Babak Hodjat, CTO de IA la Cognizant – Seria de interviuri

Babak Hodjat este CTO de IA la Cognizant, și fost co-fondator și CEO al Sentient. El este responsabil pentru tehnologia de bază din spatele celui mai mare sistem de inteligență artificială distribuită din lume. Babak a fost, de asemenea, fondatorul primului fond de investiții condus de IA, Sentient Investment Management. El este un antreprenor serial, având fondat mai multe companii din Valea Siliconului ca inventator principal și tehnolog.

Înainte de a co-fonda Sentient, Babak a fost director senior de inginerie la Sybase iAnywhere, unde a condus ingineria soluțiilor mobile. A fost, de asemenea, co-fondator, CTO și membru al consiliului de administrație al Dejima Inc. Babak este inventatorul principal al tehnologiei brevetate, orientate pe agenți, aplicate la interfețele inteligente pentru calculul mobil și de întreprindere – tehnologia din spatele Siri de la Apple.

Un savant publicat în domeniile vieții artificiale, ingineriei software orientate pe agenți și inteligenței artificiale distribuite, Babak are 31 de brevete acordate sau în așteptare pe numele său. El este expert în numeroase domenii ale IA, inclusiv prelucrarea limbajului natural, învățarea automată, algoritmii genetici și IA distribuită și a fondat mai multe companii în aceste domenii. Babak deține un doctorat în inteligență mașinilor de la Universitatea Kyushu, în Fukuoka, Japonia.

Privind înapoi la cariera ta, de la fondarea mai multor companii conduse de IA la conducerea laboratorului de IA al Cognizant, care sunt cele mai importante lecții pe care le-ai învățat despre inovație și conducere în IA?

Inovația necesită răbdare, investiții și îngrijire, și ar trebui să fie încurajată și nelimitată. Dacă ai construit echipa potrivită de inovatori, poți să ai încredere în ei și să le dai libertatea deplină de a alege cum și ce cercetează. Rezultatele vor fi adesea uimitoare. Dintr-o perspectivă de conducere, cercetarea și inovația nu ar trebui să fie un lucru plăcut sau o gândire de după. Am înființat echipe de cercetare destul de devreme, atunci când am construit start-up-uri, și am fost întotdeauna un susținător puternic al investițiilor în cercetare, și asta s-a dovedit a fi o decizie bună. În perioadele bune, cercetarea te ține înaintea concurenței, și în perioadele grele, te ajută să te diversifici și să supraviețuiești, așa că nu există nicio scuză pentru subinvestire, restricționare sau supraîncărcare cu priorități comerciale pe termen scurt.

Ca unul dintre principalii inventatori ai Siri de la Apple, cum ți-a influențat experiența de a dezvolta interfețe inteligente abordarea ta de a conduce inițiativele de IA la Cognizant?

Tehnologia de limbaj natural pe care am dezvoltat-o inițial pentru Siri a fost bazată pe agenți, așa că am lucrat cu acest concept de mult timp. IA nu era atât de puternică în anii ’90, așa că am folosit un sistem multi-agent pentru a aborda înțelegerea și mappingul comenzilor de limbaj natural la acțiuni. Fiecare agent reprezenta un subset mic al domeniului de discuție, așa că IA din fiecare agent avea un mediu simplu de stăpânit. Astăzi, sistemele de IA sunt puternice, și un singur LLM poate face multe lucruri, dar încă beneficiem de tratamentul său ca un lucrător de cunoaștere într-o cutie, restricționându-i domeniul, dându-i o descriere a jobului și legându-l de alți agenți cu responsabilități diferite. IA este astfel capabilă să îmbunătățească și să îmbunătățească orice flux de lucru comercial.

Ca parte a atribuțiilor mele de CTO de IA la Cognizant, conduc laboratorul nostru avansat de IA din San Francisco. Principiul nostru de cercetare de bază este luarea deciziilor bazate pe agenți. Până în prezent, deținem 56 de brevete din SUA pe tehnologia de bază de IA pe baza acestui principiu. Suntem cu toții implicați.

Poți să ne explici cercetarea de ultimă oră și inovațiile dezvoltate în prezent la laboratorul de IA al Cognizant? Cum abordează aceste dezvoltări nevoile specifice ale companiilor din Fortune 500?

Avem mai multe studiouri de IA și centre de inovare. Laboratorul nostru avansat de IA din San Francisco se concentrează pe extinderea stadiului actual al tehnologiei de IA. Acesta face parte din angajamentul nostru anunțat anul trecut de a investi 1 miliard de dolari în IA generativă în următorii trei ani.

