Inna Tokarev Sela, CEO e fondatrice di illumex – Serie di interviste

Inna Tokarev Sela, CEO e fondatrice di Illumex, sta trasformando il modo in cui le aziende preparano i propri dati strutturati per l'intelligenza artificiale generativa. Illumex consente alle organizzazioni di distribuire agenti di analisi genAI traducendo dati sparsi e criptici in un linguaggio aziendale significativo e ricco di contesto con governance integrata.

La piattaforma analizza automaticamente i metadati per individuare ed etichettare i dati strutturati senza spostarli o modificarli, aggiungendo un significato semantico e allineando le definizioni per garantire chiarezza e trasparenza. Creando termini aziendali, suggerendo metriche e identificando potenziali conflitti, Illumex assicura la governance dei dati ai massimi standard.

Con Illumex, gli agenti di analisi possono interpretare le query degli utenti con precisione, fornendo risposte accurate, consapevoli del contesto e prive di allucinazioni. Sotto la guida di Inna, Illumex sta stabilendo un nuovo punto di riferimento per la prontezza dell'IA, aiutando le aziende a liberare il pieno potenziale dei loro dati.

Cosa ti ha spinto a fondare illumex e in che modo le tue esperienze in Sisense e SAP hanno plasmato la tua visione dell'azienda?

La visione di illumex è emersa durante i miei studi, dove immaginavo che le informazioni fossero accessibili tramite associazioni simili a mappe mentali anziché tramite database tradizionali, consentendo un accesso diretto ai dati rilevanti senza un'ampia consultazione umana.

Il mio periodo in SAP mi ha insegnato i fondamenti della creazione di software aziendale e della scalabilità delle operazioni. Lavorare nello sviluppo di prodotti con la piattaforma cloud SAP HANA e iniziative aziendali come il framework di partnership per startup mi ha dato una visione approfondita delle esigenze dei clienti aziendali. Ha rivelato un divario significativo tra il modo in cui le aziende affrontano le pratiche sui dati e ciò di cui gli utenti finali hanno effettivamente bisogno.

In Sisense, costruire la pratica AI da zero ha dimostrato l'immenso valore che l'AI potrebbe portare ai clienti. Vedere questo impatto, unito all'ascesa delle tecnologie SaaS e GenAI, mi ha convinto che era giunto il momento giusto per lanciare illumex nel 2021.

illumex si concentra su Generative Semantic Fabric. Puoi spiegare il concetto di base e cosa ti ha spinto ad affrontare questa sfida specifica nell'AI e nell'analisi dei dati?

illumex è stata pioniera di Generative Semantic Fabric, una piattaforma che automatizza la creazione di un contesto e di un ragionamento organizzativo leggibili da esseri umani e macchine. Questa piattaforma unifica l'esperienza sia dell'intelligenza artificiale generativa basata su LLM che delle applicazioni aziendali per utenti tecnici e non tecnici attorno a un contesto condiviso.

Questo singolo fabric offre due vantaggi principali: semplifica la gestione dei dati tramite l'automazione fino all'80% delle attività di data engineering e consente agli utenti non tecnici di accedere all'analisi con governance, spiegabilità e accuratezza integrate. Entrambi questi vantaggi si rivolgono a un mercato multimiliardario per il processo decisionale aziendale.

Immaginatelo come un parco giochi digitale in cui macchine, esseri umani e applicazioni interagiscono spontaneamente senza bisogno di programmazione preventiva. Questo è in linea con la nostra visione di un futuro senza applicazioni, in cui, invece di destreggiarsi tra più strumenti come fogli di calcolo, analisi, sistemi finanziari e gestione clienti, è sufficiente esprimere il proprio compito e questo viene completato senza problemi. Generative Semantic Fabric è il fondamento di questo futuro.

Quali sono state le principali sfide che hai dovuto affrontare nei primi giorni di illumex e come le hai superate?

