M-Files CEO: Hvorfor kontekst er viktig for AI og ytelse
En samtale med Jay Bhatt, CEO i M-Files
I årevis har organisasjoner investert tungt i modernisering, automatisering og nå AI for å oppnå raskere fremdrift og mer effektiv drift. Likevel føler mange ledere et voksende gap mellom teknologien de har implementert og ytelsen de klarer å oppnå.
I denne samtalen deler Jay Bhatt, CEO i M-Files, sitt perspektiv på hva som egentlig holder organisasjoner tilbake, hvorfor dokumenter har blitt en kritisk, og ofte oversett del av forretningsinfrastrukturen, og hvordan en kontekst-først-tilnærming kan hjelpe ledere med å redusere operasjonell friksjon og oppnå reelle ytelsesforbedringer i AI-alderen.
1. Fra ditt ståsted som CEO, hva er det som fundamentalt endrer seg i måten moderne organisasjoner opererer på?
Det som har endret seg mest er tempoet og kompleksiteten i arbeidet. Arbeidet foregår nå på tvers av flere systemer, flere team og flere eksterne partnere enn noen gang før, og det følger sjelden en ren, lineær bane.
Samtidig har forventningene økt. Ledere forventes å handle raskere, overholde regelverket og ta trygge beslutninger i sanntid. Utfordringen er at mange driftsmodeller og systemer ble designet for en enklere tidsalder. Denne uoverensstemmelsen er i ferd med å bli umulig å ignorere.
2. Mange organisasjoner investerer tungt i AI, automatisering og moderne arbeidsplattformer, men ytelsen føles ofte begrenset. Hva står i veien?
Teknologi i seg selv eliminerer ikke kompleksitet. I mange tilfeller avslører den faktisk kompleksitet.
Ytelsen svekkes når informasjon er fragmentert, usammenhengende eller vanskelig å stole på. Folk bruker for mye tid på å søke etter dokumenter, avstemme versjoner eller validere beslutninger i stedet for å drive arbeidet fremover. Denne operasjonelle friksjonen forsterkes på tvers av hele organisasjonen og begrenser effekten, selv når de riktige verktøyene teknisk sett er på plass.
3. Du har sagt at dokumenter er DNA-et i moderne næringsliv. Hva mener du med det?
Dokumenter er der virksomhetens virkelige innhold ligger. De fanger opp beslutninger, forpliktelser, godkjenninger og institusjonell kunnskap over tid.
Kontrakter, retningslinjer, prosjektfiler og klientregistre er ikke bare biprodukter av arbeidet – de er selve arbeidet. De danner grunnlaget for drift, etterlevelse og ansvarlighet. Når dokumenter ikke blir godt forvaltet, blir alt som bygger på dem, tregere og mer sårbart.
4. Hva går galt når dokumenter behandles som statiske filer i stedet for levende forretningsressurser?
Det første som går tapt er konteksten. Folk mister innsikt i hvorfor beslutninger ble tatt, hvem som eier hva, og hvordan arbeidet henger sammen på tvers av prosesser.
Det fører til forsinkelser, omarbeid og unødvendig risiko. Over tid svekkes tilliten både til informasjonen og til systemene som er ment å håndtere den. Når det skjer, faller teamene tilbake på løsninger, institusjonell kunnskap og manuelle kontroller. Det er da ytelsen virkelig begynner å lide.
5. AI er overalt i diskusjonen i dag, men reell forretningsverdi er fortsatt vanskelig å oppnå. Hvorfor?
Fordi AI bare er så god som informasjonen den er bygget på.
I de fleste organisasjoner er informasjon spredt på tvers av systemer, inkonsekvent administrert og ujevnt styrt. Uten et solid fundament produserer AI resultater som er vanskelige å stole på eller forklare. I stedet for å akselerere beslutninger, skaper det tvil. Det er derfor så mange AI-initiativer stopper opp etter tidlig eksperimentering.
