Edwin Lisowski, medgrunnlegger og Chief Growth Officer i Addepto – Intervju-serie

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

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

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

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 dataingeniørvitenskap og MLOps-muskler. Vi bygget Addepto for å være teamet som kobler strategi → data-rørledning → modeller → produksjon, spesielt for dataintensive industrier. Denne helhetlige tilnærmingen er fortsatt vår DNA.

Hvilken av Addeptos serviceområder — datavisning, NLP, maskinlæring eller dataingeniørvitenskap — har sett den raskeste bedriftsadoptsjonen, og hvorfor?

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

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

Vi behandler produksjon som en disiplin, ikke en fase: oppdagelsesworkshop, datakontrakter, referansearkitektur, CI/CD for modeller, overvåkning og “dag-2”-operasjoner (drift, kostnad, retningslinjer). Konkret standardiserer vi MLOps og omstrukturerer bevis for konsept til mikrotjenestepunkter som passer kundens stack (Databricks/Spark, Kubernetes, eksisterende BI). Det 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 språkoppdrag og variasjon dominerer.
• Flytt til finjustering eller adaptere når domenetegn, tonepresisjon eller kritisk terminologi er avgjørende.
• Bygg tilpassede modeller når latens/kostnad/IP-kontroll er viktig, data er proprietær/strukturert eller kantebegrensninger gjelder.
  Dette speiler hvor bedriftene er på vei: færre “eksperimenter”, mer formål-arkitektur.

I 2024 lanserte du ContextClue som en dedikert kunnskapsforvaltningsplattform. Hva var smertepunktet som overbeviste deg om at tiden var rett 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 det rette øyeblikket fordi GenAI gjorde innhenting og forfattere brukbare for ingeniører (ikke bare data-team). Vi kunngjorde og begynte å rulle det ut i den perioden.

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: binære/proprietary formater, versjonering, 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. Det er ryggraden i ContextClues innhentingspipeline.

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

Tre lag:

• Grundet innhenting (schema-bevisst RAG over kunnskapsgrafen) med henvisninger til kildeartefaktene.
• Policy + testing (evalueringssett i CI, rød-team-prompter, regresjonstester).
• Menneske-i-løkken for kritiske utgang (SOP-er, samsvarsdokumenter). Vi har til og med åpnet kilder for deler av vår evaluering og graf-utvinning-verktøykjedet for å gjøre dette kontrollerbart.

Hva gjør ContextClue forskjellig fra andre kunnskapsforvaltningsverktøy i tungindustri og ingeniørekosystemer?

Det er ingeniør-nativt: det ikke bare “søker etter filer”, men 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 produserer både menneskelesbare dokumenter og maskinlesbare modeller (for digital tvilling, planlegging).

Hvordan ser du på ContextClue utvikler seg med den økende multimodale 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 grunnlegge svar i tegninger.
• 3D-justering: kobling av kunnskapsnoder til 3D-koordinater/Omniverse-visninger så vedlikehold eller planleggings-spørsmål løser til riktig sted i modellen. Forvent rikere agenter som navigerer deler, versjoner og prosedyrer over modaliteter.

Ser du mot fremtiden, hvordan ser du på Addepto og ContextClue former 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 omgjør denne FoU-en til gjentakende verdi for ingeniørteam. Sammen sikter vi på å kutte “kunnskapsavfall” (tid tapt på søking/gjenoppretting) i stor skala, måle resultater som ingeniør-syklus-tid, omgjøringsrater og revisjonsforberedelsestid over anlegg og programmer. Markedet beveger seg fra “mange piloter” til “færre, høyere-verdi-utrullinger”, og vi planlegger å være partneren og plattformen som konsekvent leverer disse seirene.

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