Dr. Zohar Bronfman, Co-fondator și CEO al Pecan AI – Seria de interviuri

Dr. Zohar Bronfman este co-fondator și CEO al Pecan AI. Cu o expertiză profundă în psihologie computațională și știința datelor, Zohar a aplicat spiritul său antreprenorial inerent pentru a co-fonda Pecan, imediat după absolvirea studiilor universitare. Zohar deține două doctorate de la Universitatea Tel Aviv – unul în neuroștiințe cognitive computaționale și altul în istoria și filosofia științei și tehnologiei. De asemenea, el deține o diplomă de licență în economie de la Universitatea Deschisă a Israelului.

Înființată în 2018, Pecan AI este o platformă de analize predictive care utilizează Predictive GenAI inovatoare pentru a elimina barierele adoptării tehnologiei AI, făcând modelarea predictivă accesibilă tuturor echipelor de date și de afaceri. Ghidată de inteligența artificială generativă, companiile pot obține predicții precise în diverse domenii de afaceri fără a necesita personal specializat. Predictive GenAI permite definirea și antrenarea rapidă a modelelor, în timp ce procesele automate accelerează implementarea AI. Cu fuziunea Pecan a inteligenței predictive și generative, realizarea impactului de afaceri al AI este acum mult mai rapidă și mai ușoară.

Care a fost parcursul înființării Pecan AI și care sunt câteva dintre principalele repere atinse pe parcurs?

Înființarea Pecan AI a fost o adevărată călătorie plină de provocări. Totul a început când eu și co-fondatorul meu am participat la un concurs internațional de știință a datelor. Am creat un instrument de automatizare a pregătirii datelor care s-a transformat în prototipul Pecan, dar am ratat termenul limită și am pierdut. În loc să renunțăm, am decis să transformăm prototipul în ceva cu impact. Doar două luni după finalizarea doctoratelor noastre, în 2018, am închiriat o mică cameră la Universitatea Tel Aviv și am început să lucrăm din greu. Cu experiență limitată în afaceri, am prezentat ideea noastră investitorilor de capital de risc. Din fericire, Haim Sadger și Aya Peterburg de la S Capital au văzut potențialul și au investit 4 milioane de dolari, dându-ne impulsul de care aveam nevoie.

Unul dintre principalele repere a fost strângerea a 66 de milioane de dolari într-o rundă de serie C condusă de Insight Partners, cu sprijinul GV (fostul Google (GOOGL ) Ventures) și al altor investitori. Această finanțare ne-a permis să ne extindem la nivel global și să accelerăm eforturile noastre de dezvoltare.

Cum influențează backgroundul dvs. în neuroștiințe cognitive computaționale abordarea dvs. în dezvoltarea soluțiilor de inteligență artificială?

Backgroundul meu în neuroștiințe cognitive computaționale, împreună cu doctoratul meu în istoria și filosofia științei și tehnologiei, joacă un rol important în dezvoltarea soluțiilor de inteligență artificială. Aceste domenii mă ajută să înțeleg atât aspectele tehnice, cât și filosofice ale tehnologiei. Această perspectivă duală este incredibil de valoroasă în peisajul tehnologic în schimbare rapidă de astăzi. Ea îmi permite să creez produse de inteligență artificială care nu sunt doar avansate din punct de vedere tehnic, ci și etice și prietenoase cu utilizatorii.

Puteți explica conceptul de Predictive GenAI și cum integrează inteligența artificială generativă cu învățarea automată predictivă?

Desigur. Predictive GenAI se referă la combinarea inteligenței artificiale generative cu învățarea automată predictivă. Inteligența artificială generativă permite utilizatorilor să interacționeze cu datele prin limbaj natural, făcându-le mai ușor să pună întrebări și să ghideze inteligența artificială. Cu toate acestea, capacitățile sale predictive sunt limitate. Aici intervine învățarea automată predictivă, care procesează datele pentru a face predicții precise despre viitor. Combinând aceste două tehnologii, Predictive GenAI permite chiar și celor cu puțină experiență în știința datelor să creeze modele predictive și să le utilizeze în mod transparent, asemenea conversației cu ChatGPT.

Cum simplifică Predictive GenAI procesul de creare și implementare a modelelor predictive pentru afaceri?

Predictive GenAI simplifică procesul prin caracteristici precum Predictive Chat și Predictive Notebook. Predictive Chat acționează ca un ajutor AI, ghidând utilizatorii prin procesul de modelare utilizând limbajul natural. Formulează întrebări predictive pe baza preocupărilor de afaceri ale utilizatorului și generează un Predictive Notebook cu interogări SQL gata de utilizat și date de exemplu. Acest lucru înseamnă că utilizatorii nu trebuie să înceapă de la zero sau să aibă cunoștințe tehnice profunde pentru a obține predicții precise.

