Igor Jablokov, CEO y Fundador de Pryon – Serie de Entrevistas

Igor Jablokov es el CEO y Fundador de Pryon. Nombrado “Luminario de la Industria” por la revista Speech Technology, anteriormente fundó la pionera de la industria Yap, la primera plataforma de reconocimiento de voz completamente automatizada y de alta precisión en la nube. Después de que sus productos fueran desplegados por docenas de empresas, la compañía se convirtió en la primera adquisición relacionada con la IA de Amazon (AMZN ). Las invenciones de la empresa luego sirvieron como el núcleo de productos posteriores como Alexa, Echo y Fire TV. Como Director de Programas en IBM, Igor lideró el equipo que diseñó el precursor de Watson y desarrolló el primer navegador web multimodal del mundo.

Igor recibió becas de seguridad nacional Eisenhower y Truman para explorar y expandir el papel de la empresa y el capital de riesgo en la dirección de preocupaciones geopolíticas. Como innovador en tecnologías del lenguaje humano, cree en fomentar oportunidades de carrera y educación para otros que ingresan en campos de STEM. Como tal, actúa como mentor en el acelerador Alexa de TechStars, fue Emprendedor en Residencia (EIR) de Blackstone NC y fundó un capítulo de los Formadores Globales, un programa del Foro Económico Mundial.

Igor tiene una licenciatura en Ingeniería de Computadoras de la Universidad Estatal de Pensilvania, donde fue nombrado Ingeniero Sobresaliente, y un MBA de la Universidad de Carolina del Norte.

Su viaje en IA comenzó con el primer motor de reconocimiento de voz en la nube en Yap, posteriormente adquirido por Amazon. ¿Cómo esa experiencia dio forma a su visión para la IA y cómo influyó en su trabajo actual en Pryon?

Empezaré un poco antes en mi carrera, ya que Yap no fue nuestra primera experiencia con interacciones de lenguaje natural.

Mi primera incursión en interacciones de lenguaje natural comenzó en IBM, donde comencé como pasante a principios de la década de 1990 y finalmente me convertí en Director de Investigación Multimodal. Allí tuve un equipo que descubrió lo que podrías considerar un Watson en pañales. Estaba muy adelantado para su época, pero IBM nunca lo aprobó. Finalmente me frustré con la decisión y me fui.

Alrededor de ese tiempo (2006), recluté a los mejores ingenieros y científicos de Broadcom (AVGO ), IBM, Intel (INTC ), Microsoft (MSFT ), Nuance, NVIDIA (NVDA ) y más para iniciar la primera empresa de IA en la nube, Yap. Rápidamente adquirimos docenas de clientes empresariales y de operadores, incluidos Sprint y Microsoft, y casi 50.000.000 de usuarios en la plataforma.

Dado que teníamos ingenieros de iPod en el equipo, pudimos comunicarnos con Apple (AAPL ) dentro de un año después de fundar la compañía. Nos trajeron para prototipar una versión de Siri, esto fue antes de que se lanzara el iPhone. Medio década después, fuimos adquiridos en secreto por Amazon para desarrollar Alexa para ellos.

¿Puede explicar el concepto de “fricción del conocimiento” que Pryon busca resolver y por qué es crucial para las empresas modernas?

La fricción del conocimiento proviene del hecho de que, históricamente, las organizaciones no han tenido una instantánea unificada del conocimiento. Aunque hemos tenido estos repositorios en nuestros campus universitarios y comunidades cívicas en forma de bibliotecas, no ha habido una unificación de datos y conocimiento en el lado empresarial debido a la multitud de proveedores que utilizaron.

Como resultado, todos a través de prácticamente todas las organizaciones sienten fricción cuando buscan la información que necesitan para realizar sus trabajos y flujos de trabajo. Aquí es donde vimos la oportunidad para Pryon. Pensamos que había una oportunidad para una nueva capa por encima de la pila de software empresarial que, mediante prompts de lenguaje natural, podría atravesar sistemas de registros y recuperar varios tipos de objetos: texto, imágenes, videos, datos estructurados y no estructurados, y juntar todo en un tiempo de respuesta de menos de un segundo.

Ese fue el nacimiento de Pryon, la primera nube de conocimiento mejorada con IA.

