Dr. Sam Zheng, CEO & Co-Founder of DeepHow – Interview Series

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, umělou inteligencí poháněnou, video-centrickou platformou pro zachycení a přenos znalostí.

Předtím, než se Sam připojil k DeepHow, věnoval více než deset let společnosti 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.

Současně Sam působí jako adjunkt profesor 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 oblasti psychologie a statistiky, jak jste přešel k zaměřením na videa a strojové učení?

Mé vzdělání v psychologii a statistice mi vlastně pomohlo přirozeně přejít do oblasti strojového učení a video-centrických platforem. Studium psychologie mě fascinovalo lidským mozkem a inteligencí, zejména procesem učení a rozvoje dovedností. Zatímco statistika mi 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. To je evidentní na platformách 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 část editace, je časově náročný a vyžaduje hodně práce. Krátké video trvající několik minut může vyžadovat hodiny pečlivé práce. Rozpoznání této neefektivnosti a potenciálu pro zlepšení zkušeností s učením, moji spoluzakladatelé a já jsme se rozhodli využít sílu umělé inteligence (AI) a strojového učení, aby urychlit proces vytváření návodných videí.

Naše platforma s umělou inteligencí může transformovat hodiny náročné práce na pouhé minuty, výrazně zlepšující efektivitu bez kompromisů v účinnosti. V podstatě, moje akademická základna pro pochopení lidské kognice a statistických modelů, které ji napodobují, mi pomohla vybudovat cestu pro tuto inovativní iniciativu.

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

Všechny mé patenty se zaměřují na využití technologií pro zlepšení lidské výkonnosti. Během mého působení ve společnosti Siemens jsem pracoval na řešení pro profesora Stephena Hawkinga. Vyvinuli jsme intuitivní metodu vstupu textu pomocí očí, aby pomohli lidem s ALS, podobné jako je stav profesora Hawkinga. Tato inovativní práce je nyní součástí žádosti o patent.

Nicméně, nejvýznamnější patent, na kterém jsem pracoval, je nedávný: Generative AI-Powered Know-How Management Platform for Industrial and Manufacturing Organizations.

Zde je stručný přehled:

Naše vynález představuje špičkové řešení založené na generativní umělém inteligenci speciálně navrženém pro průmyslové a výrobní organizace. Účinně zachycuje, organizuje a šíří institucionální a kmenové znalosti, spojující oblasti jako 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, komplexní 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 řešení využívá proprietární algoritmy a techniky strojového učení ke zjednodušení vytváření video-založených standardních operačních postupů (SOP), optimalizaci pracovních postupů a umožnění rychlého a efektivního přístupu k informacím prostřednictvím funkcí AI poháněného chatu. Díky své adaptabilitě a škálovatelnosti je naše řešení vhodné pro širokou škálu výrobních kontextů.

Můžete sdílet příběh o vzniku DeepHow?

Předtím, než jsme spustili DeepHow, jsem pracoval spolu s našimi ostatními zakladateli, Patrikem Matosem da Silvou a Wei-Liangem Kaem, ve společnosti Siemens, kde jsme řídili různé digitální inovační projekty v průmyslových a výrobních sektorech. Naše cesta udělala velký skok, když jsme se v roce 2018 připojili k Techstars Mobility Accelerator v Detroitu. Tato zkušenost byla vlastně boot campem, který nám pomohl ověřit náši ideu, identifikovat mezery a spojit se s potenciálními investory, partnery a mentory.

Viděli jsme hodnotu dovedností a zkušeností, které lidé získali za roky, ale byl jeden problém – nebyl skutečně efektivní způsob, jak zachytit a sdílet tuto odbornost. 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 kompletně změnily způsob, jakým zachycujeme, strukturalizujeme a sdílíme informace. Takže jsme se rozhodli vybudovat DeepHow, platformu, kde společnosti mohou vytvářet skvělé tréninková videa interně a zůstat v kontrolě. Abychom zrealizovali tuto ideu, vytvořili jsme AI systém nazvaný “Stephanie”. Stephanie je základem našeho řešení, zachycuje odborné znalosti 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 byli schopni vytvořit videoobsah desetkrát rychleji a zlepšit výkon pracovní síly o 25%.

