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

Benjamin Harvey, Ph.D. on kokenut data-tieteen ja tekoälyalan ammattilainen, jolla 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 liiketoimintakriittisiin sovelluksiin ja päivittäisiin työnkulkuihin.

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

Taustani NSA:sta, jossa näin ensimmäisen kerran, että lähes 90 % tekoälymallista ei koskaan päässyt tuotantoon, perustin AI Squaredin ratkaisemaan kriittistä aukkoa tekoälyn kehityksen ja todellisen käytön välillä. Monet tekoälyratkaisut ovat edelleen eristettyinä tutkimusympäristöissä eivätkä integroidu toiminnallisiin työnkulkuihin, mikä rajoittaa merkittävästi niiden potentiaalista vaikutusta. AI Squared yksinkertaa tätä prosessia tarjoamalla intuitiivisen alustan, joka mahdollistaa yritysten upottaa tekoälyyn perustuvat näkymät olemassa oleviin sovelluksiin ilman raskaita insinööritöitä. Tämän kuilun ylittämisellä tekoälyllä voidaan vapauttaa organisaatioiden täysi potentiaali, parantaa päätöksentekoa ja toiminnallista tehokkuutta eri aloilla.

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

Suurin haaste AI Squaredin lanseerauksessa oli kehittää ratkaisu, joka yksinkertaistaa tekoälyn omaksumista samalla säilyttäen joustavuuden, jota tarvitaan yrityskohtaisiin sovelluksiin. Organisaatiot kamppailevat usein tekoälyn integroimisen kanssa työnkulkuihinsa johtuen teknisestä monimutkaisuudesta, resurssirajoituksista ja infrastruktuurirajoituksista. Kokemuksesta johtuen aiemmin johtamistani tekoälyhankkeista hallinnossa ja yksityissektorilla, varmistin, että AI Squared kehittyy vastaamaan näitä haasteita kehittämällä no-code/low-code-ratkaisuja, laajentamalla alan ulottuvuutta ja integroimalla viimeisintä tekoälytutkimusta alustaan. Nykyään AI Squared tarjoaa yrityksille helposti käytettävän ja skaalautuvan tavan tekoälyn käyttöönottamiseen, muuttaen siten, miten organisaatiot hyödyntävät tekoälyä toiminnalliseen menestykseen.

Miten taustasi akatemiassa ja tutkimuksessa muotoilee AI Squaredin tehtävää?

Tutkimukseni instituutioissa kuten Johns Hopkins ja NSA keskittyi tekoälyn soveltamiseen monimutkaisiin ongelmiin kyberturvallisuuden, data-analytiikan ja päätöksenteon älykkyyden aloilla. Tämä kokemus on antanut minulle syvän ymmärryksen sekä tekoälyn voimasta että haasteista. AI Squaredin tehtävänä on siltaa tekoälytutkimuksen ja todellisen soveltamisen välinen kuilu, varmistaen, että yritykset voivat hyödyntää uusimpia tekoälykeksintöjä ilman syvää teknistä asiantuntemusta. Hyödyntämällä taustani akatemiassa ja hallinnon tekoälytutkimuksessa, keskitymme tekoälyn tekemiseen helpommin saatavilla, käytännöllisemmäksi ja vastuullisemmaksi, auttaen organisaatioita hyödyntämään tekoälyyn perustuvia näkymistä merkityksellisen muutoksen aikaansaamiseksi.

Miksi tekoälyyn perustuvien näkymien upottaminen liiketoimintasovelluksiin on kriittistä?

Monet tekoälyprojektit epäonnistuvat, koska näkymät jäävät eristetyiksi dashboardeihin tai analytiikkaplatfoormeihin, vaatien manuaalista tulkintaa ennen kuin toimia voidaan tehdä. Tämä viivästyttää päätöksentekoa ja vähentää tekoälyaloitteiden kokonaismääärää. AI Squared upottaa tekoälyyn perustuvat näkymät suoraan liiketoimintasovelluksiin, varmistaen, että työntekijät voivat toimia reaaliaikaisilla näkymillä ilman työnkulun jättämistä. Olipa kyse asiakasvuorovaikutuksen optimoinnista, toimitusketjun toimintojen parantamisesta tai kyberturvallisuustoimien tehostamisesta, tekoälyyn perustuvien näkymien upottaminen liiketoimintasovelluksiin maksimoi tehokkuuden, lisää käyttäjien omaksumista ja parantaa merkittävästi sijoitetun pääoman tuottoa (ROI).

Miten AI Squared sujuvoittaa tekoälyn käyttöönoton?

Tekoälymallien käyttöönotto 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 käyttää tekoälyä olemassa oleviin työnkulkuihin ilman monimutkaista koodaamista tai infrastruktuurin hallintaa. Alustamme mahdollistaa liiketoimintakäyttäjien hyödyntää tekoälyyn perustuvia näkymistä ilman kompleksisen koodin kirjoittamista tai infrastruktuurin hallintaa. Yksinkertaistamalla käyttöönoton ja vähentämällä teknisiä esteitä, AI Squared nopeuttaa arvon saavuttamista, mahdollistaen yrityksille nopean tekoälyn hyödyntämisen ilman tarpeetonta viivästystä.

