Baptiste Bouvier, director general și cofondator al Daptic – serie de interviuri

Baptiste Bouvier este director general și cofondator al Daptic, unde lucrează pentru a conecta informațiile despre reglementări cu dezvoltarea produselor. Absolvent al MIT, cu studii de informatică și inginerie, are experiență în cercetarea IA și a sistemelor autonome la MIT CSAIL, în IA aplicată sănătății la Babylon Health, în cercetare cantitativă la J.P. Morgan, în inginerie pentru realitate augmentată și virtuală la Meta și în consultanță la McKinsey. Activitatea sa se concentrează pe sprijinirea producătorilor în transpunerea cerințelor de reglementare complexe în decizii practice de inginerie.

Daptic oferă o platformă de conformitate a produselor bazată pe IA, care conectează schimbările de reglementare, interpretarea acestora și cerințele privind produsele pe tot parcursul ciclului de viață al produsului. Software-ul său îi ajută pe specialiștii în reglementare, ingineri și echipele de produs să monitorizeze cerințele globale, să le evalueze impactul și să le integreze în fluxurile de lucru pentru dezvoltare, asigurând trasabilitatea surselor și supravegherea umană. În acest interviu, Bouvier vorbește despre informațiile privind reglementările, IA fizică, constrângerile de proiectare care pot fi citite automat și tranziția către managementul continuu al ciclului de viață al conformității produselor.

Cariera ta te-a purtat de la cercetarea în domeniul IA și al sistemelor autonome la MIT CSAIL la IA aplicată sănătății la Babylon Health, cercetarea cantitativă la J.P. Morgan, ingineria pentru realitate augmentată și virtuală la Meta și consultanța la McKinsey. Cum ți-au influențat aceste experiențe decizia de a coînființa Daptic și ce te-a convins că IA ar putea schimba fundamental domeniul informațiilor privind reglementările?

Ceea ce mi-a devenit cu adevărat clar a fost cât de mult este influențată dezvoltarea produselor de reglementări și cât de puține programe software existau pentru a sprijini această activitate.

Pregătirea mea este în principal în informatică, cu câteva studii și în inginerie mecanică, iar înainte de a înființa Daptic am lucrat în diverse medii tehnice. Totuși, la McKinsey am avut ocazia să înțeleg mai bine cum dezvoltă companiile mari produse fizice și cum pot reglementările să încetinească acest proces.

Am văzut companii extrem de sofisticate gestionând o parte esențială a dezvoltării produselor prin documente, foi de calcul, e-mailuri și discuții între numeroase echipe. O reglementare poate începe ca text juridic publicat de un guvern, dar, în cele din urmă, cineva trebuie să îl transforme într-o cerință concretă de inginerie, care schimbă modul în care este proiectat un produs.

M-a interesat tocmai această ruptură dintre reglementare și inginerie. Era nevoie de o expertiză vastă, dar existau foarte puține sisteme care să conecteze activitățile. Considerăm că această categorie mai amplă se numește managementul ciclului de viață al conformității produselor. Ea presupune conectarea schimbărilor de reglementare, a interpretării acestora și a cerințelor privind produsele cu deciziile pe care le iau echipele pe parcursul dezvoltării și al întregului ciclu de viață al produsului.

IA schimbă ceea ce este posibil, deoarece poate procesa simultan volume mari de materiale de reglementare, informații despre produse și cunoștințe organizaționale. Astfel, putem crea sisteme care să susțină un flux de lucru bazat, în mod tradițional, pe o cantitate enormă de muncă manuală. Aceasta a fost, în esență, baza Daptic.

Inginerii de produs din sectoare precum industria auto, industria aerospațială, apărarea, dispozitivele medicale și robotica se pot confrunta cu mii de reglementări în continuă schimbare. Unde oferă IA cel mai mare avantaj atunci când transformă acest volum uriaș de informații despre reglementări în ceva ce inginerii pot folosi efectiv în timpul dezvoltării produselor?

Cel mai mare avantaj este posibilitatea de a menține o legătură între evoluția reglementărilor și evoluția produsului.

Imaginează-ți că dezvolți un produs fizic complex, care va fi comercializat, în cele din urmă, pe 30 sau 40 de piețe geografice diferite. Trebuie să înțelegi ce reglementări se aplică, să urmărești cum se modifică acestea, să stabilești care schimbări sunt relevante pentru produsul tău și să transpui cerințele aplicabile în decizii de inginerie.

