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 iniziale di successo nel 2021 come suo Chief Product Officer e ha scalato Google (GOOGL ) Mobile Ads e Google Shopping in aziende da multi miliardi di dollari come VP e Head of Product. Surojit detiene 40 brevetti statunitensi e ha un MBA presso il MIT, un MS in Informatica presso la SUNY di Buffalo e un B. Tech presso l’IIT Kharagpur.

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

Puoi spiegare la visione dietro Ema e cosa ti ha ispirato a creare un dipendente universale AI?

L’obiettivo per Ema è chiaro e ambizioso: “trasformare le aziende 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 compiti ripetitivi e banali, liberando gli impiegati umani per concentrarsi su lavori più strategici e di valore. Ciò lo facciamo attraverso il sistema di agentic AI 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.

Entrambi tu e il tuo co-fondatore avete esperienze impressionanti in aziende tecnologiche leader. Come ha influenzato la tua esperienza passata lo sviluppo e la strategia di Ema?

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

Prima di co-fondare Ema, ero il Chief Product Officer di Coinbase e Flipkart e il responsabile globale del prodotto 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 e responsabile dell’ingegneria di Ema, Souvik Sen, era in precedenza 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 sistemi di apprendimento automatico più grandi del mondo, focalizzato sulla privacy e sulla sicurezza – il Trust Graph di Google. La sua esperienza, in particolare, è una forza trainante per cui il sistema di agentic AI 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: “E se avessi uno chef stellato Michelin in casa che potesse cucinare qualsiasi cosa tu chieda? Potresti essere nel mood 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’azienda con una semplice conversazione.

Ema utilizza oltre 100 modelli linguistici di grandi dimensioni e i propri modelli più piccoli. Come garantisci un’integrazione senza soluzione di continuità e prestazioni ottimali da queste fonti variegate?

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 per 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 informate. I sistemi di agentic AI come Ema affrontano queste carenze offrendo un approccio più personalizzato e dinamico. A differenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni statici, i nostri sistemi di agentic AI possono:

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

Garantiamo un’integrazione senza soluzione di continuità da queste fonti variegate utilizzando il modello di miscela di esperti di Ema: EmaFusionTM. EmaFusionTM combina più di 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’azienda, 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 da una sola pila tecnologica, eliminando questo rischio per i nostri clienti aziendali.

Puoi 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 essere configurate e distribuite rapidamente dagli utenti aziendali – senza necessità di conoscenze di codifica. Al suo nucleo, le Personas di Ema sono raccolte di agenti AI proprietari che collaborano per eseguire flussi di lavoro complessi.

Il nostro motore di flusso di lavoro generativo brevettato, un modello di trasformatore piccolo, genera flussi di lavoro e codice di orchestrazione, selezionando gli agenti e i modelli di progettazione appropriati. Ema sfrutta modelli di progettazione agentic ben noti, come la riflessione, la pianificazione, l’uso degli strumenti, la collaborazione multi-agente, la ricerca dell’albero linguistico (LATS), l’output strutturato e la collaborazione multi-agente, e introduce molti modelli innovativi di sua proprietà. Con oltre 200 connettori pre-costruiti, Ema si integra senza soluzione di continuità con le fonti di dati interne e può eseguire azioni attraverso strumenti per eseguire efficacemente vari ruoli aziendali.

Ema viene utilizzata in vari domini, dalla customer service alla legale all’assicurazione. Quali settori vedi con il maggior potenziale di crescita con Ema e perché?

Vediamo un potenziale attraverso settori e funzioni, poiché la maggior parte delle aziende 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’AI 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 la sanità, i servizi finanziari, l’assicurazione, 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 maggiore opportunità di trasformazione e stiamo vedendo una grande domanda da parte dei clienti in questi settori per sfruttare l’AI generativa e la tecnologia come mai prima d’ora.

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

Una preoccupazione urgente per qualsiasi azienda che utilizza l’agentic AI è la possibilità che gli agenti AI diventino incontrollabili o perdano 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 le violazioni dei diritti d’autore per i casi di generazione di documenti, riducendo le possibilità di responsabilità per i clienti. Ema non addestra mai modelli su dati di un cliente per beneficare altri clienti.

Ema offre anche opzioni di distribuzione flessibili, compresa la possibilità di distribuzione on-premises per più sistemi cloud, consentendo alle aziende di mantenere i propri dati all’interno dei propri ambienti affidabili.

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 sulla piattaforma. Gli utenti aziendali possono configurare le Personas di Ema (o dipendenti AI per ruoli specifici) utilizzando template pre-costruiti in pochi minuti. Possono regolare il comportamento della Persona con istruzioni conversazionali, utilizzare connettori pre-costruiti per integrarsi con le app e le fonti di dati e, opzionalmente, collegare modelli personalizzati addestrati sui propri dati. Una volta configurata, gli esperti dell’azienda possono addestrare la loro Persona di Ema con solo poche ore di feedback. Ema è stata assunta per più ruoli da aziende come Envoy Global, TrueLayer, Moneyview e in ognuno di questi ruoli Ema sta già eseguendo al livello degli esseri umani o superiore.

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

Crediamo che gli investitori possano vedere come la piattaforma di Ema consente alle aziende di utilizzare l’agentic AI in modo efficace, semplificando le operazioni per riduzioni di costo sostanziali e sbloccando nuove potenziali fonti di entrate. Inoltre, il team di gestione di Ema è composto da esperti di AI e ha le competenze tecniche e le conoscenze 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 facendo da pionieri negli ultimi progressi tecnici nell’agentic AI, rendendoci la scelta giusta per qualsiasi azienda che desideri aggiungere l’AI di prossima generazione alle proprie operazioni.

Come vedi il ruolo dell’AI nel luogo di lavoro evolversi nel prossimo decennio e quale ruolo avrà Ema in quella trasformazione?

La missione di Ema è trasformare le aziende 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 aziende a eseguire attività in tutto il supporto clienti, il supporto dipendenti, l’abilitazione delle vendite, la conformità, le operazioni di entrate e altro ancora. Vorremmo trasformare il luogo di lavoro permettendo ai team di concentrarsi sui progetti più strategici e di alto valore invece di compiti amministrativi banali. Come pioniere dell’agentic AI, 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.