Dr. Zohar Bronfman, Co-fundador y CEO de Pecan AI – Serie de entrevistas

Dr. Zohar Bronfman es el Co-fundador y CEO de Pecan AI. Con una profunda experiencia en psicología computacional y ciencia de datos, Zohar aplicó su espíritu empresarial inherente para co-fundar Pecan, justo después de graduarse. Zohar tiene dos doctorados de la Universidad de Tel Aviv: uno en neurociencia cognitiva computacional y otro en historia y filosofía de la ciencia y la tecnología. También tiene un título de licenciatura en economía de la Universidad Abierta de Israel.

Fundada en 2018, Pecan AI es una plataforma de análisis predictivo que aprovecha su pionera Predictive GenAI para eliminar las barreras para la adopción de la IA, haciendo que el modelado predictivo sea accesible para todos los equipos de datos y negocios. Guiada por la IA generativa, las empresas pueden obtener predicciones precisas en varios dominios empresariales sin necesidad de personal especializado. Predictive GenAI permite la definición y capacitación rápidas de modelos, mientras que los procesos automatizados aceleran la implementación de la IA. Con la fusión de la IA predictiva y generativa de Pecan, lograr el impacto empresarial de la IA es ahora mucho más rápido y fácil.

¿Cuál fue el camino como en la fundación de Pecan AI y cuáles son algunos de los hitos clave logrados en el camino?

Empezar Pecan AI fue como una montaña rusa. Todo comenzó cuando mi co-fundador y yo nos unimos a una competencia internacional de ciencia de datos. Creamos una automatización de preparación de datos que se convirtió en el prototipo de Pecan, pero perdimos la fecha límite y perdimos. En lugar de seguir adelante, decidimos convertir nuestro prototipo en algo impactante. Solo dos meses después de terminar nuestros doctorados en 2018, alquilamos una pequeña habitación en la Universidad de Tel Aviv y empezamos a trabajar. Con experiencia empresarial limitada, presentamos nuestra idea a capitalistas de riesgo. Afortunadamente, Haim Sadger y Aya Peterburg de S Capital vieron el potencial y invirtieron $4 millones, lo que nos dio el impulso que necesitábamos.

Uno de los hitos importantes fue recaudar $66 millones en una ronda de serie C liderada por Insight Partners, con el respaldo de GV (anteriormente Google (GOOGL ) Ventures) y otros. Esta financiación nos permitió expandirnos a nivel global y acelerar nuestros esfuerzos de desarrollo.

¿Cómo influye su fondo en neurociencia cognitiva computacional en su enfoque para desarrollar soluciones de IA?

Mi fondo en neurociencia cognitiva computacional, junto con mi doctorado en historia y filosofía de la ciencia, juega un papel importante en cómo desarrollo soluciones de IA. Estos campos me ayudan a entender tanto los aspectos técnicos como filosóficos de la tecnología. Esta perspectiva dual es increíblemente valiosa en el panorama tecnológico en constante cambio de hoy en día. Me permite crear productos de IA que no solo son técnicamente avanzados, sino también éticamente sólidos y fáciles de usar.

¿Puede explicar el concepto de Predictive GenAI y cómo integra la IA generativa con el aprendizaje automático predictivo?

Claro. Predictive GenAI se trata de combinar la IA generativa con el aprendizaje automático predictivo. La IA generativa permite a los usuarios interactuar con los datos a través del lenguaje natural, lo que facilita hacer preguntas y guiar a la IA. Sin embargo, sus capacidades predictivas son limitadas. Es ahí donde entra en juego el aprendizaje automático predictivo, que procesa los datos para hacer predicciones precisas del futuro. Al combinar estas dos tecnologías, Predictive GenAI permite incluso a aquellos con poca experiencia en ciencia de datos construir modelos predictivos y utilizarlos de manera fluida, como charlar con ChatGPT.

¿Cómo simplifica Predictive GenAI el proceso de creación y despliegue de modelos predictivos para las empresas?

Predictive GenAI simplifica las cosas con características como Predictive Chat y Predictive Notebook. Predictive Chat actúa como un compañero de IA, guiando a los usuarios a través del proceso de modelado utilizando el lenguaje natural. Formula preguntas predictivas basadas en las preocupaciones comerciales del usuario y genera un Predictive Notebook con consultas SQL listas y datos de ejemplo. Esto significa que los usuarios no necesitan empezar desde cero o tener conocimientos técnicos profundos para obtener predicciones precisas.

