Ramprakash Ramamoorthy, Leiter der KI-Forschung bei ManageEngine – Interviewreihe

Ramprakash Ramamoorthy ist Leiter der KI-Forschung bei ManageEngine, die Abteilung für Unternehmens-IT-Management von Zoho Corp. Mit ManageEngine können Unternehmen die Kontrolle über ihre IT übernehmen, von Sicherheit, Netzwerken und Servern bis hin zu Ihren Anwendungen, Service Desk, Active Directory, Desktops und mobilen Geräten.

Wie kam es, dass Sie sich ursprünglich für Informatik und maschinelles Lernen interessierten?

Schon als Kind hatte ich eine natürliche Neugier für Computer, doch ein eigener Computer war für meine Familie unerschwinglich. Dank der Position meines Großvaters als Chemieprofessor an einem örtlichen College hatte ich jedoch manchmal die Möglichkeit, die Computer dort nach Feierabend zu benutzen.

Mein Interesse vertiefte sich im College, wo ich endlich meinen eigenen PC bekam. Dort habe ich einige Webanwendungen für meine Universität entwickelt. Diese Anwendungen werden heute – ganze 12 Jahre später – immer noch verwendet, was die Wirkung und Langlebigkeit meiner frühen Arbeiten wirklich unterstreicht. Diese Erfahrung war eine umfassende Lektion in Software-Engineering und den realen Herausforderungen der Skalierung und Bereitstellung von Anwendungen.

Meine berufliche Laufbahn im Technologiebereich begann mit einem Praktikum bei Zoho Corp. Ursprünglich wollte ich unbedingt mobile Apps entwickeln, doch mein Chef drängte mich, zunächst ein Machine-Learning-Projekt abzuschließen, bevor ich mich der App-Entwicklung zuwandte. Das war ein Wendepunkt – ich bekam nie die Gelegenheit, selbst mobile Apps zu entwickeln – daher ist es ein wenig bittersüß.

Bei Zoho Corp. pflegen wir eine Kultur des Lernens durch Handeln. Wir glauben, dass man zum Experten wird, wenn man sich genügend Zeit mit einem Problem beschäftigt. Ich bin sehr dankbar für diese Kultur und die Anleitung meines Chefs; sie hat meine Reise in die Welt des maschinellen Lernens erst richtig in Gang gebracht.

Wie sieht Ihr durchschnittlicher Arbeitstag als Leiter der KI-Forschung bei Zoho & ManageEngine aus?

Mein Arbeitstag ist dynamisch und dreht sich sowohl um Teamzusammenarbeit als auch um strategische Planung. Einen erheblichen Teil meines Tages verbringe ich damit, eng mit einem talentierten Team aus Ingenieuren und Mathematikern zusammenzuarbeiten. Gemeinsam bauen und verbessern wir unseren KI-Stack, der das Rückgrat unserer Dienstleistungen bildet.

Wir agieren als zentrales KI-Team und bieten KI-Lösungen als Service für eine breite Produktpalette von ManageEngine und Zoho an. Diese Rolle erfordert ein tiefes Verständnis der verschiedenen Produktlinien und ihrer individuellen Anforderungen. Meine Interaktionen beschränken sich nicht nur auf mein Team, sondern ich arbeite auch intensiv mit internen Teams im gesamten Unternehmen zusammen. Diese Zusammenarbeit ist entscheidend, um unsere KI-Strategie an den spezifischen Bedürfnissen unserer Kunden auszurichten, die sich ständig weiterentwickeln. Dies ist eine großartige Gelegenheit, mit den klügsten Köpfen des Unternehmens zusammenzuarbeiten.

Angesichts der rasanten Fortschritte in der KI widme ich viel Zeit, um über die neuesten Entwicklungen und Trends auf diesem Gebiet auf dem Laufenden zu bleiben. Dieses kontinuierliche Lernen ist wichtig, um unseren Vorsprung zu wahren und sicherzustellen, dass unsere Strategien relevant und effektiv bleiben.

