مقابلات
سوهم مازومدار، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة WisdomAI – سلسلة المقابلات
سوهم مازومدار هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة WisdomAI، وهي شركة في طليعة الحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. قبل تأسيس WisdomAI في عام 2023، كان المؤسس المشارك والمهندس المعماري الرئيسي في شركة Rubrik، حيث لعب دورًا رئيسيًا في توسيع الشركة خلال فترة تبلغ 9 سنوات. شغل سوهم مناصب قيادية في الهندسة في شركة فيسبوك وشركة جوجل، حيث ساهم في بنية البحث الأساسية وتم تكريمه بجائزة مؤسسي جوجل. كما شارك في تأسيس شركة Tagtile، وهي منصة ولاء محمول تم الاستحواذ عليها من قبل فيسبوك. مع أكثر من عقدين من الخبرة في هندسة البرمجيات وابتكار الذكاء الاصطناعي، سوهم هو رائد أعمال ومتخصص تكنولوجيا مخضرم في منطقة خليج سان فرانسيسكو.
WisdomAI هي منصة ذكاء أعمال اصطناعية أصلية تساعد الشركات على الوصول إلى رؤى دقيقة ومتاحة في الوقت الفعلي عن طريق دمج البيانات المهيكلة وغير المهيكلة من خلال “نسيج المعرفة” المملوك لها. تمكن المنصة وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين لتنقية سياق البيانات والإجابة على أسئلة الأعمال بلغة طبيعية والكشف عن الاتجاهات أو المخاطر بشكل استباقي – دون توليد محتوى متخيل. على عكس أدوات الذكاء التجاري التقليدية، تستخدم WisdomAI الذكاء الاصطناعي التوليدي حصريًا لإنشاء استفسارات، مما يضمن دقة عالية وموثوقية. تتم интеграة المنصة مع بيئات البيانات الحالية وتدعم أمان الشركات، مع اعتماد مبكر من شركات كبرى مثل سيسكو وكونوكوفيليبس.
لقد شاركت في تأسيس شركة Rubrik وساعدت في توسيعها إلى شركة ناجحة في الشركات. ما هو ما ألهمك لتركها في عام 2023 وبناء WisdomAI – وهل كان هناك لحظة معينة أصبحت واضحة من خلالها هذا الاتجاه الجديد؟
كانت مشكلة عدم كفاءة البيانات في الشركات تُحدق في وجهي. خلال فترتي في شركة Rubrik، شهدت بشكل مباشر كيف كانت شركات الفورتشن 500 تغرق في البيانات ولكنها تفتقر إلى الرؤى. حتى مع كل البنية التحتية التي بنيناها، كان أقل من 20٪ من مستخدمي الشركات يمتلكون حق الوصول والمعرفة اللازمة لاستخدام البيانات بشكل فعال في عملهم اليومي. كانت هذه مشكلة كبيرة ونظامية لم يكن أحد يحلها حقًا.
أنا أيضًا بناءً من طبيعتي – يمكنك رؤية ذلك في مساري من جوجل إلى Tagtile إلى Rubrik و现在 WisdomAI. أنا أتلقى الطاقة من خلال اتخاذ تحديات أساسية وبناء حلول من الصفر. بعد مساعدتي في توسيع شركة Rubrik إلى نجاح الشركات، شعرت بدفع رائد الأعمال مرة أخرى لمواجهة تحدٍ بمثل هذه الطموح.
أخيرًا، لم يكن من الممكن تجاهل فرصة الذكاء الاصطناعي. بحلول عام 2023، أصبح واضحًا أن الذكاء الاصطناعي يمكنه终于 سد الفجوة بين توافر البيانات وسهولة استخدامها.felt الوقت مناسبًا لبناء شيء يمكن أن يُجمد رؤى البيانات للجميع، وليس فقط القليل من الفنيين.
جاءت لحظة الوضوح عندما أدركت أننا يمكننا دمج كل ما تعلمته حول بنية البيانات في شركة Rubrik مع الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي لحل هذه المشكلة الأساسية.
تقدم WisdomAI “نسيج المعرفة” و套ة من وكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكنك شرح كيف تعمل هذه الأنظمة معًا لتجاوز لوحات التحكم التقليدية للذكاء التجاري؟
لقد بنينا منصة رؤى بيانات وكلائية تعمل مع البيانات حيثما وجدت – مهيكلة، غير مهيكلة، و حتى “بيانات قذرة”. بدلاً من طلب من فرق التحليل चलrunning تقارير، يمكن لمديري الأعمال طرح الأسئلة مباشرة والتحقق من التفاصيل. يمكن تدريب منصتنا على أي نظام تخزين بيانات عن طريق تحليل سجلات الاستفسارات.
