访谈
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访谈Mike Jerich,Flexera 总裁兼首席执行官 – 访谈系列
Mike Jerich,Flexera 的总裁兼首席执行官,拥有超过 25 年的企业技术管理经验,涵盖软件、云服务、通信以及市场推广领导。2025 年 5 月,他以总裁身份加入 Flexera,2026 年 7 月在计划好的领导层交接中被任命为总裁兼首席执行官,此前他帮助推动了公司的平台战略、合作伙伴生态系统和市场地位。加入 Flexera 之前,Jerich 曾担任 HungerRush 的首席执行官,以及 ServiceMax 和 FinancialForce 的首席收入官,早期的领导职务包括 IPC Systems 的全球销售与市场负责人、IntelePeer 的首席商务官以及 Level...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Brian Hartzband,GMEX Robotics 美国运营总裁 – 访谈系列
Brian Hartzband,美国运营总裁,GMEX Robotics,负责公司在美国的扩张,重点是建立商业足迹,发展战略合作伙伴关系,并将其实体 AI 与机器人平台投入实际部署。加入 GMEX Robotics 之前,Hartzband 在 TEKsystems 工作近四年,担任技术招聘和客户管理职务,为政府和高等教育客户服务。他此前共同创立并帮助领导 Handcrafted 4 Home,在美国市场扩张并与主要零售商和电子商务平台建立合作关系。在其职业早期,Hartzband 曾在 Merrill Lynch 和 UBS 从事财富管理,为高净值和超高净值客户提供建议,并帮助建立了可观的国际客户组合。GMEX Robotics是一家在纳斯达克上市的实体 AI 与机器人公司,开发用于商业环境的智能机器。公司前身为 Fitell Corporation,遵循其所谓的“Terminal +...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Fredrik Nilsson, 副总裁, 美洲, Axis Communications – 访谈系列
Fredrik Nilsson,副总裁, 美洲, Axis Communications,负责公司在北美和南美的业务运营,领导专注于为合作伙伴和终端用户开发和交付基于网络的安全解决方案的团队。作为 Axis 的长期高管,Nilsson 在安全行业从模拟闭路电视向基于 IP 的网络视频转型过程中发挥了重要作用。自 2003 年负责美洲地区以来,他帮助将地区收入从约 $20 百万增长至超过 $1 十亿美元,并支持在美洲地区扩展超过 20 家 Axis Experience Center。1996 年加入 Axis,此前在瑞典担任产品经理和部门经理,随后担任业务发展总监,在 IP 视频早期发展期间帮助建立合作伙伴关系。在此之前,他曾在 ABB...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Leo Brunnick,Cloudera 首席产品官 – 访谈系列
Leo Brunnick,Cloudera 首席产品官,是一位拥有三十多年构建和扩展软件、数字媒体以及企业技术组织经验的资深技术高管和企业家。在 Cloudera,他负责产品管理、工程和客户支持,监督公司在扩展数据和 AI 平台能力时的产品和技术方向。2025 年加入 Cloudera 之前,Brunnick 在 Naviga 工作了六年,最近担任首席运营官,领导了 600 多名跨产品、工程、市场、R&D、客户支持和专业服务的专业人士。职业生涯早期,他创立并担任 Patheos 的首席执行官,将该数字媒体平台的月访客量提升至约 1500 万人次后成功退出,并在企业内容管理公司 Vignette 任职八年,担任首席产品官。他的背景还包括在 Andersen Consulting 的技术咨询以及担任美国海军陆战队步兵军官。Cloudera是一家专注于帮助组织在任何位置——公共云、私有数据中心和边缘环境——管理、治理、分析并应用 AI 于数据的企业数据与 AI...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Lokdeep Singh,Unily 首席执行官 – 访谈系列
