Oleksandr (Sasha) Strozhemin, Trinetix联合创始人兼CEO – 采访系列

Oleksandr (Sasha) Strozhemin是Trinetix的联合创始人兼CEO，Trinetix是一家全球科技公司，为财富500强和快速增长的企业提供战略、设计和创新服务，涉及金融、专业服务、物流、医疗保健和农业等多个领域。

凭借其多样化的AI和GenAI、智能数字助手、数据和分析、数字工作场所、体验设计和云启用技术，Trinetix致力于使企业领导者能够将产品创意转化为具有竞争力的独特市场产品。

为了进一步实现行业颠覆，Trinetix作为专门的技术合作伙伴，提供未来证明的战略和技术人才，以实现转型目标和推动长期业务成果。

您能否分享Trinetix的创立故事以及您成为财富100强公司战略技术合作伙伴的经历?

我一直对创新步伐、新的东西如何改变我们的生活以及点击的方式感到着迷。但我也注意到这种演变如何导致市场过热。2011年，成为下一个革命性提供商和游戏规则改变者的竞争非常激烈。

对我来说，这是一个创造独特和杰出东西的机会。所以，我采取了行动。

我们在2011年开始在美国工作，专注于AR、体验设计和移动应用开发。当然，AR是我们服务的核心部分，因为它是一个当时刚刚兴起的趋势，并且有创造独特体验的潜力。

为了找到新客户，我采取了一种非传统的方法。虽然我们针对美国市场，但我们特别感兴趣于具有全球影响力的公司。因此，为了吸引他们，我们在东欧（基辅，乌克兰）开设了一个交付办公室，我们为宝洁、妮维雅、埃克森美孚和可口可乐等公司交付了大约20个AR项目。这是一个很好的决定：除了帮助客户在当地市场建立存在外，我们还在一个对创新高度敏感且富有技术人才的地区工作。

一年半的积极工作过去了，我们收到了一个财富100强企业的邀请，要求我们参与体验设计的投标。结果表明，他们一直密切关注我们的工作，并将我们添加到候选名单中。

我们接受了邀请，并且在所有候选者中，我们是唯一一个能够提供满足所有要求的成熟方案、UI原型和交互逻辑动画的公司。公司代表将我们的提交材料带到决策小组——我们成功入选了。

在接下来的两年中，我们在开发CX设计实践方面取得了平稳过渡，接管了被搁置的项目，并将它们转化为具有价值的产品。

自然而然，当您与行业领袖合作时，您会发现自己处于变革的门槛，导航和编排变革。因此，我们将AI、智能自动化和数据分析整合到企业流程中的故事从那时开始。

这段经历让我对我们的使命有了更深入的理解——引导企业管理数字变革，并以最大影响力采用它。这是我们的承诺。

Trinetix已经开发了AI聊天机器人、数字助手和AI驱动的数据智能解决方案。您能否详细介绍这些技术如何改变客户的运营?

简而言之，我认为AI使客户能够在更短的时间内实现更多——而且是远远更多的东西。

如今，企业拥有大量宝贵的洞察力，但要找到这些洞察力，需要组织、分类和验证数据。如果手动完成，整个过程可能需要几个月。有时，数据太多，即使10位专家全天候工作几个月，也不够。

这就是AI发挥作用的地方——我认为这是它最强大、最具颠覆性的方面。用瞬间的信息交付取代几个月的手动研究，真是革命性的。

您如何确保您的AI解决方案能够满足每个客户的特定需求，特别是在物流和医疗保健等多样化行业中?

研究始终是第一步。

任何AI模型的强大之处取决于用于训练它的数据和对其所针对的领域的了解。因此，我们的工作始于发现会议，帮助我们了解企业如何运作，找出其优势，并研究其主要竞争对手。

我们的首要任务是将客户的愿景和需求转化为未来的解决方案特征。因此，我们还会构建客户的经验，研究关键的企业流程，并讨论解决约束的方法。

我们还会确定企业范围内的数字敏捷度水平和使用技术的部门的需求。这包括帮助客户为其团队提供入职培训，并提供有关如何使用解决方案的详细而简单的说明。

您能否讨论一个最近的项目，Trinetix将生成式AI集成到解决方案中，以解决客户的关键业务挑战？结果如何?

