Dr. Sam Zheng, CEO & Co-Founder of DeepHow – Rozhovorová série

Sam Zheng, CEO a spoluzakladatel DeepHow, stojí v čele rychle se vyvíjející startupu, který je podporován uznávanými investory. DeepHow revolucionalizuje školení kvalifikované pracovní síly inovativní, AI-poháněnou, video-centrickou platformou pro zachycení a přenos znalostí.

Předtím, než se Sam připojil k DeepHow, strávil více než deset let v Siemens, kde řídil digitální inovace v různých odvětvích. Jeho pozoruhodné projekty, jako je Cloud Digital Inspection Jacket, významně zlepšily sdílení technických znalostí, efektivitu a uživatelský zážitek, a jeho tým získal prestižní Siemens Innovation Award.

Sam současně působí jako adjunkt psychologie na Tsinghua University a má doktorát z inženýrské psychologie a magisterský titul ze statistiky z University of Illinois at Urbana-Champaign.

Máte vzdělání v psychologii a statistice, jak jste přešli k zaměřování se na videa a strojové učení?

Mé zázemí v psychologii a statistice mi vlastně sloužilo jako přirozený přechod do oblasti strojového učení a video-centrických platforem. Studium psychologie mě fascinuje lidským mozkem a inteligencí, zejména procesem učení dovedností a rozvoje odbornosti. Mezitím statistika poskytla matematický základ pro zkoumání umělých neuronových sítí, inspirovaných naší biologickou mozkovou činností.

V dnešní digitální éře se videa stala více interaktivním a efektivním prostředkem učení. Tento posun je zřejmý u platforem jako YouTube a TikTok, kde uživatelé, zejména mladší generace, tráví hodiny konzumací a učením se z videoobsahu.

Nicméně tradiční proces vytváření instruktážních nebo návodných videí, zejména části úpravy, je časově náročný a vyžaduje mnoho práce. Krátké video trvající několik minut může vyžadovat hodiny pečlivé práce. Rozpoznání této neefektivnosti a potenciálu pro zlepšení učení vedlo mé spoluzakladatele a mě k využití síly umělé inteligence (AI) a strojového učení ke zrychlení procesu vytváření návodných videí.

Naše AI-poháněná video platforma může transformovat hodiny náročné práce na pouhé minuty, výrazně zlepšuje efektivitu bez kompromisů. V podstatě mé akademické znalosti v oblasti lidské kognice a statistických modelů, které ji napodobují, mi pomohly vybudovat tuto inovativní firmu.

Máte několik patentů pod svým jménem, který z nich je pro vás nejvýznamnější?

Všechny mé patenty se zaměřují na využití technologií ke zlepšení lidské výkonnosti. Během mého působení v Siemens jsem pracoval na řešení pro profesora Stephena Hawkinga. Vyvinuli jsme intuitivní metodu zadávání textu pomocí očí, aby pomohla lidem s ALS, podobným stavem jako profesor Hawking. Tato inovativní práce je nyní součástí čekajícího patentu.

Nicméně nejvýznamnější patent, na kterém jsem pracoval, je nedávný: Generativní AI-Powered Know-How Management Platform pro průmyslové a výrobní organizace.

Zde je stručný přehled:

Naše vynález představuje pokročilé generativní AI řešení speciálně navržené pro průmyslové a výrobní organizace. Účinně zachycuje, organizuje a šíří institucionální a kmenové znalosti, protínající se s oblastmi, jako je umělá inteligence, strojové učení, školení a rozvoj, a systémy řízení znalostí.

Průmyslové a výrobní sektory často čelí obrovským výzvám při zachycení, organizaci a sdílení kritických znalostí. Vysoké míry fluktuace zaměstnanců, složité procesy a neustálá potřeba dalšího vzdělávání zvyšují tyto obtíže. Tradiční metody řízení znalostí jsou často zdlouhavé, časově náročné a chybí jim flexibilita, což vyžaduje pokročilejší řešení.

Naše generativní AI řešení využívá proprietární algoritmy a techniky strojového učení ke zjednodušení a vylepšení různých procesů.

Můžete sdílet příběh o vzniku DeepHow?

Předtím, než jsme spustili DeepHow, jsem pracoval se našimi ostatními spoluzakladateli, Patrikem Matos da Silva a Wei-Liang Kao, v Siemens, kde jsme řídili různé digitální inovační projekty v průmyslových a výrobních odvětvích. Naše cesta se výrazně posunula, když jsme se v roce 2018 připojili k Techstars Mobility Accelerator v Detroitu. Zažili jsme to jako boot camp, který nám pomohl ověřit náš nápad, identifikovat mezery a spojit se s potenciálními investory, partnery a mentory.

