رادا باسو، الرئيس التنفيذي ومؤسس شركة iMerit – سلسلة المقابلات

رادها باسوأسست رادا، المؤسِّسة والرئيسة التنفيذية لشركة iMerit، مسيرتها المهنية في HP، حيث أمضت 20 عامًا مع عملاق التكنولوجيا، وترأست في نهاية المطاف مجموعة حلول المؤسسات التابعة لها. ثم تولت منصب الرئيسة التنفيذية لشركة Support.com. أسست رادا مؤسسة Anudip عام 2007 مع ديباك باسو، ثم أسست iMerit عام 2012. تُعتبر رائدة أعمال ومرشدة رائدة في مجال التكنولوجيا، ورائدة في مجال البرمجيات.

iMerit تقدم حلول بيانات الذكاء الاصطناعي المتعددة الوسائط من خلال الجمع بين الأتمتة والتعليقات البشرية المتخصصة والتحليلات المتقدمة لدعم تصنيف البيانات عالية الجودة وضبط النموذج على نطاق واسع.

لقد كانت رحلتك مميزة، بدءًا من تأسيس عمليات HP في الهند وصولًا إلى تأسيس iMerit بهدف النهوض بالشباب المهمّشين في بوتان والهند ونيو أورلينز. ​​ما الذي ألهمك لتأسيس iMerit، وما هي التحديات التي واجهتها في بناء قوة عاملة شاملة وعالمية من الصفر؟

قبل تأسيس iMerit، شغلتُ منصب رئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي لشركة SupportSoft، حيثُ قدتُ الشركة خلال طرحها العام الأولي والثانوي، مما جعلها رائدةً عالميًا في مجال برمجيات أتمتة الدعم. وقد أظهرت لي هذه التجربة قوة الجمع بين الموارد البشرية والتكنولوجيا منذ البداية.

بينما أتاح ازدهار التكنولوجيا في الهند فرصًا جديدة، لاحظتُ أن العديد من الشباب الموهوبين في المناطق المحرومة قد تخلفوا عن الركب. آمنتُ بإمكانياتهم وشغفهم بالتعلم. بمجرد أن رأوا كيف يمكن للبرمجيات أن تُشغّل تقنيات متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي، تبنوا هذه المهن بشغف.

أطلقنا iMerit بفريق صغير ومتنوع، نصفه من النساء، وشهدنا نموًا سريعًا منذ ذلك الحين. وقد لعبت قدرة فريقنا على التكيف وقدرته على التدريب دورًا أساسيًا، لا سيما وأن الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات قد زاد الطلب طويل الأمد على المتخصصين المهرة.

اليوم، تُعدّ iMerit مزوّدًا عالميًا لحلول بيانات الذكاء الاصطناعي للقطاعات ذات الأهمية القصوى، مثل المركبات ذاتية القيادة، والذكاء الاصطناعي الطبي، والتكنولوجيا. يضمن عملنا بناء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بعملائنا على بيانات عالية الجودة وموثوقة، وهو أمر بالغ الأهمية في البيئات عالية المخاطر.

في نهاية المطاف، تكمن قوتنا في ركائزنا التكنولوجية المتينة وفريق عملنا المُدرّب تدريبًا جيدًا والمتحمس، والذي يزدهر في بيئة داعمة تُحفّز على التعلّم. وقد ساهم هذا النهج في نموّنا، وحافظ على ربحيتنا الإيجابية، وحققنا درجات عالية في مؤشر صافي نقاط الترويج (NPS) وعملاء مخلصين.

تعمل iMerit الآن مع أكثر من 200 عميل، بما في ذلك شركات تقنية عملاقة مثل eBay وJohnson & Johnson. هل يمكنكِ شرح رحلة نمو الشركة - من بداياتها إلى أن أصبحت رائدة عالمية في خدمات بيانات الذكاء الاصطناعي؟

لقد واكبنا عن كثب رحلة عملائنا في مجال الذكاء الاصطناعي، بدءًا من التجارب المبكرة وحتى الإنتاج واسع النطاق. يشمل عملنا شركات ناشئة، وشركات رائدة عالميًا في مجال المركبات ذاتية القيادة، وشركات كبرى. ومن خلال تدريب نماذجهم من البداية، اكتسبنا فهمًا عميقًا لما يتطلبه الأمر حقًا لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.

