Surojit Chatterjee, Fundador y CEO de Ema – Serie de Entrevistas

Surojit Chatterjee es el fundador y CEO de Ema. Anteriormente, guió a Coinbase a través de una exitosa IPO en 2021 como su Director de Producto y escaló Google (GOOGL ) Mobile Ads y Google Shopping a negocios de miles de millones de dólares como VP y Jefe de Producto. Surojit tiene 40 patentes de EE. UU. y tiene un MBA de MIT, MS en Ciencias de la Computación de SUNY en Buffalo, y B. Tech de IIT Kharagpur.

Ema es un empleado de IA universal, integrado perfectamente en la infraestructura de TI existente de su organización. Está diseñado para mejorar la productividad, simplificar los procesos y empoderar a sus equipos.

¿Puede elaborar sobre la visión detrás de Ema y qué lo inspiró a crear un empleado de IA universal?

El objetivo para Ema es claro y audaz: “transformar empresas mediante la creación de un empleado de IA universal”. Esta visión surge de nuestra creencia de que la IA puede aumentar las capacidades humanas en lugar de reemplazar a los trabajadores por completo. Nuestro Empleado de IA Universal está diseñado para automatizar tareas mundanas y repetitivas, liberando a los empleados humanos para que se concentren en trabajos más estratégicos y valiosos. Lo hacemos a través del innovador sistema de IA agente de Ema, que puede realizar una amplia gama de tareas complejas con una colección de agentes de IA (llamados Personas de Ema), mejorando la eficiencia y aumentando la productividad en innumerables organizaciones.

Usted y su cofundador tienen antecedentes impresionantes en empresas de tecnología líderes. ¿Cómo ha influido su experiencia pasada en el desarrollo y la estrategia de Ema?

En las últimas dos décadas, he trabajado en empresas icónicas como Google, Coinbase, Oracle (ORCL ) y Flipkart. Y en cada lugar, me preguntaba “¿Por qué contratamos a las personas más inteligentes y les damos trabajos tan mundanos?”. Eso es por lo que estamos construyendo Ema.

Antes de cofundar Ema, fui el director de producto de Coinbase y Flipkart y el jefe de producto global de anuncios móviles en Google. Estas experiencias profundizaron mi conocimiento técnico en ingeniería, aprendizaje automático y adtech. Estos roles me permitieron identificar ineficiencias en la forma en que trabajamos y cómo resolver problemas comerciales complejos.

El cofundador de Ema y jefe de ingeniería, Souvik Sen, fue anteriormente el VP de ingeniería en Okta, donde supervisó los datos, el aprendizaje automático y los dispositivos. Antes de eso, estuvo en Google, donde fue el líder de ingeniería de datos y aprendizaje automático, donde construyó uno de los sistemas de ML más grandes del mundo, centrado en la privacidad y la seguridad: el Gráfico de Confianza de Google. Su experiencia, en particular, es una fuerza impulsora de por qué el sistema de IA Agente de Ema es muy preciso y está diseñado para ser empresarialmente listo en términos de seguridad y privacidad.

Mi cofundador Souvik y yo pensamos, ¿qué pasaría si tuvieras un chef con estrella Michelin en casa que pudiera cocinar cualquier cosa que pidieras? Podrías estar de humor para la comida francesa hoy, italiana mañana y la india al día siguiente. Pero independientemente de tu estado de ánimo o la comida que desees, ese chef puede recrear el plato de tus sueños. Eso es lo que Ema puede hacer. Puede asumir el papel de lo que necesites en la empresa con solo una conversación sencilla.

Ema utiliza más de 100 modelos de lenguaje grande y sus propios modelos más pequeños. ¿Cómo garantiza la integración sin problemas y el rendimiento óptimo de estas fuentes variadas?

