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

Dr. Zohar Bronfman é o co-fundador e CEO da Pecan AI. Com profundo conhecimento em psicologia computacional e ciência de dados, Zohar aplicou seu espírito empreendedor inato para co-fundar a Pecan, logo após concluir o mestrado. Zohar possui dois doutorados pela Universidade de Tel Aviv – um em neurociência cognitiva computacional e outro em história e filosofia da ciência e tecnologia. Ele também possui um bacharelado em economia pela Universidade Aberta de Israel.

Fundada em 2018, Pecan AI é uma plataforma de análise preditiva que aproveita seu Pioneer 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, realizar o impacto de negócios da IA é agora muito mais rápido e fácil.

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

Começar a Pecan AI foi uma verdadeira montanha-russa. Tudo começou quando meu co-fundador e eu participamos de uma competição internacional de ciência de dados. Criamos uma automação de preparação de dados que se tornou o protótipo da Pecan, mas perdemos o prazo e não ganhamos. Em vez de desistir, decidimos transformar nosso protótipo em algo impactante. Apenas dois meses após concluir nossos doutorados em 2018, alugamos uma pequena sala na Universidade de Tel Aviv e começamos a trabalhar. 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 US$ 4 milhões, dando-nos o impulso de que precisávamos.

Um marco importante foi a captação de US$ 66 milhões em uma rodada de série C liderada pela Insight Partners, com o apoio da GV (antiga Google (GOOGL ) 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 doutorado em história e filosofia da ciência, desempenha um grande papel na forma como desenvolvo soluções de IA. Esses campos me ajudam a entender tanto os aspectos técnicos quanto os filosóficos da tecnologia. Essa perspectiva dupla é incrivelmente valiosa no cenário tecnológico em constante mudança de hoje. Isso me permite criar produtos de IA que não são apenas tecnicamente avançados, mas também eticamente sólidos e fáceis de usar.

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

Certo. 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 guiar 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 até 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 criar e implantar modelos preditivos para empresas?

O Predictive GenAI simplifica as coisas com recursos como Predictive Chat e Predictive Notebook. O Predictive Chat age como um auxiliar de IA, guiando os usuários pelo processo de modelagem usando linguagem natural. Ele formula perguntas preditivas com base nas preocupações de negócios do usuário e gera um Predictive Notebook com consultas SQL prontas e dados de exemplo. 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, sua 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 alocação de pessoal 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 cancelamento de clientes e quais desafios específicos ela resolveu para eles?

A Credit Pros enfrentava desafios significativos com a previsão de cancelamento 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 algumas semanas, permitindo estratégias de retenção proativas. Esse processo simplificado permitiu que a TCP previsse com precisão o cancelamento 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 a IA Gerativa para criar notebooks personalizados com base nas perguntas de negócios do usuário e nos dados. 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 capacita as empresas a tomar decisões baseadas em dados com precisão e eficiência sem precedentes. Na fabricação e logística, otimiza operações prevendo a demanda e racionalizando as cadeias de suprimento. Em setores centrados 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 comercialização. Suas aplicações se estendem à saúde para previsão de doenças e planejamento de tratamento personalizado, 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?

Nós 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 a confiança em insights impulsionados por IA.

Como você imagina 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 na melhoria da eficiência operacional, impulsionando a inovação e orientando a tomada de decisões estratégicas em várias indústrias.

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