Jan Arendtsz, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Celigo – Loạt phỏng vấn

Jan Arendtsz là Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Celigo và là một chuyên gia trong ngành công nghệ phần mềm với hơn 25 năm kinh nghiệm trong phát triển sản phẩm, kinh doanh, bán hàng, thành công của khách hàng và tiếp thị. Ông đã thành lập Celigo với mục tiêu đơn giản hóa cách các công ty tích hợp, tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh trên toàn doanh nghiệp. Ông chịu trách nhiệm giám sát tất cả các hoạt động của công ty.

Trước khi gia nhập Celigo, Jan từng là Giám đốc tại NetSuite, nền tảng ERP dựa trên đám mây hàng đầu, nơi ông đã ra mắt nền tảng tích hợp của họ. Trước đó, Jan đã làm việc cho Cambridge Technology Partners, nơi ông đã triển khai các giải pháp kinh doanh phức tạp cho khách hàng từ các công ty khởi nghiệp internet đến các công ty trong danh sách Fortune 500.

Celigo là một nền tảng tự động hóa thông minh và tích hợp dựa trên đám mây (iPaaS) được thiết kế để giúp các tổ chức kết nối các ứng dụng, tự động hóa các quy trình kinh doanh và giữ cho dữ liệu được đồng bộ hóa trên toàn bộ ngăn xếp công nghệ của họ mà không cần phải phát triển tùy chỉnh nặng. Nền tảng của nó kết hợp các kết nối prebuilt, mẫu tích hợp có thể tái sử dụng và các công cụ hỗ trợ AI để cả các đội kỹ thuật và không kỹ thuật có thể thiết kế, triển khai và quản lý các tích hợp trên quy mô lớn. Celigo thường được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình làm việc trên các lĩnh vực như thương mại điện tử, tài chính, hoạt động và CNTT, giảm công việc thủ công, cải thiện độ chính xác của dữ liệu và cho phép các quy trình kinh doanh nhanh hơn, linh hoạt hơn.

Điều gì đã thúc đẩy bạn thành lập Celigo, và kinh nghiệm của bạn trong việc lãnh đạo các dịch vụ tích hợp và các sáng kiến sản phẩm tại các công ty phần mềm như NetSuite đã định hình ra khoảng trống mà bạn nhìn thấy trong tích hợp doanh nghiệp tại thời điểm đó?

Kinh nghiệm SaaS ban đầu đã chỉ cho tôi rằng trong khi đám mây đã giải quyết một vấn đề về giao hàng phần mềm, nó cũng đã tạo ra một vấn đề kết nối dữ liệu lớn. Chúng tôi đã bán tầm nhìn về một doanh nghiệp thống nhất, nhưng thực tế là các silo dữ liệu bị phân mảnh. Tôi đã thành lập Celigo để giải quyết những thách thức đó.

Hôm nay, tôi thấy lịch sử đang lặp lại với AI. Chúng tôi đang chuyển từ “khoảng trống kết nối” sang “khoảng trống hoạt động”. Giống như các công ty đã vật lộn để hoạt động hóa SaaS hai mươi năm trước, họ hiện đang vật lộn để hoạt động hóa AI. Các công ty đang vật lộn với việc chuyển AI từ các thí nghiệm sang các kết quả kinh doanh đáng tin cậy. Điều này tạo ra làn sóng thách thức tiếp theo mà Celigo được đặt ở vị trí duy nhất để giúp các nhà lãnh đạo CNTT giải quyết: làm thế nào để cung cấp một nền tảng không chỉ kết nối các hệ thống mà còn cho phép sử dụng AI trên toàn doanh nghiệp của họ với quy mô lớn.

Celigo đã phát triển từ tích hợp truyền thống sang các quy trình làm việc được thúc đẩy bởi AI. Những tín hiệu nào cho bạn biết rằng nền tảng cần di chuyển theo hướng đó?

