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 imprese preparano i loro dati strutturati per l’intelligenza artificiale generativa. Illumex consente alle organizzazioni di distribuire agenti di analisi di intelligenza artificiale generativa traducendo dati sparsi e criptici in un linguaggio aziendale ricco di contesto con governance incorporata.

La piattaforma analizza automaticamente i metadati per localizzare e etichettare i dati strutturati senza spostarli o alterarli, aggiungendo un significato semantico e allineando le definizioni per garantire chiarezza e trasparenza. Creando termini aziendali, suggerendo metriche e identificando potenziali conflitti, Illumex garantisce la governance dei dati secondo gli standard più alti.

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 benchmark per la prontezza all’intelligenza artificiale, aiutando le imprese a sbloccare il pieno potenziale dei loro dati.

Cosa ti ha ispirato a fondare illumex e come le tue esperienze in Sisense e SAP hanno plasmato la tua visione per l’azienda?

La visione per illumex è emersa durante i miei studi, dove ho immaginato le informazioni accessibili attraverso associazioni simili a quelle di una mappa mentale, piuttosto che attraverso database tradizionali – consentendo l’accesso diretto ai dati rilevanti senza una vasta consultazione umana.

Il mio tempo in SAP mi ha insegnato i fondamenti della costruzione di software aziendale e della gestione operativa. Lavorare allo sviluppo di prodotti con la piattaforma cloud di SAP HANA e alle iniziative aziendali come il framework di partnership per le startup mi ha fornito approfondite conoscenze sulle esigenze dei clienti aziendali. Ha rivelato un divario significativo tra il modo in cui le aziende affrontano le pratiche di gestione dei dati e ciò di cui hanno realmente bisogno gli utenti finali.

In Sisense, costruire la pratica di intelligenza artificiale da zero ha dimostrato il grande valore che l’intelligenza artificiale poteva portare ai clienti. Vedendo questo impatto, combinato con l’ascesa delle tecnologie SaaS e di intelligenza artificiale generativa, mi ha convinto che il momento giusto per lanciare illumex era il 2021.

illumex si concentra su Generative Semantic Fabric. Puoi spiegare il concetto fondamentale e cosa ti ha motivato ad affrontare questa specifica sfida nell’intelligenza artificiale e nell’analisi dei dati?

illumex ha fatto da pioniere nel campo della Generative Semantic Fabric – una piattaforma che automatizza la creazione di contesto organizzativo e ragionamento leggibile sia per esseri umani che per macchine. Questa piattaforma unifica l’esperienza di entrambi i modelli di intelligenza artificiale generativa basati su LLM e le applicazioni aziendali per utenti tecnici e non tecnici intorno a un contesto condiviso.

Questo tessuto semantico fornisce due grandi vantaggi: semplifica la gestione dei dati attraverso l’automazione fino all’80% dei compiti di ingegneria dei dati e consente agli utenti non tecnici di accedere all’analisi con governance, spiegabilità e accuratezza incorporate. Entrambi questi vantaggi affrontano un mercato da miliardi di dollari per la presa di decisioni aziendali.

Pensalo come a un parco giochi digitale dove macchine, esseri umani e applicazioni interagiscono spontaneamente senza pre-programmazione. Ciò si allinea con la nostra visione di un futuro senza applicazioni, dove invece di gestire molti strumenti come fogli di calcolo, analisi, sistemi finanziari e gestione dei clienti, puoi semplicemente esprimere il tuo compito e verrà completato in modo fluido. La Generative Semantic Fabric è la base per questo futuro.

Quali sono stati alcuni dei principali sfidi che hai affrontato nei primi giorni di illumex e come li hai superati?

Nel 2021, nonostante il fatto che i modelli di intelligenza artificiale generativa semantica esistessero dal 2017 e le reti neurali grafiche esistessero da ancora più tempo, è stato un compito difficile spiegare ai venture capitalist perché avevamo bisogno di contesto e ragionamento automatizzato. Anche definirlo all’epoca era un compito difficile.

Direi che la sfida più grande è stata quella di suscitare entusiasmo per questa tecnologia e mercato futuri. E sono stata molto fortunata a incontrare investitori lungimiranti che credevano in me.

Come illumex aiuta le organizzazioni a diventare pronte per l’intelligenza artificiale e perché questa transizione è critica nel panorama aziendale odierno?

Il mondo aziendale si sta dividendo in due campi: le aziende che riconoscono e capitalizzano l’intelligenza artificiale come una forza trasformativa simile a Internet e quelle che perdono o ritardano la comprensione di 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 organizzativo e consentiamo il dispiegamento di agenti di analisi e orchestrazione.

La nostra piattaforma di implementazione full-stack per intelligenza artificiale generativa per dati strutturati eleva qualsiasi paesaggio aziendale per sfruttare efficacemente queste tecnologie avanzate.

illumex sottolinea le risposte “prive di allucinazioni” dell’intelligenza artificiale generativa. Come illumex garantisce output deterministici e affidabili?

illumex si basa su ontologie aziendali preesistenti – grafi di conoscenza che catturano la terminologia, i flussi di lavoro e i processi specifici di settore, nonché le funzioni aziendali come finanza, risorse umane e catena di approvvigionamento.

Quando si onboardano i clienti, ritrainingamo automaticamente queste ontologie sui loro metadati. In pochi giorni, le aziende possono cercare i propri dati, convalidare i risultati e identificare problemi come duplicati o conflitti.

