Phỏng vấn
Maciej Saganowski, Giám đốc Sản phẩm Trí tuệ Nhân tạo, Appfire – Loạt Phỏng vấn
Maciej Saganowski là Giám đốc Sản phẩm Trí tuệ Nhân tạo tại Appfire.
Appfire là nhà cung cấp hàng đầu các giải pháp phần mềm doanh nghiệp được thiết kế để nâng cao hợp tác, tối ưu hóa quy trình làm việc và cải thiện năng suất trên các đội. Chuyên về các công cụ tích hợp với các nền tảng như Atlassian, Salesforce và Microsoft, Appfire cung cấp một bộ ứng dụng mạnh mẽ được thiết kế cho quản lý dự án, tự động hóa, báo cáo và quản lý dịch vụ CNTT. Với sự hiện diện toàn cầu và cam kết đổi mới, công ty đã trở thành đối tác đáng tin cậy cho các tổ chức tìm cách tối ưu hóa hệ sinh thái phần mềm của họ, phục vụ nhiều ngành công nghiệp và trao quyền cho các đội đạt được mục tiêu của họ một cách hiệu quả.
Appfire nổi tiếng với việc cung cấp các giải pháp hợp tác doanh nghiệp, bạn có thể giới thiệu cho chúng tôi về cách tiếp cận của Appfire trong việc phát triển các sản phẩm được thúc đẩy bởi Trí tuệ Nhân tạo?
Trong hơn một năm qua, thị trường đã bị ngập lụt bởi các giải pháp được hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo khi các công ty thay đổi để duy trì sự liên quan và cạnh tranh. Mặc dù một số sản phẩm này đã đáp ứng được kỳ vọng, nhưng vẫn còn cơ hội cho các nhà cung cấp thực sự giải quyết các nhu cầu khách hàng thực sự với các giải pháp có tác động.
Tại Appfire, chúng tôi tập trung vào việc ở vị trí hàng đầu của sự đổi mới Trí tuệ Nhân tạo, cho phép chúng tôi dự đoán và vượt quá nhu cầu不断 phát triển của hợp tác doanh nghiệp. Chúng tôi tiếp cận tích hợp Trí tuệ Nhân tạo với mục tiêu cung cấp giá trị thực sự chứ không chỉ tuyên bố “sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo” chỉ để phân biệt. Cách tiếp cận của chúng tôi trong việc phát triển các sản phẩm được thúc đẩy bởi Trí tuệ Nhân tạo tập trung vào việc tạo ra các trải nghiệm liền mạch, có tác động cho khách hàng của chúng tôi.
Chúng tôi muốn Trí tuệ Nhân tạo hòa nhập vào trải nghiệm người dùng, nâng cao nó mà không che khuất nó hoặc, tệ hơn, tạo ra một gánh nặng bổ sung bằng cách yêu cầu người dùng học các tính năng hoàn toàn mới.
“Thời gian để có giá trị” là một trong những mục tiêu quan trọng nhất cho các tính năng được hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo của chúng tôi. Nguyên tắc này tập trung vào việc người dùng, đặc biệt là người dùng mới, có thể bắt đầu được hưởng lợi từ các sản phẩm của chúng tôi nhanh như thế nào.
Ví dụ, với Canned Responses, một đại lý hỗ trợ trả lời khách hàng sẽ không cần phải tìm kiếm toàn bộ chuỗi email; Trí tuệ Nhân tạo sẽ có thể đề xuất mẫu phản hồi phù hợp nhất, tiết kiệm thời gian và cải thiện độ chính xác.
Appfire đã hợp tác với Atlassian để ra mắt WorkFlow Pro như một tác nhân Rovo. Điều gì làm cho sản phẩm được hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo này nổi bật trong một thị trường đầy các sản phẩm tương tự?
Danh mục sản phẩm này tương đối hiếm. Chúng tôi là một trong những công ty đầu tiên vận chuyển một phần mềm tự động hóa cấu hình trợ lý cho Jira – và đây chỉ là bước đầu tiên.
WorkFlow Pro là một trợ lý tự động hóa được hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo cho Jira, đang biến đổi cách các đội thiết lập và quản lý các quy trình làm việc tự động hóa của họ. Được hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo Rovo của Atlassian, nó hỗ trợ người dùng trong việc cấu hình các tự động hóa mới hoặc khắc phục các vấn đề hiện có.