Ušli jsme dlouhou cestu od raných dnů, ale naše mise zůstává stejná. Jsme oddáni pomoci společnostem využít jejich bohatství institucionálních znalostí 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 jakémkoli pracovním prostředí může být přenos dovedností a znalostí, zejména od zkušených zaměstnanců k novým zaměstnancům nebo méně zkušenému personálu, docela výzvou. Umožnili jsme zachytit a strukturalizovat tyto znalosti tak, aby byly jednoduše sdílitelné, rozdělené do segmentů a snadněji pochopitelné.

Efektivita školení: Tradiční školení může být nudné, že? Dlouhé hodiny, obtížné si informace zapamatovat – 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 tréninkovým týmům most tohoto nedostatku vytvořením konkrétního obsahu, který potřebují.

Neaktuální školicí materiály: Věci se mění rychle, že? Standardy a postupy se neustále vyvíjejí. No, zajistíme, aby vaše školicí materiály nebyly nikdy zanechány pozadu. Editace a aktualizace jsou rychlé a bezbolestné, a být schopni sdílet tyto aktualizace napříč různými lokalitami a směnami se简单ným přiřazením 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 to být jednodušší.

Zvyšování zapojení zaměstnanců: Všichni víme, že školení může být někdy, dobře, ne nejzajímavější věc. Ale absolutně nemusí být tímto způsobem. DeepHow umožňuje tvůrcům prostor pro kreativitu. Učení by mělo být zábavným, interaktivním a příjemným zážitkem.

Podpora komunikace: Komunikace může být obtížná, zejména při řešení komplexního procesu nebo postupu. Naše platforma usnadňuje komunikaci tím, že umožňuje krok za krokem, interaktivní průvodce, které umožňují zaměstnancům snadno strávit a pochopit úkol, který je jim přidělen, podporující jasnou a konzistentní komunikaci napříč deskou. Naše platforma také rozumí, překládá a přepisuje téměř 50 jazyků a počítá. Tato funkce se sama o sobě ukázala jako jedna z nejcennějších nástrojů, které mnoho společností vlastní. Umožnit někomu naučit se v jeho rodném jazyce zajišťuje lepší pochopení a zvyšuje morálku.

Jak DeepHow umožňuje podnikům vytvořit adaptivní tréninkový program?

Zvažme tradiční tréninkové prostředí. Máte statický materiál, rigidní rozvrhy a jeden velikost pro všechny přístupy. Tyto metody nezohledňují, že každý se učí jinak a v jiném tempu. Není to škálovatelné nebo flexibilní, aby se přizpůsobilo rychle se měnícímu prostředí nebo individuálnímu pokroku zaměstnanců. To jsou významné bolesti pro jakékoli podniky, že?

To je přesně tam, kde DeepHow vstupuje do hry. Pomáháme vám otočit scénář těchto problémů. Pomáháme podnikům vyvinout agilní tréninkové programy, které jsou dynamické, personalizované a vysoce reaktivní na obchodní potřeby a vzorce učení zaměstnanců.

Naše platforma zachycuje odborné znalosti v snadno sledovatelných, 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 změnily na sílu a využily individuální oblasti odbornosti, aby se vytvořila kontinuální kultura učení.

Jakou roli hraje DeepHow při zvyšování bezpečnosti na pracovišti?

Bezpečnost je tak kritickým aspektem každého pracoviště, a přesto je často obtížné to udělat 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 deskou.

Děláme to tak, že poskytujeme platformu, kde společnosti mohou snadno zachytit a sdílet odborné znalosti o bezpečnostních protokolech. Místo starých, obtížně sledovatelných manuálů nabízíme interaktivní, krok za krokem, video průvodce. Jsou přímé, snadno pochopitelné a nej重要něji, přístupné kdykoli, kdekoli. To znamená, že zaměstnanci nikdy nemají omluvu, aby nebyli informováni o nejnovějších bezpečnostních protokolech. Bezpečnost by měla být vždy na prvním místě a každý si zaslouží cítit se bezpečně na pracovišti.

Jak je Generative AI používán, aby se to stalo?

