Surojit Chatterjee, Fondatore e Amministratore Delegato di Ema – Serie di Interviste

Surojit Chatterjee è il fondatore e amministratore delegato di Ema. In precedenza, ha guidato Coinbase attraverso un’offerta pubblica di acquisto di successo nel 2021 come suo Chief Product Officer e ha scalato Google Mobile Ads e Google Shopping in aziende da molti miliardi di dollari come VP e Head of Product. Surojit detiene 40 brevetti statunitensi e ha un MBA presso il MIT, un master in scienze informatiche presso la SUNY di Buffalo e un B. Tech presso l’IIT Kharagpur.

Ema è un dipendente universale AI, integrato senza problemi nella infrastruttura IT esistente della tua organizzazione. È progettata per migliorare la produttività, semplificare i processi e potenziare i tuoi team.

Può spiegare la visione dietro Ema e cosa l’ha ispirato a creare un dipendente universale AI?

L’obiettivo per Ema è chiaro e ambizioso: “trasformare le imprese costruendo un dipendente universale AI”. Questa visione deriva dalla nostra convinzione che l’AI possa aumentare le capacità umane piuttosto che sostituire completamente i lavoratori. Il nostro Dipendente Universale AI è progettato per automatizzare i compiti monotoni e ripetitivi, liberando gli impiegati umani per concentrarsi su lavori più strategici e preziosi. Ciò lo facciamo attraverso il sistema di intelligenza artificiale agente innovativo di Ema, che può eseguire una vasta gamma di compiti complessi con una raccolta di agenti AI (chiamati Personas di Ema), migliorando l’efficienza e aumentando la produttività in numerose organizzazioni.

Sia lei che il suo co-fondatore hanno impressionanti background nelle principali aziende tecnologiche. Come ha influenzato la sua esperienza passata lo sviluppo e la strategia di Ema?

Negli ultimi due decenni, ho lavorato in aziende iconiche come Google, Coinbase, Oracle e Flipkart. E in ogni posto, mi sono chiesto “Perché assumiamo le persone più intelligenti e diamo loro lavori così monotoni?”. È per questo che stiamo costruendo Ema.

Prima di co-fondare Ema, ero il chief product officer di Coinbase e Flipkart e il global head of product per la pubblicità mobile di Google. Queste esperienze hanno approfondito la mia conoscenza tecnica in ingegneria, apprendimento automatico e adtech. Questi ruoli mi hanno permesso di identificare le inefficienze nei modi in cui lavoriamo e come risolvere problemi aziendali complessi.

Il co-fondatore di Ema e capo dell’ingegneria, Souvik Sen, era precedentemente il VP dell’ingegneria di Okta, dove ha sovrinteso ai dati, all’apprendimento automatico e ai dispositivi. Prima di allora, era a Google, dove era il lead dell’ingegneria per i dati e l’apprendimento automatico, dove ha costruito uno dei più grandi sistemi di apprendimento automatico del mondo, concentrato sulla privacy e sulla sicurezza – il Trust Graph di Google. La sua esperienza, in particolare, è una forza trainante per cui il sistema di intelligenza artificiale agente di Ema è altamente preciso e costruito per essere pronto per l’impresa in termini di sicurezza e privacy.

Il mio co-fondatore Souvik e io abbiamo pensato a cosa succederebbe se avessi un cuoco stellato Michelin in casa che potesse cucinare tutto ciò che chiedi. Potresti essere dell’umore per la cucina francese oggi, italiana domani e indiana il giorno dopo. Ma indipendentemente dal tuo umore o dalla cucina che desideri, quel cuoco può ricreare il piatto dei tuoi sogni. È ciò che Ema può fare. Può assumere il ruolo di qualsiasi cosa tu abbia bisogno nell’impresa con una semplice conversazione.

Ema utilizza oltre 100 modelli linguistici di grandi dimensioni e i propri modelli più piccoli. Come si assicura l’integrazione senza problemi e le prestazioni ottimali da queste fonti diverse?