Viděli jsme hodnotu v dovednostech a zkušenostech, které lidé získali za roky, ale byl tam jeden problém – neexistoval skutečně efektivní způsob, jak zachytit a sdílet tyto znalosti. Pozorovali jsme, jak rychle se technologie vyvíjí, a došlo nám, že metody, které jsme používali pro školení zaměstnanců, nebyly dostatečně efektivní a nebyly dostatečně zajímavé.

Rozpoznali jsme jedinečnou příležitost spojit pokroky v AI a video technologii, aby úplně změnily způsob, jakým zachycujeme, strukturujeme a sdílíme informace. Proto jsme se rozhodli vybudovat DeepHow, platformu, kde společnosti mohou vytvářet úžasné školicí videa ve své firmě a zůstat v kontrolě. Abychom mohli tuto ideu uvést do života, vytvořili jsme AI systém nazvaný “Stephanie”. Stephanie je páteř našeho řešení, zachycuje znalosti odborníků a vytváří znalostní repozitář. Generuje krok za krokem interaktivní návodná videa, aby urychlila proces učení pro nové a méně zkušené zaměstnance.

Pomocí AI workflow indexování a segmentace jsme dokázali vytvořit videoobsah desetkrát rychleji a zlepšit výkon pracovní síly o 25%.

Ušli jsme dlouhou cestu od počátků, ale naše mise zůstává stejná. Jsme odhodláni pomáhat společnostem využít jejich bohaté institucionální znalosti a odbornosti a umožnit jejich zaměstnancům neustále se učit a růst. Je to vzrušující cesta.

Jaké jsou některé z pracovních výzev, které DeepHow řeší?

Přenos znalostí: V jakékoli pracovní době může být přenos dovedností a znalostí, zejména od zkušených zaměstnanců na nové zaměstnance nebo méně zkušené zaměstnance, poměrně velkou výzvou. Umožnili jsme, aby tyto znalosti byly zachyceny a strukturovány způsobem, který je jednoduchý pro sdílení, rozdělený do segmentů a snazší pro pochopení.

Účinnost školení: Tradiční školení může být nudné, že? Dlouhé hodiny, obtížné si zapamatovat informace – není to vždy nejefektivnější proces. S DeepHow mohou zaměstnanci učit se svým vlastním tempem a způsobem, který je lépe přizpůsoben jejich jedinečnému stylu učení. Naším cílem je učinit školení bezbolestným a příjemným.

Mezera ve dovednostech: Někdy může být obtížné určit, kde jsou mezery ve dovednostech vašich týmů. To je další věc, kterou můžeme pomoci. Naše platforma používá analytiku, aby ukázala, kde je mezera ve školení, a umožňuje školicím týmům most této mezery vytvořením konkrétního obsahu, který potřebují.

Staré školicí materiály: Věci se mění rychle, že? Standardy a postupy se neustále vyvíjejí. No, my zajistíme, aby vaše školicí materiály nebyly nikdy zanechány pozadu. Úprava a aktualizace je rychlá a bezbolestná, a možnost sdílet tyto aktualizace napříč různými lokalitami a odděleními pomocí jednoduchého přiřazení dovedností zajišťuje, že nikdo není bez nejaktuálnějších informací.

Školení na vyžádání: Pohodlí je král! Každý chce mít přístup k tomu, co potřebuje, kdykoli to potřebuje. To je filozofie za DeepHow. Věříme, že školení by nemělo být naplánovanou událostí, která narušuje celý den, ale flexibilním zdrojem, který je tam, kdykoli je potřeba. Být omezen místem a časem není ideální. Potřebujete se něco naučit, hned teď? Hledejte a sledujte. Nemůže být jednodušší.

Zvyšování zapojení zaměstnanců: Všichni víme, že školení může být někdy, no, ne vždycky nejzajímavější věc. Ale nemusí to být tak. DeepHow umožňuje tvůrcům prostor pro kreativitu. Učení by mělo být zábavným, interaktivním a příjemným zážitkem.

Podpora komunikace: Komunikace může být obtížná, zejména při řešení složitých procesů nebo postupů. Naše platforma usnadňuje komunikaci tím, že umožňuje krok za krokem průvodce, které umožňují zaměstnancům snadno strávit a pochopit úkol.

Jak DeepHow umožňuje podnikům vytvořit adaptivní školicí program?

Zvažme tradiční školicí prostředí. Máte statický materiál, rigidní harmonogramy a jeden velikost pro všechny přístup. Tyto metody nezohledňují, že každý se učí jinak a jiným tempem. Není to škálovatelné nebo flexibilní, aby se přizpůsobilo rychle se měnícímu prostředí nebo individuálnímu pokroku zaměstnanců. To jsou významné bolesti pro jakoukoli firmu, že?

