How to redesign an $800M-a-year software giant for the AI era - Dan Rogers [Asana]

Dan Rogers, PDG d'Asana, a pris la tête de l'entreprise il y a 13 mois, une société avec 800 millions de dollars de revenus et 18 ans d'histoire. Depuis, il a poussé la marge d'exploitation à un record pour l'entreprise, dépensé 75 millions de dollars pour une acquisition, reconstruit l'équipe de direction et ouvert le marché gouvernemental américain. Dan Rogers décrit son approche en tant que PDG d'une entreprise mature, soulignant l'importance d'écouter deux fois plus qu'on ne parle. Il compare cette phase au "chapeau de tri" de Harry Potter, où il faut évaluer les normes, procédures et décisions existantes. Certaines sont d'excellentes idées, d'autres nécessitent plus d'apprentissage, et certaines doivent être abandonnées. Il insiste sur l'immersion auprès des clients, visant idéalement 100 clients en 100 jours, pour obtenir un contexte externe maximal. Cette approche permet de combiner la "brillance" des fondateurs avec une touche unique et orientée client. L'ennemi, selon lui, est d'arriver avec un plan préétabli et des réponses, préférant une approche basée sur des questions et des hypothèses testées de manière itérative, un processus qu'il nomme "itérative pposing". Concernant le choix des clients à rencontrer, la diversité est essentielle. Il ne s'agit pas seulement de rencontrer des cadres supérieurs, mais aussi des personnes plus proches du travail quotidien. Les nouveaux clients sont particulièrement intéressants. Ses questions types incluent : "Comment allons-nous ?", "Quels problèmes résolvons-nous pour vous aujourd'hui ?", "Comment pourrions-nous mieux résoudre ces problèmes ?", et "Quels sont les problèmes émergents que vous voyez ?". Il apprécie lorsque les clients partagent leurs écrans et montrent leurs outils, permettant une compréhension approfondie de leur travail. La vision du produit Asana a évolué. Il y a 18 ans, Asana résolvait un problème de coordination omniprésent pour les projets à long terme : qui fait quoi, quand et comment. Cela a conduit à la création d'une "pyramide de clarté" pour organiser les objectifs, les projets et les tâches. Asana est devenu un outil universel, utilisé par 300 000 clients et 85% des entreprises du Fortune 500. Aujourd'hui, l'évolution majeure est que l'équipe moderne n'est plus seulement humaine ; elle inclut désormais des agents d'IA. Ces agents ont également besoin de coordination au sein des flux de travail. Asana est en train de devenir le système d'exploitation pour les équipes composées d'humains et d'agents. Les modèles d'IA fournissent des réponses, du texte, des documents, du code, mais ne coordonnent pas l'action. Pour cela, deux éléments sont nécessaires : le contexte (qui fait quoi, quels systèmes, règles, gouvernance) et le "harnais" (mettre le travail en œuvre, impliquer les bonnes personnes, assurer la répétabilité et la gouvernabilité). Asana fournit cette plateforme de collaboration pour les humains et les agents, basée sur un plan vivant. L'objectif est que les agents effectuent autant de tâches que possible, en obtenant tout le contexte d'Asana, tout en maintenant un humain dans la boucle pour valider le travail. Asana a lancé "Agentic Work Management" avec 30 "coéquipiers" IA pré-construits. Ces agents se proposent d'aider les utilisateurs dans des tâches spécifiques (ex: assistant de lancement de produit, analyste de prix, assistant de recherche concurrentielle). Grâce à la coordination multi-joueurs d'Asana, les agents peuvent interagir avec plusieurs membres de l'équipe, être améliorés et corrigés par eux. L'agent prend des tâches, les exécute, et écrit les résultats dans Asana, informant les humains. Cela crée une "tapisserie" d'agents travaillant en profondeur dans les flux de travail, offrant une productivité d'entreprise bien au-delà des chatbots individuels. L'IA est destinée à gérer la coordination des tâches complexes, tandis que les humains se concentrent sur l'approbation, la validation et l'apport de leur "goût" et de leurs spécifications. En ce qui concerne les modèles d'IA, Asana utilise une approche interchangeable. Les tâches spécifiques sont acheminées vers les modèles les plus efficaces. Ils travaillent avec des modèles fondamentaux (comme Codex, Claude) et proposent une intégration MCP (Multi-Canvas Integration) où les clients d'Asana peuvent interagir avec Asana via leurs écrans de chat sans devoir entrer directement dans l'application. Le succès des coéquipiers IA est notable, représentant désormais 25% de l'AR net nouveau d'Asana, et une part similaire des nouvelles transactions avec les grands clients. Concernant la monétisation, Asana a adopté une approche audacieuse et potentiellement unique dans l'industrie. Au lieu de facturer par crédits ou jetons, ils ont créé un nouveau compteur basé sur "la réalisation d'une requête". Si un agent accomplit une action demandée, cela compte comme une requête. Cette approche simplifie la compréhension pour le