Fred Laluyaux, Đồng sáng lập và CEO của Aera Technology – Phỏng vấn

Fred Laluyaux, Đồng sáng lập, Chủ tịch và CEO của Aera Technology, là một nhà điều hành phần mềm doanh nghiệp có kinh nghiệm, người đã xây dựng và lãnh đạo các công ty tại giao điểm của phân tích, tự động hóa và ra quyết định. Trước khi thành lập Aera, ông từng là CEO của Anaplan và giữ nhiều vị trí lãnh đạo cấp cao tại SAP, bao gồm tài chính, quản lý hiệu suất, rủi ro, bán hàng và phát triển doanh nghiệp. Sớm trong sự nghiệp của mình, ông đã làm việc trong các vị trí điều hành tại Business Objects và ALG Software, và thành lập Transcribe Technologies, cho ông nhiều thập kỷ kinh nghiệm trong việc mở rộng các tổ chức phần mềm toàn cầu và chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành kết quả kinh doanh.

Aera Technology phát triển phần mềm trí tuệ quyết định được thúc đẩy bởi AI,旨在 giúp các doanh nghiệp lớn hoạt động với tốc độ và độ chính xác cao hơn. Nền tảng của công ty liên tục phân tích dữ liệu từ khắp tổ chức và môi trường bên ngoài, chuyển đổi thông tin thành hành động được đề xuất và tự động hóa trong thời gian thực. Bằng cách tập trung vào quyết định chứ không phải bảng điều khiển, Aera nhằm giúp các tổ chức chuyển từ phân tích phản ứng sang hoạt động liên tục cải thiện.

Bạn đã thành lập và lãnh đạo nhiều công ty phần mềm doanh nghiệp, từ những ngày đầu xây dựng Transcribe Technologies đến việc điều hành Anaplan và hiện đang đồng sáng lập Aera Technology. Vấn đề bạn nhìn thấy trong các doanh nghiệp lớn là gì mà bạn tin rằng trí tuệ quyết định cần phải tồn tại như một danh mục riêng, và tại sao 2017 là thời điểm phù hợp để xây dựng Aera?

Tôi đã làm việc trên vấn đề này trong hơn một thập kỷ — lâu trước khi Aera tồn tại. Vào năm 2010, khi tôi còn tại SAP, tôi đã viết một bài báo về những gì tôi tin sẽ trở thành thách thức lớn nhất cho các doanh nghiệp lớn: đưa ra và thực hiện quyết định đủ nhanh để theo kịp sự số hóa của nền kinh tế.

Ba lực lượng đang va chạm — khối lượng, phức tạp và tốc độ. Các quyết định đang di chuyển đến một mức độ tinh tế hơn, gần hơn với điểm tác động, nhưng các doanh nghiệp vẫn được cấu trúc như những kim tự tháp sâu của con người, công cụ và quy trình mà đơn giản là không thể mở rộng.

Câu hỏi thực sự trở thành: làm thế nào để đưa sức mạnh của công nghệ xuống mức độ giao dịch? Không chỉ là thông tin hoặc bảng điều khiển, mà là máy móc thực hiện quyết định, liên tục học hỏi từ tất cả các quyết định được đưa ra, và với con người kiểm soát.

Về năm 2017, chúng tôi đã sớm. Thị trường chưa sẵn sàng hoàn toàn, và chúng tôi cũng chưa sẵn sàng. Đó là bản chất của một công ty khởi nghiệp: bạn bắt đầu với một tầm nhìn rõ ràng và xây dựng sớm để bạn sẵn sàng khi thị trường trưởng thành. Trong trường hợp của Aera, nó đã mất một vài năm. Và COVID-19 không giúp ích. Nhưng thật thú vị khi thấy rằng tầm nhìn cốt lõi của chúng tôi vẫn giữ nguyên kể từ khi hình thành ban đầu, trong khi cả nền tảng và thị trường đều đã phát triển đến mức Aera hiện đang dẫn đầu trong lĩnh vực trí tuệ quyết định và đang làm việc với một số tổ chức lớn nhất trên thế giới.

Hiện nay có rất nhiều cuộc thảo luận về các tác nhân AI, nhưng bạn đã rõ ràng rằng thông tin alone không đủ. Bạn giải thích sự khác biệt giữa phân tích, khuyến nghị hỗ trợ AI và trí tuệ quyết định thực sự cho các CIO đang cố gắng cắt giảm tiếng ồn như thế nào?

