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 mercado e operacionais para empresas de tecnologia em todas as etapas de crescimento.

Pryon fornece um caminho confiável, seguro e comprovado para implementar inteligência artificial gerativa em empresas. Os motores de ingestão e recuperação de classe mundial da Pryon podem ser combinados com LLMs gerativas para implementar geração aumentada de recuperação e fornecer respostas precisas, instantâneas e verificáveis em escala empresarial.

Usando tecnologia de recuperação de ponta, 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 é capaz de 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 vastas quantidades de conteúdo multimodal. O que torna seu processo de ingestão único e como ele melhora a precisão de recuperação?

A ingestão da Pryon pode lidar com conteúdo multimodal – extrair 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.

Sua Motor de Recuperação promete respostas instantâneas, precisas e verificáveis. Como a Pryon garante a precisão e minimiza 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 a partir de 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 afetam muitos sistemas de IA gerativa.

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 de 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 recursos em configurações críticas de missão, como governo, energia e saúde.

A Pryon trabalha com agências de governo e defesa. Embora os detalhes sejam frequentemente classificados, você pode discutir um caso de uso onde 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 racionalizar 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 aquisições 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 às equipes 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 vastos conjuntos de dados como o PubMed ou repositórios de pesquisa privados?

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

Qualidade de pesquisa aprimorada:

• Redução do Erro Humano: A recuperação sistemática de dados atualizados garante menos artigos perdidos ou evidências negligenciadas.
• Apoio à Evidência: Cada resposta é baseada na literatura original, fomentando conclusões baseadas em dados, com fontes remetidas à frase 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 os dados regidos por regulamentações como o HIPAA ou o GDPR, os pesquisadores podem confiar que as informações sensíveis estão protegidas.

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

As interações de atendimento ao cliente/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 fornecedores de chatbot e soluções de IA conversacional optam por limitar a flexibilidade da solução com interações de estilo “FAQ apenas” determinísticas.

Isso é um problema para o fornecedor, exigindo 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 é hardly diferente de ler um FAQ. Outros fornecedores optam por tentar usar uma experiência gerativa mais flexível com menos limites no LLM, no entanto, devido à falta de recuperação precisa, isso envolve inserir catálogos de produtos inteiros ou páginas da web na janela de contexto do LLM, diminuindo a precisão da saída, potencialmente de forma desastrosa.

A arte e a ciência da RAG são sobre maximizar o sinal (verdade) e minimizar o ruído (contexto irrelevante que frequentemente confunde o LLM). A precisão da recuperação da Pryon – capaz de encontrar uma resposta ao nível da frase 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?

Embora 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 o sucesso da implantação de IA.
• A McKinsey encontrou que 70% das iniciativas de GenAI enfrentam desafios relacionados a dados, com apenas 1% dos dados importantes da empresa refletidos nos modelos de hoje.
• O Wall Street Journal citou a confiabilidade como a #1 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 malsucedidas.

Os dados prontos para IA vão além de apenas vetorizar seus documentos de palavra – é sobre unificar suas fontes isoladas, trabalhar com formatos complexos como entradas multimodais, limpar seus dados, melhorar seus dados, colocá-los em um formato que os LLMs possam trabalhar, dividir em nível de granularidade certo para manter a precisão ótima e manter os custos baixos, indexá-los de forma inteligente, conectá-los a um sistema de recuperação de alto desempenho, 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 ou OpenAI?

A diferença específica varia de jogador para jogador, mas em um alto nível, os grandes jogadores de tecnologia estão focados 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 e recuperação de dados, enquanto os grandes jogadores de tecnologia estão focados em fornecer soluções de IA abrangentes que podem atender a alguns casos de uso de RAG simples, mas frequentemente se desintegram à medida que os casos de uso reais da empresa e do governo se tornam complexos. A Pryon também pode ser complementar a esses sistemas, com o conteúdo gerado pelo Copilot, Gemini ou GPT plugado na Camada de Conhecimento da Pryon para ser organizado e preparado para uso por aplicações e agentes downstream.

À medida que as regulamentações de IA evoluem, 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 uso 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. Por meio da adesão ao quadro RAI SHIELD, integramos avaliação rigorosa, rastreabilidade e monitoramento contínuo em todo o ciclo de vida de IA – priorizando segurança, justiça e desempenho. Ao incorporar essas melhores práticas em nossa metodologia de implantação, a Pryon permite que as organizações usem a IA de forma responsável, atendendo aos mais altos padrões regulatórios e éticos.

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