Benjamin Harvey, Ph.D., AI Squaredin perustaja ja toimitusjohtaja – Haastattelusarja

Benjamin Harvey, Ph.D. on kokenut data-tieteessä ja tekoälyssä, ja hänellä on tausta sekä akatemiassa, hallinnossa että yksityissektorilla. AI Squaredin toimitusjohtajana ja perustajana hän johtaa tiimiä, joka työskentelee tekoälyn ja koneoppimisen integroimiseksi web-pohjaisiin sovelluksiin.

AI Squared pyrkii tukemaan tekoälyn omaksumista integroimalla tekoälyllä tuotetut näkymät strategisiin liiketoimintasovelluksiin ja päivittäisiin työprosesseihin.

Mikä innoitti sinua perustamaan AI Squaredin, ja mikä tekoälyn omaksumiseen liittyvä ongelma sinä yritit ratkaista?

Taustani NSA:ssa, jossa näin ensimmäisen kerran, että lähes 90 % tekoälymallista ei päässyt tuotantoon, innoitti minua perustamaan AI Squaredin, jotta voisin ratkaista kriittisen aukon tekoälyn kehityksen ja todellisen käytön välillä. Monet tekoälyratkaisut ovat edelleen eristettyinä tutkimusympäristöissä eivätkä integroidu toiminnallisiin työprosesseihin, mikä rajoittaa merkittävästi niiden potentiaalista vaikutusta. AI Squared yksinkertaa tätä prosessia tarjoamalla intuitiivisen alustan, joka mahdollistaa yritysten upottaa tekoälyllä tuotetut näkymät olemassa oleviin sovelluksiin ilman raskaita insinööritöitä. Täyttämällä tämän aukon, voimme antaa organisaatioille mahdollisuuden vapauttaa tekoälyn täysimääräisen potentiaalin, parantaa päätöksentekoa ja toiminnallista tehokkuutta eri aloilla.

Mitkä olivat suurimmat haasteet AI Squaredin lancetoimisessa, ja miten yritys on kehittynyt vuoden 2021 jälkeen?

Suurin haaste AI Squaredin lancetoimisessa oli kehittää ratkaisu, joka yksinkertaistaa tekoälyn omaksumista samalla säilyttäen joustavuuden, jota tarvitaan yrityskohtaisiin sovelluksiin. Organisaatiot kamppailevat usein tekoälyn integroimisessa työprosesseihinsa teknisen monimutkaisuuden, resurssirajoitusten ja infrastruktuurirajoitusten vuoksi. Kokemuksesta johtuen, johdin AI Squaredin kehitystä ratkaisemaan nämä haasteet parantamalla no-code/low-code-ratkaisuja, laajentamalla toimialaa ja integroimalla viimeisimmän tekoälyntutkimuksen alustaan. Nykyään AI Squared tarjoaa yrityksille helposti käytettävän ja skaalautuvan tavan tekoälyn käyttöönottamiseen, muuttaen siten, miten organisaatiot hyödyntävät tekoälyä toiminnalliseen menestykseen.

Miten akateeminen ja tutkimusalueesi tausta vaikuttaa AI Squaredin missioon?

Tutkimukseni instituutioissa kuten Johns Hopkins ja NSA keskittyi tekoälyn soveltamiseen monimutkaisiin ongelmiin kyberturvallisuudessa, data-analytiikassa ja päätöksenteossa. Tämä kokemus on antanut minulle syvän arvostuksen sekä tekoälyn voimasta että haasteista. AI Squaredin missio on siltaa ero tekoälyn tutkimuksen ja todellisen soveltamisen välillä, varmistaen, että yritykset voivat hyödyntää viimeisimpiä tekoälykeksintöjä ilman syvää teknistä asiantuntemusta. Hyödyntämällä taustani akateemisessa ja hallinnollisessa tekoälyntutkimuksessa, keskitymme tekoälyn tekemiseen helpommin saatavilla, käytännöllisemmäksi ja vastuullisemmaksi, auttaen organisaatioita käyttämään tekoälyllä tuotettuja näkymiä merkityksellisen muutoksen aikaansaamiseksi.

Miksi tekoälyn upottaminen liiketoimintasovelluksiin on kriittistä?

