مقابلات
أлон جورن، الرئيس التنفيذي ومؤسس AnswerRocket – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
كريستوف جوهانسبرج، الرئيس التنفيذي ومؤسس AnswerRocket، يقود الابتكار في المنتج ويعمل على جعل التحليلات القابلة للتنفيذ متاحة للأشخاص في الأعمال، بحيث يمكنهم الحصول على إجابات لأسئلتهم بشكل أسرع. قبل تأسيس AnswerRocket، كان كريستوف هو المؤسس المشارك والمدير التقني لشركة Radiant Systems لمدة 25 عامًا. شغل منصب رئيس مجلس إدارة Radiant من عام 2004 إلى عام 2011، عندما تم بيع الشركة إلى NCR مقابل 1.3 مليار دولار. حصل كريستوف على شهادة البكالوريوس في هندسة الأنظمة الحاسوبية من معهد رينسيلير للتقنيات.
هل يمكنك مشاركة قصة نشأة AnswerRocket؟
لقد بدأنا AnswerRocket مع رؤية أن أي شخص يجب أن يكون قادرًا على الحصول على إجابات سهلة من بياناته، تمامًا مثل التفاعل مع مساعد شخصي. الفكرة نشأت من إحباطنا أثناء الجلوس في اجتماعات الإدارة والمجلس، حيث لا يمكن الإجابة على أسئلة حول معايير أداء الأعمال في الوقت المناسب. بعد ذلك، كنا نذهب إلى الخارج ونقضي أيامًا أو أسابيع في القيام بالتحليلات الإضافية، والتي شعرت أنها تبذير لأن البيانات كانت متاحة بالفعل وينبغي أن تكون متاحة بسرعة. أردنا إنشاء تجربة حيث يمكن لأي شخص في المؤسسة أن يطرح سؤالاً ويحصل على إجابة فورية ومؤثرة في لحظة طرح أسئلة الأعمال.
كيف يستفيد AnswerRocket من الذكاء الاصطناعي لتحويل التحليلات التقليدية؟
لقد كان AnswerRocket يستفيد من الذكاء الاصطناعي لجعل تحليلات البيانات متاحة وقابلة للوصول للمحللين ومستخدمي الأعمال على حد سواء لمدة أكثر من 10 سنوات. مؤخرًا، نحن نطبق تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء مساعد ذكاء اصطناعي محادثي يسمى Max. يمكن لمستخدمي الأعمال التحدث مع Max لاستكشاف بياناتهم وتحليلها – لا يحتاجون إلى معرفة SQL أو كيفية تنظيم البيانات للحصول على إجابة جيدة ومعنوية. Max متصل بمجموعة تطبيقات تحليلية AnswerRocket – أو المهارات، كما نسميها – مما يسمح له بالقيام بالتحليلات المتقدمة التي تتراوح من الإحصائية والتشخيصية وحتى التحليل التنبؤي. لمحللين وعلماء البيانات، نحن نغير سير عملهم من خلال منحهم أدواتًا لإنشاء مهارات قابلة لإعادة الاستخدام مدعومة بالذكاء الاصطناعي في استوديو المهارات. إنها حول 捕获 خبرتهم وعملياتهم التحليلية في وكلاء تحليل ذكاء اصطناعي متخصصين يمكن لمستخدميهم التفاعل معهم بنجاح.
ما هي بعض الفوائد الرئيسية التي يختبرها عملاؤك مع Max، مساعد البيانات الاصطناعي؟
يُزيل Max الحواجز الفنية وادعاء معرفة البيانات التي جعلت حلول تحليل البيانات صعبة على مستخدمي الأعمال للاستفادة منها. من خلال تبني نمط المحادثة، نقدم للمستخدمين تجربة مألوفة للتفاعل مع Max، مما يسمح لهم بالاستكشاف والطرح أسئلة حول البيانات بلغتهم الخاصة.
السرعة هيもう إحدى الفوائد الكبيرة. Max يقوم بتحليلات معقدة تلقائيًا لتوفير إجابات وآراء ذات صلة وفورية. بالإضافة إلى ذلك، فإن المخرجات مصممة لتطابق التحليلات والتقارير الحالية التي يستخدمها عملاؤنا، مما يلغي منحنى التعلم ويسمح للمستخدمين بالحصول على رؤى بسرعة دون الحاجة إلى التكيف مع تنسيقات جديدة. نحن نحاول جدًا أن نلتقي بالمستخدمين حيث هم ونجد طرقًا لدمج Max في سير عملهم الحالي بطريقة سلسة.