لقد تطور هذا المجال باستمرار وبسرعة. نادرًا ما رأيتُ تقنيةً تتقدم بهذا القدر في مثل هذا الوقت القصير. لقد تحولنا من شركةٍ متخصصةٍ في شرح البيانات إلى شركةٍ متخصصةٍ في بيانات الذكاء الاصطناعي، نقدم حلولًا متخصصةً تغطي دورة حياة التفاعل البشري (HITL) بأكملها: الشرح، والتحقق، والتدقيق، وتنسيق العمليات. يُعدّ التعامل مع الحالات الطارئة والاستثناءات أمرًا بالغ الأهمية للنشر الفعلي، إذ يتطلب خبرةً عميقةً وحكمًا دقيقًا في كل خطوة.

قطاعنا الرئيسي هو التنقل الذاتي، حيث ندير منظومة الإدراك الكاملة، بما في ذلك دمج المستشعرات عبر 15 مستشعرًا لمركبات الركاب والتوصيل والشاحنات والمركبات الزراعية. في مجال الرعاية الصحية، نقود الذكاء الاصطناعي للتصوير السريري. وفي مجال التكنولوجيا المتقدمة، نتصدر مجال ضبط وتحقق الذكاء الاصطناعي، مما يتطلب مزيدًا من التطور في سير عملنا ومواهبنا.

النجاح في هذه المجالات لا يقتصر على وجود خبراء فحسب، بل يشمل أيضًا تنمية الخبرة: القدرة المعرفية على تحدي نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها ووضعها في سياقها الصحيح. هذا ما يميز فرقنا.

يُعزى نمونا إلى شراكاتنا طويلة الأمد، ومعظم عملائنا العشرة الأوائل يعملون معنا منذ أكثر من خمس سنوات. ومع تزايد تعقيد احتياجاتهم، نُطوّر باستمرار معرفتنا بمجال عملنا، وأدواتنا، وتدريبنا، وحلولنا. يجب أن يتطور كلٌّ من مجموعتنا التقنية وموظفينا باستمرار.

يُهيئ دمج البرمجيات والأتمتة والتعليقات التوضيحية والتحليلات معيارًا للتدخلات المرنة والسريعة والدقيقة للغاية، والتي تعتمد على مشاركة بشرية. 70% من الشعارات الجديدة تعتمد على حزمة تقنياتنا الخاصة، مما يتطلب تحولًا داخليًا هائلًا. ومرة ​​أخرى، تضمن ثقافتنا أن تكون فرق العمل متعطشة للتعلم وترغب في النمو المستمر.

ما هي أهم اللحظات المحورية في تاريخ iMerit - سواء كانت المعالم التكنولوجية أو القرارات الاستراتيجية - التي ساعدت في تشكيل مسار الشركة؟

في وقتٍ كان يُنظر فيه إلى العمل في مجال بيانات الذكاء الاصطناعي على أنه عملٌ جماعيٌّ مؤقت، راهننا مُبكرًا على أن هذا العمل سينمو كمهنةٍ ويتطلب التعقيد والتركيز على المؤسسات. ومن خلال بناء فرقٍ داخليةٍ مُخصصةٍ لحالات الاستخدام المُتقدمة، مكّنا عملاءنا من التوسع بسرعة، وتوج ذلك بأول صفقةٍ لنا بقيمة مليون دولار أمريكي في مجال المركبات ذاتية القيادة، وهو إنجازٌ أثبت صحة نهجنا.

