Chris Mahl, Președinte și CEO la Pryon – Seria de interviuri

Chris Mahl este Președinte și Director Executiv la Pryon. Cu peste două decenii de experiență în cadrul unor companii de software pentru întreprinderi foarte cunoscute, Chris se specializează în strategii de piață și operaționale pentru companiile de tehnologie din toate etapele de creștere.

Pryon oferă un drum sigur, de încredere și dovedit pentru implementarea inteligenței artificiale generative în întreprinderi. Motoarele noastre de ingestie și recuperare de clasă mondială pot fi asociate cu LLM-uri generative pentru a implementa generarea augmentată de recuperare și pentru a oferi răspunsuri precise, instantanee și verificabile la scară întreprindere.

Pryon se concentrează pe Generarea Augmentată de Recuperare (RAG). Puteți explica cum abordarea dvs. de recuperare diferă de alte sisteme de căutare și gestionare a cunoștințelor bazate pe inteligență artificială?

Abordarea noastră de recuperare se remarcă prin faptul că motorul nostru de recuperare poate accesa conținut în timp real din surse diverse, cum ar fi PDF-uri, imagini, pagini web și videoclipuri, menținând în același timp confidențialitatea datelor fără dependențe externe. Am combinat căutarea semantică cu atributele de date granulare pentru a obține o precizie de recuperare de peste 90%. În contrast cu multe sisteme, al nostru se escaladează eficient pentru organizații mari, permițând echipelor să ia decizii rapide și precise pe baza bazei lor de cunoștințe existente.

Motorul de ingestie Pryon este proiectat pentru a structura cantități mari de conținut multimodal. Ce face procesul dvs. de ingestie unic și cum îmbunătățește precizia recuperării?

Motorul nostru de ingestie poate gestiona conținut multimodal, extrăgând răspunsuri din audio, imagini, text și videoclipuri din diverse surse. Acest lucru abordează problema fundamentală a datelor desconectate din întreprinderi. Cu datele nestructurate crescând cu peste 50% anual, motorul nostru de ingestie transformă informațiile dispersate în cunoștințe structurate și acționabile. Procesul este proiectat pentru securitate și confidențialitate, protejând datele sensibile ale întreprinderii și făcându-le imediat utile.

Motorul dvs. de recuperare promite răspunsuri instantanee, precise și verificabile. Cum asigură Pryon precizia și minimizează halucinațiile la extragerea informațiilor?

Pryon asigură precizia și minimizează halucinațiile prin mai multe mecanisme. Tehnologia noastră combină căutarea semantică cu atributele de date granulare, ceea ce înseamnă că răspunsurile pot fi urmărite până la sursele lor specifice. Această atribuire este critică pentru verificare. Sistemul accesează conținut în timp real din sursele originale, în loc să se bazeze pe baze de cunoștințe potențial învechite sau incomplete. Această conexiune directă la materialele sursă, combinată cu precizia noastră de recuperare ridicată (peste 90%), reduce semnificativ riscul de halucinații care afectează multe sisteme de inteligență artificială generativă.

Cum gestionează Pryon actualizările în timp real ale informațiilor, în special în medii dinamice, cum ar fi guvern, energie și sănătate?

Pryon asigură accesul în timp real la informațiile cele mai recente prin sincronizarea conținutului flexibilă și la cerere. Utilizatorii pot declanșa sincronizări de conținut după cum este necesar prin portalul nostru de administrare sau pot automatiza actualizările utilizând Sync-API-ul nostru la un interval programat – indiferent dacă este săptămânal, zilnic sau chiar orar, în funcție de nevoile operaționale. Procesul nostru de verificare a diferențelor optimizează eficiența prin actualizarea numai a conținutului modificat, asigurând o recuperare rapidă, precisă și eficientă din punct de vedere al resurselor a cunoștințelor în medii critice, cum ar fi guvern, energie și sănătate.

Pryon lucrează cu agenții guvernamentale și de apărare. Deși detaliile sunt adesea clasificate, puteți discuta un caz în care inteligența dvs. artificială a îmbunătățit semnificativ luarea deciziilor sau eficiența operațională?

