Inna Tokarev Sela, CEO e Fundadora da Illumex – Série de Entrevistas

Inna Tokarev Sela, CEO e fundadora da Illumex, está transformando a forma como as empresas preparam seus dados estruturados para a inteligência artificial gerativa. A Illumex permite que as organizações implantem agentes de análise de IA gerativa, traduzindo dados dispersos e criptográficos em linguagem de negócios rica em contexto e significado, com governança incorporada.

A plataforma analisa automaticamente os metadados para localizar e rotular dados estruturados sem movê-los ou alterá-los, adicionando significado semântico e alinhando definições para garantir clareza e transparência. Ao criar termos de negócios, sugerir métricas e identificar possíveis conflitos, a Illumex garante a governança de dados nos mais altos padrões.

Com a Illumex, os agentes de análise podem interpretar consultas de usuário com precisão, fornecendo respostas precisas, conscientes do contexto e livres de alucinações. Sob a liderança de Inna, a Illumex está estabelecendo um novo padrão para a preparação para a IA, ajudando as empresas a desbloquear todo o potencial de seus dados.

O que o inspirou a fundar a Illumex, e como suas experiências na Sisense e na SAP moldaram sua visão para a empresa?

A visão para a Illumex surgiu durante meus estudos, onde imaginei as informações sendo acessíveis por meio de associações semelhantes a mindmaps, em vez de bancos de dados tradicionais – permitindo o acesso direto a dados relevantes sem a necessidade de consultas humanas extensivas.

Meu tempo na SAP me ensinou os fundamentos da construção de software empresarial e da escalabilidade de operações. Trabalhar no desenvolvimento de produtos com a plataforma de nuvem SAP HANA e em iniciativas de negócios, como o quadro de parceria de startups, me deu insights profundos sobre as necessidades dos clientes empresariais. Isso revelou uma lacuna significativa entre como as empresas abordam as práticas de dados e o que os usuários finais realmente precisam.

Na Sisense, construir a prática de IA do zero demonstrou o imenso valor que a IA poderia trazer aos clientes. Vendo esse impacto, combinado com o surgimento de tecnologias de SaaS e IA gerativa, me convenceu de que o momento era certo para lançar a Illumex em 2021.

A Illumex se concentra em Tecido Semântico Gerativo. Pode explicar o conceito central e o que o motivou a abordar esse desafio específico em IA e análise de dados?

A Illumex pioneirou o Tecido Semântico Gerativo – uma plataforma que automatiza a criação de contexto e raciocínio organizacional legível por humanos e máquinas. Essa plataforma unifica a experiência de ambos, IA gerativa baseada em LLM e aplicações de negócios, para usuários técnicos e não técnicos, em torno de um contexto compartilhado.

Esse tecido único traz dois benefícios principais: simplifica a gestão de dados por meio da automação de até 80% das tarefas de engenharia de dados e permite que usuários não técnicos acessem análises com governança, explicabilidade e precisão incorporadas. Ambos os benefícios abordam um mercado de vários bilhões de dólares para a tomada de decisões empresariais.

Pense nisso como um playground digital onde máquinas, humanos e aplicações interagem espontaneamente sem pré-programação. Isso alinha com nossa visão de um futuro sem aplicações, onde, em vez de lidar com várias ferramentas como planilhas, análises, sistemas financeiros e gerenciamento de clientes, você simplesmente expressa sua tarefa e ela é concluída de forma transparente. O Tecido Semântico Gerativo é a base para esse futuro.

Quais foram alguns dos principais desafios que você enfrentou nos primeiros dias da Illumex, e como você os superou?

Em 2021, apesar do fato de que modelos semânticos de IA gerativa existiam desde 2017, e redes neurais de grafos existiam por ainda mais tempo, foi uma tarefa difícil explicar aos VC por que precisamos de contexto e raciocínio automatizados. Mesmo definir isso na época foi uma tarefa difícil.

Eu diria que o maior desafio foi realmente criar esse entusiasmo sobre essa tecnologia futura e esse mercado futuro. E fui muito afortunada por encontrar investidores visionários que acreditavam em mim.

Como a Illumex capacita as organizações a se tornarem prontas para a IA, e por que essa transição é crítica no cenário empresarial atual?

O mundo dos negócios está se dividindo em dois campos: empresas que reconhecem e capitalizam a IA como uma força transformadora semelhante à Internet e aquelas que perdem ou demoram para entender essa oportunidade.

A Illumex encontra as organizações onde elas estão em sua jornada de IA. Preparamos seus dados para a implementação de IA gerativa, aumentamos e governamos a lógica e o contexto organizacional, e habilitamos a implantação de agentes de análise e orquestração.

Nossa plataforma de implementação de IA gerativa de ponta a ponta para dados estruturados eleva o cenário de qualquer empresa para aproveitar efetivamente essas tecnologias avançadas.

A Illumex enfatiza respostas de IA gerativa “livres de alucinações”. Como a Illumex garante saídas determinísticas e confiáveis?

A Illumex se baseia em ontologias de negócios pré-existentes – grafos de conhecimento que capturam terminologia, fluxos de trabalho e processos específicos da indústria, bem como funções de negócios como finanças, RH e cadeia de suprimentos.

Quando integramos os clientes, retreinamos automaticamente essas ontologias em seus metadados. Em poucos dias, as empresas podem pesquisar seus dados, validar resultados e identificar problemas como duplicatas ou conflitos.