Tín hiệu lớn nhất là sự thay đổi của nút thắt cổ chai. Mười năm trước, nút thắt cổ chai là kết nối: chỉ cần kết nối Hệ thống A với Hệ thống B. Chúng tôi đã giải quyết vấn đề đó với iPaaS. Nhưng khi chúng tôi dân chủ hóa tích hợp và trao quyền cho người dùng kinh doanh xây dựng các quy trình làm việc của riêng họ, nút thắt cổ chai mới trở thành quản lý, quản trị và xử lý ngoại lệ.

Chúng tôi đã xem xét dữ liệu của mình và thấy rằng trong khi việc xây dựng các quy trình tự động hóa đã trở nên dễ dàng hơn, thì việc duy trì chúng trên quy mô lớn vẫn còn là một công việc nặng nhọc của con người. Người dùng đã dành hàng giờ để giải quyết các lỗi dữ liệu hoặc cập nhật các bản đồ.

Chúng tôi đã phản ứng bằng cách nhúng AI vào lõi của nền tảng của mình, tự động hóa phân loại và khắc phục lỗi để loại bỏ gánh nặng hoạt động của việc duy trì các tích hợp trên quy mô lớn. Sự thông minh của nền tảng này hiện đã đặt ra giai đoạn cho các quy trình làm việc được thúc đẩy bởi AI hướng tới khách hàng có thể hoạt động với sự tự chủ và ngữ cảnh lớn hơn.

Nhiều tổ chức đang đầu tư mạnh vào AI nhưng thấy kết quả hạn chế. Tại sao nhiều sáng kiến lại bị đình trệ tại lớp dữ liệu và tích hợp?

Chúng ta đã thấy các cuộc khảo sát cho thấy rằng trong khi hầu hết các công ty đang thử nghiệm AI, thì ít công ty đạt được ROI đo lường được. Lý do không phải là công nghệ. Đó là cách tiếp cận. Quá thường, các tổ chức coi việc áp dụng AI là mục tiêu thay vì bắt đầu bằng các quy trình kinh doanh chạy doanh nghiệp.

Các sáng kiến thành công bắt đầu bằng cách xác định các quy trình mà việc cải thiện mang lại tác động kinh doanh lớn nhất, thay vì áp dụng AI cho các nhiệm vụ bị cô lập. Từ đó, AI phải được kết nối với các hệ thống nơi công việc thực sự xảy ra, với các rào cản đảm bảo chất lượng dữ liệu và thực thi chính sách. Nếu không có sự kết nối được quản lý này, AI sẽ vẫn tách biệt với việc thực hiện.

Cuối cùng, AI cần một khuôn khổ được quản lý cân bằng giữa tự chủ và kiểm soát. Các quy trình làm việc có con người trong vòng lặp và xử lý ngoại lệ là rất quan trọng để duy trì niềm tin khi AI đảm nhận nhiều trách nhiệm hơn. Khi AI được nhúng vào các quy trình kinh doanh từ đầu đến cuối, nó sẽ phát triển từ một điều mới mẻ thành một công cụ hoạt động cho phép mang lại kết quả kinh doanh thực sự.

Theo quan điểm của bạn, những sai lầm kiến trúc nào là phổ biến nhất khi các công ty cố gắng xếp lớp AI lên trên các hệ thống bị phân mảnh?

Hiện tại, một vấn đề đang phát triển là sự lan rộng của AI. Chúng tôi thường thấy các công ty mua nhiều tiện ích SaaS khác nhau: công cụ bán hàng với AI, công cụ dịch vụ khách hàng với AI, công cụ tiếp thị với AI, v.v. Tất cả những thứ này đều chỉ là các lớp phủ xung quanh các LLM cơ bản.

Về mặt kiến trúc, điều này có thể tạo ra các vấn đề về chi phí và quản trị đáng kể. Các nhà lãnh đạo CNTT đang tìm thấy rằng họ cần một nền tảng tích hợp để có thể hợp nhất tất cả dữ liệu và thông tin trên các công cụ. Sử dụng một nền tảng thống nhất có thể đưa lại kiến thức cư trú trên toàn doanh nghiệp và cung cấp ngữ cảnh cần thiết cho các mô hình AI để mở rộng quy mô và mang lại giá trị.