L’agente di analisi fornisce completa trasparenza – mostrando come le domande vengono interpretate e mappate sull’ontologia del cliente e poi sui dati. Questa trasparenza, combinata con la convalida automatica dei dati, garantisce risposte deterministiche e prive di allucinazioni. Inoltre, i team di governance possono preconvalidare le risposte potenziali poiché il contesto incorpora tutte le domande possibili e le loro permutazioni in anticipo.

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

Mentre RAG tenta di personalizzare i modelli di intelligenza artificiale standard alimentandoli con dati e logica organizzativa, affronta diverse limitazioni. È una scatola nera – non puoi determinare se hai fornito abbastanza esempi per una personalizzazione adeguata o come gli aggiornamenti del modello influenzano l’accuratezza. Inoltre, si basa su scienziati dei dati che potrebbero non avere un contesto aziendale, rendendo difficile catturare completamente la logica organizzativa.

Inoltre, RAG consuma circa l’80% dell’infrastruttura di intelligenza artificiale e dei token solo per il fine-tuning invece dell’uso effettivo, sollevando preoccupazioni sui ritorni sugli investimenti. Inoltre, manca di governance incorporata – non c’è modo per i team di conformità di convalidare l’adeguatezza dell’addestramento o garantire controlli di accesso appropriati.

La Generative Semantic Fabric (GSF) di illumex affronta queste sfide attraverso la costruzione automatica del contesto senza consumare token di intelligenza artificiale esterni. Elimina la necessità di scienziati dei dati specializzati e fornisce completa trasparenza nella mappatura e nel ragionamento attraverso interfacce web, Slack o Teams. GSF include governance e spiegabilità incorporate, indicatori chiari di copertura organizzativa e qualità dei dati, nonché valutazione automatica della qualità per le capacità di risposta alle domande.

Molte aziende lottano per prendere decisioni basate sui dati nonostante investano molto nell’infrastruttura dei dati. Perché pensi che esista questo divario e come illumex lo affronta?

Il divario tra investimenti in dati e presa di decisioni efficace continua ad allargarsi poiché i volumi di dati esplodono, sia all’interno che all’esterno. Le organizzazioni affrontano non solo i propri dati in crescita, ma anche una serie di fonti esterne – dalle API meteorologiche alle piattaforme cloud di settore che condividono dati sanitari tra istituzioni europee, più dati sintetici per vari casi d’uso.

La sfida è che le organizzazioni si affidano ancora agli esseri umani per compiti di dati critici come la modellazione, la valutazione della qualità e la creazione di dashboard. Tuttavia, la scala e la complessità degli ambienti di dati moderni rendono sempre più impossibile per i team umani classificare efficacemente i dati, valutarne la qualità e assicurarsi che siano adatti per l’analisi e l’automazione guidate dall’intelligenza artificiale.

illumex colma questo divario automatizzando questi processi tradizionalmente manuali, consentendo alle organizzazioni di gestire, convalidare e utilizzare efficacemente il loro paesaggio di dati in espansione per prendere decisioni aziendali significative.

Quali settori sono stati i più rapidi nell’adottare la piattaforma di illumex e quali sfide o opportunità uniche hai osservato in questi settori?

Stiamo vedendo l’adozione più rapida nei settori che si trovano all’intersezione di intensità di dati e regolamentazione pesante, dove le aziende necessitano di una robusta automazione del monitoraggio della qualità dei dati, del tracciamento dell’uso e della rilevazione dei conflitti. I servizi finanziari, i farmaceutici e il retail/e-commerce sono in prima linea, poiché questi settori mirano a reinventarsi rapidamente utilizzando i loro asset di dati esistenti mentre navigano in complesse esigenze regolamentari.

Con l’intelligenza artificiale generativa in rapida evoluzione, quali consigli daresti alle imprese che cercano di 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’intelligenza artificiale. È cruciale evitare di creare nuovi silos di tecnologia di intelligenza artificiale che operano in isolamento dai sistemi esistenti.

Al contrario, costruisci una piattaforma unificata che integri la gestione dei dati, l’analisi e le capacità di intelligenza artificiale generativa. Tenere le iniziative di intelligenza artificiale disconnesse dalle pratiche di governance stabilite non solo crea rischi significativi, ma porta anche a costi aumentati. La chiave è creare un’infrastruttura condivisa che supporti tutte queste funzioni mantenendo una supervisione adeguata.

Con l’adozione dell’intelligenza artificiale in accelerazione, quali tendenze vedi plasmare il paesaggio dell’intelligenza artificiale aziendale nei prossimi 3-5 anni?

Due tendenze principali stanno emergendo nel paesaggio dell’intelligenza artificiale. In primo luogo, l’analisi agente sta guadagnando slancio, consentendo un’analisi dei dati e approfondimenti più sofisticati. In secondo luogo, stiamo assistendo a un passaggio verso l’orchestrazione agente, che consente flussi di lavoro basati sulla collaborazione tra più modelli di intelligenza artificiale con funzionalità diverse.

Questa orchestrazione ci porta oltre le applicazioni a scopo singolo verso soluzioni più complete. Ad esempio, nel settore sanitario, invece di applicazioni isolate per compiti specifici, pensa all’automazione dei flussi di lavoro dell’intero studio medico – combinando la scansione di immagini, l’elaborazione di prescrizioni e le raccomandazioni di farmaci in un sistema fluido.

Questi progressi si basano su un solido tessuto semantico generativo per garantire l’accesso ai dati accurato, il contesto condiviso e la coordinazione tra gli agenti di intelligenza artificiale. Questa base sarà cruciale per consentire sia all’analisi agente che alle soluzioni di intelligenza artificiale orchestrate di raggiungere il loro pieno potenziale.

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