Nel 2021, nonostante i modelli semantici di IA generativa esistano dal 2017 e le reti neurali grafiche esistano da ancora più tempo, è stato un compito arduo spiegare ai VC perché abbiamo bisogno di contesto e ragionamento automatizzati. Anche definirlo all'epoca è stato un compito arduo.

Direi che la sfida più grande è stata quella di suscitare davvero questo entusiasmo per questa tecnologia futura e per questo mercato futuro. E sono stato molto fortunato a incontrare investitori lungimiranti che hanno creduto in me.

In che modo illumex aiuta le aziende a prepararsi all'intelligenza artificiale e perché questa transizione è fondamentale nel panorama aziendale odierno?

Il mondo degli affari si sta dividendo in due campi: le aziende che riconoscono e sfruttano l'intelligenza artificiale come una forza trasformativa simile a Internet e quelle che perdono o ritardano a comprendere questa opportunità.

illumex incontra le organizzazioni ovunque si trovino nel loro percorso di intelligenza artificiale. Prepariamo i loro dati per l'implementazione di intelligenza artificiale generativa, aumentiamo e governiamo la logica e il contesto organizzativi e abilitiamo l'implementazione di analisi e orchestrazione degli agenti.

La nostra piattaforma di implementazione GenAI full-stack per dati strutturati potenzia il panorama di qualsiasi azienda per sfruttare efficacemente queste tecnologie avanzate.

illumex enfatizza le risposte AI generative "senza allucinazioni". In che modo illumex garantisce output deterministici e affidabili?

illumex si basa su ontologie aziendali preesistenti, ovvero grafici di conoscenza che catturano la terminologia, i flussi di lavoro e i processi specifici del settore in settori quali farmaceutico, commercio al dettaglio e produzione, nonché funzioni aziendali quali finanza, risorse umane e catena di fornitura.

Quando si effettua l'onboarding dei clienti, riaddestriamo automaticamente queste ontologie sui loro metadati. Nel giro di pochi giorni, le aziende possono cercare i loro dati, convalidare i risultati e identificare problemi come duplicati o conflitti.

Il chatbot di analisi agentica fornisce una trasparenza completa, mostrando come le domande vengono interpretate e mappate all'ontologia del cliente e quindi ai dati. Questa trasparenza, combinata con la convalida automatica dei dati, garantisce risposte deterministiche e prive di allucinazioni. Inoltre, i team di governance possono pre-convalidare le potenziali risposte poiché il contesto incorpora in anticipo tutte le possibili domande e le loro permutazioni.

In che modo illumex si differenzia dagli approcci tradizionali come il Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Sebbene RAG tenti di personalizzare modelli di intelligenza artificiale standard fornendo loro dati e logica organizzativa, si scontra con diverse limitazioni. È una scatola nera: non è possibile determinare se sono stati forniti esempi sufficienti per una corretta personalizzazione o in che modo gli aggiornamenti del modello influenzino l'accuratezza. Inoltre, si affida a data scientist che potrebbero non avere un contesto aziendale adeguato, rendendo difficile catturare appieno la logica organizzativa.

Inoltre, RAG consuma circa l'80% dell'infrastruttura e dei token di intelligenza artificiale solo per la messa a punto, anziché per l'uso effettivo, sollevando preoccupazioni in termini di ROI. Inoltre, manca una governance integrata: i team di conformità non hanno modo di convalidare l'adeguatezza della formazione o di garantire adeguati controlli di accesso.

Il Generative Semantic Fabric (GSF) di illumex affronta queste sfide attraverso la creazione automatizzata del contesto senza consumare token di intelligenza artificiale esterni. Elimina la necessità di data scientist specializzati e offre una trasparenza completa nella mappatura e nel ragionamento tramite interfacce web, Slack o Teams. GSF include governance e spiegabilità integrate, indicatori chiari di copertura organizzativa e qualità dei dati e valutazione automatica della qualità per le funzionalità di risposta alle domande.

Molte aziende hanno difficoltà a prendere decisioni basate sui dati nonostante investano molto nell'infrastruttura dati. Perché pensi che esista questo divario e come lo affronta illumex?

