Amir Haramaty, CEO & Co-Founder von aiOla – Interview-Serie

Amir Haramaty ist der CEO & Co-Founder von aiOla, einer Plattform mit der Mission, Sprache nutzbar zu machen und kritische branchenspezifische Prozesse überall mit vollständiger Genauigkeit zu optimieren. Unsere patentierte Technologie ist mehrsprachig, erkennt Jargon, Abkürzungen und Akronyme und ist fehlerfrei, sogar in lauten Umgebungen.

Ihr erstes Startup war ein Unternehmen, das ferngesteuerte Roboter für Bombenentschärfung baute, wie führte Sie das dann zur Arbeit am Shuttle-Programm für NASA?

Nach meinem Militärdienst war ich motiviert, Technologie zu nutzen, um die menschliche Exposition gegenüber gefährlichen Bereichen zu reduzieren. Diese Inspiration führte zur Schaffung der ersten Generation von ferngesteuerten Robotern, die für Bombenentschärfung konzipiert waren. Die Idee war, dass Menschen diese Maschinen aus einer sicheren Entfernung bedienen konnten.

Diese Konzeption entwickelte sich dann weiter, um die Notwendigkeit zu minimieren, menschliche Präsenz in verschiedenen Hochrisikobereichen zu reduzieren. Es fand Anwendungen in US-Verteidigungsprojekten, Kernreaktoren und letztendlich auch im NASA-Shuttle-Programm.

Nachdem Sie die corporate-Welt verlassen hatten, waren Sie an mehreren Startups beteiligt, die später von Singtel und Microsoft (MSFT ) übernommen wurden. Welche Unternehmen waren das, und was führen Sie Ihren Erfolg darauf zurück?

Das gemeinsame Thema in all meinen Unternehmungen, vergangenen und gegenwärtigen, ist das Konzept des Problemlösens. Dies beinhaltet die Identifizierung eines Problems oder einer Herausforderung, die Entwicklung einer innovativen Lösung, den Aufbau eines außergewöhnlichen Teams und die Schaffung eines Produkts, das einen signifikanten Wert und Einfluss für unsere Kunden liefert.

Dieser Ansatz war integraler Bestandteil meiner Arbeit bei Amobee, das später von Singtel übernommen wurde, und bei Adallom, das schließlich an Microsoft verkauft wurde, unter anderem. Das gleiche Prinzip wird in meiner aktuellen Rolle bei aiOla angewendet, jetzt auf einem noch größeren Maßstab.

Sie waren der Chief Commercial Officer von SparkBeyond für 6 Jahre, können Sie die AI-Technologie diskutieren, die verwendet wurde, um sinnvolle Muster in Daten zu finden?

Die SparkBeyond-Phase war außergewöhnlich. Während dieser Zeit wurden wir zur bevorzugten AI-Plattform für die weltweit größte globale Management-Beratungsfirma, was mir die Gelegenheit gab, mit zahlreichen Fortune-500-Unternehmen zu arbeiten. Wir erkannten, dass das menschliche Gehirn, obwohl es unübertroffen ist, in seiner Fähigkeit, komplexe, mehrdimensionale Daten zu verarbeiten, begrenzt ist. Um dies zu überwinden, müssen wir zunächst die richtigen Fragen stellen. Folglich entwickelten wir eine Ideenmaschine, einen Hypothesen-Generator, der in der Lage war, Millionen von Ideen und Hypothesen in Minuten zu produzieren. Obwohl diese Phase bemerkenswert war, führte sie mich zu der Erkenntnis, dass ein anderer Ansatz notwendig war, um das volle Potenzial von AI für traditionelle Unternehmen voll auszuschöpfen. Diese Erkenntnis führte zur Gründung von aiOla.

Könnten Sie einige Details über die Gründung von aiOla teilen?

Mit aller gebotenen Achtung vor AI und ML, obwohl sie unglaublich sind, sind sie letztendlich nur Werkzeuge. Der Prozess beginnt und endet mit Daten, und das bekannte Geheimnis ist, dass die Mehrheit der Daten ungenutzt bleibt, hauptsächlich weil sie unstrukturiert und unerfasst sind. Die größte Herausforderung innerhalb von Daten ist gesprochene Daten oder Sprache. Aktuelle Automatic Speech Recognition (ASR)-Lösungen sind einfach unzureichend in Bezug auf Genauigkeit, Akzent-Erkennung, akustische Umgebungsanpassung und am kritischsten, das Verständnis von Branchen-Jargon. Wir erkannten die Notwendigkeit für einen neuen Ansatz und haben unsere eigene, patentierte Technologie entwickelt, die ASR mit Natural Language Understanding (NLU) kombiniert. Diese Technologie umfasst einzigartige und kreative Lösungen für Jargon-Erkennung und Schlüsselwort-Erkennung.

