Snowflake presenta una startup: Lang.AI

Nella serie di blog Startup Spotlight di Snowflake chiediamo ai fondatori di startup quali problemi stanno risolvendo, quali app stanno creando e cosa hanno imparato durante il loro percorso. In questo articolo incontriamo i cofondatori di Lang.AI e scopriamo come l’AI ha plasmato sia il prodotto che la loro cultura di sperimentazione continua.

Parlateci di voi. 

Siamo Jorge ed Enrique, i fondatori di Lang.AI. Questa è in realtà la seconda azienda che avviamo insieme. La prima era una piattaforma di analisi dei social media per il mercato di lingua spagnola, con sede in Spagna ed espansione in America Latina. Abbiamo portato l’azienda a 40 dipendenti e avevamo clienti aziendali leader nella regione.

Abbiamo deciso di fare il salto e avviare la nostra seconda azienda, Lang.AI, a San Francisco, scommettendo sulle potenzialità dell’AI e sulla concentrazione di clienti negli Stati Uniti.

Cosa vi ispira come fondatori di startup?

Negli ultimi 12 anni siamo stati guidati dalla sfida di trasformare i dati non strutturati in preziosi insight aziendali. Questo task richiede una combinazione di algoritmi avanzati e un’interfaccia user-friendly per rendere il task accessibile agli utenti business. La nostra motivazione quotidiana è semplificare la vita dei nostri clienti e consentire loro di realizzare cose che altrimenti non potrebbero fare. Riteniamo che il nostro lavoro possa sbloccare una delle maggiori opportunità di sfruttare i dati non strutturati per creare valore aziendale, un potenziale che è cresciuto in modo significativo con i progressi nel campo dell’AI generativa.

Quale problema intende risolvere la vostra azienda e come lo avete identificato?

Con il passaggio alla comunicazione sui canali digitali, si è creata una miniera di dati che molte aziende non hanno ancora sfruttato: sono le voci dei loro clienti. Abbiamo identificato questo problema grazie alla nostra esperienza con l’enorme quantità di dati non strutturati che le aziende hanno, e che spesso portano a inefficienze e alla perdita di opportunità. La nostra azienda punta a sbloccare il valore dei dati qualitativi con l’AI. Creiamo agenti AI su Snowflake per i product manager. 

In che modo la natura mutevole dell’AI ha influito sulla vostra startup? 

L’AI ha radicalmente rimodellato la nostra direzione e la nostra strategia. Abbiamo iniziato Lang.AI con la visione di sfruttare le enormi quantità di dati non strutturati generati dalle piattaforme digitali per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori. Inizialmente ci siamo concentrati sulle organizzazioni dei consumatori collaborando con Zendesk per taggare e categorizzare le conversazioni e ricavare insight dai dati non strutturati per potenziare i team di customer experience.

Tuttavia, l’avvento dell’AI generativa ha rivoluzionato il nostro approccio. L’AI generativa trasforma ore di processo decisionale in insight immediati e supportati dai dati, spingendoci a ripensare la nostra strategia partendo da un approccio basato sui primi principi. Lo spazio della customer experience è sempre più concentrato sui costi, con Zendesk che punta a dominare senza collaborare con aziende AI. Questo metteva in discussione la nostra ipotesi iniziale di trasformare la customer experience in un fattore di ricavi.

Riconoscendo l’impatto più ampio dell’intelligenza artificiale, al di là della riduzione dei costi, abbiamo spostato la nostra attenzione dalla customer experience allo sviluppo di agenti AI per i product manager su Snowflake. Questo cambiamento ci ha consentito di rimanere concentrati sulla nostra visione e sulla creazione di agenti AI che mostrano l’impatto che l’analisi di questi dati può avere in un’organizzazione. I nostri agenti forniscono consigli significativi sui prodotti, con il contesto, direttamente in Slack. La nostra soluzione si integra perfettamente con i tuoi dati in Snowflake per consentire ai team dati di creare e distribuire questi agenti di analisi basati sull’AI per i team aziendali senza bisogno di configurazioni complesse o competenze AI.

Internamente, abbiamo adottato una cultura di sperimentazione continua e ogni dipendente utilizza OpenAI e/o Anthropic come parte del proprio lavoro. Riteniamo che, per avere successo con i giusti esperimenti, il nostro team debba anche superare i limiti dell’intelligenza artificiale.

In che modo le Snowflake Native App vi hanno consentito di espandere la vostra linea di business?

Snowflake Native App Framework è diventato il cuore del nostro approccio strategico. Ci ha consentito di superare diverse sfide chiave quando lavoriamo con i dati della customer experience aziendale:

• Contesto mancante: Tradizionalmente, i dati di customer experience mancavano di contesto, rendendo difficile ricavare insight significativi se analizzati separatamente perché sono solo un pezzo del puzzle.

