Igor Jablokov, CEO e Fundador da Pryon – Série de Entrevistas

Igor Jablokov é o CEO e Fundador da Pryon. Nomeado como “Luminarista da Indústria” pela revista Speech Technology, ele anteriormente fundou a Yap, a primeira plataforma de reconhecimento de voz totalmente automatizada e baseada em nuvem do mundo. Após a implantação de seus produtos por dezenas de empresas, a empresa se tornou a primeira aquisição relacionada à IA da Amazon (AMZN ). As invenções da empresa então serviram como o núcleo para produtos subsequentes, como Alexa, Echo e Fire TV. Como Diretor de Programa da IBM, Igor liderou a equipe que projetou o precursor do Watson e desenvolveu o primeiro navegador web multimodal do mundo.

Igor foi premiado com bolsas de estudo Eisenhower e Truman para explorar e expandir o papel do empreendedorismo e do capital de risco no enfrentamento de preocupações geopolíticas. Como um inovador em tecnologias de linguagem humana, ele acredita em promover oportunidades de carreira e educação para outros que entram em campos de STEM. Como tal, ele atua como mentor no TechStars’ Alexa Accelerator, foi um Empreendedor em Residência (EIR) da Blackstone NC e fundou um capítulo do Global Shapers, um programa do Fórum Econômico Mundial.

Igor possui um bacharelado em Engenharia de Computação pela Universidade Estadual da Pensilvânia, onde foi nomeado um ex-aluno de engenharia notável, e um MBA pela Universidade da Carolina do Norte.

Sua jornada em IA começou com o primeiro motor de reconhecimento de fala baseado em nuvem na Yap, posteriormente adquirida pela Amazon. Como essa experiência moldou sua visão para a IA e influenciou seu trabalho atual na Pryon?

Vou começar um pouco antes em minha carreira, pois a Yap não foi nossa primeira experiência em lidar com interações de linguagem natural.

Minha primeira incursão em interações de linguagem natural começou na IBM, onde comecei como estagiário no início dos anos 90 e eventualmente me tornei Diretor de Pesquisa Multimodal. Lá, eu tinha uma equipe que descobriu o que você poderia considerar um “baby Watson”. Era muito à frente de seu tempo, mas a IBM nunca aprovou. Eventualmente, eu me frustrei com a decisão e parti.

Por volta daquela época (2006), eu recrutei os principais engenheiros e cientistas da Broadcom (AVGO ), IBM, Intel (INTC ), Microsoft (MSFT ), Nuance, NVIDIA (NVDA ) e mais para iniciar a primeira empresa de IA em nuvem, a Yap. Rapidamente adquirimos dezenas de clientes de empresas e operadoras, incluindo Sprint e Microsoft, e quase 50.000.000 de usuários na plataforma.

Como tínhamos ex-engenheiros do iPod na equipe, conseguimos entrar em contato com a Apple (AAPL ) dentro de um ano após a fundação da empresa. Eles nos levaram para prototipar uma versão do Siri — isso foi antes do lançamento do iPhone. Meio década depois, fomos secretamente adquiridos pela Amazon para desenvolver a Alexa para eles.

Pode elaborar sobre o conceito de “fricção de conhecimento” que a Pryon visa resolver e por que é crucial para as empresas modernas?

A fricção de conhecimento vem do fato de que, historicamente, as organizações não tiveram uma instância unificada de conhecimento. Embora tenhamos tido esses repositórios em nossos campi universitários e comunidades cívicas, na forma de bibliotecas, não houve unificação de dados e conhecimento no lado empresarial devido a uma miríade de fornecedores que usavam.

Como resultado, todos, em quase todas as organizações, sentem fricção ao procurar as informações de que precisam para realizar seus trabalhos e fluxos de trabalho. É aqui que vimos a oportunidade para a Pryon. Pensamos que havia uma oportunidade para uma nova camada acima da pilha de software empresarial que, usando prompts de linguagem natural, pudesse percorrer sistemas de registros e recuperar vários tipos de objetos — texto, imagens, vídeos, dados estruturados e não estruturados — e reunir tudo em um tempo de resposta de menos de um segundo.

Essa foi a origem da Pryon, a primeira nuvem de conhecimento com IA do mundo.