Darüber hinaus geht meine Rolle über die Grenzen des Büros hinaus. Ich habe eine Leidenschaft für Vorträge und Reisen, was gut zu meinen Aufgaben passt. Ich tausche mich häufig mit Analysten aus und nehme an verschiedenen Foren teil, um unsere KI-Strategie bekannt zu machen. Diese Interaktionen tragen nicht nur zur Verbreitung unserer Vision und Erfolge bei, sondern liefern auch wertvolle Erkenntnisse, die in unsere strategische Planung und Umsetzung einfließen.

Sie haben die Entwicklung der KI miterlebt, seit ManageEngine im Jahr 2013 als strategischer KI-Pionier positioniert wurde. Welche Algorithmen für maschinelles Lernen wurden in diesen frühen Tagen verwendet?

Unser anfänglicher Fokus lag darauf, traditionelle statistische Techniken durch KI-Modelle zu ersetzen. Bei der Anomalieerkennung sind wir beispielsweise von einer Glockenkurvenmethode, die Extreme markiert, zu KI-Modellen übergegangen, die in der Lage sind, aus vergangenen Daten zu lernen und Muster und Saisonalität zu erkennen.

Wir haben eine Vielzahl von Algorithmen – von Support-Vektor-Maschinen bis hin zu entscheidungsbaumbasierten Methoden – als Grundlage unserer KI-Plattform integriert. Diese Algorithmen spielten eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung von Nischenanwendungsfällen, in denen KI vergangene Daten erheblich zur Mustererkennung, Prognose und Ursachenanalyse nutzen konnte. Bemerkenswerterweise sind viele dieser Algorithmen auch heute noch effektiv in der Produktion, was ihre Relevanz und Effizienz unterstreicht.

Könnten Sie erläutern, wie LLMs und generative KI den Arbeitsablauf bei ManageEngine verändert haben?

Große Sprachmodelle (LLMs) und generative KI haben in der Verbraucherwelt sicherlich für Aufsehen gesorgt, ihre Integration in den Unternehmensbereich, auch bei ManageEngine, erfolgte jedoch eher schrittweise. Ein Grund dafür sind die hohen Eintrittsbarrieren, insbesondere im Hinblick auf die Kosten, und die erheblichen Daten- und Rechenanforderungen, die diese Modelle erfordern.

Bei ManageEngine investieren wir strategisch in domänenspezifische LLMs, um ihr Potenzial maßgeschneidert für unsere Bedürfnisse zu nutzen. Dazu entwickeln wir Modelle, die nicht nur generisch anwendbar, sondern auch auf spezifische Bereiche unserer Unternehmensabläufe abgestimmt sind. Beispielsweise arbeiten wir an einem LLM speziell für die Sicherheit, das Sicherheitsereignisse effizienter kennzeichnen kann, und einem weiteren, das sich auf die Infrastrukturüberwachung konzentriert. Diese spezialisierten Modelle werden derzeit in unseren Laboren entwickelt und spiegeln unser Engagement wider, die emergenten Verhaltensweisen von LLMs und generativer KI so zu nutzen, dass sie einen spürbaren Mehrwert für unsere Unternehmens-IT-Lösungen schaffen.

ManageEngine bietet eine Vielzahl verschiedener KI-Tools für verschiedene Anwendungsfälle. Auf welches Tool sind Sie besonders stolz?

Ich bin unglaublich stolz auf all unsere KI-Tools bei ManageEngine, aber unsere Benutzer- und Entitätsverhaltensanalyse (UEBA) sticht für mich besonders hervor. Sie wurde in unseren Anfangsjahren eingeführt und ist immer noch ein wichtiger Bestandteil unseres Angebots. Wir haben die Markterwartungen verstanden und standardmäßig jede Anomalie mit einer Erklärung versehen. Unsere UEBA-Fähigkeiten entwickeln sich ständig weiter und wir nutzen die gewonnenen Erkenntnisse, um sie zu verbessern.

ManageEngine bietet derzeit das an AppCreator, eine Low-Code-Plattform für die Entwicklung benutzerdefinierter Anwendungen, mit der IT-Teams schnell individuelle Lösungen erstellen und vor Ort einführen können. Wie sehen Sie die Zukunft von No-Code- oder Low-Code-Anwendungen? Werden diese irgendwann die Oberhand gewinnen?