Pryon lucrează cu o serie de agenții de apărare și informații, inclusiv Laboratorul de Cercetare al Forțelor Aeriene (AFRL) și Biroul Șef de Digital și Inteligență Artificială (CDAO), pentru a ajuta la simplificarea operațiunilor și pentru a permite luarea deciziilor mai rapide și mai informate.

Un exemplu puternic este colaborarea noastră cu Biroul de Transformare Digitală al Departamentului Forțelor Aeriene ale SUA (DAF DTO). Acesta sprijină personalul de achiziții și întreținere care au nevoie adesea să găsească informații critice îngropate în sute de mii de pagini web și documente. Împreună, am lansat DTO Wingman, un asistent bazat pe inteligență artificială care oferă răspunsuri precise și în timp real la întrebări complexe – complete cu atribuirea surselor.

În loc să caute manual documente de politică sau regulamente, utilizatorii pot pur și simplu pune întrebări precum “Ce sunt autorizat să cumpăr cu cardul meu de călătorie?” sau “Ce este Codul Clădirilor Digitale și cum se relatează la achiziții?” Inteligența artificială returnează răspunsuri precise și chiar ajută la generarea rapoartelor și a materialelor de prezentare rapid.

Prin oferirea personalului Forțelor Aeriene și Spațiale acces imediat la răspunsuri de încredere, DTO Wingman ajută echipele să lucreze mai eficient și să ofere îndrumări de încredere și la timp pentru personalul superior și factorii de decizie.

Lucrul dvs. în științele vieții menționează cercetarea asistată de inteligență artificială. Cum ajută sistemul Pryon cercetătorii să navigheze prin baze de date uriașe, cum ar fi PubMed sau depozitele de cercetare private?

Sistemul Pryon ajută cercetătorii să navigheze prin baze de date uriașe, cum ar fi PubMed sau depozitele de cercetare private, prin mai multe capacități cheie.

Calitatea cercetării îmbunătățită:

• Reducerea erorilor umane: Recuperarea sistematică a datelor actualizate asigură mai puține articole pierdute sau dovezi ignorate.
• Sprijinit de dovezi: Fiecare răspuns este bazat pe literatura originală, favorizând concluzii bazate pe date, surse înapoi la propoziția din care provine.

Protecție asupra conținutului foarte sensibil:

• Confidențialitate: Menține controale stricte de acces și criptare a datelor, esențială pentru seturile de date cu caracter privat sau legate de pacienți.
• Conformitate: Cu datele guvernate de reglementări precum HIPAA sau GDPR, cercetătorii pot avea încredere că informațiile sensibile sunt protejate.

Pentru serviciul clienți și vânzări, cum se compară inteligența artificială Pryon cu soluțiile tradiționale de chatbot și CRM în ceea ce privește creșterea eficienței și reducerea sarcinii de suport?

Interacțiunile de servicii clienți și vânzări trebuie să echilibreze adesea precizia și flexibilitatea soluțiilor de chatbot și CRM. Deoarece oferirea unui răspuns incorect unui client este inacceptabilă și poate avea implicații legale, mulți furnizori de chatbot și soluții de inteligență conversațională aleg să limiteze flexibilitatea soluției cu interacțiuni deterministe de tip “doar FAQ”.

Aceasta este o provocare pentru furnizor, care necesită codarea manuală a răspunsurilor specifice la întrebări comune, și oferă o experiență slabă pentru client, care are interfața unui chatbot, dar o experiență inflexibilă care nu diferă mult de citirea unui FAQ. Alți furnizori încearcă să utilizeze o experiență generativă mai flexibilă, cu mai puține limite pentru LLM, însă datorită lipsei de recuperare precisă, implică introducerea întregului catalog de produse sau a paginilor web în fereastra de context a LLM, ceea ce scade acuratețea ieșirii, potențial dezastruos.

Arta și știința RAG constă în maximizarea semnalului (adevăr) și minimizarea zgomotului (context irelevant care adesea confundă LLM). Precizia recuperării Pryon – capabilă să surseze un răspuns specific la nivel de propoziție din toate documentele – înseamnă că serviciul clienți și vânzările nu mai trebuie să compromită precizia pentru flexibilitate.