Trong lịch sử, các sản phẩm tự động hóa Jira đã phức tạp và yêu cầu một mức độ chuyên môn nhất định. WorkFlow Pro làm rõ ràng những cấu hình này và cho phép các quản trị viên Jira mới hoặc ít kinh nghiệm thực hiện các nhiệm vụ của họ mà không cần dành thời gian vào tài liệu sản phẩm, diễn đàn hoặc rủi ro mắc sai lầm tốn kém.
Một quản trị viên Jira mới có thể đơn giản hỏi tác nhân cách thực hiện một nhiệm vụ, và dựa trên ứng dụng tự động hóa được cài đặt (JMWE, JSU, hoặc Power Scripts), tác nhân cung cấp hướng dẫn từng bước để đạt được kết quả mong muốn. Nó giống như có một đầu bếp Michelin trong nhà bếp của bạn, sẵn sàng trả lời bất kỳ câu hỏi nào với hướng dẫn chính xác.
Tại Appfire, chúng tôi cam kết làm cho cuộc sống của khách hàng của chúng tôi trở nên đơn giản hơn. Trong phiên bản tiếp theo của WorkFlow Pro, người dùng sẽ có thể yêu cầu các tự động hóa mới bằng tiếng Anh thông thường bằng cách nhập kết quả mong muốn, mà không cần phải điều hướng giao diện người dùng cấu hình hoặc biết bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào. Quay lại câu chuyện về đầu bếp, phiên bản tiếp theo sẽ cho phép người dùng không chỉ hỏi đầu bếp cách nấu một món ăn mà còn chuẩn bị nó thay cho họ, giải phóng họ tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn.
Làm thế nào bạn liên quan đến phản hồi của người dùng khi lặp lại các sản phẩm Trí tuệ Nhân tạo như WorkFlow Pro? Vai trò của đầu vào khách hàng là gì trong việc định hình sự phát triển của các công cụ này?
Tại Appfire, chúng tôi ở rất gần với người dùng của mình. Không chỉ các nhà thiết kế và quản lý sản phẩm của chúng tôi tham gia thường xuyên với họ, mà chúng tôi còn có một nhóm nghiên cứu người dùng chuyên dụng thực hiện các sáng kiến nghiên cứu rộng rãi hơn, thông báo về tầm nhìn và bản đồ sản phẩm của chúng tôi.
Chúng tôi phân tích cả dữ liệu định lượng và câu chuyện người dùng tập trung vào thách thức, tự hỏi mình, “Trí tuệ Nhân tạo có thể giúp trong khoảnh khắc này không?” Nếu chúng tôi hiểu vấn đề của người dùng đủ tốt và tin rằng Trí tuệ Nhân tạo có thể cung cấp một giải pháp, nhóm của chúng tôi bắt đầu thử nghiệm với công nghệ để giải quyết vấn đề. Mỗi hành trình tính năng bắt đầu không từ công nghệ mà từ điểm đau của người dùng.
Ví dụ, chúng tôi đã học từ người dùng của mình rằng các quản trị viên mới gặp phải một rào cản đáng kể khi tạo tự động hóa phức tạp. Nhiều người thiếu kinh nghiệm hoặc thời gian để nghiên cứu tài liệu và thành thạo các cơ chế lập trình phức tạp. WorkFlow Pro được phát triển để giảm bớt điểm đau này, giúp người dùng dễ dàng học và cấu hình Jira hơn.
Beyond WorkFlow Pro, Appfire dự định phát triển các ứng dụng được hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo bổ sung. Làm thế nào những sản phẩm mới này sẽ biến đổi cách người dùng đặt mục tiêu, theo dõi công việc và tận dụng dữ liệu hiệu quả hơn?