نحن متوافقون مع خدمات البيانات السحابية الرئيسية مثل Snowflake و Microsoft Fabric و BigQuery من جوجل و Redshift من أمازون و Databricks و Postgres وأيضًا تنسيقات المستندات مثل Excel و PDF و PowerPoint وغيرها.
على عكس الأدوات التقليدية المصممة في الغالب لمحللين، تمكن واجهة التحادث لدينا مستخدمي الأعمال من الحصول على الإجابات مباشرة، بينما يتيح لنا هيكل الوكلاء المتعددين استفسارات معقدة عبر أنظمة بيانات متنوعة.
لقد شددت على أن WisdomAI يتجنب الهلوسة من خلال فصل الذكاء الاصطناعي التوليدي عن توليد الإجابة. يمكنك شرح كيف يستخدم نظامك الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف – ولماذا هذا الأمر مهم للثقة في الشركات؟
يتم تدريب نموذج السياق الجاهز للذكاء الاصطناعي على بيانات المنظمة لإنشاء فهم سياقي عالمي يجيب على الأسئلة بدقة семантиات عالية مع الحفاظ على خصوصية البيانات والحوكمة. بالإضافة إلى ذلك، نستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لصياغة استفسارات محددة جيدًا التي تتيح لنا استخراج البيانات من الأنظمة المختلفة، بدلاً من تغذية البيانات الخام إلى نماذج اللغة الكبيرة. هذا أمر بالغ الأهمية لمعالجة الهلوسة ومخاوف السلامة المتعلقة بنماذج اللغة الكبيرة.
لقد صاغت مصطلح “منصة رؤى بيانات وكلائية”. كيف تختلف الذكاء الوكلائي عن أدوات التحليل التقليدية أو حتى مساعدي الذكاء الاصطناعي القياسي؟
تُبطئ أدوات الحزمة التقليدية عملية اتخاذ القرار لأن كل سؤال يجب أن يمر عبر صوامط بيانات غير متصلة وفريق من المتخصصين. عندما يحتاج رئيس قسم الإيرادات إلى معرفة كيفية إغلاق الربع، عادةً ما يمر الجواب عبر ستة أيدٍ – محللون يتعاملون مع استخراج CRM، ومهندسون بيانات يخيطون الملفات معًا، وبناء داشبورد يُحدثون التقارير – مما يtransform تحويل استفسار بسيط إلى مشروع يستغرق عدة أيام.
تُكسر منصتنا هذه الصوامط ووضع عمق البيانات على مسافة ضغط مفتاح واحد، بحيث يمكن لرئيس قسم الإيرادات الحفر من معايير الرؤية الأساسية إلى تفاصيل مستوى الصف في ثوان.
لا توجد انتظارات في طابور المحلل، ولا لوحات تحكم مسبقة التعريف لا تستطيع مواكبة أسئلة جديدة – فقط رؤى ذاتية الخدمة يتم تسليمها بسرعة الأعمال.
كيف تضمن WisdomAI التكيف مع مفردات البيانات الفريدة وهيكل كل شركة؟ ما هو الدور الذي يلعبُه الإدخال البشري في تحسين “نسيج المعرفة”؟
العمل مع البيانات حيثما وجدت و كيفما وجدت – هذا هو الأساس للحصول على رؤى أعمال في الشركات. الأنظمة التقليدية لا تُبنى للتعامل مع البيانات غير المهيكلة أو “البيانات القذرة” التي تحتوي على أخطاء إملائية. عندما توجد المعلومات عبر مصادر متنوعة – قواعد بيانات، مستندات، بيانات تيليمتري – تعاني المنظمات من دمج هذه المعلومات بشكل متسق.
بدون القدرة على التعامل مع أنواع البيانات المتنوعة، يبقى السياق القيم معزولًا في أنظمة منفصلة. يمكن تدريب منصتنا على أي نظام تخزين بيانات عن طريق تحليل سجلات الاستفسارات، مما يسمح لها بالتكيف مع مفردات البيانات الفريدة وهيكل كل منظمة.
