Bryon Jacob, CTO e co-fondatore di data.world – Serie di interviste

Bryon Jacob è il CTO e co-fondatore di dati.mondo – con la missione di costruire la risorsa di dati più significativa, collaborativa e abbondante al mondo. Prima di data.world, ha trascorso dieci anni in ruoli di crescente responsabilità presso HomeAway.com, culminando in un ruolo di vicepresidente del settore tecnico/tecnico. Bryon ha anche lavorato in precedenza presso Amazon ed è mentore di lunga data presso Capital Factory. Ha conseguito una laurea in informatica presso la Case Western University.

Cosa ti ha attratto inizialmente verso l'informatica?

Sono appassionato di programmazione da quando ho messo le mani su un Commodore 64 a 10 anni. Ho iniziato con il BASIC e sono passato rapidamente al linguaggio assembly. Per me, l'informatica è come risolvere una serie di intricati enigmi, con l'aggiunta del brivido dell'automazione. È questo aspetto della risoluzione dei problemi che mi ha sempre tenuto impegnato ed entusiasmato.

Puoi condividere la storia della genesi di data.world?

data.world è nato da una serie di sessioni di brainstorming tra i nostri fondatori. Brett, il nostro CEO, ha contattato Jon e Matt, con cui aveva già collaborato in precedenza. Hanno iniziato a incontrarsi per discutere di idee e Jon mi ha portato alcuni di quei concetti per una valutazione tecnica. Sebbene quelle idee non abbiano avuto successo, hanno dato vita a discussioni strettamente in linea con il mio lavoro. Attraverso queste conversazioni, abbiamo maturato l'idea che alla fine è diventata data.world. La nostra storia comune e il rispetto reciproco ci hanno permesso di costruire rapidamente un team eccellente, coinvolgendo le persone migliori con cui avevamo lavorato in passato e gettando solide basi per l'innovazione.

Cosa ha ispirato data.world a sviluppare l'AI Context Engine e quali sfide specifiche affronta per le aziende?

Fin dall'inizio, sapevamo che un Knowledge Graph (KG) sarebbe stato fondamentale per lo sviluppo delle capacità dell'IA. Con l'avvento dell'IA generativa, i nostri clienti desideravano soluzioni di IA in grado di interagire con i loro dati in modo conversazionale. Una sfida significativa nelle applicazioni di IA odierne è la spiegabilità. Se non si riesce a mostrare il proprio lavoro, le risposte sono meno affidabili. La nostra architettura KG basa ogni risposta su fatti verificabili, fornendo spiegazioni chiare e tracciabili. Questo aumenta la trasparenza e l'affidabilità, consentendo alle aziende di prendere decisioni informate con sicurezza.

In che modo l'architettura del grafico della conoscenza di AI Context Engine migliora l'accuratezza e la spiegabilità dei LLM rispetto ai soli database SQL?

Nei nostri carta innovativa, abbiamo dimostrato un triplice miglioramento della precisione utilizzando i Knowledge Graph (KG) rispetto ai tradizionali database relazionali. I KG utilizzano la semantica per rappresentare i dati come entità e relazioni del mondo reale, rendendoli più accurati dei database SQL, che si concentrano su tabelle e colonne. Per maggiore chiarezza, i KG ci consentono di collegare le risposte alle definizioni dei termini, alle fonti di dati e alle metriche, fornendo una traccia verificabile che migliora la fiducia e l'usabilità.

Puoi condividere alcuni esempi di come l'AI Context Engine ha trasformato le interazioni dei dati e il processo decisionale all'interno delle imprese?

L'AI Context Engine è progettato come un'API che si integra perfettamente con le applicazioni di intelligenza artificiale esistenti dei clienti, siano esse GPT personalizzate, copiloti o soluzioni su misura sviluppate con LangChain. Ciò significa che gli utenti non devono passare a una nuova interfaccia: siamo noi a fornire loro l'AI Context Engine. Questa integrazione migliora l'adozione e la soddisfazione degli utenti, favorendo un processo decisionale migliore e interazioni con i dati più efficienti, integrando potenti funzionalità di intelligenza artificiale direttamente nei flussi di lavoro esistenti.

In che modo AI Context Engine fornisce trasparenza e tracciabilità nel processo decisionale relativo all'IA per soddisfare i requisiti normativi e di governance?

