Erik Schwartz, Chief AI Officer (CAIO) Tricon Infotech – Interviu în serie

Erik Schwartz este Chief AI Officer (CAIO) Tricon Infotech. o companie de consultanță și servicii software de top. Tricon Infotech livrează soluții eficiente, automate și transformări digitale complete prin produse personalizate și implementări enterprise

Erik Schwartz este un executiv și antreprenor experimentat în tehnologie, cu peste două decenii de experiență în sectorul tehnologic, specializat la intersecția dintre IA, recuperarea informațiilor și descoperirea cunoștințelor. De-a lungul carierei sale, Erik a fost în fruntea integrării platformelor de mari dimensiuni și a integrării IA în tehnologiile de căutare, îmbunătățind semnificativ interacțiunea utilizatorului și accesibilitatea informațiilor. Funcțiile sale anterioare au inclus roluri cheie la Comcast, Elsevier și Microsoft, unde a condus inițiativele de IA, căutare și LLM pionier.

Călătoria profesională a lui Erik este marcată de dedicația sa pentru inovație și de credința sa în puterea colaborării. El a condus în mod constant echipele spre livrarea rapidă a soluțiilor inovatoare, stabilindu-se ferm ca un lider de încredere în comunitatea tehnologică. Lucrările sale, mai recent la proiectul Scopus AI de la Elsevier, subliniază angajamentul său de a redefini granițele modului în care interacționăm cu informațiile și de a crea o relație de încredere cu utilizatorii.

În calitate de Chief AI Officer (CAIO), Erik folosește experiența sa vastă pentru a dezvolta și a pune în aplicare strategii cuprinzătoare de IA pentru clienții Tricon. Procesul său amănunțit nu numai că demistifică IA, dar asigură și că aceste afaceri sunt echipate pentru a reuși și a prospera în peisajul competitiv al tehnologiei IA. Erik este pasionat de promovarea creșterii și inovării, împărtășindu-și ideile pentru a inspira și a împuternici organizațiile să valorifice puterea transformatoare a IA în mod eficient.

Puteți împărtăși câteva aspecte deosebite ale călătoriei dvs. profesionale care v-au condus la rolul actual de Chief AI Officer la Tricon Infotech?

Am fost implicat în domeniul Recuperării Informațiilor pe tot parcursul carierei mele. Călătoria mea a început la începutul anilor ’90 ca Web Master la începuturile Internetului. În această perioadă formativă, m-am concentrat pe construirea de biblioteci digitale pentru agenții guvernamentale, universități și companii media, ceea ce a pus bazele expertizei mele în sistemele de informații digitale.

În anii 2000, am trecut la a lucra cu furnizorii de motoare de căutare, unde am dezvoltat abilitățile mele în tehnologiile de căutare. Această fază a carierei mele a fost marcată de o creștere semnificativă și de învățare prin diverse achiziții, ceea ce m-a condus în final să mă alătur Microsoft în 2008. La Microsoft, am jucat un rol cheie în dezvoltarea și îmbunătățirea platformelor de descoperire a cunoștințelor, conducând inovația și îmbunătățind accesibilitatea informațiilor pentru utilizatori.

După perioada mea la Microsoft, am condus inițiative la corporații majore precum Comcast și Elsevier, unde am fost responsabil pentru gestionarea platformelor de descoperire a cunoștințelor de mari dimensiuni. Aceste experiențe au fost instrumentale în modelarea abordării mele față de IA și recuperarea informațiilor, culminând cu rolul meu actual de Chief AI Officer la Tricon Infotech. Aici, folosesc experiența mea vastă pentru a conduce strategii și soluții de IA care împuternicesc clienții noștri să valorificeze pe deplin potențialul datelor lor.

Cum au influențat experiențele dvs. la companii precum Comcast, Elsevier și Microsoft abordarea dvs. față de integrarea IA și tehnologiile de căutare?

De-a lungul carierei mele, am fost profund concentrat pe tehnici de procesare a limbajului natural (NLP) și învățare automată. Inițial, aceste tehnologii se bazau pe sisteme simple bazate pe reguli. Cu toate acestea, pe măsură ce seturile de date au crescut și puterea de calcul a devenit mai robustă, am îmbunătățit semnificativ experiența utilizatorilor prin extragerea automată a datelor și reintroducerea lor în algoritmi pentru a-și îmbunătăți performanța.