有这样一个案例。一个在货运管理领域运营的财富500强客户要求我们转变他们的请求提案（RFP）管理流程。

由于他们手动处理RFP任务，因此他们面临着缓慢的响应时间和计算，同时积累了大量的非结构化数据（图像、屏幕截图、电子邮件），这些数据从未转化为价值。因此，很好的机会要么在数据中丢失，要么在延迟的任务中丢失。

数字化升级是必要的。

我们开发了一种多模式解决方案，利用生成式AI，将所有非结构化数据转化为可理解的、丰富的洞察力来源。该解决方案使客户能够直接从公司的邮箱中生成报价，并提供端到端的自动化以加快任务完成速度。结果，客户加速了其运营，提高了赢得率，优化了报价管理，最终增加了收入。

在实施生成式AI解决方案时，您面临的主要挑战是什么？您如何克服这些挑战?

我认为许多挑战源于人为因素。例如，当企业采用生成式AI时，员工担心他们被取代。因此，AI遇到了组织的阻力，这破坏了技术采用的全部目的。

这就是我们与企业领导者合作的原因，帮助他们在整个公司推广变革。我认为，从事实的角度解决恐惧至关重要，提供对技术的优势和劣势的现实看法。我们还让员工参与开发过程，建立反馈循环，并向他们展示技术的工作原理及其如何造福他们。

还有对不确定性的恐惧。有时，高管们犹豫是否继续，因为他们希望确信投资的回报率将是值得的。我认为，沟通是关键。例如，我们的团队始终有一个指定的关系经理，他向利益相关者解释变革，更新他们的进展情况，并告知他们可以期待的结果。

您的方法强调360°价值和创新卓越性。您如何确保您的解决方案持续提供价值并保持领先于市场趋势?

我们以三个原则为基础。

首先，这不仅仅是趋势，而是客户的需求。有时，客户来找我们，带着一个假定的解决方案，但发现会议后揭示了更适合他们目标的替代方案。而当我们找到合适的解决方案时，我们知道我们有了一个将为客户带来多年价值的基础。

第二，我们的解决方案规划基于企业的增长、规模和演变，因此最终产品必须与这些过程协同工作。除了讨论客户的潜在路线图和增长轨迹外，我们还研究兼容性，确保客户可以将新平台和系统集成到其框架中。

第三，是自主性。虽然我们共担责任并提供支持和成功监测，但我们看到客户的团队可以使用产品并在无需我们干预的情况下添加新用户。因此，我们从用户的角度出发，预测潜在问题，并引入预防措施。

智能自动化在驱动客户的业务转型和创新方面扮演着什么角色?

如今，我们正在见证新的、灵活的商业模式的到来，这些模式将变化视为唯一的常数。这意味着那些让人力资源承担大量重复性例行任务的僵化模式正在成为过去。

智能自动化使组织能够通过重组其运营并解放其人才，使其能够从事更复杂、更有影响力的任务来实现这一转变。随着智能自动化处理所有可复制的流程，公司变得更加敏捷，获得了更强的竞争地位，并对其下一步更加自信。

数据是您许多服务的基础。Trinetix如何帮助组织最大限度地发挥其数据的战略潜力?

我们的目标是将决策者与价值丰富的洞察力连接起来，使他们能够在需要时访问必要的数据。这包括通过为企业提供必要的工具来消除盲点、数据孤岛和瓶颈，来分解流向他们的信息。

能够将大量复杂信息转化为全面讲故事、直观的仪表板和快速响应的AI驱动数据分析工具的即时报告生成——我们提供了构建数据驱动战略的所有构建块。

您能否讨论一个成功的案例，Trinetix的数据和分析服务对客户的业务运营产生了重大影响?

我们最著名的案例之一是我们为一位财富500强客户进行的业务实体研究转型。

以前，这样的研究是手动完成的，这意味着经理必须向多个部门发送查询，并等待他们的回复。然后，他们必须手动将来自10多个企业数据系统的信息汇总到一份报告中。

因此，制作一份报告需要几个月，人为错误的风险很高，这导致了法律和合规风险的不准确图景。

我们开发了一个数据管理系统，能够在所有10多个企业来源中提供单一视图，提供对业务实体连接和关系的完整可见性。它使经理能够在几天内生成相关且准确的报告，提高了生产力并降低了数据不一致的可能性。

您认为哪些新兴趋势将塑造企业技术的未来?

我特别热衷于推进和发展AI助手，使其成为智能的工作场所合作伙伴，能够收集信息、促进跨部门沟通，并通过将机器能力与人类敏捷性相结合来实现服务个性化。

从我的角度来看，AI助手的集成将显著提高客户和企业员工的生活质量。这将创造更动态的商业环境，并培养积极主动的解决问题文化。

感谢这次精彩的采访，希望读者能够通过访问Trinetix了解更多信息。