Shubha Govil est une leader produit accomplie avec plus de deux décennies d'expérience dans la livraison de plates-formes et d'applications SaaS d'entreprise. Tout au long de sa carrière, elle a dirigé des initiatives dans des organisations technologiques de premier plan, notamment Cisco TelePresence, WebEx, Amazon S3, EC2, Twilio Flex et Medable. Le parcours de Shubha comprend la conduite de stratégies produit visionnaires, la promotion d'une collaboration étroite entre les équipes d'ingénierie et de commercialisation, et la supervision du développement, des partenariats et des activités de fusions et acquisitions pour stimuler la croissance de l'entreprise.

Au-delà de ses responsabilités professionnelles, Shubha est un coach de leadership co-actif engagé dans le mentorat des étudiants, des professionnels en milieu de carrière et des leaders produit de startups à travers des organisations telles qu'AnitaB.org, UC Berkeley et UC Davis.

La première valeur vraiment unique que nous lançons est Sauce AI Insights. Il utilise ces données pour permettre des insights et l'automatisation à travers de nombreux workflows chronophages pour les équipes QA et de release, leur faisant gagner des heures chaque jour. Il peut automatiquement découvrir des modèles d'échec de test à travers les plates-formes, les suites de test ou les modules, ainsi que détecter des changements dans le comportement du logiciel au fil du temps.

Dans son rôle actuel de Chief Product Officer chez Sauce Labs, Shubha continue de mélanger le leadership stratégique avec une mentalité centrée sur le client pour façonner des produits innovants et conduire une exécution leader dans l'industrie.

Pourriez-vous nous parler un peu de votre parcours professionnel jusqu'à votre rôle de Chief Product Officer chez Sauce Labs, et qu'est-ce qui vous a attiré dans l'entreprise ?

J'ai rejoint Sauce Labs en tant que Chief Product Officer en juin 2024, apportant avec moi une carrière qui a commencé dans la gestion de produit sur des plates-formes d'applications mobiles pour des appareils de synchronisation de l'ère pré-iPhone tels que le Palm Pilot et le Blackberry. L'aspect le plus excitant de ce travail précoce était la numérisation des processus basés sur le papier, ce qui a permis une collecte de données plus riche et une prise de décision plus rapide. L'IA n'était pas ce qu'elle est aujourd'hui, mais les données que nous avons recueillies ont jeté les bases de futures innovations.

J'ai ensuite rejoint Cisco, travaillant sur Cisco TelePresence, un produit de conférence vidéo en personne. Suite à l'acquisition de WebEx par Cisco—l'une des premières entreprises cloud/SaaS—j'ai dirigé son intégration dans TelePresence, permettant aux utilisateurs de rejoindre des réunions de manière transparente depuis une salle de conférence ou leurs ordinateurs portables. C'était le précurseur de Zoom. Au cours des 11 années suivantes, j'ai dirigé plusieurs équipes produit livrant de la vidéo mobile, des applications de collaboration et des plates-formes et outils pour développeurs.

Ensuite, je suis passée à AWS, où j'ai travaillé sur S3 Storage et EC2 Compute pendant le pic de l'adoption du cloud à l'échelle de l'entreprise. Cette période a également accéléré l'essor des lacs de données cloud pour l'analyse de big data et l'IA/ML, transformant ma façon de penser aux données. Les données sont le pétrole qui alimente les applications—permettant des expériences utilisateur personnalisées et fournissant des insights critiques pour les équipes produit et ingénierie pour construire le bon produit de manière efficace et rentable.

Après AWS, j'ai dirigé deux produits très différents—Twilio Flex, une plate-forme de centre de contact cloud personnalisable, et Medable, une plate-forme alimentée par les données et l'IA pour numériser les essais cliniques. Malgré leurs différences, les deux exploitaient les données et l'IA pour résoudre des problèmes complexes.

Aujourd'hui, Sauce Labs navigue dans une autre transition industrielle en tant que plate-forme critique qui aide les équipes DevOps à construire et à publier des produits avec rapidité, fiabilité et confiance.

Compte tenu du paysage en évolution rapide des tests logiciels, quelles sont les innovations ou développements de produit les plus significatifs sur lesquels Sauce Labs se concentre actuellement ?

