Ramprakash Ramamoorthy, Kierownik Badań nad Sztuczną Inteligencją w ManageEngine – Wywiad

Ramprakash Ramamoorthy jest Kierownikiem Badań nad Sztuczną Inteligencją w ManageEngine, oddziale zarządzania IT przedsiębiorstw Zoho Corp. ManageEngine umożliwia przedsiębiorstwom kontrolę nad ich IT, od bezpieczeństwa, sieci i serwerów po aplikacje, serwis desk, Active Directory, pulpity i urządzenia mobilne.

Jak zacząłeś interesować się informatyką i sztuczną inteligencją?

Wychowywałem się z naturalną ciekawością wobec informatyki, ale posiadanie komputera osobistego było poza możliwościami finansowymi mojej rodziny. Jednak dzięki stanowisku mojego dziadka jako profesora chemii w lokalnym college’u, czasem miałem okazję korzystać z komputerów tam po godzinach.

Mój zainteresowanie pogłębiło się na studiach, gdzie w końcu dostałem swój własny komputer. Tam, stworzyłem kilka aplikacji internetowych dla mojego uniwersytetu. Te aplikacje są nadal w użyciu dziś, cały 12 lat później, co naprawdę podkreśla wpływ i długotrwałość mojej wczesnej pracy. To doświadczenie było kompleksową lekcją inżynierii oprogramowania i rzeczywistych wyzwań skalowania i wdrażania aplikacji.

Moja profesjonalna podróż w technologie zaczęła się od stażu w Zoho Corp. Początkowo, moje serce było nastawione na rozwój aplikacji mobilnych, ale mój szef nakłonił mnie do ukończenia projektu sztucznej inteligencji przed przejściem do rozwoju aplikacji. Okazało się to punktem zwrotnym – nigdy nie miałem okazji zrobić rozwoju aplikacji mobilnych, więc jest to trochę gorzkie.

W Zoho Corp mamy kulturę uczenia się przez robienie. Wierzymy, że jeśli spędzisz wystarczająco dużo czasu z problemem, stajesz się ekspertem. Jestem naprawdę wdzięczny za tę kulturę i za wskazówki mojego szefa; to właśnie to, co rozpoczęło moją podróż w świat sztucznej inteligencji.

Jako dyrektor badań nad sztuczną inteligencją w Zoho i ManageEngine, jaki jest Twój przeciętny dzień pracy?

Mój dzień pracy jest dynamiczny i kręci się wokół zarówno współpracy zespołowej, jak i planowania strategicznego. Znaczna część mojego dnia jest spędzana na pracy wraz z utalentowanym zespołem inżynierów i matematyków. Razem, budujemy i ulepszamy nasz stos sztucznej inteligencji, który stanowi podstawę naszych usług.

Funkcjonujemy jako centralny zespół sztucznej inteligencji, dostarczając rozwiązania sztucznej inteligencji jako usługę dla szerokiej gamy produktów w ramach ManageEngine i Zoho. Ta rola wymaga głębokiego zrozumienia różnych linii produktów i ich unikalnych wymagań. Moje interakcje nie są ograniczone tylko do mojego zespołu; pracuję również szeroko z zespołami wewnętrznymi w całej organizacji. Ta współpraca jest kluczowa dla wyrównania naszej strategii sztucznej inteligencji z konkretnymi potrzebami naszych klientów, które ciągle ewoluują. To jest tak wielka okazja, aby współpracować z najmądrzejszymi umysłami w firmie.

Uwzględniając szybki postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji, poświęcam znaczną ilość czasu na pozostawanie na bieżąco z najnowszymi trendami i rozwojem w tej dziedzinie. To ciągłe uczenie się jest niezbędne do utrzymania naszego przewagi i zapewnienia, że nasze strategie pozostają istotne i skuteczne.

Dodatkowo, moja rola wykracza poza granice biura. Mam pasję do mówienia i podróżowania, co ładnie wpisuje się w moje obowiązki. Często spotykam się z analitykami i uczestniczę w różnych forach, aby ewangelizować naszą strategię sztucznej inteligencji. Te interakcje nie tylko pomagają w rozpowszechnianiu naszej wizji i osiągnięć, ale również dostarczają cennych informacji, które wpływają z powrotem do naszego planowania strategicznego i wykonania.

