Ramprakash Ramamoorthy, AI-tutkimuksen johtaja ManageEnginessä – Haastattelusarja

Ramprakash Ramamoorthy on AI-tutkimuksen johtaja ManageEngine:ssä, joka on Zoho Corp:n yritys-IT-hallintayksikkö. ManageEngine mahdollistaa yrityksille ottaa hallintaansa IT-järjestelmät, turvallisuudesta, verkoista ja palvelimista sovelluksiin, asiakaspalvelupöytään, Active Directoryyn, työpöytäkoneisiin ja mobiililaitteisiin.

Miten kiinnostuit alun perin tietokoneista ja koneoppimisesta?

Kasvaessani minulla oli luontainen uteliaisuus tietokoneita kohtaan, mutta omistaa henkilökohtainen tietokone oli perheeni ulottumattomissa. Kiitos isoisäni asemasta kemian professorina paikallisessa collegessa, sain kuitenkin joskus mahdollisuuden käyttää heidän tietokoneitaan työaikojen jälkeen.

Minun kiinnostukseni syveni collegessa, jossa lopulta sain oman tietokoneen. Siellä kehittelin pari web-sovellusta yliopistolle. Nämä sovellukset ovat edelleen käytössä tänään – kokonaiset 12 vuotta myöhemmin – mikä korostaa varhaisen työni vaikutusta ja kestoa. Tämä kokemus oli kattava oppitunti ohjelmistotuotannosta ja sovellusten mittakaavaamisen ja käyttöönoton haasteista.

Ammatillinen matkani teknologian parissa alkoi harjoittelusta Zoho Corp:ssa. Aluksi sydämeni oli omistettu mobiilisovelluskehitykselle, mutta esimieheni kehotti minua suorittamaan koneoppimisprojektin ennen siirtymistä sovelluskehitykseen. Tämä osoittautui käännekohdaksi – en koskaan saanut mahdollisuutta tehdä mobiilisovelluskehitystä – joten se on hieman katkeraa.

Zoho Corp:ssa meillä on kulttuuri, jossa opimme tekemällä. Uskomme, että jos vietät tarpeeksi aikaa ongelman parissa, tulet asiantuntijaksi. Olen todella kiitollinen tästä kulttuurista ja esimieheni ohjauksesta; se käynnisti matkani koneoppimisen maailmaan.

AI-tutkimuksen johtajana Zoho’ssa ja ManageEngine:ssa, miltä näyttää tyypillinen työpäiväsi?

Työpäiväni on dynaaminen ja kiertää sekä tiimien yhteistyötä että strategista suunnittelua. Merkittävä osa päivästäni kuluu työskentelemällä lahjakkaiden insinöörien ja matemaatikkojen kanssa. Yhdessä rakennamme ja parannamme AI-pinoa, joka muodostaa palveluidemme rungon.

Toimimme keskus-AI-tiiminä, joka tarjoaa AI-ratkaisuja palveluna laajalle valikoimalle tuotteita sekä ManageEngine:ssa että Zoho’ssa. Tämä rooli vaatii syvää ymmärrystä eri tuotelinjoista ja niiden ainutlaatuisista vaatimuksista. Vuorovaikutukseni eivät rajoitu pelkästään tiimiini; työskentelen laajasti myös muiden tiimien kanssa koko organisaatiossa. Tämä yhteistyö on olennainen osa asiakkaiden tarpeiden mukaisen AI-strategian sovittamiseksi, jotka kehittyvät jatkuvasti. Tämä on loistava tilaisuus tutustua yhtiön älymmissä mielissä.

Nopean edistymisen vuoksi AI-alalla, omistan merkittävän osan päivästäni pysymiseen ajan tasalla viimeisimmistä kehityksistä ja trendeistä alalla. Tämä jatkuva oppiminen on välttämätöntä säilyttääksemme etumme ja varmistaaksemme, että strategiamme pysyvät relevantteina ja tehokkaina.