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

No-code/low-code-integrointi on välttämätöntä tekoälyn omaksumiselle laajassa mittakaavassa, koska se demokratisoi pääsyn tekoälyyn, mahdollistaen asiatoimijoille ja liiketoimintajohtajille tekoälyn käyttäminen ilman omistautunutta tekoälyinsinöörien tarvetta. Tekoälyasiantuntijoiden niukkuus usein hidastaa toteutusta ja innovaatiota, luoden riippuvuuden teknisistä tiimeistä. AI Squared vähentää tätä riippuvuutta tarjoamalla intuitiivisen alustan, joka mahdollistaa ei-tekniikkaisten käyttäjien integroida ja käyttää tekoälymalleja tehokkaasti. Tämä nopeuttaa tekoälyn omaksumista eri aloilla, tekoälyn tekemisen helpommin saatavilla ja varmistaen, että organisaatiot voivat hyödyntää tekoälyä paremman liiketoimintatuloksen saavuttamiseksi ilman tarpeettomia teknisiä esteitä.

Miten AI Squaredin Data Apps muuttaa tekoälyn käyttöönottoa?

Data Apps on tärkeä innovaatio AI Squaredissa, tarjoamalla kevyen ja joustavan tavan integroida tekoälyyn perustuvat näkymät suoraan liiketoimintasovelluksiin. Monet organisaatiot kamppailevat tekoälyn käyttöönotossa, koska heidän mallejaan vaaditaan laajaa integrointia olemassa oleviin ohjelmistojärjestelmiin. Data Apps poistaa tämän haasteen upottamalla tekoälyyn perustuvat näkymät modulaarisina komponentteina, jotka voidaan helposti lisätä olemassa oleviin työnkulkuihin. Kokemukseni NSA:sta vahvisti tekoälyn näkymien saatavuuden ja toimivuuden tärkeyden, joten AI Squaredin Data Apps on suunniteltu tarjoamaan reaaliaikaisia, kontekstuaalisia älykkyyksiä, jotka parantavat päätöksentekoa eri aloilla ilman laajaa uudelleenkoulutusta tai infrastruktuurimuutoksia.

Miten AI Squared varmistaa, että tekoälymallit säilyvät tehokkaina?

Tekoälymallit vaativat jatkuvaa seurantaa ja optimointia, jotta ne säilyttävät tarkkuutensa ja tehokkuutensa dynaamisissa ympäristöissä. AI Squared tarjoaa reaaliaikaisen seurannan, palautusilmoitukset ja suorituskyvyn seurannan, jotta yritykset voivat hienosäätää tekoälysovelluksiaan ajan myötä. Alustamme mahdollistaa organisaatioiden seurata mallin suorituskykyä, havaita poikkeamat ja toteuttaa automaattisia palautusmekanismeja, jotka parantavat tekoälyn tarkkuutta perustuen todellisiin tietoihin. Tämä varmistaa, että tekoälymallit säilyvät luotettavina ja jatkavat korkealaatuisten näkymien tarjoamista, estäen heikentymisen ja varmistaen yritysten kestävän tekoälyyn perustuvan menestyksen.

Miten AI Squaredin reverse ETL parantaa tekoälyyn perustuvaa päätöksentekoa?

Reverse ETL on merkittävä edistysaskel tekoälyn omaksumisessa, koska se varmistaa, että tekoälyyn perustuvat näkymät eivät jää loukkuun tietovarastoissa tai dashboardeissa, vaan ne ohjataan aktiivisesti toiminnallisiin järjestelmiin, joissa ne voivat ohjata päätöksentekoa. AI Squaredin reverse ETL-ratkaisut integroivat tekoälyyn perustuvat näkymät suoraan eturintamien sovelluksiin, poistamalla tietoeristeytyneisyyden ja mahdollistaen yrityksille toimimisen älykkyyden perusteella ilman työkalujen vaihtamista. Esimerkiksi tekoälyyn perustuvat asiakasnäkymät voidaan upottaa CRM-järjestelmiin, tarjoamalla myyntitiimeille reaaliaikaisia suosituksia. Tekoälyn operatiivisella toteuttamisella reverse ETL:n kautta AI Squared varmistaa, että yritykset voivat täysimääräisesti hyödyntää tekoälyyn perustuvan älykkyyden arvoa.

Miten AI Squared varmistaa vastuullisen tekoälyn käyttöönoton?

Vastuullisen tekoälyn käyttöönoton varmistaminen on AI Squaredille etusijalla. Koska tekoäly yleistyy, on osoitettava huolta syrjäytymisen, avoimuuden ja selitettävyyden suhteen, jotta voidaan ylläpitää luottamusta tekoälyyn perustuviin päätöksiin. AI Squared sisällyttää edistyneen syrjäytymisen havaitsemisen, selitettävyysvälineet ja hallintokehykset, jotta tekoälymallit tuottavat reiluja ja tulkitettavissa olevia tuloksia. Alustamme tarjoaa avoimuuden tekoälyyn perustuviin päätöksentekoprosesseihin, auttaen yrityksiä noudattamaan eettisiä ohjeita ja sääntelyvaatimuksia. Vastuullisen tekoälyn käyttöönoton priorisoinnilla pyrimme auttamaan organisaatioita rakentamaan luottamusta tekoälyratkaisuihin samalla vähentämällä riskejä, jotka liittyvät syrjäytymiseen tai epäselviin algoritmeihin.

Mitä AI Squaredilla on luvassa tulevaisuudessa?

AI Squared on keskittynyt laajentamaan alustaa 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 tekoälyyn perustuvassa automaatiassa, parannettuja seurantatyökaluja tekoälyn suorituskyvyn seuraamiseksi ja laajempia integraatiomahdollisuuksia, jotka tukevat monipuolista joukkoa liiketoimintasovelluksia. Pysymällä tekoälyinnovaation edelläkävijöinä, AI Squared jatkaa organisaatioiden valtuuttamista viimeisimmillä ratkaisuilla, jotka ajavat tehokkuutta, älykkyyttä ja liiketoimintakasvua.

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