اختبر إغلاق كوفيد-19 مرونة أعمالنا: انتقلنا من العمل المكتبي بالكامل إلى العمل عن بُعد بالكامل بين عشية وضحاها، مستثمرين بكثافة في البنية التحتية والأمن والبيئة. في غضون أسابيع، انتعشت عمليات العملاء، وزادت إيراداتنا وعدد موظفينا في ذلك العام. واليوم، مع عودة 70% من فريقنا إلى الموقع، نواصل الاستفادة من المواهب عن بُعد، بإطلاق "الباحثين"، شبكتنا العالمية من الخبراء المتخصصين في ضبط واختبار الذكاء الاصطناعي. سواءً كان طبيب قلب أو عالم رياضيات إسباني، فإن ثقافتنا التفاعلية تجذب وتحفز أفضل المواهب، مما يرفع بشكل مباشر من جودة حلولنا واتساقها.

في عام ٢٠٢٣، استحوذنا على Ango.ai، وهي منصة لتصنيف البيانات وأتمتة سير العمل مدعومة بالذكاء الاصطناعي، بهدف قيادة الجيل القادم من أدوات بيانات الذكاء الاصطناعي. وقد دمجت هذه الخطوة المحورية خبرة iMerit في هذا المجال مع أدوات Ango المتقدمة، مما وسّع قدراتنا في مجال الأشعة، ودمج أجهزة الاستشعار، وضبط GenAI الدقيق. لا نزال نعمل مع أدوات العملاء أيضًا، ولكن العديد من العملاء الجدد أصبحوا الآن منضمين مباشرةً إلى Ango Hub، بفضل سهولة استخدام سير العمل وقوة الأمان، وهما شرطان أساسيان في قطاعنا.

تُخبرنا الشركات باستمرار أنها تبحث عن أفضل ما في العالمين: رؤية بشرية خبيرة لضمان الجودة، إلى جانب منصة آمنة وقابلة للتطوير تُقدم الأتمتة والتحليلات. إن دمج جهودنا مع Ango يُحقق ذلك تمامًا، مما يُمكّننا من تلبية المتطلبات المعقدة لأكثر مشاريع الذكاء الاصطناعي طموحًا اليوم، والتوسع بثقة.

تنخرط iMerit بشكل كبير في مجالات متقدمة مثل المركبات ذاتية القيادة، والذكاء الاصطناعي الطبي، وGenAI. ما هي بعض تحديات البيانات الفريدة التي تواجهونها في هذه القطاعات، وكيف تعالجونها؟

عادةً ما تستحوذ المهام المتعلقة بالبيانات على ما يقارب 80% من الوقت المُستغرق في مشاريع الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها عنصرًا أساسيًا في مسار العمل. وقد يكون الجانب المُركّز على البيانات في الذكاء الاصطناعي مُستهلكًا للوقت ومُكلفًا إذا لم يُدار بشكل مناسب وقابل للتوسع.

إن جودة البيانات، وخاصة تجنب الأخطاء الفادحة، أمر ضروري في القطاعات المهمة التي نعمل بها. سواء كان الأمر يتعلق بخوارزمية الإدراك أو جهاز كشف الأورام، فإن البيانات النظيفة ضرورية في حلقة التدريب إلى التحقق من الصحة.

معالجة الاستثناءات قيّمة للغاية. فالفهم البشري لسبب خروج شيء ما عن المألوف أو سبب تعطل النموذج يُضفي قيمة هائلة على جعل النموذج أكثر اكتمالًا ومتانة.

بالإضافة إلى ذلك، تتسع نوافذ السياق. نقوم بتلخيص الملاحظات السريرية لاستشارة كاملة بين الطبيب والمريض، ونحلل الشذوذ في صور الرنين المغناطيسي، ليس فقط بناءً على الصورة، بل أيضًا على السياق الطبي للمريض. ويتعين على خبراء الموضوع وضع معايير تقييم لتحليل البيانات بدقة وضمان الجودة.

السلامة والخصوصية والسرية من المواضيع الحساسة. يتولى مسؤول الأمن الرئيسي لدينا مسؤولية حماية البيانات من الوصول غير المصرح به وحذفها وتخزينها. وقد كانت بروتوكولات أمن المعلومات، مثل SOC2 وHIPAA وTISAX، من أهم مجالات استثمارنا.