Lokdeep Singh拥有超过20年的高增长企业软件公司领导经验。最近,他在Providence Equity Partners担任高级顾问,为投资组合公司提供AI战略、运营卓越和市场推广加速方面的支持。在此之前,他曾担任Talkwalker的首席执行官,Talkwalker是企业消费者情报的全球领袖,他领导了实现可持续、盈利增长的转型;以及在Synchronoss Technologies担任总经理。Unily是一款企业员工体验平台,旨在帮助大型组织连接员工、简化内部沟通,并将工作场所工具、知识和服务整合到统一的数字环境中。公司成立于2006年,为拥有分布式、桌面和前线员工的全球企业提供服务,融合了企业内联网功能、员工沟通、搜索、分析、集成和个性化于单一平台。Unily日益将其技术定位为AI原生,利用受治理的人工智能自动化内容管理、呈现相关信息、个性化员工体验,并通过对话界面让员工与连接的企业应用交互。该平台与Microsoft 365和Teams等广泛使用的工作场所系统集成,专为拥有复杂技术环境、监管要求和大型多语言员工队伍的组织而构建。您最初的职业生涯深耕于电信工程和网络基础设施,随后转向CTO、产品、综合管理以及首席执行官角色,最终带领Talkwalker成功退出,并现任Unily的领袖。这个历程如何塑造了您对员工信任并采纳像AI这样变革性技术的实际需求的看法?我的职业生涯让我拥有了介于技术与使用者之间的视角。早期,我专注于基础设施,确保系统可靠、安全且具备规模化能力。随着我转向产品、综合管理,最终担任首席执行官,我认识到技术能力只是技术成功的一个方面。只有当员工了解新兴技术如何影响其工作、相信它会带来帮助而非伤害,并且对其行为的可预测性充满信心时,才会采纳该技术。领导者可能犯的最大错误是把AI采纳当作软件部署来对待。即使部署了全球最优秀的模型,如果员工不信任其提供的信息、不了解其被允许的操作范围,或不知道界限所在,采纳也只能停留在表面。信任必须从一开始就嵌入员工体验之中。AI能力正以惊人的速度提升,但组织内部的信任似乎发展得更为缓慢。是什么导致了AI技术潜能与员工实际愿意授权其执行之间的差距日益扩大?信任差距的出现是因为组织在提升AI能力上投入巨大,却没有同步推进其可理解性、可问责性以及基于可信信息的落地。AI现在能够推理、生成内容并执行操作,但许多组织仍缺乏权威的知识和内容记录系统。当员工不知道AI的答案来源、信息是否最新或归属谁时,信任会迅速下降。弥合这一差距不仅需要更好的模型,还需要强有力的内容治理和可信的知识基础,确保AI基于准确、安全、最新的信息工作。成功的组织将是那些将信任融入AI体验本身,而非事后才考虑的企业。企业通常将企业AI视为围绕模型、集成、安全和基础设施的技术部署问题。您为何认为更艰巨的挑战最终是人与组织层面的?AI改变了人与技术之间的关系。以往的企业技术主要等待员工指示该做什么。AI能够解读意图、提供建议,并日益能够自行采取行动。这使得AI采纳成为未来工作方式的挑战,而不仅是技术挑战。它改变了工作方式、决策过程以及团队协作方式。组织不能仅仅部署AI就指望随之产生转型。员工需要了解AI在其工作流程中的定位,并感受到使用它的赋能。最成功的AI项目源于自下而上的采纳,而非自上而下的指令。当员工在日常工作中看到明确价值时,采纳会自然加速。这就是AI投资回报率框架仅围绕信任、赋能和治理的原因。通过透明度和可信知识建立信任,借助提升工作方式的工具赋能员工,并建立确保AI负责任使用的治理。技术推动变革,但最终决定成功的是人、流程和文化。组织需要治理,但过于严格的政策可能会促使员工转向未经授权的工具,或完全阻止实验。若目标是提升信任和采纳,而非单纯控制使用,何种有效的 AI 治理框架才是理想的?良好的治理应像护栏,让员工能够安全地更快前进。这意味着必须非常明确员工可以将 AI 用于哪些场景、可以向 AI 系统提供哪些信息,以及 AI 被允许执行哪些操作。