Surojit Chatterjee, Założyciel i Dyrektor Generalny Ema – Seria Wywiadów

Surojit Chatterjee jest założycielem i dyrektorem generalnym Ema. Wcześniej, prowadził Coinbase przez udany IPO w 2021 roku jako Chief Product Officer i rozwinął Google (GOOGL ) Mobile Ads i Google Shopping w wielomiliardowe dolary biznesy jako VP i Head of Product. Surojit posiada 40 patentów amerykańskich i ma MBA z MIT, MS w dziedzinie informatyki ze SUNY w Buffalo i B. Tech z IIT Kharagpur.

Ema to powszechny pracownik AI, bezproblemowo zintegrowany z istniejącą infrastrukturą IT Twojej organizacji. Została zaprojektowana, aby zwiększyć produktywność, usprawnić procesy i umożliwić Twoim zespołom.

Czy możesz wyjaśnić wizję stojącą za Ema i co skłoniło Cię do stworzenia powszechnego pracownika AI?

Cel Ema jest jasny i ambitny: “przekształcić przedsiębiorstwa, tworząc powszechnego pracownika AI”. Ta wizja wynika z naszego przekonania, że AI może uzupełniać ludzkie możliwości, zamiast zastępować pracowników całkowicie. Nasz powszechny pracownik AI jest zaprojektowany, aby zautomatyzować nudne, powtarzalne zadania, uwalniając ludzkich pracowników do skupienia się na bardziej strategicznych i wartościowych zadaniach. Robimy to za pomocą innowacyjnego systemu agentic AI Ema, który może wykonywać szeroki zakres złożonych zadań z pomocą kolekcji agentów AI (zwanych Personas Ema), poprawiając wydajność i zwiększając produktywność w niezliczonych organizacjach.

Obaj Ty i Twój współzałożyciel macie imponujące doświadczenie w czołowych firmach technologicznych. Jak Wasze poprzednie doświadczenie wpłynęło na rozwój i strategię Ema?

Przez ostatnie dwie dekady pracowałem w ikonicznych firmach, takich jak Google, Coinbase, Oracle (ORCL ) i Flipkart. I w każdym z tych miejsc zastanawiałem się “Dlaczego zatrudniamy najmądrzejszych ludzi i dajemy im prace, które są tak nudne?”. Dlatego budujemy Ema.

Przed współzałożeniem Ema, byłem Chief Product Officer w Coinbase i Flipkart oraz globalnym kierownikiem produktu dla mobilnych reklam w Google. Te doświadczenia pogłębiły moją wiedzę techniczną w zakresie inżynierii, uczenia maszynowego i adtech. Te role pozwoliły mi zidentyfikować nieefektywności w sposobach, w jaki pracujemy, i jak rozwiązywać złożone problemy biznesowe.

Współzałożyciel i kierownik inżynierii Ema, Souvik Sen, wcześniej był VP inżynierii w Okta, gdzie nadzorował dane, uczenie maszynowe i urządzenia. Przedtem pracował w Google, gdzie był liderem inżynierii ds. danych i uczenia maszynowego, gdzie zbudował jeden z największych systemów ML na świecie, skupiony na prywatności i bezpieczeństwie – Google Trust Graph. Jego ekspertyza, szczególnie, jest siłą napędową, dla której system agentic AI Ema jest bardzo dokładny i zaprojektowany, aby być gotowym dla przedsiębiorstw pod względem bezpieczeństwa i prywatności.

Mój współzałożyciel Souvik i ja pomyśleli, co by było, gdybyś miał kucharza z gwiazdką Michelin w domu, który mógłby przygotować wszystko, o co poprosisz. Możesz być w nastroju na francuskie jedzenie dzisiaj, włoskie jutro i indyjskie pojutrze. Ale niezależnie od Twojego nastroju lub kuchni, którą pragniesz, ten kucharz może odtworzyć potrawę Twoich marzeń. To, co może zrobić Ema. Może przyjąć rolę wszystkiego, czego potrzebujesz w przedsiębiorstwie, tylko za pomocą prostej rozmowy.

Ema wykorzystuje ponad 100 dużych modeli językowych i własnych mniejszych modeli. Jak zapewniasz bezproblemową integrację i optymalną wydajność z tych różnych źródeł?