Khi AI trở nên tự chủ hơn, các quy trình làm việc thông minh thay đổi cách các ứng dụng, dữ liệu và con người tương tác trong một tổ chức như thế nào?

Khi AI trở nên tự chủ hơn, các quy trình làm việc thông minh thay đổi cách các ứng dụng, dữ liệu và con người tương tác bằng cách chuyển đổi tự động hóa từ việc thực hiện nhiệm vụ sang việc dàn xếp quyết định. Các ứng dụng không còn chỉ kết nối để trao đổi dữ liệu. Chúng trở thành các bên tham gia được phối hợp trong một quy trình làm việc nơi AI giải thích ngữ cảnh trên các hệ thống và xác định hành động tiếp theo tốt nhất.

Sự thay đổi này mang quản lý thay đổi đến hàng đầu. Bạn có thể có mô hình tốt nhất thế giới, nhưng nếu các đội không tin tưởng vào nó, họ sẽ không sử dụng nó. Việc hoạt động hóa AI thành công đòi hỏi phải có cái nhìn sâu sắc vào lý do tại sao một tác nhân AI đưa ra một quyết định cụ thể và sự tự tin rằng nó đang hoạt động trong một khuôn khổ được quản lý.

Khi các quy trình làm việc phát triển từ việc thực hiện các nhiệm vụ sang việc xem xét các kết quả, con người chuyển từ vai trò là các nhà vận hành sang vai trò là người giám sát. Người dùng có thể chọn mức độ tự chủ mà họ trao cho AI, với các kiểm soát vòng lặp của con người cung cấp quản trị, trách nhiệm và khả năng thích ứng khi các tác nhân cải thiện theo thời gian. Kết quả là một môi trường động, lai nơi các ứng dụng thực hiện hành động, AI đưa ra quyết định và con người hướng dẫn.

Celigo phục vụ cả các doanh nghiệp lớn và các thương hiệu đang phát triển nhanh. Làm thế nào các thách thức về tích hợp, chất lượng dữ liệu và quản lý khác nhau trên các giai đoạn quy mô?

Đối với các thương hiệu đang phát triển nhanh, mục tiêu thường là tốc độ đến giá trị. Họ đang áp dụng các công cụ nhanh đến mức họ rủi ro xây dựng một ngăn xếp bị vỡ trong một hoặc hai năm. Đối với họ, Celigo cung cấp khả năng hoạt động hóa nhanh mà không tạo ra nợ kỹ thuật.

Đối với các doanh nghiệp lớn, thách thức nằm ở ngữ cảnh và quản trị. Họ có các kho dữ liệu quý giá, nhưng có thể không sẵn sàng cho các quy trình làm việc được thúc đẩy bởi AI. Họ cần tăng khả năng tiếp cận và giá trị của dữ liệu trên các môi trường phức tạp. Họ cần đảm bảo rằng khi họ hoạt động hóa AI trên toàn tổ chức, họ không bị rò rỉ PII hoặc ảo giác vào các tương tác của khách hàng. Chúng tôi đóng vai trò là một lớp quản lý và kiểm soát quan trọng.

Celigo nằm ở giao điểm của iPaaS, quản lý quy trình làm việc và AI. Làm thế nào các tổ chức nên thiết kế lớp tích hợp của họ để nó trở thành một phần hoạt động của ngăn xếp AI thay vì cơ sở hạ tầng thụ động?
Các tổ chức đang chuyển từ tích hợp như một sự di chuyển dữ liệu đơn giản đến tự động hóa thông minh như một lớp kết nối được kiểm soát cho các quy trình kinh doanh. Tự động hóa tồn tại trên một phổ từ việc thực hiện có thể dự đoán được, dựa trên quy tắc đến hành vi tự chủ hơn, với giá trị doanh nghiệp lớn nhất được tạo ra ở giữa.