6. Hva må være sant for at AI skal være pålitelig og nyttig i reelle forretningsmiljøer?
AI trenger tilgang til informasjon som er nøyaktig, aktuell og rik på kontekst, og den må operere innenfor klare styrings- og sikkerhetsgrenser.
Tillit kommer av å forstå hvor informasjonen kommer fra, hvordan den er relatert til virksomheten, og hvorfor et resultat gir mening. Hvis ledere ikke kan forklare eller forsvare AI-drevne beslutninger, vil de ikke bruke dem i reelle driftsmessige eller samsvarskritiske scenarier. Derfor er arkitektur viktig. AI trenger strukturert mening og relasjoner, ikke bare tilgang til filer.
7. Hvordan bør forretnings- og IT-ledere revurdere dokumenthåndtering hvis de ønsker å forbedre ytelsen og frigjøre potensialet i AI?
De må slutte å tenke på dokumenter som lagring og begynne å behandle dem som en del av bedriftens driftsstruktur.
Når dokumenter er koblet til mennesker, prosesser og retningslinjer, blir de pålitelige inndata for automatisering, analyse og AI. Dette skiftet endrer dokumenthåndtering fra en backoffice-funksjon til en ytelsesløftemekanisme.
8. M-Files snakker om en «kontekst-først» tilnærming. Hva endrer det i praksis for ledere og teamene deres?
Kontekstbasert dokumenthåndtering starter med hvordan informasjon brukes, ikke hvor den lagres. Dokumenter kobles automatisk til arbeidet de støtter – kunder, prosjekter, forpliktelser og beslutninger.
For teamene betyr det mindre tid på å søke, avstemme eller måtte gjette. For ledere gir det en virksomhetsomfattende kunnskapsgraf som øker innsynet og tryggheten. Du kan se hvordan arbeidet skrider frem, hvor risikoen bygger seg opp, og om retningslinjer følges, uten å måtte stole på manuelle oppdateringer eller organisatorisk hukommelse. Og det er avgjørende at dette skjer i verktøyene folk allerede bruker hver dag – som Microsoft 365 – ellers blir innføringen flaskehalsen. Slik reduserer du operasjonell friksjon i stor skala.
9. Hvilke kriterier er viktigst når ledere evaluerer løsninger for å redusere friksjon og forberede seg på AI?
Ledere må se forbi funksjonslister og stille noen grunnleggende spørsmål.
For det første, fanger systemet opp kontekst automatisk, eller er det avhengig av at folk manuelt tagger, arkiverer eller vedlikeholder informasjon? Hvis kontekst lever i folks hoder, vil den ikke skaleres, og det vil ikke AI heller.
For det andre, er tillit innebygd gjennom design? Det betyr at styring, sikkerhet og ansvarlighet ikke legges til senere, de er iboende. Ledere må vite hvor informasjonen kommer fra, hvordan den er koblet sammen, og om den kan stoles på for reelle beslutninger.
For det tredje, kan AI resonnere ut fra mening, ikke bare hente innhold? Forskjellen mellom å søke i dokumenter og å forstå sammenhenger er forskjellen mellom utforskning og innvirkning.
Og til slutt, passer det naturlig inn i hvordan folk allerede jobber? Den raskeste måten å stoppe fremgangen på er å introdusere systemer som krever atferdsendring bare for å få verdi. Systemer som skalerer møter teamene der de er og fjerner automatisk friksjon i bakgrunnen.
Når disse kriteriene er oppfylt, forbedres ytelsen nesten som et biprodukt. Når de ikke er det, ender organisasjonene opp med flere verktøy, men ikke bedre resultater.
10. Når du ser fremover, hvilken endring i tankesett vil være viktigst for ledere som ønsker å forbli konkurransedyktige?
Lederne som lykkes vil være de som fokuserer på å redusere operasjonell friksjon ved å fange opp kontekst på tvers av organisasjonene sine.
Hastighet, samsvar med regelverk og AI-beredskap bygger alle på dette fundamentet. Når systemer gjenspeiler hvordan arbeidet faktisk skjer, og når informasjon kan stoles på, blir alt annet enklere å skalere.


