Soham Mazumdar, Co-Fundador e CEO da WisdomAI – Série de Entrevistas

Soham Mazumdar é o Co-Fundador e CEO da WisdomAI, uma empresa à vanguarda das soluções impulsionadas por IA. Antes de fundar a WisdomAI em 2023, ele foi Co-Fundador e Arquiteto Chefe da Rubrik, onde desempenhou um papel fundamental no escalonamento da empresa ao longo de um período de 9 anos. Soham ocupou anteriormente cargos de liderança em engenharia na Facebook (META ) e Google (GOOGL ), onde contribuiu para a infraestrutura de busca central e foi reconhecido com o Prêmio Fundador do Google. Ele também co-fundou a Tagtile, uma plataforma de fidelidade móvel adquirida pela Facebook. Com duas décadas de experiência em arquitetura de software e inovação em IA, Soham é um empreendedor e tecnólogo experiente com sede na Área da Baía de São Francisco.

WisdomAI é uma plataforma de inteligência de negócios nativa em IA que ajuda as empresas a acessar insights precisos e em tempo real, integrando dados estruturados e não estruturados por meio de sua “Tecido de Conhecimento” proprietário. A plataforma alimenta agentes especializados de IA que curam o contexto dos dados, respondem a perguntas de negócios em linguagem natural e proativamente superfície tendências ou riscos – sem gerar conteúdo alucinado. Ao contrário das ferramentas de BI tradicionais, a WisdomAI usa IA geradora estritamente para a geração de consultas, garantindo alta precisão e confiabilidade. Ela se integra a ecossistemas de dados existentes e suporta segurança de nível empresarial, com adoção precoce por grandes empresas como a Cisco e a ConocoPhillips (COP ).

Você co-fundou a Rubrik e ajudou a escaloná-la para um grande sucesso empresarial. O que o inspirou a deixá-la em 2023 e construir a WisdomAI – e houve um momento específico que esclareceu essa nova direção?

O problema da ineficiência de dados empresariais estava me encarando diretamente. Durante meu tempo na Rubrik, testemunhei pessoalmente como as empresas do Fortune 500 estavam afogadas em dados, mas morrendo de fome por insights. Mesmo com toda a infraestrutura que construímos, menos de 20% dos usuários empresariais realmente tinham o acesso e o conhecimento necessário para usar os dados de forma eficaz em seu trabalho diário. Era um problema massivo e sistêmico que ninguém estava realmente resolvendo.

Eu também sou um construtor por natureza – você pode ver isso no meu caminho desde o Google até a Tagtile, Rubrik e agora WisdomAI. Eu me energizo ao assumir desafios fundamentais e construir soluções do zero. Depois de ajudar a escalonar a Rubrik para o sucesso empresarial, senti novamente o impulso empreendedor para enfrentar algo igualmente ambicioso.

Por último, mas não menos importante, a oportunidade de IA era impossível de ignorar. Até 2023, ficou claro que a IA finalmente poderia fechar a lacuna entre a disponibilidade de dados e a usabilidade dos dados. O momento parecia perfeito para construir algo que pudesse democratizar os insights de dados para todos os usuários empresariais, e não apenas para os técnicos.

O momento de clareza veio quando percebi que podíamos combinar tudo o que eu havia aprendido sobre a infraestrutura de dados empresariais na Rubrik com o potencial transformador da IA para resolver esse problema fundamental de ineficiência.

A WisdomAI apresenta um “Tecido de Conhecimento” e uma suíte de agentes de IA. Você pode explicar como esse sistema funciona juntos para ir além dos painéis de BI tradicionais?

Construímos uma plataforma de insights de dados agêntica que funciona com os dados onde eles estão – estruturados, não estruturados e até “sujo” dados. Em vez de pedir que as equipes de análise executem relatórios, os gerentes de negócios podem perguntar diretamente e mergulhar nos detalhes. Nossa plataforma pode ser treinada em qualquer sistema de armazenamento de dados analisando logs de consultas.

Nós somos compatíveis com principais serviços de dados em nuvem, como Snowflake, Microsoft Fabric, BigQuery do Google, Redshift da Amazon (AMZN ), Databricks e Postgres, e também formatos de documento como Excel, PDF, PowerPoint, etc.

Ao contrário das ferramentas convencionais projetadas principalmente para analistas, nossa interface conversacional habilita os usuários de negócios a obter respostas diretamente, enquanto nossa arquitetura de multiagentes permite consultas complexas em sistemas de dados diversos.

Você enfatizou que a WisdomAI evita alucinações separando a IA Geradora da geração de respostas. Você pode explicar como seu sistema usa a IA Geradora de forma diferente – e por que isso é importante para a confiança empresarial?

