Ash Ashutosh vient d'être nommé PDG de Pinecone, la principale base de données vectorielle, où il se concentrera sur la croissance de l'entreprise et l'expansion de la position de Pinecone à l'avant-garde de la catégorie qu'elle a créée.

Il est le fondateur à trois reprises des entreprises d'infrastructure de stockage et de données Serano Systems, AppIQ et Actifio, les menant à des centaines de millions de revenus annuels et à des acquisitions finales par Vitesse, HP et Google, respectivement. Son parcours de 40 ans dans la technologie comprend également du temps passé en tant que CTO de la division stockage de HP, et en tant qu'associé de la société de capital-risque Greylock.

Le marché évolue rapidement, mais notre stratégie est simple. Nous ne poursuivons pas les tendances ; nous construisons l'infrastructure fondamentale sur laquelle chaque application d'IA informée s'appuiera pour les années à venir.

Plus récemment, Ashutosh a occupé le poste de Directeur mondial des ventes de solutions chez Google, où il était responsable de l'incubation et de la mise à l'échelle de nouvelles entreprises et de la gestion d'un portefeuille dépassant 1 milliard de dollars de revenus. Il est titulaire d'un diplôme en génie électrique et d'une maîtrise en informatique de l'Université Penn State.

Vous avez mentionné que « le cycle de battage médiatique de l'IA se termine et que le cycle commercial commence ». Quels changements spécifiques observez-vous dans la manière dont les entreprises abordent l'adoption des bases de données vectorielles, et comment positionnerez-vous Pinecone pour capturer cette transition ?

Le marché mûrit sous nos yeux. La conversation est passée de « Qu'est-ce qui est possible avec l'IA ? » à « Qu'est-ce qui est pratique et rentable ? ». Les entreprises dépassent la construction de chatbots de preuve de concept et posent désormais des questions beaucoup plus spécifiques et axées sur le ROI, comme « Comment pouvons-nous utiliser la Génération Augmentée par Récupération (RAG) pour rendre nos prévisions de chaîne d'approvisionnement 30 % plus précises ? ».

Le passage de la phase expérimentale à l'ère de la production exige de l'échelle, de la fiabilité et de la sécurité. Pinecone a été conçu dès le premier jour pour des charges de travail de qualité production. Nous avons passé des années à nous obséder sur les performances, la précision et l'échelle requises pour les applications d'IA critiques. C'est notre avantage, et c'est pourquoi les entreprises les plus exigeantes construisent sur notre plateforme.

Avec votre expérience de construction de trois entreprises d'infrastructure de données réussies générant des centaines de millions de revenus, quelles stratégies de croissance éprouvées apporterez-vous à Pinecone ? En quoi votre approche différera-t-elle des playbooks typiques de hypercroissance de la Silicon Valley ?

J'ai appris qu'une croissance durable et efficiente en capital est bien plus puissante que la mentalité de « croissance à tout prix ». La vision est essentielle, mais elle doit être construite sur des fondamentaux commerciaux solides. Mon approche est centrée sur trois principes fondamentaux qui m'ont bien servi.

Premièrement, résoudre un problème réel et douloureux si efficacement que vos clients deviennent vos meilleurs évangélistes. Deuxièmement, construire pour l'entreprise dès le début. Cela signifie se concentrer sur la sécurité, la fiabilité et l'échelle – les choses qui comptent pour les organisations les plus grandes et les plus complexes au monde. Pinecone fait cela depuis des années, et nous ne ferons qu'approfondir cet engagement. Troisièmement, prioriser l'efficacité du capital. Brûler de l'argent n'est pas un prérequis pour construire une grande entreprise durable. Nous continuerons à investir des ressources là où elles comptent le plus : résoudre des problèmes techniques difficiles et fournir une immense valeur à nos clients.

Vous avez établi une distinction claire entre les plateformes groupées « suffisamment bonnes » et l'approche best-of-breed de Pinecone. Pouvez-vous développer pourquoi les entreprises devraient choisir une base de données vectorielle spécialisée plutôt que des plateformes d'IA intégrées ?

La distinction est simple : c'est la différence entre une démo et une entreprise. Une solution groupée pourrait être « suffisamment bonne » pour alimenter un chatbot à petite échelle. Mais lorsque vous traitez des millions de requêtes clients avec une latence inférieure à la seconde et un SLA de disponibilité de 99,99 %, « suffisamment bon » est une recette pour l'échec.