V srdci naší Generative AI-poháněné platformy pro správu znalostí, “Maven”, leží sada inovativních schopností zaměřených na revoluci ve způsobu, jakým průmyslové a výrobní organizace zachycují, spravují a sdílí své institucionální a kmenové znalosti. Maven využívá proprietární algoritmy a pokročilé techniky strojového učení, aby zjednodušil a vylepšil řadu procesů:

1. Streamlined Video SOP Creation: Pomocí našich jedinečných Generative AI algoritmů Maven pomáhá s automatickou generací video-záchytných průvodců a scénářů. To usnadňuje vytváření vysoce kvalitních video-založených SOP s konzistencí, stanovující nové standardy v odvětví.
2. Efficient Workflow Optimization: Využíváním pokročilých technik strojového učení vizualizační nástroje Maven pro workflow umožňují uživatelům zjednodušit komplexní úkoly, tím podporují produktivitu prostřednictvím uživatelsky přívětivých rozhraní a chytrých aplikací AI.
3. Strategické mapování znalostí: Algoritmy AI Maven pomáhají organizacím mapovat kritické znalosti, identifikovat mezery ve znalostech a odhalit důležité příležitosti pro obsah. To vede k vytvoření cílených školicích materiálů, které jsou jedinečně přizpůsobeny potřebám kvalifikované pracovní síly.
4. AI-Enhanced Chat Feature: Poháněný pokročilými algoritmy zpracování přirozeného jazyka funkce AI Chat Maven umožňuje uživatelům získat přístup k nezbytným informacím rychle a efektivně pomocí dotazů v přirozeném jazyce.
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-založené SOP, textové SOP a workflow diagramy, tím zjednodušuje proces vytváření obsahu.

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

Používají se i jiné typy algoritmů strojového učení?

Ano, DeepHow využívá řadu sofistikovaných algoritmů strojového učení a technologií AI v rámci Natural Language Processing (NLP) a Computer Vision. Tyto techniky, både supervizované a nesupervizované, jsou základem naší proprietární, doménově specifické AI technologie, která byla vyškolena a optimalizována pro průmyslový a výrobní sektor. Klíčové oblasti aplikace zahrnují:

1) Workflow Segmentation: Využíváme 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 “genomu aktivity” jsme schopni rekonfigurovat instrukce a workflow průvodce, aby lépe odpovídaly specifickým provozním kontextům.

3) Cross-Modality Retrieval: Využíváme pokročilé techniky vyhledávání ve videu, aby usnadnily multi-jazyčné, dovednost-založené vyhledávání obsahu. To umožňuje uživatelům získat přístup k relevantním informacím s větší efektivitou a přesností.

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

Tyto pokročilé techniky strojového učení, kombinované s naším 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 jednoduchostí na mysli, takže začlenění vaší společnosti nemusí být komplexní. Ve skutečnosti více než 80+ podniků a malých a středních podniků úspěšně nasadilo naše řešení do více než 400 lokalit ve 24 zemích na 6 kontinentech.

Nejdříve se naše týmy setkají a budou mít konverzaci o konkrétních potřebách a bolestech vaší společnosti. Chceme pochopit vaše cíle, tréninkové výzvy, které jste čelili, typ dovedností, které vaše pracovní síla potřebuje – celý obraz.

Poté vás provedeme procesem zachycení odborných znalostí vašich expertů. To může být o jakýkoli proces nebo dovednost, 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 každém kroku, od počáteční nastavení po pokračující optimalizaci vašeho tréninkového programu. Jsme zde, abychom vytvořili partnerství s vámi a vylepšili dovednosti a efektivitu vaší pracovní síly. Stačí navštívit DeepHow.com, aby jste začali.

Je něco jiného, co byste chtěli sdílet o DeepHow?

V srdci DeepHow je jasná, přesvědčivá mise: máme za cíl vybavit každého kvalifikovaného pracovníka, aby se stal expertem. 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 našem rychle se vyvíjejícím technologickém prostředí 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 pracovní místa, vyžadují, aby pracovníci získali nové technické dovednosti pro provoz, údržbu a optimalizaci těchto sofistikovaných strojů. Tempo změn je tak rychlé, že tradiční přístupy ke školení nedokáží držet krok, vedou k neustále se rozšiřující mezeře ve dovednostech.

Naším cílem je řešit tuto výzvu přímo, vybavit pracovníky, aby “zbudovali zpět lépe” tím, že je znovu vyškolí pro továrny zítřka. Vysoká úroveň automatizace znamená, že je méně potřeba manuální práce; místo toho se zaměřujeme na využití odborných znalostí a intuice pracovníků při provozu pokročilých technologických systémů.

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

DeepHow poskytuje moderní metodologii školení, která umožňuje výrobcům přilákat talent, zaplnit vstupní pozice a postupně vyškolit pracovníky pro pokročilé role napříč výrobou, logistikou a plánováním. S důrazem na současné, interaktivní školení pomáháme měnit vnímání výroby z koncepce statické kariéry na dynamické, technologicky poháněné pole s neomezenými možnostmi.

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