La Microsoft, după achiziționarea FAST, am fost manager de produs în echipa SharePoint. În acest rol, am fost implicat în integrarea tehnologiilor de căutare avansate în sistemele de gestionare a conținutului enterprise, îmbunătățind capacitățile de recuperare a informațiilor și colaborare pentru afaceri.

La Comcast, am construit o platformă de descoperire a cunoștințelor care a alimentat întreaga afacere cu video, permițând utilizatorilor să caute și să descopere conținut pe cutii set-top, dispozitive mobile și web. Această motor de căutare a fost scalat pentru a gestiona peste 1 miliard de solicitări pe zi, îmbunătățind semnificativ experiența utilizatorului prin oferirea de recomandări de conținut rapide și precise și rezultate de căutare.

Una dintre experiențele cele mai transformatoare a fost la Elsevier, unde am lansat o experiență de IA generativă pentru Scopus, unul dintre produsele lor cele mai de încredere. Această inițiativă a utilizat un model de limbaj mare (LLM) pentru a ajuta utilizatorii să pună întrebări mai bune și să obțină răspunsuri mai precise din baza de date a comunicărilor științifice. Abordarea bazată pe LLM a asigurat acuratețea și încrederea deplină a peste 90 de milioane de articole conținute în baza de date, demonstrând puterea IA de a îmbunătăți cercetarea academică și diseminarea cunoștințelor.

Ce vă entuziasmează cel mai mult despre avansările actuale în IA generativă și potențialele sale aplicații?

Una dintre cele mai mari provocări istorice în Recuperarea Informațiilor a fost menținerea contextului. Pentru oameni, acesta este un proces natural, dar pentru mașini, găsirea informațiilor a fost tradițional o experiență tranzacțională: puneți o întrebare, obțineți un răspuns. Aprofundarea într-un subiect a necesitat punerea de întrebări din ce în ce mai specifice. IA generativă revoluționează această abordare, permițând o interacțiune conversațională și contextuală, asemănătoare unei conversații naturale cu cineva pe care tocmai l-ați întâlnit.

Mai mult, IA generativă incorporează tehnici suplimentare care îmbunătățesc înțelegerea mai profundă, care au fost istoric dificile pentru motoarele de căutare tradiționale. De exemplu, modelele de limbaj mare (LLM) pot gestiona cu ușurință aspecte precum tonul, analiza sentimentului, înțelegerea semantică și disambiguizarea. Aceste capacități permit LLM-urilor să înțeleagă nuancele limbajului uman și contextul cu ușurință, oferind răspunsuri mai precise și mai semnificative de la bun început. Această evoluție mă entuziasmează cel mai mult, deoarece deschide o multitudine de posibilități pentru crearea de aplicații mai intuitive, mai receptive și mai inteligente în diverse domenii.

Cum diferă abordarea Tricon Infotech față de GenAI de cea a altor companii din industrie?

În spațiul GenAI, există două domenii de focalizare principale. Primul, care primește o atenție semnificativă din partea unor dintre cei mai mari furnizori de tehnologie, este antrenarea și ajustarea modelelor de IA. Al doilea domeniu, în care practicienii GenAI excelă cu adevărat, este inferența – utilizarea GenAI pentru a crea produse și servicii valoroase.

La Tricon Infotech, ne concentrăm pe cel de-al doilea. Abordarea noastră este distinctă deoarece ne accentuăm pe aplicarea practică și pe implementarea rapidă. Am dezvoltat un program cuprinzător care ajută liderii de afaceri să identifice rapid cele mai impactante cazuri de utilizare pentru GenAI. Procesul nostru include o soluție de prototipare rapidă, care permite clienților să lucreze cu propriile date într-un mediu de testare IA. Această abordare asigură că ei pot vedea rezultate tangibile și pot interacționa cu insight-urile IA de la începutul ciclului de dezvoltare.

Mai mult, ne concentrăm radical pe timpul până la valoare. Obiectivul nostru este să ajutăm clienții să construiască și să implementeze aplicații cu față spre consumator în termen de 90 de zile. Acest calendar accelerat nu numai că stimulează inovația mai rapidă, dar asigură și că afacerile pot valorifica rapid beneficiile GenAI, creând noi fluxuri de venit și îmbunătățind satisfacția clienților.

Puteți discuta despre unele dintre principalele provocări în implementarea modelelor de limbaj mare (LLM) și a IA generativă în soluții enterprise?

