إدوين ليسوفسكي، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للنمو في أديدبتو – سلسلة المقابلات

إدوين ليسوفسكي، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للنمو في أديدبتو، ي監督 النمو الاستراتيجي للشركة، والتطوير التجاري، والتسويق. وهو يأتي بخبرة واسعة في هندسة البيانات، والاستراتيجية القائمة على الذكاء الاصطناعي، والاستشارات التحليلية، حيث يجمع بين الخبرة الفنية والتركيز القوي على توسيع采用 الذكاء الاصطناعي ومبادرات التحول التجاري للعملاء العالميين.

أديدبتو هي شركة استشارات مقرها وارسو، متخصصة في الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وهندسة البيانات، وحلول الذكاء التجاري للعملاء المؤسسين. تساعد الشركة المنظمات على تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ من خلال استراتيجية الذكاء الاصطناعي الشاملة، وتطوير البراهين الملموسة، وتنفيذ النماذج الجاهزة للانتاج. تعمل عبر قطاعات مثل المالية، واللوجستيات، والتصنيع، والتأمين، وتؤكد أديدبتو على الحلول المخصصة والشراكات الطويلة الأجل لمساعدة العملاء على استغلال الذكاء الاصطناعي لتأثير تجاري قابل للقياس.

ما الذي ألهمك لتأسيس أديدبتو في عام 2018، وما هو الفراغ في السوق الذي كنت تهدف إلى ملأه؟

في عام 2018، كنا نرى دائمًا طرفين متطرفين: بائعين كبيرين يبيعون “ذكاء اصطناعي واحد يناسب الجميع”، ومن جهة أخرى، فرق داخلية عالقة بعد بضع براهين ملموسة لأنها لم تكن تمتلك قوة هندسة البيانات وعمليات التعلم الآلي. بنينا أديدبتو لتكون الفريق الذي يربط الاستراتيجية → بنية البيانات → النماذج → الإنتاج، خاصة في الصناعات التي تعتمد بشكل كبير على البيانات. هذا النهج الشامل لا يزال جزءًا من حمضنا النووي.

أي من مجالات الخدمة في أديدبتو – رؤية الحاسوب، والتعلم الطبيعي للغة، والتعلم الآلي، أو هندسة البيانات – شهدت أسرع تبنيًا في المؤسسات، ولماذا؟

على مدار الأشهر 18-24 الماضية، انتقلت رؤية اللغة الطبيعية / الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة أكبر في المؤسسات (البحث، والمساعدين، ومعالجة الوثائق) لأنها تتوافق مباشرة مع عائد الاستثمار في العمل المعرفي ويمكن أن تبدأ من نماذج أساسية. تظهر الاستطلاعات الصناعية زيادة واسعة في استخدام الذكاء الاصطناعي في عام 2024، مع حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تتوسع عبر الوظائف.

كثير من الشركات تعاني في الانتقال من概念 الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة الإنتاج. كيف تساعد أديدبتو في سد هذه الفجوة؟

نعتبر الإنتاج kỷ律ًا، وليس مرحلة: حلقات اكتشاف، ووثائق بيانات، ومراجع بنية، وسي/سي دي للنماذج، والرصد، وعمليات “يوم 2” (الانجراف، والتكلفة، والحدود). بشكل ملموس، نقوم بتوحيد عمليات التعلم الآلي، وإعادة هيكلة براهين ملموسة إلى نقاط نهاية للميكروسيرفيس التي تتناسب مع حزمة العميل (داتابريكس/سبارك، كوبرنيتس، بي آي الحالية). هذا هو كيف نرسل باستمرار ما يتجاوز العروض التمثيلية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الآن جزءًا مركزيًا من عروضك. كيف تقرر متى تطبق نماذج أساسية مقابل تطوير نموذج مخصص؟

شجرة القرار لدينا عملية:

• ابداً بنماذج أساسية عندما يهيمن الوقت للقيمة، والمهام اللغوية الواسعة، والتنوع.
• انتقل إلى تعديل دقيق أو محولات عندما تكون الدقة في المصطلحات الخاصة بالقطاع أو نبرة التعبير حرجة.
• ابن نموذجًا مخصصًا عندما تكون السيطرة على الوقت والتكلفة والملكية الفكرية أو قيود الحافة مهمة.
  هذا يعكس حيث تتحرك المؤسسات: أقل “تجارب”، وأكثر من البنى المعمارية المناسبة للغرض.

