kéo và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn công ty, như Google Analytics, Excel, Salesforce Marketing Cloud và HubSpot, để cung cấp thông tin nhanh chóng và hình ảnh hóa dữ liệu mà các đội có thể ngay lập tức đưa vào hành động và đưa ra quyết định với. Chúng tôi đang làm cho nó trở nên dễ dàng cho các đội để tích hợp dữ liệu vào mọi thứ họ làm.

Khả năng của Slingshot phân tích dữ liệu từ các nền tảng như Google Analytics, HubSpot và Salesforce là ấn tượng. Bạn đã đảm bảo AI có thể làm việc liền mạch trên các hệ sinh thái dữ liệu đa dạng như thế nào?

Slingshot đã làm cho nó dễ dàng cho các đội để kết nối trực tiếp với hơn 30 nguồn dữ liệu, bao gồm Salesforce, HubSpot, Google Ads, Google Analytics, QuickBooks. Slingshot AI có thể làm việc liền mạch trên các hệ sinh thái dữ liệu đa dạng này vì dữ liệu từ các hệ thống và nguồn này đều có sẵn trong nền tảng Slingshot. Và một khi các đội kết nối nguồn dữ liệu của họ, dữ liệu sẽ tiếp tục được cập nhật trong thời gian thực, vì vậy Slingshot AI sẽ luôn cung cấp hiệu suất và xu hướng mới nhất.

Với sự采用 AI ngày càng tăng, bạn nhìn thấy các nền tảng như Slingshot biến đổi cách các đội làm việc và hợp tác trong vài năm tới như thế nào?

Trong vài năm tới, chúng tôi sẽ thấy nhiều công ty cuối cùng cũng đưa thập kỷ dữ liệu của họ vào sử dụng với sự giúp đỡ của AI. Các đội sẽ không còn đưa ra quyết định kinh doanh quan trọng dựa trên trực giác hoặc ý kiến của các nhà lãnh đạo cấp cao – họ sẽ sử dụng dữ liệu để thông tin cho mọi thứ họ làm. Và họ sẽ có thể làm như vậy vì công nghệ quản lý công việc như Slingshot làm cho nó dễ dàng cho các công ty trở thành các tổ chức dựa trên dữ liệu, và cho mỗi nhân viên trở thành một nhà phân tích dữ liệu – ngay cả khi không có kinh nghiệm dữ liệu.

Với dữ liệu ở trung tâm của mọi tổ chức và có sẵn cho mọi người, các công ty sẽ thúc đẩy việc ra quyết định thông tin hơn, cải thiện hiệu quả và cuối cùng là tăng trưởng kinh doanh.

Chúng tôi cũng sẽ thấy các đội dựa vào các nền tảng AI như Slingshot để thúc đẩy năng suất bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại ở cấp thấp, vì vậy họ có thể tập trung vào công việc chiến lược cấp cao hơn. Điều này bao gồm việc tìm kiếm AI để tóm tắt các cuộc thảo luận và tạo ra các mục hành động từ các cuộc họp nội bộ. Không cần phải dành thời gian vào những nhiệm vụ hành chính này, các đội có thể chuyển sang dành thời gian vào các nhiệm vụ và dự án thực sự di chuyển kim chỉ nam cho doanh nghiệp.

Nhiều công ty gặp khó khăn trong việc mở khóa giá trị đầy đủ của dữ liệu của họ. Slingshot giúp các doanh nghiệp chuyển từ thu thập dữ liệu sang thông tin hành động như thế nào, và những thách thức nào vẫn còn trong không gian này?

Slingshot cho phép các đội vượt ra ngoài việc thu thập và truy cập dữ liệu trên các hệ thống và kênh – để phân tích nó bằng cách tạo ra các bảng điều khiển trực quan. Thay vì nhìn vào các bảng tính của dữ liệu thô, các đội có thể tạo ra các hình ảnh hóa đa nguồn – hoặc biểu đồ, đồ thị và các loại hình ảnh khác – để xác định xu hướng, đánh giá hiệu suất và dự đoán các bước tiếp theo cho một dự án nhất định, hoặc doanh nghiệp. View tổng thể này vào dữ liệu là rất quan trọng để đưa ra quyết định và di chuyển dự án вперед.

Slingshot AI tự động hóa việc tạo ra các hình ảnh hóa này khi các đội hỏi câu hỏi về hiệu suất kinh doanh và xu hướng, ví dụ. Và những hình ảnh hóa tự động này có thể dễ dàng được thêm vào một bảng điều khiển vĩnh viễn trong Slingshot, vì vậy các đội có thể thường xuyên xem lại chúng và đánh giá hiệu suất trong thời gian thực.

Lý do Slingshot có thể cung cấp một cái nhìn tổng thể nhanh chóng vào dữ liệu của các công ty là vì các đội đưa dữ liệu của họ trên các nguồn, hệ thống và kênh lại với nhau trong nền tảng. Tập trung dữ liệu của công ty vẫn là một thách thức đối với nhiều doanh nghiệp và nó không chỉ giữ họ khỏi việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, mà còn giữ họ khỏi việc hỗ trợ AI thành công. Theo Slingshot’s Báo cáo Xu hướng Công việc Kỹ thuật số 2024, 31% nhân viên và lãnh đạo công ty cho biết dữ liệu của tổ chức của họ sẽ có thể hỗ trợ AI nếu dữ liệu của họ có thể truy cập được, tất cả trong một nơi.