client. Deuxième aspect audacieux : Asana offre désormais cinq requêtes par utilisateur et par mois gratuitement à tous ses millions d'utilisateurs. L'objectif est de leur permettre de découvrir la valeur des agents et de s'habituer à cette nouvelle façon de travailler. C'est un investissement en marketing et ventes, perçu comme un modèle freemium, qui est rendu possible par l'efficacité opérationnelle du reste de l'entreprise. Concernant la stratégie d'acquisition, Dan Rogers est très orienté client et a une vision claire de ce qu'il veut construire. Les acquisitions sont envisagées pour accélérer la feuille de route, en réduisant les délais de développement de nouvelles capacités. Stack AI, par exemple, a été acquis pour sa capacité à créer des flux de travail puissants s'étendant sur plusieurs systèmes et agents. Stack AI apporte des centaines d'intégrations pré-construites et une expertise dans l'interaction avec les agents, l'utilisation des LLM, la récupération d'informations des bases de données et des documents PDF. Stack AI est devenu le moteur de flux de travail pour tous les produits d'Asana. La marque Stack AI a été conservée en tant que sous-marque ("Stack AI by Asana") car elle évoque l'idée de "stacking up" des processus et des connexions. L'intégration des équipes après une acquisition est un défi. Dan Rogers met l'accent sur les "petits détails" (little E's) plutôt que seulement les "grands détails" (big E's). Les "grands détails" sont évidents (feuille de route conjointe, organigramme), mais le succès dépend de l'expérience quotidienne des employés : changement d'adresse e-mail, avantages sociaux, micro-frictions. L'approche d'Asana est de commencer par ces "petits détails" pour assurer une intégration fluide. Face aux fluctuations macroéconomiques et aux valorisations des entreprises SaaS, Dan Rogers gère cela en se concentrant sur ce qu'il peut contrôler : construire une équipe performante, développer les bons produits, et s'assurer que la feuille de route est dans la bonne direction. Il s'inspire du tennis, où les athlètes se concentrent sur le processus et le voyage, sachant que les résultats suivront. Pour l'entreprise, il s'agit de trouver des "victoires" à célébrer qui ne sont pas nécessairement liées au cours de l'action à court terme. Le lancement de "Agentic Work Management" est un exemple de jalon majeur célébré par l'entreprise, car il représente la bonne direction pour les clients, indépendamment de la réaction immédiate du marché boursier. Concernant la "fosse" concurrentielle autour des modèles d'IA, Dan Rogers partage l'avis que la question clé est : "Si les modèles s'améliorent, est-ce une bonne chose pour nous ?". Pour Asana, la réponse est oui. La valeur durable pour Asana ne résidera pas dans la production brute des modèles (qui va s'améliorer), mais dans la manière dont cette intelligence est transformée en action au sein des flux de travail d'une entreprise. Un agent d'IA utile en entreprise a besoin de contexte (objectifs, historique, règles, systèmes) et d'un "harnais" (coordination des actions, implication des personnes, séquençage, gouvernance, formation). Asana fournit ce "harnais", transformant l'intelligence en processus répétables, utiles et responsables. Ainsi, à mesure que les modèles s'amélioreront, les solutions d'Asana (comme AI teammates, AI chief of staff, ASM, Command, Asana Client Management) s'amélioreront également. Sur la commoditisation des modèles LLM et la concurrence entre acteurs comme OpenAI et Anthropic, Dan Rogers estime que le coût par qualité donnée diminue déjà considérablement. Les modèles sont comme le carburant d'une voiture : on cherche le meilleur carburant pour un prix donné et on peut changer de fournisseur. Asana ne cherche pas le modèle le moins cher, mais la meilleure qualité pour ses clients, en utilisant un mélange de modèles selon leur performance pour différents types de tâches. Il y a de la place pour tous les acteurs, et Asana entretient des relations diverses avec eux, certains devenant des canaux de distribution. L'important pour Asana est que le rapport coût-qualité des modèles continue de s'améliorer. Le principe directeur de Dan Rogers est de rendre les clients heureux, ce qui simplifie de nombreuses décisions. Le défi le plus difficile pour lui depuis qu'il a rejoint Asana a été de "suspendre" tout ce qu'il savait pour rester ouvert et absorber de nouvelles choses, évitant que les succès passés ne dictent l'avenir. Il a un "rituel" de mise de côté de ses connaissances antérieures pour être très curieux de ses propres réactions et interprétations. Si Dan Rogers avait une baguette magique, il aimerait jeter un coup d'œil dans le futur pour voir comment les nombreux paris qu'Asana fait aujourd'hui (avec le lancement de cinq nouveaux produits) se dérouleront, quels produits décolleront et lesquels nécessiteront des itérations et des pivots. Pour suivre les mises à jour d'Asana et de Dan Rogers, on peut consulter Asana.com et le suivre sur LinkedIn.