Benjamin Harvey, Ph.D., Grunnlegger og CEO av AI Squared – Intervju-serie

Benjamin Harvey, Ph.D. har erfaring med datavitenskap og kunstig intelligens, med bakgrunn fra akademiske miljøer, offentlig sektor og privat sektor. Som CEO og grunnlegger av AI Squared, overvåker han et team som arbeider med å integrere kunstig intelligens og maskinlæring i web-baserte applikasjoner.

AI Squared har som mål å støtte opp under adopsjon av kunstig intelligens ved å integrere kunstig intelligens-genererte innsikter i kritiske forretningsapplikasjoner og daglige arbeidsflyter.

Hva inspirerte deg til å grunnlegge AI Squared, og hvilket problem med adopsjon av kunstig intelligens ønsket du å løse?

Med min bakgrunn fra NSA, der jeg så hvordan nesten 90% av kunstig intelligens-modellene aldri nådde produksjon, grunnla jeg AI Squared for å løse det kritiske gapet mellom utvikling av kunstig intelligens og virkelig verdens anvendelse. Mange kunstig intelligens-løsninger forblir isolert i forskningsmiljøer, uten å integrere i operative arbeidsflyter, noe som begrenser deres potensielle innvirkning betydelig. AI Squared forenkler denne prosessen ved å tilby en intuitiv plattform som gjør det mulig for bedrifter å integrere kunstig intelligens-innsikter sømløst i eksisterende applikasjoner uten tungt ingeniørarbeid. Ved å løse dette gapet, gir vi organisasjonene mulighet til å utnytte fullt potensialet av kunstig intelligens, forbedre beslutningstaking og operasjonell effisiens over hele industrien.

Hva var de største utfordringene ved å lansere AI Squared, og hvordan har selskapet utviklet seg siden 2021?

Den største utfordringen ved å lansere AI Squared var å utvikle en løsning som forenkler adopsjon av kunstig intelligens samtidig som den opprettholder den fleksibilitet som er nødvendig for bedrifts-skala-applikasjoner. Organisasjoner sliter ofte med å integrere kunstig intelligens i sine arbeidsflyter på grunn av teknisk kompleksitet, ressursbegrensninger og infrastruktur-begrensninger. Med min erfaring fra å lede kunstig intelligens-initiativer i offentlig og privat sektor, sikret jeg at AI Squared utviklet seg for å løse disse utfordringene ved å forbedre løsninger uten kode eller lav kode, utvide bransje-rekkevidde og integrere nyeste kunstig intelligens-forskning i vår plattform. I dag tilbyr AI Squared bedrifter en tilgjengelig og skalerbar måte å deployere kunstig intelligens effektivt, og transformerer hvordan organisasjoner utnytter kunstig intelligens for operasjonell suksess.

Hvordan påvirker din bakgrunn fra akademiske miljøer og forskning AI Squareds misjon?

Min forskning ved institusjoner som Johns Hopkins og NSA fokuserte på å anvende kunstig intelligens på komplekse problemer innenfor cybersikkerhet, dataanalyse og beslutningsintelligens. Denne erfaringen har gitt meg en dyp forståelse for både kraften og utfordringene ved å implementere kunstig intelligens. Hos AI Squared er vår misjon å løse gapet mellom kunstig intelligens-forskning og virkelig anvendelse, og sikre at bedrifter kan dra nytte av de nyeste kunstig intelligens-fremstøt uten å trenge dypt teknisk ekspertise. Ved å anvende min bakgrunn fra akademiske miljøer og offentlig kunstig intelligens-forskning, fokuserer vi på å gjøre kunstig intelligens mer tilgjengelig, praktisk og ansvarlig, og hjelper organisasjoner med å utnytte kunstig intelligens-drevne innsikter for å drive meningsfull forandring.

Hvorfor er det kritisk å integrere kunstig intelligens-innsikter i forretningsapplikasjoner?

Mange kunstig intelligens-prosjekter feiler fordi innsikter forblir isolert i dashboards eller analytics-plattformer, og krever manuell tolkning før handling kan påbegynnes. Dette forsinker beslutningstaking og reduserer den totale innvirkningen av kunstig intelligens-initiativer. AI Squared integrerer kunstig intelligens-innsikter direkte i forretningsapplikasjoner, og sikrer at ansatte kan handle på sanntids-innsikter uten å forlate sine arbeidsflyter. Uansett om det handler om å optimalisere kundeinteraksjoner, forbedre leveringskjede-operasjoner eller forbedre cybersikkerhetstiltak, integrerer kunstig intelligens i forretningsapplikasjoner maksimerer effisiens, øker brukeradopsjon og forbedrer betydelig avkastning på investeringer (ROI).

Hvordan strømlinjeformer AI Squared kunstig intelligens-deployering?

Deployering av kunstig intelligens-modeller i produksjonsmiljøer krever ofte omfattende ingeniørarbeid, integrasjon og infrastruktur-utvikling, noe som kan være tidskrevende og kostbart. AI Squared eliminerer disse flaskenakken ved å tilby en plattform uten kode eller lav kode som gjør det mulig for bedrifter å deployere kunstig intelligens sømløst i eksisterende arbeidsflyter. Vår plattform gjør det mulig for forretningsbrukere å utnytte kunstig intelligens-drevne innsikter uten å trenge å skrive kompleks kode eller håndtere infrastruktur. Ved å forenkle deployering og redusere tekniske barrierer, akselerer AI Squared tid til verdi, og gjør det mulig for bedrifter å raskt realisere fordelen av kunstig intelligens uten unødvendige forsinkelser.

Hvorfor er integrasjon uten kode eller lav kode essensiell?