IA poate monitoriza continuu mediul de reglementare și poate reduce volumul de informații pe care o echipă trebuie să îl evalueze. Dacă se modifică o cerință, sistemul poate ajuta la identificarea produselor, componentelor sau deciziilor de inginerie care ar putea fi afectate și le poate furniza contextul relevant persoanelor care au nevoie de el.

O oportunitate și mai interesantă apare atunci când acest context de reglementare devine parte integrantă a fluxului de lucru al inginerilor. Atunci când ia o decizie de proiectare, un inginer ar trebui să poată înțelege rapid cerințele aferente, fără să fie nevoit să caute manual în legislația diferitelor jurisdicții, standarde și domenii de reglementare.

Reglementările se schimbă, iar produsele se schimbă. Valoarea reală constă în menținerea legăturii dintre aceste două sisteme, pentru ca echipele să poată înțelege implicațiile cât timp mai au posibilitatea să ia o altă decizie de inginerie. Această conexiune continuă este un element esențial al managementului ciclului de viață al conformității produselor.

Conformitatea cu reglementările este un domeniu de aplicare a IA cu mize deosebit de mari, în care omiterea unei cerințe sau generarea unei interpretări greșite ar putea avea consecințe grave. Cum abordează Daptic acuratețea, explicabilitatea și supravegherea umană în aplicarea IA la analiza reglementărilor?

Încrederea este esențială în acest domeniu.

Deciziile de reglementare necesită un grad ridicat de încredere, așa că trasabilitatea trebuie integrată în fluxul de lucru. Echipele trebuie să poată vedea de unde provin informațiile, să consulte materialele-sursă și să înțeleagă cum s-a ajuns la o anumită interpretare.

Expertiza umană rămâne extrem de importantă, deoarece reglementările sunt ambigue. O reglementare vă poate oferi multe informații, dar aplicarea ei la un anumit produs necesită adesea context, experiență și discernământ. De asemenea, experți diferiți pot ajunge la interpretări diferite ale aceleiași cerințe.

Abordarea noastră este să folosim IA pentru a sprijini această expertiză. IA poate găsi și structura informațiile, le poate corela cu contextul relevant al produsului și poate păstra raționamentul deja formulat. Inginerii și specialiștii în reglementare rămân parte a procesului și își pot revizui, perfecționa și pune la dispoziție propria expertiză.

În timp, acest lucru creează și ceva valoros pentru organizație. Raționamentul din spatele unei decizii de reglementare devine cunoaștere instituțională, care poate fi consultată și dezvoltată în continuare, în loc să rămână într-un fir de e-mail sau să fie cunoscută doar de o singură persoană. Pentru ca Managementul ciclului de viață al conformității produsului să funcționeze la scară largă, acest context și discernământul experților trebuie să se păstreze de la o echipă, un produs și un ciclu de dezvoltare la altul.

IA fizică se extinde rapid dincolo de mediile industriale controlate, către produse care ar putea funcționa în locuințe și spații publice. Pe măsură ce roboții umanoizi și sistemele precum câinii robot devin tot mai capabili, care credeți că vor fi cele mai mari provocări de reglementare în calea adoptării lor pe scară largă de către consumatori?

IA fizică reunește domenii de reglementare care, în mod tradițional, puteau fi tratate mult mai independent unele de altele.

Să luăm, de exemplu, un robot umanoid care funcționează într-o locuință sau într-un spațiu public. Același produs poate implica siguranță fizică, sisteme electrice, baterii, comunicații fără fir, securitate cibernetică, confidențialitate și comportament autonom. În funcție de funcțiile robotului, pot deveni aplicabile și cerințe suplimentare privind utilajele, transportul, utilizarea medicală sau alte activități reglementate.

Ceea ce face situația deosebit de interesantă este faptul că aceste produse sunt definite tot mai mult prin software. Un produs fizic se poate modifica substanțial prin intermediul software-ului chiar și după ce a fost vândut. O funcție sau un comportament nou introdus printr-o actualizare poate schimba aspectele de reglementare asociate produsului.

Asta înseamnă că firmele trebuie să ia în considerare reglementările pe întregul ciclu de viață al produsului, nu doar într-un singur moment, înainte de lansare. Trecerea de la conformitatea evaluată la un moment dat la Managementul continuu al ciclului de viață al conformității produsului devine deosebit de importantă pentru produsele ale căror funcții pot evolua după ce ajung pe piață.