أخيرًا، يعمل مهندسونا ومهندسو الحلول لدينا باستمرار على تكاملات وتقارير مخصصة، بحيث تنعكس احتياجات عملائنا الفريدة في المرحلة النهائية. لا يُجدي نهج واحد يناسب الجميع في مجال الذكاء الاصطناعي.

لقد تحدثتَ عن دمج الروبوتات والذكاء البشري كمسار أكثر أمانًا للذكاء الاصطناعي. هل يمكنكَ شرح آلية عمل هذا النهج عمليًا، ولماذا تعتقد أنه أفضل من محاولة القضاء على التباين الإبداعي للذكاء الاصطناعي؟

يُتيح الذكاء الاصطناعي نطاقًا واسعًا، ما يعني أن الشركات تُطوّر أدواتٍ لأتمتة العمليات الطويلة التي كان البشر يُجرونها عادةً. لكن البشر يُوفّرون المرحلة الأخيرة من المرونة واليقين والمرونة. ومع استمرار انتشار الخدمات المُقدّمة عبر البرمجيات في مجال الذكاء الاصطناعي، ستُدمج أنجح الشركات بفعالية الروبوتات مع ممارسات "الإنسان في الحلقة" (HITL).

نعتبر HITL طبقةً متسقةً في كل مرحلة من مراحل تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره، وركيزةً أساسيةً للثقة والأمان. وبالتالي، سيكون الذكاء البشري أساسيًا لتصحيح المسار في حال فشل النماذج. وستحتاج هذه التطبيقات الحيوية إلى العقل البشري لتحديد التغييرات اللازمة. وهنا تتجلى أهمية خدمات HITL مع دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الإنتاج والعمليات الميدانية.

منصة Ango Hub الخاصة بكم تجمع بين الأتمتة والخبرة البشرية. كيف يُحسّن هذا النموذج الهجين جودة البيانات وأداء النماذج في أنظمة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية؟

يوفر الذكاء الاصطناعي والأتمتة نطاقًا واسعًا وسرعةً في التنفيذ، بينما يوفر البشر الدقة والفهم العميق والإشراف. تضمن HITL المشاركة البشرية في المراحل الحرجة من دورة حياة الذكاء الاصطناعي - من خلال ضمان جودة المدخلات، والتحقق من صحة المخرجات، وتحديد الحالات الاستثنائية، وضبط نماذج المجالات بدقة، وتوفير أحكام سياقية. يساعد البشر على ضمان الدقة من خلال مراجعة المخرجات والتحقق منها، واكتشاف الهلوسة أو الأخطاء المنطقية قبل أن تُسبب ضررًا. كما يُوفرون الإشراف في السياقات الحساسة أخلاقيًا أو عالية المخاطر حيث لا ينبغي على خبراء إدارة الأعمال اتخاذ القرارات النهائية. والأهم من ذلك، أن التغذية الراجعة البشرية تُغذي التعلم المستمر، مما يُساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على مواءمة أهداف المستخدم بشكل أوثق مع مرور الوقت.

تتخذ تقنية HITL أشكالًا متعددة. ينخرط الخبراء البشريون في التعليقات التوضيحية الموجهة، ويطبقون التفكير المعقد على الحالات الطارئة، ويراجعون المحتوى المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي باستخدام واجهات ضمان جودة مُهيكلة. وبدلًا من تقييم كل قرار، غالبًا ما تُطبّق أنظمة التصعيد السياقية. تُوجّه هذه الأنظمة فقط المخرجات منخفضة الثقة أو الشذوذات المُعلّمة إلى المُراجعين البشريين، مُوازنةً بين الرقابة والكفاءة.

من الاستخدامات المهمة الأخرى لـ HITL ضبط وكلاء الذكاء الاصطناعي بدقة عبر التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF). يقوم المراجعون البشريون بتصنيف ردود الوكلاء وإعادة صياغتها وتقديم التغذية الراجعة لها، وهو أمر بالغ الأهمية في المجالات الحساسة مثل الرعاية الصحية، والخدمات القانونية، ودعم العملاء. بالتوازي، يتيح الاختبار القائم على السيناريوهات وتشكيل فرق العمل الحمراء للمقيّمين البشريين اختبار الوكلاء في ظل ظروف معادية أو غير عادية لتحديد الثغرات الأمنية ومعالجتها قبل النشر.