Puteți detalia studiul de caz referitor la CAA Club Group și cum Pecan AI a optimizat serviciile lor de asistență rutieră?

Desigur. CAA Club Group cheltuia o săptămână pentru a face previziuni manuale pentru asistența rutieră, ceea ce era timp-consuming și limitat. După implementarea Pecan AI, echipa lor de știință a datelor a dezvoltat peste 30 de modele pentru a genera previziuni pe termen scurt de două ori pe săptămână. Aceste previziuni predicționează volumul de apeluri și tipurile de servicii pe ore, asigurând personalul necesar și răspunsuri rapide, mai ales în timpul condițiilor meteorologice severe de iarnă. Platforma Pecan permite, de asemenea, îmbunătățirea continuă a acestor modele, sporind eficiența serviciilor.

Cum a beneficiat Credit Pros de utilizarea Pecan AI pentru predicția abandonului clienților și care au fost provocările specifice pe care le-a rezolvat pentru ei?

Credit Pros s-a confruntat cu provocări semnificative în ceea ce privește predicția abandonului clienților, un proces complex și care consuma mult timp. Implementarea Pecan AI a redus timpul de dezvoltare a modelului de la trei luni la doar câteva săptămâni, permițând strategii proactive de retenție. Acest proces eficientizat a permis TCP să prevadă cu acuratețe abandonul clienților și să dezvolte strategii eficiente pentru a-i reține, sporind în final veniturile lor.

Cum îmbunătățesc instrumentele Predictive Chat și Predictive Notebook experiența utilizatorului și fac analiza predictivă accesibilă utilizatorilor non-tehnici?

Predictive Chat utilizează inteligența artificială generativă pentru a crea notebook-uri personalizate pe baza întrebărilor de afaceri ale utilizatorului și a datelor. Utilizatorii pot interacționa cu chat-ul în limbaj natural, răspunzând la întrebări și urmând instrucțiunile, ceea ce simplifică procesul de creare a modelului. Notebook-ul Predictive include toate codurile necesare, permițând utilizatorilor să vizualizeze interogările, să creeze tabele personalizate și să înțeleagă logica setului de date de antrenament. Acest abordaj face analiza predictivă accesibilă utilizatorilor non-tehnici prin simplificarea pregătirii datelor și a creării modelului.

În ce moduri vedeți Predictive GenAI transformând diverse industrii și funcții de afaceri?

Predictive GenAI împuternicește afacerile să ia decizii bazate pe date cu o acuratețe și eficiență fără precedent. În producție și logistică, optimizează operațiunile prin previziuni de cerere și fluxuri de aprovizionare eficiente. În industriile centrate pe client, îmbunătățește satisfacția și loialitatea prin marketing țintit și recomandări personalizate. Predictive GenAI stimulează, de asemenea, inovația prin predicția tendințelor de piață, ghidarea dezvoltării de produse și accelerarea timpului de lansare pe piață. Aplicațiile sale se extind în domeniul sănătății pentru predicția bolilor și planurile de tratament personalizate, precum și în eforturile de sustenabilitate prin optimizarea utilizării resurselor și reducerea impactului asupra mediului.

Cum asigură Pecan AI acuratețea și fiabilitatea modelelor sale predictive?

Noi asigurăm acuratețea și fiabilitatea prin testări riguroase și validări continue. Pecan AI utilizează seturi de date separate de antrenament și testare pentru a evalua performanța modelului, similar cu notarea unui test școlar. Metricele cheie, cum ar fi acuratețea, precizia și rechemarea, sunt utilizate pentru a valida modelele în timpul dezvoltării și în producție. De asemenea, promovăm transparența prin predicții explicabile, ajutând utilizatorii să înțeleagă factorii care influențează fiecare predicție și să cultiveze încrederea în insight-urile bazate pe AI.

Cum vizionați evoluția rolului Predictive GenAI în următorii ani?

Privind spre viitor, viitorul inteligenței artificiale nu se referă doar la predicția evenimentelor, ci și la prescrierea acțiunilor pe baza acestor predicții. Predictive GenAI urmărește să automatizeze procesele de luare a deciziilor și să optimizeze operațiunile de afaceri. Cu toate acestea, este crucial să înțelegem riscurile asociate și să asigurăm utilizarea responsabilă a inteligenței artificiale. Pe măsură ce tehnologia evoluează, va juca un rol critic în îmbunătățirea eficienței operaționale, stimularea inovației și ghidarea deciziilor strategice în diverse industrii.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe pot vizita Pecan AI.