Dr. Zohar Bronfman, Co-fondatore & CEO di Pecan AI – Serie di Interviste

Dr. Zohar Bronfman è il Co-fondatore e CEO di Pecan AI. Con una profonda esperienza in psicologia computazionale e data science, Zohar ha applicato il suo spirito imprenditoriale innato per co-fondare Pecan, appena uscito dalla scuola di dottorato. Zohar detiene due dottorati presso l’Università di Tel Aviv – uno in neuroscienze cognitive computazionali e un altro nella storia e filosofia della scienza e della tecnologia. Detiene anche una laurea in economia presso l’Università aperta di Israele.

Fondata nel 2018, Pecan AI è una piattaforma di analisi predittiva che sfrutta il suo pionieristico Predictive GenAI per rimuovere le barriere all’adozione dell’AI, rendendo la modellazione predittiva accessibile a tutti i team di dati e aziendali. Guidata dall’AI generativa, le aziende possono ottenere previsioni precise in vari domini aziendali senza la necessità di personale specializzato. Predictive GenAI consente una rapida definizione e formazione del modello, mentre i processi automatizzati accelerano l’implementazione dell’AI. Con la fusione di Pecan di AI predittiva e generativa, realizzare l’impatto aziendale dell’AI è ora molto più veloce e facile.

Qual è stato il viaggio come nel fondare Pecan AI e quali sono alcuni dei principali risultati raggiunti lungo la strada?

Fondare Pecan AI è stato un vero e proprio rollercoaster. Tutto è iniziato quando il mio co-fondatore e io abbiamo partecipato a una competizione internazionale di data science. Abbiamo creato un’automazione di preparazione dei dati che si è trasformata nel prototipo di Pecan, ma abbiamo perso la scadenza e perso. Invece di proseguire, abbiamo deciso di trasformare il nostro prototipo in qualcosa di impattante. Solo due mesi dopo aver terminato i nostri dottorati nel 2018, abbiamo affittato una piccola stanza all’Università di Tel Aviv e iniziato a lavorare sodo. Con poca esperienza aziendale, abbiamo presentato la nostra idea a venture capitalist. Fortunatamente, Haim Sadger e Aya Peterburg di S Capital hanno visto il potenziale e hanno investito 4 milioni di dollari, dandoci il boost di cui avevamo bisogno.

Un importante risultato è stato raccogliere 66 milioni di dollari in una serie C guidata da Insight Partners, con il sostegno di GV (in precedenza Google Ventures) e altri. Questo finanziamento ci ha permesso di espanderci a livello globale e di accelerare i nostri sforzi di sviluppo.

Come influenza la tua formazione in neuroscienze cognitive computazionali il tuo approccio allo sviluppo di soluzioni AI?

La mia formazione in neuroscienze cognitive computazionali, insieme al mio dottorato in storia e filosofia della scienza, gioca un ruolo importante nel modo in cui sviluppo soluzioni AI. Questi campi mi aiutano a comprendere sia gli aspetti tecnici che filosofici della tecnologia. Questa prospettiva duale è incredibilmente preziosa nel panorama tecnologico in rapida evoluzione di oggi. Mi consente di creare prodotti AI che non sono solo tecnicamente avanzati, ma anche eticamente sound e user-friendly.

Puoi spiegare il concetto di Predictive GenAI e come integra l’AI generativa con l’apprendimento automatico predittivo?

Certo. Predictive GenAI è tutto sul fondere l’AI generativa con l’apprendimento automatico predittivo. L’AI generativa consente agli utenti di interagire con i dati attraverso il linguaggio naturale, rendendolo facile chiedere domande e guidare l’AI. Tuttavia, le sue capacità predittive sono limitate. È qui che entra in gioco l’apprendimento automatico predittivo, che elabora i dati per fare previsioni accurate sul futuro. Combinando queste due tecnologie, Predictive GenAI consente anche a coloro che hanno poca esperienza in data science di costruire modelli predittivi e utilizzarli in modo semplice, come chiacchierare con ChatGPT.

Come Predictive GenAI semplifica il processo di creazione e distribuzione di modelli predittivi per le aziende?

Predictive GenAI semplifica le cose con funzionalità come Predictive Chat e Predictive Notebook. Predictive Chat agisce come un aiutante AI, guidando gli utenti attraverso il processo di modellazione utilizzando il linguaggio naturale. Formula domande predittive in base alle preoccupazioni aziendali dell’utente e genera un Predictive Notebook con query SQL pronte e dati di esempio. Ciò significa che gli utenti non devono iniziare da zero o avere una profonda conoscenza tecnica per ottenere previsioni accurate.