Ce sunt cele mai mari provocări în adoptarea inteligenței artificiale la nivel de întreprindere astăzi, în special cu sistemele bazate pe RAG?

Deși este ceva pe care îl găsim în interacțiunile noastre cu piața, este tot mai recunoscut că “datele pregătite pentru inteligență artificială” (sau lipsa acestora) reprezintă cel mai mare punct de eșec pentru implementările de inteligență artificială.

• 91% dintre executivi într-un sondaj al Harvard Business Review au declarat că o bază de date fiabilă este esențială pentru o implementare de inteligență artificială de succes.
• McKinsey a constatat că 70% dintre inițiativele de GenAI se confruntă cu provocări legate de date, iar doar 1% din datele importante ale unei întreprinderi sunt reflectate în modelele de astăzi.
• The Wall Street Journal a citat fiabilitatea ca principala preocupare pentru adoptarea agenților de inteligență artificială – o problemă strâns legată de calitatea și accesibilitatea datelor.
• Gartner a identificat lipsa datelor pregătite pentru GenAI ca principala cauză a eșecului implementărilor.

Datele pregătite pentru inteligență artificială merg dincolo de simpla vectorizare a documentelor dvs. cu cuvinte – este vorba despre unificarea surselor dvs. izolate, lucrul cu formate complexe precum intrările multimodale, curățarea datelor dvs., îmbunătățirea datelor dvs., introducerea lor într-un format cu care LLM-urile pot lucra, fragmentarea la nivelul optim de granularitate pentru a menține acuratețea și a reduce costurile, indexarea inteligentă, conectarea la un sistem de recuperare performant etc.

Acestea sunt provocări majore care necesită competențe și unelte dedicate – într-un sondaj al constructorilor de RAG care dezvoltă soluții în cadrul unor întreprinderi mari pe care l-am realizat, pregătirea datelor a fost clasificată ca parte cea mai scumpă, consumatoare de timp și tehnic provocatoare a construcției, urmată îndeaproape de recuperarea informațiilor.

Cum diferențiați Pryon RAG Suite de soluțiile enterprise oferite de Microsoft , Google (GOOGL ) sau OpenAI?

Diferențierea specifică variază de la un jucător la altul, dar la un nivel general, jucătorii mari de tehnologie se concentrează pe a fi “interfața” către inteligența artificială la locul de muncă. Pryon se concentrează la un nivel mai fundamental al stivei – stratul de cunoștințe. Pryon rezolvă problemele profunde de pregătire a datelor și recuperare, în timp ce jucătorii mari de tehnologie se concentrează pe oferirea unor soluții de inteligență artificială cuprinzătoare care pot servi unor cazuri de utilizare RAG simple, dar adesea se destramă în fața complexităților reale ale cazurilor de utilizare din întreprinderi și guvern. Pryon poate fi, de asemenea, complementară cu aceste sisteme, conținutul generat de Copilot, Gemini sau GPT conectându-se la Stratul de Cunoștințe Pryon pentru a fi organizat și pregătit pentru utilizare de aplicații și agenți downstream.

Cum abordați conformitatea și utilizarea etică a inteligenței artificiale, având în vedere evoluția reglementărilor de inteligență artificială, cum ar fi Actul UE privind inteligența artificială și ghidurile SUA privind inteligența artificială?

Pe măsură ce reglementările de inteligență artificială evoluează la nivel global, Pryon rămâne angajat să respecte reglementările și să implementeze inteligența artificială într-un mod responsabil. Abordarea noastră se aliniază cu cadre precum Actul UE privind inteligența Artificială, ghidurile SUA privind inteligența artificială și principiile de inteligență artificială responsabilă (RAI) ale Departamentului Apărării, asigurând că soluțiile noastre de inteligență artificială sunt de încredere, transparente și guvernabile. Prin integrarea practicilor riguroase de evaluare, urmărire și monitorizare continuă pe parcursul ciclului de viață al inteligenței artificiale, Pryon împuternicește organizațiile să utilizeze inteligența artificială într-un mod responsabil, respectând în același timp cele mai înalte standarde reglementare și etice.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre Pryon ar trebui să viziteze Pryon.