LLM, chociaż potężne, nie spełniają oczekiwań w środowiskach przedsiębiorstw ze względu na brak specjalistycznej wiedzy i kontekstowego szkolenia. Te modele są zbudowane na danych ogólnych, pozostawiając je niezdolnymi do radzenia sobie z nuansowanymi, własnymi informacjami, które napędzają operacje biznesowe. To ograniczenie może prowadzić do nieprecyzyjnych danych wyjściowych, potencjalnych ryzyk związanych z bezpieczeństwem danych i niemożności dostarczania informacji specyficznych dla danej dziedziny, niezbędnych do podejmowania poinformowanych decyzji. Systemy agentic AI, takie jak Ema, rozwiązują te wady, oferując bardziej dopasowany i dynamiczny podejście. W przeciwieństwie do statycznych LLM, nasze systemy agentic AI mogą:

• Przystosować się do danych i procesów przedsiębiorstwa
• Wykorzystywać wiele LLM na podstawie wymagań dotyczących dokładności, kosztów i wydajności
• Utrzymywać prywatność i bezpieczeństwo danych, działając w ramach infrastruktury firmy
• Zapewniać wyjaśnialne i weryfikowalne dane wyjściowe, niezbędne do odpowiedzialności biznesowej
• Ciągle aktualizować i uczyć się z danych przedsiębiorstwa w czasie rzeczywistym
• Wykonywać złożone, wieloetapowe zadania samodzielnie

Zapewniamy bezproblemową integrację z tych różnych źródeł, wykorzystując własny model Ema o parametrach 2T+: EmaFusionTM. EmaFusionTM łączy ponad 100 publicznych LLM i wiele niestandardowych modeli specyficznych dla danej dziedziny, aby maksymalizować dokładność przy najniższych możliwych kosztach dla szerokiej gamy zadań w przedsiębiorstwie, maksymalizując zwrot z inwestycji. Ponadto, dzięki temu nowatorskiemu podejściu, Ema jest przyszłościowa; ciągle dodajemy nowe modele, aby uniknąć uzależnienia od jednej technologii, usuwając to ryzyko z przedsiębiorstw.

Czy możesz wyjaśnić, jak działa Silnik Przepływu Pracy Generatywnych i jakie korzyści oferuje w porównaniu z tradycyjnymi narzędziami do automatyzacji przepływu pracy?

Opracowaliśmy dziesiątki szablonów Personas (lub pracowników AI dla określonych ról). Personas mogą być szybko konfigurowane i wdrożone przez użytkowników biznesowych – bez wymaganej wiedzy programistycznej. W swojej istocie, Personas Ema są kolekcjami własnych agentów AI, które współpracują, aby wykonywać złożone przepływy pracy.

Nasz patentowany Silnik Przepływu Pracy Generatywnych, mały model transformatora, generuje przepływy pracy i kod orkiestracji, wybierając odpowiednich agentów i wzorce projektowe. Ema wykorzystuje znane wzorce projektowe agentic, takie jak refleksja, planowanie, użycie narzędzi, współpraca wielu agentów, wyszukiwanie drzewa językowego (LATS), strukturalizowane dane wyjściowe i współpraca wielu agentów, oraz wprowadza wiele innowacyjnych wzorców własnych. Z ponad 200 pre-fabrykowanymi łącznikami, Ema bezproblemowo integruje się z wewnętrznymi źródłami danych i może podejmować działania w różnych rolach przedsiębiorstwa.

Ema jest wykorzystywana w różnych dziedzinach, od obsługi klienta po prawo i ubezpieczenia. Które branże widzisz jako mające największy potencjał wzrostu z Ema, i dlaczego?

Widzimy potencjał we wszystkich branżach i funkcjach, ponieważ większość przedsiębiorstw ma mniej niż 30% automatyzacji procesów i wykorzystuje ponad 200 aplikacji, co prowadzi do izolacji danych i działań. McKinsey & Co. szacuje, że AI generatywna może dodać ekwiwalent 2,6 biliona do 4,4 biliona dolarów rocznie w zyskach z produktywności (źródło).

Te problemy są nasilone w branżach regulowanych, takich jak opieka zdrowotna, usługi finansowe, ubezpieczenia, gdzie większość zautomatyzowania technicznego z ostatnich dekad nie nastąpiła, ponieważ technologia nie była wystarczająco zaawansowana dla ich procesów. To tutaj widzimy największą szansę na transformację i obserwujemy duże zapotrzebowanie ze strony klientów w tych branżach, aby wykorzystać AI generatywną i technologię jak nigdy wcześniej.

Jak Ema rozwiązuje problemy z ochroną danych i bezpieczeństwem, szczególnie przy integrowaniu wielu modeli i obsłudze wrażliwych danych przedsiębiorstwa?