Les plateformes qui ajoutent la recherche vectorielle comme fonctionnalité font inévitablement des compromis. Elles optimisent pour la largeur, pas pour la profondeur. Nous optimisons pour une chose et une seule : être la base de données vectorielle la plus performante, évolutive et fiable de la planète. Lorsque votre application d'IA a un impact direct sur les revenus, l'expérience client ou l'efficacité opérationnelle, cette spécialisation n'est pas un luxe ; c'est une exigence.

Comment prévoyez-vous d'étendre le leadership de marché de Pinecone alors que de plus en plus de fournisseurs de cloud et d'entreprises de bases de données ajoutent des capacités vectorielles ? Quel est votre fossé concurrentiel ?

Notre fossé est à la fois technique et organisationnel. Notre fondateur, Edo Liberty, l'un des experts les plus éminents au monde dans ce domaine, est maintenant notre Chief Scientist à temps plein. Nous avons également des années de déploiements en production à notre actif, ce qui nous a appris des leçons inestimables sur ce qui compte vraiment à l'échelle. Vous ne pouvez pas acheter ce genre d'expérience.

Les fournisseurs de cloud et les entreprises de bases de données ajoutent des capacités vectorielles parce que c'est une fonctionnalité qu'ils estiment devoir offrir. Mais leur modèle commercial optimise pour le verrouillage de plateforme, pas pour repousser les limites de la technologie de recherche et de récupération. Pour eux, c'est une fonctionnalité sur une liste de contrôle ; pour nous, c'est toute notre entreprise. Notre obsession à résoudre ce seul problème mieux que quiconque est notre avantage concurrentiel ultime.

Avec la transition du fondateur Edo Liberty vers Chief Scientist, comment garantirez-vous que Pinecone maintient son avantage technique tout en développant l'entreprise ? Quel est l'équilibre entre innovation et commercialisation ?

Cette transition est une multiplication stratégique de la force. Elle nous permet d'avoir le meilleur des deux mondes : un chercheur de classe mondiale concentré sur le pionnier de l'avenir de l'infrastructure d'IA, et un opérateur expérimenté concentré sur la mise à l'échelle de l'entreprise et la livraison de cette innovation aux clients.

L'innovation sans commercialisation n'est qu'une recherche coûteuse, et la commercialisation sans innovation est une course à la commoditisation. Cette nouvelle structure crée une boucle de rétroaction puissante où les besoins de nos clients les plus exigeants déterminent les priorités de recherche, et la recherche de pointe crée de nouvelles opportunités de marché. Avec Edo menant la recherche et moi-même menant l'entreprise, nous sommes structurés pour maîtriser les deux.

Vous avez précédemment discuté de vous concentrer sur « les personnes qui construisent tranquillement des choses réelles qui changent le fonctionnement de leur entreprise ». Pouvez-vous partager des exemples de cas d'utilisation transformateurs que vous observez au-delà des chatbots ?

Les affirmations les plus sensationnelles font souvent les gros titres, mais la vraie révolution se produit tranquillement à l'intérieur des entreprises. C'est ma concentration. Les cas d'utilisation qui m'excitent le plus sont ceux qui fournissent une valeur commerciale tangible aujourd'hui. Par exemple :

• Un grand détaillant réduit les coûts de la chaîne d'approvisionnement de 15 % en utilisant la recherche vectorielle pour une prédiction de la demande plus précise.
• Une entreprise pharmaceutique accélère la découverte de médicaments en identifiant des structures moléculaires similaires des ordres de grandeur plus rapidement qu'auparavant.
• Les entreprises de services financiers détectent des schémas de fraude sophistiqués que les moteurs traditionnels basés sur des règles auraient complètement manqués.

Ces applications peuvent ne pas être flashy, mais elles changent fondamentalement le fonctionnement de ces entreprises. C'est le pouvoir transformateur tranquille de l'IA informée.

Venant des ventes de solutions chez Google, comment allez-vous faire évoluer la stratégie de commercialisation de Pinecone ? Quelles leçons de la vente d'infrastructure d'entreprise à grande échelle appliquerez-vous ?