Los LLM, aunque poderosos, no funcionan bien en entornos empresariales debido a su falta de conocimiento especializado y capacitación específica del contexto. Estos modelos están construidos con datos generales, lo que los hace ineptos para manejar la información propietaria y matizada que impulsa las operaciones comerciales. Esta limitación puede llevar a salidas inexactas, riesgos potenciales de seguridad de datos y la incapacidad de proporcionar información específica del dominio crucial para la toma de decisiones informadas. Los sistemas de IA Agente como Ema abordan estas deficiencias al ofrecer un enfoque más personalizado y dinámico. A diferencia de los LLM estáticos, nuestros sistemas de IA Agente pueden:

• Ajustarse a los datos y flujos de trabajo específicos de la empresa
• Aprovechar varios LLM según los requisitos de precisión, costo y rendimiento
• Mantener la privacidad y seguridad de los datos al operar dentro de la infraestructura de la empresa
• Proporcionar resultados explicables y verificables, cruciales para la rendición de cuentas empresarial
• Actualizar y aprender continuamente a partir de los datos de la empresa en tiempo real
• Ejecutar tareas complejas y multietapa de forma autónoma

Garantizamos la integración sin problemas de estas fuentes variadas mediante el uso del modelo de mezcla de expertos de 2T+ parámetros de Ema: EmaFusionTM. EmaFusionTM combina más de 100 LLM públicos y muchos modelos personalizados específicos del dominio para maximizar la precisión al menor costo posible para una amplia variedad de tareas en la empresa, maximizando el retorno de la inversión. Además, con este enfoque innovador, Ema es resistente al futuro; estamos agregando constantemente nuevos modelos para evitar depender demasiado de una sola pila de tecnología, lo que elimina este riesgo para nuestros clientes empresariales.

¿Puede explicar cómo funciona el Motor de Flujo de Trabajo Generativo y qué ventajas ofrece sobre las herramientas tradicionales de automatización de flujo de trabajo?

Hemos desarrollado decenas de plantillas de Personas (o empleados de IA para roles específicos). Las personas pueden configurarse y desplegarse rápidamente por los usuarios comerciales, sin necesidad de conocimientos de codificación. En su núcleo, las Personas de Ema son colecciones de agentes de IA propietarios que colaboran para realizar flujos de trabajo complejos.

Nuestro Motor de Flujo de Trabajo Generativo patentado, un modelo de transformador pequeño, genera flujos de trabajo y código de orquestación, seleccionando los agentes y patrones de diseño adecuados. Ema aprovecha patrones de diseño de agente bien conocidos, como la reflexión, la planificación, el uso de herramientas, la colaboración de multiagente, la búsqueda de árbol de lenguaje agente (LATS), la salida estructurada y la colaboración de multiagente, e introduce muchos patrones innovadores por su cuenta. Con más de 200 conectores preconstruidos, Ema se integra perfectamente con fuentes de datos internas y puede realizar acciones en varias herramientas para realizar efectivamente varios roles empresariales.

Ema se utiliza en varios dominios, desde el servicio al cliente hasta el legal y el seguro. ¿Qué industrias ve con el mayor potencial de crecimiento con Ema y por qué?

Vemos potencial en various industrias y funciones, ya que la mayoría de las empresas tienen menos del 30% de automatización en los procesos y utilizan más de 200 aplicaciones de software, lo que genera silos de datos y acciones. McKinsey & Co. estima que la IA generativa podría agregar el equivalente a $2.6 billones a $4.4 billones anualmente en ganancias de productividad (fuente).

Estos problemas se ven exacerbados en industrias reguladas como la atención médica, los servicios financieros, los seguros, donde la mayoría de las automatizaciones técnicas de la última década no han ocurrido desde que la tecnología no era lo suficientemente avanzada para sus procesos. Es aquí donde vemos la mayor oportunidad de transformación y estamos viendo una gran demanda de los clientes en estas industrias para aprovechar la IA generativa y la tecnología como nunca antes.

¿Cómo aborda Ema las preocupaciones de protección de datos y seguridad, especialmente al integrar múltiples modelos y manejar datos empresariales sensibles?