Die Zukunft von Low-Code- und No-Code-Anwendungen wie unserem AppCreator ist vielversprechend, insbesondere im Kontext der sich entwickelnden Geschäftsanforderungen. Diese Plattformen werden für Unternehmen immer wichtiger, um die Fähigkeiten ihrer vorhandenen Softwareressourcen zu erweitern und zu maximieren. Wenn Unternehmen wachsen und sich ihre Anforderungen ändern, bieten Low-Code- und No-Code-Lösungen eine flexible und effiziente Möglichkeit zur Anpassung und Innovation.

Darüber hinaus spielen diese Plattformen eine entscheidende Rolle bei der IT-Unterstützung von Unternehmen. Indem sie sich weiterentwickelnde Technologien wie KI als Service anbieten, senken sie die Eintrittsbarriere für Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit der KI ausprobieren möchten, erheblich.

Könnten Sie Ihre eigenen Ansichten zu KI-Risiken, einschließlich KI-Voreingenommenheit, mitteilen und erläutern, wie ManageEngine diese Risiken bewältigt?

Bei ManageEngine sind wir uns der ernsthaften Bedrohung durch KI-Risiken bewusst, einschließlich KI-Voreingenommenheit, die die Lücke beim Technologiezugang vergrößern und sich auf kritische Geschäftsfunktionen wie Personalwesen und Finanzen auswirken kann. Beispielsweise sind Geschichten über KI, die bei der Personalbeschaffung voreingenommenes Verhalten an den Tag legt, warnende Geschichten, die wir ernst nehmen.

Um diese Risiken zu mindern, implementieren wir strenge Richtlinien und Arbeitsabläufe, um sicherzustellen, dass unsere KI-Modelle während ihres gesamten Lebenszyklus Verzerrungen minimieren. Es ist von entscheidender Bedeutung, diese Modelle kontinuierlich zu überwachen, da sie zunächst unvoreingenommen sein können, im Laufe der Zeit jedoch aufgrund von Datenänderungen möglicherweise Verzerrungen entwickeln.

Wir investieren außerdem in fortschrittliche Technologien wie Differential Privacy und homomorphe Verschlüsselung, um unser Engagement für sichere und unvoreingenommene KI zu untermauern. Diese Bemühungen sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass unsere KI-Tools nicht nur leistungsstark sind, sondern auch verantwortungsvoll und ethisch eingesetzt werden und ihre Integrität für alle Nutzer und Anwendungen gewahrt bleibt.

Was ist Ihre Vision für die Zukunft von KI und Robotik?

Die Zukunft von KI und Robotik wird sowohl spannend als auch transformativ sein. KI hat in der Vergangenheit sicherlich einige Boom- und Pleitezyklen erlebt. Doch mit der Weiterentwicklung der Datenerfassungs- und -verarbeitungsfunktionen sowie neuen Einnahmemodellen rund um Daten ist KI mittlerweile fest etabliert und wird auch in Zukunft Bestand haben.

KI hat sich zu einer Mainstream-Technologie entwickelt und beeinflusst erheblich die Art und Weise, wie wir mit Software sowohl auf Unternehmens- als auch auf persönlicher Ebene interagieren. Ihre generativen Fähigkeiten sind bereits zu einem festen Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden, und ich gehe davon aus, dass KI dank neuer Techniken und Fortschritte für Unternehmen noch zugänglicher und erschwinglicher wird.

Ein wichtiger Aspekt dieser Zukunft ist die Verantwortung der KI-Entwickler. Für Bauherren ist es von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass ihre KI-Modelle robust und frei von Verzerrungen sind. Darüber hinaus hoffe ich, dass sich die rechtlichen Rahmenbedingungen in einem Tempo weiterentwickeln, das der rasanten Entwicklung der KI entspricht, um auftretende rechtliche Probleme effektiv zu bewältigen und zu entschärfen.

Meine Vision für KI ist eine Zukunft, in der diese Technologien nahtlos in unser tägliches Leben integriert werden, unsere Fähigkeiten und Erfahrungen verbessern und gleichzeitig ethisch und verantwortungsvoll gehandhabt werden.

Vielen Dank für das tolle Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten vorbeischauen ManageEngine.