Przed dołączeniem do SentinelOne w zeszłym roku Sandy Venugopal była jednym z jej klientów. Wcześniej była CIO w Uberze, a wcześniej CIO w LinkedIn. Pracując w dwóch firmach uznawanych za przełomowych w branży w obszarze relacji między przedsiębiorstwami, Venugopal pracuje w tej chwili w firmie technologicznej, która działa na rynku relacji między przedsiębiorstwami, zapewniając platformę dla bezpieczeństwo cybernetyczne punktów końcowych.
„Dość często korzystałam z produktów SentinelOne i byłam wielką fanką ich podejścia do rozwoju produktów, projektowania i wdrażania, a także sposobu, w jaki firma myśli o bezpieczeństwie cybernetycznym” – mówi.
Coraz powszechniejsze staje się, iż osoby z branży technologicznej przechodzą na stronę podaży, budując oprogramowanie i systemy wspierające użytkowników korporacyjnych. W rzeczywistości, badania Gartnera pokazuje, iż informatycy znajdują więcej możliwości w firmach technologicznych niż w tradycyjnych przedsiębiorstwach.
Łatwo zrozumieć, dlaczego inwestycje w IT i talenty technologiczne przynoszą korzyści firmom technologicznym – inwestycje te bezpośrednio przyczyniają się do przychodów firmy. Jednak w firmach spoza sektora technologicznego trudniej jest powiązać inwestycje w IT i zatrudnianie talentów technologicznych z przychodami. Technologia jest często centrum kosztów.
Venugopal uważa, iż ilościowe określenie inwestycji technologicznych w przedsiębiorstwach wymaga obiektywnego podejścia. „Historycznie” – mówi – „nawet w LinkedIn i Uberze liczyło się zaangażowanie, na przykład: Ilu mamy członków?” Choć liczba ta może przez cały czas rosnąć, Venugopal twierdzi, iż niekoniecznie ma to bezpośredni wpływ na przychody lub rentowność, dlatego ważnym czynnikiem jest trwała rentowność.
Inwestycja w sztuczną inteligencję
SentinelOne jest klientem Narzędzie do wyszukiwania i odkrywania wiedzy oparte na sztucznej inteligencji Glean. W niedawnej ankiecie przeprowadzonej wśród 224 liderów IT w firmach osiągających roczne przychody na poziomie co najmniej 100 mln dolarów i zatrudniających 1000 pracowników Glean stwierdził, iż budżet projektów generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) ma się potroić do 2025 r. Ponad połowa (53%) respondentów spodziewało się, iż generatywna sztuczna inteligencja odciągnie budżet od innych inicjatyw IT, a 52% nie zgodziło się również z twierdzeniem, iż GenAI odwraca uwagę od ważniejszych działań IT.
W październiku 2023 r. Computer Weekly rozmawiał z dyrektorem generalnym Glean Arvindem Jainem
na temat łączenia sztucznej inteligencji z analityką biznesową. Posłuchaj podcastu tutaj:
Venugopal twierdzi, iż jej podejście do inwestowania w narzędzia AI i GenAI polega na skupieniu się na tym, w jaki sposób oprogramowanie może pomóc ludziom w biznesie. „Chcieliśmy mądrze nie wypróbowywać sztucznej inteligencji w każdym obszarze firmy” – mówi. Zamiast tego jej podejście polegało na przyjrzeniu się portfelowi obszarów biznesowych, w których można wypróbować sztuczną inteligencję.
„Zaczynamy od pomocy naszym pracownikom w zwiększaniu ich wydajności i efektywności, patrząc na konkretnego pracownika i przypadek wykorzystania produktywności” – mówi.
Następnie następuje kooperacja z innymi firmami posiadającymi produkty, które radzą sobie z tymi przypadkami użycia w przedsiębiorstwie, co prowadzi do dyskusji na temat aktualnych narzędzi, takich jak Microsoft Copilot, Google Duet i Glean. „Bardzo dobrze znam Glean” – dodaje – „ponieważ wdrożyliśmy go również w Uberze”.
Oprócz przypadków wykorzystania produktywności Venugopal przyjrzał się także dodatkom AI, które są wbudowane w istniejące platformy systemu dla przedsiębiorstw. „Salesforce i Slack zaczynają wdrażać pewne funkcje sztucznej inteligencji” – mówi.
