Ramprakash Ramamoorthy, Head of AI Research at ManageEngine – Interview Series

Ramprakash Ramamoorthy, je Head of AI Research at ManageEngine, enterprise IT management divize Zoho Corp. ManageEngine umožňuje podnikům převzít kontrolu nad jejich IT, od bezpečnosti, sítí a serverů až po aplikace, servisní pult, Active Directory, desktopy a mobilní zařízení.

Jak jste se最初 zajímali o počítačové vědy a strojové učení?

Vyrůstal jsem s přirozenou zvědavostí vůči počítačům, ale vlastnit osobní počítač bylo za hranicemi našich finančních možností. Díky však pozici mého dědečka jako profesora chemie na místní univerzitě jsem иногда měl možnost používat počítače tam po pracovní době.

Můj zájem se prohloubil na univerzitě, kde jsem konečně dostal svůj vlastní PC. Tam jsem vyvinul několik webových aplikací pro mou univerzitu. Tyto aplikace jsou stále používány dnes – celých 12 let poté – což opravdu podtrhuje dopad a dlouhodobost mé rané práce. Tato zkušenost byla komplexní lekce v softwarovém inženýrství a reálných výzvách při škálování a nasazování aplikací.

Má profesionální cesta v technologii začala s stáží v Zoho Corp. Zpočátku jsem měl srdce pro vývoj mobilních aplikací, ale můj šéf mě pobídl, abych dokončil projekt strojového učení, než bych přešel k vývoji aplikací. Ukázalo se, že to byla zásadní chvíle – nikdy jsem neměl příležitost vyvíjet mobilní aplikace – takže to je trochu hořkosladké.

V Zoho Corp máme kulturu učení prostřednictvím činů. Věříme, že pokud strávíte dostatek času problémem, stanete se odborníkem. Jsem opravdu vděčný za tuto kulturu a za vedení mého šéfa; to je to, co spustilo mou cestu do světa strojového učení.

Jako ředitel AI Research at Zoho & ManageEngine, jak vypadá váš průměrný pracovní den?

Můj pracovní den je dynamický a otáčí se kolem týmové spolupráce a strategického plánování. Značná část mého dne je strávena úzkou spoluprací s talentovaným týmem inženýrů a matematiků. Společně budujeme a vylepšujeme náš AI stack, který tvoří páteř našich služeb.

Fungujeme jako centrální AI tým, poskytující AI řešení jako službu širokému spektru produktů v rámci ManageEngine a Zoho. Tato role vyžaduje hluboké pochopení různých produktových linií a jejich specifických požadavků. Mé interakce nejsou omezeny pouze na můj tým; také úzce spolupracuji s interními týmy napříč organizací. Tato spolupráce je zásadní pro sladění naší AI strategie s konkrétními potřebami našich zákazníků, které se neustále vyvíjejí. To je taková skvělá příležitost setkat se s nejchytřejšími myslí napříč společností.

Vzhledem k rychlému tempu pokroků v AI, věnuji podstatnou část svého času tomu, abych zůstal v obraze s nejnovějšími vývojovými trendy a směry v oboru. Tento kontinuální proces učení je nezbytný pro udržení našeho náskoku a zajištění toho, aby naše strategie zůstaly relevantní a efektivní.

Kromě toho se má role rozšiřuje za hranice kanceláře. Mám vášeň pro veřejná vystoupení a cestování, která se hezky doplňuje s mými povinnostmi. Často se setkávám s analytiky a účastním se různých fór, abych propagoval naši AI strategii. Tyto interakce nejen pomáhají šířit naše vize a úspěchy, ale také poskytují cenné poznatky, které se vracejí do našeho strategického plánování a provádění.

Vy jste svědkem evoluce AI od pozicování ManageEngine jako strategického AI průkopníka zpět v roce 2013. Jaké byly některé z algoritmů strojového učení, které byly použity v těchto raných dnech?

Naše počáteční zaměření bylo na nahrazení tradičních statistických technik AI modely. Například v detekci anomálií jsme přešli z metodologie zvonivého grafu, která označovala extrémy, na AI modely, které byly schopny učit se z minulých dat, rozpoznávat vzory a sezónnost.

Zahrnuli jsme širokou škálu algoritmů – od podpůrných vektorových strojů po metody založené na rozhodovacích stromech – jako základ našeho AI platformy. Tyto algoritmy byly zásadní pro identifikaci specifických použití, kde AI mohlo výrazně využít minulá data pro nalezení vzorů, předpověď a analýzu příčin. Pozoruhodně, mnoho z těchto algoritmů je stále účinně v produkci dnes, což podtrhuje jejich relevanci a efektivitu.

Můžete diskutovat, jak LLM a Generative AI změnily workflow at ManageEngine?

Velké jazykové modely (LLM) a generativní AI určitě způsobily rozruch ve spotřebitelském světě, ale jejich integrace do podnikové sféry, včetně ManageEngine, byla pomalejší. Jedním z důvodů je vysoká vstupní bariéra, zejména z hlediska nákladů, a významné požadavky na data a výpočetní kapacity, které tyto modely vyžadují.

