سهام مازومدار، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة WisdomAI – سلسلة المقابلات

سهام 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 تسع سنوات. شغل سهام مناصب قيادية في الهندسة في شركة فيسبوك وشركة جوجل، حيث ساهم في البنية التحتية للبحث الأساسي وتم تكريمه بجائزة مؤسس جوجل. كما شارك في تأسيس شركة Tagtile، وهي منصة ولاء محمولة تم الاستحواذ عليها من قبل شركة فيسبوك. مع خبرة تزيد عن عقدين في هندسة البرمجيات وابتكار الذكاء الاصطناعي، يُعتبر سهام رجل أعمال ومتخصص تكنولوجيا محنك مقيم في منطقة خليج سان فرانسيسكو.

WisdomAI هي منصة ذكاء أعمال اصطناعية متأصلة تعمل على مساعدة الشركات في الوصول إلى رؤى دقيقة ومتاحة في الوقت الفعلي من خلال دمج البيانات المهيكلة وغير المهيكلة من خلال “نسيج المعرفة” المملوك لها. تعمل المنصة على تشغيل وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين ي curate سياق البيانات، والإجابة على أسئلة الأعمال بلغة طبيعية، وتحديد الاتجاهات أو المخاطر بشكل استباقي دون توليد محتوى متخيل. على عكس أدوات الذكاء التجاري التقليدية، تستخدم WisdomAI الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل صارم لإنشاء استفسارات، مما يضمن دقة عالية وموثوقية. تدمج مع أنظمة البيانات الحالية وتدعم أمان الشركات، مع اعتماد مبكر من قبل شركات كبرى مثل سيسكو وكونوكو فيليبس.

لقد شاركت في تأسيس شركة Rubrik وساعدت في توسيعها لتصبح شركة ناجحة في القطاع. ما هو ما دفعك إلى مغادرة الشركة في عام 2023 والعمل على بناء WisdomAI؟ هل كان هناك لحظة محددة أصبحت واضحة بالنسبة لك؟

كانت مشكلة عدم كفاءة البيانات في الشركات تُحدق بي بشكل مباشر. خلال فترتي في شركة Rubrik، شهدت كيف أن الشركات في قائمة فورتشن 500 كانت تغرق في البيانات ولكنها تفتقر إلى الرؤى. حتى مع كل البنية التحتية التي بنيناها، لم يكن هناك أكثر من 20٪ من مستخدمي الشركات الذين لديهم حق الوصول والمعرفة لاستخدام البيانات بشكل فعال في عملهم اليومي. كانت هذه مشكلة كبيرة ومنظومة لا أحد يحلها.

أنا باني بالطبيعة – يمكنك رؤية ذلك في مساري من جوجل إلى Tagtile إلى Rubrik و现在 WisdomAI. أنا أتلقّى الطاقة من خلال مواجهة التحديات الأساسية وبناء الحلول من الصفر. بعد مساعدتي في توسيع شركة Rubrik لتصبح شركة ناجحة في القطاع، شعرت بدفع رجل الأعمال مرة أخرى لمواجهة تحديات بمثل هذه الطموح.

أخيرًا، لم يكن من الممكن تجاهل فرصة الذكاء الاصطناعي. بحلول عام 2023، أصبح واضحًا أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يغلق الفجوة بين توافر البيانات وسهولة استخدامها.felt الوقت مناسبًا لبناء شيء يمكن أن يُجمد رؤى البيانات للجميع، وليس فقط للأشخاص التقنيين.

جاءت لحظة الوضوح عندما أدركت أننا يمكن أن ندمج كل ما تعلمته حول بنية البيانات في شركة Rubrik مع الإمكانيات التحويلية للذكاء الاصطناعي لحل هذه المشكلة الأساسية.