Mai specific, ne concentrăm pe dezvoltarea de algoritmi și tehnologii noi pentru a servi clienții noștri. Încrederea, explicabilitatea și deciziile multi-obiectiv sunt printre domeniile importante pe care le urmărim și care sunt vitale pentru întreprinderile din Fortune 500.

În legătură cu încrederea, ne interesează cercetarea și dezvoltarea care să ne adâncească înțelegerea cu privire la când putem avea încredere în luarea deciziilor IA și când ar trebui să implicăm un om. Avem mai multe brevete legate de acest tip de modelare a incertitudinii. Similar, rețelele neuronale, IA generativă și LLM-urile sunt în mod inerent opace. Vrem să putem evalua o decizie a IA și să îi punem întrebări despre de ce a recomandat ceva – în esență, făcându-l explicabil. În final, înțelegem că, uneori, deciziile pe care companiile vor să le ia au mai mult de un obiectiv de rezultat – reducerea costurilor în timp ce crește veniturile, echilibrate cu considerații etice, de exemplu. IA ne poate ajuta să obținem cel mai bun echilibru al tuturor acestor rezultate, optimizând strategiile de decizie într-un mod multi-obiectiv. Acesta este un alt domeniu foarte important în cercetarea noastră de IA.

Următorii doi ani sunt considerați critici pentru IA generativă. Ce crezi că vor fi schimbările cheie în această perioadă, și cum ar trebui să se pregătească întreprinderile?

Ne îndreptăm spre o perioadă explozivă pentru comercializarea tehnologiilor de IA. Astăzi, utilizările principale ale IA sunt îmbunătățirea productivității, crearea unor interfețe de utilizator mai bune, conduse de limbaj natural, rezumarea datelor și ajutorul la codare. În timpul acestei perioade de accelerare, credem că organizarea strategiilor tehnologice și de IA în jurul conceptului central al sistemelor multi-agente și al luării deciziilor va fi cea mai bună modalitate de a permite întreprinderilor să reușească. La Cognizant, accentul nostru pe inovație și cercetare aplicată ne va ajuta clienții să valorifice IA pentru a-și crește avantajul strategic, pe măsură ce aceasta se integrează mai mult în procesele de afaceri.

Cum va reshapă IA generativă industriile, și care sunt cele mai interesante cazuri de utilizare care apar din laboratorul de IA al Cognizant?

IA generativă a fost un pas uriaș înainte pentru afaceri. Acum ai capacitatea de a crea o serie de lucrători de cunoaștere care pot ajuta oamenii în munca lor de zi cu zi. Indiferent dacă este vorba de îmbunătățirea serviciului clienți prin chatbot-uri inteligente sau gestionarea stocului depozitului prin intermediul unei interfețe de limbaj natural, LLM-urile sunt foarte bune la sarcini specializate.

Dar ceea ce vine mai departe va fi ceea ce va reshapă într-adevăr industriile, pe măsură ce agenții primesc capacitatea de a comunica între ei. Viitorul va fi despre companiile care au agenți în dispozitivele și aplicațiile lor care pot aborda nevoile tale și interacționa cu alți agenți în numele tău. Ei vor lucra în întreaga afacere pentru a ajuta oamenii în fiecare rol, de la Resurse Umane și Finanțe la Marketing și Vânzări. În viitorul apropiat, afacerile se vor îndrepta în mod natural către a deveni bazate pe agenți.

În mod remarcabil, deja avem un sistem multi-agent dezvoltat în laboratorul nostru, sub forma Neuro AI, un generator de cazuri de utilizare a IA care permite clienților să creeze și să prototypeze rapid cazuri de utilizare a deciziilor IA pentru afacerile lor. Acesta este deja un rezultat interesant, și vom împărtăși mai multe despre asta în curând.

Care va fi rolul arhitecturilor multi-agente în următoarea undă de transformare a Gen IA, în special în medii de întreprindere la scară largă?

În cercetarea și conversațiile noastre cu liderii corporativi, primim tot mai multe întrebări despre cum pot face IA generativă impactantă la scară. Credem că promisiunea transformatoare a sistemelor de inteligență artificială multi-agente este centrală pentru a obține acel impact. Un sistem de IA multi-agent aduce împreună agenți de IA integrați în sisteme software din diverse domenii ale întreprinderii. Gândește-te la el ca la un sistem de sisteme care permite LLM-urilor să interacționeze unele cu altele. Astăzi, provocarea este că, chiar dacă obiectivele de afaceri, activitățile și metricile sunt profund interconectate, sistemele software utilizate de echipele disparate nu sunt, ceea ce creează probleme. De exemplu, întârzierile lanțului de aprovizionare pot afecta personalul centrelor de distribuție. Înrolarea unui nou furnizor poate impacta emisiile de tip 3. Rata de abandon a clienților poate indica deficiențe de produs. Sistemele izolate înseamnă că acțiunile sunt adesea bazate pe insight-uri extrase dintr-un singur program și aplicate unei singure funcții. Arhitecturile multi-agente vor lumina insight-urile și acțiunile integrate în întreaga afacere. Acesta este un adevărat putere care poate cataliza transformarea întreprinderii.

