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

Erik Schwartz este Chief AI Officer (CAIO) la 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 domeniul tehnologiei, 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 la scară largă și a integrării IA în tehnologiile de căutare, îmbunătățind semnificativ interacțiunea utilizatorului și accesibilitatea informațiilor. A ocupat funcții cheie la Comcast (CMCSA ), Elsevier și Microsoft (MSFT ), unde a condus inițiative de IA, căutare și LLM pionier

Calea profesională a lui Erik este marcată de dedicarea sa pentru inovare și convingerea sa în puterea colaborării. A condus echipele către livrarea rapidă a soluțiilor inovatoare, stabilindu-se ferm ca un lider de încredere în comunitatea tehnologică. Lucrul său, cel mai recent pe proiectul Scopus AI de la Elsevier, subliniază angajamentul său de a redefini granițele modului în care interacționăm cu informațiile și creăm o relație de încredere cu utilizatorii.

În calitate de Chief AI Officer (CAIO), Erik folosește experiența sa vastă pentru a dezvolta și implementa strategii cuprinzătoare de IA pentru clienții Tricon. Procesul său detaliat 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 perspectivele pentru a inspira și a împuternici organizațiile să exploateze puterea transformatoare a IA în mod eficient.

Puteți împărtăși câteva aspecte din cariera dvs. 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 lucrul cu furnizorii de motoare de căutare, unde am dezvoltat abilitățile mele în tehnologiile de căutare. Această etapă a carierei mele a fost marcată de o creștere semnificativă și învățare prin diverse achiziții, ceea ce m-a condus în final la Microsoft în 2008. La Microsoft, am jucat un rol crucial în dezvoltarea și îmbunătățirea platformelor de descoperire a cunoștințelor, conducând inovația și îmbunătățind accesibilitatea informațiilor pentru utilizatori.

Ulterior, am condus inițiative la corporații majore, cum ar fi Comcast și Elsevier, unde am fost responsabil pentru gestionarea platformelor de descoperire a cunoștințelor la scară largă. 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 exploateze pe deplin potențialul datelor lor.

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

De-a lungul carierei mele, am fost profund implicat în 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 utilizatorului prin colectarea automată a datelor și reintroducerea lor în algoritmi pentru a 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 de video, permițând utilizatorilor să caute și să descopere conținut pe cutii set-top, dispozitive mobile și web. Acest motor de căutare a fost scalat pentru a gestiona peste 1 miliard de solicitări pe zi, îmbunătățind semnificativ experiența utilizatorului prin oferirea de recomandări rapide și precise de conținut și rezultate de căutare.

Una dintre cele mai transformative experiențe 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 LLM a asigurat acuratețea și încrederea completă 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 despre 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. IA generativă revoluționează această abordare, permițând o interacțiune conversațională și contextuală, asemănătoare unei conversații naturale cu cineva pe care tocmai l-ați întâlnit.

În plus, 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 imediat.

Cum se diferențiază abordarea Tricon Infotech față de IA generativă de cea a altor companii din industrie?

În spațiul IA generativă, există două zone de focalizare principale. Prima, care primește o atenție semnificativă din partea unor dintre cei mai mari furnizori de tehnologie, este antrenarea și finisarea modelelor de IA. A doua zonă, unde practicienii de IA generativă excelă cu adevărat, este inferența – utilizarea IA generative pentru a crea produse și servicii valoroase.

La Tricon Infotech, ne concentrăm pe aceasta din urmă. Abordarea noastră este distinctă pentru că punem accent 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 IA generativă. Procesul nostru include o soluție de prototipare rapidă, permițând clienților să lucreze cu propriile date într-un mediu de testare IA. Acestă abordare asigură că pot vedea rezultate tangibile și pot interacționa cu insight-urile IA devreme în ciclul de dezvoltare.

În plus, avem un focus radical pe timpul până la valoare. Obiectivul nostru este să ajutăm clienții să construiască și să implementeze aplicații cu față către consumator în termen de 90 de zile. Acest calendar accelerat nu numai că stimulează inovația mai rapidă, dar asigură și că afacerile pot capitaliza rapid pe beneficiile IA generative, creând fluxuri de venituri noi și îmbunătățind satisfacția clienților.

Puteți discuta despre unele dintre provocările cheie în implementarea modelelor de limbaj mare (LLM) și a IA generative în soluții enterprise?