Các công cụ phân tích và kinh doanh thông minh truyền thống cho bạn biết điều gì đã xảy ra. AI có thể giúp dự đoán điều gì có thể xảy ra. Các khuyến nghị hỗ trợ AI đề xuất các lựa chọn nhưng vẫn phụ thuộc vào con người để quyết định và hành động.

Trí tuệ quyết định đi vượt ra ngoài bảng điều khiển tĩnh hoặc khuyến nghị một lần. Nó hoạt động như một vòng lặp học hỏi liên tục để tăng tốc và cải thiện quyết định — sử dụng dữ liệu, phân tích, AI và tự động hóa để đánh giá các lựa chọn, mô phỏng kịch bản và thực hiện và giám sát hành động trong thời gian thực, phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

Khi AI có thể giúp các đội dự đoán nhu cầu hoặc tối ưu hóa quy trình làm việc, trí tuệ quyết định xác định cách hành động trên những thông tin đó.

Aera thường được mô tả là cho phép doanh nghiệp tự lái. Trong thực tế, điều đó trông như thế nào trong một tổ chức lớn, và những quyết định nào thực sự sẵn sàng cho mức độ tự động hóa này ngày nay?

Khi chúng tôi nói về doanh nghiệp tự lái, điều này không phải là tự chủ mà không có kiểm soát. Từ ngày đầu tiên, tầm nhìn của chúng tôi là chuyển từ con người đưa ra và thực hiện quyết định được hỗ trợ bởi máy móc, sang máy móc thực hiện quyết định được hướng dẫn bởi con người — với ý định rõ ràng, ràng buộc và trách nhiệm.

Trong thực tế, Aera hoạt động như một tác nhân quyết định. Nó liên tục hiểu dữ liệu, phát hiện các tín hiệu, đánh giá các lựa chọn, đề xuất hành động và thực hiện quyết định trực tiếp trong các hệ thống doanh nghiệp. Sử dụng Aera, con người không quản lý bảng điều khiển; họ quản lý quyết định, thường thông qua một tương tác đồng ý hoặc không đồng ý đơn giản.

Các quyết định sẵn sàng cho mức độ tự động hóa này ngày nay là các quyết định có khối lượng lớn và có thể lặp lại — cân bằng hàng tồn kho, ưu tiên đặt hàng, thay đổi thông số — nơi tốc độ quan trọng và phối hợp thủ công tạo ra sự không hiệu quả nhất.

Bạn đã làm việc chặt chẽ với các doanh nghiệp toàn cầu trên chuỗi cung ứng, tài chính và hoạt động. Các CIO đang thấy sự quay lại nhanh nhất và có thể đo lường được từ trí tuệ quyết định ở đâu, cho dù trong vốn lưu động, mức dịch vụ hoặc giảm lãng phí?

Các CIO thấy sự quay lại nhanh nhất và có thể đo lường được từ trí tuệ quyết định ở nơi quyết định có khối lượng lớn, có thể lặp lại và bị ràng buộc bởi chi phí, khả năng hoặc các lựa chọn dịch vụ. Trong chuỗi cung ứng và hoạt động, điều này thường bao gồm cân bằng hàng tồn kho, ưu tiên đặt hàng và hậu cần. Đây là nơi thực hiện tự động ở quy mô lớn mang lại lợi ích có thể đo lường được trong vốn lưu động, mức dịch vụ và giảm lãng phí.

Ví dụ, một công ty khoa học đời sống toàn cầu sử dụng trí tuệ quyết định để liên tục theo dõi nhu cầu và điều chỉnh đặt hàng — tự động yêu cầu hủy bỏ hoặc giảm đặt hàng của nhà cung cấp, xác thực phản hồi và xác nhận thay đổi. Khả năng này đang mang lại hơn hàng triệu đô la tiết kiệm hàng năm, đồng thời cũng giảm thiểu các dặm đường và khí thải khí nhà kính liên quan.

Nhiều công ty đã gặp khó khăn trong việc triển khai các mô hình AI ở quy mô lớn. Những chướng ngại vật phổ biến nhất bạn thấy khi các tổ chức cố gắng chuyển từ việc tạo ra thông tin sang thực hiện quyết định tự động là gì?

Thách thức thường xuất hiện khi các đội bắt đầu bằng cách thử nghiệm với các công cụ AI độc lập. Họ có thể tự động hóa một quy trình làm việc duy nhất nhưng gặp khó khăn trong việc triển khai quyết định nhất quán trên toàn doanh nghiệp. Không có một nền tảng quyết định có thể cấu hình và được xây dựng cho mục đích, những nỗ lực này khó có thể quản lý, mở rộng hoặc thích nghi khi điều kiện thay đổi.