În ce moduri vezi sistemele multi-agente (MAS) evoluând în următorii ani, și cum va impacta acest lucru peisajul mai larg al IA?

Un sistem de IA multi-agent funcționează ca un grup de lucru virtual, analizând prompt-uri și extrăgând informații din întreaga afacere pentru a produce o soluție cuprinzătoare nu numai pentru solicitantul original, ci și pentru alte echipe. Dacă ne uităm mai îndeaproape și examinăm o anumită industrie, acest lucru poate revoluționa operațiunile în domenii precum producția, de exemplu. Un agent de sursă va analiza procesele existente și va recomanda componente alternative mai rentabile, pe baza sezonului și a cererii. Acest agent de sursă va conecta apoi cu un agent de durabilitate pentru a determina impactul schimbării asupra obiectivelor de mediu. În final, un agent de reglementare va supraveghea activitatea de conformitate, asigurându-se că echipele depun rapoarte complete și actualizate la timp.

Vestea bună este că multe companii au început deja să integreze organic chatbot-urile bazate pe LLM, dar trebuie să fie intenționate cu privire la modul în care încep să conecteze aceste interfețe. Trebuie să se acorde atenție granularității agentificării, tipurilor de LLM-uri utilizate și când și cum să le fineze pentru a le face eficiente. Organizațiile ar trebui să înceapă de sus, să ia în considerare nevoile și obiectivele lor și să lucreze de la acolo pentru a decide ce poate fi agentificat.

Care sunt principalele provocări care împiedică întreprinderile să adopte pe deplin IA, și cum abordează Cognizant aceste obstacole?

În ciuda sprijinului conducerii și a investițiilor, multe întreprinderi se tem că rămân în urmă în ceea ce privește IA. Conform cercetării noastre, există o lacună între angajamentul strategic al liderilor și încrederea de a executa bine. Costul și disponibilitatea talentului și percepția imaturității soluțiilor actuale de IA generativă sunt două inhibitori semnificativi care împiedică întreprinderile să adopte pe deplin IA.

Cognizant joacă un rol integral în ajutarea întreprinderilor să traverseze călătoria de la productivitate la creștere a IA. De fapt, datele recente dintr-un studiu pe care l-am realizat cu Oxford Economics arată nevoia de expertiză externă pentru a ajuta la adoptarea IA, 43% dintre companii indicând că intenționează să lucreze cu consultanți externi pentru a dezvolta un plan pentru IA generativă. În mod tradițional, Cognizant a deținut ultima milă cu clienții noștri – am făcut acest lucru cu stocarea datelor și migrarea cloud, și agentificarea nu va fi diferită. Acesta este un lucru care trebuie să fie foarte personalizat. Nu este o călătorie cu o singură dimensiune. Suntem experții care pot ajuta la identificarea obiectivelor de afaceri și a planului de implementare, și apoi pot aduce agenții potriviți pentru a aborda nevoile de afaceri. Suntem, și am fost întotdeauna, oamenii de chemat.

Multe companii se luptă să vadă un randament imediat al investițiilor lor în IA. Care sunt greșelile comune pe care le fac, și cum pot fi evitate acestea?

IA generativă este mult mai eficientă atunci când companiile o aduc în propriul context de date – adică, o personalizează pe baza unei fundații puternice de date de întreprindere. De asemenea, mai devreme sau mai târziu, întreprinderile vor trebui să ia pașii dificili de a-și reimagina procesele de afaceri fundamentale. Astăzi, multe companii utilizează IA pentru a automatiza și a îmbunătăți procesele existente. Rezultate mai mari pot apărea atunci când încep să pună întrebări precum: care sunt constituenții acestui proces, cum pot să-i schimb, și să mă pregătesc pentru apariția a ceva care nu există încă? Da, acest lucru va necesita o schimbare de cultură și acceptarea unui anumit risc, dar pare inevitabil atunci când se orkestrează multiple părți ale organizației într-un tot puternic.

Ce sfaturi ai da liderilor emergenți de IA care doresc să aibă un impact semnificativ în domeniu, în special în cadrul unor întreprinderi mari?

Transformarea afacerilor este complexă din natură. Liderii emergenți de IA din cadrul unor întreprinderi mai mari ar trebui să se concentreze pe dezmembrarea proceselor, experimentarea schimbărilor și inovarea. Acest lucru necesită o schimbare de mentalitate și riscuri calculate, dar poate crea o organizație mai puternică.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Cognizant.