A plataforma da Pryon integra tecnologias de IA avançadas, como visão computacional e modelos de linguagem grande. Pode explicar como esses componentes trabalham juntos para melhorar a gestão do conhecimento?

A Pryon desenvolveu uma PIA, uma plataforma de inteligência artificial, que transforma o conteúdo de suas unidades estáticas fundamentais em conhecimento interativo. Isso é alcançado integrando um pipeline de ingestão, um pipeline de recuperação e um pipeline gerador em uma única experiência. A plataforma se conecta aos seus sistemas de registro existentes, que podem incluir uma variedade de tipos de conteúdo, como Confluence, Documentum, SAP, ServiceNow , Salesforce , SharePoint e muitos mais. Esse conteúdo pode estar na forma de áudio, vídeo, imagens, texto, PowerPoint, PDF, arquivos do Word, páginas da web, etc.

A PIA transforma esses objetos em uma nuvem de conhecimento, que pode publicar e assinar experiências interativas ou sensoriais que você possa precisar. Se as pessoas precisam interagir com esse conhecimento ou se há transações de máquina para máquina que exigem a união de todo esse conhecimento disperso, a plataforma garante consistência e acessibilidade. Basicamente, ela realiza ETL (Extração, Transformação, Carga) no lado esquerdo, alimentando experiências via APIs no lado direito.

Quais são alguns dos principais desafios que a Pryon enfrenta no desenvolvimento de soluções de IA para uso empresarial e como você está abordando esses desafios?

Porque estamos verticalmente integrados, recebemos as melhores notas em precisão, escala, segurança e velocidade. Um dos problemas com abordagens desmontadas, onde você precisa de vários fornecedores diferentes e os conecta para alcançar o mesmo fluxo de trabalho que fazemos, é que você acaba com algo menos performático. Você não consegue combinar modelos, e você não tem sinalização de segurança fluindo tão bem.

É como os iPhones: há um motivo pelo qual a Apple constrói seu próprio chip, dispositivo, sistema operacional e aplicativos. Ao fazer isso, eles alcançam o mais alto nível de desempenho com o menor uso de energia. Em contraste, outros fornecedores que integram de várias fontes diferentes tendem a estar uma ou duas gerações atrás deles o tempo todo.

Como a Pryon garante a precisão, escalabilidade, segurança e velocidade de suas soluções de IA, especialmente em ambientes empresariais de grande escala?

Apoio por um robusto quadro de Geração Aumentada de Recuperação (RAG), a Pryon foi projetada para atender às rigorosas demandas dos negócios. Usando a melhor tecnologia de recuperação de informações, a Pryon entrega respostas precisas e oportunas de forma segura — capacitando os negócios a superar a fricção de conhecimento.

• Precisão: A Pryon se destaca em precisão, ingerindo e entendendo o conteúdo armazenado em vários formatos, incluindo texto, imagens, áudio e vídeo. Usando tecnologias avançadas e personalizadas, a Pryon recupera conhecimento crítico com mais de 90% de precisão e fornece respostas com atribuição clara aos documentos de origem. Isso garante que as informações fornecidas sejam confiáveis e verificáveis.
• Escala Empresarial: A Pryon é projetada para lidar com ambientes empresariais de grande escala. Ela escala para milhões de páginas de conteúdo e suporta milhares de usuários simultâneos. A Pryon também inclui conectores prontos para uso para principais plataformas, como SharePoint, ServiceNow, Amazon S3, Box e mais, tornando fácil integrá-la aos fluxos de trabalho e sistemas existentes.
• Segurança: A segurança é uma prioridade máxima para a Pryon. Ela protege contra vazamentos de dados por meio de controles de acesso ao nível do documento e garante que os modelos de IA não sejam treinados com dados do cliente. Além disso, a Pryon pode ser implementada em ambientes locais, oferecendo camadas adicionais de segurança e controle para informações sensíveis.
• Velocidade: A Pryon oferece implantação rápida, com possibilidade de implementação em apenas duas semanas. A plataforma apresenta uma interface sem código para atualizar o conteúdo, permitindo modificações rápidas e fáceis. Além disso, a Pryon fornece a flexibilidade de escolher um modelo de linguagem grande (LLM) público, personalizado ou desenvolvido pela Pryon, tornando o processo de implementação sem esforço e altamente personalizável.