To je přesně tam, kde DeepHow vstupuje do hry. Pomáháme vám otočit tyto problémy. Pomáháme firmám vyvinout agilní školicí programy, které jsou dynamické, personalizované a vysoce reaktivní na obchodní potřeby a vzorce učení zaměstnanců.

Naše platforma zachycuje znalosti odborníků v jednoduchých, video-založených učebních modulech. Ale nekončíme tam. Využíváme sílu AI k analýze interakcí zaměstnanců s těmito modely, umožňující hlubší vhled do toho, kde vaše mezery ve dovednostech zůstávají. Je to o tom, aby se slabosti proměnily v síly a využily individuálních oblastí odbornosti k podpoře kontinuální kultury učení.

Jakou roli hraje DeepHow při zvyšování bezpečnosti na pracovišti?

Bezpečnost je tak kritickým aspektem každého pracoviště, a přesto je často obtížné ji dostat správně, což vede k nešťastným nehodám a porušování předpisů. To je bohužel pravda v odvětvích, jako je výroba, stavebnictví nebo zdravotnictví, kde i malá chyba může mít významné důsledky.

Kde tedy DeepHow vstupuje do tohoto obrazu? No, jsme vášniví o zajištění toho, aby bezpečnostní postupy byly jasně pochopeny a konzistentně implementovány napříč celou deskou.

Děláme to tak, že poskytujeme platformu, kde společnosti mohou snadno zachytit a sdílet znalosti odborníků o bezpečnostních protokolech. Místo starých, obtížně srozumitelných manuálů nabízíme interaktivní, krok za krokem video průvodce. Jsou přímé, snadno srozumitelné a nej重要něji, přístupné kdykoli, kdekoli. To znamená, že zaměstnanci nikdy nemají omluvu, aby zůstali v obraze s nejnovějšími bezpečnostními protokoly. Bezpečnost by měla být vždy na prvním místě a každý si zaslouží cítit se bezpečně na pracovišti.

Jak je Generativní AI používán k umožnění tohoto?

V srdci naší Generativní AI-poháněné platformy pro řízení znalostí, “Maven”, leží sada inovativních schopností zaměřených na revolucionalizaci způsobu, jakým průmyslové a výrobní organizace zachycují, spravují a sdílejí své institucionální a kmenové znalosti. Maven využívá proprietární algoritmy a pokročilé techniky strojového učení ke zjednodušení a vylepšení různých procesů:

1. Streamlined Video SOP Creation: Pomocí našich jedinečných Generativní AI algoritmů Maven usnadňuje automatickou generaci video-shooting průvodců a scénářů. To usnadňuje vytváření vysoce kvalitních video SOP s konzistencí, stanovující nový standard odvětví.
2. Efficient Workflow Optimization: Díky pokročilým technikám strojového učení Mavenova workflow vizualizační nástroje umožňují uživatelům zjednodušit složité úkoly, čímž se zvyšuje produktivita prostřednictvím uživatelsky přívětivých rozhraní a chytrých aplikací AI.
3. Strategic Knowledge Mapping: Mavenovy AI algoritmy pomáhají organizacím mapovat kritické znalosti, identifikovat mezery ve znalostech a odhalovat důležité příležitosti pro obsah. To vede k vývoji cílených školicích materiálů, které jsou jedinečně přizpůsobeny potřebám kvalifikované pracovní síly.
4. AI-Enhanced Chat Feature: Poháněno předními algoritmy zpracování přirozeného jazyka Mavenův AI Chat umožňuje uživatelům přístup k nezbytným informacím rychle a efektivně pomocí přirozených jazykových dotazů.
5. Multimodal Content Generation: V situacích, kdy není k dispozici psaný SOP, Maven může analyzovat videoobsah a generovat multimodální obsah, jako jsou krok za krokem video SOP, textové SOP a workflow diagramy, tím pádem zjednodušuje proces vytváření obsahu.

Spojením pokročilé Generativní AI s nejnovějšími strategiemi řízení znalostí nabízí Maven organizacím jedinečný nástroj pro využití potenciálu kvalifikované pracovní síly, pohánějící kontinuální zlepšování a inovace.

Jsou zde další typy algoritmů strojového učení, které se používají?