La plataforma de Pryon integra tecnologías de IA avanzadas como visión por computadora y modelos de lenguaje grande. ¿Puede explicar cómo estos componentes trabajan juntos para mejorar la gestión del conocimiento?

Pryon desarrolló una plataforma de inteligencia artificial (AIP) que transforma el contenido de sus unidades estáticas fundamentales en conocimiento interactivo. Logra esto integrando una tubería de ingesta, una tubería de recuperación y una tubería generativa en una sola experiencia. La plataforma se conecta a sus sistemas de registros existentes, que pueden incluir una variedad de tipos de contenido, como Confluence, Documentum, SAP, ServiceNow , Salesforce , SharePoint y muchos más. Este contenido puede estar en forma de audio, video, imágenes, texto, PowerPoint, PDF, archivos de Word, páginas web, etc.

La AIP transforma estos objetos en una nube de conocimiento, que luego puede publicar y suscribirse a cualquier experiencia interactiva o sensorial que necesite. Ya sea que las personas necesiten interactuar con este conocimiento o que haya transacciones de máquina a máquina que requieran la unión de todo este conocimiento disperso, la plataforma garantiza la coherencia y la accesibilidad. Esencialmente, realiza ETL (Extraer, Transformar, Cargar) en el lado izquierdo, alimentando experiencias a través de API en el lado derecho.

¿Cuáles son algunos de los desafíos clave que Pryon enfrenta al desarrollar soluciones de IA para uso empresarial, y cómo los está abordando?

Debido a que estamos integrados verticalmente, obtenemos las mejores calificaciones en precisión, escalabilidad, seguridad y velocidad. Uno de los problemas con los enfoques desmontados, donde necesitas varios proveedores diferentes y unirlos para lograr el mismo flujo de trabajo que hacemos, es que terminas con algo menos performante. No puedes igualar modelos, y no tienes señalización de seguridad fluyendo tan bien.

Es como los iPhones: hay una razón por la que Apple construye su propio chip, dispositivo, sistema operativo y aplicaciones. Al hacerlo, logran el nivel más alto de rendimiento con el menor uso de energía. En contraste, otros proveedores que integran desde varias fuentes diferentes tienden a estar una o dos generaciones detrás de ellos en todo momento.

¿Cómo garantiza Pryon la precisión, escalabilidad, seguridad y velocidad de sus soluciones de IA, particularmente en entornos empresariales a gran escala?

Con el respaldo de un marco de Generación mejorada por Recuperación (RAG), Pryon fue diseñado para satisfacer las demandas rigurosas de los negocios. Utilizando la mejor tecnología de recuperación de información, Pryon entrega respuestas precisas y oportunas de manera segura, lo que permite a las empresas superar la fricción del conocimiento.

• Precisión: Pryon sobresale en precisión al ingerir y comprender con precisión el contenido almacenado en varios formatos, incluyendo texto, imágenes, audio y video. Utilizando tecnologías avanzadas y personalizadas, Pryon recupera conocimiento crítico para la misión con más del 90% de precisión y entrega respuestas con atribución clara a los documentos de origen. Esto garantiza que la información proporcionada sea confiable y verificable.
• Escala empresarial: Pryon está diseñado para manejar entornos empresariales a gran escala. Escala a millones de páginas de contenido y admite miles de usuarios concurrentes. Pryon también incluye conectores integrados para plataformas principales como SharePoint, ServiceNow, Amazon S3, Box y más, lo que facilita la integración con flujos de trabajo y sistemas existentes.
• Seguridad: La seguridad es una prioridad para Pryon. Protege contra fugas de datos a través de controles de acceso a nivel de documento y garantiza que los modelos de IA no se entrenen con datos del cliente. Además, Pryon se puede implementar en entornos locales, lo que ofrece capas adicionales de seguridad y control para información sensible.
• Velocidad: Pryon ofrece una implementación rápida, con posibilidad de implementación en tan solo dos semanas. La plataforma cuenta con una interfaz sin código para actualizar el contenido, lo que permite modificaciones rápidas y fáciles. Además, Pryon proporciona la flexibilidad de elegir un modelo de lenguaje grande (LLM) público, personalizado o desarrollado por Pryon, lo que hace que el proceso de implementación sea fluido y altamente personalizable.

