普蒂玛·阿罗拉（Pratima Arora），Smartsheet 首席产品和技术官 – 采访系列

普蒂玛·阿罗拉（Pratima Arora），Smartsheet 首席产品和技术官，是一位经验丰富的产品和技术高管，具有领导高增长平台和扩大全球团队的成功记录。在她的当前角色中，她负责产品管理、营销、用户体验、定价和战略合作伙伴关系，帮助推动 Smartsheet 的 AI 驱动的工作管理平台的演进。在此之前，她曾担任 Chainalysis 的首席产品和技术官，领导工程、数据科学和产品战略，同时显著扩大了组织并加速了收入增长。她的早期领导角色包括领导 Atlassian 的 Confluence 业务和在 Salesforce 推动 AI 驱动的产品创新，建立了交付可扩展、以客户为中心的企业软件解决方案的声誉。

Smartsheet 是一个 AI 驱动的、企业级的工作管理平台，旨在帮助组织规划、跟踪、自动化和报告工作。该平台使团队能够简化工作流程、实时协作并通过自动化和数据驱动的工具获得可行的见解，支持从项目管理到企业运营的广泛用例。总部位于华盛顿州贝尔维尤的 Smartsheet 为全球数百万用户提供服务，包括大量的财富 500 强公司，在协作工作管理领域占据了重要地位。

您在 2025 年加入 Smartsheet，之前曾在 Chainalysis 领导产品和技术，并在 Atlassian 和 Salesforce 担任过高级领导职务。现在，您的角色已经扩展到首席产品和技术官，您将如何利用跨行业的经验为 Smartsheet 的下一章做出贡献？

我已经担任 B2B SaaS 领导者超过 20 年，见证了多次创新浪潮的兴起——从互联网到云计算、移动和社交。AI 是一次更大的转变，既在规模上也在速度上，我的重点是帮助 Smartsheet 在这次转变中找到方向，并将其转化为客户的真正优势。

从外部来看，这意味着加速将 AI 嵌入产品体验中——帮助团队更快地工作、做出更好的决策，并以以前无法实现的规模推动成果。

但 AI 也正在改变我们构建的方式。产品和技术正在融合，职能之间的界限正在变得模糊。设计师越来越接近代码，工程师正在为产品定义做出贡献，团队正在成为更实用的构建者。我的内部重点的一个重要方面是将这种构建者的心态带入我们的运营方式，采用 AI 首先的开发方法，并且要快。这使我们能够作为一个统一的团队更快地移动，并将创新转化为客户的有意义的成果。

Smartsheet 一直围绕工作管理的理念进行定位。您如何定义这个概念，以及它与企业软件中添加的更广泛的 AI 功能有何不同？

工作管理是人们、流程和数据汇聚的地方——AI 是执行层，将计划转化为成果。

在 Smartsheet 平台上分析 140 万个活跃的企业项目，揭示了一个关键的失衡：每个企业账户的自动化强度年增长率为 55%，整体活动量年增长率为 46%。工作正在以三年前难以想象的速度启动。但是完成工作——跨团队协调、保持对齐、做出判断以保持执行的正确性——这就是大多数组织正在苦苦挣扎的地方。工作日变得更加密集，首先感受到这种影响的组织是那些优先级、所有权和决策权仍然存在于人们的脑海中，而不是在系统中的组织。

许多方法的缺陷在于 AI 是叠加在工作流程之上的，而不是嵌入其中。它可以协助个别任务，但无法跨团队或整个企业协调成果。

我们的方法不同。我们将 AI 根据企业数据进行调整，并将其直接集成到工作流程中，这样它就可以在真正的上下文中运行——项目、计划背后的意图以及工作结构中编码的判断。这就是 AI 能够协调执行、而不仅仅是协助任务，并最终推动有意义的商业影响的原因。

在您 2025 年 11 月为 Smartsheet 未来的愿景中，您描述了一个将人们、数据和 AI 更加统一的平台。您认为现有的工作管理工具中有什么缺失的东西，促使您朝着这个方向努力？