Cela ne surprendra peut-être pas, mais aujourd'hui, si vous êtes une entreprise dans le domaine du développement et des tests logiciels, l'IA et l'automatisation sont des moteurs clés de l'innovation, de l'efficacité et de l'avantage concurrentiel. Chaque feuille de route produit doit démontrer de la valeur pour les clients qui est motivée par des avancées continues en GenAI. Nos clients nous ont fait confiance pour conduire l'exécution des tests tout au long de leur parcours de développement d'applications, avec plus de 8 milliards de tests exécutés au fil des ans. Sauce Labs est unique pour fournir une plate-forme robuste, basée sur les données et des solutions alimentées par l'IA sans égal adaptées aux besoins distincts de chaque client.

La première valeur vraiment unique que nous lançons est Sauce AI Insights. Il utilise ces données pour permettre des insights et l'automatisation à travers de nombreux workflows chronophages pour les équipes QA et de release, leur faisant gagner des heures chaque jour. Il peut automatiquement découvrir des modèles d'échec de test à travers les plates-formes, les suites de test ou les modules, ainsi que détecter des changements dans le comportement du logiciel au fil du temps. Sauce AI Insights fournit une qualité basée sur les données pour les clients, transformant les données de test en insights actionnables afin que les leaders ingénierie puissent prioriser ce qui compte, attraper les problèmes plus tôt et conduire une qualité continue.

En outre, nous ajoutons un Assistant IA basé sur le langage naturel afin que les clients puissent rationaliser la prise de décision et accélérer la qualité simplement en posant des questions en anglais simple.

Comment les tendances récentes en DevOps, CI/CD et transformation numérique ont-elles influencé votre feuille de route produit et vos priorités ?

L'automatisation et l'intelligence pilotées par l'IA transforment fondamentalement la façon dont les clients évoluent leurs processus DevOps et CI/CD, jouant un rôle critique dans l'accélération de la transformation numérique. L'IA et l'apprentissage automatique sont maintenant intégrés dans l'ensemble du cycle de vie de livraison logiciel—de la construction et du test au déploiement et à la surveillance. Cela permet une sécurité et une conformité intégrées plus tôt dans le cycle de développement, améliorant la vitesse, la fiabilité et la résolution des incidents.

Une priorité clé sur notre feuille de route produit est de simplifier l'intégration et l'automatisation à travers les outils modernes CI/CD et AIOps, permettant aux équipes d'ingénierie de plate-forme de faire plus tout en rationalisant et consolidant leurs chaînes d'outils DevOps. Aujourd'hui, notre plate-forme permet une intégration CI/CD transparente et des tests automatisés. À l'avenir, les intégrations full-stack combinées avec des workflows unifiés DevOps et MLOps—plus l'observabilité alimentée par l'IA—conduiront davantage la gouvernance, la traçabilité et l'efficacité opérationnelle.

Dans votre expérience, quels sont les plus grands défis auxquels les clients sont confrontés avec les tests et la livraison continue, et comment Sauce Labs les aborde-t-il ?

Aujourd'hui, les leaders produit et technologie cherchent à soulager la douleur de livrer des produits de qualité de manière rentable tout en offrant des expériences numériques critiques aux consommateurs et aux entreprises. De plus, l'IA transforme fondamentalement chaque aspect du développement logiciel d'entreprise—automatisant des tâches complexes du codage et des tests au déploiement, accélérant la prise de décision à travers les insights de données et permettant la création d'applications plus intelligentes, adaptatives et personnalisées.

Il y a aussi un changement de paradigme dans les interfaces utilisateur des applications, avec l'interaction homme-technologie évoluant d'une interface web ou mobile fixe vers une interface dynamique d'IA agentique. Les flux agentiques conduisent une croissance explosive des interactions modèle agent-LLM et données, avec l'essor de normes d'interopérabilité ouvertes comme les serveurs MCP. Alors que ces workflows agentiques évoluent, la définition de la qualité logicielle change pour répondre aux couches de risque supplémentaires qu'ils posent pour les entreprises.

Chez Sauce Labs, en tant que leader en assurance qualité de confiance des meilleures marques mondiales, notre vision est de permettre l'innovation et de permettre la confiance pour les applications d'aujourd'hui et les workflows pilotés par l'IA de demain.