Monet tekoälyprojektit epäonnistuvat, koska näkymät jäävät eristetyiksi raportointialustoille tai analytiikkaplatformeille, vaatien manuaalista tulkintaa ennen kuin toimia voidaan tehdä. Tämä viivästyttää päätöksentekoa ja vähentää tekoälyaloitteen kokonaisvaikutusta. AI Squared upottaa tekoälyn suoraan liiketoimintasovelluksiin, varmistaen, että työntekijät voivat toimia reaaliaikaisilla näkymillä ilman, että heidän tarvitsee poistua työprosesseistaan. Olipa kyse sitten asiakasvuorovaikutuksen optimoinnista, toimitusketjun parantamisesta tai kyberturvallisuuden lisäämisestä, tekoälyn upottaminen liiketoimintasovelluksiin maksimoi tehokkuuden, lisää käyttöönottoprosenttia ja parantaa merkittävästi tuoton paluuta (ROI).

Miten AI Squared sujuvoittaa tekoälyn käyttöönottamista?

Tekoälymallien käyttöönottaminen tuotantoympäristöissä vaatii usein laajaa insinööritöitä, integrointia ja infrastruktuurikehitystä, mikä voi olla aikaa vievää ja kallista. AI Squared poistaa nämä pullonkaulat tarjoamalla no-code/low-code-alustan, joka mahdollistaa yritysten käyttöönottaa tekoälyä helposti olemassa oleviin työprosesseihin. Alustamme mahdollistaa liiketoimintatyöntekijöiden hyödyntää tekoälyllä tuotettuja näkymiä ilman, että heidän tarvitsee kirjoittaa monimutkaisia koodauksia tai hallita infrastruktuuria. Yksinkertaistamalla käyttöönottamista ja vähentämällä teknisiä esteitä, AI Squared nopeuttaa arvon saavuttamista, mahdollistaen yrityksille nopeasti kokea tekoälyn hyödyt ilman tarpeetonta viivästystä.

Miksi no-code/low-code-integrointi on olennainen?

No-code/low-code-integrointi on välttämätöntä tekoälyn omaksumiselle laajassa mittakaavassa, koska se demokratisoi tekoälyn pääsyn, mahdollistaen toimialan asiantuntijoille ja liiketoimintajohtajille toimia tekoälyllä ilman, että heidän tarvitsee omistaa tekoälyinsinöörejä. Tekoälyasiantuntijoiden niukkuus hidastaa usein toteutusta ja innovaatiota, luoden riippuvuutta teknisistä tiimeistä. AI Squared vähentää tätä riippuvuutta tarjoamalla intuitiivisen alustan, joka mahdollistaa ei-tekniikan työntekijöiden integroida ja käyttää tekoälymalleja tehokkaasti. Tämä kiihdyttää tekoälyn omaksumista eri aloilla, tekoälyn käytön helpommaksi ja varmistaen, että organisaatiot voivat hyödyntää tekoälyä paremman liiketoimintatuloksen saavuttamiseksi ilman, että he kohtaavat tarpeettomia teknisiä esteitä.

Miten AI Squaredin Data Apps muuttaa tekoälyn käyttöönottamista?

Data Apps on avaininnovaatio AI Squaredissa, tarjoamalla kevyen ja joustavan tavan integroida tekoälyllä tuotetut näkymät suoraan liiketoimintasovelluksiin. Monet organisaatiot kamppailevat tekoälyn käyttöönottamisessa, koska heidän mallit vaativat laajaa integrointia olemassa oleviin ohjelmistojärjestelmiin. Data Apps poistavat tämän haasteen upottamalla tekoälyllä tuotetut näkymät modulaarisina komponentteina, jotka voidaan helposti lisätä olemassa oleviin työprosesseihin. Kokemukseni NSA:ssa vahvisti tekoälyn saatavuuden ja toimivuuden tärkeyden, joten AI Squaredin Data Apps on suunniteltu tarjoamaan reaaliaikaisia, kontekstuaalisia tietoja, jotka parantavat päätöksentekoa eri aloilla ilman, että vaaditaan laajaa uudelleenkoulutusta tai infrastruktuurimuutoksia.

Miten AI Squared varmistaa, että tekoälymallit säilyvät tehokkaina?

