Skip Levens, Director de Marketing, Medios y Entretenimiento, Quantum – Serie de Entrevistas

Skip Levens es un líder de productos y estratega de inteligencia artificial en Quantum, un líder en soluciones de gestión de datos para inteligencia artificial y datos no estructurados. Actualmente es responsable de impulsar el compromiso, la conciencia y el crecimiento de las soluciones de extremo a extremo de Quantum. A lo largo de su carrera, que ha incluido paradas en organizaciones como Apple (AAPL ), Backblaze, Symply y Active Storage, ha liderado con éxito el marketing y el desarrollo empresarial, el evangelismo, ha lanzado nuevos productos, ha establecido relaciones con partes interesadas clave y ha impulsado el crecimiento de los ingresos.

Quantum proporciona soluciones de datos de extremo a extremo que ayudan a las organizaciones a gestionar, enriquecer y proteger los datos no estructurados, como archivos de video y audio, a gran escala. Su tecnología se centra en transformar los datos en información valiosa, lo que permite a las empresas extraer valor y tomar decisiones informadas. La plataforma de Quantum ofrece soluciones seguras, escalables y flexibles, que combinan la infraestructura en el sitio con capacidades en la nube. El enfoque de la empresa permite a las empresas manejar de manera eficiente el crecimiento de los datos, al mismo tiempo que garantiza la seguridad y la flexibilidad en todo el ciclo de vida de los datos.

¿Puede proporcionar una visión general del enfoque de Quantum para la gestión de datos impulsada por inteligencia artificial para datos no estructurados?

Al ayudar a los clientes a integrar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en sus operaciones comerciales clave, Quantum ayuda a los clientes a gestionar y desbloquear el valor significativo de sus datos no estructurados, creando perspectivas comerciales accionables que conducen a mejores decisiones comerciales. Al construir sus propias herramientas de IA/ML, las empresas pueden pasar de simplemente hacer frente a la afluencia de datos y contenido a aprovechar los conocimientos como un nuevo impulsor de eficiencias y, en última instancia, amplificar la experiencia humana en todas las fases de las operaciones comerciales.

¿Cómo analiza la tecnología de IA de Quantum los datos no estructurados, y qué innovaciones clave distinguen a su plataforma de la competencia?

En las primeras etapas de la adopción de herramientas de IA/ML, muchas organizaciones encuentran que sus flujos de trabajo se vuelven desordenados y desconectados, y pueden perder la pista de sus datos, lo que hace que sea difícil aplicar normas de seguridad y protección. Con demasiada frecuencia, el desarrollo temprano se ve obstaculizado por un almacenamiento y un rendimiento del sistema de archivos inadecuados.

Desarrollamos Myriad, un entorno de almacenamiento de archivos de definición de software de alto rendimiento e inteligente para satisfacer de manera elegante los desafíos de integrar la canalización de IA/ML y los flujos de trabajo de alto rendimiento juntos, unificando los flujos de trabajo sin las limitaciones y restricciones de hardware de otros sistemas. Myriad es una clara desviación de las limitaciones y restricciones de hardware heredadas, y construida con las últimas tecnologías de almacenamiento y en la nube, es completamente impulsada por microservicios y orquestada por Kubernetes para ser un sistema altamente receptivo que rara vez requiere interacción administrativa. Myriad está exclusivamente diseñado para extraer el mayor rendimiento de NVMe y conexiones de red de tejido inteligente y acceso directo a memoria remota (RDMA) casi instantáneo entre todos los componentes. El resultado es un sistema innovador que responde de manera inteligente y automática a los cambios y requiere una intervención administrativa mínima para realizar tareas comunes. Al hacer que el tejido inteligente sea parte del sistema, Myriad también es un sistema intrínsecamente equilibrado que proporciona múltiples puertos de banda de 100 Gbps como una sola dirección IP equilibrada.

Emparejar Myriad con nuestro sistema de almacenamiento de objetos en la nube, ActiveScale, permite a las organizaciones archivar y preservar incluso los lagos de datos y contenido más grandes. La combinación ofrece a los clientes una verdadera solución de gestión de datos de extremo a extremo para sus canalizaciones de IA. Además, cuando se entrega junto con nuestra solución CatDV, los clientes pueden etiquetar y catalogar los datos para enriquecer aún más sus datos y prepararlos para el análisis y la IA.

¿Puede compartir información sobre el uso de IA con vigilancia de video en los Juegos Olímpicos de París, y qué otros eventos o organizaciones a gran escala han utilizado esta tecnología?