لا تتحقق كامل إمكانات الذكاء الاصطناعي إلا بوجود البشر في دائرة التنفيذ، يوجهون ويتحققون من صحة كل خطوة ويحسنونها. سواءً كان الأمر يتعلق بتحسين مخرجات الوكلاء، أو تدريب حلقات التقييم، أو إدارة قنوات بيانات موثوقة، فإن الإشراف البشري يُضفي الهيكل والمساءلة اللازمين ليكون الذكاء الاصطناعي موثوقًا وفعالًا.

مع التطور السريع لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، كيف تتمكن iMerit من البقاء في الصدارة في تقديم خدمات التقييم، وإدارة الرعاية الصحية عن بعد، والضبط الدقيق؟

أطلقنا مؤخرًا مختبر أنغو هاب للاستدلال العميق (DRL)، وهو منصة موحدة لضبط الذكاء الاصطناعي التوليدي والتطوير التفاعلي للاستدلال التسلسلي مع معلمي الذكاء الاصطناعي. يُمكّن مختبرنا من إجراء عمليات آنية، خطوة بخطوة، وتقييم بناءً على التفضيلات البشرية، مما يؤدي إلى استجابات نموذجية أكثر تماسكًا ودقة للمشكلات المعقدة.

تُبرز التطورات في نماذج GenAI وتطوير التطبيقات قيمة البيانات الدقيقة التي يُنشئها الخبراء ويُصادق عليها. مع Ango Hub DRL، يُمكن للخبراء اختبار النماذج، وتحديد نقاط الضعف، وتوليد بيانات دقيقة باستخدام التفكير التسلسلي. يتفاعلون مع النماذج آنيًا، ويُرسلون التوجيهات والتصحيحات خطوة بخطوة عبر واجهة واحدة.

بالاستفادة من برنامج iMerit Scholars، يُحسّن مختبر Ango Hub DRL عمليات التفكير النموذجي. ويستفيد من خبرة iMerit الواسعة في سير عمل HITL. يُصمّم الخبراء سيناريوهات متعددة الخطوات للمهام المعقدة، مثل إنشاء مُحفّزات تسلسل الأفكار لمسائل الرياضيات المتقدمة. يُراجع برنامج iMerit Scholars المُخرجات، ويُصحّح الأخطاء، ويُسجّل التفاعلات بسلاسة. لا يكمن السر في استيعاب أعداد كبيرة دون تمييز. أفضل علماء الرياضيات ليسوا بالضرورة أفضل المُعلّمين. كما لا ينبغي معاملة طبيب القلب كعامل مؤقت. إنّ تأهيل وتدريب خبراء الموضوع على التفكير بالطرق التي تُفيد عملية تدريب النموذج إلى أقصى حد، بالإضافة إلى التفاعل، يُحدثان الفرق.

ماذا يعني "الخبير المُلِمّ" في سياق ضبط الذكاء الاصطناعي التوليدي بدقة؟ هل يمكنك مشاركة أمثلة حسّنت فيها هذه الخبرة البشرية مخرجات النماذج بشكل ملحوظ؟

يجمع برنامج "خبير في الدائرة" بين الذكاء البشري والذكاء الآلي لتطوير الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. ويشارك فيه خبراء بشريون يُقيّمون ويُحسّنون ويُحسّنون مخرجات الأنظمة الآلية.

على وجه التحديد، يضمن شرح البيانات الذي يقوده الخبراء تصنيف بيانات التدريب بدقة وفقًا للمعرفة الخاصة بالمجال، مما يُحسّن دقة وموثوقية نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية. ومن خلال تقليل التحيزات والتصنيفات الخاطئة، يُعزز شرح البيانات الذي يقوده الخبراء قدرة النموذج على التعميم بفعالية عبر سيناريوهات واقعية. وينتج عن ذلك أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية وقابلية للتفسير ومتوافقة مع احتياجات كل قطاع.