تُقدم WisdomAI “نسيج المعرفة” ومجموعة من وكلاء الذكاء الاصطناعي. هل يمكنك شرح كيفية عمل هذا النظام معًا لتحقيق ما هو أبعد من لوحات التحكم التقليدية للذكاء التجاري؟

لقد بنينا منصة رؤى بيانات وكلائية تعمل مع البيانات حيثما تكون – مهيكلة، غير مهيكلة، و حتى “بيانات غير نظيفة” تحتوي على أخطاء. بدلاً من طلب تقارير من فرق التحليل، يمكن للمدراء التجاريين وضع الأسئلة مباشرة والتحقق من التفاصيل. يمكن تدريب منصتنا على أي نظام مخزن بيانات عن طريق تحليل سجلات الاستفسارات.

نحن متوافقون مع خدمات البيانات السحابية الكبرى مثل Snowflake و Microsoft Fabric و BigQuery من جوجل و Redshift من أمازون و Databricks و Postgres، بالإضافة إلى تنسيقات المستندات مثل Excel و PDF و PowerPoint.

على عكس الأدوات التقليدية المصممة في المقام الأول للمحللين، تمكّن واجهة التحكم التفاعلية الأشخاص من الحصول على الإجابات مباشرة، بينما يتيح لنا هيكل الوكلاء المتعددين استفسارات معقدة عبر أنظمة بيانات متنوعة.

لقد أكدت أن WisdomAI يتجنب الخيال من خلال فصل الذكاء الاصطناعي التوليدي عن توليد الإجابات. هل يمكنك شرح كيفية استخدام نظامك للذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل مختلف – وماذا يعني ذلك للثقة في الشركات؟

يتدرب نموذج السياق الجاهز للذكاء الاصطناعي على بيانات المنظمة لإنشاء فهم سياقي عالمي يُجيب على الأسئلة بدقة семантиات عالية مع الحفاظ على خصوصية البيانات وحوكمة البيانات. بالإضافة إلى ذلك، نستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لصياغة استفسارات محددة جيدًا تتيح لنا استخراج البيانات من الأنظمة المختلفة، بدلاً من تغذية البيانات الخام إلى النماذج اللغوية الكبيرة. هذا أمر بالغ الأهمية لمواجهة الخيال ومخاوف السلامة المتعلقة بالنماذج اللغوية الكبيرة.

لقد صاغت مصطلح “منصة رؤى بيانات وكلائية”. كيف تختلف الذكاء الوكلائي عن أدوات التحليل التقليدية أو حتى مساعدي الذكاء الاصطناعي القياسي؟

تُبطئ أدوات الذكاء التجاري التقليدية اتخاذ القرارات لأن كل سؤال يجب أن يمر عبر صواميل بيانات منفصلة وفرق من المتخصصين. عندما يحتاج رئيس قسم الإيرادات إلى معرفة كيفية إغلاق الربع، عادةً ما يمر الجواب عبر ستة أيدٍ – محللون يتعاملون مع استخراجات CRM، ومهندسي بيانات يخيطون الملفات معًا، وبناة لوحات تحكم يُحدثون التقارير – مما يُحول سؤالًا بسيطًا إلى مشروع يستغرق عدة أيام.

تُكسر منصتنا هذه الصواميل وتضع عمق البيانات على مسافة ضغط مفتاح واحد، بحيث يمكن لرئيس قسم الإيرادات الحفر من معايير الرأسية إلى تفاصيل مستوى الصف في ثوان.

لا انتظار في طابور المحللين، لا لوحات تحكم مسبقة لا تستطيع مواكبة أسئلة جديدة – فقط رؤى自خدمة 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 تكون و كيفما تكون – هذا هو المثل الأعلى للذكاء التجاري للشركات. الأنظمة التقليدية لا تُبنى للتعامل مع البيانات غير المهيكلة أو “البيانات غير النظيفة” التي تحتوي على أخطاء إملائية. عندما توجد المعلومات عبر مصادر متنوعة – قواعد بيانات، مستندات، بيانات تيليمترية – 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 مخزن بيانات عن طريق تحليل سجلات الاستفسارات، مما يسمح لها بالتكيف مع مفردات البيانات الفريدة لهيكل كل منظمة.