Các công ty sẽ cần giải quyết những thách thức dữ liệu này sớm hơn là muộn nếu họ muốn mở khóa toàn bộ tiềm năng của AI.

Bạn dự đoán Slingshot AI sẽ phát triển như thế nào trong tương lai? Có tính năng hoặc khả năng mới nào bạn đang mong đợi để giới thiệu?

Trong vài năm tới, Slingshot AI sẽ tiếp tục trở thành một phần trực quan và tích hợp hơn vào các quy trình làm việc hàng ngày của nhân viên.

Hiện tại, các đội có thể hỏi câu hỏi về mọi thứ từ hiệu suất chiến dịch đến chi tiêu kinh doanh và nhận được câu trả lời ngay lập tức. Khi Slingshot AI học hỏi từ dữ liệu công ty và người dùng, công nghệ sẽ phát triển để không chỉ trả lời câu hỏi của các đội về dữ liệu hiện tại, mà còn dự đoán hiệu suất và xu hướng trong tương lai và cách các đội nên tiến hành với điều này trong tâm trí.

Chúng tôi chỉ mới bắt đầu cải thiện năng suất và thúc đẩy quyết định kinh doanh và kết quả tốt hơn trên các đội. Chúng tôi đang mong đợi nhân lên điều này thậm chí còn nhiều hơn và làm cho mỗi công ty trở thành một tổ chức dựa trên dữ liệu.

Bạn đã viết về sự kiên trì và quyết tâm trong doanh nghiệp. Bạn áp dụng những nguyên tắc đó như thế nào khi dẫn dắt một công ty qua nhiều thập kỷ thay đổi công nghệ?

Nhiều người nghĩ rằng câu trả lời để xây dựng một doanh nghiệp thành công là sự kiên trì – cuộn lên tay áo và làm việc chăm chỉ hơn bất kỳ ai khác. Mặc dù đây chắc chắn là một phần quan trọng của việc xây dựng và phát triển một doanh nghiệp – nhưng có một giới hạn cho những gì bạn có thể xây dựng với sự kiên trì một mình.

Tôi đã có thể dẫn dắt Infragistics qua gần bốn thập kỷ thay đổi công nghệ vì tôi đã đưa mọi thứ tôi đã học được tại mỗi khoảnh khắc quan trọng dọc theo hành trình của mình – từ những cơn đau phát triển chung đến những thách thức hoàn toàn không thể đoán trước – và biến nó thành một triết lý khó khăn. Tôi sử dụng triết lý này trong việc dẫn dắt doanh nghiệp tiến về phía trước, nhưng cũng trong cuộc sống cá nhân của mình.

Với sự thay đổi công nghệ đặc biệt, tôi nghĩ rằng sự linh hoạt đã là một phần quan trọng của việc trở thành một công ty công nghệ thành công. Ngay cả những kế hoạch và chiến lược tốt nhất cũng có thể trở nên lỗi thời khá nhanh chóng với những thay đổi nhanh chóng hoặc gián đoạn không thể đoán trước trong ngành công nghệ – chìa khóa là đảm bảo rằng bạn đang thực hiện các điều chỉnh không thỏa hiệp tầm nhìn và sứ mệnh của công ty.

Mặc dù điều này không có nghĩa là nhảy vào mọi xu hướng mới, nhưng nó có nghĩa là sẵn sàng thay đổi và liên tục đánh giá cách để ở lại theo nhu cầu của khách hàng.

Điều gì bạn khuyên các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên làm khi họ đang cân nhắc tích hợp AI vào hoạt động của mình nhưng cảm thấy choáng ngợp bởi sự phức tạp hoặc yêu cầu về sự sẵn sàng của dữ liệu?

Một công ty sẽ không có tổ chức hoặc dữ liệu của họ sẵn sàng cho AI qua đêm. Nó sẽ mất một chút thời gian. Với điều này trong tâm trí, tôi sẽ tập trung vào việc thực hiện từng bước một thay vì nhìn vào bức tranh lớn hơn. Có thể điều này có nghĩa là thực hiện từng bộ phận một hoặc thực hiện từng bước riêng lẻ như làm sạch dữ liệu, sau đó tập trung dữ liệu – các công ty phải quyết định những gì đúng với họ.

Trước khi các công ty triển khai AI, họ nên có dữ liệu của mình sẵn sàng, vì vậy tôi khuyên bạn nên tập trung vào điều đó trước khi triển khai các công cụ và công nghệ mới. Điều này cũng hữu ích khi thuê công nghệ và / hoặc chuyên gia có kinh nghiệm với điều này để họ có thể giúp hướng dẫn bạn qua các bước.

Nhưng điều quan trọng nhất cần nhớ là trong khi nó sẽ mất thời gian và tài nguyên trong thời gian ngắn, việc chuyển sang một tổ chức dựa trên dữ liệu để hỗ trợ AI sẽ là quyết định tốt nhất trong thời gian dài.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Slingshot hoặc đọc cuốn sách Khi Grit không đủ: Sách hướng dẫn cho doanh nhân để đưa doanh nghiệp của họ lên tầm cao mới,