هل يمكنك توضيح كيف يعزز دمج OpenAI’s GPT-4 LLM قدرات Max، وما هي الفوائد الفريدة التي يقدمها للأعمال؟
دمج نماذج OpenAI في Max حقًا رفع من قدراته إلى المستوى التالي. LLMs تحسن بشكل كبير من فهم Max للغة الطبيعية وتوليدها. مع منصة التحليلات الخاصة بنا وتطبيقات DS/ML المتخصصة التي طوّرناها على مدار عقد من الزمن، تمكنا من إنشاء مساعد ذكاء اصطناعي يمكنه التعامل مع استفسارات أكثر تعقيدًا وتقديم إجابات أكثر دقة. كان هذا خطوة كبيرة نحو تمكين تجربة محادثة ممتعة و直forward للمستخدمين. قدرة GPT على توليد استجابات تشبه الإنسانية تساعد المستخدمين على الشعور بالراحة والثقة عند استخدام المنصة – كما لو كانوا يتحدثون مع زميل.
مع التطور السريع للنماذج اللغوية مثل GPT-4 و Claude 3، كيف يخطط AnswerRocket للبقاء في الصدارة والاستمرار في الابتكار في مجال تحليلات الذكاء الاصطناعي؟
المجال يتحرك بسرعة كبيرة وهذا يجعلنا مشغولين جدًا. نحن نحصل على كل نموذج رئيسي يتم إصداره، وتجربته، والتعلم على طول الطريق. لقد صممنا AnswerRocket ليكون متوافقًا مع أي نموذج، مع اعتبار أن العملاء سيرغبون في اختيار نموذج معين أو حتى عدة نماذج لدعم مجموعة متنوعة من الحالات. نحن نريد تمكين هذا المستوى من المرونة وتوجيه المستخدمين في اختيار أفضل النماذج للعمل المطلوب.
كيف يضمن AnswerRocket أن منصته سهلة الاستخدام لمستخدمي الأعمال الذين قد لا يكونون لديهم الخبرة الفنية؟
Max، مساعدنا الذكاء الاصطناعي، يلعب دورًا كبيرًا هنا. لا يُقدم Max فقط إجابة على ما يسأله المستخدم، بل يساعدهم أيضًا في توجيههم نحو إجابات مفيدة. على سبيل المثال، نعلم أن البدء من شاشة فارغة يمكن أن يكون مخيفًا للمستخدمين، لذلك نقدم لهم محفزات للاطلاق. بشكل مماثل، يمكن لماكس تقديم أسئلة متابعة مقترحة إلى جانب إجاباته، مما يؤدي المستخدمين إلى الاكتشاف التالي. يمكن لماكس أيضًا التحقيق أكثر إذا كان هناك حاجة إلى مزيد من التفاصيل لتنفيذ تحليل مطلوب – الهدف هو الحفاظ على استمرار المحادثة والحصول على المستخدم إلى الإجابة التي يبحثون عنها. أخيرًا، يمكن للمستخدمين تقديم ملاحظات حول استجابات Max. هذا مفيد لتنبيه المسؤولين عن أين تحتاج التجربة إلى ضبط أو تحسين.
هل يمكنك مناقشة خيارات التخصيص المتاحة مع Max و Skill Studio؟
رؤيتنا لاستوديو المهارات هي إعطاء محللي البيانات أدواتًا لإنشاء مساعدين ذكاء اصطناعي لجميع حالات استخدام تحليل البيانات تحت الشمس. إنها حول مساعدةهم في وضع عملياتهم وتقنياتهم التحليلية في وكلاء ذكاء اصطناعي قابلين للتكرار والتركيب يمكنهم التعامل بسرعة مع مهام تحليل البيانات الصعبة.
مع Skill Studio، يمكن للمستخدمين إنشاء مهارات مخصصة متوافقة مع عملياتهم التحليلية الفريدة. هذا يشمل تعريف مصادر البيانات الخاصة، والأساليب التحليلية، و تفضيلات التصور، بالإضافة إلى بناء وتعديل التقارير والعمليات. يدعم Max التحليلات المعقدة باستخدام مصادر بيانات متعددة، منظمة وغير منظمة، لرواية قصص البيانات الشاملة.
يُقدم Skill Studio بيئة تطوير كاملة مع واجهة منخفضة الرمز، مما يجعلهم متاحين للمستخدمين الفنيين وغير الفنيين. لا تحتاج إلى البدء من الصفر: نقدم مكونات ومقالب مسبقة لتحليلات ورسومات وجداول. بالإضافة إلى ذلك، لدينا مساعدين ذكاء اصطناعي مخصصين لمهام متخصصة. بالطبع، يمكنك أيضًا إنشاء كتل مخصصة وتكامل نماذج التعلم الآلي الخاصة بك.
هل يمكنك مشاركة بعض الأمثلة عن كيفية قيادة AnswerRocket لتحقيق نتائج أعمال كبيرة لعملائك، مثل تحسين اتخاذ القرارات أو زيادة الكفاءة التشغيلية؟
لقد قاد AnswerRocket لتحقيق نتائج أعمال كبيرة في مختلف الصناعات، بما في ذلك مجالات مثل السلع الاستهلاكية والصيدلة والتأمين والخدمات المالية والخدمات المهنية.