这些规则应当让员工易于理解,而不是埋藏在冗长的政策文件中。治理还需要具备动态性。AI 生成初稿的风险与 AI 批准付款、修改员工记录或与客户沟通的风险截然不同。人工监督的程度应当与潜在后果相匹配。归根结底,目标不应是尽量减少 AI 的使用,而是最大化负责任的使用。Unily 的研究发现,52% 的员工表示所在组织没有已知的 AI 政策,而部分员工承认将敏感信息输入未经批准的 AI 工具。所谓“影子 AI”的兴起,在多大程度上是沟通和治理的失效,而非员工行为问题?我们应谨慎地将影子...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Jitendra Putcha,Tredence 首席运营官 – 访谈系列
Jitendra Putcha,Tredence 首席运营官,拥有近三十年的技术和运营管理经验,涉及人工智能、数据分析、数字化转型、交付以及企业技术服务。在2026年4月加入 Tredence 之前,他曾担任 Mastech Digital 的首席交付官,作为执行领导团队成员负责战略、转型、P&L 责任以及服务交付。他此前在 LTIMindtree 和 LTI 工作数年,最终担任高级副总裁兼全球数据与 AI 负责人,负责企业 AI 采纳、生成式 AI、AI 代理、数据与分析服务、产品工程以及平台开发。更早之前,Putcha 在 Cognizant 工作近 18 年,历任包括 AI 与分析副总裁及海得拉巴中心负责人等高级职务,工作涵盖全球数据与分析交付、AI...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Micha Rave,Hush Security 首席执行官兼联合创始人 – 访谈系列
Micha Rave,Hush Security 的首席执行官兼联合创始人,是一位经验丰富的网络安全与技术高管,职业生涯涵盖软件工程、产品管理、企业网络、云安全和身份管理。在 2024 年共同创立 Hush Security 之前,他在 Proofpoint 工作超过五年,担任云安全产品管理高级总监,负责 Zero Trust Network Access (ZTNA) 和 Secure Web Gateway (SWG) 产品线。此前,他曾在 Meta Networks 担任产品管理副总裁,专注于企业网络和安全,并在 HARMAN...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Kismat Singh,MachGen AI 联合创始人兼 CEO – 访谈系列
Kismat Singh,MachGen AI 的联合创始人兼 CEO,是一位拥有超过二十年构建高性能计算和机器学习系统经验的 AI 基础设施与工程高管。在共同创立 MachGen AI 之前,Singh 曾担任 Intel AI 框架部门的工程副总裁,并曾在 NVIDIA、AMD、HP 等科技公司担任高级工程职务。他的工作包括对深度学习库和编译器的贡献、AI 框架的优化以及对超大规模训练弹性的改进。在 Intel 时,他深度参与了公司对 PyTorch 的相关计划,并公开发言,倡导让 AI 框架在不同硬件平台上更易获取。MachGen AI 是一家专注于让生成式图像和视频模型运行速度显著提升、成本显著降低的 AI...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Tom Nudell,Piq Energy 首席执行官兼联合创始人 – 访谈系列
