Edwin Lisowski, medgrunnlegger og sjef for vekst og utvikling i Addepto – Intervju-serie

Edwin Lisowski, medgrunnlegger og sjef for vekst og utvikling i Addepto, overvåker selskapets strategiske vekst, forretningsutvikling og markedsføring. Han bringer omfattende erfaring innen dataarkitektur, AI-drevet strategi og analytisk konsultering, kombinert med teknisk ekspertise og en sterk fokus på å skalerer AI-tilpasning og forretningstransformasjonsinitiativer for globale kunder.

Addepto er et konsulentselskap med base i Warszawa, som spesialiserer seg på kunstig intelligens, maskinlæring, dataingeniørvitenskap og forretningsintelligensløsninger for bedriftskunder. Selskapet hjelper organisasjoner med å omdanne rådata til handlebare innsikter gjennom en helhetlig AI-strategi, utvikling av bevis for konsept og produksjonsklare modellimplementering. Ved å arbeide på tvers av sektorer som finansielle tjenester, logistikk, produksjon og forsikring, legger Addepto vekt på tilpassede løsninger og langsiktige partnerskap for å hjelpe kundene med å utnytte AI for målbare forretningsresultater.

Hva inspirerte deg til å medgrunnlegge Addepto tilbake i 2018, og hvilket hull i markedet ønsket du å fylle?

Tilbake i 2018 så vi to ekstremtilfeller: store leverandører som solgte “en-størrelse-passer-alle” AI og, på den andre siden, interne team som ble fast etter noen bevis for konsept fordi de manglet dataingeniør- og MLOps-muskulatur. Vi bygde Addepto for å være teamet som kobler strategi → data-rørledning → modeller → produksjon, spesielt for data-tunge industrier. Denne helhetlige tilnærmingen er fortsatt vårt DNA.

Hvilken av Addeptos tjenesteytelser — datavisning, NLP, maskinlæring eller dataingeniørvitenskap — har sett den raskeste bedrifts-tilpasningen, og hvorfor?

Over de siste 18-24 månedene har NLP/GenAI beveget seg raskest i bedriftsverdenen (søk, assistenter, dokumentbehandling) fordi det kartlegger direkte på kunnskapsarbeidets avkastning og kan starte fra grunnmodeller. Bransjeundersøkelser viser en bred økning i AI-bruk i 2024, med GenAI-ledede brukstilfeller som skalerer på tvers av funksjoner.

Mange bedrifter sliter med å flytte fra bevis for konsept AI til produksjonssystemer. Hvordan hjelper Addepto dem med å brokke dette gapet?

Vi behandler produksjon som en disiplin, ikke en fase: oppdagelsesworkshop, datakontrakter, referansearkitektur, CI/CD for modeller, overvåkning og “dag-2”-drift (drift, kostnad, retningslinjer). Konkret standardiserer vi MLOps og omgjør bevis for konsept til mikrotjenestepunkter som passer kundens stack (Databricks/Spark, Kubernetes, eksisterende BI). Dette er hvordan vi konsekvent leverer mer enn demonstrasjoner.

Generativ AI er nå sentral i dine tilbud. Hvordan bestemmer du når du skal bruke grunnmodeller versus tilpasset modellutvikling?

Vår beslutningstre er pragmatisk:

• Start med grunnmodeller når tid-til-avkastning, brede språkliggende oppgaver og variasjon dominere.
• Flytt til finjustering eller adaptere når domenetérminologi eller tonepresisjon er kritisk.
• Bygg tilpassede modeller når latens/kostnad/IP-kontroll måtte være viktig, data er proprietær/strukturert, eller kantbegrensninger gjelder.
  Dette speiler hvor bedriftene er på vei: færre “eksperimenter”, mer tilpassede arkitekturer.

I 2024 lanserte du ContextClue som en dedikert kunnskapsbehandlingsplattform. Hva var smertepunktet som overbeviste deg om at det var riktig tid for et separat produkt?

Ingeniørkunder fortsatte å spørre det samme: “Våre CAD, PLM, ERP og dokumenter snakker ikke sammen, kan du gjøre dem til å tenke sammen?” Vi hadde løst det gjentatte ganger i prosjekter, så vi produktiviserte mønsteret. 2024 var riktig øyeblikk fordi GenAI gjorde innhenting og forfattertilgjengelig for ingeniører (ikke bare data-team). Vi kunngjorde og begynte å rulle det ut i den tidsrammen.

ContextClue integrerer med CAD, ERP, PLM og tekniske dokumenter. Hvilken av disse datakildene er hardest å samordne, og hvordan løser du det?

CAD er den tøffeste: binært/proprietær formater, versjoner, samlinger og romlig kontekst. Vi normaliserer CAD sammen med PLM/ERP-metadata, og kartlegger alt inn i en kunnskapsgraf så deler, systemer, spesifikasjoner og prosedyrer løser til samme enheter. Dette er ryggraden i ContextClues innhentingspipeline.

Plattformen støtter semantisk søk og dokumentgenerering. Hvordan sikrer du nøyaktighet og tillit i disse utdataene for ingeniørteam?

Tre lag:

• Grundet innhenting (schema-bevisst RAG over kunnskapsgraf) med sitater til kilde-arteria.
• Policy + testing (evaluerings-suiter i CI, rød-lag-prompter, regressjonstester).
• Menneske-i-løkken for kritiske utdata (SOP-er, overholdelsesdokumenter). Vi har til og med åpnet kilder for deler av vår evaluering og graf-utvinning-verktøykjedet for å gjøre dette auditable.

Hva gjør ContextClue distinkt fra andre kunnskapsbehandlingsverktøy i tungindustri og ingeniør-økosystemer?

Det er ingeniør-nativt: det snakker ikke bare “søk filer”, det forstår samlinger, avhengigheter og endringspåvirkning, kobler CAD/PLM/ERP og vedlikeholds-historikk inn i en handlebar graf. Konkurrerende KM-verktøy stopper ofte ved indeksering; ContextClue samordner struktur + semantikk og utdata både menneske-leselige dokumenter og maskin-leselige modeller (for digital tvilling, planlegging).

Hvordan ser du ContextClue utvikle seg med økningen av multimodal AI, spesielt i kombinasjon av tekst, skjema og 3D-modeller?

To retninger er allerede i bevegelse:

• Visjon over CAD & skjema: utvinning av topologi, kall-ut og BOM-lenker for å grunne svar i tegninger.
• 3D-justering: kobling av kunnskapsnoder til 3D-koordinater/Omniverse-visninger så vedlikeholds- eller planleggings-spørsmål løser til riktig sted i modellen. Forvent rikere agenter som navigerer deler, versjoner og prosedyrer på tvers av modaliteter.

Når du ser mot fremtiden, hvordan ser du Addepto og ContextClue forme hverandres vekst, og hvor ser du deres kombinerte innvirkning på industrien i de neste ti årene?

Addepto vil fortsette å drive grensen, produksjonere multimodale/agente systemer ansvarlig, mens ContextClue omdanner denne FoU-en til gjentakende verdi for ingeniørteam. Sammen sikter vi på å kutte “kunnskaps-avfall” (tid tapt på søking/gjenoppretting) i skala, måle resultater som ingeniør-syklus-tid, omgjøring og revisjons-tid over anlegg og programmer. Markedet beveger seg fra “mange piloter” til “færre, høyere-verdi-utrullinger”, og vi planlegger å være partner og plattform som konsekvent leverer disse seirene.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Addepto.