Puoi elaborare sul caso di studio relativo al CAA Club Group e su come Pecan AI ha ottimizzato i loro servizi di assistenza stradale?

Assolutamente. Il CAA Club Group spendeva una settimana a prevedere manualmente l’assistenza stradale, il che era tempo-consuming e limitato. Dopo l’implementazione di Pecan AI, il loro team di data science ha sviluppato oltre 30 modelli per generare previsioni di domanda a breve termine due volte a settimana. Queste previsioni prevedono i volumi di chiamate e i tipi di servizio orari, garantendo un personale efficiente e risposte rapide, specialmente durante le condizioni invernali severe. La piattaforma di Pecan consente anche un miglioramento continuo di questi modelli, aumentando l’efficienza del servizio.

Come Credit Pros ha tratto beneficio dall’utilizzo di Pecan AI per la previsione della perdita di clienti e quali sfide specifiche ha risolto per loro?

Credit Pros affrontava sfide significative con la previsione della perdita di clienti, che era un processo complesso e tempo-consuming. L’implementazione di Pecan AI ha ridotto il tempo di sviluppo del modello da tre mesi a sole settimane, consentendo strategie di retention proattive. Questo processo semplificato ha permesso a TCP di prevedere con precisione la perdita di clienti e di elaborare strategie efficaci per trattenere i clienti, aumentando infine i loro ricavi.

Come gli strumenti Predictive Chat e Predictive Notebook migliorano l’esperienza utente e rendono l’analisi predittiva accessibile agli utenti non tecnici?

Predictive Chat utilizza GenAI per creare notebook personalizzati in base alle domande aziendali e ai dati dell’utente. Gli utenti possono interagire con la chat in linguaggio naturale, rispondendo a domande e seguendo le istruzioni, semplificando il processo di creazione del modello. Il Predictive Notebook include tutto il codice necessario, consentendo agli utenti di visualizzare le query, creare tabelle personalizzate e comprendere la logica del set di dati di training. Questo approccio rende l’analisi predittiva accessibile agli utenti non tecnici, semplificando la preparazione dei dati e la creazione del modello.

In che modo vedi Predictive GenAI trasformare vari settori e funzioni aziendali?

Predictive GenAI consente alle aziende di prendere decisioni basate sui dati con un’accuratezza e un’efficienza senza precedenti. Nella produzione e nella logistica, ottimizza le operazioni prevedendo la domanda e semplificando le catene di approvvigionamento. Nei settori centrati sul cliente, aumenta la soddisfazione e la fedeltà attraverso marketing mirato e raccomandazioni personalizzate. Predictive GenAI alimenta anche l’innovazione prevedendo le tendenze del mercato, guidando lo sviluppo del prodotto e accelerando il time-to-market. Le sue applicazioni si estendono alla sanità per la previsione delle malattie e la pianificazione del trattamento personalizzato, e agli sforzi di sostenibilità ottimizzando l’uso delle risorse e riducendo l’impatto ambientale.

Come Pecan AI assicura l’accuratezza e l’affidabilità dei suoi modelli predittivi?

Assicuriamo l’accuratezza e l’affidabilità attraverso test rigorosi e convalida continua. Pecan AI utilizza set di dati di training e test separati per valutare le prestazioni del modello, simile a valutare un test scolastico. Metriche chiave come accuratezza, precisione e richiamo vengono utilizzate per convalidare i modelli durante lo sviluppo e in produzione. Promuoviamo anche la trasparenza attraverso previsioni spiegabili, aiutando gli utenti a comprendere i fattori che influenzano ogni previsione e favoriscono la fiducia nelle informazioni guidate dall’AI.

Come vedi evolversi il ruolo di Predictive GenAI nei prossimi anni?

Guardando avanti, il futuro dell’AI non è solo prevedere eventi, ma anche prescrivere azioni basate su quelle previsioni. Predictive GenAI mira ad automatizzare i processi decisionali e ottimizzare le operazioni aziendali. Tuttavia, è cruciale comprendere i rischi associati e assicurarsi dell’uso responsabile dell’AI. Man mano che la tecnologia evolve, giocherà un ruolo critico nel migliorare l’efficienza operativa, alimentare l’innovazione e guidare la presa di decisioni strategiche in vari settori.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Pecan AI.