Există și o dimensiune globală. Diferite jurisdicții elaborează reglementări pentru aceste tehnologii în ritmuri diferite și, adesea, pornind de la premise diferite.

Pentru companiile care dezvoltă produse bazate pe IA fizică, strategia de reglementare devine tot mai mult parte integrantă a strategiei de produs. Deciziile privind senzorii, autonomia, colectarea datelor, materialele, conectivitatea și comportamentul produsului pot influența locurile în care acesta poate fi utilizat, modul în care trebuie testat și cerințele pe care trebuie să le îndeplinească. Aceste legături trebuie înțelese cât timp produsul este încă în faza de proiectare.

În prezent, conformitatea este adesea tratată ca o etapă care are loc aproape de finalul dezvoltării produsului. Ce se schimbă atunci când cerințele de reglementare devin criterii de la bun început pentru inginerie și proiectarea produsului?

Le oferiți inginerilor un spațiu de soluționare mult mai larg.

În inginerie există o analogie utilă legată de proiectarea pentru fabricabilitate. Puteți proiecta în CAD un obiect care pare perfect rezonabil, apoi să descoperiți că fabricarea lui la scară largă necesită o abordare complet diferită. Industria a dezvoltat instrumente și metodologii care au adus mai devreme în procesul de proiectare informațiile despre fabricabilitate, astfel încât inginerii să poată ține cont de aceste constrângeri cât timp încă aveau flexibilitate.

Cerințele de reglementare pot urma aceeași direcție.

Dacă înțeleg constrângerile de reglementare încă din timpul proiectării, inginerii pot evalua arhitecturi, materiale, componente și comportamente diferite ale produsului având un context mult mai bun. De asemenea, pot înțelege cum ar putea o decizie să afecteze testarea, certificarea sau accesul pe piață înainte de a-i dedica luni întregi de efort de dezvoltare.

Acest lucru poate avea un impact semnificativ asupra vitezei și costurilor de dezvoltare. Mai important, transformă reglementarea într-un criteriu de intrare în procesul de inginerie, în locul unor informații care sosesc după ce multe dintre deciziile importante privind produsul au fost deja luate. Aceasta este una dintre schimbările fundamentale aflate la baza Managementului ciclului de viață al conformității produsului: informațiile de reglementare devin parte din procesul de dezvoltare a produsului, nu doar un prag pe care acesta trebuie să-l treacă ulterior.

Ar putea reglementările să ajungă, în cele din urmă, să fie aproape lizibile automat și să funcționeze ca niște constrângeri de proiectare, permițând sistemelor de IA să avertizeze inginerii în timp real că o componentă, un material, o funcție software sau un comportament propus al produsului ar putea încălca cerințele unei anumite piețe? Cât de aproape suntem de un astfel de flux de lucru?

Ne îndreptăm în această direcție, dar cheia nu este doar să facem reglementările lizibile automat. Este vorba despre traducerea limbajului de reglementare în constrângeri care au sens în contextul unui anumit produs.

În general, reglementările nu sunt redactate ca specificații inginerești. Guvernele și organismele de standardizare le redactează pentru oameni, iar între textul de reglementare și constrângerea tehnică de care are efectiv nevoie un inginer există mai multe niveluri de interpretare.

Inteligența artificială ne oferă instrumente mult mai bune pentru a conecta aceste niveluri. Un sistem poate înțelege cerințele de reglementare, interpretările oficiale și contextul produsului aflat în proiectare. Când un inginer modifică un material, o componentă, o funcționalitate software sau comportamentul unui produs, sistemul poate evidenția cerințele care ar putea fi afectate și poate explica legătura.

Contextul produsului este esențial. Același limbaj de reglementare poate avea implicații foarte diferite în funcție de produs, piață, componentă sau utilizarea preconizată.

Deja facem pași în direcția integrării unor componente ale acestui flux de lucru. Pentru a integra în profunzime feedbackul privind reglementările în mediile de inginerie, sunt necesare un context structurat al produsului și conexiuni fiabile între limbajul de reglementare, interpretările interne și cerințele tehnice. Inteligența artificială ne-a accelerat capacitatea de a construi aceste conexiuni.