我们看到规划和执行之间存在一个持续的差距，特别是在企业级别。团队正在跨多个断开的系统工作，这使得保持一致或获得清晰的实时进度变得困难。

许多工具都在解决问题的某些部分——规划、工作流程或协作——但它们仍然断开。每个工具都在解决其个别堆栈或系统中的问题，但不是整个公司。这种碎片化成为一个真正的障碍，当您在大规模运作时。Smartsheet 正是在这里发挥作用。

我们的重点一直是将这些元素整合到一个单一的、统一的系统中，以便团队能够保持一致、快速适应并更有效地执行。

您愿景中更有趣的部分之一是朝着能够理解项目、工作流程和团队上下文的 AI 系统发展。上下文在使企业 AI 真正有用而不仅仅是令人印象深刻的演示中有多重要？

理解上下文的 AI 与生成内容的 AI 基本上是不同的。前沿模型可以生成内容。系统记录可以存储。但是，两者都无法理解您的组织实际如何运作、依赖关系、计划背后的意图或工作流程中编码的判断。这就是 Smartsheet 所处的层面。

Smartsheet 理解了您业务的运营形态，并将 AI 投入其中。当您将 AI 根据这种理解进行调整时，它从被动转变为主动。它不仅仅是对提示做出反应，而是以对业务实际运行方式的理解来运作，这种理解会随着时间的推移而积累。

每个计划、每个工作流程、每个决策都被 Smartsheet 捕获，并成为一个智能资产，使 AI 在该特定组织中更加有用。您的团队多年来建立的上下文、意图和判断——这些都是 AI 无法自行生成的三件事。

Smartsheet 的模型上下文协议服务器表明了一种从仅回答问题的 AI 到可以与实时工作数据交互的 AI 的转变。从您的角度来看，这对企业软件来说有什么意义？

这是从告知工作的 AI 到可以对其采取行动的 AI 的转变。有了 Smartsheet MCP 服务器，公司不再局限于单一的 AI 工具；该协议可以与已经集成到工作流程中的 AI 模型一起工作，无论是 Claude、Gemini、ChatGPT 还是其他模型。团队现在可以直接连接到实时工作数据，并在工作实际发生的系统中操作，实现从聊天到执行的转变。随着 MCP 生态系统的扩展，我们将支持更多领先的模型，确保 Smartsheet 保持与团队选择的任何 AI 解决方案的兼容性。当 AI 可以访问项目和工作流程中的实时数据时，它可以更早地发现风险、支持更好的决策并采取行动，例如创建任务或更新工作。

早期信号很明确。在推出后的前 30 天内，成千上万的 Smartsheet 用户通过 Smartsheet MCP Connector for Claude 完成了 176 万次操作。这些交互中相当一部分并不是关于检索信息——它们正在推动工作的进展。创建任务。更新计划。采取行动。这就是它成为转折点的原因。AI 正在嵌入现有的工作流程中，人们已经在使用，这使得组织能够从个别的生产力增益转变为大规模的协调执行。

当 AI 连接到运营系统和实时业务工作流程时，信任变得至关重要。您如何考虑安全性、治理和可审计性，当 AI 在企业内部变得更加行动导向时？

信任、安全和治理对于任何真正的企业采用都是必不可少的。随着 AI 变得更加行动导向，信任不是可选的——它是基础的。对于我们来说，这始于确保 AI 遵循与平台上的其他一切相同的治理模型。它遵循现有的权限，因此它只能访问和对其明确允许的数据采取行动。您的数据仍然是您的数据。

同样重要的是可见性。组织需要了解 AI 如何与其系统交互、采取什么操作、由谁采取以及在什么上下文中采取。因此，审计功能是内置的：无论是由人还是 AI 发起的每个操作都可以被跟踪和审查。我们还在考虑哪里需要自主性。对于更高影响力的操作，我们构建了人工在循环控制，以便团队可以在发生重大事件之前审查和批准。