¿Podría elaborar sobre el caso de estudio que involucra al Grupo CAA y cómo Pecan AI optimizó sus servicios de asistencia en carretera?

Absolutamente. El Grupo CAA solía gastar una semana haciendo predicciones manuales de asistencia en carretera, lo que era tedioso y limitado. Después de implementar Pecan AI, su equipo de ciencia de datos desarrolló más de 30 modelos para generar predicciones de demanda a corto plazo dos veces a la semana. Estas predicciones predicen volúmenes de llamadas y tipos de servicio por hora, asegurando una dotación de personal eficiente y respuestas rápidas, especialmente durante condiciones invernales severas. La plataforma de Pecan también permite la mejora continua de estos modelos, lo que mejora la eficiencia del servicio.

¿Cómo se benefició Credit Pros al utilizar Pecan AI para la predicción de abandono de clientes y qué desafíos específicos resolvió para ellos?

Los Credit Pros enfrentaban desafíos significativos con la predicción de abandono de clientes, que era un proceso complejo y tedioso. La implementación de Pecan AI redujo el tiempo de desarrollo del modelo de tres meses a solo unas semanas, lo que permitió estrategias de retención proactivas. Este proceso simplificado permitió a TCP predecir con precisión el abandono de clientes y desarrollar estrategias efectivas para retener a los clientes, lo que en última instancia aumentó sus ingresos.

¿Cómo mejoran las herramientas Predictive Chat y Predictive Notebook la experiencia del usuario y hacen que el análisis predictivo sea accesible para usuarios no técnicos?

Predictive Chat utiliza la IA generativa para crear cuadernos personalizados basados en las preguntas comerciales del usuario y los datos. Los usuarios pueden interactuar con el chat en lenguaje natural, respondiendo preguntas y siguiendo instrucciones, lo que simplifica el proceso de creación de modelos. El Predictive Notebook incluye todo el código necesario, lo que permite a los usuarios ver las consultas, crear tablas personalizadas y comprender la lógica del conjunto de datos de entrenamiento. Este enfoque hace que el análisis predictivo sea accesible para usuarios no técnicos al simplificar la preparación de datos y la creación de modelos.

¿De qué manera ve usted que Predictive GenAI transforma diversas industrias y funciones empresariales?

Predictive GenAI capacita a las empresas para tomar decisiones basadas en datos con una precisión y eficiencia sin precedentes. En la fabricación y la logística, optimiza las operaciones al predecir la demanda y racionalizar las cadenas de suministro. En las industrias centradas en el cliente, mejora la satisfacción y la lealtad a través de marketing dirigido y recomendaciones personalizadas. Predictive GenAI también impulsa la innovación al predecir tendencias del mercado, guiar el desarrollo de productos y acelerar el tiempo de comercialización. Sus aplicaciones se extienden a la salud para la predicción de enfermedades y planes de tratamiento personalizados, y a los esfuerzos de sostenibilidad al optimizar el uso de recursos y reducir el impacto ambiental.

¿Cómo garantiza Pecan AI la precisión y la confiabilidad de sus modelos predictivos?

Garantizamos la precisión y la confiabilidad a través de pruebas rigurosas y validación continua. Pecan AI utiliza conjuntos de datos de entrenamiento y prueba separados para evaluar el rendimiento del modelo, similar a calificar una prueba escolar. Métricas clave como precisión, precisión y recuerdo se utilizan para validar los modelos durante el desarrollo y en producción. También promovemos la transparencia a través de predicciones explicables, lo que ayuda a los usuarios a comprender los factores que influyen en cada predicción y fomenta la confianza en las perspectivas impulsadas por la IA.

¿Cómo vislumbra el futuro del papel de Predictive GenAI en los próximos años?

Mirando hacia adelante, el futuro de la IA no se trata solo de predecir eventos, sino también de prescribir acciones basadas en esas predicciones. Predictive GenAI apunta a automatizar los procesos de toma de decisiones y optimizar las operaciones comerciales. Sin embargo, es crucial comprender los riesgos asociados y asegurar el uso responsable de la IA. A medida que la tecnología evoluciona, desempeñará un papel crítico en la mejora de la eficiencia operativa, el fomento de la innovación y la toma de decisiones estratégicas en diversas industrias.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Pecan AI.