インタビュー
Marc Vontobel, CEO & Founder of Starmind – Interview Series
Marc Vontobelは、StarmindのCEO & ファウンダーです。Starmindは、チームメンバーが組織内どこからでも、いつでも必要な専門知識にアクセスできるプラットフォームです。
以前、AIが何であるかを誰もが理解していないのは、知能が何であるかを誰もが理解していないからであると述べました。貴方の見解は変わりましたか？もし変わりませんでしたら、この発言について詳しく説明してください。
知能には公式の定義がないため、文脈によって異なる答えが得られます。数学者は知能があるでしょう。猫は知能があるでしょうか。木は知能があるでしょうか。木は数百年間生存し、土から栄養を吸収し、光をエネルギーに変換し、十分な光が得られない場合は太陽の方へ移動します。したがって、木はある程度知能があるように思われるでしょう。
人々が知能を異なる方法で見なすため、人々はAIと機械学習の限界を理解するのに苦労しています。人々は、コンピューターが人間、または木と同じくらい知能があることができるかもしれないと考えています。しかし、これは事実ではありません。
コンピューターは命令に従い、想像を超える複雑なアルゴリズムを実行できます。最終的に、コンピューターは「正しいこと」であると信じているからという理由で決定を下しません。決定は入力とアルゴリズムから導かれます。
したがって、私は誰もがAIを理解していないと思います。誰もが完全に知能を理解したり定義したりすることができないからです。
Starmindの創設ストーリーを共有してください。
11年前、私たちは科学者が知識を共有できるプラットフォームを開発しました。問題を調査するのに数時間を費やすのではなく、研究の専門家はStarmindソリューションを使用して質問を投稿できます。プラットフォームはよく受け入れられましたが、知識と経験を提供したいユーザーと、質問に答えてもらうために小額の料金を支払うユーザーの間にバランスが取れていませんでした。
2013年、スイスの大手銀行のCIOが私たちにアプローチしてきました。彼は毎日多くの質問があるが、答えを得る方法がないと言いました。彼は、私たちの技術が組織に適用できるか、人々が正しい情報を正しい人から入手できるようにすることができるかを尋ねました。これが私たちに、大規模な組織が知識をどのように扱っているかについて考えるきっかけとなりました。
80%の知識は人々の頭の中にあります。私たちは、すべての大規模な組織が同じ問題に直面していることを実感しました。組織の知識の20%は、さまざまなツールにどこかに記載されています。記載されているものの多くは古くなっており、見つけるのが難しく、見つけた後、新しい文脈に置くのが難しいです。人々は、2つの選択肢しかありません。仕事をするために毎日情報を検索して統合するのに最もを費やすか、同僚に尋ねて正しい答えが得られるかどうかを願うかです。
そこで、私たちは、従業員が必要なときに、知識のある正しい同僚にアクセスできるソリューションを作成しました。私たちは、従業員がより速く、より包括的に、より協力的な方法でアクセスできるようにしたいと考えました。
Starmindはどうやって数千人の脳を接続して、企業の脳を作りますか？
「脳」を接続するのではなく、「人々」を知識の協力のために組織全体で接続することを好みます。私たちのプラットフォームは、従業員が組織内どこからでも、いつでも必要な専門知識にアクセスできるようにします。従業員は、自分の部門やネットワーク内の人々に頼るのではなく、匿名で質問を投稿できます。私たちのAIは、組織内で質問に最も適した人々を特定できます。質問後1時間以内に、従業員は回答を受け取ります。回答は検証され、ランク付けされます。AIは、これらの相互作用から学び、将来に似た情報をマッピングする方法を特定するために、用語やトピックを接続します。簡単に言えば、私たちのプラットフォームは、組織内で知識の壁を打ち破り、情報へのアクセスを容易にします。私たちの技術は人間の知能を置き換えるのではなく、強化します。
Starmindはどうやって組織内で質問に最も適した人々を特定しますか？
時間の経過とともに、人々は同僚の質問に答えることで知識と洞察を共有します。従業員が回答をランク付けすると、私たちのAIは誰が何を知っているかをリアルタイムで認識して検証する能力が向上します。AIは、これらの相互作用から学び、将来に似た情報をマッピングする方法を特定するために、用語やトピックを接続します。プラットフォームは、知識を持っている人々を特定するだけでなく、データを意味のある方法でリサイクルします。