Tekoälymallit vaativat jatkuvaa seurantaa ja optimointia, jotta niiden tarkkuus ja tehokkuus säilyvät dynaamisissa ympäristöissä. AI Squared tarjoaa reaaliaikaisen seurannan, palautekanavat ja suorituskyvyn seurannan, jotta yritykset voivat hienosäätää tekoälysovelluksiaan ajan myötä. Alustamme mahdollistaa organisaatioille seurata mallin suorituskykyä, havaita muutoksia ja toteuttaa automaattisia palautekanavia, jotka parantavat tekoälyn tarkkuutta todellisen maailman datan perusteella. Tämä varmistaa, että tekoälymallit säilyvät luotettavina ja jatkavat tarjoamasta arvokkaita näkymiä, estäen heikentymisen ja varmistaen yrityksille kestävän tekoälyllä aikaansaatavan menestyksen.

Miten AI Squaredin reverse ETL parantaa tekoälyllä ohjattua päätöksentekoa?

Reverse ETL on merkittävä edistysaskel tekoälyn omaksumisessa, koska se varmistaa, että tekoälyllä tuotetut näkymät eivät jää loukkuun datavarastoihin tai analytiikkaplatformeihin, vaan ne ohjataan aktiivisesti toiminnallisiin järjestelmiin, joissa ne voivat ohjata reaaliaikaista päätöksentekoa. AI Squaredin reverse ETL -ratkaisut integroivat tekoälynäkymät suoraan eturintamien sovelluksiin, poistamalla data-silot ja mahdollistaen yrityksille toimia älykkäillä tiedoilla ilman työkalujen vaihtamista. Esimerkiksi tekoälyllä tuotetut asiakasnäkymät voidaan upottaa CRM-järjestelmiin, tarjoamalla myyntitiimille reaaliaikaisia suosituksia. Operationalisoidessaan tekoälyä reverse ETL:n kautta, AI Squared varmistaa, että yritykset voivat täysimääräisesti hyödyntää tekoälyllä tuotettujen näkymien arvon.

Miten AI Squared varmistaa vastuullisen tekoälyn käyttöönottamisen?

Vastuullisen tekoälyn käyttöönottamisen varmistaminen on AI Squaredille ensisijainen tavoite. Koska tekoäly yleistyy, ongelmat, kuten harhat, läpinäkyvyys ja selittäminen, on ratkaistava, jotta voidaan ylläpitää luottamusta tekoälyllä tehtyihin päätöksiin. AI Squared sisällyttää edistyneen harhaoireiden havaitsemisen, selittävyyden työkalut ja hallintokehykset, jotta voidaan varmistaa, että tekoälymallit tuottavat reiluja ja tulkitettavissa olevia tuloksia. Alustamme tarjoaa läpinäkyvyyttä tekoälyllisiin päätöksentekoprosesseihin, auttaen yrityksiä noudattamaan eettisiä ohjeita ja sääntelyvaatimuksia. Priorisoimalla vastuullisen tekoälyn käyttöönottamisen, autamme organisaatioita luomaan luottamusta tekoälyratkaisuihin samalla vähentäen riskejä, jotka liittyvät harhaanjohtaviin tai epäselviin algoritmeihin.

Mitä AI Squaredilla on luvassa tulevaisuudessa?

AI Squared keskittyy laajentamaan alustaaan parantamalla automaatiota, syventämällä seurantakapasiteettia ja tehostamalla yritysten integraatioita. Koska yritykset jatkavat tekoälyn omaksumista laajassa mittakaavassa, olemme sitoutuneita tekemään tekoälyn omaksumisesta entistä kitkattomampaa ja vaikuttavampaa. Tiemme kartta sisältää edistystä tekoälyllisessä automaatiossa, parannettuja seurantatyökaluja tekoälyn suorituskyvyn seuraamiseksi ja laajempia integraatiomahdollisuuksia, jotka tukevat monipuolista liiketoimintasovelluksia. Pysymällä tekoälyn innovaation eturintamassa, AI Squared jatkaa organisaatioiden voimaannuttamista viimeisimmillä ratkaisuilla, jotka ajavat tehokkuutta, älykkyyttä ja liiketoimintakasvua.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla AI Squared:ssa.