Mulți manageri și echipe stau îngropați într-un volum mare de date, dar întâmpină probleme când e nevoie să extragă rapid răspunsuri utile, fie că datele sunt curate, fie că sunt „murdare”, cu erori și greșeli de tastare. Am discutat cu Soham Mazumdar, CEO al firmei de analiză WisdomAI, pentru a înțelege mai bine aceste blocaje și ce soluții există pentru a transforma datele în decizii rapide.
Evoluția instrumentelor de business intelligence a fost lentă: rapoarte statice, dashboard-uri inflexibile și fluxuri de lucru care solicită intervenția specialiștilor pentru fiecare întrebare. În practică, asta înseamnă că un director de vânzări care vrea să știe cum să închidă trimestrul așteaptă zile în șir în timp ce datele trec prin mai multe mâini, analiști care pregătesc extrase CRM, ingineri de date care unesc fișiere, dezvoltatori de dashboard-uri care actualizează rapoarte. Efectul: întrebările simple se transformă în proiecte de mai multe zile. Mazumdar susține că soluția este eliminarea silozurilor și aducerea profunzimii datelor la un singur clic, astfel încât oricine să poată coborî rapid de la metricile de top până la rândul concret din tabel, fără blocaje la echipa de analiză și fără rapoarte prestabilite care nu răspund la întrebări noi.
Un obstacol semnificativ este lucrul cu date inexacte sau nestructurate. Multe sisteme tradiționale nu sunt concepute să proceseze eficient documente, telemetrie, PDF-uri, rapoarte Excel sau texte pline de typo. Când informația este dispersată în baze de date, documente și fluxuri diferite, contextul valoros rămâne fragmentat și dificil de integrat. WisdomAI propune un model care operează cu datele acolo unde se află, structurate, nestructurate sau imperfecte, evitând necesitatea ca echipe întregi să ruleze rapoarte pentru fiecare întrebare managerială.
Caracteristica distinctivă a platformei lor este combinația dintre o interfață conversațională orientată către utilizatorii de business și o arhitectură multi-agent capabilă să execute interogări complexe peste multiple sisteme. Platforma se antrenează pe infrastructura existentă, analizând jurnalele de interogări, și este compatibilă cu mari servicii de cloud data precum Snowflake, Microsoft Fabric, BigQuery, Redshift, Databricks și Postgres, dar gestionează la fel de bine și formate de documente uzuale: Excel, PDF, PowerPoint. Astfel, managerii pot pune întrebări în limbaj natural și pot obține detalii până la nivel de rând, fără a trece printr-un flux lung de specialiști.
Exemplele practice oferă claritate. Când un CRO întreabă cum să închidă trimestrul, platforma afișează imediat o listă de oferte care necesită atenție și motivele întârzierii pentru fiecare, de la întrebări fără răspuns la blocaje contractuale, totul în câteva clicuri în loc de zile de așteptare. La ConocoPhillips, inginerii de foraj folosesc acum interfețe conversaționale pentru a interoga date complexe despre sonde, comparând instant rezultatele cu manualele de bune practici. Conform lui Mazumdar, după o evaluare de șase luni, soluția lor a oferit o îmbunătățire de 50% în acuratețe față de cel mai apropiat competitor. La Descope, o companie de securitate cibernetică în creștere rapidă, aceeași tehnologie a redus timpul de creare a rapoartelor de la două-trei zile la două-trei ore, adică o scădere de 90%, transformând întâlnirile săptămânale de vânzări din sesiuni de colectare a datelor în discuții strategice.
Rolul AI generative în acest context nu este de a „ghici” răspunsuri, ci de a genera interogări bine definite care extrag date din sursele relevante. WisdomAI utilizează un model de context antrenat pe datele organizației pentru a menține acuratețea semantică și a respecta guvernanța datelor. În loc să trimită cantități mari de date brute către modele lingvistice, platforma construiește interogări precise care reduc riscul de „halucinații” asociat LLM-urilor și cresc siguranța rezultatelor.
Privind înainte, Mazumdar prevede trecerea de la rapoarte realizate de specialiști la inteligență self-service accesibilă tuturor angajaților. După două decenii de BI, rata de adoptare internă a instrumentelor tradiționale rămâne scăzută, sub 20% dintre angajați, în timp ce în doar un an 60% dintre utilizatorii de birou au început să folosească ChatGPT pentru analiză de date. Această discrepanță subliniază potențialul interfețelor conversaționale de a crește adoptarea. Câștigătoarea competitiei va fi soluția care combină puterea de calcul a AI cu interacțiunea naturală a oamenilor, astfel încât insight-urile să ajungă la utilizator fără ca acesta să le caute frenetic prin dashboard-uri învechite.
WisdomAI propune, prin urmare, o abordare pragmatică: conectezi sistemele mari (Snowflake, BigQuery, Redshift, Fabric, Databricks, Postgres) și documentele uzuale, antrenezi un model de context pe datele tale și oferi o interfață conversațională care reduce timpul de la întrebare la răspuns de la zile la minute sau secunde. Exemplele de la ConocoPhillips și Descope ilustrează impactul asupra operațiunilor și asupra ritmului decizional al echipelor. În paralel, abordarea tehnică folosește generative AI responsabil: pentru a construi interogări, nu pentru a emite afirmații nesusținute.
Acest tip de schimbare influențează deciziile zilnice ale managerilor precum CRO, transformând întâlnirile în discuții strategice bazate pe date concrete, nu în sesiuni de colectare a informațiilor. Care dintre resursele menționate ți s-ar părea mai utilă pentru echipa ta: conectarea la cloud data (Snowflake, BigQuery, Redshift), accesul direct la documente (Excel, PDF, PowerPoint) sau o interfață conversațională care oferă răspunsuri imediate?
Fii primul care comentează