このソリューションは、ディープラーニングやその他のAIを使用して答えを特定することよりも優れていますか？
AIや自然言語処理は確かにこのプロセスを促進しますが、より繊細で重要な要素は人間の経験と文脈化です。80%の知識は人々の頭の中にあり、20%は記載されています。記載された情報は古くなっており、不正確または冗長です。人間の経験は、組織内での知識の共有と協力によって、データの不一致を特定または文脈化できます。したがって、従業員が参照し、考慮し、適用するための豊富で、常に進化するリポジトリを構築します。
Starmindを使用するための企業での使用例を示してください。
世界的に有名な製薬会社がStarmindを使用しています。毎月、新しい薬を市場に導入し、世界中の人々に命を救う治療を提供します。また、新しいウイルスやインフルエンザ、コビドなどのストレインにも対応する必要があります。時間はとても重要です。彼らは、研究開発を正確に行って、治療をできるだけ早く市場に導入する必要があります。薬の開発には、複数の専門家の知識と経験が必要です。正しい人々を見つけることは、会社が125,000人以上で、多くの国にわたっている場合、難しい場合があります。そこで彼らはStarmindを選択します。Starmindは、専門知識に迅速にアクセスし、人々をより迅速に接続し、市場導入のスピードを支援します。
Starmindアプリケーションについてどのようなフィードバックを受けましたか？
私たちは業界やクライアントから非常に良い評価を受けてきました。クライアントは、私たちのプラットフォームが顧客の問い合わせに迅速かつ効果的に対応するのに役立ったと述べています。また、新しい従業員のオンボーディングを迅速化し、従業員を関与させ、テクノロジーが組織内のすべての従業員にとってよりアクセスしやすく、協力とイノベーションを促進するようにします。最後に、生産性を高めます。
AIの将来の開発は、Starmindのビジネスモデルに対する脅威ですか？
私はそうは思いません。AIや自然言語処理は概念を理解し、人々が書き留めたものを文脈化できますが、人々の経験や頭の中にある暗黙の知識にはアクセスできません。Starmindは、暗黙の知識を共有することを促進します。書き留められ、キャプチャされると、AIや自然言語処理は、従業員が必要なときにアクセスして使用できる情報を文脈化できます。しかし、Starmindのようなプラットフォームが必要です。そうすれば、暗黙の知識を共有し、促進できます。
AIは、誰もが前に答えられなかった質問に自動的に答えることができます。しかし、AIの回答は常に、誰かによって提供された情報に基づいています。
未解決の大きな問題は、特定のデータがまだ関連性があるか、古くなっているか、正しいかを判断することです。人間と同様に、AIも情報を見て、それがまだ有効かどうかを判断するのに苦労します。
したがって、私は人間の経験とデータの文脈化が常にAIよりも優れていると思います。
Starmindについてさらに共有したいことはありますか？
知識は組織にとって非常に重要です。効果的に活用されると、仕事のやり方に良い影響を与えることができます。
パリからシュトゥットガルトまで車で行くことを想像してください。道が分からず、GPSもありません。方向は大体分かりますが、明確な道が示されていません。そこでオランダへ北へ向かいます。そこで誰かにシュトゥットガルトへの道を尋ねます。彼はベルリンへ行くように言っています。ベルリンでシュトゥットガルトへの道を尋ねます。チェコ共和国を経由して南へ行くように言われます。最後にシュトゥットガルトに到着します。
組織内で正しい人から正しい情報を見つけることは、旅のようで間接的です。多くの組織はまだ、一般的な考え方や、同僚の不正確な方向に頼りすぎています。従業員は必要な旅をしています。もし正しい人に尋ねれば、最善のルートはパリからシュトゥットガルトまでの7時間の車の旅だったでしょう。
今日のリモートワークとハイブリッドワークプレイスは、この問題を複雑にし、さらにデジタルの孤立を生み出しています。リモートワーカーは、仕事をするために必要な文書化された情報へのアクセスがさらに制限されています。そこでStarmindは、人間の経験に重点を置き、従業員にとって最善のソリューション、または方向を提示します。
素晴らしいインタビューをありがとうございました。Starmindについてさらに学びたい読者は、Starmindを訪問してください。