Lisäksi roolini ulottuu toimiston ulkopuolelle. Minulla on intohimo puhumiseen ja matkustamiseen, mikä sopii hyvin vastuuihini. Osallistun usein analyytikkojen ja eri foorumien kanssa evankelioimaan AI-strategiaamme. Nämä vuorovaikutukset auttavat ei vain levittämään visiomme ja saavutuksiamme, vaan tarjoavat myös arvokkaita näkemyksiä, jotka vaikuttavat takaisin strategiseen suunnitteluun ja toteutukseen.

Olet todistanut AI:n evoluution aikana, jolloin ManageEngine asettui strategiseksi AI-urkaaksi vuonna 2013. Mitkä olivat joitain koneoppimisalgoritmeja, joita käytettiin näissä varhaisissa päivissä?

Alkuperäinen fokus oli korvata perinteiset tilastolliset menetelmät AI-malleilla. Esimerkiksi poikkeamien havaitsemisessa siirryimme bell-käyrämenetelmästä, joka merkitti ääripäät, AI-malleihin, jotka osasivat oppia aiemmasta datasta, tunnistaa kuvioita ja sesonkiutta.

Otimmme käyttöön laajan valikoiman algoritmeja – tukivektori koneista päätöspuuhun perustuviin menetelmiin – AI-alustamme perustana. Nämä algoritmit olivat olennaisia tunnistamassa niukkoja käyttötapausten, joissa AI voisi merkittävästi hyödyntää aiempaa dataa kuvion etsimiseen, ennustamiseen ja juurisyyanalyysiin. Huomattavasti monet näistä algoritmeista ovat edelleen tuotannossa tänään, mikä korostaa niiden merkitystä ja tehokkuutta.

Voitko keskustella siitä, miten LLM:t ja generatiivinen AI ovat muuttaneet työnkulkua ManageEngine:ssa?

Suuret kielimallit (LLM) ja generatiivinen AI ovat varmasti aiheuttaneet kohun kuluttajamaailmassa, mutta niiden integrointi yritysmaailmaan, myös ManageEngine:ssa, on ollut hitaampaa. Yksi syy tähän on korkea kynnys, erityisesti kustannusten suhteen, ja merkittävät datan ja laskennan vaatimukset, joita nämä mallit vaativat.

ManageEngine:ssa strategisesti panostamme alan mukaisiin LLM:ihin hyödyntääksemme niiden potentiaalia tapaamme. Tämä vaatii kehittämään malleja, jotka eivät ole vain geneerisiä soveltamisissaan, vaan hienosäädettyjä kohdistamaan tiettyjä alueita yrityksiemme toiminnassa. Esimerkiksi kehitämme LLM:ää turvallisuuden parantamiseksi, joka voi merkitä turvallisuustapahtumia tehokkaammin, ja toista, joka keskittyy infrastruktuurin valvontaan. Nämä erikoistuneet mallit ovat parhaillaan kehityksessä laboratorioissamme, heijastaen sitoutumistamme hyödyntää LLM:ien ja generatiivisen AI:n emergenttiä käyttäytymistä tapaamme, jotta ne tuottavat konkreettista arvoa yrityksiemme IT-ratkaisuille.

ManageEngine tarjoaa monia eri AI-työkaluja eri käyttötarkoituksiin, mikä työkalu sinä olet erityisen ylpeä?

Olen erittäin ylpeä kaikista AI-työkaluista ManageEngine:ssa, mutta käyttäjän ja entiteetin käyttäytymisanalytiikka (UEBA) erottuu minulle. Lanseerattu varhaisissa päivissämme, se on edelleen vahva ja elinvoimainen osa tarjontaa. Ymmärsimme markkinoiden odotukset ja lisäsimme selityksen jokaiselle poikkeamalle standardikäytännöksi. UEBA-kapasiteettimme kehittyy jatkuvasti ja vietämme eteenpäin oppimukset parantamaan sitä.

ManageEngine tarjoaa tällä hetkellä AppCreatorin, matalan koodin mukautettavan sovelluskehitysalustan, joka mahdollistaa IT-tiimien nopean luomisen ja käyttöönoton omistuotteita. Mitkä ovat näkymät matalan koodin tai ilman koodin sovellusten tulevaisuudesta? Korvaavatko ne lopulta?