Implementarea modelelor de limbaj mare (LLM) și a IA generativă în soluții enterprise prezintă mai multe provocări emergente. Prima și cea mai importantă provocare este încrederea. Întreprinderile trebuie să fie asigurate că sistemele de IA nu vor compromite proprietatea intelectuală sau informațiile corporative sensibile. Asigurarea securității datelor și obținerea garanțiilor corespunzătoare că IA nu va utiliza greșit datele este crucială pentru a obține încredere.

A doua provocare este problema halucinațiilor. IA generativă poate produce uneori răspunsuri confidențiale care sunt inexacte din punct de vedere factual. Acest lucru poate submina fiabilitatea sistemelor de IA. Tehnici precum ajustarea modelelor și utilizarea Generării Augmentate de Recuperare (RAG) pot ajuta la mitigarea apariției halucinațiilor, asigurând că răspunsurile IA sunt bazate pe date precise.

A treia provocare semnificativă este costul. Licențierea și scalarea LLM pot fi foarte costisitoare. Chiar și ofertele enterprise de la furnizorii mari precum Microsoft, Amazon și Google vin cu taxe de intrare ridicate și minimale. Prin urmare, este esențial pentru întreprinderi să monitorizeze și să gestioneze îndeaproape rentabilitatea investiției (ROI) pentru a asigura că implementarea soluțiilor de IA este viabilă din punct de vedere economic.

Puteți explica abordarea structurată pe care Tricon Infotech o folosește pentru a dezvolta soluții enterprise personalizate de GenAI?

Tricon Infotech este o companie de dezvoltare de produse care se diferențiază prin oferirea de servicii gestionate prin echipe de produse dedicate și complete, în loc de augmentarea tradițională a personalului. Abordarea noastră implică desfășurarea unor echipe de produse complete care pot gestiona fiecare aspect al ciclului de viață al dezvoltării de produse, inclusiv cercetarea utilizatorului, proiectarea experienței utilizator (UX), dezvoltarea front-end și back-end, testarea automată, implementarea, scalarea și operațiunile continue.

Acest model de serviciu gestionat cuprinzător asigură că clienții noștri pot se concentreze direct pe capturarea valorii din datele lor, fără complexitățile și cheltuielile suplimentare de gestionare a resurselor separate. Driverul nostru cheie este timpul până la valoare, ceea ce înseamnă că ne prioritizăm livrarea beneficiilor tangibile rapid și eficient. Obiectivul nostru este să construim relații generative pe termen lung cu clienții noștri, adăugând în mod constant valoare și iterând prin procesul de dezvoltare a funcțiilor.

Abordarea noastră structurată este concepută pentru a fi agilă și receptivă, permițându-ne să ne adaptăm rapid la noi provocări și oportunități în peisajul IA. Prin valorificarea capacităților depline ale echipelor noastre multidisciplinare, livrăm soluții de GenAI personalizate care sunt adaptate nevoilor specifice ale fiecărei întreprinderi. Această abordare nu numai că ne diferențiază de firmele tradiționale de augmentare a personalului, dar asigură și că oferim soluții holistice, de la capăt la capăt, care au un impact semnificativ asupra afacerilor.

Care sunt exemple de probleme din lumea reală pe care soluțiile GenAI ale Tricon au abordat cu succes?

1. Învățământ la distanță – transformarea materialelor media tradiționale și a materialelor educaționale legacy în conținut interactiv multi-modal. Acest lucru permite clienților noștri să reutilizeze conținutul existent pentru a se adapta la noi modalități de învățare și a ajunge la elevi pe platformele unde aceștia sunt deja prezenți. Mai mult, conținutul poate fi reutilizat în programe de învățământ hiper-personalizate care pot adapta automat la nevoile și stilurile de învățare ale elevului (audio, vizual, etc.)
2. IA privată – ajutarea clienților să construiască soluții de IA de încredere care rămân private și respectă regulile de acces ale clienților, menținând în același timp costurile și ajutând la scalarea în diversele funcții ale întreprinderii, ajutând profesioniștii supraîncărcați și serviciile partajate să se extindă mai bine în cadrul organizației, înțelegând în mod nativ diversele reguli și restricții de politică distribuite geografic. Aceste IA private nu numai că vor servi întreprinderii, dar vor genera și noi fluxuri de venit pentru clienții noștri.
3. Automatizarea proceselor – există încă un număr masiv de organizații care se bazează pe procese manuale și integrări de date cu “scaunul de rotire”. IA ajută la conectarea sistemelor diverse prin crearea unor straturi inteligente care nu numai că pot valida datele, dar pot și înțelege semnalul specific creat de setul unic de date sau de instrumente și pot ajuta la rutarea eficientă a fluxurilor de lucru, identificând în același timp problemele lanțului de aprovizionare

Care este rolul învățării continue și al creșterii în menținerea avansului în domeniul rapid evolutiv al IA?

