Dr. Zohar Bronfman, Co-fundador & CEO da Pecan AI – Série de Entrevistas

Dr. Zohar Bronfman é o Co-fundador & CEO da Pecan AI. Com profunda especialização em psicologia computacional e ciência de dados, Zohar aplicou seu espírito empreendedor inerente para Co-fundar a Pecan, logo após a graduação. Zohar possui dois PhDs pela Universidade de Tel Aviv – um em neurociência cognitiva computacional e outro em história e filosofia da ciência e tecnologia. Ele também possui um BA em economia pela Universidade Aberta de Israel.

Fundada em 2018, Pecan AI é uma plataforma de análise preditiva que aproveita seu pioneiro Predictive GenAI para remover barreiras à adoção de IA, tornando a modelagem preditiva acessível a todas as equipes de dados e negócios. Orientada por IA gerativa, as empresas podem obter previsões precisas em vários domínios de negócios sem a necessidade de pessoal especializado. O Predictive GenAI permite a definição e treinamento rápidos de modelos, enquanto processos automatizados aceleram a implementação de IA. Com a fusão de IA preditiva e gerativa da Pecan, a realização do impacto comercial de IA agora é muito mais rápida e fácil.

Qual foi a jornada como ao fundar a Pecan AI e quais são alguns dos principais marcos alcançados ao longo do caminho?

Iniciar a Pecan AI foi bastante uma montanha-russa. Tudo começou quando meu co-fundador e eu participamos de uma competição internacional de ciência de dados. Nós criamos uma automação de preparação de dados que se tornou o protótipo da Pecan, mas perdemos o prazo e perdemos. Em vez de seguir em frente, decidimos transformar nosso protótipo em algo impactante. Apenas dois meses após terminarmos nossos doutorados em 2018, alugamos uma pequena sala na Universidade de Tel Aviv e começamos a trabalhar arduamente. Com experiência limitada em negócios, apresentamos nossa ideia a capitalistas de risco. Felizmente, Haim Sadger e Aya Peterburg, da S Capital, viram o potencial e investiram $4 milhões, nos dando o impulso de que precisávamos.

Um marco importante foi arrecadar $66 milhões em uma rodada Serie C liderada pela Insight Partners, com o apoio da GV (antiga Google Ventures) e outros. Esse financiamento nos permitiu expandir globalmente e acelerar nossos esforços de desenvolvimento.

Como sua formação em neurociência cognitiva computacional influencia sua abordagem para o desenvolvimento de soluções de IA?

Minha formação em neurociência cognitiva computacional, juntamente com meu PhD em história e filosofia da ciência, desempenha um grande papel em como desenvolvo soluções de IA. Esses campos me ajudam a entender tanto os aspectos técnicos quanto filosóficos da tecnologia. Essa perspectiva dupla é incrivelmente valiosa no cenário de tecnologia em constante mudança de hoje. Isso me permite criar produtos de IA que não são apenas tecnicamente avançados, mas também eticamente sólidos e amigáveis ao usuário.

Pode explicar o conceito de Predictive GenAI e como ele integra IA gerativa com aprendizado de máquina preditivo?

Claro. O Predictive GenAI é sobre mesclar IA Gerativa com Aprendizado de Máquina Preditivo. A IA Gerativa permite que os usuários interajam com os dados por meio de linguagem natural, tornando fácil fazer perguntas e orientar a IA. No entanto, suas capacidades preditivas são limitadas. É aí que entra o Aprendizado de Máquina Preditivo, que processa os dados para fazer previsões precisas do futuro. Ao combinar essas duas tecnologias, o Predictive GenAI permite que mesmo aqueles com pouca experiência em ciência de dados construam modelos preditivos e os usem de forma transparente, como conversar com o ChatGPT.

Como o Predictive GenAI simplifica o processo de criação e implantação de modelos preditivos para empresas?

O Predictive GenAI simplifica as coisas com recursos como Predictive Chat e Predictive Notebook. O Predictive Chat atua como um ajudante de IA, orientando os usuários pelo processo de modelagem usando linguagem natural. Ele formula perguntas preditivas com base nas preocupações comerciais do usuário e gera um Predictive Notebook com consultas SQL prontas e amostras de dados. Isso significa que os usuários não precisam começar do zero ou ter conhecimento técnico profundo para obter previsões precisas.