Tom Nudell,Piq Energy 的首席执行官兼联合创始人,是一名电力系统工程师和技术高管,拥有在电网分析、输电规划和能源基础设施方面的深厚经验。在创立 Piq Energy 之前,他在 Smart Wires 工作了近七年,期间担任多个分析领导职务,最终担任产品与解决方案分析总监,领导跨学科团队,包括输电规划工程师、软件工程师和分析师,开展先进的电网规划研究和自动化分析系统。早期,Nudell 曾是 MIT 的博士后研究助理,其研究聚焦于互联能源系统的韧性、微电网能源管理以及交易控制。他还在北卡罗来纳州立大学进行研究,利用实时测量、物理驱动的机器学习、控制理论和优化方法定位大规模电网网络中的扰动。Piq Energy 是一家电网规划软件公司,致力于加速新能源项目、数据中心及其他大型电力负荷接入电网。其平台使开发商和公用事业能够自行进行复杂的电网研究,自动化工程工作流,评估潜在的接入点,并更快速地测试大量项目和电网情景。Piq 正在开发一种具备自主性的电网规划平台,将电力系统模型、数据、工程工具和 AI 驱动的工作流整合于统一环境,应用涵盖太阳能、风能、储能电池以及大型负荷开发。公司表示,其技术管理超过 1,000 个输电网模型,已用于完成超过 10,000 项工程工作流,旨在降低新能源和计算基础设施面临的最大瓶颈之一——冗长的电网接入流程。您的职业生涯跨越了基于物理的机器学习研究、MIT 的电网韧性工作以及在 Smart Wires 七年的输电规划分析建设。这些经历如何帮助您识别出最终形成...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Yuri Gubin,DataArt 首席技术官 – 访谈系列
Yuri Gubin,DataArt 的首席技术官,是一位资深的技术高管和软件架构师,在 DataArt 工作超过 18 年,历任软件架构、解决方案架构、云技术、创新以及高层管理等职位,直至 2026 年 3 月成为首席技术官。他的工作重点是解决金融服务、医疗保健、旅行和物联网等行业的复杂技术挑战,尤其专长于云计算、人工智能、数据平台和企业软件架构。在成为 CTO 之前,Gubin 曾担任 DataArt 的首席创新官超过五年,并自 2021 年起成为公司合伙人委员会成员。他还是 Forbes Technology Council 的专业会员,参与其 AI 与云计算专家组,并担任 Girls Who...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Randall Newman,CPTO兼Satisfi Labs联合创始人——访谈系列
Randall Newman,担任Satisfi Labs的CPTO兼联合创始人,是一位在构建AI平台、金融科技和高性能系统方面拥有丰富经验的技术与产品领袖。自共同创立Satisfi Labs以来,Newman在设想、设计和扩展公司对话式AI技术方面发挥了核心作用,同时负责产品开发、架构、工程团队以及战略集成。在加入Satisfi Labs之前,他曾担任Satisfi Inc.的产品主管,并共同创立了移动营销公司Right On Mobile。在职业早期,Newman在CIBC World Markets工作了超过17年,担任过覆盖战略风险、高频交易和股票套利的高级领导职务,将量化交易专长与实践技术开发相结合。Satisfi Labs是一家专注于为体育、娱乐、旅游、景点及其他现场体验业务部署专用AI代理的人工智能公司。公司成立于2016年,已从对话式AI及其Answer Engine演进为一个代理平台,旨在帮助组织实现客人支持自动化、提升票务和商业转化率,并从客户对话中提取洞察。其AI代理能够支持超过50种语言,并可与票务系统、CRM、内容管理系统及其他业务系统对接,执行如售票、将对话升级至人工客服、收集客户信息以及提供个性化回复等操作。Satisfi Labs表示,其技术目前已被超过775个品牌信赖,且其整合与合作伙伴遍及Ticketmaster、Simpleview、MappedIn、Ventrata和Vozzi等公司。您在金融市场工作了近二十年,包括在CIBC构建低延迟交易系统并领导高频交易策略,随后转向技术创业并最终共同创立了Satisfi Labs。哪些来自于对速度、可靠性和风险管理至关重要的操作系统的经验,对您如今构建生产级AI代理的方式影响最大?交易教会我,好点子和好生意是两回事。即使正确识别了机会,也可能因执行慢、成本过高或风险假设错误而亏损。AI也是如此。模型能力只是一个输入,业务成败取决于你能否将该能力转化为可接受成本和风险下的可重复结果。运营指数套利账本也会让你看到单个决策之外的影响。一个小错误在整个投资组合中重复,就会演变成巨大的敞口。