În timp, mă aștept ca feedbackul privind reglementările să fie integrat mult mai bine în instrumentele pe care inginerii le folosesc deja, la fel cum alte constrângeri inginerești au ajuns să fie luate în considerare mai aproape de momentul în care se iau deciziile de proiectare.

Producătorii globali trebuie adesea să respecte reguli diferite și, uneori, contradictorii în zeci de jurisdicții. Cum poate inteligența artificială să ajute echipele de inginerie să determine nu doar ce reglementări se aplică, ci și cum ar putea o decizie de proiectare luată pe o piață să afecteze produsul la nivel global?

Aici, combinarea informațiilor despre reglementări cu contextul produsului devine extrem de eficientă.

În general, producătorii vor să maximizeze gradul de standardizare între piețe, deoarece menținerea multor versiuni diferite ale aceluiași produs implică costuri și complexitate considerabile. În același timp, cerințele diferă de la o jurisdicție la alta, așa că, în unele cazuri, produsul trebuie modificat.

Inteligența artificială poate ajuta echipele să cartografieze mult mai sistematic aceste relații. Dacă aveți în vedere un anumit material, o componentă sau o funcționalitate, puteți evalua piețele pe care va fi comercializat produsul și puteți înțelege cerințele relevante pentru fiecare dintre ele.

Astfel, echipele de inginerie pot vedea mult mai devreme implicațiile globale ale unei decizii de proiectare. O anumită opțiune ar putea funcționa pe 25 de piețe, dar ar putea impune cerințe suplimentare pe alte cinci. Echipa poate decide apoi dacă să modifice proiectarea globală, să creeze o variantă regională sau să facă un compromis diferit.

Producătorii iau deja astfel de decizii. Oportunitatea constă în a le oferi oamenilor o imagine mult mai clară a modului în care reglementările se raportează la produs, astfel încât aceste compromisuri să poată fi făcute mai devreme și având un context mai bun.

Monitorizarea reglementărilor presupune mai mult decât urmărirea legilor deja adoptate. Cum poate inteligența artificială să identifice semnale timpurii din proiecte de reglementare, dezbateri guvernamentale, organisme de standardizare, acțiuni de control și alte surse, pentru ca firmele să poată anticipa cerințele înainte ca acestea să afecteze lansarea unui produs?

Monitorizarea prospectivă devine deosebit de importantă atunci când ciclurile de dezvoltare a produselor se întind pe mai mulți ani.

Pentru un producător, a înțelege ce s-a schimbat ieri este doar o parte a imaginii de ansamblu. Echipele trebuie să știe și ce s-ar putea schimba în timp ce un produs este proiectat, testat și pregătit pentru lansare.

Există numeroase semnale potențiale. Guvernele publică proiecte de reglementare și documente de consultare. Organismele de standardizare discută modificări. Autoritățile de reglementare emit îndrumări și iau măsuri de control. Împreună, aceste surse pot oferi indicii utile despre direcția în care evoluează cerințele.

Amploarea este considerabilă. Un producător global poate fi nevoit să monitorizeze surse din zeci de jurisdicții, în mai multe limbi și domenii de reglementare, apoi să stabilească ce evoluții sunt efectiv relevante pentru produsele sale.

Inteligența artificială poate monitoriza continuu aceste surse, poate identifica evoluțiile potențial relevante și le poate corela cu anumite produse, componente sau domenii de activitate. Astfel, experții în reglementări își pot dedica mai mult timp evaluării evoluțiilor care ar putea afecta în mod semnificativ planul de dezvoltare a produselor.

Cu cât acest context ajunge mai devreme la echipa de produs, cu atât compania are mai multă flexibilitate. Dacă este probabil ca o cerință să se schimbe peste 2 ani, iar următorul produs urmează să fie lansat peste 18 luni, acest lucru poate deveni chiar astăzi o decizie de planificare a produsului.

Pe măsură ce agenții de inteligență artificială se integrează tot mai profund în fluxurile de lucru din inginerie, am putea vedea, în cele din urmă, agenți specializați în conformitate care lucrează alături de ingineri, manageri de produs și alte sisteme de inteligență artificială pe tot parcursul ciclului de viață al produsului? Cum ar arăta, în practică, această arhitectură?

Da, iar eu cred că esențial este ca aceste sisteme să monitorizeze ambele părți ale ecuației. Reglementările se schimbă, dar și produsul se schimbă.