Przezornyświadczysz ewolucję sztucznej inteligencji, od momentu gdy ManageEngine został ustanowiony jako strategiczny pionier sztucznej inteligencji w 2013 roku. Jakie były niektóre z algorytmów uczenia maszynowego, które były używane w tych wczesnych dniach?

Nasza początkowa uwaga była skierowana na zastąpienie tradycyjnych technik statystycznych modelami sztucznej inteligencji. Na przykład, w wykrywaniu anomalii, przeszliśmy od metodyki krzywej dzwonowej, która flagowała ekstremalne wartości, do modeli sztucznej inteligencji, które były zdolne do uczenia się z przeszłych danych, rozpoznawania wzorców i sezonowości.

Zaimplementowaliśmy szeroki zakres algorytmów – od maszyn wektorowych do metod opartych na drzewach decyzyjnych – jako podstawę naszej platformy sztucznej inteligencji. Te algorytmy były kluczowe w identyfikowaniu niszowych przypadków użycia, w których sztuczna inteligencja mogła znacząco wykorzystać dane historyczne do znajdowania wzorców, prognozowania i analizy przyczynowo-skutkowej. Co ciekawe, wiele z tych algorytmów jest nadal skutecznie w produkcji dziś, co podkreśla ich istotność i wydajność.

Czy mógłbyś omówić, jak LLM i generatywna sztuczna inteligencja zmieniły przepływ pracy w ManageEngine?

Modele językowe o dużej skali (LLM) i generatywna sztuczna inteligencja z pewnością wywołały poruszenie w świecie konsumenckim, ale ich integracja z dziedziną przedsiębiorstw, w tym ManageEngine, była bardziej stopniowa. Jednym z powodów jest wysoka bariera wejścia, szczególnie pod względem kosztów, oraz znaczne wymagania dotyczące danych i obliczeń, jakie te modele wymagają.

W ManageEngine strategicznie inwestujemy w domenowe LLM, aby wykorzystać ich potencjał w sposób dostosowany do naszych potrzeb. Obejmuje to rozwijanie modeli, które nie są tylko ogólne w swoim zastosowaniu, ale są dopracowane, aby rozwiązywać konkretną dziedzinę w ramach naszych operacji przedsiębiorstwa. Na przykład, pracujemy nad LLM poświęconym bezpieczeństwu, który może flagować zdarzenia bezpieczeństwa bardziej efektywnie, oraz innym, który koncentruje się na monitorowaniu infrastruktury. Te wyspecjalizowane modele są obecnie w fazie rozwoju w naszych laboratoriach, odzwierciedlając nasze zaangażowanie w wykorzystanie zachowań LLM i generatywnej sztucznej inteligencji w sposób, który dodaje namacalną wartość naszym rozwiązaniom IT dla przedsiębiorstw.

ManageEngine oferuje wiele różnych narzędzi sztucznej inteligencji dla różnych przypadków użycia. Które z nich jesteś szczególnie dumny?

Jestem niesamowicie dumny ze wszystkich naszych narzędzi sztucznej inteligencji w ManageEngine, ale nasza analiza zachowania użytkowników i jednostek (UEBA) wyróżnia się dla mnie. Uruchomiona w naszych wczesnych dniach, nadal jest silną i żywotną częścią naszej oferty. Zrozumieliśmy oczekiwania rynku i dodaliśmy wyjaśnienie do każdej anomalii jako standardową praktykę. Nasza zdolność UEBA jest ciągle ewoluująca i przenosimy nasze doświadczenia, aby ją udoskonalić.

ManageEngine oferuje obecnie AppCreator, platformę niskiego kodu do tworzenia niestandardowych aplikacji, która pozwala zespołom IT tworzyć dostosowane rozwiązania szybko i wdrażać je w środowisku lokalnym. Jakie są Twoje poglądy na przyszłość aplikacji bez kodu lub niskiego kodu? Czy ostatecznie zastąpią one tradycyjne aplikacje?