使用AI时,成千上万的代理可能各自做出合理决策,却在整体上产生问题。它们可能依赖同一错误数据,或都在重试同一失败服务。你必须管理整个系统,而不仅仅是单个响应。而且,速度只有在提升结果时才有意义。在交易中,曾有毫秒级的关键时刻。对于AI,我宁愿多花一秒确认交易,也不愿瞬间交付错误结果。关键在于辨别速度能创造价值的场景,以及仅会加速错误的情形。最后一课正是开启整个业务的起点。优势来源于在他人之前发现错误定价。我认为目前的错误定价在于大多数企业将AI代理视为削减支持成本的手段。我们在Satisfi Labs则将其视为收入渠道。在我们的体育场馆中,大约40%的代理对话涉及票务。这些粉丝并非来抱怨,而是手握现金,询问座位安排。找到市场定价错误的点并加以捕获,这与套利业务的直觉相同。Satisfi Labs成立于2017年,早于当前生成式AI热潮,并已从上下文自然语言处理和对话式AI演进为代理平台。为了从主要用于回答问题的系统转变为能够代表用户执行操作的代理,需要进行哪些最大的架构变更?我们花费十年时间为800多家企业客户(包括MLB/NFL球队、娱乐场馆和旅游组织)构建了数千个AI代理。最大的变化在于,你赋予系统权力,而不仅仅是信息。如果助手告诉你哪些票可用,这只是提供答案。如果它为你换票,则涉及更改库存、客户记录,甚至可能涉及金钱。此时你必须了解谁授权了该操作、实际发生了什么,以及在过程半途停止时如何恢复。因此,我们将模型的判断与执行权力分离。模型可以解释请求并提出下一步建议,而其下层系统负责执行权限、业务规则和交易限额。模型给出的有说服力的解释无法覆盖这些控制。你还需要明确区分“代理声称已完成任务”和“业务系统确认已完成”。两者并不相同。如果购买请求超时,最好先确认购买是否已经完成再进行重试。在战略层面,更好的模型不应迫使你重新构建业务控制。我希望能够利用每一次推理的改进,而无需在每个新模型发布时重新协商系统被允许执行的操作。“agentic AI”一词现在被用于广泛的产品。从工程视角来看,你如何划分高级聊天机器人、AI 副驾驶和真正自主的 AI 代理之间的界限?我会问一个问题:这个人实际上委托了什么责任?聊天机器人提供信息。副驾驶帮助你完成工作,但你仍然在指挥并批准关键步骤。自主代理则被授权在追求目标的过程中自行作出部分决策。界面并不会告诉你正在使用哪一种。对话产品背后可能具备真正的自主性。即使标榜为代理的产品,仍可能需要人工批准每一次有价值的操作。对于企业而言,自主性应当是一项具体的协议:该系统可以在这些用户、这些限制范围内执行这些操作,并且在这些条件下必须停止。这是可以实际测试和治理的内容。我也不认为最大化自主性是目标。有时最好的产品只会提出一个恰当的问题,然后处理其余事务。去掉这个问题虽然会让演示更炫,但会让业务更不安全。目标是消除不必要的人力工作,而不是消除必要的人类判断。Satisfi Labs 最近推出了 Satisfi Forward,这是一项前置部署的工程实践。你在构建强大的 AI 平台与让代理在客户真实环境中可靠运行之间看到了什么差距,从而促使你创建了这一模式?最后一公里正成为瓶颈。平台可以标准化很多工作,但不能假设每个客户的业务方式都相同。他们的工单系统存在一定限制。审批流程要经过三个部门。他们对合格线索的定义与下一个客户不同。这些细节决定了部署是否真正有价值。你可以购买即用型平台并组装出令人印象深刻的演示。但将其商业化为面向真实用户的可靠体验则是另一回事。这正是前置部署工程师的用武之地。我们在...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Ilyas Kurklu, Replenit 联合创始人兼首席执行官 – 访谈系列