Trí tuệ Nhân tạo sẽ có tác động sâu sắc đến những gì người lao động tri thức trong tương lai có thể đạt được và cách họ tương tác với phần mềm. Các tổ chức sẽ phát triển, trở nên phẳng hơn, linh hoạt hơn và hiệu quả hơn. Các dự án sẽ yêu cầu ít người hơn để phối hợp và giao hàng. Mặc dù đây có vẻ như là một dự đoán táo bạo, nhưng nó đã bắt đầu hình thành thông qua ba tiến bộ được hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo chính:
- Offloading các nhiệm vụ kỹ thuật phức tạp hoặc nhàm chán cho Trí tuệ Nhân tạo
- Tương tác với phần mềm bằng ngôn ngữ tự nhiên
- Các quy trình làm việc có tác nhân
Chúng tôi đã thấy Trí tuệ Nhân tạo giảm bớt gánh nặng của các nhiệm vụ nhàm chán và giúp người dùng mới vào các sản phẩm này. Ví dụ, các trợ lý Trí tuệ Nhân tạo có thể ghi chú họp hoặc liệt kê các mục hành động. Để minh họa điều này trên ví dụ Appfire, khi một người quản lý tạo một Kết quả then chốt mới trong khuôn khổ OKR, Trí tuệ Nhân tạo sẽ đề xuất từ ngữ Kết quả then chốt dựa trên các phương pháp hay nhất của ngành và ngữ cảnh duy nhất của công ty, giảm bớt gánh nặng tinh thần cho người dùng khi họ học cách định nghĩa các OKR hiệu quả.
Các giao diện ngôn ngữ tự nhiên đại diện cho một sự thay đổi lớn trong cách chúng tôi thiết kế và sử dụng phần mềm. Sự tiến hóa của phần mềm trong 50 năm qua đã tạo ra khả năng vô tận cho người lao động tri thức, nhưng sức mạnh kết nối này đã mang lại sự phức tạp đáng kể.
Cho đến gần đây, không có cách dễ dàng nào để điều hướng sự phức tạp này. Bây giờ, Trí tuệ Nhân tạo và các giao diện ngôn ngữ tự nhiên đang khiến nó trở nên khả thi và dễ tiếp cận. Ví dụ, một trong những danh mục ứng dụng phổ biến nhất của Appfire là Quản lý Tài liệu. Nhiều công ty Fortune 500 yêu cầu các quy trình làm việc tài liệu cho tuân thủ hoặc xem xét quy định. Sắp tới, việc tạo các quy trình làm việc này có thể đơn giản như nói chuyện với hệ thống. Một người quản lý có thể nói, “Để một chính sách được phê duyệt và phân phối cho tất cả nhân viên, nó trước tiên cần được xem xét và phê duyệt bởi đội ngũ lãnh đạo cấp cao.” Trí tuệ Nhân tạo sẽ hiểu hướng dẫn này và tạo quy trình làm việc. Nếu bất kỳ chi tiết nào bị thiếu, Trí tuệ Nhân tạo sẽ yêu cầu làm rõ và cung cấp mẹo cho các luồng mượt mà hơn.
Ngoài ra, “các quy trình làm việc có tác nhân” là tiền phong của cuộc cách mạng Trí tuệ Nhân tạo, và chúng tôi đang chấp nhận điều này tại Appfire với tác nhân WorkFlow Pro của chúng tôi. Trong tương lai, các tác nhân Trí tuệ Nhân tạo sẽ hoạt động giống như các cộng tác viên con người, có khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp như thực hiện nghiên cứu, thu thập thông tin từ nhiều nguồn và phối hợp với các tác nhân và người khác để giao hàng một đề xuất trong vài giờ hoặc vài ngày. Cách tiếp cận do tác nhân thực hiện này sẽ vượt ra ngoài các tương tác đơn giản như những tương tác với ChatGPT; các tác nhân sẽ trở nên chủ động, có thể đề xuất một bản trình bày trước khi bạn thậm chí nhận ra bạn cần một bản trình bày như vậy. Và các tương tác giọng nói với các tác nhân sẽ trở nên phổ biến hơn, cho phép người dùng làm việc trong khi di chuyển.
Tóm lại, nơi chúng tôi đang đi với Trí tuệ Nhân tạo trong công việc tri thức giống như cách chúng tôi hiện đang vận hành các phương tiện: chúng tôi biết chúng tôi muốn đi đến đâu nhưng thường không cần phải hiểu các chi tiết của động cơ đốt trong hoặc tinh chỉnh xe một cách chính xác.
Bạn cũng đang nâng cao các sản phẩm Appfire hiện có bằng cách sử dụng Trí tuệ Nhân tạo. Bạn có thể đưa ra ví dụ về cách Trí tuệ Nhân tạo đã tăng cường các ứng dụng Appfire hiện tại, tăng cường chức năng và trải nghiệm người dùng của chúng?
Mỗi ứng dụng của chúng tôi đều độc đáo, giải quyết các thách thức người dùng khác nhau và được thiết kế cho các vai trò người dùng khác nhau. Do đó, việc sử dụng Trí tuệ Nhân tạo trong các ứng dụng này được tùy chỉnh để tăng cường các chức năng cụ thể và cải thiện trải nghiệm người dùng theo những cách có ý nghĩa.