Một chướng ngại vật phổ biến khác là thiếu rõ ràng về nơi đưa ra quyết định bị phá vỡ. Các công ty đầu tư vào AI và dự đoán nhưng không xác định được lý do tại sao hàng tồn kho tăng, dự báo không chính xác hoặc hậu cần không đạt hiệu suất. Tầm nhìn phân mảnh trên các quyết định làm cho vấn đề trở nên trầm trọng hơn.

Các đội thành công bắt đầu bằng một trường hợp sử dụng có tác động cao, nơi các lựa chọn được hiểu rõ, xây dựng niềm tin thông qua khuyến nghị và thực hiện, và tự động hóa dần dần. Từ đó, họ có thể mở rộng khi quyết định liên tục thích nghi và cải thiện theo thời gian.

Trí tuệ nhân tạo tác nhân đang trở thành một từ khóa trên toàn ngành. Bạn nhìn thấy tác nhân phù hợp vào các nền tảng trí tuệ quyết định như thế nào, và ở đâu các doanh nghiệp cần phải thận trọng về tự chủ so với giám sát của con người?

Trong trí tuệ quyết định, các tác nhân thêm giá trị nhất khi được nhúng vào một hệ thống quyết định được giám sát — không hoạt động độc lập. Với nền tảng Aera Decision Cloud, các tác nhân làm việc như các đội được phối hợp, mỗi tác nhân đóng góp một khả năng cụ thể: mô phỏng kịch bản; tích hợp tín hiệu thời gian thực; xác thực tính khả thi; đánh giá tác động tài chính; và thực hiện hành động — tất cả được điều phối xung quanh một quyết định duy nhất.

Ở nơi các doanh nghiệp cần phải thận trọng là tự chủ mà không có quản lý. Trong thực tế, các quyết định của tác nhân luôn được hướng dẫn bởi con người. Các đội con người thiết lập các tham số và mục tiêu, theo dõi hiệu suất, kiểm tra giả định và quản lý chất lượng dữ liệu từ một môi trường điều khiển trung tâm. Hệ thống có thể chạy liên tục, nhưng con người quản lý cách quyết định tiến hóa. Sự cân bằng đó là điều làm cho trí tuệ nhân tạo tác nhân có thể mở rộng, đáng tin cậy và an toàn trong doanh nghiệp.

Tin cậy là điều quan trọng khi quyết định ảnh hưởng đến doanh thu, khách hàng hoặc tuân thủ. Aera đảm bảo quyết định có thể giải thích, có thể kiểm toán và có thể bảo vệ như thế nào, đặc biệt là trong các môi trường được quản lý?

Tin cậy bắt đầu từ tính minh bạch. Đối với mỗi quyết định, Aera ghi lại toàn bộ ngữ cảnh — dữ liệu được sử dụng, khuyến nghị, logic đằng sau nó, quyết định được đưa ra và kết quả. Khi hệ thống chạy và làm mới, nó theo dõi và đo lường kết quả của quyết định để liên tục cải thiện việc đưa ra quyết định.

Chúng tôi gọi đây là học tự động quyết định. Dựa trên hiệu suất của quyết định, Aera tính toán điểm tín nhiệm cho các khuyến nghị — giải thích nguyên nhân gốc rễ, các lựa chọn và tác động dự kiến. Người dùng có thể thấy một khuyến nghị với một lý do rõ ràng và điểm tín nhiệm 92%.

Đầu cận này là tự động nhưng được giám sát. Thông qua Mạng lưới Trí tuệ Quyết định của nền tảng, phục vụ như một phòng điều khiển trung tâm, người dùng có tầm nhìn rõ ràng trên các quyết định, hành động và kết quả. Họ có thể theo dõi hiệu suất, kiểm tra giả định, quản lý chất lượng dữ liệu và điều chỉnh logic theo thời gian.

Dựa trên các cuộc trò chuyện của bạn với các CIO, vai trò của con người đang thay đổi như thế nào khi các hệ thống trí tuệ quyết định trưởng thành, và những kỹ năng nào trở nên quan trọng hơn khi máy móc thực hiện nhiều quyết định vận hành?

Khi trí tuệ quyết định trưởng thành, vai trò của con người không biến mất — nó di chuyển lên chuỗi giá trị. Chúng tôi đang thấy một sự thay đổi từ việc con người thực hiện quyết định thủ công sang việc con người thiết kế, quản lý và cải thiện quyết định.