Một nền tảng tự động hóa thông minh kết nối AI với dữ liệu doanh nghiệp phù hợp với quản trị, khả năng hiển thị và giám sát của con người. Nó dàn xếp kết nối trên các hệ thống, áp dụng trí tuệ một cách chọn lọc và thực hiện các kết quả trực tiếp trong các ứng dụng hoạt động nơi công việc thực sự xảy ra. Thay vì di chuyển dữ liệu một cách thụ động giữa các hệ thống, lớp tích hợp trở nên hoạt động bằng cách duy trì kết nối được quản lý và kiểm soát thời gian thực. Điều này đảm bảo rằng tự động hóa thông minh vẫn đáng tin cậy, có thể kiểm toán và phù hợp với cách doanh nghiệp được thiết kế để hoạt động.

Với sự trỗi dậy của AI có tính chất đại lý, bạn nhìn thấy vai trò gì cho các nền tảng tích hợp trong việc cho phép các hệ thống AI thực hiện hành động một cách an toàn và đáng tin cậy trên các ứng dụng kinh doanh?

AI có tính chất đại lý cần có rào cản. Celigo đang xây dựng một tương lai nơi các tích hợp sẽ ngày càng tự quản lý bằng cách phát hiện các thay đổi lược đồ, dự đoán các thất bại và tự chữa lành trước khi con người thậm chí biết có điều gì đó sai.

Vai trò của nền tảng của chúng tôi không chỉ là cho phép người dùng trên toàn doanh nghiệp xây dựng và chạy các quy trình làm việc nhanh chóng và hiệu quả, mà còn cho phép CNTT trung tâm cung cấp các rào cản đó. Nếu một tác nhân muốn cập nhật một bản ghi, nền tảng sẽ đảm bảo rằng hành động đó được xác thực chống lại các quy tắc kinh doanh trước. Chúng tôi cho phép các tác nhân thực hiện hành động bằng cách cung cấp một môi trường xác định mà AI không xác định có thể hoạt động một cách an toàn.

Nhìn về tương lai đến năm 2026, bạn nhìn thấy những hậu quả thực tế nào cho các tổ chức không tối ưu hóa dữ liệu của họ đặc biệt cho AI?

Hậu quả sẽ là sự phân kỳ về ROI. Các công ty không nhúng AI vào hoạt động của họ sẽ bị giới hạn trong việc đo lường “giờ được tiết kiệm” trên các nhiệm vụ ad-hoc, trong khi các đối thủ cạnh tranh của họ sẽ đo lường “tăng trưởng doanh thu” từ các dòng kinh doanh được tự động hóa hoàn toàn.

Không thực hiện các bước cần thiết để kết nối dữ liệu và ứng dụng của họ, các tổ chức sẽ gặp phải một bức tường nơi các mô hình AI sẽ ảo giác vì thiếu ngữ cảnh, hoặc chi phí sẽ tăng vọt vì họ đang trả tiền cho các đầu ra bị cô lập của sự lan rộng của AI mà không có chiến lược thống nhất. Các công ty có thể hiệu quả bị định giá ra khỏi sự linh hoạt.

Đối với các nhà lãnh đạo công nghệ đang hiện đại hóa các ngăn xếp của họ ngày nay, những khả năng cốt lõi nào họ nên ưu tiên trong một iPaaS để đảm bảo các sáng kiến AI của họ có thể mở rộng và mang lại kết quả thực sự?

Tìm kiếm một iPaaS hiện đại được xây dựng cho một thế giới nơi mọi thứ cần kết nối với mọi thứ. Điều đó có nghĩa là: một nền tảng phổ quát có thể xử lý toàn bộ phổ tự động hóa: từ tích hợp dữ liệu và ứng dụng, đến các luồng chuỗi cung ứng B2B, quản lý API và các tác nhân tự chủ. Điều đó đặt một tổ chức lên vị trí để có ít phức tạp hơn, ít chi phí hơn, nhiều quyền lực hơn cho người dùng và cuối cùng là khả năng cho CNTT để chiến lược và an toàn kết hợp AI và hoạt động hóa mọi thứ trên toàn doanh nghiệp.

Cảm ơn cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Celigo.