Trong Canned Responses, Trí tuệ Nhân tạo tăng tốc giao tiếp của khách hàng bằng cách giúp người dùng nhanh chóng xây dựng các phản hồi dựa trên nội dung của yêu cầu và các mẫu hiện có. Tính năng Trí tuệ Nhân tạo này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao chất lượng giao tiếp của khách hàng.
Trong OKR cho Jira, ví dụ, Trí tuệ Nhân tạo có thể hỗ trợ người dùng mới với khuôn khổ OKR (Mục tiêu và Kết quả then chốt). Bằng cách đơn giản hóa và làm rõ phương pháp luận thường phức tạp này, Trí tuệ Nhân tạo có thể cung cấp hướng dẫn trong việc xây dựng các Kết quả then chốt hiệu quả được liên kết với các mục tiêu cụ thể, khiến quá trình OKR trở nên dễ tiếp cận hơn.
Cuối cùng, WorkFlow Pro đại diện cho một cách đổi mới để tương tác với tài liệu của chúng tôi và thể hiện cam kết của chúng tôi đối với các quy trình làm việc có tác nhân và yêu cầu tự động hóa bằng ngôn ngữ tự nhiên. Cách tiếp cận được hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo này giảm bớt rào cản gia nhập cho các quản trị viên Jira mới và tối ưu hóa các quy trình làm việc cho các quản trị viên có kinh nghiệm.
Các dịch vụ Trí tuệ Nhân tạo được chia sẻ, chẳng hạn như tính năng tóm tắt, đang được phát triển trên nhiều ứng dụng Appfire. Bạn hình dung những dịch vụ này sẽ ảnh hưởng đến năng suất người dùng trên toàn bộ nền tảng của bạn như thế nào?
Tại Appfire, chúng tôi có một danh mục ứng dụng rộng rãi trên nhiều thị trường, bao gồm Atlassian, Microsoft, monday.com và Salesforce.
Với một bộ ứng dụng và các trường hợp sử dụng Trí tuệ Nhân tạo đa dạng như vậy, chúng tôi đã thiết kế và xây dựng một dịch vụ Trí tuệ Nhân tạo nội bộ được chia sẻ có thể được tận dụng trên nhiều ứng dụng.
Chúng tôi đã phát triển một dịch vụ Trí tuệ Nhân tạo trên nền tảng cho phép các nhóm sản phẩm trên các ứng dụng của chúng tôi kết nối với nhiều mô hình ngôn ngữ lớn. Bây giờ dịch vụ này đã hoạt động, chúng tôi sẽ tiếp tục mở rộng nó với các tính năng như mô hình chạy cục bộ và các lời nhắc được đóng gói sẵn.
Với sự tiến hóa nhanh chóng của các công nghệ Trí tuệ Nhân tạo, bạn đảm bảo rằng cách tiếp cận của Appfire đối với sự phát triển Trí tuệ Nhân tạo tiếp tục đáp ứng các nhu cầu thay đổi của khách hàng và nhu cầu của thị trường như thế nào?
Tại Appfire, ưu tiên hàng đầu của một người quản lý sản phẩm là bắc cầu giữa tính khả thi kỹ thuật và giải quyết các vấn đề khách hàng có ý nghĩa. Khi các khả năng Trí tuệ Nhân tạo tiến bộ nhanh chóng, chúng tôi cập nhật các xu hướng thị trường và tích cực theo dõi ngành công nghiệp để tìm ra các phương pháp hay nhất. Về phía khách hàng, chúng tôi liên tục tham gia với người dùng của mình để hiểu các thách thức của họ, không chỉ trong các ứng dụng của chúng tôi mà còn trên các nền tảng cơ bản mà họ sử dụng.
Khi chúng tôi xác định sự chồng chéo giữa tính khả thi kỹ thuật và nhu cầu khách hàng có ý nghĩa, chúng tôi tập trung vào việc cung cấp một tính năng Trí tuệ Nhân tạo an toàn và mạnh mẽ. Trước khi ra mắt, chúng tôi thử nghiệm và kiểm tra các giải pháp này với người dùng để đảm bảo họ thực sự giải quyết các điểm đau của họ.