لقد وصفتم عملية تطوير WisdomAI بأنها “برمجة بالاتجاه” – بناء تجارب المنتج مباشرة في الكود أولاً، ثم التكرار من خلال استخدام العالم الحقيقي. ما هي المزايا التي قدمتها هذه النهج لك بالمقارنة مع تصميم المنتج التقليدي؟

“برمجة بالاتجاه” هي تحول 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 يفعله البرنامج، ويكتب الكود من أجلك. هذا يقلل بشكل كبير من الجهد اليدوي والوقت المطلوب تقليديًا للبرمجة.

لمدة طويلة، اتبعت إنشاء المنتجات الرقمية سيناريو مألوفًا: التخطيط المeticulous للمنتج وتصميم الواجهة، ثم تنفيذ التطوير، والتكرار بناءً على التعليقات. المنطق كان واضحًا لأن الاستثمار في التصميم في البداية يقلل من الأعمال المكلفة أثناء مرحلة التطوير الأكثر تكلفة وأطول مدة. لكن ماذا يحدث عندما يقلل التكلفة والوقت لتلك المرحلة التطويرية بشكل كبير؟ هذه القدرة تقلب التسلسل التطويري التقليدي رأسًا على عقب. فجأة، يمكن للمطورين البدء في بناء برمجيات وظيفية بناءً على فهم عام للمتطلبات، حتى قبل الانتهاء من التصاميم التفصيلية للمنتج وتصميم الواجهة.

مع سرعة توليد الكود بواسطة الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يصبح الجهد المبذول في إنشاء تصاميم تفصيلية في البداية أكثر تكلفة مقارنة bằng الحصول على نسخة أساسية وظيفية من البرنامج. يصبح المبدأ الجديد في عالم “برمجة بالاتجاه” هو: تنفيذ (برمجة مع الذكاء الاصطناعي)، ثم التكيف (تصميم وتنقيح).

هذا النهج يسمح بالتحقق المبكر جدًا من概念ات المنتج. تخيل الحصول على تعليقات حول وظائف الميزة الفعلية قبل الاستثمار الكبير في التصاميم البصرية التفصيلية. هذا يمكن أن يؤدي إلى تصاميم أكثر تركيزًا على المستخدم، حيث يتم إعلام عملية التصميم مباشرةً بكيفية تفاعل المستخدمين مع منتج ملموس.

في WisdomAI، نعتمد بنشاط على توليد الكود بواسطة الذكاء الاصطناعي. لقد وجدنا أن عن طريق تبني التطوير السريع، يمكننا اختبار الوظائف الأساسية بسرعة وجمع تعليقات قيمة 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. أي قطاعات شهدت أقوى معدلات التبني – وما هي الحالات التي فاجأتك تأثيرها؟

لقد شهدنا نتائج تحويلية مع العديد من العملاء. لشركة ConocoPhillips (COP ) ، وهي شركة نفط وغاز في قائمة فورتشن 500، يستخدم مهندسو الحفر وعمال الحفر منصتنا لاستفسار بيانات الحفر المعقدة مباشرة بلغة طبيعية. قبل WisdomAI، كان هؤلاء المهندسون يحتاجون إلى مساعدة تقنية حتى للأسئلة التشغيلية الأساسية حول حالة الحفر أو أداء الوظيفة. الآن يمكنهم الوصول إلى هذه المعلومات على الفور، مع المقارنة مع أفضل الممارسات في كُتُب الحفر الخاصة بهم – كل ذلك من خلال نفس الواجهة التفاعلية.