El aprendizaje automático puede desarrollar acciones repetibles que reconocen patrones de interés en el video y derivan información de una inundación de datos de video en tiempo real a una escala mayor y más rápida que la que es posible por esfuerzos humanos solos. La vigilancia de video, por ejemplo, puede utilizar la IA para capturar y marcar comportamientos sospechosos a medida que ocurren, incluso si hay cientos de cámaras que alimentan la información del modelo. Un ser humano que intenta realizar esta tarea solo podría procesar un evento a la vez, mientras que la vigilancia de video impulsada por IA puede abordar miles de casos simultáneamente.

Otra aplicación es el análisis de sentimiento de la multitud, que puede rastrear largas colas y detectar posibles frustraciones. Todos estos son acciones que un experto en seguridad puede marcar de manera confiable, pero al utilizar sistemas de IA/ML para observar continuamente las transmisiones simultáneas, esos expertos están libres de tomar medidas adecuadas cuando sea necesario, lo que aumenta dramáticamente la eficacia y la seguridad generales.

¿Cuáles son los desafíos principales que enfrentan las organizaciones al implementar IA para el análisis de datos no estructurados, y cómo ayuda Quantum a mitigar estos desafíos?

Las organizaciones deben reinventar completamente su enfoque de almacenamiento, así como la gestión de datos y contenido en general. La mayoría de las organizaciones crecen sus capacidades de almacenamiento de manera orgánica, generalmente en respuesta a necesidades específicas, y esto crea confusión y complejidad entre varios proveedores.

Con la adopción de IA, las organizaciones deben simplificar el almacenamiento que subyace a sus operaciones. A menudo, esto requiere implementar una parte “caliente” de la ingesta inicial de datos, o una zona de aterrizaje donde las aplicaciones y los usuarios puedan trabajar lo más rápido posible. Luego, se agrega un gran almacenamiento de tipo “frío” que pueda archivar fácilmente grandes cantidades de datos y protegerlos de manera rentable, con la capacidad de mover los datos de regreso a un flujo de trabajo de procesamiento “caliente” casi instantáneamente.

Al reinventar el almacenamiento en soluciones más compactas, la carga para el personal administrativo es mucho menor. Este tipo de solución de gestión de datos “caliente/frío” es ideal para la integración del flujo de trabajo de IA/ML, y las soluciones de Quantum permiten a los clientes crear una plataforma altamente ágil, flexible y fácil de gestionar.

¿Cómo se integran las innovaciones de IA de Quantum con otras herramientas y tecnologías impulsadas por IA para mejorar el crecimiento y la eficiencia organizacional?

Muchas personas piensan que el almacenamiento para herramientas de IA/ML se trata solo de alimentar las unidades de procesamiento gráfico (GPU), pero eso es solo una pequeña parte de la ecuación. Aunque la velocidad y el alto rendimiento pueden ser instrumentales para alimentar los datos lo más rápido posible a las GPU que realizan el análisis de datos, la imagen más grande gira en torno a cómo una organización puede integrar el desarrollo, la capacitación y la inferencia de IA/ML iterativos y continuos basados en datos personalizados. A menudo, la primera y más importante tarea de IA/ML que se aborda es la construcción de “bots de conocimiento” o “bots asesores” que utilizan datos propietarios para informar a los trabajadores del conocimiento internos. Para hacer que esos bots de conocimiento sean útiles y únicos para cada organización, se requieren grandes cantidades de información especializada para informar el modelo que los capacita. Un sistema de almacenamiento de IA impulsado: si esos datos propietarios están bien ordenados y fácilmente disponibles en un flujo de trabajo de almacenamiento optimizado, será mucho más fácil organizarlos en tipos, conjuntos y catálogos de datos, lo que a su vez garantizará que esos bots de conocimiento estén muy informados sobre las necesidades únicas de la organización.

¿Puede elaborar sobre las características de gestión de flujo de trabajo habilitadas por IA y cómo simplifican los procesos de datos?

Estamos construyendo una serie de herramientas de gestión de flujo de trabajo habilitadas por IA que se integran directamente en las soluciones de almacenamiento para automatizar tareas y proporcionar información valiosa en tiempo real, lo que permite una toma de decisiones rápida y informada en toda la organización. Esto se debe a nuevos y avanzados sistemas de clasificación y etiquetado de datos que utilizan IA para organizar los datos y hacer que sean fácilmente recuperables, e incluso realizar acciones estándar en ese medio, como conformar a un cierto tamaño, lo que reduce significativamente los esfuerzos manuales necesarios al organizar los datos en conjuntos de capacitación.