O chatbot de análise agente fornece transparência completa – mostrando como as perguntas são interpretadas e mapeadas para a ontologia do cliente e, em seguida, para os dados. Essa transparência, combinada com a validação de dados automatizada, garante respostas determinísticas e livres de alucinações. Além disso, as equipes de governança podem pré-validar respostas potenciais, pois o contexto incorpora todas as perguntas possíveis e suas permutações antecipadamente.

Como a Illumex se diferencia das abordagens tradicionais, como a Geração Aumentada por Recuperação (RAG)?

Enquanto a RAG tenta personalizar modelos de IA prontos para uso, alimentando-os com dados e lógica organizacionais, ela enfrenta várias limitações. É uma caixa preta – você não pode determinar se forneceu exemplos suficientes para personalização adequada ou como as atualizações do modelo afetam a precisão. Além disso, depende de cientistas de dados que podem carecer de contexto de negócios, tornando difícil capturar completamente a lógica organizacional.

Além disso, a RAG consome cerca de 80% da infraestrutura de IA e tokens apenas para ajuste fino, em vez de uso real, levantando preocupações sobre o ROI. Ela também carece de governança incorporada – não há como as equipes de conformidade validarem a adequação do treinamento ou garantirem controles de acesso adequados.

O Tecido Semântico Gerativo (GSF) da Illumex aborda esses desafios por meio da construção de contexto automatizado sem consumir tokens de IA externos. Elimina a necessidade de cientistas de dados especializados e fornece transparência completa no mapeamento e raciocínio por meio de interfaces web, Slack ou Teams. O GSF inclui governança e explicabilidade incorporadas, indicadores claros de cobertura organizacional e qualidade de dados, e avaliação de qualidade automatizada para capacidades de resposta a perguntas.

Muitas empresas lutam para tomar decisões baseadas em dados, apesar de investir pesadamente em infraestrutura de dados. Por que você acredita que essa lacuna existe, e como a Illumex a aborda?

A lacuna entre o investimento em dados e a tomada de decisões eficazes continua a se ampliar à medida que os volumes de dados explodem, tanto interna quanto externamente. As organizações agora enfrentam não apenas seus próprios dados em crescimento, mas também uma variedade de fontes externas – desde APIs de clima até plataformas de nuvem de setores que compartilham dados de saúde em instituições europeias, além de dados sintéticos para vários casos de uso.

O desafio é que as organizações ainda dependem de humanos para tarefas de dados críticas, como modelagem, avaliação de qualidade e criação de dashboards. No entanto, a escala e a complexidade dos ambientes de dados modernos tornam cada vez mais impossível para equipes humanas classificar dados, avaliar sua qualidade e garantir que sejam adequados para análises e automação impulsionadas por IA.

A Illumex ponteia essa lacuna, automatizando esses processos tradicionalmente manuais, permitindo que as organizações gerenciem, validem e utilizem efetivamente seu paisagem de dados em expansão para decisões de negócios significativas.

Quais setores foram os mais rápidos para adotar a plataforma da Illumex, e quais desafios ou oportunidades únicas você observou nesses setores?

Estamos vendo a adoção mais rápida em setores que se encontram na interseção de intensidade de dados e regulamentação pesada, onde as empresas precisam de automação robusta de monitoramento de qualidade de dados, rastreamento de uso e detecção de conflitos. Serviços financeiros, farmacêuticos e varejo/e-commerce estão à frente, pois esses setores visam reinventar-se rapidamente usando seus ativos de dados existentes, enquanto navegam por requisitos regulamentares complexos.

Com a IA gerativa evoluindo rapidamente, que conselho você daria às empresas que buscam integrar a IA de forma eficaz e responsável?

Comece desenvolvendo um plano estratégico claro que identifique casos de uso específicos e os imperativos de negócios que impulsionam a adoção da IA. É crucial evitar a criação de novos silos de tecnologia de IA que operem de forma isolada dos sistemas existentes.

Em vez disso, construa uma plataforma unificada que integre capacidades de gestão de dados, análise e IA gerativa. Manter iniciativas de IA desconectadas das práticas de governança estabelecidas não apenas cria riscos significativos, mas também leva a custos aumentados. A chave é criar uma infraestrutura compartilhada que suporte todas essas funções, mantendo a supervisão adequada.

Com a adoção da IA acelerando, quais tendências você vê moldando o cenário de IA empresarial nos próximos 3 a 5 anos?

Duas tendências principais estão surgindo no cenário de IA. Primeiro, a análise agente está ganhando impulso, permitindo análises de dados mais sofisticadas e insights. Segundo, estamos vendo uma mudança em direção à orquestração agente, que permite fluxos de trabalho baseados na colaboração entre vários modelos de IA com funcionalidades diversificadas.

Essa orquestração nos leva além de aplicações de propósito único em direção a soluções mais abrangentes. Por exemplo, na saúde, em vez de aplicações isoladas para tarefas específicas, pense na automação de fluxos de trabalho de consultórios médicos – combinando varredura de imagens, processamento de prescrições e recomendações de medicamentos em um sistema transparente.

Esses avanços dependem de um tecido semântico gerativo robusto para garantir o acesso a dados precisos, contexto compartilhado e coordenação entre agentes de IA. Essa base será crucial para permitir que a análise agente e as soluções de IA orquestradas atinjam seu potencial máximo.

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