Appfire hoạt động trong một cảnh quan SaaS được hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo cạnh tranh cao. Bạn đang thực hiện những bước nào để đảm bảo rằng các đổi mới Trí tuệ Nhân tạo của bạn vẫn duy nhất và tiếp tục mang lại giá trị cho người dùng?
Cách tiếp cận của Appfire đối với Trí tuệ Nhân tạo tập trung vào mục đích. Chúng tôi không tích hợp Trí tuệ Nhân tạo chỉ để kiểm tra một hộp; mục tiêu của chúng tôi là Trí tuệ Nhân tạo hoạt động một cách tự nhiên trong các sản phẩm của chúng tôi đến mức nó trở nên gần như vô hình với người dùng. Chúng tôi muốn Trí tuệ Nhân tạo giải quyết các thách thức thực sự mà khách hàng của chúng tôi phải đối mặt – cho dù đó là đơn giản hóa các quy trình làm việc trong Jira, quản lý các quy trình tài liệu phức tạp hay tối ưu hóa quy hoạch chiến lược. Lý tưởng nhất, việc sử dụng Trí tuệ Nhân tạo nên cảm giác trực quan như cầm một chiếc bút.
Nhiều sản phẩm SaaS truyền thống yêu cầu chuyên môn hóa để mở khóa toàn bộ tiềm năng của chúng. Tầm nhìn của chúng tôi về Trí tuệ Nhân tạo là giảm đường cong học tập và làm cho các ứng dụng của chúng tôi trở nên dễ tiếp cận hơn. Với việc ra mắt tác nhân Rovo đầu tiên của chúng tôi, WorkFlow Pro, chúng tôi đang thực hiện một bước quan trọng trong hành trình này. Cuối cùng, chúng tôi nhằm mục đích đảm bảo Trí tuệ Nhân tạo trong các ứng dụng của chúng tôi cho phép người dùng đạt được giá trị nhanh hơn.
Nhìn về phía trước, bạn nghĩ những xu hướng nào trong sự phát triển Trí tuệ Nhân tạo sẽ có tác động lớn nhất đến ngành SaaS trong những năm tới?
Hai xu hướng Trí tuệ Nhân tạo chính sẽ định hình ngành SaaS trong những năm tới là sự trỗi dậy của các tác nhân được hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo và sự quan tâm ngày càng tăng về bảo mật và quyền riêng tư.
Một số người cho rằng công nghệ tác nhân vẫn chưa đáp ứng được sự cường điệu và vẫn còn tương đối chưa trưởng thành. Đối với những người hoài nghi này, tôi sẽ nói rằng chúng tôi thường đánh giá quá cao những gì công nghệ sẽ đạt được trong 1-2 năm nhưng đánh giá thấp những gì nó sẽ đạt được trong một thập kỷ. Mặc dù các trường hợp sử dụng tác nhân hiện tại thực sự bị giới hạn, nhưng chúng tôi đang chứng kiến các khoản đầu tư khổng lồ vào các quy trình làm việc có tác nhân trên toàn bộ chuỗi giá trị phần mềm. Các mô hình cơ bản từ các công ty như OpenAI và Anthropic, cùng với các nền tảng Appfire hiện đang hoạt động hoặc dự kiến sẽ hoạt động, đang đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ tác nhân. OpenAI, ví dụ, đang làm việc trên các “tác nhân Hệ thống 2” có khả năng lý luận, trong khi Anthropic đã ra mắt các mô hình có khả năng sử dụng các ứng dụng và trang web thông thường, mô phỏng các hành động của con người. Mỗi tuần đều mang đến những thông báo mới về tiến bộ của tác nhân, và tại Appfire, chúng tôi rất hào hứng về những phát triển này và mong đợi tích hợp chúng vào các ứng dụng của mình.
Đồng thời, khi các khả năng Trí tuệ Nhân tạo mở rộng, các rủi ro liên quan đến bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư cũng tăng lên. Các doanh nghiệp phải đảm bảo rằng bất kỳ tích hợp Trí tuệ Nhân tạo nào đều tôn trọng và bảo vệ cả tài sản của họ và của khách hàng, từ dữ liệu nhạy cảm đến các biện pháp bảo mật rộng rãi hơn. Việc cân bằng đổi mới với các thực hành bảo mật mạnh mẽ sẽ là điều cần thiết để mở khóa giá trị đầy đủ của Trí tuệ Nhân tạo trong SaaS và cho phép các tiến bộ có trách nhiệm và bảo mật.
Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Appfire.