Pode elaborar sobre o estudo de caso envolvendo o CAA Club Group e como a Pecan AI otimizou seus serviços de assistência na estrada?

Com certeza. O CAA Club Group costumava gastar uma semana fazendo previsões manuais de assistência na estrada, o que era demorado e limitado. Após implementar a Pecan AI, a equipe de ciência de dados desenvolveu mais de 30 modelos para gerar previsões de demanda de curto prazo duas vezes por semana. Essas previsões predizem volumes de chamadas e tipos de serviço por hora, garantindo uma equipe eficiente e respostas rápidas, especialmente durante condições de inverno rigorosas. A plataforma da Pecan também permite a melhoria contínua desses modelos, aprimorando a eficiência do serviço.

Como a Credit Pros se beneficiou do uso da Pecan AI para previsão de churn de clientes e quais desafios específicos ele resolveu para eles?

A Credit Pros enfrentou desafios significativos com a previsão de churn de clientes, que era um processo complexo e demorado. A implementação da Pecan AI reduziu o tempo de desenvolvimento do modelo de três meses para apenas semanas, permitindo estratégias de retenção proativas. Esse processo simplificado permitiu que a TCP previsse com precisão o churn de clientes e elaborasse estratégias eficazes para reter clientes, aumentando assim sua receita.

Como as ferramentas Predictive Chat e Predictive Notebook melhoram a experiência do usuário e tornam a análise preditiva acessível a usuários não técnicos?

O Predictive Chat usa GenAI para criar notebooks personalizados com base nas perguntas comerciais e dados do usuário. Os usuários podem interagir com o chat em linguagem natural, respondendo perguntas e seguindo instruções, o que simplifica o processo de criação de modelos. O Predictive Notebook inclui todo o código necessário, permitindo que os usuários visualizem consultas, criem tabelas personalizadas e entendam a lógica do conjunto de dados de treinamento. Essa abordagem torna a análise preditiva acessível a usuários não técnicos, simplificando a preparação de dados e a criação de modelos.

De que maneiras você vê o Predictive GenAI transformando várias indústrias e funções de negócios?

O Predictive GenAI empodera as empresas a tomar decisões baseadas em dados com precisão e eficiência sem precedentes. Na fabricação e logística, otimiza operações prevendo a demanda e otimizando as cadeias de suprimentos. Em indústrias centradas no cliente, melhora a satisfação e a lealdade por meio de marketing direcionado e recomendações personalizadas. O Predictive GenAI também impulsiona a inovação prevendo tendências de mercado, orientando o desenvolvimento de produtos e acelerando o tempo de lançamento no mercado. Suas aplicações se estendem à saúde para previsão de doenças e planos de tratamento personalizados, e aos esforços de sustentabilidade, otimizando o uso de recursos e reduzindo o impacto ambiental.

Como a Pecan AI garante a precisão e confiabilidade de seus modelos preditivos?

Garantimos a precisão e confiabilidade por meio de testes rigorosos e validação contínua. A Pecan AI usa conjuntos de dados de treinamento e teste separados para avaliar o desempenho do modelo, semelhante a avaliar um teste escolar. Métricas-chave como precisão, precisão e recall são usadas para validar modelos durante o desenvolvimento e em produção. Também promovemos transparência por meio de previsões explicáveis, ajudando os usuários a entender os fatores que influenciam cada previsão e fomentando confiança nos insights impulsionados por IA.

Como você vê o papel do Predictive GenAI evoluindo nos próximos anos?

Olhando para o futuro, o futuro da IA não é apenas sobre prever eventos, mas também prescrever ações com base nessas previsões. O Predictive GenAI visa automatizar processos de tomada de decisão e otimizar operações de negócios. No entanto, é crucial entender os riscos associados e garantir o uso responsável da IA. À medida que a tecnologia evolui, ela desempenhará um papel crítico no aprimoramento da eficiência operacional, fomentando a inovação e impulsionando a tomada de decisões estratégicas em várias indústrias.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Pecan AI.