Chris Mahl, Presidente e CEO da Pryon – Série de Entrevistas

Chris Mahl é Presidente e Diretor Executivo da Pryon. Com mais de duas décadas de experiência em algumas das empresas de software de empresa mais conhecidas do mundo, Chris se especializa em escalonar estratégias de go-to-market e operacionais para empresas de tecnologia em todas as fases de crescimento.

Pryon fornece um caminho confiável, seguro e comprovado para implementar Inteligência Artificial (IA) geradora em empresas. Os motores de ingestão e recuperação de melhor classe da Pryon podem ser combinados com LLMs geradoras para implementar geração aumentada de recuperação e fornecer respostas precisas, instantâneas e verificáveis em escala empresarial.

Usando tecnologia de recuperação líder no setor, a Suíte RAG da Pryon extrai respostas de todas as formas de conteúdo, incluindo áudio, imagens, texto e vídeo, armazenados em uma miríade de fontes. Os produtos da Pryon são fáceis de usar, acessíveis via API de qualquer sistema e podem ser implantados em questão de semanas na nuvem ou no local.

A Pryon se concentra em Geração Aumentada de Recuperação (RAG). Você pode explicar como sua abordagem de recuperação difere de outros sistemas de busca e gerenciamento de conhecimento alimentados por IA?

A abordagem de recuperação da Pryon se destaca porque nosso Motor de Recuperação consegue acessar conteúdo em tempo real de fontes diversificadas, como PDFs, imagens, páginas da web e vídeos, mantendo a privacidade dos dados sem dependências externas. Combinamos busca semântica com atribuição de dados granulares para alcançar mais de 90% de precisão de recuperação. Diferentemente de muitos sistemas, o nosso escala efetivamente para grandes organizações, permitindo que as equipes tomem decisões rápidas e precisas com base em sua base de conhecimento existente.

O Motor de Ingestão da Pryon é projetado para estruturar grandes quantidades de conteúdo multimodal. O que torna seu processo de ingestão único e como ele melhora a precisão de recuperação?

O motor de ingestão da Pryon pode lidar com conteúdo multimodal, extraíndo respostas de áudio, imagens, texto e vídeo de várias fontes. Isso aborda o problema fundamental de dados desconectados em empresas. Com dados não estruturados crescendo mais de 50% anualmente, nosso motor de ingestão transforma informações espalhadas em conhecimento estruturado e ação. O processo é projetado para segurança e privacidade, mantendo os dados sensíveis da empresa protegidos enquanto os torna imediatamente úteis.

Seu Motor de Recuperação promete respostas instantâneas, precisas e verificáveis. Como a Pryon garante a precisão e minimiza as alucinações ao extrair informações?

A Pryon garante a precisão e minimiza as alucinações por meio de vários mecanismos. Nossa tecnologia combina busca semântica com atribuição de dados granulares, o que significa que as respostas podem ser rastreadas até suas fontes específicas. Essa atribuição é crítica para verificação. O sistema acessa o conteúdo em tempo real das fontes originais, em vez de confiar em bases de conhecimento potencialmente desatualizadas ou incompletas. Essa conexão direta com os materiais de origem, combinada com nossa alta precisão de recuperação (mais de 90%), reduz significativamente o risco de alucinações que afligem muitos sistemas de IA geradora.

Como a Pryon lida com atualizações em tempo real de informações, especialmente em ambientes dinâmicos como governo, energia e saúde?

A Pryon garante o acesso em tempo real às informações mais atualizadas por meio da sincronização de conteúdo flexível e sob demanda. Os usuários podem acionar sincronizações de conteúdo conforme necessário por meio de nosso portal de administração ou automatizar atualizações usando nossa API de sincronização em uma base agendada — seja semanal, diariamente ou até mesmo por hora, dependendo das necessidades operacionais. Nosso processo de verificação de delta otimiza a eficiência, atualizando apenas o conteúdo alterado, garantindo a recuperação de conhecimento rápida, precisa e eficiente em termos de recursos em configurações críticas de missão, como governo, energia e saúde.