Herramientas de automatización inteligente gestionan el movimiento de datos, la copia de seguridad y las tareas de cumplimiento basadas en políticas establecidas, lo que garantiza una aplicación coherente y reduce las cargas administrativas. El análisis y la supervisión en tiempo real también ofrecen información inmediata sobre los patrones de uso de datos y los posibles problemas, manteniendo automáticamente la integridad y la calidad de los datos en todo su ciclo de vida.

¿Cuál es el panorama para la gestión de datos impulsada por IA, y qué tendencias prevé en los próximos años?

A medida que estas herramientas evolucionan y se vuelven multi-modales, permitirán formas más expresivas y abiertas de trabajar con sus datos. En el futuro, podrá tener una “conversación” con su sistema y ser presentado con información o análisis de interés, como “¿Cuál es el tipo de datos de más rápido crecimiento en mi zona ‘caliente’ ahora?”. Este nivel de especialización será un diferenciador para las organizaciones que construyen estas herramientas en sus soluciones de almacenamiento, lo que las hará más precisas y eficientes, incluso cuando se enfrentan a nuevas corrientes de datos en constante evolución.

¿Cuál es el papel de las ofertas de análisis y almacenamiento en la nube de Quantum en la estrategia general de gestión de datos?

Las organizaciones con requisitos de almacenamiento significativos y en expansión a menudo luchan por mantenerse al día con la demanda, especialmente cuando operan con presupuestos limitados. El almacenamiento en la nube pública puede generar costos altos e impredecibles, lo que hace que sea desafiante estimar y comprar años de necesidades de almacenamiento con anticipación. Muchos clientes desean la experiencia de la nube pública de un costo operativo proyectado conocido, pero eliminar los cargos de salida o API sorpresa que puede traer la nube pública. Para responder a esta necesidad, desarrollamos Quantum GO para brindar a los clientes la experiencia de la nube privada con un punto de entrada inicial bajo y opciones de pago fijo mensual bajo para una experiencia de almacenamiento como servicio real en su propia instalación. A medida que aumentan los requisitos de almacenamiento, Quantum GO brinda a los clientes la ventaja adicional de un modelo de suscripción “pague según crezca” simple para ofrecer flexibilidad y escalabilidad mejoradas de manera rentable.

¿Cómo planea Quantum mantenerse por delante en el panorama de IA y gestión de datos en constante evolución?

En el mundo de hoy, ser solo un “proveedor de almacenamiento” no es suficiente. Los desafíos de datos y empresariales en constante evolución requieren una plataforma de datos inteligente que permita a los clientes maximizar el valor de sus datos. En Quantum, continuamos innovando y invirtiendo en capacidades mejoradas para nuestros clientes para ayudarlos a trabajar de manera fácil y efectiva con vastas cantidades de datos en todo su ciclo de vida.

Estamos expandiendo la IA inteligente para mejorar la etiquetado, catalogación y organización de los datos, lo que facilita más que nunca buscar, encontrar y analizarlos para extraer más valor e información. Continuaremos mejorando nuestras capacidades de IA que asisten con la transcripción automática de video, la traducción de archivos de audio y video a otros idiomas en cuestión de segundos, y permitir búsquedas rápidas en miles de archivos para identificar palabras habladas o localizar artículos específicos, y más.

¿Qué consejo le daría a las organizaciones que están comenzando su viaje con IA y gestión de datos no estructurados?

La IA/ML ha tenido un gran revuelo, y debido a eso, puede ser difícil discernir qué es práctico y útil. Las organizaciones deben pensar primero en los datos que se están creando y determinar cómo se generan, capturan y conservan. Además, las organizaciones deben buscar una solución de almacenamiento que esté lista para acceder y recuperar los datos según sea necesario, y que los guíe tanto en el flujo de trabajo diario como en la evolución futura. Incluso si es difícil acordar qué son los objetivos finales de IA, dar pasos ahora para asegurarse de que los sistemas de almacenamiento y los flujos de trabajo de datos estén optimizados, simplificados y robustos dará dividendos enormes cuando se integren las iniciativas de IA/ML actuales y futuras. Las organizaciones estarán entonces bien posicionadas para seguir explorando cómo estas herramientas de IA/ML pueden avanzar en su misión sin preocuparse por poder apoyarlas adecuadamente con la plataforma de gestión de datos adecuada.

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