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 a celui mai mare sistem de inteligență artificială distribuit 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 și tehnolog principal.

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 orientate pe agenți a Dejima, aplicată la interfețele inteligente pentru calculul mobil și de întreprindere – tehnologia din spatele Siri de la Apple .

Ca savant publicat în domeniile vieții artificiale, ingineriei software orientate pe agenți și inteligenței artificiale distribuite, Babak are 31 de brevete acordate sau în așteptare. El este expert în numeroase domenii de 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 inovare și conducere în IA?

Inovarea necesită răbdare, investiții și îngrijire, și ar trebui să fie încurajată și nelimitată. Dacă ai construit o echipă potrivită de inovatori, poți să te încrezi în ei și să le dai libertatea artistică deplină de a alege cum și ce cercetează. Rezultatele vor fi adesea uimitoare. Dintr-o perspectivă de conducere, cercetarea și inovarea nu ar trebui să fie doar o chestiune de bunăvoință sau o gândire de ultim moment. Am înființat echipe de cercetare de la începutul start-up-urilor 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 proaste, te ajută să te diversifici și să supraviețuiești, așa că nu există nicio scuză pentru subinvestire, limitare sau încărcare 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 cartografierea comenzilor de limbaj natural către acțiuni. Fiecare agent reprezenta un subset mic al domeniului de discurs, așa că IA din fiecare agent avea un mediu simplu de stăpânit. Astăzi, sistemele de IA sunt puternice, și un singur model de limbaj poate face multe lucruri, dar ne beneficiem încă prin tratarea lui ca un lucrător cunoscător într-o cutie, limitându-i domeniul, dându-i o descriere a jobului și legându-l de alți agenți cu responsabilități diferite. IA poate astfel să sporească și să îmbunătățească orice flux de lucru de afaceri.

Ca parte a responsabilităților 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 pentru tehnologia de IA de bază pe baza acestui principiu. Suntem cu toții dedicați.

Poți să ne spui mai multe despre cercetarea de ultimă oră și inovațiile actuale dezvoltate în laboratorul de IA al Cognizant? Cum abordează aceste dezvoltări nevoile specifice ale companiilor din Fortune 500?

Avem mai multe studii 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 clienților noștri. Încrederea, explicabilitatea și deciziile multi-obiective sunt printre domeniile importante pe care le urmărim, care sunt vitale pentru întreprinderile din Fortune 500.

În ceea ce privește încrederea, ne interesează cercetarea și dezvoltarea care să ne adâncească înțelegerea când putem încredința deciziile 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 modelele de limbaj sunt în mod inerent opace. Vrem să putem evalua o decizie a IA și să-i punem întrebări despre de ce a recomandat ceva – practic, făcând-o explicabilă. În final, înțelegem că, uneori, deciziile pe care companiile doresc să le ia au mai mult de un obiectiv – reducerea costurilor în timp ce se crește veniturile, echilibrate cu considerații etice, de exemplu. IA poate ajuta la realizarea celor mai bune echilibre ale tuturor acestor rezultate prin optimizarea strategiilor 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 de comercializare a tehnologiilor de IA. Astăzi, utilizările principale ale IA sunt îmbunătățirea productivității, crearea de interfețe de utilizator mai bune conduse de limbaj natural, rezumarea datelor și ajutorul la codare. În această perioadă de accelerare, credem că organizarea strategiilor de tehnologie și IA în jurul conceptului de sisteme multi-agente și luare a deciziilor va fi cea mai bună modalitate de a permite întreprinderilor să reușească. La Cognizant, accentul nostru pe inovare 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 remodela 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 aveți capacitatea de a crea o serie de lucrători cunoscători care pot asista oamenii în munca lor de zi cu zi. Indiferent dacă este vorba de simplificarea serviciului clienți prin chatbot-uri inteligente sau de gestionarea stocului de depozit prin interfețe de limbaj natural, modelele de limbaj sunt foarte bune la sarcini specializate.

Dar ceea ce urmează va fi ceea ce va remodela cu adevărat industriile, pe măsură ce agenții primesc capacitatea de a comunica între ei. Viitorul va fi despre companii care au agenți în dispozitivele și aplicațiile lor care pot aborda nevoile și interacționa cu alți agenți în numele lor. Vor lucra pe întreaga afacere pentru a asista oamenii în fiecare rol, de la resurse umane și finanțe la marketing și vânzări. În viitorul apropiat, afacerile vor gravita 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 deciziilor IA care permite clienților să creeze și să testeze rapid cazuri de utilizare a deciziilor IA pentru afacerile lor. Acesta livrează deja unele rezultate interesante, și vom împărtăși mai multe despre asta în curând.

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

În cercetarea și conversațiile noastre cu lideri 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 adună agenți de IA construiți în sisteme software în diverse domenii din întreaga întreprindere. Gândiți-vă la acesta ca la un sistem de sisteme care permite modelelor de limbaj să interacționeze unele cu altele. Astăzi, provocarea este că, chiar dacă obiectivele de afaceri, activitățile și metricile sunt profund interconectate, sistemele software utilizate de echipe 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 Scope 3. Rotația 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-uri și acțiuni integrate pe 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 prompturi și extrăgând informații de pe întreaga afacere pentru a produce o soluție cuprinzătoare, nu doar pentru solicitantul original, ci și pentru alte echipe. Dacă ne concentrăm pe o anumită industrie, acesta poate revolutiona 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 cererii. Acest agent de sursă va conecta apoi cu un agent de durabilitate pentru a determina impactul asupra obiectivelor de mediu. În final, un agent de reglementare va supraveghea activitatea de conformitate, asigurându-se că echipele depun rapoarte complete și actualizate în timp util.

Buna vestire este că multe companii au început deja să integreze organic chatbot-urile alimentate de modele de limbaj, dar trebuie să fie intenționate în ceea ce privește modul în care încep să conecteze aceste interfețe. Trebuie să se acorde atenție granularității agentificării, tipurilor de modele de limbaj utilizate și când și cum să le ajusteze pentru a le face eficiente. Organizațiile ar trebui să înceapă de sus, să ia în considerare nevoile și obiectivele lor și să lucreze în jos 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 investițiilor, multe întreprinderi se tem că rămân în urmă în ceea ce privește IA. Conform cercetărilor noastre, există o lacună între angajamentul strategic al conducerii și încrederea în executare. Costul și disponibilitatea talentului, precum 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 în 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 ultimul milă cu clienții noștri – am făcut acest lucru cu stocarea datelor și migrarea cloud, și agentificarea va fi la fel. Acesta este un lucru care trebuie să fie foarte personalizat. Nu este o călătorie cu o singură mărime. Suntem experții care pot ajuta la identificarea obiectivelor de afaceri și a planului de implementare, și apoi aducem agenții potriviți, construiți personalizat, pentru a aborda nevoile de afaceri. Suntem, și am fost întotdeauna, oamenii pe care trebuie să-i chemați.

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

IA generativă este mult mai eficientă atunci când companiile o aduc în contextul propriilor date – adică, o personalizează pe baza puternicei temelii a datelor 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 îmbunătăți procesele existente. Rezultate mai mari pot apărea atunci când încep să pună întrebări precum: care sunt componentele acestui proces, cum le pot schimba și cum pot pregăti apariția a ceva ce nu există încă? Da, acest lucru va necesita o schimbare de cultură și acceptarea unor riscuri, 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 prin natura sa. Liderii emergenți de IA din cadrul unor întreprinderi mai mari ar trebui să se concentreze pe descompunerea 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.