Il divario tra investimenti nei dati e processo decisionale efficace continua ad ampliarsi con l'esplosione dei volumi di dati, sia internamente che esternamente. Le organizzazioni ora devono affrontare non solo i propri dati in crescita, ma anche una serie di fonti esterne, dalle API meteorologiche alle piattaforme cloud industriali che condividono dati sanitari tra istituzioni europee, oltre a dati sintetici per vari casi d'uso.

La sfida è che le organizzazioni si affidano ancora agli esseri umani per attività critiche sui dati come la modellazione, la valutazione della qualità e la creazione di dashboard. Tuttavia, la scala e la complessità dei moderni ambienti dati rendono sempre più impossibile per i team umani classificare efficacemente i dati, valutarne la qualità e garantirne l'idoneità per l'analisi e l'automazione basate sull'intelligenza artificiale.

illumex colma questa lacuna automatizzando i processi tradizionalmente manuali, consentendo alle organizzazioni di gestire, convalidare e utilizzare in modo efficace il loro panorama di dati in espansione per prendere decisioni aziendali significative.

Quali settori hanno adottato più rapidamente la piattaforma illumex e quali sfide o opportunità uniche avete osservato in questi settori?

Stiamo assistendo all'adozione più rapida nei settori che si trovano all'intersezione tra intensità di dati e regolamentazione rigorosa, dove le aziende necessitano di una solida automazione del monitoraggio della qualità dei dati, del tracciamento dell'utilizzo e del rilevamento dei conflitti. Servizi finanziari, farmaceutici e commercio al dettaglio/e-commerce sono in prima linea, poiché questi settori mirano a reinventarsi rapidamente utilizzando le risorse di dati esistenti, gestendo al contempo complessi requisiti normativi.

Considerata la rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale generativa, quale consiglio daresti alle aziende che desiderano integrare l'intelligenza artificiale in modo efficace e responsabile?

Inizia sviluppando un piano strategico chiaro che identifichi casi d'uso specifici e gli imperativi aziendali che guidano l'adozione dell'IA. È fondamentale evitare di creare nuovi silos di tecnologia IA che operino in modo isolato dai sistemi esistenti.

Invece, costruisci una piattaforma unificata che integri gestione dei dati, analisi e capacità di IA generativa. Mantenere le iniziative di IA scollegate dalle pratiche di governance consolidate non solo crea rischi significativi, ma porta anche a costi maggiori. La chiave è creare un'infrastruttura condivisa che supporti tutte queste funzioni mantenendo al contempo una supervisione adeguata.

Con l'accelerazione dell'adozione dell'intelligenza artificiale, quali tendenze plasmeranno il panorama dell'intelligenza artificiale aziendale nei prossimi 3-5 anni?

Nel panorama dell'intelligenza artificiale stanno emergendo due tendenze principali. In primo luogo, l'analisi agentica sta guadagnando terreno, consentendo analisi dei dati e insight più sofisticati. In secondo luogo, stiamo assistendo a un passaggio verso l'orchestrazione agentica, che consente flussi di lavoro basati sulla collaborazione tra più modelli di intelligenza artificiale con funzionalità diverse.

Questa orchestrazione ci porta oltre le applicazioni monouso verso soluzioni più complete. Ad esempio, nell'assistenza sanitaria, invece di applicazioni isolate per compiti specifici, pensate all'automazione dell'intero flusso di lavoro dell'ambulatorio medico, combinando scansione delle immagini, elaborazione delle prescrizioni e raccomandazioni sui farmaci in un unico sistema senza soluzione di continuità.

Questi progressi si basano su un robusto tessuto semantico generativo per garantire un accesso ai dati accurato, un contesto condiviso e il coordinamento tra gli agenti di intelligenza artificiale. Questa base sarà fondamentale per consentire sia all'analisi agentica che alle soluzioni di intelligenza artificiale orchestrata di raggiungere il loro pieno potenziale.

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