Stephen DeAngelis, Pendiri & CEO Enterra Solutions – Seri Wawancara

Stephen DeAngelis adalah pendiri dan CEO dari Enterra Solutions, perusahaan pertama yang menerapkan Autonomous Decision Science^TM (ADS^®) teknologi untuk melakukan optimasi rantai nilai akhir-ke-akhir, pengambilan keputusan, dan penelitian & pengembangan kompleks untuk perusahaan.

Stephen F. DeAngelis adalah seorang ahli yang diakui secara internasional dalam bidang kecerdasan buatan dan analitik lanjutan serta aplikasinya dalam kompetensi, ketahanan, dan keamanan entitas komersial dan lembaga pemerintah. Tn. DeAngelis adalah pemegang paten, pelopor teknologi, dan wirausaha. Karirnya berada di persimpangan hubungan internasional, bisnis, pemerintah, dan akademisi. Ia membawa perspektif unik dan pengalaman mendalam untuk perusahaannya.

Apakah Anda bisa membagikan kisah awal di balik Enterra Solutions?

Enterra memiliki awal sebagai kontraktor pemerintah AS. Enterra mengembangkan dan melaksanakan model ketahanan perusahaan (kompetensi data-driven sistemik, risiko, dan kinerja) untuk lembaga pemerintah AS. Dalam melakukan pekerjaan ini, Enterra mengembangkan Metodologi Manajemen Ketahanan Perusahaan dan Model Kematangan terbaiknya di bawah perjanjian penelitian dan pengembangan kolaboratif dengan lembaga penelitian dan pengembangan AS yang didanai oleh pemerintah.

Untuk meningkatkan teknologi kompetensi dan ketahanan, Enterra memulai pekerjaan dalam kecerdasan buatan dan matematika terapan pada awal 2000-an. Pada pertengahan 2000-an, perusahaan mulai menggabungkan pekerjaannya di sektor pemerintah dengan penelitian akademis teoretis dan eksperimental canggih – pekerjaan ini berlanjut hingga hari ini. Penelitian akademis Enterra adalah kerja sama dua arah yang memperkenalkan perusahaan dan karyawannya kepada beberapa teknik dan praktik kecerdasan buatan dan matematika paling canggih dan sopan, sambil membangun jaringan dan koneksi dengan beberapa individu dan pemikir utama dalam ilmu kognitif dan aplikasi ketahanan.

Enterra memanfaatkan pengetahuan ilmiah dan teknis dari pekerjaannya di pemerintah dan akademisi untuk membayangkan kembali analitik data besar di sektor komersial – hasilnya adalah penciptaan platform Enterra Autonomous Decision Science® (ADS®) & Generative AI dan serangkaian aplikasi bisnis yang meluas rantai nilai yang datang bersama untuk menciptakan Sistem Kecerdasan pertama. Sistem Kecerdasan Enterra melakukan optimasi, perencanaan, dan eksekusi otonom dengan duduk di atas sistem transaksional multiple perusahaan dan mengatur keputusan dan tindakan yang membantu perusahaan membangun kompetensi dan ketahanan dan mencapai tujuan bisnisnya.

Dengan menggabungkan teknologi proprietary Enterra dengan pengetahuan dan praktik organisasi, Enterra memprediksi perubahan pasar secara sistematis dan pada kecepatan pasar—mengubah bisnis menjadi Perusahaan Cerdas Otonom.

Enterra Solutions menawarkan ilmu pengambilan keputusan otonom, apa itu secara spesifik dan bagaimana mengoptimalkan keputusan bisnis?

Enterra’s Autonomous Decision Science® (ADS®) adalah platform teknologi yang memungkinkan Enterra System of Intelligence™. Platform teknologi ADS Enterra menggabungkan tiga teknologi yang sebelumnya terpisah:

1. Alasan Semantik dan Logika Simbolik Vektor berbasis Kecerdasan Buatan yang memungkinkan pengambilan keputusan dan pembelajaran seperti manusia. Kemampuan unik ini menggabungkan pengetahuan umum dan industri dengan penalaran inferensi untuk menciptakan sistem yang dapat mengambil keputusan dengan penalaran halus seperti manusia dan kemudian belajar dari hasilnya.
2. Mesin Pembelajaran Transparan, Jelas, dan “Glass-Box” dalam bentuk Mesin Pembelajaran Representasi Proprietary™ (RLM). Dasar RLM adalah matematika dimensional tinggi dan analisis fungsional. RLM secara unik mengidentifikasi fungsi yang menjelaskan kombinasi dan kontribusi variabel dalam set data yang menjelaskan efek yang dapat diamati melalui beberapa lapisan interaksi dengan tingkat presisi yang tinggi. Ini diklasifikasikan sebagai algoritma “glass-box” yang menjelaskan yang menghasilkan fungsi, yang outputnya terlihat berbeda dengan algoritma “black-box” yang hanya menghasilkan pola, tetapi tidak menawarkan deskripsi penjelas tentang dinamika sistem/set data, atau memiliki “Pemahaman” substantif tentang apa yang dimaksud dengan pola tersebut.
3. Kapasitas Optimasi Berbasis Konstrain, Non-Linear yang menggabungkan rumus RLM yang dihasilkan, bersama dengan konstrain logika dan penalaran semantik, untuk melakukan optimasi cepat yang mencerminkan pertimbangan dunia nyata yang kompleks dan multidimensi untuk menghasilkan rekomendasi yang sangat dapat diambil tindakan. Kapasitas ini memecahkan hambatan dimensional yang terkait dengan model linier.

Kombinasi unik dari teknik-teknik ini telah memungkinkan Enterra untuk menyediakan klien dengan kemampuan yang sangat berbeda dan menciptakan celah pertahanan yang sangat kuat di lanskap kompetitif – dengan baik platform teknologi kecerdasan buatan besar dan pemain solusi titik.

Kira-kira setahun yang lalu, di “Eye on AI podcast“, Anda membahas bagaimana kecerdasan buatan yang kuno masih menjadi alat yang kuat. Apakah pandangan Anda telah berubah tentang hal ini, dan apa saja algoritma pembelajaran mesin tradisional yang masih digunakan di Enterra Solutions?

Ilmu pengetahuan adalah additif generasional, yang berarti bahwa satu generasi kemampuan lapisan di atas inovasi generasi sebelumnya untuk menciptakan kemampuan baru. Enterra terus berinovasi dan berkembang secara kreatif teknologinya. Seperti yang disebutkan di atas, Enterra telah menciptakan platform Enterra Autonomous Decision Science® (ADS®) & Generative AI yang merupakan ensemble dari penalaran seperti manusia dan kemampuan GenAI. Kami telah menggabungkan teknologi yang sebelumnya terpisah di bawah satu platform dan dengan melakukan itu, kami telah dapat membuka kemampuan analitis yang sebelumnya tidak dapat diwujudkan dan mengurangi kekurangan dari setiap teknologi individual.

Bagaimana Enterra Solutions mengintegrasikan Kecerdasan Buatan Generatif ke dalam solusinya?

Sementara banyak organisasi masih dalam periode penemuan dan percobaan dengan kecerdasan buatan generatif, Enterra Solutions dan klien kami telah memanfaatkan kemampuan kuatnya selama lebih dari satu dekade. Komponen kecerdasan buatan dari platform Enterra akan secara unik mempelajari alasan lingkungan yang membuat rekomendasi berhasil atau tidak dan mempertahankan pembelajaran tersebut dalam Ontologi dan basis pengetahuan Kecerdasan Buatan Generatif. Enterra, jika diminta oleh klien, akan mengembangkan basis pengetahuan Kecerdasan Buatan Generatif khusus yang mewakili strategi, taktik, logika bisnis, dan cara kerja klien; sambil memberikan logika dan pengaturan konstrain yang diperbarui ke fungsi optimasi dalam komponen fungsional Enterra System of Intelligence.

Hallusinasi adalah salah satu masalah utama dengan Kecerdasan Buatan Generatif, bagaimana Enterra Solutions mengatasi keterbatasan ini?