V ManageEngine strategicky investujeme do doménově specifických LLM, abychom využili jejich potenciál způsobem, který je přizpůsoben našim potřebám. To zahrnuje vývoj modelů, které nejsou pouze obecné ve svém použití, ale jsou jemně naladěny na řešení specifických oblastí našich podnikových operací. Například pracujeme na LLM věnovaném bezpečnosti, který může efektivněji označit bezpečnostní události, a další, který se zaměřuje na monitorování infrastruktury. Tyto specializované modely jsou目前 ve vývoji v našich laboratořích, což odráží náš závazek využít emergentní chování LLM a generativního AI způsobem, který přidává hmotnou hodnotu našim podnikovým IT řešením.

ManageEngine nabízí řadu různých AI nástrojů pro různé použití, jaký je jeden nástroj, na kterém jste zvláště hrdý?

Jsem neuvěřitelně hrdý na všechny naše AI nástroje v ManageEngine, ale naše uživatelská a entitní chování analytika (UEBA) vyniká pro mě. Spuštěna v našich raných dnech, stále je silnou a vitální součástí našich nabídek. Pochopili jsme trh a přidali vysvětlení k každé anomálii jako standardní praxi. Naše UEBA schopnost se neustále vyvíjí a předáváme znalosti, abychom ji udělali lepší.

ManageEngine目前 nabízí AppCreator, low-code platformu pro vývoj vlastních aplikací, která umožňuje IT týmům vytvářet přizpůsobené řešení rychle a spouštět je na místě. Jaký je váš názor na budoucnost low-code nebo no-code aplikací? Budou tyto nakonec převzít?

Budoucnost low-code a no-code aplikací, jako je naše AppCreator, je velmi slibná, zejména v kontextu se vyvíjejících obchodních potřeb. Tyto platformy se stávají zásadními pro organizace, aby rozšířily a maximalizovaly schopnosti svých stávajících softwarových aktiv. Jak se podniky rostou a jejich požadavky se mění, low-code a no-code řešení nabízí flexibilní a efektivní způsob, jak se přizpůsobit a inovovat.

Kromě toho hrají tyto platformy zásadní roli při povzbuzování podniků k využití IT. Nabízejí se vyvíjející technologie, jako je AI jako služba, významně snižují vstupní bariéru pro organizace, aby ochutnaly sílu AI.

Můžete sdílet své vlastní názory na rizika AI, včetně AI bias, a jak ManageEngine spravuje tyto rizika?

V ManageEngine uznáváme vážnou hrozbu, kterou představují rizika AI, včetně AI bias, která může rozšířit technologickou propast a ovlivnit kritické obchodní funkce, jako je HR a finance. Například příběhy o AI, které vykazují zkreslené chování při náboru, jsou varovnými příběhy, které bereme vážně.

Abychom zmírnili tato rizika, implementujeme přísné politiky a pracovní postupy, aby naše AI modely minimalizovaly bias po celou dobu jejich životnosti. Je zásadní monitorovat tyto modely nepřetržitě, protože mohou začít nezaujatě, ale potenciálně vyvinout bias s časem kvůli změnám v datech.

Také investujeme do pokročilých technologií, jako je diferenciální soukromí a homomorfické šifrování, abychom posílili náš závazek k bezpečnému a nezaujatému AI. Tyto úsilí jsou zásadní pro zajištění toho, aby naše AI nástroje nebyly pouze silné, ale také používané zodpovědně a eticky, zachovávající jejich integritu pro všechny uživatele a aplikace.

Jaký je váš výhled do budoucnosti AI a robotiky?

Budoucnost AI a robotiky se tvaruje, aby byla både vzrušující a transformační. AI jistě prošla svými vrcholy a propady v minulosti. Nicméně s pokroky ve sběru a zpracování dat, stejně jako s novými modely výnosů kolem dat, je AI nyní pevně etablována a zde zůstane.

AI se vyvinula v mainstreamovou technologii, která významně ovlivňuje, jak interagujeme s softwarem na podnikové i osobní úrovni. Jejich generativní schopnosti se již staly integrovanou součástí našich denních životů a předpokládám, že AI se stane ještě více přístupnou a dostupnou pro podniky, díky novým technikám a pokrokům.

Důležitým aspektem této budoucnosti je odpovědnost vývojářů AI. Je zásadní, aby tvůrci zajistili, že jejich AI modely jsou robustní a bez bias. Kromě toho doufám, že právní rámce se budou vyvíjet tempem, které odpovídá rychlému rozvoji AI, aby účinně spravovaly a zmírnily jakékoli právní problémy, které vzniknou.

Můj výhled do budoucnosti AI je budoucnost, kde tyto technologie budou bezproblémově integrovány do našich denních životů, zvyšují naše schopnosti a zkušenosti, zatímco jsou eticky a zodpovědně spravovány.

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