Oleksandr (Sasha) Strozhemin 是Trinetix的联合创始人兼首席执行官。Trinetix 是一家全球性科技公司，为财富 500 强企业和在金融、专业服务、物流、医疗保健和农业等不同领域运营的快速发展企业提供战略、设计和创新服务。
Trinetix 利用其多样化的 AI 和 GenAI、智能数字助理、数据和分析、数字工作场所、体验设计和云支持，致力于帮助企业领导者将其产品创意转化为具有竞争力的、独一无二的市场产品。
为了进一步实现行业重新定义，Trinetix 作为专门的技术合作伙伴，提供实现转型目标和推动长期业务成果所需的面向未来的战略和技术人才。
您能分享一下 Trinetix 成立背后的故事以及成为财富 100 强公司的战略技术合作伙伴的历程吗？
我一直对创新的速度着迷，新事物只需轻轻点击就能改变我们的生活。但我也注意到这种演变速度之快导致市场过热。2011 年，争夺下一个革命性供应商和游戏规则改变者的竞争异常激烈。
对我来说，这是一个创造独特而杰出事物的机会。所以我采取了行动。
我们于 2011 年在美国开始工作，专注于 AR、体验设计和移动应用开发。当然，AR 是我们服务产品的核心部分，因为它当时是一个新兴趋势，并且有望创造我想要提供的独一无二的体验。
为了寻找新客户，我采取了一种非常规的方法。虽然我们的目标是美国市场，但我们对具有全球影响力的公司特别感兴趣。因此，为了吸引他们，我们在东欧（乌克兰基辅）开设了一个交付办公室，在那里我们为宝洁、妮维雅、埃克森美孚和可口可乐交付了大约 20 个 AR 项目。这是一个很棒的决定：除了帮助我们的客户在当地市场建立影响力之外，我们还在一个对创新反应迅速且拥有大量技术人才的地区开展工作。
经过一年半的积极工作，我们收到了参加财富 100 强企业体验设计招标的邀请。原来他们一直在密切关注我们的工作，并将我们列入了候选名单。
我们接受了 — 在所有候选人中，我们是唯一一家提供现成报价的公司，所有要求都经过分析，UI 原型已准备就绪，交互逻辑已制作动画。公司代表将我们的报价提交给决策小组 — 我们接受了！
在接下来两年开发 CX 设计实践的过程中，我们将顺利过渡到项目工程，将陷入深度搁置的项目转变为完整的价值驱动产品。
当然，当你与行业领导者合作时，你会发现自己正处于颠覆的边缘，需要引导和协调转型。因此，我们将人工智能、智能自动化和数据分析嵌入企业流程的故事从那时开始。
这次经历让我对我们的使命有了更深刻的理解——指导企业管理数字化变革，并最大限度地发挥其影响力。这是我们的承诺。
Trinetix 开发了 AI 聊天机器人、数字助理和 AI 驱动的数据智能解决方案。您能详细说明这些技术如何改变客户的运营吗？
简而言之，我认为利用人工智能可以让客户在更短的时间内完成更多的事情——我的意思是更多、更多。
如今，企业拥有大量有价值的洞察，但要找到它们需要整理、分类和验证数据。如果手工完成，整个过程可能需要数月时间。有时数据太多，即使 10 位专家每天 24 小时工作数月也不够。
这就是人工智能发挥作用的地方——我相信这是人工智能最强大、最具变革性的方面。用即时提供正确的信息来实现正确的目标来取代数月的人工研究，这简直是革命性的。
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不同行业？
研究永远是第一位的。
任何 AI 模型的强大程度都取决于用于训练它的数据和它所针对的细分市场的知识。因此，我们总是从发现环节开始工作。它可以帮助我们探索企业的运营方式、确定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融入未来解决方案的功能中——因此我们还借鉴他们的经验，研究关键的企业流程，并讨论解决约束的方法。
我们还确定了整个企业的总体数字灵活性水平以及使用该技术的部门的需求。其中包括帮助客户加入其团队并提供使用该解决方案的详细而直接的说明。
您能否讨论一下最近的一个项目，其中 Trinetix 集成了生成式 AI 来解决客户的关键业务挑战？主要成果是什么？
曾经有过这样的案例，一家从事货运管理的财富500强客户找到我们，要求我们改造他们的提案请求（RPF）管理流程。
由于他们手动处理 RPF 任务，因此他们要应对缓慢的响应时间和计算，同时积累大量非结构化数据（图像、屏幕截图、电子邮件），这些数据从未转化为价值。因此，巨大的机会要么在数据中丢失，要么在延迟的任务中丢失。