Es por esto que instituciones académicas, empresas Fortune 500, agencias gubernamentales y ONG en sectores críticos como defensa, energía, servicios financieros y semiconductores confían en nosotros.

Pryon enfatiza la IA Responsable con iniciativas como el respeto a la autoría y la fuente ética de los datos de entrenamiento. ¿Cómo implementa estos principios en sus operaciones diarias?

Nuestros clientes y socios controlan lo que se incluye en su instancia de Pryon. Esto incluye información pública de instituciones académicas y agencias gubernamentales de confianza, información publicada que han licenciado adecuadamente para sus organizaciones, información propietaria que forma el núcleo de la propiedad intelectual de su negocio, y contenido personal para uso individual. Pryon sintetiza estos cuatro tipos de fuentes en una nube de conocimiento unificada, completamente bajo el control de la organización patrocinadora. Esta capacidad para gestionar de manera segura diferentes tipos de contenido es por lo que somos de confianza en entornos robustos, incluida la infraestructura crítica.

Con Pryon habiendo asegurado $100 millones en financiamiento de Serie B, ¿cuáles son sus principales prioridades para el crecimiento y la innovación de la empresa en los próximos años?

Después de la Serie B, estamos en un territorio de crecimiento temprano. Una parte de esta fase es industrializar el ajuste de producto y mercado que hemos establecido para respaldar los entornos de nube y los tipos de servidores que nuestros clientes y socios probablemente encuentren.

El primer área de enfoque es asegurar que nuestro producto pueda manejar estas demandas mientras ofrece acceso modular a nuestras capacidades para respaldar sus flujos de trabajo.

El segundo área importante es desarrollar socios de escalado que puedan construir prácticas alrededor de nuestro trabajo con nuestras herramientas y gestionar el cambio necesario a medida que las organizaciones se transforman para apoyar la nueva era de inteligencia digital. El tercer enfoque es la investigación y desarrollo continuo para mantenernos por delante de la curva y definir el estado del arte en este espacio.

Como alguien que ha estado a la vanguardia de la innovación en IA, ¿cómo ve el estado actual de la regulación de la IA, y qué papel cree que Pryon puede desempeñar en la configuración de estas discusiones?

Creo que todos nos preguntamos cómo habría sido el mundo si hubiéramos podido regular algunas tecnologías más cerca de su infancia, como los medios sociales, por ejemplo. No nos dimos cuenta de cuánto afectaría a nuestras comunidades. Diferentes estados-nación tienen diferentes perspectivas sobre la regulación. Los europeos tienen una perspectiva algo limitada que coincide con sus valores con el Acta de IA de la UE.

Por otro lado, algunos entornos están completamente sin restricciones. En los EE. UU., estamos buscando un equilibrio entre permitir que la innovación prospere, especialmente en actividades comerciales, y salvaguardar casos de uso sensibles para evitar sesgos y otros riesgos, como en la aprobación de solicitudes de préstamos.

La mayoría de la regulación tiende a apuntar a los casos de uso más sensibles, particularmente en aplicaciones de consumidores y en el sector público o gubernamental. Personalmente, es por eso que estoy en la junta de With Honor, una coalición bipartidista de veteranos, legisladores y legisladores. Hemos visto convergencia, a pesar de las creencias políticas, en preocupaciones sobre la introducción de tecnologías de IA en todos los aspectos de nuestras vidas. Parte de nuestro papel es influir en la evolución de la regulación, brindando retroalimentación para encontrar el equilibrio correcto que todos queríamos para otras áreas de tecnología.

¿Qué consejo daría a otros emprendedores de IA que buscan construir soluciones de IA impactantes y responsables?

En este momento, será tanto un salvaje oeste como un entorno fantástico para desarrollar nuevas formas de aplicaciones de IA. Si no tiene una amplia experiencia en IA, digamos 10, 20 o 30 años, no recomendaría desarrollar una plataforma de IA desde cero. En su lugar, encuentre un área de aplicación donde la tecnología se cruza con su experiencia en la materia.

Ya sea que sea un artista, abogado, ingeniero, liniero, médico o de otra profesión, aprovechar su experiencia le dará una voz, perspectiva y producto únicos en el mercado. Este enfoque probablemente sea el mejor uso de su tiempo, energía y experiencia, en lugar de crear otro producto “me too”.

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