Nosso Modelo de Contexto Pronto para IA é treinado nos dados da organização para criar uma compreensão universal do contexto que responde a perguntas com alta precisão semântica, mantendo a privacidade e governança dos dados. Além disso, usamos IA geradora para formular consultas bem definidas que nos permitem extrair dados dos diferentes sistemas, em vez de alimentar dados brutos nos LLMs. Isso é crucial para abordar alucinações e preocupações de segurança com LLMs.

Você cunhou o termo “Plataforma de Insights de Dados Agêntica”. Como a inteligência agêntica é diferente das ferramentas de análise tradicionais ou mesmo dos assistentes padrão baseados em LLM?

As pilhas de BI tradicionais retardam a tomada de decisões porque cada pergunta tem que lutar para passar por silos de dados desconexos e uma equipe de especialistas. Quando um diretor de receita precisa saber como fechar o trimestre, a resposta geralmente passa por meia dúzia de mãos – analistas lidando com extratos de CRM, engenheiros de dados costurando arquivos juntos e construtores de painéis atualizando relatórios – transformando uma consulta simples em um projeto de vários dias.

Nossa plataforma quebra esses silos e coloca a profundidade total dos dados a um toque de distância, para que o diretor de receita possa perfurar desde métricas de cabeçalho até detalhes de nível de linha em segundos.

Nenhum tempo de espera na fila do analista, nenhum painel pré-definido que não possa acompanhar novas perguntas – apenas insights de autoatendimento entregues à velocidade que os negócios se movem.

Como você garante que a WisdomAI se adapte ao vocabulário de dados único e à estrutura de cada empresa? Qual é o papel da entrada humana no aprimoramento do Tecido de Conhecimento?

Trabalhar com dados onde e como eles estão – essa é essencialmente a pedra angular da inteligência de negócios empresarial. Sistemas tradicionais não são projetados para lidar com dados não estruturados ou “sujo” dados com erros de digitação. Quando as informações existem em fontes variadas – bancos de dados, documentos, dados de telemetria – as organizações lutam para integrar essas informações de forma coesa.

Sem capacidades para lidar com esses tipos de dados diversos, contexto valioso permanece isolado em sistemas separados. Nossa plataforma pode ser treinada em qualquer sistema de armazenamento de dados analisando logs de consultas, permitindo que ela se adapte ao vocabulário de dados único e à estrutura de cada organização.

Você descreveu o processo de desenvolvimento da WisdomAI como “codificação de vibração” – construindo experiências de produto diretamente no código primeiro, então iterando por meio do uso no mundo real. Quais vantagens essa abordagem lhe deu em comparação com o design de produto tradicional?

“Codificação de vibração” é uma mudança significativa na forma como o software é construído, onde os desenvolvedores aproveitam o poder das ferramentas de IA para gerar código simplesmente descrevendo a funcionalidade desejada em linguagem natural. É como um assistente inteligente que faz o que você quer que o software faça, e ele escreve o código para você. Isso reduz drasticamente o esforço manual e o tempo tradicionalmente necessário para codificação.

Por anos, a criação de produtos digitais seguiu um roteiro familiar: planejar meticulosamente o produto e o design de UX, então executar o desenvolvimento e iterar com base no feedback. A lógica era clara porque investir no design inicial minimiza a retrabalho caro durante a fase de desenvolvimento mais cara e demorada. Mas o que acontece quando o custo e o tempo para executar esse desenvolvimento diminuem drasticamente? Essa capacidade vira a sequência tradicional de desenvolvimento de cabeça para baixo. De repente, os desenvolvedores podem começar a construir software funcional com base em uma compreensão de alto nível dos requisitos, mesmo antes que os designs de produto e UX detalhados sejam finalizados.

Com a velocidade da geração de código de IA, o esforço envolvido na criação de designs exaustivos inicialmente pode, em certos contextos, se tornar relativamente mais demorado do que obter uma versão básica, funcional do software em execução. O novo paradigma no mundo da codificação de vibração se torna: execute (codifique com IA), então adapte (projete e refine).

Essa abordagem permite uma validação de usuário incrivelmente precoce dos conceitos centrais. Imagine obter feedback sobre a funcionalidade real de uma característica antes de investir pesadamente em designs visuais detalhados. Isso pode levar a designs mais centrados no usuário, pois o processo de design é diretamente informado por como os usuários interagem com um produto tangível.