Ilyas Kurklu,Replenit 的联合创始人兼首席执行官,是一位专注于将人工智能应用于客户决策和互动的企业家及零售技术高管。在 Replenit,他负责制定战略、产品开发和合作伙伴关系,凭借十余年帮助企业零售互动业务规模化的经验,将收入从约 $10 million 提升至 $2 billion,并与 300 多家零售商合作。他的职业生涯还包括顾问和业务拓展角色,以及在 Türkiye 的气象总局担任团队负责人和天气预报员六年,期间使用实时数据、雷达、卫星影像和预测系统。Replenit 是一个面向零售和电子商务的 AI 决策平台,提供零售商数据基础设施与其现有客户互动系统之间的中间层。其 AI 决策引擎结合客户、产品、行为及其他信号,实时确定单个客户的最佳下一步行动;而 Maestro AI CRM Manager 则能够自主管理包括补货、交叉销售、互动、防流失和挽回在内的工作流。Replenit 并不要求零售商更换现有技术栈,而是设计为可与当前的商务、营销和数据平台集成,并将决策转化为可执行的沟通和行动。公司称其技术已被包括 L’Occitane、Mumzworld、e-bebek、Beko 和...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Sobhan Daliry,首席产品官兼 AI 战略负责人,Pipefy – 访谈系列
Sobhan Daliry,Pipefy 的首席产品官兼 AI 战略负责人,自 2023 年起领导公司 AI 战略,帮助将传统业务工作流转变为日益智能和自主的流程。整个职业生涯中,Daliry 将产品策略、组织转型和技术领导力结合于初创企业和成熟公司。在加入 Pipefy 之前,他创立并担任 Polen.me 的 CEO,且在 NZN 担任 CEO/CPO 超过五年,期间带领公司实现扭亏为盈并制定产品战略。他早期的职位包括担任 PSafe 的产品管理总监、Peixe Urbano 的产品经理,以及在 Oi/Telemar、Claro、AIRCOM International 和...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Lauren Rothrock,Litify 首席产品官 – 访谈系列
Lauren Rothrock,Litify 的首席产品官,负责公司在法律工作流中扩展人工智能和自动化使用时的产品战略与创新。她于 2023 年加入 Litify,此前在 Insight Partners 担任战略与创新副总裁,期间与科技公司合作推动增长和战略计划。早期,Rothrock 在 TravelClick 工作超过六年,历任产品领导职务,随后晋升为网络与视频解决方案副总裁兼总经理。她的背景还包括在 The Leading Hotels of the World 从事战略与财务规划,以及在 PwC 从事银行与资本市场工作,使她在产品开发、技术战略、金融和企业软件方面拥有广泛经验。Litify 是一家成立于 2016 年的法律技术公司,提供面向律所和企业法务部门的 AI 原生平台。该平台基于包括...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
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访谈Neal Lathia,Gradient Labs 联合创始人兼首席技术官 – 访谈系列
Neal Lathia,Gradient Labs 的联合创始人兼首席技术官,是一位在机器学习和数据科学领域拥有近二十年经验的领袖,涉足金融科技、消费平台和学术研究。在 2023 年共同创立 Gradient Labs 之前,他在 Monzo 工作了超过五年,从高级数据科学家晋升至机器学习总监和资深机器学习工程师,期间构建了机器学习基础设施,并帮助扩展该学科以支持运营、金融犯罪和产品等方面的应用。此前,Lathia 曾在 Skyscanner 担任高级数据科学家,并在剑桥大学和伦敦大学学院担任研究职务,研究内容包括推荐系统、行为数据、智能手机感知以及个性化数字服务。在 Gradient Labs,他目前负责驱动面向复杂、受监管金融服务工作流的 AI 代理技术。Gradient Labs 是一家总部位于伦敦的 AI 公司,专注于为金融服务构建专业的自主代理,旨在自动化传统上需要大量人工参与的客户运营。公司由前 Monzo 领袖 Dimitri Masin、Neal...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人