I modelli linguistici di grandi dimensioni, sebbene potenti, sono carenti in ambienti aziendali a causa della loro mancanza di conoscenza specializzata e di formazione specifica del contesto. Questi modelli sono costruiti su dati generali, lasciandoli impreparati a gestire le informazioni nuance e proprietarie che guidano le operazioni aziendali. Questa limitazione può portare a output inaccurati, potenziali rischi per la sicurezza dei dati e incapacità di fornire informazioni specifiche del dominio cruciali per la presa di decisioni informata. I sistemi di intelligenza artificiale agente come Ema affrontano questi limiti offrendo un approccio più personalizzato e dinamico. A differenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni statici, i nostri sistemi di intelligenza artificiale agente possono:

• Adattarsi ai dati e ai flussi di lavoro specifici dell’impresa
• Sfruttare più modelli linguistici di grandi dimensioni in base ai requisiti di accuratezza, costo e prestazioni
• Mantenere la privacy e la sicurezza dei dati operando all’interno dell’infrastruttura aziendale
• Fornire output spiegabili e verificabili, essenziali per la responsabilità aziendale
• Aggiornarsi e imparare continuamente dai dati aziendali in tempo reale
• Eseguire compiti complessi e multi-step in modo autonomo

Ci assicuriamo l’integrazione senza problemi da queste fonti diverse utilizzando il modello di miscela di esperti di Ema: EmaFusionTM. EmaFusionTM combina 100+ modelli linguistici di grandi dimensioni pubblici e molti modelli personalizzati specifici del dominio per massimizzare l’accuratezza al minor costo possibile per una vasta gamma di attività nell’impresa, massimizzando il ritorno sugli investimenti. Inoltre, con questo approccio innovativo, Ema è pronta per il futuro; stiamo costantemente aggiungendo nuovi modelli per evitare di dipendere eccessivamente da una sola pila tecnologica, eliminando questo rischio per i nostri clienti aziendali.

Può spiegare come funziona il Motore di flusso di lavoro generativo e quali vantaggi offre rispetto agli strumenti di automazione del flusso di lavoro tradizionali?

Abbiamo sviluppato decine di template Personas (o dipendenti AI per ruoli specifici). Le persone possono configurare e distribuire rapidamente Ema utilizzando template predefiniti in pochi minuti. Possono regolare il comportamento della Persona con istruzioni conversazionali, utilizzare connettori predefiniti per integrarsi con le app e le fonti di dati e, facoltativamente, collegare eventuali modelli personalizzati addestrati sui propri dati. Una volta configurata, gli esperti dell’impresa possono addestrare la Persona di Ema con solo poche ore di feedback. Ema è stata assunta per più ruoli da imprese come Envoy Global, TrueLayer, Moneyview e in ciascuno di questi ruoli Ema sta già eseguendo al livello o al di sopra delle prestazioni umane.

Ema viene utilizzato in vari domini, dalla customer service alla legale all’assicurazione. Quali settori ritiene abbiano il potenziale di crescita più alto con Ema e perché?

Vediamo un potenziale attraverso settori e funzioni poiché la maggior parte delle imprese ha meno del 30% di automazione nei processi e utilizza più di 200 applicazioni software, portando a silos di dati e azioni. McKinsey & Co. stima che l’intelligenza artificiale generativa potrebbe aggiungere l’equivalente di 2,6 trilioni di dollari a 4,4 trilioni di dollari all’anno in guadagni di produttività (fonte).

Questi problemi sono esacerbati in settori regolamentati come sanità, servizi finanziari, assicurazioni, dove la maggior parte delle automazioni tecniche degli ultimi decenni non è avvenuta poiché la tecnologia non era abbastanza avanzata per i loro processi. È qui che vediamo la più grande opportunità di trasformazione e stiamo vedendo una grande domanda da parte dei clienti in questi settori per sfruttare l’intelligenza artificiale generativa e la tecnologia come mai prima d’ora.

Come Ema affronta le preoccupazioni relative alla protezione dei dati e alla sicurezza, soprattutto quando si integrano più modelli e si gestiscono dati aziendali sensibili?

