Entrevistas
Jim McGowan, chefe de produto da ElectrifAi – Série de Entrevistas
Jim McGowan, é o chefe de produto da ElectrifAi, eles se especializam em extrair grandes quantidades de dados dispersos, transformando dados caóticos estruturados e não estruturados em insights de negócios açãoáveis.
O que o atraiu para o mundo do aprendizado de máquina e IA?
Eu primeiro encontrei o Aprendizado de Máquina enquanto ganhava um doutorado pelo trabalho em ciência cognitiva. Os sistemas de IA consistiam principalmente em destilar a experiência de um especialista em um fluxograma. Isso parecia intuitivamente funcionar, mas os sistemas rapidamente cresceram muito complexos e não estavam cumprindo sua promessa. Pequenos problemas podiam ser resolvidos, mas soluções práticas para problemas do mundo real estavam fora de alcance. Você pode dizer que construir sistemas práticos era em si impraticável. Então veio o Aprendizado de Máquina. Isso mudou tudo. O Aprendizado de Máquina desbloqueou a promessa da IA. A ElectrifAi cumpre essa promessa construindo soluções para ajudar nossos clientes a gerenciar melhor seus negócios.
A ElectrifAi usa algo chamado IA Prática para guiar as empresas a fazerem mais com os dados que já possuem. Pode explicar como a ElectrifAi define IA Prática?
Nós aproveitamos os dados do cliente para fornecer insights claros e açãoáveis, para necessidades de negócios reais. Nós ajudamos a tomar decisões melhores, mais rápido. A IA Prática é resolver um problema de negócios do mundo real com uma solução que funciona bem, é baseada em uma compreensão clara dos dados, tem um resultado definitivo, se encaixa nos processos e ferramentas existentes, é entregue no prazo e entrega um valor de negócios tremendo. Nós não queremos que as empresas substituam seus sistemas de dados. Nós não exigimos um modelo de negócios específico. Nós não levamos um ano para talvez entregar algo que é um compromisso com o que o cliente se propôs a fazer. Nós fornecemos uma solução flexível, de alta qualidade, que é simples de usar e faz o que se supõe que faça muito, muito bem. Isso é IA Prática.
Nós garantimos que com cada solução que alcançamos o seguinte:
- Melhor tempo de valor da classe
- Melhor limpeza de dados da classe
- Melhores insights da classe
- Melhor ROI da classe
Pode dar alguns detalhes sobre como a ElectrifAi habilita as empresas a usar essa IA Prática?
Nós extraímos dados de todos os sistemas – sejam bancos de dados desenvolvidos personalizados, soluções altamente personalizadas de grandes fornecedores, ou até mesmo um dump de dados de alguma aplicação legada. Nós limpamos e entendemos esses dados e encontramos sinais claros e significativos em todo o caos. Nós então usamos o aprendizado de máquina para extrair insights valiosos desses sinais e, finalmente, indicamos como agir sobre esses insights. O SpendAi é um ótimo exemplo. Nós usamos o aprendizado de máquina para limpar os dados e, em seguida, mais aprendizado de máquina para categorizar 98-99% dos dados de todos os sistemas de compras do cliente. Nós até mesmo permitimos que o cliente controle essa categorização em um nível granular, em apenas segundos, por meio de uma interface de arrastar e soltar. Isso é único e incrivelmente poderoso. Em seguida, aplicamos outro grupo de algoritmos de aprendizado de máquina para fornecer uma visão clara e simples de para onde o gasto está indo. Nós usamos o aprendizado de máquina para analisar contratos e extrair cláusulas-chave. Nós então aplicamos ainda mais aprendizado de máquina para fazer recomendações específicas. Por exemplo, um cliente pode ter direito a um desconto devido a uma cláusula enterrada em um termo de contrato. Ou eles podem estar superdependentes de um fornecedor em uma categoria que está em risco financeiro. Um cliente pode estar subutilizando sua posição com um fornecedor porque o fornecedor opera sob vários nomes e em várias divisões da empresa. Nós superfície e limpamos tudo isso, para que o cliente possa reduzir seu gasto, aumentar seu capital de giro e reduzir seu risco.
Pode discutir o PulmoAi CT e como ele pode aumentar a eficiência para radiologistas e melhorar os resultados radiológicos?
