د. زوهار برونفمان، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Pecan AI – سلسلة المقابلات

د. زوهار برونفمان هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Pecan AI. مع خبرة عميقة في علم النفس الحاسوبي وعلوم البيانات، طبق زوهار روح المبادرة التي يمتلكها لتأسيس Pecan، ngay بعد تخرجها من الدراسات العليا. زوهار يحمل شهادتين دكتوراه من جامعة تل أبيب – واحدة في العلوم العصبية الإدراكية الحاسوبية والتاريخ والفلسفة للعلوم والتكنولوجيا. كما يحمل شهادة البكالوريوس في الاقتصاد من الجامعة المفتوحة في إسرائيل.

تأسست Pecan AI في عام 2018، وهي منصة تحليلات تنبؤية ت tận dụng Predictive GenAI الرائدة لإزالة الحواجز أمام تبني الذكاء الاصطناعي، مما يجعل النمذجة التنبؤية متاحة لجميع فرق البيانات والأعمال. تحت إرشاد الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن للشركات الحصول على تنبؤات دقيقة عبر مجالات الأعمال المختلفة دون الحاجة إلى موظفين متخصصين. Predictive GenAI تمكن من تعريف النماذج وتدريبها بسرعة، في حين تسريع العمليات التلقائية لتطبيق الذكاء الاصطناعي. مع دمج Pecan للذكاء الاصطناعي التنبؤي والتوليدي، أصبح تحقيق تأثير الأعمال من الذكاء الاصطناعي أسرع وأسهل الآن.

ما كانت الرحلة مثل في تأسيس Pecan AI وما هي بعض الإنجازات الرئيسية التي تم تحقيقها على طول الطريق؟

بدء Pecan AI كان رحلة مثيرة. كل شيء بدأ عندما انضم tôi وزميلي إلى منافسة دولية في علوم البيانات. قمنا بإنشاء أداة تلقائية لتحضير البيانات التي تحولت إلى نموذج أولي لشركة Pecan، لكننا فاتنا الموعد النهائي وخسرنا. بدلاً من الاستمرار، قررنا تحويل نموذجنا الأولي إلى شيء مؤثر. بعد شهرين فقط من الانتهاء من أطروحات الدكتوراه في عام 2018، استأجرنا غرفة صغيرة في جامعة تل أبيب وبدأنا العمل الجاد. مع خبرة محدودة في الأعمال، قدمنا فكرة لشركة رأس المال الاستثماري.幸运ًا، رأى هيم سادجر وآيا بيتربورغ من S Capital الإمكانات واستثمر 4 ملايين دولار، مما أعطانا الدفعة التي تحتاجها.

إحدى الإنجازات الرئيسية كانت جمع 66 مليون دولار في جولة التمويل من سلسلة C بقيادة Insight Partners، مع دعم من GV (سابقًا Google (GOOGL ) Ventures) وغيرهم. سمح لنا هذا التمويل بتوسيع نطاقنا على الصعيد العالمي وتسريع جهود التطوير.

كيف يؤثر خلفيتك في العلوم العصبية الإدراكية الحاسوبية على نهجك لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي؟

خلفيتي في العلوم العصبية الإدراكية الحاسوبية، إلى جانب شهادتي الدكتوراه في تاريخ وفلسفة العلوم والتكنولوجيا، تلعب دورًا كبيرًا في كيفية تطويري لحلول الذكاء الاصطناعي. هذه المجالات تساعدني على فهم الجوانب الفنية والفلسفية للتكنولوجيا. هذا المنظور المزدوج قيم جدًا في مشهد التكنولوجيا المتغير بسرعة اليوم. يسمح لي بإنشاء منتجات ذكاء اصطناعي ليست فقط تقنيًا متقدمة ولكن أيضًا أخلاقية وسهلة الاستخدام.

يمكنك أن تفسر مفهوم Predictive GenAI وكيف يدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع التعلم الآلي التنبؤي؟

بالتأكيد. Predictive GenAI هو دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع التعلم الآلي التنبؤي. الذكاء الاصطناعي التوليدي يسمح للمستخدمين بالتفاعل مع البيانات من خلال اللغة الطبيعية، مما يجعل من السهل طرح الأسئلة وتوجيه الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن قدراته التنبؤية محدودة. यह حيث يأتي التعلم الآلي التنبؤي، حيث يعالج البيانات لتحقيق تنبؤات دقيقة للمستقبل. من خلال دمج هذه التكنولوجيا، يسمح Predictive GenAI حتى لأولئك الذين لديهم خبرة محدودة في علوم البيانات ببناء نماذج تنبؤية واستخدامها بسلاسة، مثل التحدث مع ChatGPT.

كيف يبسط Predictive GenAI عملية إنشاء ونشر نماذج تنبؤية للأعمال؟

Predictive GenAI يبسط الأمور من خلال ميزات مثل Predictive Chat وPredictive Notebook. Predictive Chat يتصرف مثل مساعد ذكاء اصطناعي، حيث يوجه المستخدمين خلال عملية النمذجة باستخدام اللغة الطبيعية. يصيغ أسئلة تنبؤية بناءً على مخاوف الأعمال للمستخدم وينشئ Predictive Notebook مع استفسارات SQL جاهزة وبيانات عينة. هذا يعني أن المستخدمين لا يحتاجون إلى البدء من الصفر أو لديهم معرفة تقنية عميقة لتحقيق تنبؤات دقيقة.