Mon temps chez Google a renforcé une leçon cruciale : les entreprises n'achètent pas de la technologie ; elles achètent des résultats. Elles prennent des décisions d'infrastructure basées sur la façon dont une plateforme résoudra leurs problèmes commerciaux spécifiques, que ce soit réduire les risques, augmenter les revenus ou améliorer l'efficacité.

La leçon clé : rencontrez les clients là où ils sont. Certains veulent un service entièrement géré, d'autres ont besoin d'un déploiement sur site, beaucoup veulent un hybride. Certains ont besoin d'accompagnement, d'autres veulent des API et de la documentation. Vous ne pouvez pas avoir une stratégie de commercialisation unique lorsque vous servez tout le monde, des startups aux entreprises du Fortune 10.

Que signifie « rendre l'IA informée » en termes pratiques pour vos clients ? Comment mesurerez-vous le succès de cette mission ?

Edo fera avancer la mission qu'il a envisagée pour l'entreprise : rendre l'IA informée.

« Rendre l'IA informée » signifie permettre aux applications d'IA de fournir des réponses précises, contextuelles et à jour en les ancrant dans des données réelles et propriétaires plutôt que de s'appuyer sur des informations génériques ou obsolètes. En termes pratiques pour nos clients, cela se traduit par débloquer de la valeur commerciale à partir de données non structurées précédemment inexploitées – comme des e-mails, des conversations, des images, des contrats et des documents techniques – qui représentent plus de 80 % des données mondiales.

Cela signifie également permettre aux applications alimentées par l'IA de fournir des insights pertinents en temps réel, tirés de données comprises sémantiquement et organisées, et garantir que les systèmes d'IA ne devinent pas, mais sont capables de récupérer et de synthétiser des connaissances à la demande, resulting in des sorties plus précises, bien informées et à jour pour les utilisateurs finaux.

Le succès n'est pas seulement mesuré par des benchmarks, il est mesuré par des résultats commerciaux. Lorsqu'une IA de support peut accéder instantanément à chaque interaction client précédente et résoudre des problèmes sans escalade, c'est de l'IA informée. Lorsqu'un assistant de recherche peut faire surface des résultats pertinents parmi des millions de documents en millisecondes, c'est de l'IA informée. Nous mesurerons le succès par la valeur que nos clients extraient de leurs investissements en IA.

Dans son article de blog annonçant le mouvement, Edo a mentionné qu'il était crucial de trouver quelqu'un qui « correspond à notre culture ». Comment décririez-vous la culture de Pinecone, et comment la préserverez-vous tout en développant l'entreprise ?

La culture de Pinecone est construite sur l'acuité intellectuelle, l'honnêteté et l'excellence technique. Cette équipe ne construit pas seulement des fonctionnalités, elle remet en question les hypothèses, repousse les limites et s'obsède sur les résultats clients. Cela me rappelle les premiers jours chez Actifio lorsque nous réimaginions la gestion des données à partir des premiers principes.

Préserver la culture concerne les décisions d'embauche et les principes opérationnels. Nous maintiendrons notre barre élevée pour les talents techniques, notre biais vers l'action et notre engagement à résoudre des problèmes réels.

Avec les technologies évoluant aussi rapidement, comment décririez-vous la direction stratégique de Pinecone à ce stade ? Que devrions-nous attendre de voir dans l'année à venir ?

Notre concentration pour l'année prochaine est triple.

• Premièrement, l'excellence en production. Nous redoublerons d'efforts sur les fonctionnalités qui comptent pour les déploiements à l'échelle de l'entreprise : sécurité avancée, observabilité plus profonde et performances et efficacité coût encore plus grandes.
• Deuxièmement, l'expansion de l'écosystème. Nous approfondirons nos intégrations à travers le paysage de l'IA et des données. Notre objectif est de garantir que les développeurs puissent utiliser de manière transparente Pinecone comme la source de connaissances best-of-breed pour toute application, sur toute plateforme.
• Troisièmement, pionnier de ce qui vient. Avec Edo menant la recherche, nous continuerons à repousser les limites de l'infrastructure d'IA, en introduisant des capacités qui résolvent des problèmes que nos clients ne savent pas encore qu'ils ont.

Le marché évolue rapidement, mais notre stratégie est simple. Nous ne poursuivons pas les tendances ; nous construisons l'infrastructure fondamentale sur laquelle chaque application d'IA informée s'appuiera pour les années à venir.

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