O PulmoAi CT é um produto de análise de imagem avançado projetado especificamente para exames de TC pulmonar. Combinando IA Prática, Aprendizado de Máquina (ML) e tecnologia de processamento de imagem, o PulmoAi CT segmenta automaticamente os exames pulmonares pixel a pixel, sem o borrão ou distorção experimentados com tecnologias semelhantes. O resultado: imagens 3D renderizadas com nitidez – permitindo a identificação imediata de indicações de tumores, nódulos, COVID-19 e outras anomalias. Com o PulmoAi CT, os radiologistas podem facilmente zoomar em detalhes pulmonares, visualizando-os lado a lado com análises clínicas e imagens originais. O PulmoAi CT quantifica cada recurso pulmonar com métricas precisas, incluindo tamanho do recurso, extensão morfológica e volumétrica. Isso permite o monitoramento cuidadoso da progressão da anomalia, mesmo na presença de múltiplas morbidades.
O PulmoAi CT é uma tecnologia muito diferente de qualquer produto no mercado ou até mesmo em laboratórios de pesquisa. Os resultados são mudança de jogo. Não há nada igual a isso. Não é uma abordagem de força bruta que exige dezenas de milhares de amostras para funcionar. O PulmoAi CT produz resultados enquanto outras soluções de IA ainda estão procurando por dados de treinamento. É poderoso e mudará o que os radiologistas podem fazer.
Outro produto da ElectrifAi é o PulmoAi X-ray, que aborda diretamente o uso de raios-X em zonas de crise. Pode discutir essa tecnologia?
O PulmoAi X-ray aborda diretamente o uso de raios-X em zonas de crise hoje. Adaptando-se aos desafios específicos da pandemia, o PulmoAi X-ray vai além de distinguir pulmões saudáveis de pulmões infectados com COVID-19. A solução baseada em nuvem identifica as diferenças cruciais entre pacientes com coronavírus positivo enviados para casa que se recuperam com segurança e aqueles enviados para casa que retornam precisando de intubação. Pré-treinado em exames pulmonares de hospitais em zonas de crise, o PulmoAi X-ray aproveita tecnologias de rede neural de aprendizado profundo para identificar anormalidades críticas associadas ao COVID-19. O PulmoAi X-ray é único porque está afinado para responder ao problema que os hospitais em zonas de crise estão tentando responder: o auto-isolamento funcionará ou o paciente precisará de hospitalização?
Outro produto é o ContractAi, que usa IA prática, Aprendizado de Máquina e Processamento de Linguagem Natural (NLP) para ler, analisar e comparar contratos em toda a empresa. Pode discutir esse produto e os melhores casos de uso para ele?
O ContractAi é projetado para usuários que interagem com contratos em um papel operacional diário. Por exemplo, o ContractAi ajuda pessoas em um grupo de compras que estão analisando o gasto contra acordos de fornecedores. Recentemente, com o choque econômico devido à COVID-19, o software está ajudando as empresas a entender qualquer alavanca que possam ter para sair de contratos de fornecedores. Quando essa capacidade é conectada ao nosso produto SpendAi, é possível entender imediatamente o impacto financeiro dessa alavanca. Uma das maiores vantagens da tecnologia é que ela funciona com dados de contrato em qualquer formato – não há entrada manual e não há formato específico necessário. Outra vantagem é que a tecnologia é projetada especificamente para usuários que usam contratos em um papel operacional. Muitas das tecnologias de processamento de contratos existentes são projetadas para advogados, que têm um conjunto diferente de preocupações.
Há algo mais que você gostaria de compartilhar sobre a ElectrifAi?
Como uma empresa global de aprendizado de máquina, temos uma visão única de como os mercados estão se desenvolvendo e usando o Aprendizado de Máquina. Uma vantagem dessa visão é nossa capacidade de entender como as capacidades de Aprendizado de Máquina (ML) podem ser traduzidas de uma geografia e/ou mercado vertical para outro para ajudar a resolver problemas substanciais.
Por exemplo, passamos anos em todo o mundo ajudando empresas a engajar seus clientes usando ciência de dados. Agora, aproveitamos essa expertise para ajudar a indústria de saúde dos EUA com o engajamento do paciente, ajudando a reiniciar a saúde e a trazer os pacientes de volta aos hospitais para cirurgias eletivas críticas.