Una preoccupazione pressante per qualsiasi azienda che utilizza l’intelligenza artificiale agente è la possibilità che gli agenti di intelligenza artificiale diventino incontrollabili o facciano trapelare dati privati. Ema è costruita con la fiducia al suo nucleo, conforme agli standard internazionali leader come SOC 2, ISO 27001, HIPAA, GDPR, NIST AI RMF, NIST CSF, NIST 800-171 Per garantire che i dati aziendali rimangano privati, sicuri e conformi, Ema ha implementato le seguenti misure di sicurezza:

• Redazione automatica e de-identificazione sicura dei dati sensibili, registri di controllo
• Monitoraggio in tempo reale
• Crittografia di tutti i dati in stato di riposo e in transito
• Spiegabilità attraverso tutti i risultati di output

Per andare oltre, Ema controlla anche eventuali violazioni del copyright per i casi d’uso di generazione di documenti, riducendo la possibilità di responsabilità per la proprietà intellettuale dei clienti. Ema non addestra mai modelli su dati di un cliente per beneficare altri clienti.

Ema offre inoltre opzioni di distribuzione flessibili, tra cui la possibilità di distribuzione on-premises per più sistemi cloud, consentendo alle imprese di mantenere i propri dati all’interno dei propri ambienti di fiducia.

Quanto è facile per una nuova azienda iniziare con Ema e qual è il processo di onboarding tipico?

Ema è incredibilmente intuitiva, quindi è abbastanza facile per i team iniziare a utilizzare la piattaforma. Gli utenti aziendali possono configurare la Persona di Ema utilizzando template predefiniti in pochi minuti. Possono regolare il comportamento della Persona con istruzioni conversazionali, utilizzare connettori predefiniti per integrarsi con le app e le fonti di dati e, facoltativamente, collegare eventuali modelli personalizzati addestrati sui propri dati. Una volta configurata, gli esperti dell’impresa possono addestrare la Persona di Ema con solo poche ore di feedback. Ema è stata assunta per più ruoli da imprese come Envoy Global, TrueLayer, Moneyview e in ciascuno di questi ruoli Ema sta già eseguendo al livello o al di sopra delle prestazioni umane.

Ema ha attirato investimenti significativi da parte di sostenitori di alto profilo. Cosa ritiene sia la chiave per ottenere una tale forte fiducia degli investitori?

Crediamo che gli investitori possano vedere come la piattaforma di Ema consente alle imprese di utilizzare l’intelligenza artificiale agente in modo efficace, semplificando le operazioni per riduzioni di costo sostanziali e sbloccando nuove fonti di entrate potenziali. Inoltre, il team di gestione di Ema è composto da esperti di intelligenza artificiale e possiede le conoscenze tecniche e le competenze richieste. Abbiamo anche un solido record di consegna di livello aziendale, affidabilità e conformità. Infine, i prodotti di Ema sono differenziati da qualsiasi altra cosa sul mercato, stiamo pionieristicamente applicando gli ultimi progressi tecnici nell’intelligenza artificiale agente, rendendoci la scelta principale per qualsiasi impresa che desideri aggiungere l’intelligenza artificiale di prossima generazione alle proprie operazioni.

Come vede il ruolo dell’intelligenza artificiale nel luogo di lavoro evolversi nel prossimo decennio e quale ruolo avrà Ema in questa trasformazione?

La missione di Ema è quella di trasformare le imprese e aiutare ogni dipendente a lavorare più velocemente con l’aiuto di agenti semplici da attivare e precisi. Il nostro dipendente universale AI ha il potenziale per aiutare le imprese a eseguire attività in tutto il supporto clienti, il supporto dipendenti, l’abilitazione delle vendite, la conformità, le operazioni di ricavo e altro ancora. Vorremmo trasformare il luogo di lavoro consentendo ai team di concentrarsi sui progetti più strategici e ad alto valore invece dei compiti amministrativi monotoni. Come pioniere dell’intelligenza artificiale agente, Ema sta guidando una nuova era di collaborazione tra dipendenti umani e AI, dove l’innovazione fiorisce e la produttività schizza verso l’alto.

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