Przyszłość aplikacji niskiego kodu i bez kodu, takich jak nasz AppCreator, jest bardzo obiecująca, szczególnie w kontekście ewoluujących potrzeb biznesowych. Te platformy stają się kluczowe dla organizacji, aby rozszerzyć i maksymalizować możliwości ich istniejących aktywów oprogramowania. Podczas gdy firmy rosną i ich wymagania się zmieniają, rozwiązania niskiego kodu i bez kodu oferują elastyczny i efektywny sposób, aby dostosować się i innowować.

Ponadto, te platformy odgrywają kluczową rolę w umożliwianiu firmom korzystania z technologii. Oferując ewoluującą technologię, taką jak sztuczna inteligencja jako usługa, znacznie obniżają barierę wejścia dla organizacji, aby skorzystać z mocy sztucznej inteligencji.

Czy mógłbyś podzielić się swoimi poglądami na temat ryzyka związanego z sztuczną inteligencją, w tym ryzyka związanego z uprzedzeniami, oraz jak ManageEngine zarządza tymi ryzykami?

W ManageEngine uznajemy poważne zagrożenie, jakie stanowią ryzyka związane z sztuczną inteligencją, w tym uprzedzenia, które mogą powiększać lukę technologiczną i wpływać na krytyczne funkcje biznesowe, takie jak HR i finanse. Na przykład, historie o sztucznej inteligencji, która wykazuje uprzedzenia w rekrutacji, są ostrzeżeniami, które traktujemy poważnie.

Aby złagodzić te ryzyka, wdrożyliśmy surowe polityki i przepływy pracy, aby upewnić się, że nasze modele sztucznej inteligencji minimalizują uprzedzenia na całym ich cyklu życia. Jest kluczowe, aby monitorować te modele ciągle, ponieważ mogą one zacząć bezstronne, ale potencjalnie rozwinąć uprzedzenia w czasie z powodu zmian w danych.

Także inwestujemy w zaawansowane technologie, takie jak różnicowa prywatność i homomorficzne szyfrowanie, aby umocnić nasze zaangażowanie w bezpieczną i bezstronną sztuczną inteligencję. Te wysiłki są niezbędne, aby upewnić się, że nasze narzędzia sztucznej inteligencji nie tylko są potężne, ale także używane w sposób odpowiedzialny i etyczny, utrzymując ich integralność dla wszystkich użytkowników i aplikacji.

Jakie jest Twoje wizjonerskie spojrzenie na przyszłość sztucznej inteligencji i robotyki?

Przyszłość sztucznej inteligencji i robotyki jest zarówno ekscytująca, jak i transformacyjna. Sztuczna inteligencja z pewnością doświadczyła swojej części cykli boom i bust w przeszłości. Jednak z postępami w zbieraniu i przetwarzaniu danych, a także pojawiającymi się modelami dochodowymi wokół danych, sztuczna inteligencja jest teraz solidnie ugruntowana i pozostaje.

Sztuczna inteligencja ewoluowała w głównego technologicznego gracza, znacząco wpływając na to, jak wchodzimy w interakcje z oprogramowaniem na poziomie przedsiębiorstw i osobistym. Jej generatywne możliwości już stały się integralną częścią naszego codziennego życia, a przewiduję, że sztuczna inteligencja stanie się jeszcze bardziej dostępna i przystępna dla przedsiębiorstw dzięki nowym technikom i postępom.

Ważnym aspektem tej przyszłości jest odpowiedzialność deweloperów sztucznej inteligencji. Jest kluczowe, aby budowniczy upewnili się, że ich modele sztucznej inteligencji są solidne i pozbawione uprzedzeń. Dodatkowo, mam nadzieję, że ramy prawne ewoluują w tempie, które odpowiada szybkiemu rozwojowi sztucznej inteligencji, aby skutecznie zarządzać i łagodzić wszelkie problemy prawne, które mogą się pojawić.

Moja wizja sztucznej inteligencji to przyszłość, w której te technologie są bezproblemowo zintegrowane z naszym codziennym życiem, wzmacniając nasze możliwości i doświadczenia, podczas gdy są zarządzane etycznie i odpowiedzialnie.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić ManageEngine.