Na WisdomAI, nós adotamos ativamente a geração de código de IA. Descobrimos que, ao abraçar o desenvolvimento inicial rápido, podemos testar funcionalidades centrais e coletar feedback de usuário valioso cedo no processo, ao vivo no produto. Isso permite que nossa equipe de design se concentre em refinar a experiência do usuário e o design visual com base no uso real, levando a produtos mais eficazes e amados pelos usuários, mais rápido.

Desde vendas e marketing até manufatura e sucesso do cliente, a WisdomAI visa um amplo espectro de casos de uso de negócios. Quais verticais viram a adoção mais rápida – e quais casos de uso o surpreenderam em seu impacto?

Vimos resultados transformadores com vários clientes. Para a empresa de petróleo e gás F500, ConocoPhillips, os engenheiros de perfuração e operadores agora usam nossa plataforma para consultar dados de poço complexos diretamente em linguagem natural. Antes da WisdomAI, esses engenheiros precisavam de ajuda técnica para até mesmo perguntas operacionais básicas sobre o status do poço ou desempenho do trabalho. Agora, eles podem acessar instantaneamente essas informações, enquanto simultaneamente as comparam com as melhores práticas em seus manuais de perfuração – tudo por meio da mesma interface conversacional. Eles avaliaram vários fornecedores de IA em um processo de seis meses e nossa solução entregou uma melhoria de 50% na precisão em relação ao concorrente mais próximo.

Em uma empresa de segurança cibernética de crescimento hiper, Descope, a WisdomAI é usada como um analista de dados virtual para Vendas e Finanças. Reduzimos o tempo de criação de relatórios de 2-3 dias para apenas 2-3 horas – uma diminuição de 90%. Isso transformou suas reuniões semanais de vendas de exercícios de coleta de dados em sessões de estratégia focadas em insights ação. Como seu CRO observa, “A Wisdom AI traz os dados aos meus dedos. Ela realmente democratiza os dados, me dando o poder de ir responder perguntas e seguir em frente com o meu dia, em vez de definir minha pergunta, esperar que alguém construa a resposta e então recebê-la em 5 dias.” A capacidade de tomar decisões baseadas em dados com uma velocidade sem precedentes tem sido particularmente crucial para uma empresa em crescimento rápido no competitivo mercado de gerenciamento de identidade.

Muitas empresas hoje estão sobrecarregadas com painéis, relatórios e ferramentas isoladas. Quais são os principais mal-entendidos que as empresas têm sobre inteligência de negócios hoje?

As organizações sentam-se em montanhas de informações, mas lutam para aproveitar esses dados para a tomada de decisões rápida. O desafio não é apenas ter dados, mas trabalhar com eles em seu estado natural – que frequentemente inclui “sujo” dados não limpos de erros de digitação. As empresas investem pesadamente em infraestrutura, mas enfrentam gargalos com painéis rígidos, má higiene de dados e informações isoladas. A maioria das empresas precisa de equipes especializadas para executar relatórios, criando atrasos significativos quando os líderes de negócios precisam de respostas rapidamente. A interface onde as pessoas consomem dados permanece ultrapassada, apesar dos avanços nos motores de dados em nuvem e ciência de dados.

Você vê a WisdomAI como complementando ou eventualmente substituindo as ferramentas de BI existentes, como Tableau ou Looker? Como você se encaixa na pilha de dados empresarial mais ampla?

Nós somos compatíveis com principais serviços de dados em nuvem, como Snowflake, Microsoft Fabric, BigQuery do Google, Redshift da Amazon, Databricks e Postgres, e também formatos de documento como Excel, PDF, PowerPoint, etc. Nossa abordagem transforma a interface onde as pessoas consomem dados, que permaneceu ultrapassada, apesar dos avanços nos motores de dados em nuvem e ciência de dados.

Olhando para o futuro, onde você vê a WisdomAI em cinco anos – e como você vê o conceito de “inteligência agêntica” evoluindo ao longo do paisagem empresarial?

O futuro da análise está se movendo de relatórios impulsionados por especialistas para inteligência de autoatendimento acessível a todos. As ferramentas de BI existem há mais de 20 anos, mas a adoção não alcançou nem 20% dos funcionários das empresas. Enquanto isso, em apenas doze meses, 60% dos usuários do local de trabalho adotaram o ChatGPT, muitos usando-o para análise de dados. Essa diferença dramática mostra o potencial das interfaces conversacionais para aumentar a adoção.

Estamos vendo uma mudança fundamental onde todos os funcionários podem interrogar diretamente os dados sem habilidades técnicas. O futuro combinará o poder computacional da IA com a interação humana natural, permitindo que os insights encontrem os usuários proativamente, em vez de exigir que eles procurem em painéis.

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