Implementarea modelelor de limbaj mare (LLM) și a IA generative 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 adecvate 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 finisarea modelelor și utilizarea Generării Augmentate de Recuperare (RAG) pot ajuta la mitigarea apariției halucinațiilor, asigurând că răspunsurile IA sunt bazate pe date precise.

Cea de-a treia provocare semnificativă este costul. Licențierea și scalarea modelelor LLM pot fi foarte costisitoare. Chiar și ofertele enterprise de la furnizori importanți precum Microsoft, Amazon (AMZN ) și Google (GOOGL ) 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 se 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 IA generativă?

Tricon Infotech este o companie de dezvoltare de produse care se diferențiază prin oferirea de servicii gestionate prin echipe de produse complete și dedicate, mai degrabă decât prin consolidarea tradițională a personalului. Abordarea noastră implică implementarea unor echipe de produse complete care pot gestiona fiecare aspect al ciclului de viață al dezvoltării de produse, incluzând cercetarea utilizatorilor, proiectarea experienței utilizator (UX), dezvoltarea front-end și back-end, automatizarea testării, 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 cu gestionarea resurselor separate. Driverul nostru cheie este timpul până la valoare, ceea ce înseamnă că ne concentrăm pe livrarea beneficiilor tangibile rapid și eficient. Obiectivul nostru este să construim relații generative pe termen lung cu clienții noștri, continuând să adăugăm valoare și să iterăm 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 IA generativă personalizate, adaptate nevoilor specifice ale fiecărei întreprinderi. Această abordare nu numai că ne diferențiază de firmele tradiționale de consolidare 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 reale pe care soluțiile de IA generativă ale Tricon au rezolvat cu succes?

1. E-Learning – transformarea conținutului media tradițional și a materialului educațional 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 pentru a ajunge la elevi pe platformele pe care aceștia le utilizează deja. Mai mult, conținutul poate fi ulterior reutilizat în programe de învățare hiper-personalizate care se pot adapta automat la nevoile și stilurile de învățare ale elevului (audio, vizual, etc.)
2. Private AI – ajutarea clienților să construiască soluții de IA enterprise care rămân private și respectă regulile de acces ale clienților, menținând în același timp costurile și ajutând la scalarea în diferitele funcții ale întreprinderii, ajutând profesioniștii și serviciile partajate să se extindă mai bine în organizație, 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 fluxuri de venituri noi pentru clienții noștri.
3. Automatizarea proceselor – există încă un număr masiv de organizații care se bazează pe procese manuale și integrarea datelor prin “swivel chair”. IA ajută la conectarea sistemelor prin crearea unor straturi inteligente care nu numai că pot valida datele, dar pot înțelege și semnalul unic creat de setul de date sau instrumentarea 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 trebuie să înțeleagă ce pot și ce nu pot face aceste unelte. Învățarea continuă este crucială pentru a acoperi această lacună.

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 a se materializa aceste beneficii, angajații trebuie să fie deschiși să învețe modalități noi de lucru și să integreze aceste unelte în fluxurile lor de lucru.

În plus, 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 lor zilnică, conducând în final la o securitate mai mare a locului de muncă. Realitatea este că succesul în viitorul condus de IA va veni pentru cei care sunt dispuși să înțeleagă și să valorifice aceste tehnologii în evoluție.

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

Deja asistăm la o schimbare semnificativă de la motoarele de căutare tradiționale la uneltele de IA generativă pentru întrebări inițiale. Această schimbare este condusă de capacitatea IA generative 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 provocările cheie care rămân este figura cum să se monetizeze 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 ca o monedă pe măsură ce navigăm acest nou world. Această schimbare va necesita modele de afaceri inovatoare care valorifică capacitățile unice ale IA, asigurând în același timp că utilizatorii și întreprinderile pot obține valoare tangibilă din interacțiunile lor.

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

Care sunt sfaturile practice pe care le-ați oferi afacerilor care doresc să valorifice IA pentru a conduce succesul și inovația?

Nu vă temeți de tehnologie. Începeți prin a face uneltele de IA disponibile angajaților pentru a vă asigura că datele și proprietatea intelectuală (IP) rămân securizate. Mulți angajați folosesc deja unelte de IA, dar fără o guvernanță adecvată, există riscul de a le utiliza în mod necorespunzător. 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 urmare, puteți valorifica IA pentru a conduce inovația și succesul, asigurându-vă în același timp că beneficiile depășesc cheltuielile.

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