Dr. Zohar Bronfman, spoluzakladatel a CEO Pecan AI – Interview Series

Dr. Zohar Bronfman je spoluzakladatel a CEO Pecan AI. S hlubokými znalostmi v oblasti výpočetní psychologie a datové vědy aplikoval Zohar svůj přirozený podnikatelský duch na založení Pecan, hned po dokončení postgraduálního studia. Zohar má dva tituly PhD z Tel Avivské university – jeden v oblasti výpočetní kognitivní neurovědy a druhý v oblasti historie a filozofie vědy a technologie. Má také titul BA v ekonomii z Otevřené university Izraele.

Založena v roce 2018, Pecan AI je platforma pro prediktivní analýzu, která využívá svou průkopnickou Predictive GenAI k odstranění bariér pro přijetí AI, čímž činí prediktivní modelování přístupným pro všechny datové a obchodní týmy. Pod vedením generativní AI mohou společnosti získat přesné předpovědi napříč různými obchodními doménami bez potřeby specializovaného personálu. Predictive GenAI umožňuje rychlou definici a školení modelů, zatímco automatizované procesy urychlují implementaci AI. Díky spojení Pecan AI prediktivní a generativní AI je nyní realizace obchodního dopadu AI mnohem rychlejší a snadnější.

Jaký byl váš cestou při založení Pecan AI a jaké jsou některé z hlavních milníků, kterých jste dosáhli?

Založení Pecan AI bylo docela divoká jízda. Všechno začalo, když můj spoluzakladatel a já se zúčastnili mezinárodní soutěže v datové vědě. Vytvořili jsme automatizaci přípravy dat, která se stala prototypem Pecan, ale jsme zmeškali termín a prohráli. Místo toho, abychom pokračovali, rozhodli jsme se z našeho prototypu vytvořit něco, co bude mít dopad. Pouze dva měsíce po dokončení našich doktorátů v roce 2018, jsme si pronajali malou místnost na Tel Avivské university a začali jsme pracovat. S omezenými obchodními zkušenostmi jsme představili naší ideu investorům. Naštěstí, Haim Sadger a Aya Peterburg ze S Capital viděli potenciál a investovali 4 miliony dolarů, což nám poskytlo potřebný impuls.

Jedním z hlavních milníků bylo získání 66 milionů dolarů v rámci série C, vedené Insight Partners, s podporou GV (dříve Google (GOOGL ) Ventures) a dalších. Tento investice nám umožnil expandovat globálně a urychlit naše vývojové úsilí.

Jak vaše zázemí v oblasti výpočetní kognitivní neurovědy ovlivňuje váš přístup k vývoji řešení AI?

Mé zázemí v oblasti výpočetní kognitivní neurovědy, spolu s mým titulem PhD v historii a filozofii vědy, hraje velkou roli v tom, jak vyvíjím řešení AI. Tyto obory mi pomáhají pochopit jak technické, tak filozofické aspekty technologie. Tento dvojí pohled je neuvěřitelně cenný v dnešním rychle se měnícím technologickém prostředí. Umožňuje mi vytvářet produkty AI, které jsou nejen technicky pokročilé, ale také eticky správné a uživatelsky přívětivé.

Můžete vysvětlit koncept Predictive GenAI a jak integruje generativní AI s prediktivní strojovým učením?

Predictive GenAI je o spojení Generativní AI s Prediktivním Strojovým Učením. Generativní AI umožňuje uživatelům interagovat s daty pomocí přirozeného jazyka, což usnadňuje klást otázky a vést AI. Nicméně, jeho prediktivní schopnosti jsou omezené. To je místo, kde vstupuje Prediktivní Strojové Učení, které zpracovává data, aby udělalo přesné budoucí předpovědi. Spojující tyto dvě technologie, Predictive GenAI umožňuje i těm, kteří mají málo zkušeností s datovou vědou, vytvářet prediktivní modely a používat je bezproblémově, podobně jako chatovat s ChatGPT.

Jak Predictive GenAI zjednodušuje proces vytváření a nasazování prediktivních modelů pro podniky?

Predictive GenAI zjednodušuje věci funkcemi, jako je Predictive Chat a Predictive Notebook. Predictive Chat funguje jako AI pomocník, který vede uživatele prostřednictvím procesu modelování pomocí přirozeného jazyka. Formuluje prediktivní otázky na základě obchodních obav uživatele a generuje Predictive Notebook s připravenými SQL dotazy a ukázkovými daty. To znamená, že uživatelé nemusí začínat od začátku nebo mít hluboké technické znalosti, aby získali přesné předpovědi.