Pilną sprawą dla każdej firmy korzystającej z agentic AI jest potencjalne ryzyko, że agenci AI mogą działać nieprawidłowo lub ujawnić prywatne dane. Ema jest zbudowana z zaufaniem jako podstawą, zgodna z wiodącymi międzynarodowymi standardami, takimi jak SOC 2, ISO 27001, HIPAA, GDPR, NIST AI RMF, NIST CSF, NIST 800-171. Aby zapewnić, że dane przedsiębiorstwa pozostają prywatne, bezpieczne i zgodne, Ema wdrożyła następujące środki bezpieczeństwa:

• Automatyczne wykreślanie i bezpieczne anonimizowanie wrażliwych danych, logi audytowe
• Monitorowanie w czasie rzeczywistym
• Szyfrowanie wszystkich danych w spoczynku i transmisji
• Wyjaśnialność we wszystkich wynikach

Aby pójść o krok dalej, Ema również sprawdza, czy nie ma naruszeń praw autorskich w przypadku generowania dokumentów, zmniejszając szanse klientów na odpowiedzialność za naruszenia praw autorskich. Ema nigdy nie szkoli modeli na danych jednego klienta, aby korzystać z nich w przypadku innych klientów.

Ema oferuje również elastyczne opcje wdrożenia, w tym możliwość wdrożenia na miejscu w wielu systemach chmurowych, umożliwiając przedsiębiorstwom przechowywanie danych w własnych zaufanych środowiskach.

Jak łatwo jest nowej firmie rozpocząć pracę z Ema, a jaki jest typowy proces wdrożenia?

Ema jest niezwykle intuicyjna, więc rozpoczęcie pracy zespołów na platformie jest dość proste. Użytkownicy biznesowi mogą szybko ustawić Personas Ema, korzystając z pre-fabrykowanych szablonów. Mogą dostosować zachowanie Personas za pomocą instrukcji konwersacyjnych, wykorzystać pre-fabrykowane łączniki, aby zintegrować się z aplikacjami i źródłami danych, oraz opcjonalnie podłączyć własne niestandardowe modele szkoleniowe na własnych danych. Po ustawieniu, eksperci z przedsiębiorstwa mogą przeszkolić swoją Personę Ema w zaledwie kilka godzin. Ema została zatrudniona na wiele ról przez przedsiębiorstwa, takie jak Envoy Global, TrueLayer, Moneyview, i we wszystkich tych rolach Ema już wykonuje zadania na poziomie lub powyżej ludzkiej wydajności.

Ema przyciągnęła znaczące inwestycje od wysoko postawionych inwestorów. Co, Twoim zdaniem, jest kluczem do zdobycia tak silnego zaufania inwestorów?

Wierzymy, że inwestorzy widzą, jak platforma Ema umożliwia przedsiębiorstwom skuteczne wykorzystanie agentic AI, usprawniając operacje i generując znaczne redukcje kosztów oraz odblokowując nowe strumienie przychodu. Dodatkowo, zespół zarządzający Ema składa się z ekspertów w dziedzinie AI i posiada wymagane umiejętności techniczne. Mamy również silny rekord dostarczania rozwiązań na poziomie przedsiębiorstwa, niezawodności i zgodności. Na koniec, produkty Ema różnią się od wszystkiego, co jest dostępne na rynku, jesteśmy pionierami w najnowocześniejszych technicznych osiągnięciach w agentic AI, co czyni nas pierwszym wyborem dla każdego przedsiębiorstwa, które chce dodać następną generację AI do swoich operacji.

Jak widzisz rolę AI w miejscu pracy ewoluującą w ciągu najbliższej dekady, i jaka będzie rola Ema w tej transformacji?

Misją Ema jest transformować przedsiębiorstwa i pomóc każdemu pracownikowi pracować szybciej z pomocą prostych i dokładnych agentów. Nasz powszechny pracownik AI ma potencjał, aby pomóc przedsiębiorstwom wykonywać zadania w obszarach takich jak obsługa klienta, wsparcie pracowników, umożliwianie sprzedaży, zgodność, operacje przychodów i wiele innych. Chcielibyśmy przekształcić miejsce pracy, pozwalając zespołom skupić się na najbardziej strategicznych i najwyższych projektach, zamiast na nudnych, administracyjnych zadaniach. Jako pionier agentic AI, Ema prowadzi nową erę współpracy między ludzkimi i pracownikami AI, gdzie innowacje kwitną, a produktywność rośnie.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Ema.