目标是让组织有信心让 AI 推动工作的进展，同时仍然保持他们在企业规模上期望的控制、透明度和问责制。

Smartsheet 还强调了开放架构，包括对外部 AI 生态系统的支持。您为什么认为开放性和互操作性将在企业 AI 采用的下一个阶段中如此重要？

企业工作不仅仅存在于单个系统中。它分散在工具、团队和数据源中。如果 AI 不能连接到该环境，它将保持有限。它可能会生成答案，但它无法真正推动执行。

这就是开放性重要的原因。它允许 AI 连接到系统中的实时数据，并在工作实际发生的上下文中运行。使用 MCP，公司可以将其首选的企业 AI 标准和治理应用于 Smartsheet 中的工作，而不是采用新的工具或在孤岛中工作。

这是转变。 当 AI 可以跨系统工作时，它从孤立的交互转变为真正支持组织的运行。这就是您开始看到真正影响的地方。

您的产品愿景还引入了智能助手、智能代理、智能流程和知识图层等概念。您认为哪种能力最有可能改变团队的日常工作方式？

这不仅仅是这些能力中的任何一个，而是系统底层的智能。由我们的数据层和 Smartsheet 知识图层提供支持，这使得系统能够跨项目、工作流程和团队理解上下文，并了解工作如何相互关联。这种上下文使一切变得可行。Smartsheet 知识图层已经在很大规模上映射了工作之间的关系，拥有超过 1 亿个节点。这使我们能够分层添加上下文，从行业最佳实践到组织、团队和个人数据，因此系统可以提供比独立模型更相关的见解。

从那里开始，它以不同的方式呈现。有时它是一个帮助某人了解项目状态或发现风险的助手。有时它是一个采取行动的代理，例如创建时间表或更新工作。有时它是跨系统协调工作流程。

但所有这些都建立在相同的运营基础上——工作实际完成的积累的上下文、意图和判断。这才是真正改变日常工作的东西，不是单个功能，而是一个理解您组织的系统。

许多企业仍然难以衡量 AI 是否带来真正的商业价值。领导者应该如何思考 ROI，当目标不仅是更快的输出，还包括更好的决策、更强的执行和更少的运营阻力？

许多组织从衡量 AI 的采用率开始，例如每天使用 UI 的人数。这是一个有用的信号，但它不是完整的图景。真正的价值体现在执行中，这也是许多团队仍在努力跟上的地方。

在大多数企业中，挑战不在于产生输出，而在于协调工作、保持团队一致以及做出正确的决策。如果这些事情没有改善，更快的输出并不一定会转化为更好的业务成果。

当 AI 连接到工作系统时，这就是您开始看到不同类型的影响的地方。它可以帮助更早地发现瓶颈、改善对实际发生的事情的可见性，并在团队中推动更一致的工作方式。

因此，ROI 不仅仅是关于速度的问题，而是关于组织在规模上执行的有效性，具有更多的清晰度、问责制和可预测性。这最终转化为可衡量的商业价值。

展望未来，您如何看待产品领导者的角色随着 AI 成为企业平台的核心层而发生的变化？构建 AI 原生未来是否需要与传统软件产品领导力根本不同的思维方式？

我认为有四件事情。

产品领导者需要以求知欲和成长心态接受 AI。该领域正在迅速变化，因此学习和适应的能力至关重要。

第二，第一原则和平台思维变得更加重要。正确建立基础元素，尤其是数据和治理，这使团队能够快速、安全地实验。

第三，客户关注度同样重要。目前市场上有很多噪音， 并非所有被标记为 AI 或代理的东西都能带来真正的价值。领导者需要保持脚踏实地，专注于解决真正的问题，而不是追逐新鲜事物。

最后，团队建设方式发生了真正的转变。职能之间的界限正在变得模糊，更多的人正在成为建设者。产品领导者需要接受这一点，并真正地与技术接触，才能成功。

感谢您这次精彩的采访，希望读者能够通过访问 Smartsheet 了解更多信息。