Ano, DeepHow využívá řadu sofistikovaných algoritmů strojového učení a AI technik v oblastech, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP) a počítačové vidění. Tyto techniky, både dohlížené a nedohližené, jsou základem naší proprietární, doménově specifické AI technologie, která byla vyškolena a optimalizována pro průmyslové a výrobní sektor. Klíčové oblasti aplikace zahrnují:

1) Workflow Segmentation: Používáme algoritmy strojového učení k extrahování kritických informací a kroků z komplexních, nestrukturovaných demonstrací úkolů zachycených ve videích. To nám umožňuje rozdělit komplexní postupy na zvládnutelné, učitelné kroky.

2) Multimodal Step Embedding: Modelováním “aktivity genomu” jsme schopni rekonfigurovat instrukce a workflow průvodce, aby lépe vyhovovaly specifickým provozním kontextům.

3) Cross-Modality Retrieval: Používáme pokročilé techniky vyhledávání ve videích, aby uživatelé mohli efektivněji a přesněji získat přístup k relevantním informacím.

4) Know-How Mapping: Konstruujeme znalostní graf, který vizuálně reprezentuje jádrové kompetence organizace. To umožňuje firmám jasně identifikovat své znalostní aktiva, umožňující efektivnější strategie školení a rozvoje.

Tyto pokročilé techniky strojového učení, kombinované s našim zaměřením na průmyslové a výrobní služby, nám umožňují nabízet komplexní řešení jedinečných výzev, kterým čelí organizace v těchto sektorech.

Pro společnosti, které chtějí začít, jaký je proces?

Navrhli jsme naší platformu s ohledem na jednoduchost, takže začlenění vaší společnosti nemusí být složité. Ve skutečnosti více než 80+ firem a SMB zákazníků úspěšně nasadilo naše řešení do více než 400 lokalit ve 24 zemích na 6 kontinentech.

Nejprve se naše týmy setkají a budou diskutovat o specifických potřebách a bolestech vaší společnosti. Chceme pochopit vaše cíle, školicí výzvy, které jste čelili, typ dovedností, které vaše pracovní síla potřebuje – celý obraz.

Poté vás provedeme procesem zachycení znalostí vašich odborníků. To může být o jakémkoli procesu nebo dovednosti, která je důležitá pro vaši společnost. Naši tým vám pomůže vytvořit tyto krok za krokem video průvodce pomocí intuitivních nástrojů DeepHow.

Naši tým je tam, aby vás podporoval na każdém kroku, od počáteční nastavení po neustálou optimalizaci vašeho školicího programu. Jsme zde, abychom vytvořili partnerství s vámi a zlepšili dovednosti a efektivitu vaší pracovní síly. Stačí navštívit DeepHow.com, aby jste mohli začít.

Je zde něco jiného, co byste chtěli sdílet o DeepHow?

V srdci DeepHow je jasná a přesvědčivá mise: chceme vybavit každého kvalifikovaného pracovníka, aby se stal odborníkem. Usilujeme o to, aby přenos znalostí a školení byly bezproblémové, interaktivní a nákladově efektivní, využívající transformační sílu AI. Pevně věříme, že technologie by měla doplňovat lidské schopnosti, ne je nahrazovat. Tento princip řídí vše, co děláme.

V naší rychle se měnící technologické krajině je tato mise relevantnější než kdykoli předtím. Posun směrem k digitální transformaci a Průmyslu 4.0 modernizoval výrobu, zavedl řadu pokročilých technologií. Tyto inovace výrazně změnily požadavky na pracovníky, kteří musí získat nové technické dovednosti pro provoz, údržbu a optimalizaci těchto sofistikovaných strojů. Tempo změn je tak rychlé, že tradiční školicí přístupy bojují, aby držely krok, což vede k neustále se rozšiřující mezeře ve dovednostech.

Naším cílem je řešit tuto výzvu přímo. Pomáháme pracovníkům “postavit zpět lépe” tím, že je připravíme na továrny zítřka. Vysoká úroveň automatizace znamená, že je méně potřeba manuální práce; místo toho se zaměřujeme na využití odborných znalostí a intuice při provozu pokročilých technologických systémů.

Továrny se vyvinuly podstatně za posledních deset let, s integrací robotiky, kobotiky a analytických technologií, které neustále optimalizují výstup a minimalizují odpad. Pro řízení těchto technologií je nezbytná kvalifikovaná pracovní síla.

DeepHow poskytuje moderní školicí metodu, která umožňuje výrobcům přilákat talent, obsadit vstupní pozice a postupně rozvíjet pracovníky pro pokročilé role ve výrobě, logistice a plánování. S důrazem na moderní, interaktivní školení pomáháme měnit vnímání výroby z koncepce “dead-end kariéry” na dynamické, technologicky poháněné odvětví s neomezenými možnostmi.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit DeepHow.