Kecerdasan Buatan Generatif dapat mengotomatisasi sebagian besar alur kerja, tetapi karena belum divalidasi, kredibilitasnya dipertanyakan. Ini dapat diatasi dengan menggunakan teknologi ADS yang dapat terhubung ke model bahasa besar (LLM), beralasan dan memvalidasi pengetahuan secara matematis untuk memvalidasi efikasinya. Dengan menggunakan ADS untuk menghasilkan penjelasan yang dipercaya dan tindakan yang dapat diandalkan dari wawasan dan rekomendasi, kepercayaan dapat dibangun.

Dari 2015 hingga 2019, Anda adalah Anggota Dewan Penasihat di Pusat Etika dan Nilai Transformatif Dalai Lama di MIT, bagaimana ini membentuk nilai Anda tentang bisnis dan kecerdasan buatan?

Nah, jika seseorang terlibat dengan Pusat Dalai Lama, Anda tidak bisa tidak memikirkan kepemimpinan dan etika sebagai satu kesatuan. Ketika Anda menjalankan bisnis, Anda belajar dengan sangat cepat bahwa Anda membuat ribuan keputusan setiap tahun. Beberapa kecil, beberapa biasa atau prosedural, dan beberapa keputusan yang signifikan atau konsekuensial. Saya berharap saya telah belajar untuk mengambil keputusan dengan pertimbangan etika yang melekat secara native dalam logika saya – benar-benar sebuah bintang utara dan parameter untuk pengambilan keputusan yang tercerahkan. Konsep ini juga tercermin dalam cara kami membangun algoritma dan perangkat lunak, dan pada akhirnya tercermin dalam cara kami menjalankan organisasi.

Seringkali pemimpin bisnis dan kecerdasan buatan seperti Geoffrey Hinton khawatir tentang masalah potensial kecerdasan buatan di masa depan, dan khususnya AGI, apa pandangan Anda tentang hal ini?

Beberapa kekhawatiran Geoffrey Hinton tentang potensi penyalahgunaan dan kecepatan penerapan kecerdasan buatan. Ini adalah poin yang adil karena banyak perusahaan mencoba memasukkan kecerdasan buatan ke dalam praktik bisnis mereka tanpa memahami terlebih dahulu masalah yang mereka coba selesaikan. Kecerdasan buatan tidak menyelesaikan setiap masalah dan tidak harus dipikir sebagai solusi untuk semua tantangan bisnis. Sangat penting bahwa perusahaan memulai dengan pernyataan masalah yang dipimpin oleh bisnis, sebelum mencari solusi yang layak. Setelah Anda memahami masalah yang Anda coba selesaikan, Anda dapat memahami kesesuaian strategis dan kelayakan teknis menggunakan teknologi canggih seperti kecerdasan buatan.

Anda adalah seorang wirausaha serial dan telah berhasil meluncurkan beberapa bisnis di berbagai domain, apa yang mendorong Anda untuk berinovasi?

Di akhir hari, saya lebih dari seorang pembelajar seumur hidup yang kreatif dan memiliki rasa ingin tahu intelektual daripada seorang administrator. Kombinasi pembelajaran seumur hidup dan rasa ingin tahu intelektual, ketika digabungkan dengan semangat wirausaha untuk menciptakan bisnis baru, mendorong inovasi dan penciptaan produk dan layanan untuk mengisi celah pasar yang diidentifikasi. Keinginan untuk bekerja dengan tim yang hebat dan untuk “bersaing dan menang” dengan menciptakan nilai pemegang saham adalah yang mendorong saya untuk berinovasi.

Apa visi Anda untuk masa depan kecerdasan buatan?

Melalui lensa penggunaan kecerdasan buatan dalam aplikasi B2B di masa depan – Saya percaya bahwa kecerdasan buatan akan memungkinkan pengambilan keputusan otonom praktis di masa depan dalam aplikasi bisnis skala besar. Kemampuan ini akan didorong oleh Agen Cerdas seperti Manusia yang melengkapi pengambilan keputusan manusia dengan kecerdasan buatan atau kecerdasan buatan super yang fokus pada kasus penggunaan besar dan mengganggu. Aplikasi seperti optimasi rantai nilai akhir-ke-akhir dan pengambilan keputusan untuk perusahaan global di seluruh sektor industri dan gangguan dalam penemuan dan formulasi obat, serta uji klinis, adalah transformasional dan menyentuh kehidupan sebagian besar orang di planet ini.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut harus mengunjungi Enterra Solutions.