Una preocupación apremiante para cualquier empresa que utilice IA agente es la posibilidad de que los agentes de IA se vuelvan renegados o filtren datos privados. Ema está construida con confianza en su núcleo, cumpliendo con los principales estándares internacionales como SOC 2, ISO 27001, HIPAA, GDPR, NIST AI RMF, NIST CSF, NIST 800-171. Para garantizar que los datos empresariales permanezcan privados, seguros y cumplan con la normativa, Ema ha implementado las siguientes medidas de seguridad:

• Redacción automática y desidentificación segura de datos sensibles, registros de auditoría
• Monitoreo en tiempo real
• Cifrado de todos los datos en reposo y en tránsito
• Explicabilidad en todos los resultados de salida

Para ir más allá, Ema también verifica cualquier violación de derechos de autor para los casos de uso de generación de documentos, reduciendo la posibilidad de responsabilidades de propiedad intelectual para los clientes. Ema tampoco entrena modelos con los datos de un cliente para beneficio de otros clientes.

Ema también ofrece opciones de implementación flexibles, incluida la capacidad de implementación local para múltiples sistemas en la nube, lo que permite a las empresas mantener sus datos dentro de sus propios entornos de confianza.

¿Qué tan fácil es para una nueva empresa comenzar con Ema, y qué se parece al proceso de incorporación típico?

Ema es increíblemente intuitiva, por lo que es bastante fácil que los equipos comiencen en la plataforma. Los usuarios comerciales pueden configurar las Personas de Ema (o empleados de IA para roles específicos) utilizando plantillas preestablecidas en solo minutos. Pueden ajustar el comportamiento de la Persona con instrucciones conversacionales, utilizar conectores preestablecidos para integrarse con sus aplicaciones y fuentes de datos, y opcionalmente conectar cualquier modelo personalizado privado entrenado con sus propios datos. Una vez configurado, los expertos de la empresa pueden entrenar a su Persona de Ema con solo unas horas de retroalimentación. Ema ha sido contratada para múltiples roles por empresas como Envoy Global, TrueLayer, Moneyview, y en cada uno de estos roles Ema ya está actuando al mismo nivel o por encima del desempeño humano.

Ema ha atraído una inversión significativa de partidarios de alto perfil. ¿Qué cree que ha sido la clave para obtener tal confianza de los inversores?

Creamos que los inversores pueden ver cómo la plataforma de Ema permite a las empresas utilizar la IA Agente de manera efectiva, racionalizando las operaciones para reducir costos sustanciales y desbloquear nuevos flujos de ingresos potenciales. Además, el equipo de gestión de Ema son expertos en IA y tienen los conocimientos y habilidades técnicas necesarios. También tenemos un historial sólido de entrega empresarial, confiabilidad y cumplimiento. Finalmente, los productos de Ema se diferencian de cualquier otro en el mercado; estamos pioneros en los últimos avances técnicos en IA Agente, lo que nos hace la opción preferida para cualquier empresa que desee agregar la próxima generación de IA a sus operaciones.

¿Cómo ve el papel de la IA en el lugar de trabajo evolucionando en la próxima década, y qué papel desempeñará Ema en esa transformación?

La misión de Ema es transformar empresas y ayudar a que cada empleado trabaje más rápido con la ayuda de agentes precisos y fáciles de activar. Nuestro empleado de IA universal tiene el potencial de ayudar a las empresas a ejecutar tareas en todo, desde el soporte al cliente hasta el soporte al empleado, la habilitación de ventas, el cumplimiento, las operaciones de ingresos y más. Nos gustaría transformar el lugar de trabajo permitiendo que los equipos se concentren en los proyectos más estratégicos y de mayor valor en lugar de tareas administrativas mundanas. Como pionero de la IA Agente, Ema está liderando una nueva era de colaboración entre empleados humanos y de IA, donde la innovación florece y la productividad se dispara.

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