Una dintre cele mai semnificative provocări în domeniul IA este dezvoltarea competențelor personalului. Există o nouă generație de lucrători care înțeleg în mod intuitiv uneltele de IA și tehnologiile. Cu toate acestea, există și o generație mai veche care are nevoie să înțeleagă ce pot și ce nu pot face aceste unelte. Învățarea continuă este crucială pentru a acoperi această diferență.

Uneltele de IA au potențialul de a îmbunătăți dramatic productivitatea, permițând afacerilor să realizeze mult mai mult cu resurse semnificativ mai mici, reducând astfel timpul și costurile. Pentru ca aceste beneficii să fie realizate, angajații trebuie să fie deschiși să învețe modalități noi de lucru și să integreze aceste unelte în fluxurile lor de lucru.

Mai mult, este esențial să se abordeze teama de securitate a locului de muncă. Angajații trebuie să înțeleagă că cei care adoptă învățarea continuă și creșterea vor fi mai bine echipați pentru a integra noile unelte de IA în rutina zilnică, conducând în cele din urmă la o securitate mai mare a locului de muncă. Realitatea este că succesul în viitorul condus de IA va veni pentru cei care caută activ să înțeleagă și să valorifice aceste tehnologii în evoluție.

Cum vă imaginați viitorul IA, transformând tehnologia de căutare și interacțiunea utilizatorului în următorul deceniu?

Suntem deja martorii unei schimbări semnificative de la motoarele de căutare tradiționale la uneltele de IA generativă pentru interogări inițiale. Această schimbare este condusă de capacitatea IA generativă de a oferi răspunsuri directe și soluții, eliminând nevoia de a traversa multiple site-uri sau resurse independent. În viitorul apropiat, va deveni obișnuit ca IA să participe la ședințe, să ia acțiuni și să gestioneze sarcini rutiniere, conducând la o reducere semnificativă a rolurilor anumitor funcții în cadrul întreprinderilor.

Una dintre principalele provocări care rămân este găsirea modalității de a monetiza IA generativă, deoarece modelul tradițional de publicitate poate întâmpina obstacole semnificative în acest nou peisaj. Prezicerea mea este că datele vor deveni din ce în ce mai valoroase, acționând mai mult ca o monedă pe măsură ce navigăm în această lume nouă. Această schimbare va necesita modele de afaceri inovatoare care să valorifice capacitățile unice ale IA, asigurând în același timp că utilizatorii și întreprinderile pot obține beneficii tangibile din interacțiunile lor.

În general, viitorul IA în tehnologia de căutare și interacțiunea utilizatorului promite să fie transformativ, făcând recuperarea informațiilor mai intuitivă și eficientă, în timp ce reconfigurează modul în care abordăm interacțiunile digitale și funcțiile enterprise.

Care este sfatul practic pe care l-ați da afacerilor care doresc să valorificeze IA pentru a conduce succesul și inovația?

Nu vă temeți de tehnologie. Începeți prin a face uneltele de IA disponibile angajaților pentru a asigura că datele și proprietatea intelectuală (IP) rămân securizate. Mulți angajați folosesc deja unelte de IA, dar fără o guvernanță corespunzătoare, există riscul de a le utiliza greșit. Prin urmare, este crucial să dezvoltați competențele personalului pentru a înțelege riscurile implicate și cum să utilizeze aceste unelte în siguranță și eficient.

În plus, este esențial să acordați o atenție deosebită măsurilor de succes. Uneltele de IA pot fi scumpe, dar costurile sunt așteptate să scadă în timp. Cu toate acestea, este important să păstrați o focalizare clară pe rentabilitatea investiției (ROI) pentru a gestiona costurile și a înțelege impactul asupra afacerii dvs. Prin a face acest lucru, puteți valorifica IA pentru a conduce inovația și succesul, asigurându-vă în același timp că beneficiile depășesc cheltuielile.

Mulțumim pentru acest interviu excelent; cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Tricon Infotech.