关键操作的数字化升级势在必行。
我们开发了一种由生成式人工智能驱动的多模式解决方案，将所有非结构化数据转化为丰富而强大的洞察的可理解来源。该解决方案使客户能够直接从公司的邮箱生成报价，并提供端到端自动化以更快地完成任务。因此，客户加快了运营速度，提高了中标率，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？
在我看来，许多挑战源于人为因素。例如，当企业采用 GenAI 时，员工担心自己会被取代。结果，AI 遭遇了组织阻力，这违背了采用技术的全部意义。
在这里，我们与企业领导者合作，帮助他们推动整个公司的变革。我认为从事实的角度消除恐惧至关重要，为技术的优势和劣势提供现实的视角。我们还让员工参与开发过程，建立反馈循环，向他们展示技术的工作原理以及它为何对他们有益。
人们还担心不确定性。有时高管们会犹豫是否继续，因为他们希望确信投资回报值得进行改革。我认为沟通再次成为关键。例如，我们的团队始终有一位指定的关系经理向利益相关者解释变革，向他们通报我们的进展以及他们应该期待的结果。
您的方法强调 360° 价值和创新卓越。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？
我们的工作基于三个原则。
首先，重点不在于趋势，而在于客户的需求。有时，客户会向我们提出一个假定的解决方案，但随后的探索会议会揭示出更符合他们目标的替代方案。当我们找到合适的解决方案时，我们知道我们有一个在未来几年内为客户服务的基础。
其次，我们根据企业的增长、规模和演进情况来规划解决方案，因此最终产品必须与这些过程相协同。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，确保客户能够将新平台和系统集成到其框架中。
第三，自主性。虽然我们分担责任并提供支持和成功监控，但我们发现客户团队可以轻松使用产品并引入新用户，而无需我们干预。因此，我们从用户的角度来制定解决方案，预测潜在问题并采取措施来预防。
智能自动化在推动客户业务转型和创新方面发挥什么作用？
如今，我们看到新的、灵活的商业模式的出现，这些模式将变化视为唯一不变的事物。这意味着，让人力资源背负大量重复性例行工作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运营并释放人才来完成更复杂、更有影响力的任务来实现转型。通过智能自动化处理所有可以复制的流程，公司将变得更加敏捷，获得更强的竞争地位，并对下一步行动更有信心。
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？
我们的目标是为决策者提供价值丰富的见解，使他们能够在需要时访问必要的数据。这包括为企业配备他们所需的所有工具来分析流入的信息，从而消除盲点、数据孤岛和瓶颈。
即时报告生成将大量复杂信息转换为全面的故事叙述、直观的仪表板以及快速响应的人工智能数据分析工具——我们为数据驱动的战略提供所有构建模块。
您能否讨论一下您的数据和分析服务对客户业务运营产生重大影响的成功案例？
我们最突出的案例之一是我们为财富 500 强客户进行的商业实体研究转型。
以前，此类研究都是手工进行的，这意味着管理人员必须向多个部门发送查询并等待他们的回复。然后，他们必须手动将从 10 多个企业数据系统收集的信息汇总到一份报告中。
因此，仅制作一份报告就需要数月时间，而且人为错误的风险很高，导致对法律和合规风险的了解不准确。
我们开发了一个数据管理系统，该系统支持跨所有 10 多个企业源的单一视图，提供业务实体连接和关系的全面可见性。它允许管理人员在几天内生成相关且准确的报告，从而提高生产力，同时降低数据差异的可能性。
您认为人工智能和数字解决方案中的哪些新兴趋势将影响企业技术的未来？
我特别热衷于将人工智能助手发展成为智能工作场所合作伙伴，以便收集信息、促进跨部门沟通，并通过结合机器能力和人类敏捷性实现服务个性化。
从我的角度来看，人工智能助手的整合将显著改善客户和企业员工的生活质量。这将创造更具活力的商业环境，并培养主动解决问题的文化。
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