Nous nous concentrons sur la livraison d'une approche de qualité centrée sur la plate-forme de bout en bout qui supporte tous les principaux frameworks et technologies de test prêts à l'emploi. Cette approche rassemble des données de qualité en temps réel, fournit des insights activés par l'IA sur ce qu'il faut faire ensuite et utilise l'IA pour augmenter significativement l'efficacité ingénierie consacrée à la qualité.

Cela permet aux développeurs tôt dans le SDLC ainsi qu'aux propriétaires d'applications tard dans le cycle de release, exploitant le réseau global le plus performant et évolutif d'appareils mobiles et de bureau physiques et virtuels pour des tests en conditions réelles, ainsi que les meilleurs outils pour les tests bêta avec de vrais utilisateurs et pour le suivi des analytiques d'échec en production.

Quelles mesures prenez-vous pour favoriser une culture produit qui encourage la collaboration, la créativité et la pensée centrée sur l'utilisateur parmi vos équipes ?

Une culture produit collaborative et prospère est construite sur une fondation de vision, empathie profonde pour le client, transparence et autonomisation. En tant que leader produit, une grande partie de mon rôle est de définir une vision centrée sur le client convaincante, de permettre une compréhension partagée de cette vision à travers les équipes fonctionnelles et d'autonomiser les équipes pour conduire l'exécution autour de celle-ci.

Nous alignons nos OKR au niveau de l'entreprise et les cascadons aux équipes. C'est un processus itératif, avec un accent important sur le "pourquoi" derrière chaque objectif et en assurant un impact clair et mesurable. Les triades produit, ingénierie et design utilisent un cycle de découverte continue pour chaque nouvelle capacité qu'ils ajoutent à la feuille de route, ce qui les autonomise à expérimenter alors qu'ils itèrent sur les solutions.

Un domaine d'expérimentation que nous avons mis en avant l'année dernière était l'apprentissage et l'application d'outils GenAI pour les besoins internes et clients. Chez Sauce, nous priorisons la centricité utilisateur en partageant activement les apprentissages clients de la recherche utilisateur, des conversations directes et des insights indirects—à la fois sous forme écrite et pendant des tables rondes clients mensuelles intégrées dans nos réunions d'équipe. Les équipes ont également accès à une intelligence d'affaires et des données produit étendues pour comprendre profondément les besoins des clients et prendre des décisions informées.

Personnellement, il est important de modéliser ces comportements quotidiennement—intégrant la concentration utilisateur dans chaque décision—et de défendre constamment une culture qui valorise la curiosité, l'expérimentation et la création d'un impact réel pour les clients.

En tant que vétéran de l'industrie, quel conseil donneriez-vous aux leaders produit émergents, en particulier ceux qui cherchent à conduire l'innovation à l'échelle ?

Mon conseil aux leaders produit émergents est simple. Il est facile de se perdre dans des cadres et modèles de travail complexes, mais quand il s'agit de construire de grands produits innovants, quelques bases n'ont pas changé—même à cette ère de l'IA.

Toujours obséder sur le problème, pas la solution. L'innovation commence par une compréhension profonde de l'espace problème. Trop souvent, les équipes se précipitent dans la construction sans vraiment valider le besoin. La plupart des concepts et idées sont bons, mais les grands commencent par le problème à résoudre. Parlez à vos clients. Parlez à vos utilisateurs. Allez en profondeur dans le problème—comment ils le résolvent aujourd'hui et ce qui le rend difficile pour eux—pour construire la bonne solution.

Les grands produits innovants ne sont pas seulement des fonctionnalités et des fonctions. La vraie innovation à l'échelle nécessite répétabilité et la construction de systèmes et solutions évolutifs, plutôt que des fonctionnalités ponctuelles ou des personnalisations pour un seul client.

Je suis un fervent défenseur des décisions basées sur les données, mais les données ne devraient pas supplanter l'intuition, la vision ou les insights qualitatifs.

Enfin, l'outil le plus important dans la boîte à outils d'un leader produit est la priorisation impitoyable. Le temps, le talent et les ressources sont limités dans chaque organisation, et poursuivre trop d'initiatives dilue l'impact.

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