A Pryon trabalha com agências governamentais e de defesa. Embora os detalhes sejam frequentemente classificados, você pode discutir um caso de uso em que sua IA melhorou significativamente a tomada de decisões ou a eficiência operacional?

A Pryon trabalha com uma variedade de agências de defesa e inteligência, incluindo o Laboratório de Pesquisa da Força Aérea (AFRL) e o Escritório Digital e de Inteligência Artificial (CDAO), para ajudar a otimizar as operações e permitir uma tomada de decisões mais rápida e informada.

Um exemplo poderoso é nossa colaboração com o Escritório de Transformação Digital da Força Aérea dos EUA (DAF DTO). Essa equipe apoia o pessoal de aquisição e manutenção que frequentemente precisa encontrar informações críticas enterradas em centenas de milhares de páginas da web e documentos. Juntos, lançamos o DTO Wingman, um assistente alimentado por IA que fornece respostas precisas e em tempo real a perguntas complexas — completo com atribuição de fonte.

Em vez de procurar manualmente por documentos de política ou regulamentos, os usuários podem simplesmente fazer perguntas como “O que estou autorizado a comprar com meu cartão de viagem?” ou “O que é o Código de Edifício Digital e como ele se relaciona com aquisições?” A IA retorna respostas precisas e até ajuda a gerar relatórios e materiais de apresentação rapidamente.

Ao fornecer ao pessoal da Força Aérea e da Força Espacial acesso imediato a respostas confiáveis, o DTO Wingman está ajudando as equipes a trabalhar de forma mais eficiente e fornecer orientação confiável e oportuna a pessoal sênior e tomadores de decisões.

Seu trabalho em ciências da vida menciona pesquisa assistida por IA. Como o sistema da Pryon ajuda os pesquisadores a navegar em conjuntos de dados vastos como o PubMed ou repositórios de pesquisa privados?

O sistema da Pryon ajuda os pesquisadores a navegar em conjuntos de dados vastos como o PubMed ou repositórios de pesquisa privados por meio de várias capacidades.

Qualidade de pesquisa aprimorada:

• Erro humano reduzido: A recuperação sistemática de dados atualizados garante menos artigos perdidos ou evidências negligenciadas.
• Baseado em evidências: Cada resposta é fundamentada na literatura original, fomentando conclusões baseadas em dados, com fontes rastreadas até a sentença de onde vieram.

Proteção sobre conteúdo altamente sensível:

• Confidencialidade: Mantém controles de acesso estritos e criptografia de dados, essenciais para conjuntos de dados proprietários ou relacionados a pacientes.
• Conformidade: Com dados regidos por regulamentações como HIPAA ou GDPR, os pesquisadores podem confiar que as informações sensíveis são protegidas.

Para atendimento ao cliente e vendas, como a IA da Pryon se compara a soluções tradicionais de chatbot e CRM em termos de aumento de eficiência e redução da carga de suporte?

As interações de atendimento ao cliente e vendas geralmente precisam equilibrar a precisão e a flexibilidade de suas soluções de chatbot/CRM. Como fornecer uma resposta incorreta a um cliente é inaceitável e pode ter implicações legais, muitos provedores de chatbot e soluções de IA conversacional tradicionais optam por limitar a flexibilidade da solução com interações de estilo “FAQ apenas”.

Isso é um desafio para o fornecedor, que exige a codificação manual de respostas específicas a perguntas comuns, e fornece uma experiência pobre para o cliente, que tem a interface de um chatbot, mas uma experiência completamente inflexível que dificilmente difere de ler um FAQ. Outros fornecedores optam por tentar usar uma experiência geradora mais flexível com menos limites na LLM, no entanto, devido à falta de recuperação precisa, isso envolve inserir catálogos de produtos ou páginas da web inteiras na janela de contexto da LLM, diminuindo a precisão da saída, potencialmente de forma desastrosa.