Die Vision von aiOla ist nichts Geringeres als ein transformativer Wandel in der Art und Weise, wie wir AI wahrnehmen und mit ihr interagieren, können Sie einige Details zu dieser Vision teilen?

Während wir das Konzept der Disruption schätzen, erkannten wir, dass niemand gerne gestört wird. Deshalb entschieden wir uns für einen komplementären und nicht-bedrohlichen Ansatz. Dieser Ansatz respektiert bestehende Prozesse und Workflows. Anstatt sie zu stören, entschieden wir uns, sie mithilfe unserer einzigartigen, sprachbasierten, AI-gestützten Technologie zu verbessern und zu erweitern.

aiOla ist ein Tool, das in der Lage ist, den Jargon und Akronyme zu verstehen, die spezifisch für einzelne Branchen sind. Könnten Sie diskutieren, wie dies auf der Backend-Seite erreicht wird und warum es so wichtig ist?

Ein weiteres grundlegendes Prinzip von aiOla und unserer Vision ist es, “nett zu spielen”. Wir zielen darauf ab, komplementär und nahtlos mit bestehender Technologie zu integrieren, unabhängig von der Cloud-Plattform, und mit jedem ERP- oder CRM-System. aiOla generiert einzigartige Daten, die zuvor unerfasst und unstrukturiert waren, was nun das Rohmaterial für AI-Modellierung darstellt. Diese Modellierung ermöglicht Einblicke, die über das hinausgehen, was das menschliche Auge sehen und was das menschliche Gehirn verarbeiten kann.

Könnten Sie die eigene, patentierte Technologie von aiOla erläutern, die Natural Language Understanding (NLU) und Automatic Speech Recognition (ASR) kombiniert?

aiOla basiert auf drei Schlüsselelementen:

1. Wir behandeln Jargon über verschiedene Prozesse, Branchen und Sprachen hinweg. Unser Ansatz ist darauf ausgerichtet, branchenspezifische Terminologien zu verstehen, um effektive Kommunikation und Datenverarbeitung unabhängig von der verwendeten Sprache zu gewährleisten.
2. Unsere eigene Technologie für Schlüsselwort-Erkennung trennt effektiv relevante Informationen (das Signal) von irrelevanten Daten (dem Rauschen). Diese Technologie konzentriert sich auf die Identifizierung der wichtigsten Elemente in jedem Prozess.
3. Mit gebotener Achtung vor Large Language Models (LLMs) haben wir eine einzigartige Methode entwickelt, die eine kleine Menge an Kunden-Daten, sei es papierbasiert oder digital, verwendet, um schnell ein hochgenaues, branchenspezifisches Sprachmodell zu erstellen, das auf jede Branche und Sprache anwendbar ist. Im Wesentlichen sind wir vom Konzept der LLMs zu Domain Language Models (DLMs) übergegangen, um spezifischere und effektivere Sprachverarbeitungslösungen anzubieten.

Was wäre ein Beispiel dafür, wie diese Technologie angewendet wird?

Die Schönheit unseres Ansatzes liegt in der Vielseitigkeit unserer Technologie, die auf die traditionellsten Unternehmen in verschiedenen Sektoren und Branchen angewendet werden kann. Zum Beispiel haben wir in der Lebensmittelherstellungsindustrie die Zeit für Vor-Operations-Inspektionen halbiert. Im Flottenmanagement haben wir Prozesse gestreamt, um sie unter einer Minute zu halten, eine Aufgabe, die zuvor über 15 Minuten dauerte. Zusätzlich wird unsere Technologie effektiv in Lageroperationen, Pharmazeutika, Hotellerie, Einzelhandel und mehr eingesetzt.

Gibt es noch etwas, das Sie über aiOla teilen möchten?

aiOla ist eine wertbasierte Lösung. Derzeit zwingen eine Mischung aus geopolitischen und makroökonomischen Faktoren Organisationen, klar zwischen “nice to have” und “must have” zu unterscheiden. Diese Organisationen konzentrieren sich darauf, wie sie mehr mit weniger erreichen, Effizienz steigern, Sicherheit erhöhen, smarter arbeiten und Zusammenarbeit fördern können. Am wichtigsten ist, dass sie sich darauf konzentrieren, messbaren Wert und Return on Investment (ROI) zu demonstrieren. Genau das ist es, was wir jeden Tag bei aiOla in allen Branchen erreichen möchten.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten aiOla besuchen aiOla.