إحدى قصص النجاح البارزة هي مع AB InBev، الشركة الرائدة في صناعة البيرة. مثل معظم الشركات، واجهوا تحديات مع العملية اليدوية والزمنية لتحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ. من خلال دمج مساعد الذكاء الاصطناعي Max من AnswerRocket، قاموا بتحويل هذه العملية.
على سبيل المثال، تم تقليل الوقت المطلوب لتحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ من 20 يومًا إلى 3 أيام، مما سمح لمديري العلامات التجارية باتخاذ قرارات في الوقت المناسب. تم توليد التقارير، التي كانت تأخذ أيامًا، في غضون ساعات، مما يوفر رؤى بسرعة عبر 17 سوقًا. يمكن لمستخدمي الأعمال الآن خدمة أنفسهم للحصول على إجابات وآراء عند الطلب من خلال التحدث مع Max.
فيما يتعلق بالproductivity، حرر حلولنا الذكاء الاصطناعي 160 يومًا عمل لفرق رؤى AB InBev، مما مكنهم من التركيز على المهام الاستراتيجية. تم توسيع الحل من فريق أوروبا إلى العمليات العالمية، مما يظهر تأثيره الواسع.
هذه التحسينات في الكفاءة وصنع القرار ليست معزولة في AB InBev. لقد رأى العديد من عملائنا نتائج مماثلة، مع رؤى أسرع، واستخدام استراتيجي للموارد، ونَتائج أعمال أفضل.
ما هي الطرق التي يضمن بها AnswerRocket أن منصته تتوافق مع معايير الأمان المؤسسية؟
أمن البيانات والامتثال هما أمران حاسمان. لقد نفذنا عدة إجراءات قوية لضمان حماية بيانات مستخدمينا.
نستخدم طرق التشفير المتقدمة لحماية البيانات في حالة الراحة والانتقال. هذا يعني أن البيانات محمية في جميع مراحل المعالجة. بالإضافة إلى ذلك، لدينا ضوابط الوصول الصارمة. يُمنع الوصول إلى البيانات والتحليلات للمستخدمين المصرح لهم فقط، مما يضمن الحفاظ على المعلومات الحساسة.
نحن أيضًا نلتزم بالمعايير واللوائح الصناعية مثل GDPR وCCPA، وهو أمر مهم للامتثال لقوانين حماية البيانات. لا نقوم بإنشاء نسخ من البيانات أثناء تحليلها. هذا يحافظ على سلامة البيانات وسريتها.
نقوم بفحوصات أمنية وتقييمات لل弱_points بشكل منتظم. هذه تساعدنا على تحديد المخاطر المحتملة وتخفيفها بشكل استباقي، مما يضمن أن إجراءات أمننا دائمًا محدثة.
تؤكد هذه الخطوات على التزامنا بحماية بيانات مستخدمينا والاحتفاظ بأعلى معايير الأمان والامتثال. إنها حول جعل مستخدمينا يثقون بنا في كل خطوة.
ما هي أفكارك حول مستقبل الذكاء الاصطناعي في تحليلات المؤسسات؟
الذكاء الاصطناعي سوف يثور في تحليلات المؤسسات من خلال تعزيز الإنتاجية والكفاءة بشكل كبير. اليوم، يتضمن الكثير من العمل جمع البيانات يدوياً، ومعالجتها، وتقديم التقارير، وهو ما يستهلك وقتًا. مع الذكاء الاصطناعي، ستتم تلقائيًا هذه المهام الروتينية، مما يسمح للفرق بالتركيز على العمل الاستراتيجي ذي المستوى الأعلى.
تخيل مستقبلًا حيث يمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي سحب البيانات من مصادر متعددة، والقيام بالتحليلات المعقدة، وتوليد التقارير تقريبًا في لحظة. هذا سوف يسمح لأفراد التحليل والفرق التجارية بإنفاق المزيد من الوقت في تفسير البيانات وتطوير التوصيات الاستراتيجية.
دور المحللين سيتطور من كونهم فاعلين إلى منسقين للعمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. سوف يوجهون أنظمة الذكاء الاصطناعي لاستكشاف فرضيات مختلفة، وتصديق النتائج، وضمان أن تكون الاكتشافات متوافقة مع الأهداف التجارية. سوف يسمح الذكاء الاصطناعي للأفراد بأن يكونوا أكثر قوة، مما يعني أن فريقًا صغيرًا يمكنه تحقيق ما يتطلب حاليًا مجموعات أكبر.
في النهاية، الشركات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي مبكرًا سوف تحظى بميزة تنافسية. سوف يكونون أكثر إنتاجية وابتكارًا، وستجيب بسرعة إلى التغييرات في السوق. مع تحول الذكاء الاصطناعي لتحليلات المؤسسات، فإنه يفتح إمكانيات جديدة للنمو، مما يجعله وقتًا مثيرًا للأعمال التي ترغب في قيادة التغيير.
شكرًا على المقابلة الرائعة، يرغب القراء في معرفة المزيد في زيارة AnswerRocket.