• Insight lontani dai risultati di ricavi: È stato difficile collegare gli insight sulla customer experience a risultati aziendali tangibili, come ricavi e retention, poiché quei dati non sono disponibili al di fuori del data warehouse.

• Adozione di una nuova piattaforma: I product manager spesso hanno difficoltà ad adottare nuove piattaforme e preferiscono integrare gli insight negli strumenti che già utilizzano.

Con Snowflake, siamo in grado di fornire una piattaforma dati completa e scalabile che affronta direttamente queste sfide e produce un impatto aziendale misurabile per i nostri clienti:

• Accesso al contesto completo: Poiché Snowflake consente il consolidamento delle fonti di dati, ora possiamo accedere a tutte le fonti di dati pertinenti e fornire il contesto completo necessario per un’analisi significativa. Questa visione completa dei dati era in precedenza impossibile da ottenere.

• Connessione tra insight e risultati: Snowflake Native App Framework ci consente di collegare direttamente i dati di customer experience a risultati aziendali specifici, come ricavi e retention, che potrebbero essere in altre tabelle Snowflake. Analizzando le interazioni dei clienti pertinenti e collegandole alle spese o alle azioni degli utenti, i nostri agenti AI possono identificare insight chiave e tradurli in raccomandazioni fruibili che aumentano l’impatto aziendale.

• Perfetta integrazione negli strumenti esistenti: Con le Snowflake Native App, possiamo integrare le nostre soluzioni AI direttamente negli strumenti che i product manager stanno già utilizzando. Slack è un esempio comune, ma possiamo anche servire un’interfaccia all’interno di Snowflake per l’accesso in lettura.

Inoltre, Snowflake Native App Framework semplifica la distribuzione. Nella nuova era dell’AI, dimostrare valore rapidamente è fondamentale, quindi cicli di vendita veloci e semplificati sono fondamentali per il successo. La cosa più importante è dimostrare valore, e questo si può ottenere solo distribuendo le soluzioni rapidamente senza impantanarsi in ritardi per questioni legali o di sicurezza. Le Snowflake Native App ci consentono di sfruttare le relazioni con i clienti e l’infrastruttura esistente, consentendo ai nostri clienti di acquistare le nostre app utilizzando la spesa Snowflake esistente.

Quale consiglio dareste a chi oggi sta valutando di sviluppare le proprie applicazioni su Snowflake?

Concentrati su un solo ecosistema e, se si tratta di Snowflake, sfrutta tutto. Altrimenti, le risorse saranno troppo limitate. E non aver paura di fare domande quando si incontra un ostacolo. 

Come fondatori e innovatori, cosa pensate del panorama dell’AI in rapida evoluzione? 

Siamo entrambi entusiasti e preoccupati. Entusiasti perché l’AI sta aprendo un mondo di potenzialità alle persone più creative di tutto il mondo. Non sapere programmare o parlare inglese presto non sarà più una barriera. Le persone con la massima creatività saranno in grado di innovare e realizzare prodotti senza farsi condizionare dall’ambiente.

Preoccupati perché molti lavori che sono per lo più esecutivi e non richiedono creatività saranno automatizzati, e questo sposterà un numero enorme di persone, qualcosa di cui pensiamo che la maggior parte del mondo non sia ancora completamente consapevole.

Tutte le innovazioni nel campo AI/ML sono entusiasmanti purché siano utilizzate correttamente. Oggi è difficile indicare un’innovazione specifica, poiché le cose stanno cambiando molto rapidamente, ma siamo entusiasti dell’evoluzione del nostro modo di lavorare e vivere in un’epoca in cui il nostro modo di interagire con i computer sta cambiando radicalmente. Questo è l’aspetto più prezioso dell’intelligenza artificiale: pensare a problemi che prima non potevano essere risolti perché richiedevano così tanto tempo o risorse – e ora possono essere risolti.

La capacità fondamentale di prosperare in questo nuovo mondo dell’AI è l’adattabilità. Quando tutto cambia così velocemente, saper imparare e adattarsi è il singolo ingrediente per avere successo come professionista e come azienda.

Qual è il consiglio più prezioso che avete mai ricevuto sulla gestione di una startup? 

Non prendere (o evitare) le decisioni per paura. Ciò che rende vincenti le startup è essere coraggiose, non essere nella media. Quindi le decisioni migliori sono prese perché abbiamo fiducia nel nostro intuito. Kim Lecha, CEO di Typeform, ci ha dato questo consiglio.

Scopri di più sul miglioramento della customer experience con i flussi di lavoro AI su lang.ai, prova l’app Lang.ai sul Marketplace Snowflake o leggi il post dell’azienda sul Blog Snowflake Builder su Medium per i dettagli tecnici. Se sei una startup che utilizza Snowflake, dai un’occhiata al programma Powered by Snowflake Startup per informazioni su come Snowflake può supportare i tuoi obiettivi.