في عام 2024، أطلقت كونتيكست كليو كمنصة إدارة معرفة مخصصة. ما هو 点 الألم الذي أقنعك بأن الوقت مناسب لإطلاق منتج منفصل؟

عملاء الهندسة كانوا يسألون دائمًا الشيء نفسه: “أداتنا، وبرامج إدارة المنتج، ونظم الموارد البشرية، ووثائقنا لا تتكلم، هل يمكنك جعلها تفكر معًا؟” لقد حللنا هذا بشكل متكرر في المشاريع، لذلك قمنا بتحويل النمط إلى منتج. كان عام 2024 هو الوقت المناسب لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي جعل الاسترجاع وكتابة المحتوى قابلة للاستخدام للمهندسين (وليس فقط فرق البيانات). لقد أعلنا عنه وبدأنا في طرحه في ذلك الإطار الزمني.

كونتيكست كليو تدمج مع أدوات التصميم، ونظم الموارد البشرية، وبرامج إدارة المنتج، والوثائق الفنية. أي من هذه المصادر البيانية هو الأصعب في التوحيد، وكيف تحل هذه المشكلة؟

أدوات التصميم هي الأكثر صعوبة: تنسيقات ثنائية / ملكية، إصدارات، تجمعات، وسياق مكاني. نقوم بتوحيد بيانات التصميم جنبًا إلى جنب مع بيانات نظام إدارة المنتج / الموارد البشرية، ثم نخطط كل شيء إلى граф معرفة حتى يتم حل الأجزاء والنظم والمواصفات والإجراءات إلى كيانات متساوية. هذا هو العمود الفقري لخط أنابيب استهلاك كونتيكست كليو.

المنصة تدعم البحث الدلالي وتوليد الوثائق. كيف تقومون بالتأكد من دقة الثقة في هذه الإخراجات لفرق الهندسة؟

ثلاث طبقات:

• استرجاع مُؤَسَس (مدرك الرسوم البيانية على граф المعرفة) مع إشارات إلى المصادر الأصلية.
• سياسة + اختبار (حزمة تقييم في سي آي، تحفيزات فريق الأحمر، اختبارات انحدار).
• دورة人类ية للخروجات الحرجة (إجراءات تشغيلية، ووثائق توافق). حتى أننا نشرنا بعض أجزاء سلسلة أدوات التقييم و استخراج الرسوم البيانية لجعلها قابلة للتدقيق.

ما يجعل كونتيكست كليو متميزًا عن أدوات إدارة المعرفة الأخرى في صناعات الهندسة والتصنيع الثقيلة؟

إنه أصيل الهندسة: لا يبحث فقط “في الملفات”، بل يفهم التجمعات، والاعتماديات، وتأثير التغيير، ويربط بين أدوات التصميم، وبرامج إدارة المنتج، ونظم الموارد البشرية، وتاريخ الصيانة في граф قابل للتنفيذ. أدوات إدارة المعرفة المنافسة غالبًا ما تتوقف عند الفهرسة؛ كونتيكست كليو يوحّد الهيكل + الدلالات ويخرج كلاً من الوثائق القابلة للقراءة البشرية ونماذج قابلة للقراءة الآلية (للتوائم الرقمية، والتخطيط).

كيف ترى تطور كونتيكست كليو مع صعود الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، خاصة في دمج النص، والرسومات، والنمذجة ثلاثية الأبعاد؟

اتجاهان بالفعل في الحركة:

• رؤية-أدوات التصميم والرسومات: استخراج التوبولوجيا، والاستدعاءات، وروابط قائمة مكونات إلى ربط الإجابات في الرسومات.
• التنسيق ثلاثي الأبعاد: ربط عقد المعرفة بالتنسيق ثلاثي الأبعاد / مناظر أومنيفيرس حتى يتم حل استفسارات الصيانة أو التخطيط إلى المكان الصحيح في النموذج. توقع وكلاء أكثر غنى يتنavigate الأجزاء، والإصدارات، والإجراءات عبر الوسائط.

نظرًا إلى المستقبل، كيف ترى أديدبتو وكونتيكست كليو يؤثران على نمو بعضهما البعض، وأين تتخيل تأثيرهما المشترك على الصناعة في العقد القادم؟

ستستمر أديدبتو في دفع الحدود، وتنفيذ أنظمة متعددة الوسائط ووكالاتها بشكل مسؤول، بينما ستتحول كونتيكست كليو البحث والتطوير إلى قيمة قابلة للتكرار لفرق الهندسة. نهدف معًا إلى تقليص “مخلفات المعرفة” (الوقت المفقود في البحث أو إعادة إنشاء) على نطاق واسع، وقياس النتائج مثل دورة الوقت الهندسي، ومعدلات إعادة العمل، ووقت استعداد التدقيق عبر المصانع والبرامج. السوق يتحرك من “عديد التجارب” إلى “تجارب أقل وأكثر قيمة”، ونخطط لأن نكون الشريك والمنصة التي تقدم هذه الانتصارات باستمرار.

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