لقد وصفتم عملية تطوير WisdomAI بأنها “برمجة الاهتزاز” – بناء تجارب المنتج مباشرة في الكود أولاً، ثم التكرار من خلال استخدام العالم الحقيقي. ما هي المزايا التي قدمتها هذه الطريقة لك بالمقارنة مع تصميم المنتج التقليدي؟
“برمجة الاهتزاز” هي تغيير كبير في كيفية بناء البرمجيات حيث يستخدم المطورون أدوات الذكاء الاصطناعي لتوليد الكود ببساطة عن طريق وصف الوظيفة المرغوبة بلغة طبيعية. إنه مثل مساعد ذكري يفعل ما تريد أن تفعله البرمجيات، ويكتب الكود من أجلك. هذا يقلل بشكل كبير من الجهد اليدوي والوقت الذي يتطلبه الترميز تقليديًا.
لمدة عشرات السنين، اتبعت إنشاء المنتجات الرقمية سيناريو مألوفًا: التخطيط المeticulous للمنتج وتصميم الواجهة، ثم تنفيذ التطوير، والتكرار بناءً على التغذية الراجعة. المنطق كان واضحًا لأن الاستثمار في التصميم في البداية يقلل من إعادة العمل المكلفة خلال مرحلة التطوير الأكثر تكلفة ووقتًا. ولكن ماذا يحدث عندما ينخفض التكلفة والوقت المطلوبين لتنفيذ هذا التطوير بشكل كبير؟ هذه القدرة تقلب التسلسل التقليدي للتطوير رأسًا على عقب. فجأة، يمكن للمطورين البدء في بناء برنامج وظيفي بناءً على فهم عام للمتطلبات، حتى قبل إتمام التصاميم التفصيلية للمنتج وواجهة المستخدم.
مع سرعة توليد كود الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يصبح الجهد المبذول في إنشاء تصاميم شاملة في البداية أكثر وقتًا نسبيًا من الحصول على إصدار أساسي من البرنامج يعمل. يصبح المنهج الجديد في عالم “برمجة الاهتزاز” هو: تنفيذ (كود مع الذكاء الاصطناعي)، ثم التكيف (تصميم وتنقيح).
تسمح هذه الطريقة بإمكانية التحقق المبكر من مفهوم المنتج الأساسي. تخيل الحصول على التغذية الراجعة حول وظيفة الميزة الفعلية قبل الاستثمار الكبير في تصميمات بصرية مفصلة. هذا يمكن أن يؤدي إلى تصميمات أكثر مركزًا على المستخدم، حيث يتم إعلام عملية التصميم مباشرةً عن طريق كيفية تفاعل المستخدم مع منتج ملموس.
في WisdomAI، نرحب بنشاط بتوليد كود الذكاء الاصطناعي. لقد وجدنا أن عن طريق تبني التطوير السريع الأولي، يمكننا اختبار الوظائف الأساسية بسرعة وجمع التغذية الراجعة القيمة من المستخدمين في وقت مبكر من العملية، مباشرة على المنتج. هذا يسمح لفريق التصميم بالتركيز على تحسين تجربة المستخدم وتصميم الواجهة بناءً على استخدام العالم الحقيقي، مما يؤدي إلى منتجات أكثر فاعلية ومحبوبة من قبل المستخدمين، وأسرع.
من المبيعات والتسويق إلى التصنيع ونجاح العملاء، تستهدف WisdomAI طيفًا واسعًا من حالات استخدام الأعمال. ما هي الصناعات التي شهدت أقصى معدل للتبني – وما هي حالات الاستخدام التي فاجأتك في تأثيرها؟
لقد شهدنا نتائج تحويلية مع العديد من العملاء. لشركة ConocoPhillips، وهي شركة نفط وغاز من فورتشن 500، يستخدم مهندسو الحفر ومشغلوها الآن منصتنا لاستفسار بيانات الحفر المعقدة مباشرة بلغة طبيعية. قبل WisdomAI، كانเหลا المهندسين يحتاجون إلى مساعدة فنية حتى الأسئلة البسيطة حول حالة الحفر أو أداء الوظيفة. الآن يمكنهم الوصول إلى هذه المعلومات على الفور بينما يقارنونها مع أفضل الممارسات في دلائل الحفر – كل ذلك من خلال نفس واجهة التحادث.
قيموا العديد من بائعي الذكاء الاصطناعي في عملية استمرت ستة أشهر، وتم تسليم حلنا تحسينًا بدقة بنسبة 50٪ عن المنافس الأقرب.
