EXL zakończyło przejęcie iMerit, aby rozszerzyć swoje możliwości sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach

ExlService Holdings (EXLS ), lepiej znany jako EXL, zakończyło przejęcie specjalisty od danych sztucznej inteligencji iMerit, łącząc dwie firmy skupione na różnych, ale ściśle powiązanych częściach sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach.

Transakcja, pierwotnie ogłoszona w czerwcu, została wyceniona na maksymalnie 310 milionów dolarów. Obejmuje 170 milionów dolarów jako kwotę zapłaconą z góry i do 140 milionów dolarów w formie zachęt i wynagrodzeń związanych z osiągnięciami w ciągu najbliższych dwóch lat. Założyciel i dyrektor generalny iMerit, Radha Ramaswami Basu, dołączy do EXL jako wiceprezes i dyrektor generalny iMerit, a także zostanie członkiem komitetu wykonawczego EXL.

Usuwanie luk między pilotami AI a produkcją

Przejęcie ma na celu rozwiązanie jednego z najbardziej uporczywych problemów w sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach: przeniesienie obiecującego modelu lub dowodu pojęcia do niezawodnego systemu produkcyjnego.

Tworzenie aplikacji sztucznej inteligencji wymaga znacznie więcej niż wybranie modelu podstawowego. Przedsiębiorstwa muszą przygotować i zarządzać swoimi danymi, dostosować modele do konkretnych przypadków użycia, ocenić dane wyjściowe, zidentyfikować tryby awaryjne, ustanowić ograniczenia i nieprzerwanie monitorować wydajność po wdrożeniu.

Te wymagania stają się bardziej wymagające w branżach takich jak ubezpieczenia, opieka zdrowotna, bankowość i rynki kapitałowe, gdzie niewłaściwe dane wyjściowe mogą powodować konsekwencje finansowe, regulacyjne lub operacyjne.

EXL ulokował się po stronie przedsiębiorstw w tym procesie, łącząc zarządzanie danymi, analitykę, wiedzę branżową i operacje napędzane sztuczną inteligencją. iMerit wnosi możliwości bliżej warstwy rozwoju modelu, w tym tworzenie danych szkoleniowych, ocenę modeli, uczenie wzmocnione, testowanie czerwonej drużyny i ekspertyczny feedback ludzki.

Połączenie daje EXL bardziej kompletny zestaw możliwości, od przygotowania danych przedsiębiorstw do oceny, jak modele i agenci sztucznej inteligencji zachowują się w rzeczywistych środowiskach biznesowych.

Co iMerit dodaje do portfela AI EXL

Założona przez Radhę Basu, iMerit specjalizuje się w tworzeniu i ocenianiu danych o wysokim kontekście wymaganych do szkolenia dużych modeli językowych, modeli widzenia, systemów wielomodalnych i innych zaawansowanych aplikacji sztucznej inteligencji.

Usługi generatywne sztucznej inteligencji obejmują tworzenie i odpowiedzi, dostosowanie w trybie nadzorowanym, uczenie wzmocnione z ludzkim feedbackiem, rozwój korpusu, dostosowanie generacji z użyciem pamięci, ocenę bezpieczeństwa, testowanie czerwonej drużyny i testowanie agentów sztucznej inteligencji.

Wiekszość tej pracy łączy oprogramowanie z ekspertyczną oceną ludzką. Za pośrednictwem sieci iMerit Scholars, firma pozyskuje specjalistów z dziedziny, tacyh jak lekarze, naukowcy, inżynierowie i lingwiści, którzy mogą ocenić zachowanie modelu w obszarach, w których ogólny komentarz może być niewystarczający.

Ten podejście z ekspertem w pętli jest szczególnie istotne, gdy modele muszą zrozumieć specjalistyczną terminologię, postępować zgodnie z przepisami branżowymi, ocenić złożone rozumowanie lub działać w ramach regulowanych przepływów pracy. iMerit działa również w obszarze tekstu, obrazów, wideo, audio, LiDAR, obrazowania medycznego i innych formatów danych, dając EXL dodatkowe możliwości w projektach sztucznej inteligencji wielomodalnej.

Ango Hub wprowadza warstwę oceny i szkolenia

Kluczową częścią przejęcia jest Ango Hub iMerit, platforma do zarządzania przepływami danych sztucznej inteligencji i interakcjami między modelami, anotatorami i ekspertami z dziedziny.

Platforma obsługuje konfigurowalne przepływy pracy dla adnotacji danych, generacji odpowiedzi, zadań z rozumowaniem łańcuchowym, kontroli jakości, wyrównania modeli i uczenia wzmocnionego. Może również integrować się z infrastrukturą klientów za pomocą interfejsów programistycznych, niestandardowych schematów i wdrożeń prywatnych.

