The most underrated dataset in enterprise AI is your org chart | Rippling's Albert Strasheim
Dev Interrupted

The most underrated dataset in enterprise AI is your org chart | Rippling's Albert Strasheim

B2उच्च-मध्यम21 जुलाई 202635 मिनट
  • इंटरव्यू
  • प्रौद्योगिकी

AI agents can't transform an org they can't see. Albert Strasheim, CTO at Rippling, joins Andrew Zigler to explain why agentic transformation starts with the employee graph, the system of record for who does what. He shares how Rippling assembles teams and primitives across silos, why evals are the new unit test, and how compensating controls keep AI output from turning into slop. When agents do the work, you still have to know who, or what, shipped it. LinearB attributes the work, whether it came from humans, AI assistants, or autonomous agents. Register today: The E...

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वाक्य 1 / 11 · 0:00

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Quick note before we start, my guest today is Albert Strausheim, the CTO of Rippling.

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इस एपिसोड के 8 कठिन शब्द। किसी पर टैप करके अर्थ देखें, फिर उसे चिह्नित करें।

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  • C19:59
  • B214:29
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कुछ शब्द चिह्नित करें, हम बताएँगे कि यह एपिसोड आपके स्तर से कितना मेल खाता है।

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B2

B2 · उच्च-मध्यम

अगर आप टीवी समाचार पहले से समझते हैं तो आरामदायक

A1 18%A2 30%B1 24%B2 24%C1 5%
  • 71% शब्द B1 या उससे आसान हैं।
  • प्रति मिनट 175 शब्द: स्वाभाविक, काफ़ी तेज़ बोली।
  • पूरे एपिसोड में 156 कठिन शब्द (B2 और ऊपर)।

प्रतिलेख

एपिसोड की शुरुआत। पूरा ट्रांसक्रिप्ट प्लेयर में है।

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Welcome back to Dev Interrupted, brought to you by Linear B. Quick note before we start, my guest today is Albert Strausheim, the CTO of Rippling. And the idea that stuck with me most from our conversation was this, that once you understand the real shape of your org, who reports to whom, who has access to what,

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you can build almost everything on top of it better. Albert calls that the hook into the organization, and it's what makes agents useful. And that's a big part of why Linear B sponsors to show, because the same thing is true of your engineering team. The honest picture of how your team works lives downstream and how code gets reviewed, tested, and shipped across your developers

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and AI agents alike. If you can see it, you can improve it. So measuring AI's real impact, governing it as it writes more of your code, and finding where delivery slows down are all things that Albert and I brush upon in this conversation. All right, here's my conversation with Albert.

यह थी शुरुआत। बाक़ी एपिसोड (35 मिनट) प्लेयर में है: हर शब्द क्लिक करने योग्य, अनुवाद, सहेजे गए शब्दों और फ़्लैशकार्ड के साथ।

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