Il motore di contesto AI si collega al nostro Knowledge Graph e al catalogo dei dati, sfruttando le capacità relative al lignaggio e alla governance. La nostra piattaforma tiene traccia della derivazione dei dati, offrendo la piena tracciabilità dei dati e delle trasformazioni. Le risposte generate dall'intelligenza artificiale sono ricollegate alle rispettive fonti di dati, fornendo una traccia chiara di come è stata derivata ciascuna informazione. Questa trasparenza è fondamentale per la conformità normativa e di governance, garantendo che ogni decisione relativa all’intelligenza artificiale possa essere controllata e verificata.

Che ruolo ritieni che i grafici della conoscenza giocheranno nel panorama più ampio dell’intelligenza artificiale e della gestione dei dati nei prossimi anni?

I Knowledge Graph (KG) stanno diventando sempre più importanti con l'ascesa dell'IA generativa. Formalizzando i fatti in una struttura a grafo, i KG forniscono una base più solida per l'IA, migliorando sia l'accuratezza che la spiegabilità. Stiamo assistendo a un passaggio dalle architetture standard di Retrieval Augmented Generation (RAG), che si basano su dati non strutturati, ai modelli Graph RAG. Questi modelli convertono prima i contenuti non strutturati in KG, portando a significativi miglioramenti in termini di richiamo e accuratezza. I KG sono destinati a svolgere un ruolo fondamentale nel guidare l'innovazione e l'efficacia dell'IA.

Quali miglioramenti futuri possiamo aspettarci dall’AI Context Engine per migliorare ulteriormente le sue capacità e l’esperienza utente?

Il motore di contesto AI migliora con l'uso, man mano che il contesto rifluisce nel catalogo dati, rendendolo più intelligente nel tempo. Dal punto di vista del prodotto, ci stiamo concentrando sullo sviluppo di agenti che eseguono compiti avanzati di ingegneria della conoscenza, trasformando i contenuti grezzi in ontologie e basi di conoscenza più ricche. Impariamo continuamente da modelli che funzionano e integriamo rapidamente tali informazioni, fornendo agli utenti uno strumento potente e intuitivo per gestire e sfruttare i propri dati.

In che modo data.world investe in ricerca e sviluppo per rimanere all'avanguardia nelle tecnologie di intelligenza artificiale e integrazione dei dati?

La ricerca e sviluppo sull'AI Context Engine è la nostra più grande area di investimento. Ci impegniamo a rimanere all'avanguardia in ciò che è possibile fare nell'intelligenza artificiale e nell'integrazione dei dati. Il nostro team, esperto sia di intelligenza artificiale simbolica che di machine learning, guida questo impegno. Le solide basi che abbiamo costruito in data.world ci consentono di muoverci rapidamente e di ampliare i confini tecnologici, assicurandoci di fornire costantemente funzionalità all'avanguardia ai nostri clienti.

Qual è la tua visione a lungo termine per il futuro dell'intelligenza artificiale e dell'integrazione dei dati e come vedi che data.world contribuirà a questa evoluzione?

La mia visione per il futuro dell'intelligenza artificiale e dell'integrazione dei dati è sempre stata quella di andare oltre la semplice semplificazione dell'interrogazione dei dati da parte degli utenti. Puntiamo invece a eliminare del tutto la necessità per gli utenti di interrogare i propri dati. La nostra visione è sempre stata quella di integrare perfettamente i dati di un'organizzazione con la sua conoscenza, includendo metadati sui sistemi di dati e modelli logici di entità del mondo reale.

Ottenendo questa integrazione in un grafico della conoscenza leggibile dalla macchina, i sistemi di intelligenza artificiale possono davvero mantenere la promessa di interazioni del linguaggio naturale con i dati. Con i rapidi progressi nell’intelligenza artificiale generativa negli ultimi due anni e i nostri sforzi per integrarla con i grafici della conoscenza aziendale, questo futuro sta diventando realtà oggi. Noi di data.world siamo in prima linea in questa evoluzione, guidando la trasformazione che consente all'intelligenza artificiale di fornire un valore senza precedenti attraverso interazioni di dati intuitive e intelligenti.

Grazie per l'ottima intervista, i lettori che desiderano saperne di più dovrebbero visitare dati.mondo.