Ở nhiều công ty hàng tiêu dùng, các vai trò lập kế hoạch truyền thống đang tiến hóa thành các nhà phân tích quyết định tập trung vào theo dõi kết quả, hiểu các lựa chọn và cải thiện logic quyết định theo thời gian. Cùng với họ, các kiến trúc sư quyết định xác định ý định, ràng buộc và rào cản hướng dẫn cách máy móc hành động.

Các kỹ năng quan trọng nhất trở thành phán đoán, tư duy hệ thống và khả năng đặt ra quyết định đúng. Con người vẫn kiểm soát vững chắc, quản lý cách quyết định được đưa ra bởi máy móc nhưng không phải từng hành động cá nhân.

Bản Quadrant Ma thuật đầu tiên của Gartner cho các Nền tảng Trí tuệ Quyết định cho thấy danh mục này đang bước vào dòng chính. Bạn tin rằng những khả năng nào sẽ phân biệt các nhà cung cấp hàng đầu với những người tụt lại phía sau trong vài năm tới?

Đã được đặt tên là Nhà lãnh đạo trong Quadrant Ma thuật đầu tiên của Gartner cho các Nền tảng Trí tuệ Quyết định, chúng tôi thấy sự lãnh đạo được định nghĩa bởi việc thực hiện mạnh mẽ và khả năng cung cấp các khả năng toàn diện, có thể cấu hình trên toàn bộ vòng đời quyết định. Trong nghiên cứu Critical Capabilities của Gartner, Aera cũng được công nhận về hiệu suất của mình trên các trường hợp sử dụng quyết định chính — bao gồm phân tích quyết định, kỹ thuật quyết định, khoa học quyết định và quản lý quyết định — đánh giá cách các nền tảng có thể mô hình hóa, vận hành, quản lý và liên tục cải thiện quyết định ở quy mô doanh nghiệp.

Chúng tôi tin rằng các nhà cung cấp hàng đầu cũng sẽ được phân biệt bởi cách họ tích hợp các kỹ thuật AI tiên tiến, bao gồm AI tạo và AI tác nhân, vào các hệ thống quyết định được giám sát, sẵn sàng cho doanh nghiệp. Điều này đòi hỏi các nền tảng được xây dựng cho mục đích, có thể cấu hình, dễ tiếp cận cho doanh nghiệp thông qua các giao diện mã thấp và ngôn ngữ tự nhiên, và được quản lý ở quy mô để đáp ứng các yêu cầu bảo mật và quy định. Cuối cùng, các nhà cung cấp mạnh nhất sẽ nhúng trí tuệ quyết định như một lớp vận hành liên tục học hỏi và cải thiện, không chỉ là một ứng dụng khác mà các đội phải quản lý.

Đối với các tổ chức nhận ra khoảng cách giữa thông tin và hành động, nền tảng của Aera giúp họ đóng khoảng trống đó trong thực tế như thế nào, và một triển khai thành công đầu tiên thường trông như thế nào cho một CIO muốn thúc đẩy tác động kinh doanh có thể đo lường?

Đóng khoảng trống giữa thông tin và hành động bắt đầu bằng cách vận hành quyết định trong hoạt động hàng ngày. Nền tảng của Aera cho phép CIO đối xử với quyết định như các quy trình liên tục: theo dõi kết quả; kiểm tra các lựa chọn; và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Điều này thường được neo vào một trung tâm xuất sắc về quyết định, ảo hoặc vật lý, nơi các đội quản lý và tinh chỉnh cách quyết định được đưa ra và thực hiện.

Aera thống nhất dữ liệu, phân tích, quy tắc kinh doanh, AI và tự động hóa trong một nền tảng có thể cấu hình duy nhất để cung cấp năng lượng cho quyết định chảy từ thông tin đến thực hiện và học hỏi. Kiến trúc có thể cấu hình của nó cho phép IT duy trì giám sát và bảo mật, trong khi cho phép các đội kinh doanh định nghĩa, thích nghi và phát triển các luồng quyết định. Khi kết quả được ghi lại, quyết định liên tục cải thiện và giải phóng các đội tập trung vào phán đoán, chiến lược và ngoại lệ.

Một triển khai thành công đầu tiên thường chứng minh kết quả có thể đo lường được trên một trường hợp sử dụng quyết định có tác động cao trong 10-12 tuần, thực hiện và liên tục cải thiện quyết định từ đầu đến cuối. Điều này tạo ra một bản thiết kế có thể lặp lại cho quy mô doanh nghiệp.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Aera Technology.