Můžete vysvětlit případovou studii týkající se CAA Club Group a jak Pecan AI optimalizoval jejich služby asistence na silnici?

Určitě. CAA Club Group dříve trávila týden manuální předpovědí asistence na silnici, což bylo časově náročné a omezené. Po implementaci Pecan AI, jejich tým datové vědy vyvinul více než 30 modelů pro krátkodobé předpovědi poptávky dvakrát týdně. Tyto předpovědi předpovídají objemy hovorů a typy služeb hodinově, zajišťují efektivní personál a rychlé reakce, zejména během drsných zimních podmínek. Platforma Pecan také umožňuje kontinuální zlepšování těchto modelů, což zvyšuje efektivitu služeb.

Jak Credit Pros profitovali z použití Pecan AI pro předpověď odchodu klientů a jaké konkrétní výzvy to vyřešilo pro ně?

Credit Pros čelili významným výzvám s předpovědí odchodu klientů, což byl složitý a časově náročný proces. Implementace Pecan AI snížila dobu vývoje modelu z tří měsíců na pouhé týdny, umožňující proaktivní strategie retence. Tento zjednodušený proces umožnil TCP přesně předpovědět odchod klientů a vyvinout efektivní strategie pro udržení klientů, což nakonec zvýšilo jejich příjmy.

Jak nástroje Predictive Chat a Predictive Notebook zlepšují uživatelský zážitek a činí prediktivní analýzu přístupnou pro netechnické uživatele?

Predictive Chat používá GenAI k vytváření vlastních notebooků na základě obchodních otázek uživatele a dat. Uživatelé mohou interagovat s chatem v přirozeném jazyce, odpovídat na otázky a následovat instrukce, což zjednodušuje proces vytváření modelů. Predictive Notebook obsahuje všechny nezbytné kódy, umožňující uživatelům prohlížet dotazy, vytvářet vlastní tabulky a pochopit logiku trénovací datové sady. Tento přístup činí prediktivní analýzu přístupnou pro netechnické uživatele zjednodušením přípravy dat a vytvářením modelů.

Jakých způsobů vidíte Predictive GenAI transformující různé odvětví a obchodní funkce?

Predictive GenAI umožňuje podnikům dělat datová rozhodnutí s nebývalou přesností a efektivitou. Ve výrobě a logistice optimalizuje operace předpovídáním poptávky a zjednodušením dodavatelských řetězců. V zákaznicky orientovaných odvětvích zlepšuje spokojenost a loajalitu prostřednictvím cíleného marketingu a personalizovaných doporučení. Predictive GenAI také pohání inovace předpovídáním tržních trendů, směrováním vývoje produktů a urychlováním doby uvedení na trh. Jeho aplikace sahají do zdravotnictví pro předpověď onemocnění a personalizované léčebné plány a do udržitelnosti úsilí optimalizací využití zdrojů a snížením environmentálního dopadu.

Jak Pecan AI zajišťuje přesnost a spolehlivost svých prediktivních modelů?

My zajišťujeme přesnost a spolehlivost prostřednictvím přísného testování a neustálé validace. Pecan AI používá samostatné trénovací a testovací datové sady pro hodnocení výkonu modelu, podobně jako hodnocení školního testu. Klíčové metriky, jako je přesnost, přesnost a recall, se používají k validaci modelů během vývoje a v produkci. Také podporujeme transparentnost pomocí vysvětlitelných předpovědí, které uživatelům pomáhají pochopit faktory ovlivňující každou předpověď a budují důvěru v AI poháněné poznatky.

Jak vidíte roli Predictive GenAI evolucí v příštích několika letech?

Pohledem do budoucnosti, budoucnost AI není pouze o předpovídání událostí, ale také o předepisování akcí na základě těchto předpovědí. Predictive GenAI má za cíl automatizovat rozhodovací procesy a optimalizovat obchodní operace. Nicméně, je důležité pochopit spojená rizika a zajistit odpovědné použití AI. Jakmile se technologie vyvine, bude hrát kritickou roli v zlepšování provozní efektivity, pohánění inovací a strategického rozhodování napříč různými odvětvími. Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Pecan AI.