Stephen DeAngelis, Fundador & CEO da Enterra Solutions – Série de Entrevistas

Stephen DeAngelis é fundador e CEO da Enterra Solutions, a primeira empresa a aplicar a tecnologia de Ciência de Decisão Autônoma (ADS^TM) para realizar otimização de cadeia de valor de ponta a ponta, tomada de decisões e pesquisa e desenvolvimento complexos para empresas.

Stephen F. DeAngelis é um especialista internacionalmente reconhecido em inteligência artificial e análise avançada e suas aplicações à competitividade, resiliência e segurança de entidades comerciais e agências governamentais. O Sr. DeAngelis é detentor de patentes, pioneiro em tecnologia e empreendedor. Sua carreira está na interseção de relações internacionais, negócios, governo e academia. Ele traz uma perspectiva única e uma profunda experiência para suas empresas.

Poderia compartilhar a história de origem por trás da Enterra Solutions?

A Enterra tem suas origens como contratante do governo dos EUA. A Enterra desenvolveu e executou modelos de resiliência empresarial (competitividade, risco e desempenho baseados em dados) para agências governamentais dos EUA. Ao realizar esse trabalho, a Enterra desenvolveu sua Metodologia de Gerenciamento de Resiliência Empresarial e Modelo de Maturidade sob acordos de pesquisa e desenvolvimento colaborativos com agências de pesquisa e desenvolvimento financiadas pelo governo federal dos EUA.

Para avançar a tecnologia de competitividade e resiliência, a Enterra começou a trabalhar em inteligência artificial e matemática aplicada no início dos anos 2000. No meio dos anos 2000, a empresa começou a combinar seu trabalho no setor governamental com pesquisas acadêmicas teóricas e experimentais de ponta – esse trabalho continua até hoje. A pesquisa acadêmica da Enterra é uma cooperação bidirecional que expõe nossa empresa e funcionários a algumas das técnicas e práticas de IA e matemática mais avançadas e sofisticadas, enquanto estabelece uma rede profunda e um conjunto de conexões com alguns dos principais indivíduos e pensadores seminais em ciência cognitiva e aplicações de resiliência.

A Enterra aproveitou os conhecimentos científicos e técnicos de seu trabalho no governo e na academia para reimaginar a análise de big data no setor comercial – o resultado foi a criação da plataforma de Ciência de Decisão Autônoma (ADS^®) e do conjunto de aplicações de negócios de valor de cadeia expansiva da Enterra, que se unem para criar um Sistema de Inteligência do tipo “primeiro de sua espécie”. O Sistema de Inteligência da Enterra realiza otimização, planejamento e execução autônomos de ponta a ponta, sentando-se sobre vários sistemas transacionais de registro/engajamento de uma organização, abrangendo Marketing, Vendas, Cadeia de Suprimentos e Estratégia Corporativa, e orquestrando decisões e ações que ajudam a empresa a construir competitividade e resiliência e alcançar seus objetivos de negócios.

Ao combinar a tecnologia proprietária da Enterra com conhecimento e práticas organizacionais, a Enterra antecipa mudanças de mercado de forma sistemática e à velocidade do mercado – transformando empresas em Empresas Inteligentes Autônomas.

A Enterra Solutions oferece ciência de decisão autônoma, o que é isso especificamente e como otimiza as decisões de negócios?

A Ciência de Decisão Autônoma (ADS^®) da Enterra é a plataforma de tecnologia que alimenta o Sistema de Inteligência da Enterra^TM. A plataforma de tecnologia ADS da Enterra reúne três tecnologias anteriormente isoladas:

1. Raciocínio Semântico e Lógica Simbólica Vetorial baseada em Inteligência Artificial que habilita o raciocínio, tomada de decisões e aprendizado humanos. Essa capacidade única combina conhecimento comum e de indústria com raciocínio inferencial para criar um sistema que possa tomar decisões com um raciocínio sutil e humano e, em seguida, aprender com os resultados.
2. Aprendizado de Máquina transparente, explicativo e de “caixa de vidro” na forma da Máquina de Aprendizado de Representação Proprietária (RLM). A base da RLM é a matemática de alta dimensão e a análise funcional. A RLM identifica de forma única uma função que descreve a combinação e a contribuição de variáveis no conjunto de dados que descrevem os efeitos observáveis por meio de múltiplas camadas de interação com um alto grau de precisão. Isso é classificado como um algoritmo “de caixa de vidro”, explicativo que gera uma função, cuja saída é visível, em oposição a algoritmos “de caixa preta” que geram apenas padrões, mas não oferecem nenhuma descrição explicativa da dinâmica do sistema/conjunto de dados, nem têm nenhum “entendimento” substancial do que o padrão significa.
3. Capacidade de otimização baseada em restrições, não linear que incorpora a fórmula derivada da RLM, juntamente com restrições e lógica de raciocínio semântico, para realizar uma otimização rápida que reflete as considerações complexas e multidimensionais do mundo real para derivar recomendações altamente ações. Essa capacidade quebra a barreira de dimensionalidade associada a modelos lineares.

A combinação única dessas técnicas permitiu que a Enterra forneça aos clientes capacidades significativamente diferenciadas e criasse um abismo altamente defensável no cenário competitivo – com plataformas de tecnologia de IA grandes e jogadores de solução de ponto.