Dla agentów sztucznej inteligencji Ango Hub można wykorzystać do inspekcji wywołań narzędzi, oceny zachowania agenta w stosunku do ustrukturyzowanych rubryk, przeglądu śladów wykonania i identyfikacji problemów, takich jak błędy planowania, niewłaściwe użycie narzędzi, dryf pamięci lub naruszenia polityki.

Te możliwości odzwierciedlają rosnące potrzeby oceny nie tylko tego, co mówi system sztucznej inteligencji, ale także działań, które podejmuje i sekwencji decyzji prowadzących do rezultatu.

Gdy przedsiębiorstwa przechodzą w kierunku bardziej autonomicznych systemów sztucznej inteligencji, tego rodzaju infrastruktura oceny może stać się ważną warstwą kontrolną między eksperymentalnymi agentami a wdrożeniem produkcyjnym.

Jak iMerit wpisuje się w istniejącą strukturę technologiczną EXL

EXL rozszerza swoje portfolio sztucznej inteligencji poprzez platformy takie jak EXLerate.ai i EXLdata.ai.

EXLerate.ai to platforma agenty sztucznej inteligencji EXL do tworzenia i wdrażania systemów sztucznej inteligencji w ramach przepływów pracy przedsiębiorstw. Platforma obejmuje predefiniowane agenty i przyspieszacze, a także zarządzanie, audyt, kontrolę kosztów i wsparcie dla branż regulowanych. Firma zintegrowała również technologie NVIDIA (NVDA ) w celu rozwoju modeli, orkiestracji agentów i obliczeń przyspieszonych.

EXLdata.ai koncentruje się na wcześniejszej fazie cyklu życia sztucznej inteligencji: konwersji rozproszonych, nieustrukturyzowanych lub słabo zarządzanych informacji przedsiębiorstw w zaufane, gotowe do sztucznej inteligencji dane. Jego moduły obejmują obszary takie jak migracja danych, jakość, zarządzanie, adnotacja i DataOps, przy jednoczesnej integracji z platformami takimi jak Databricks, Snowflake i Amazon Web Services.

iMerit dodaje komplementarną warstwę szkolenia i oceny modeli. W praktyce EXL może teraz pomóc klientom zorganizować własne dane, skonfigurować modele i agenty sztucznej inteligencji, wygenerować sygnały szkoleniowe, ocenić wydajność i zintegrować wynikające systemy z operacjami biznesowymi.

Radha Basu dołącza do komitetu wykonawczego EXL

Powiązanie Basu daje iMerit bezpośrednią reprezentację w ramach seniorzego kierownictwa EXL, zamiast pozycjonowania firmy jako nowej jednostki biznesowej.

W nowej roli Basu będzie kierował iMerit, jednocześnie pomagając kształtować szerszą strategię sztucznej inteligencji EXL. Jej tło znajduje się na przecięciu technologii, rozwoju zasobów ludzkich i sztucznej inteligencji z ludzkim uczestnictwem, obszaru, który staje się coraz bardziej istotny, gdy firmy szukają sposobów na poprawę dokładności modeli bez usunięcia nadzoru ludzkiego.

Przewodniczący i dyrektor generalny EXL, Rohit Kapoor, opisał transakcję jako zmianę, która pogłębi możliwości sztucznej inteligencji w branżach pionierskich. Basu podkreśliła, że sukces sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach będzie zależał mniej od wybranego modelu podstawowego, a bardziej od tego, jak skutecznie można go wdrożyć w rzeczywistych środowiskach biznesowych.

Budowanie bardziej kompletnego przedsiębiorstwa sztucznej inteligencji

Przejęcie odzwierciedla szerszą zmianę na rynku sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach. Początkowy wyścig do eksperymentowania z dużymi modelami językowymi ustępuje miejsca bardziej operacyjnym pytaniom dotyczącym jakości danych, oceny, zgodności, kosztów, integracji i mierzenia wyników.

Kupno dostępu do modelu jest dość proste. Zapewnienie, że działa on spójnie z danymi własnymi, postępuje zgodnie z wewnętrznymi politykami, radzi sobie z nietypowymi przypadkami i pozostaje niezawodny po wdrożeniu, jest znacznie trudniejsze.

Łącząc możliwości danych i operacji przedsiębiorstw EXL z możliwościami szkolenia modeli, technologii oceny i sieci ekspertów z dziedziny iMerit, firmy te próbują pokryć więcej tego cyklu w ramach jednej organizacji.

Przejęcie nie eliminuje technicznych i organizacyjnych wyzwań związanych z wdrożeniem sztucznej inteligencji na dużą skalę. Przedsiębiorstwa wciąż będą potrzebować wyraźnie zdefiniowanych przypadków użycia, niezawodnych danych, procesów zarządzania, kontroli bezpieczeństwa i metod pomiaru wyników biznesowych. Jednak daje EXL szerszą podstawę do pomocy klientom w zarządzaniu tymi wymaganiami, gdy projekty sztucznej inteligencji przechodzą od eksperymentów do produkcji.