في شركة Descope، وهي شركة أمان سيبراني ذات نمو سريع، يتم استخدام WisdomAI كمحلل بيانات افتراضي للمبيعات والتمويل. قللنا من وقت إنشاء التقارير من 2-3 أيام إلى 2-3 ساعات فقط – انخفاض بنسبة 90٪. هذا حول لقاءات المبيعات الأسبوعية من جمع البيانات إلى جلسات استراتيجية تركز على رؤى قابلة للتنفيذ. كما يشير رئيس قسم الإيرادات، “يحضر Wisdom AI البيانات إلى أطراف أصابعي. إنه يحقق الديمقراطية للبيانات، ويمنحني القوة للذهاب للإجابة على الأسئلة والاستمرار في يومي، بدلاً من تعريف سؤالي، والانتظار حتى يُبنى الجواب، والحصول عليه في غضون 5 أيام”. كانت هذه القدرة على اتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات بسرعة غير مسبوقة حاسمة بشكل خاص لشركة سريعة النمو في سوق إدارة الهوية التنافسية.
مثال عملي: يسأل رئيس قسم الإيرادات، “كيف سأغلق ربع السنة؟” تقدم منصتنا على الفور قائمة بالصفقات القائمة التي يجب التركيز عليها، جنبًا إلى جنب مع المعلومات حول ما يؤخر كل منها – مثل الأسئلة المحددة التي ينتظر العملاء إجابتها. يحدث هذا بضغطات خمس مفاتيح بدلاً من ستة متخصصين وأيام التأخير.
تتعامل العديد من الشركات اليوم مع لوحات تحكم و تقارير وأدوات منفصلة. ما هي أكثر المفاهيم الخاطئة شيوعًا التي تملكها الشركات حول الذكاء التجاري اليوم؟
تجلس المنظمات على كنوز من المعلومات وتعاني من استغلال هذه البيانات لاتخاذ قرارات سريعة. التحدي ليس فقط في الحصول على البيانات، ولكن العمل معها في حالتها الطبيعية – والتي غالبًا ما تشمل “بيانات قذرة” غير منقحة من الأخطاء الإملائية. تستثمر الشركات بكثافة في البنية التحتية وتواجه انسدادات مع لوحات تحكم صلبة وتنظيف بيانات رديء ومعلومات منفصلة. تحتاج معظم الشركات إلى فرق متخصصة لتشغيل التقارير، مما يخلق تأخيرات كبيرة عندما يحتاج قادة الأعمال إلى إجابات سريعة. يبقى واجهة حيث يستهلك الناس البيانات قديمة尽管 التقدم في محركات البيانات السحابية وعلوم البيانات.
هل ترى WisdomAI كتوسيع أو استبدال最終ي لأدوات الذكاء التجاري الحالية مثل Tableau أو Looker؟ كيف تتناسب مع مجموعة بيانات الشركات الأوسع؟
نحن متوافقون مع خدمات البيانات السحابية الرئيسية مثل Snowflake و Microsoft Fabric و BigQuery من جوجل و Redshift من أمازون و Databricks و Postgres وأيضًا تنسيقات المستندات مثل Excel و PDF و PowerPoint وغيرها. نهجنا يغير واجهة حيث يستهلك الناس البيانات، التي ظلت قديمة尽管 التقدم في محركات البيانات السحابية وعلوم البيانات.
فيما يخص المستقبل، أين ترى WisdomAI بعد خمس سنوات – وكيف ترى مفهوم “الذكاء الوكلائي” يتطور عبر مشهد الشركات؟
مستقبل التحليلات يتحرك من تقارير مدفوعة بالمتخصصين إلى رؤى ذاتية الخدمة يمكن الوصول إليها للجميع. أدوات الذكاء التجاري موجودة منذ أكثر من 20 عامًا، ولكن التبني لم يصل حتى 20٪ من موظفي الشركة. في غضون ذلك، في مجرد اثنتي عشرة شهرًا، تبنى 60٪ من مستخدمي مكان العمل ChatGPT، العديد منهم يستخدمونه لتحليل البيانات. يظهر هذا الفرق الكبير إمكانية واجهات التحادث لزيادة التبني.
نحن نشهد تحولًا أساسيًا حيث يمكن جميع الموظفين استفسار البيانات مباشرة دون مهارات تقنية. المستقبل سوف يجمع بين القوة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي مع التفاعل البشري الطبيعي، مما يسمح للرؤى بالعثور على المستخدمين بشكل استباقي بدلاً من الحاجة إلى البحث من خلال لوحات التحكم.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا WisdomAI.