يمكنك أن تشرح دراسة الحالة المتعلقة بCAA Club Group وكيف قامت Pecan AI بتحسين خدمات المساعدة على الطريق؟

بالتأكيد. كانت CAA Club Group تقضي أسبوعًا في التنبؤ يدوياً بالمساعدة على الطريق، وهو ما كان استهلاكًا للوقت ومحدودًا. بعد تطبيق Pecan AI، طور فريق علوم البيانات أكثر من 30 نموذجًا لتحقيق تنبؤات قصيرة الأمد للمساعدة على الطريق مرتين في الأسبوع. هذه التنبؤات تتنبأ بحجم المكالمات وتنبؤات الخدمة كل ساعة، مما يضمن التخصيص الفعال للموظفين والاستجابة السريعة، خاصة خلال ظروف الشتاء القاسية. يسمح منصة Pecan أيضًا بتحسين مستمر لهذه النماذج، مما يعزز كفاءة الخدمة.

كيف استفادت Credit Pros من استخدام Pecan AI لتنبؤ هجر العملاء وما هي التحديات المحددة التي حلها لهم؟

واجهت Credit Pros تحديات كبيرة في تنبؤ هجر العملاء، وهو عملية معقدة ووقتية. بعد تطبيق Pecan AI، خفضت وقت تطوير النموذج من ثلاثة أشهر إلى أسابيع فقط، مما أتاح استراتيجيات الاحتفاظ النشطة. سمح هذا العملية المبسطة للمستخدمين بتحقيق تنبؤات دقيقة للهجر ووضع استراتيجيات فعالة للاحتفاظ بالعملاء، مما زاد في النهاية من إيراداتهم.

كيف تعزز أدوات Predictive Chat وPredictive Notebook تجربة المستخدم وجعل التحليلات التنبؤية متاحة للمستخدمين غير التقنيين؟

Predictive Chat يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء دفاتر مخصصة بناءً على أسئلة الأعمال وبيانات المستخدم. يمكن للمستخدمين التفاعل مع المحادثة باللغة الطبيعية، مما يبسط عملية إنشاء النماذج. Predictive Notebook يتضمن جميع الشفرة اللازمة، مما يسمح للمستخدمين بمشاهدة الاستفسارات وإنشاء جداول مخصصة وفهم منطق مجموعة بيانات التدريب. هذا النهج يجعل التحليلات التنبؤية متاحة للمستخدمين غير التقنيين من خلال تسهيل تحضير البيانات وإنشاء النماذج.

ما هي الطرق التي تتوقع أن يتحول بها Predictive GenAI مختلف الصناعات والوظائف التجارية؟

Predictive GenAI يمنح الشركات القدرة على اتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات بدقة وفعاليّة. في الصناعات التحويلية واللوجستية، يُحسّن العمليات التنبؤية بالطلب وتسريع سلاسل التوريد. في الصناعات الموجهة للعملاء، يعزز الرضا والولاء من خلال التسويق المستهدف والتوصيات المخصصة. Predictive GenAI يغذي الابتكار أيضًا من خلال التنبؤ بالاتجاهات السوقية وتوجيه تطوير المنتجات وتسريع الوقت حتى إطلاق السوق. تمدد تطبيقاته إلى مجال الصحة لتنبؤ بالأمراض وخطط العلاج الشخصية، وإلى جهود الاستدامة من خلال تحسين استخدام الموارد وتقليل التأثير البيئي.

كيف تضمن Pecan AI دقة وموثوقية نماذجها التنبؤية؟

نضمن الدقة والموثوقية من خلال الاختبارات الصارمة والتحقق المستمر. تستخدم Pecan AI مجموعات بيانات منفصلة لتدريب واختبار أداء النماذج، مشابهة لتقديم اختبار مدرسي. يتم استخدام معايير رئيسية مثل الدقة والضبط والاستدلال لتحقق من أداء النماذج خلال التطوير وفي الإنتاج. كما نروج للشفافية من خلال التنبؤات القابلة للشرح، مما يساعد المستخدمين على فهم العوامل التي تؤثر على كل تنبؤ، مما يعزز الثقة في الأفكار التي تقدمها الذكاء الاصطناعي.

كيف تتوقع أن يتطور دور Predictive GenAI في السنوات القليلة القادمة؟

نظرًا إلى المستقبل، فإن مستقبل الذكاء الاصطناعي ليس فقط في التنبؤ بالحدث ولكن أيضًا في وصف الإجراءات بناءً على تلك التنبؤات. يهدف Predictive GenAI إلى تلقين عمليات اتخاذ القرار وتحسين العمليات التجارية. ومع ذلك، من المهم فهم المخاطر المرتبطة بها وضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول. مع تطور التكنولوجيا، سيلعب دورًا حاسمًا في تعزيز الكفاءة التشغيلية وتحفيز الابتكار وتحفيز اتخاذ القرارات الاستراتيجية عبر مختلف الصناعات.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة Pecan AI.