Matalan koodin ja ilman koodin sovellusten, kuten AppCreatorin, tulevaisuus on erittäin lupaava, erityisesti liiketoiminnan kehittyvien tarpeiden kontekstissa. Nämä alustat tulevat olemaan olennaisia organisaatioille, jotta ne voivat laajentaa ja maksimoida olemassa olevien ohjelmistovarantojensa kykyjä. Kun liiketoiminta kasvaa ja vaatimukset muuttuvat, matalan koodin ja ilman koodin ratkaisut tarjoavat joustavan ja tehokkaan tavan sopeutua ja innovoida.

Lisäksi nämä alustat ovat pelaamassa tärkeää roolia IT:n liiketoimintaa mahdollistavassa. Tarjoamalla kehittyvää teknologiaa, kuten AI-palveluna, ne laskevat merkittävästi kynnystä organisaatioille kokeilla AI:n voimaa.

Voitko jakaa oman näkemyksesi AI-riskistä, mukaan lukien AI-harhat, ja miten ManageEngine hallitsee näitä riskejä?

ManageEngine:ssa tunnustamme vakavan uhan, jonka AI-riskit, mukaan lukien AI-harhat, aiheuttavat, ja jotka voivat laajentaa teknologian saavutettavuuden aukkoa ja vaikuttaa kriittisiin liiketoimintafunktioihin, kuten HR:ään ja rahoitukseen. Esimerkiksi tarinat AI:n osoittautumisesta harhaanjohtavaksi rekrytoinnissa ovat varoittavia tarinoita, joita otamme tosissaan.

Vähentääksemme näitä riskejä, otamme käyttöön tiukat käytäntöjä ja työnkulkuja varmistaaksemme, että AI-mallimme minimoiat harhat koko elinkaarensa ajan. On tärkeää valvoa näitä malleja jatkuvasti, koska ne voivat alkaa harhattomina, mutta kehittyä harhaan ajan myötä datan muutosten vuoksi.

Panostamme myös edistyneisiin teknologioihin, kuten differentiaaliseen yksityisyyteen ja homomorfiseen salaamiseen, vahvistaaksemme sitoutumistamme turvalliseen ja harhattomaan AI:hen. Nämä ponnistelut ovat olennaisia varmistaaksemme, että AI-työkalumme eivät ole vain voimakkaita, vaan myös käytetään vastuullisesti ja eettisesti, säilyttäen niiden eheytensä kaikille käyttäjille ja sovelluksille.

Mikä on visiosi AI:n ja robotiikan tulevaisuudesta?

AI:n ja robotiikan tulevaisuus on sekä jännittävä että muodonmuuttava. AI on varmasti kokenut omat nousu- ja laskukautensa menneisyydessä. Kuitenkin datan keräämisen ja prosessoinnin edistymisen, sekä uusien tulomallien kehittymisen myötä, AI on nyt vakiintunut ja täällä pysyy.

AI on kehittynyt valtavirtateknologiaksi, joka vaikuttaa merkittävästi siihen, miten vuorovaikutamme ohjelmistojen kanssa sekä yritys- että henkilökohtaisella tasolla. Sen generatiiviset kyvyt ovat jo tulleet olennaiseksi osaksi päivittäistä elämäämme, ja ennustan, että AI tulee olemaan entistä helpommin saatavilla ja edullisempi yrityksille kiitos uudet tekniikat ja edistysaskeleet.

Tärkeä osa tätä tulevaisuutta on AI-kehittäjien vastuu. On olennaisen tärkeää, että rakentajat varmistavat, että heidän AI-mallinsa ovat kestäviä ja vapaat harhauksista. Lisäksi toivon, että lainsäädäntö kehittyy AI:n nopean kehityksen tahdissa hallitakseen ja lieventääkseen mahdollisia oikeudellisia ongelmia, jotka voivat syntyä.

Visioni AI:sta on tulevaisuus, jossa nämä teknologiat sulautuvat saumattomasti arkeen, parantaen kykyjämme ja kokemuksiamme, samalla kun ne hallitaan eettisesti ja vastuullisesti.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, kannattaa vierailla ManageEngine:ssä.