على سبيل المثال، بعد حصول شركة تكنولوجيا أمريكية متعددة الجنسيات على مجموعة كبيرة من البيانات الطبية، احتاجت إلى تقييم البيانات لاستخدامها في روبوت الدردشة الطبية الخاص بها والموجه للمستهلكين، وذلك لضمان تقديم نصائح طبية آمنة ودقيقة للمستخدمين. وبالانتقال إلى iMerit، استفادت الشركة من شبكتنا الواسعة من خبراء الرعاية الصحية في الولايات المتحدة، وشكلت فريقًا من الممرضات للعمل وفق آلية عمل توافقية، مع توفير خدمات التصعيد والتحكيم من قِبل طبيب معتمد من المجلس الأمريكي. بدأ الممرضون بتقييم قاعدة المعرفة التي تتضمن تعريفات لتقييم الدقة والمخاطر.

من خلال مناقشة الحالات الاستثنائية ومراجعة الإرشادات، تمكن الممرضون من التوصل إلى توافق في الآراء في 99% من الحالات. سمح هذا للفريق بمراجعة تصميم المشروع ليعتمد على التصويت الفردي مع تدقيق بنسبة 10%، مما أدى إلى خفض تكاليف المشروع بأكثر من 72%. وقد مكّن العمل مع iMerit هذه الشركة من تحديد طرق مستمرة لتوسيع نطاق شرح البيانات الطبية بشكل أخلاقي وفعال.

مع أكثر من 8,000 خبير بدوام كامل في جميع أنحاء العالم، كيف يمكنك الحفاظ على الجودة والأداء وتطوير الموظفين على نطاق واسع؟

يُصمّم تعريف الجودة دائمًا بما يتناسب مع حالة الاستخدام الخاصة بكل عميل. تتعاون فرقنا بشكل وثيق مع عملائنا لتحديد معايير الجودة ومعايرتها، مستخدمةً عمليات مخصصة تضمن سرعة التحقق من صحة كل تعليق من قِبل خبراء متخصصين. يُعدّ الاتساق أمرًا بالغ الأهمية لتطوير ذكاء اصطناعي عالي الجودة. ويدعم ذلك معدل استبقاء عالٍ للموظفين (90%) وتركيز قوي على تحليلات الإنتاج، وهو عامل تمييز رئيسي في تصميم Ango Hub، والذي صُمّم بناءً على مُدخلات المستخدمين اليومية من فريقنا.

نستثمر باستمرار في الأتمتة والتحسين وإدارة المعرفة، مدعومين بمنصة التدريب الخاصة بنا iMerit One. هذا الالتزام بالتعلم والتطوير لا يعزز التميز التشغيلي فحسب، بل يدعم أيضًا التطور المهني طويل الأمد لموظفينا، ويعزز ثقافة الخبرة والنمو.

ما هي النصيحة التي تقدمها لرواد الأعمال الطموحين في مجال الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في بناء شيء ذي معنى - سواء في التكنولوجيا أو في التأثير الاجتماعي؟

يتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة مذهلة. تجاوز حدود التكنولوجيا واستمع لعملائك لفهم ما يهم أعمالهم. افهم رغبتهم في السرعة والتغيير والمخاطرة. يمكن للعملاء الأوائل تجربة الحلول. يحتاج العملاء الأكبر إلى معرفة أنك هنا للبقاء وأنك ستواصل منحهم الأولوية. اطمئنهم بنهجك الاستباقي نحو الشفافية والسلامة والمساءلة.

بالإضافة إلى ذلك، اختر مستثمريك وأعضاء مجلس إدارتك بعناية لضمان التوافق على القيم والمصالح المشتركة. في iMerit، حظينا بدعم كبير من مجلس إدارتنا ومستثمرينا خلال الأوقات الصعبة مثل جائحة كوفيد-19، ونعزو ذلك إلى هذا التوافق.

إن الصفات الأساسية التي تساهم في نجاح رائد الأعمال في صناعة التكنولوجيا لا تقتصر على المخاطرة؛ بل تتضمن بناء شركة مربحة وشاملة.

شكرا لك على المقابلة الرائعة ، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا iMerit.