Integrasjon uten kode eller lav kode er essensiell for adopsjon av kunstig intelligens i skala, fordi den demokratiserer tilgangen til kunstig intelligens, og gjør det mulig for fagfolk og forretningsledere å operationalisere kunstig intelligens uten å trenge dedikerte kunstig intelligens-ingeniører. Mangel på kunstig intelligens-spesialister kan ofte bremse implementering og innovasjon, og skape avhengighet av tekniske team. AI Squared reduserer denne avhengigheten ved å tilby en intuitiv plattform som gjør det mulig for ikke-tekniske brukere å integrere og anvende kunstig intelligens-modeller effektivt. Dette akselerer adopsjon av kunstig intelligens over hele industrien, og gjør det mulig for organisasjoner å utnytte kunstig intelligens for å drive bedre forretningsresultater uten å møte unødvendige tekniske hindre.

Hvordan transformerer AI Squareds Data Apps kunstig intelligens-deployering?

Data Apps er en nøkkel-innovasjon i AI Squared, og tilbyr en lettvekt og fleksibel måte å integrere kunstig intelligens-innsikter direkte i forretningsapplikasjoner. Mange organisasjoner sliter med å deployere kunstig intelligens fordi deres modeller krever omfattende integrasjon med eksisterende programvaresystemer. Data Apps eliminerer denne utfordringen ved å integrere kunstig intelligens-drevne innsikter som modulære komponenter som kan lett legges til i eksisterende arbeidsflyter. Min erfaring fra NSA understreket viktigheten av å gjøre kunstig intelligens-innsikter lett tilgjengelige og handlebare, og derfor er AI Squareds Data Apps designet for å tilby sanntids-innsikter og kontekstuell intelligens som forbedrer beslutningstaking over hele industrien uten å trenge omfattende omopplæring eller infrastruktur-endringer.

Hvordan sikrer AI Squared at kunstig intelligens-modellene forblir effektive?

Kunstig intelligens-modeller krever kontinuerlig overvåking og optimalisering for å opprettholde nøyaktigheten og effektiviteten i dynamiske miljøer. AI Squared tilbyr sanntids-overvåking, tilbakemeldingsløkker og ytelses-sporing for å hjelpe bedrifter med å finjustere kunstig intelligens-applikasjoner over tid. Vår plattform gjør det mulig for organisasjoner å spore modell-ytelse, detektere drift og implementere automatiserte tilbakemeldingsmekanismer som forbedrer kunstig intelligens-nøyaktighet basert på sanntids-data. Dette sikrer at kunstig intelligens-modellene forblir pålitelige og fortsetter å tilby høyverdi-innsikter, og forhindrer degradering og sikrer at bedrifter oppnår bærekraftig kunstig intelligens-drevet suksess.

Hvordan forbedrer AI Squareds omvendt ETL kunstig intelligens-drevet beslutningstaking?

Omvendt ETL er en game-changer for adopsjon av kunstig intelligens, fordi den sikrer at kunstig intelligens-genererte innsikter ikke forblir fanget i data-lagre eller dashboards, men aktivt pushes inn i operative systemer der de kan drive sanntids-beslutningstaking. AI Squareds omvendt ETL-løsninger integrerer kunstig intelligens-innsikter direkte i front-line-applikasjoner, og eliminerer data-siloer og gjør det mulig for bedrifter å handle på intelligens uten å bytte mellom verktøy. For eksempel kan kunstig intelligens-drevne kundeinnsikter integreres i CRM-systemer, og gi salgs-teamene sanntids-anbefalinger. Ved å operationalisere kunstig intelligens gjennom omvendt ETL, sikrer AI Squared at bedrifter kan fullt ut kapitalisere på verdien av kunstig intelligens-drevet intelligens.

Hvordan sikrer AI Squared ansvarlig kunstig intelligens-deployering?

Sikring av ansvarlig kunstig intelligens-deployering er en topprioritet for AI Squared. Ettersom kunstig intelligens blir mer utbredt, må bekymringer rundt bias, transparens og forklarbarhet håndteres for å opprettholde tillit til kunstig intelligens-drevne beslutninger. AI Squared inkorporerer avansert bias-oppdaging, forklarbarhet-verktøy og styringsrammer for å sikre at kunstig intelligens-modellene produserer rettferdige og tolkbare resultater. Vår plattform tilbyr transparens i kunstig intelligens-beslutningsprosesser, og hjelper bedrifter med å følge etiske retningslinjer og regulatoriske krav. Ved å prioritere ansvarlig kunstig intelligens-deployering, hjelper vi organisasjoner med å bygge tillit til kunstig intelligens-løsninger, og reduserer risikoene forbundet med biasede eller uklare algoritmer.

Hva er neste skritt for AI Squared?

AI Squared fokuserer på å utvide plattformen med forbedret automatisering, dypere overvåkingskapasiteter og mer sømløs bedrifts-integrasjon. Ettersom bedrifter fortsetter å omfavne kunstig intelligens i skala, er vi dedikert til å gjøre adopsjon av kunstig intelligens enda mer friksjonsfri og innvirkende. Vår veikart inkluderer fremstøt i kunstig intelligens-drevet automatisering, forbedrede overvåkingsverktøy for å spore kunstig intelligens-ytelse, og bredere integrasjonskapasiteter for å støtte en divers rekke av forretningsapplikasjoner. Ved å holde oss foran i kunstig intelligens-innovasjon, vil AI Squared fortsette å gi organisasjoner mulighet til å utnytte kunstig intelligens-løsninger som driver effisiens, intelligens og forretningsvekst.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer kan besøke AI Squared.