Há aproximadamente um ano, no podcast “Eye on AI“, você discutiu como a inteligência artificial antiquada continua a ser uma ferramenta poderosa. Suas visões mudaram sobre isso, e quais são alguns dos algoritmos de aprendizado de máquina tradicionais que ainda são usados na Enterra Solutions?

A ciência é geracionalmente aditiva, o que significa que uma geração de capacidade se sobrepõe à inovação da geração anterior para criar novas capacidades. A Enterra inova continuamente e evolui criativamente sua tecnologia. Como mencionado acima, a Enterra criou uma plataforma de Ciência de Decisão Autônoma (ADS^®) e de IA Gerativa que é um ensemble de capacidades de raciocínio humano e de IA Gerativa. Nós reunimos essas tecnologias anteriormente isoladas sob uma plataforma e, ao fazer isso, fomos capazes de desbloquear capacidades analíticas anteriormente irrealizáveis e mitigar as deficiências de qualquer tecnologia individual.

Como a Enterra Solutions integrou a IA Gerativa em suas soluções?

Enquanto muitas organizações ainda estão em um período de descoberta e teste com IA gerativa, a Enterra Solutions e nossos clientes se beneficiaram de suas poderosas capacidades por mais de uma década. O componente de IA da plataforma da Enterra aprenderá de forma única as razões ambientais pelas quais as recomendações são bem-sucedidas ou não e persistirá nesse aprendizado em suas Ontologias e bases de conhecimento de IA Gerativa. A Enterra, quando solicitada por um cliente, desenvolverá uma base de conhecimento de IA Gerativa específica que represente as estratégias, táticas, lógica de negócios e maneiras de trabalhar e vencer do cliente; enquanto fornece lógica e configuração de restrição atualizada para as funções de otimização dentro dos componentes funcionais do Sistema de Inteligência da Enterra.

Alucinações é um dos principais problemas com a IA Gerativa, como a Enterra Solutions supera essas limitações?

A IA Gerativa pode automatizar a maioria dos fluxos de trabalho, mas por ser não validada, sua credibilidade é questionável. Isso pode ser abordado aproveitando a tecnologia ADS que pode se conectar a grandes modelos de linguagem (LLMs), raciocinar e triangular conhecimento matematicamente para validar sua eficácia. Aproveitando a ADS para fornecer explicações confiáveis e ações de insights e recomendações, a confiança pode ser construída.

De 2015 a 2019, você foi membro do Conselho Consultivo do Centro Dalai Lama para Ética e Valores Transformadores no MIT, como isso moldou seus valores sobre negócios e IA?

Bem, se você está envolvido com o Centro Dalai Lama, você não pode deixar de pensar sobre liderança e ética como uma e a mesma coisa. Quando você dirige um negócio, você aprende muito rapidamente que você toma milhares de decisões por ano. Algumas são pequenas, algumas são comuns ou procedimentais, e algumas são decisões significativas ou consequenciais. Eu espero que eu tenha aprendido a tomar decisões com considerações éticas nativamente incorporadas em minha lógica – verdadeiramente uma estrela polar e os parâmetros para tomada de decisões esclarecida. Esse conceito também é refletido na forma como construímos algoritmos e software, e é refletido na forma como executamos nossa organização.

Muitos líderes de negócios e IA, como Geoffrey Hinton, estão preocupados com os problemas potenciais futuros da IA, e especificamente da IA Gerativa, quais são suas visões sobre isso?

Algumas das preocupações de Geoffrey Hinton são com o uso potencial indevido e a velocidade com que a IA está sendo implantada. Esses são pontos justos, pois muitas empresas estão tentando adaptar a IA às suas práticas de negócios sem primeiro entender quais problemas estão tentando resolver. A IA não resolve todos os problemas e não deve ser considerada como uma solução abrangente para todos os desafios de negócios. É fundamental que as empresas comecem com uma declaração de problema de negócios liderada, antes de procurar soluções viáveis. Uma vez que você entende o problema que está tentando resolver, você pode entender o ajuste estratégico e a viabilidade técnica do uso de tecnologias avançadas, como a IA.

Você é um empreendedor serial e lançou com sucesso várias empresas em diferentes domínios, o que o impulsiona a inovar?

No final do dia, eu sou mais um aprendiz de toda a vida e um empresário intelectualmente curioso do que um administrador. A combinação de aprendizado de toda a vida e curiosidade intelectual, quando combinada com o entusiasmo de um empreendedor para criar novos negócios, impulsiona a inovação e a criação de produtos e serviços para preencher lacunas de mercado identificadas. O desejo de trabalhar com grandes equipes de pessoas e de “competir e vencer” criando valor para os acionistas é o que me impulsiona a inovar.

Qual é sua visão para o futuro da IA?

Através da lente do uso da IA em aplicações B2B de futuro próximo – eu acredito que a IA permitirá a tomada de decisões autônoma prática em aplicações de negócios em grande escala no futuro próximo. Essas capacidades serão impulsionadas por Agentes Inteligentes humanos que aumentam a tomada de decisões humanas com uma inteligência artificial ou superinteligência artificial que se concentram em casos de uso disruptivos e de grande escala. Aplicações como otimização e tomada de decisões de ponta a ponta da cadeia de valor para corporações globais em setores e interrupções de descoberta e formulação de medicamentos, e ensaios clínicos, são transformadoras e tocam a vida da maioria das pessoas em todo o planeta.

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