Agenți specializați ar putea monitoriza continuu evoluțiile în materie de reglementare și ar putea stabili care schimbări sunt relevante pentru un anumit portofoliu de produse. Alți agenți ar putea contribui la traducerea acestor cerințe în implicații pentru inginerie.

În același timp, agenții ar putea monitoriza schimbările aduse chiar produsului. O echipă ar putea schimba un material, actualiza software-ul, schimba furnizorul, modifica o componentă sau introduce o nouă funcționalitate a produsului. Oricare dintre aceste decizii poate schimba cerințele aplicabile sau modul în care trebuie interpretată o cerință existentă.

Aceste sisteme trebuie să pună în comun contextul. Un agent care se ocupă de reglementări trebuie să înțeleagă produsul. Un agent de inginerie trebuie să aibă acces la constrângerile de reglementare relevante. Amândoi trebuie să aibă acces la deciziile și interpretările anterioare ale organizației.

Judecata umană rămâne o componentă importantă a acestei arhitecturi. Atunci când un agent întâlnește ambiguități, cerințe contradictorii sau o decizie cu consecințe semnificative, expertul potrivit ar trebui să poată analiza sursele care stau la baza acesteia, să contribuie cu o interpretare și să păstreze raționamentul respectiv pentru restul organizației.

Văd arhitectura devenind o rețea de sisteme specializate și experți care lucrează pornind de la o înțelegere comună a produsului. În cazul produselor fizice, acest lucru este deosebit de puternic, deoarece o singură decizie de inginerie poate avea consecințe în aval asupra fabricației, siguranței, certificării, reglementării și accesului pe piață. În multe privințe, această infrastructură comună poate deveni ceea ce numim Managementul ciclului de viață al conformității produselor: un sistem care coordonează informațiile despre reglementări, contextul produsului, IA și expertiza umană pe întregul ciclu de viață.

Privind înainte, către următorii cinci până la zece ani, pe măsură ce inteligența artificială aplicată lumii fizice, mașinile autonome și produsele definite tot mai mult prin software devin larg răspândite, cum credeți că va evolua relația dintre inginerie, IA și reglementare și ce rol vedeți pentru Daptic în acest ecosistem?

Mă aștept ca informațiile despre reglementări să devină un element de referință standard în proiectarea produselor fizice.

Am văzut acest lucru întâmplându-se și în alte domenii ale ingineriei. Informațiile care se regăseau cândva într-un proces separat ajung, în cele din urmă, mai aproape de inginer și devin disponibile chiar în momentul luării unei decizii. Proiectarea ținând cont de posibilitățile de fabricație este un bun exemplu.

Reglementarea evoluează în această direcție, deoarece IA ne oferă o modalitate de a gestiona amploarea și complexitatea implicate și de a corela cerințele de reglementare cu produse și decizii de inginerie concrete.

Acest lucru devine tot mai important pe măsură ce produsele devin mai autonome și definite prin software. O actualizare software poate schimba modul în care se comportă un produs fizic după lansare. Se poate schimba un furnizor sau o componentă. O nouă funcționalitate poate modifica cerințele relevante. În același timp, reglementările și standardele continuă să evolueze de la o piață la alta.

Produsul se schimbă, iar mediul de reglementare se schimbă. Companiile au nevoie de o infrastructură care să le coreleze continuu pe amândouă.

În această direcție dezvoltăm Daptic. Ne dorim ca informațiile despre reglementări să devină parte a infrastructurii de dezvoltare a produselor, oferindu-le inginerilor vizibilitate asupra implicațiilor de reglementare cât timp încă au libertate de proiectare și oferindu-le experților în reglementare posibilitatea de a-și valorifica expertiza în organizații mult mai mari.

În cele din urmă, vedem Managementul ciclului de viață al conformității produselor devenind o componentă esențială a acestei infrastructuri. Scopul este să corelăm reglementarea și ingineria pe întregul ciclu de viață al produsului, astfel încât companiile să poată lua decizii mai bune privind produsele, să păstreze cunoștințele instituționale esențiale și să aducă mai rapid pe piață inovațiile din domeniul produselor fizice.

Vă mulțumim pentru interviul excelent. Cititorii care doresc să afle mai multe despre informațiile privind reglementările bazate pe IA și managementul ciclului de viață al conformității produselor pot vizita Daptic.