Zbuduj lub kup
Jako firma technologiczna SentinelOne włącza sztuczną inteligencję do technologii, którą oferuje komercyjnie. Venugopal postrzega budowanie wewnętrznej wiedzy specjalistycznej w zakresie sztucznej inteligencji w procesie rozwoju produktów jako strategiczne. Jej zdaniem rozwój sztucznej inteligencji w celu poprawy produktywności i efektywności biznesowej można jednak zapewnić dzięki dostępnych na rynku produktów i usług związanych ze sztuczną inteligencją.
„Wolałabym, aby kilku inżynierów-ekspertów zajmujących się sztuczną inteligencją pracowało nad stworzeniem sprzedawanego przez nas produktu” – mówi.
Pierwsza faza strategii Venugopala polegała na skupieniu się na wydajności dzięki sztucznej inteligencji. Jednak zdaje sobie sprawę, iż prawdziwa siła sztucznej inteligencji polega na jej umiejętności zakłócania rozwoju przemysłu. Mówi, iż ten etap strategii firmy w zakresie sztucznej inteligencji może obejmować ponowną ocenę i przeprojektowanie kompleksowych procesów biznesowych w sposób uwzględniający ewolucję możliwości sztucznej inteligencji.
„Będą pewne role, które nie będą już potrzebne lub w przyszłości będą wykonywane zupełnie inaczej, [due to AI]. Musimy być gotowi uznać i pomóc ludziom w dotkniętych obszarach, aby byli gotowi na nadchodzące zmiany”.
Sandy Venugopal, SentinelOne
Ale sztuczna inteligencja to przede wszystkim dane. „Dojrzałość danych to dobry sposób na myślenie o generatywnej sztucznej inteligencji” – mówi.
Venugopal zaleca liderom IT ocenę dojrzałości swoich procesów związanych z danymi i zarządzaniem nimi oraz podjęcie działań w celu ich uproszczenia. „Łatwo jest w większym stopniu kierować się danymi. choćby jeżeli wydaje się, iż ludzie chcą uzyskać więcej danych, to nie pomoże, jeżeli nie są to dobrze zarządzane i dobrze zarządzane dane”.
Z doświadczenia Venugopala wynika, iż skuteczna strategia sztucznej inteligencji zaczyna się od posiadania dobrych danych bazowych. Według niej jest to najważniejszy komponent zapewniający odpowiednie środowisko do szkolenia modeli sztucznej inteligencji.
Przedsiębiorstwa znajdują się na różnych etapach dojrzałości w zakresie zrozumienia danych. Rozsądne zarządzanie danymi to solidny fundament, na którym należy zbudować strategię sztucznej inteligencji, jak wyjaśnia Venugopal: „Nie sądzę, aby realistyczne było stwierdzenie: «Nie patrz w ogóle na sztuczną inteligencję, dopóki nie będziesz mieć solidnych podstaw danych z bardzo solidna platforma strategii danych i zarządzania”. Myślę, iż sztuczna inteligencja i dojrzałość strategii dotyczącej danych przedsiębiorstwa muszą przebiegać równolegle”.
Venugopal zaleca liderom IT skupienie wysiłków związanych ze sztuczną inteligencją na obszarach, w których ich zdaniem dysponują w miarę dobrymi danymi.
Wzrost wydajności
Z jej własnego doświadczenia wynika, iż dyrektorzy ds. IT i liderzy biznesowi z pewnością mają powody, aby myśleć o sztucznej inteligencji jako o sposobie na zwiększenie wydajności firmy. Na przykład niektóre zadania, które wykonują ludzie, nadają się do automatyzacji, a niektóre z nich mogą zostać wzbogacone sztuczną inteligencją i stać się hiperautomatyczne. Podczas gdy sektor technologiczny postrzega obecną gamę narzędzi sztucznej inteligencji jako sposób na usprawnienie pracowników, w miarę jak zadanie staje się bardziej zautomatyzowane, liczba godzin potrzebnych na jego wykonanie ulega skróceniu.
W miarę zwiększania się hiperautomatyzacji w całej organizacji oczywiste jest, iż pracownicy będą potrzebować mniej czasu pracy, ponieważ pod pozorem ulepszenia sztuczna inteligencja usuwa żmudne zadania wykonywane manualnie.
„Będą pewne role, które nie będą już potrzebne lub w przyszłości będą wykonywane zupełnie inaczej” – mówi Venugopal. „Myślę, iż musimy być gotowi docenić i pomóc ludziom w dotkniętych obszarach, aby byli gotowi na nadchodzące zmiany. To część naszej odpowiedzialności.”