في شركة Descope، وهي شركة أمان سيبراني في نمو سريع، تستخدم WisdomAI كمحلل بيانات افتراضي للمبيعات والتمويل. لقد قللنا من وقت إنشاء التقارير من 2-3 أيام إلى 2-3 ساعات – وهو انخفاض بنسبة 90٪. هذا حول المواعيد الأسبوعية للمبيعات من تمارين جمع البيانات إلى جلسات استراتيجية تركز على رؤى قابلة للتنفيذ. كما يقول رئيس قسم الإيرادات، “Wisdom AI يجلب البيانات إلى أطراف أصابعي. إنه حقًا يُجمد البيانات، ليجعلني أستطيع أن أسأل وأتحرك في يومي، بدلاً من تعريف سؤالي، والانتظار حتى يُبنى الجواب، والحصول عليه في 5 أيام”. كان هذا القدرة على اتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات بسرعة غير مسبوقة أمرًا بالغ الأهمية لشركة في سوق إدارة الهوية التنافسية.

مثال عملي: يسأل رئيس قسم الإيرادات، “كيف سأغلق ربع السنة؟” تعرض منصتنا على الفور قائمة الصفقات المعلقة التي يجب التركيز عليها، جنبًا إلى جنب مع المعلومات حول ما يُعيق كل صفقة – مثل الأسئلة المحددة التي ينتظر العملاء إجاباتها. يحدث هذا بضغطات مفتاح الخمس، بدلاً من خمسة متخصصين وأيام التأخير.

تعتبر العديد من الشركات اليوم مخمورة باللوحات والتقارير والأدوات المنفصلة. ما هي أكثر المفاهيم الخاطئة شيوعًا التي تُعتقد عن الذكاء التجاري اليوم؟

تجلس المنظمات على كنوز من المعلومات، لكنها تُجهد للاستفادة من هذه البيانات لاتخاذ قرارات سريعة. التحدي لا يتعلق فقط بوجود البيانات، ولكن بالعمل معها في حالتها الطبيعية – والتي غالبًا ما تشمل “بيانات غير نظيفة” غير منقحة من الأخطاء الإملائية. تستثمر الشركات بكثافة في البنية التحتية، لكنها تواجه عقبات مع لوحات صلبة وتنظيف بيانات رديء ومعلومات منفصلة. تحتاج معظم الشركات إلى فرق متخصصة لتشغيل التقارير، مما يُحدث تأخيرات كبيرة عندما يحتاج قادة الأعمال إلى إجابات سريعة. واجهة حيث يستخدم الناس البيانات لا تزال متقادمة على الرغم من التقدّم في محركات البيانات السحابية وعلوم البيانات.

هل تعتبر WisdomAI كمكمل لأدوات الذكاء التجاري الحالية مثل Tableau أو Looker، أو ستستبدلها في النهاية؟ كيف تتناسب مع مجموعة البيانات الشاملة للشركات؟

نحن متوافقون مع خدمات البيانات السحابية الكبرى مثل Snowflake و Microsoft Fabric و BigQuery من جوجل و Redshift من أمازون و Databricks و Postgres، بالإضافة إلى تنسيقات المستندات مثل Excel و PDF و PowerPoint. نهجنا يُغير واجهة حيث يستخدم الناس البيانات، والتي ظلت متقادمة على الرغم من التقدّم في محركات البيانات السحابية وعلوم البيانات.

إلى أين تري WisdomAI في غضون خمس سنوات – وكيف تري مفهوم “الذكاء الوكلائي” يتطور عبر منظومة الشركات؟

مستقبل التحليلات يتحرك من تقارير الأخصائيين إلى ذكاء自خدمة يمكن الوصول إليه من قبل الجميع. لم تصل أدوات الذكاء التجاري إلى أكثر من 20٪ من موظفي الشركات، على الرغم من وجودها لمدة 20 عامًا. في غضون اثني عشر شهرًا، تبنت 60٪ من مستخدمي مكان العمل ChatGPT، العديد منهم يستخدمونه لتحليل البيانات. هذا الفرق الكبير يُظهر الإمكانية الكبيرة لواجهات التفاعل للزيادة في معدل التبني.

نحن نشهد تحولًا جوهريًا حيث يمكن جميع الموظفين استجواب 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 عنها في اللوحات.

شكرًا على المقابلة الرائعة، يُرجى من القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد زيارة WisdomAI.