A arte e a ciência do RAG são sobre maximizar o sinal (verdade) e minimizar o ruído (contexto irrelevante que frequentemente confunde a LLM). A precisão da recuperação da Pryon — capaz de fonte uma resposta específica em nível de sentença em todos os seus documentos — significa que o atendimento ao cliente e as vendas não precisam mais comprometer a precisão com a flexibilidade.

Quais são os principais desafios na adoção de IA empresarial hoje, particularmente com sistemas baseados em RAG?

Enquanto certamente algo que encontramos em nossas próprias interações com o mercado, também é cada vez mais reconhecido que os dados “prontos para IA” (ou a falta deles) são o maior ponto de falha para implantações de IA.

• 91% dos executivos em uma pesquisa da Harvard Business Review disseram que uma base de dados confiável é essencial para uma implantação de IA bem-sucedida.
• A McKinsey encontrou que 70% das iniciativas de GenAI enfrentam desafios relacionados a dados, com apenas 1% dos dados importantes de uma empresa refletidos nos modelos de hoje.
• O The Wall Street Journal citou a confiabilidade como a principal preocupação para a adoção de agentes de IA — uma questão intimamente ligada à qualidade e acessibilidade dos dados.
• A Gartner identificou a falta de dados prontos para GenAI como o principal motivo para implantações fracassadas.

Os dados prontos para IA vão além de apenas vetorizar seus documentos do Word — é sobre unificar suas fontes siloizadas, trabalhar com formatos complexos como entradas multimodais, limpar seus dados, melhorá-los, colocá-los em um formato que as LLMs possam trabalhar, dividir em nível de granularidade ótimo para manter a precisão e reduzir os custos, indexá-los de forma inteligente, conectá-los a um sistema de recuperação performático, etc.

Esses são desafios grandes que exigem competências e ferramentas dedicadas — em uma pesquisa de construtores de RAG que desenvolvem soluções dentro de grandes empresas que a Pryon realizou, a preparação de dados foi classificada como a parte mais cara, demorada e tecnicamente desafiadora da construção, seguida de perto pela recuperação de informações.

Como você diferencia a Suíte RAG da Pryon das soluções empresariais oferecidas pela Microsoft , Google (GOOGL ) ou OpenAI?

A diferença específica varia de jogador para jogador, mas em um alto nível, os grandes jogadores de tecnologia se concentram em ser a “interface” para a IA no trabalho. A Pryon se concentra em um nível mais fundamental da pilha — a camada de conhecimento. A Pryon resolve os problemas profundos de preparação de dados e recuperação, enquanto os grandes jogadores de tecnologia se concentram em fornecer soluções de IA abrangentes que podem atender a alguns casos de uso simples de RAG, mas frequentemente se desintegram à medida que as complexidades dos casos de uso de empresa e governo se tornam realidade. A Pryon também pode ser complementar a esses sistemas, com o conteúdo gerado pelo Copilot, Gemini ou GPT se conectando à Camada de Conhecimento da Pryon para ser organizado e preparado para uso por aplicativos e agentes downstream.

Com as regulamentações de IA evoluindo, como o Ato de IA da UE e as diretrizes de IA dos EUA, como a Pryon aborda a conformidade e o uso ético de IA?

À medida que as regulamentações de IA evoluem globalmente, a Pryon permanece comprometida com a conformidade e o deploy ético de IA. Nossa abordagem está alinhada com estruturas como o Ato de IA da UE, as diretrizes de IA dos EUA e os princípios de IA Responsável (RAI) do Departamento de Defesa, garantindo que nossas soluções de IA sejam confiáveis, transparentes e governáveis. Através da aderência ao quadro RAI SHIELD, integramos uma avaliação rigorosa, rastreabilidade e monitoramento contínuo em todo o ciclo de vida da IA — priorizando segurança, equidade e desempenho. Ao incorporar essas melhores práticas em nossa metodologia de implantação, a Pryon capacita as organizações a aproveitar a IA de forma responsável, atendendo aos mais altos padrões regulatórios e éticos.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Pryon.