É por isso que instituições acadêmicas, empresas do Fortune 500, agências governamentais e ONGs em setores críticos, como defesa, energia, serviços financeiros e semicondutores, confiam em nós.

A Pryon enfatiza a IA Responsável com iniciativas como respeitar a autoria e a fonte ética de dados de treinamento. Como você implementa esses princípios em suas operações diárias?

Nossos clientes e parceiros controlam o que entra em sua instância da Pryon. Isso inclui informações públicas de instituições acadêmicas e agências governamentais de confiança, informações publicadas que eles licenciaram adequadamente para suas organizações, informações proprietárias que formam o núcleo da propriedade intelectual de seus negócios e conteúdo pessoal para uso individual. A Pryon sintetiza esses quatro tipos de fontes em uma nuvem de conhecimento unificada, completamente sob o controle da organização patrocinadora. Essa capacidade de gerenciar de forma segura diferentes tipos de conteúdo é o motivo pelo qual somos confiáveis em ambientes robustos, incluindo infraestrutura crítica.

Com a Pryon tendo recentemente garantido US$ 100 milhões em financiamento da Série B, quais são suas principais prioridades para o crescimento e inovação da empresa nos próximos anos?

Pós-Série B, estamos no início do nosso crescimento. Uma parte desse estágio é industrializar o ajuste de produto-mercado que estabelecemos para apoiar os ambientes de nuvem e os tipos de servidor que nossos clientes e parceiros provavelmente encontrarão.

A primeira área de foco é garantir que nosso produto possa lidar com essas demandas, enquanto também oferece acesso modular às nossas capacidades para apoiar seus fluxos de trabalho.

A segunda área importante é desenvolver parceiros de escalabilidade que possam construir práticas em torno do nosso trabalho com nossas ferramentas e gerenciar a mudança necessária à medida que as organizações se transformam para apoiar a nova era de inteligência digital. O terceiro foco é a continuação da P&D para permanecer à frente da curva e definir o estado da arte nesse espaço.

Como alguém que esteve à frente da inovação em IA, como você vê o estado atual da regulação de IA, e qual papel acredita que a Pryon pode desempenhar na formação dessas discussões?

Acho que todos nos perguntamos como o mundo teria sido se tivéssemos podido regular algumas tecnologias mais perto de seu início, como as mídias sociais, por exemplo. Não percebemos o quanto isso afetaria nossas comunidades. Diferentes nações-estados têm perspectivas diferentes sobre regulação. Os europeus têm uma perspectiva um pouco restrita que combina com seus valores por meio do Ato de IA da UE.

Por outro lado, alguns ambientes são completamente desregulamentados. Nos EUA, estamos procurando um equilíbrio entre permitir que a inovação floresça, especialmente em atividades comerciais, e proteger casos de uso sensíveis para evitar vieses e outros riscos, como na aprovação de solicitações de empréstimo.

A maioria da regulação tende a mirar nos casos de uso mais sensíveis, particularmente em aplicações de consumidor e uso público ou governamental. Pessoalmente, é por isso que estou no conselho da With Honor, uma coalizão bipartidária de veteranos, formuladores de políticas e legisladores. Vimos uma convergência, independentemente das crenças políticas, sobre as preocupações com a introdução de tecnologias de IA em todos os aspectos de nossas vidas. Parte do nosso papel é influenciar a evolução da regulação, fornecendo feedback para encontrar o equilíbrio que todos desejamos para outras áreas de tecnologia.

Qual conselho você daria a outros empreendedores de IA que buscam construir soluções de IA impactantes e responsáveis?

Agora, será tanto um ambiente selvagem quanto um ambiente fantástico para o desenvolvimento de novas formas de aplicações de IA. Se você não tiver experiência extensiva em IA — digamos, 10, 20 ou 30 anos — eu não recomendaria desenvolver uma plataforma de IA do zero. Em vez disso, encontre uma área de aplicação onde a tecnologia se cruza com sua especialização em matéria.

Seja você um artista, advogado, engenheiro, lineman, médico ou em outro campo, aproveitar sua especialização lhe dará uma voz única, perspectiva e produto no mercado. Essa abordagem provavelmente será a melhor utilização do seu tempo, energia e experiência, em vez de criar mais um produto “me too”.

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