Jim McGowan, șeful produsului la ElectrifAi – Seria de interviuri

Jim McGowan este șeful produsului la ElectrifAi, care se specializează în extragerea unor cantități masive de date disparate, transformând datele haotice structurate și nestructurate în informații de afaceri actionabile.

Ce v-a atras în lumea învățării mașinilor și a inteligenței artificiale?

Am întâlnit pentru prima dată învățarea mașinilor în timp ce obțineam un doctorat pentru lucrările mele în știința cognitivă. Sistemele de inteligență artificială constau în mare parte în distilarea experienței unui expert într-un grafic de flux. Acest lucru părea să funcționeze intuitiv, dar sistemele au devenit rapid prea complexe și nu și-au îndeplinit promisiunile. Problemele mici puteau fi rezolvate, dar soluțiile practice pentru problemele din lumea reală erau inaccesibile. Puteți spune că construirea unor sisteme practice a fost în sine impracticabilă. Apoi a apărut învățarea mașinilor. Acest lucru a schimbat totul. Învățarea mașinilor a deblocat promisiunea inteligenței artificiale. ElectrifAi îndeplinește această promisiune prin construirea de soluții pentru a ajuta clienții noștri să-și conducă afacerile mai bine.

ElectrifAi utilizează ceva numit Inteligență Artificială Practică pentru a ghida companiile să facă mai mult cu datele pe care le au deja. Puteți explica cum definește ElectrifAi Inteligența Artificială Practică?

Noi folosim datele clienților pentru a oferi informații clare și actionabile pentru nevoi reale de afaceri. Ne ajută să luăm decizii mai bune, mai repede. Inteligența Artificială Practică constă în rezolvarea unei probleme reale de afaceri cu o soluție care funcționează bine, se bazează pe o înțelegere clară a datelor, are un rezultat definitiv, se integrează în procesele și instrumentele existente, este livrată la timp și oferă o valoare de afaceri extraordinară. Nu cerem companiilor să-și înlocuiască sistemele de date. Nu cerem un anumit model de afaceri. Nu petrecem un an pentru a livra poate ceva care este un compromis față de ceea ce clientul a încercat să facă. Oferim o soluție flexibilă, de înaltă calitate, care este ușor de utilizat și face ceea ce trebuie să facă foarte, foarte bine. Acesta este Inteligența Artificială Practică.

Ne asigurăm cu fiecare soluție că atingem următoarele:

• Cea mai bună valoare a timpului de valoare
• Cea mai bună curățare a datelor
• Cele mai bune informații
• Cea mai bună rentabilitate a investițiilor

Puteți oferi detalii despre modul în care ElectrifAi permite companiilor să utilizeze această Inteligență Artificială Practică?

Extragem date din toate sistemele – indiferent dacă sunt baze de date dezvoltate personalizate, soluții foarte personalizate de la furnizori importanți sau chiar și o descărcare de date dintr-o aplicație moștenită. Curățăm și înțelegem aceste date și găsim semnale clare și semnificative în toată acea haos. Apoi folosim învățarea mașinilor pentru a extrage informații valoroase din aceste semnale și, în final, indicăm cum să acționăm pe baza acestor informații. SpendAi este un exemplu excelent. Folosim învățarea mașinilor pentru a curăța datele și, ulterior, mai multă învățare mașinilor pentru a categorisi 98-99% din datele tuturor sistemelor de achiziții ale clientului. Chiar permitem clientului să controleze această categorisire la un nivel granular, în doar câteva secunde, prin intermediul unei interfețe de drag-and-drop. Acest lucru este unic și incredibil de puternic. Apoi aplicăm un alt grup de algoritmi de învățare mașinilor pentru a oferi o vedere clară și simplă a modului în care se cheltuie banii. Folosim învățarea mașinilor pentru a analiza contractele și a extrage clauze cheie. Apoi aplicăm încă mai multă învățare mașinilor pentru a face recomandări specifice. De exemplu, un client ar putea avea dreptul la o reducere dintr-o clauză îngropată într-un termen contractual. Sau ar putea depinde prea mult de un furnizor dintr-o categorie care se află la risc financiar. Un client ar putea subutiliza poziția sa față de un furnizor pentru că furnizorul operează sub multiple nume și în multiple divizii ale companiei. Suprafațăm și curățăm toate acestea, astfel încât clientul să poată reduce cheltuielile, să crească capitalul de lucru și să reducă riscul.

Puteți discuta despre PulmoAi CT și despre modul în care poate crește eficiența pentru radiologi și poate îmbunătăți rezultatele radiologice?

PulmoAi CT este un produs avansat de analiză a imaginilor, conceput special pentru scanări pulmonare CT. Combinând Inteligența Artificială Practică, învățarea mașinilor și tehnologia de prelucrare a imaginilor, PulmoAi CT segmentează automat scanările pulmonare pixel cu pixel, fără a estompa sau distorsiona imaginile, așa cum se întâmplă cu tehnologiile similare. Rezultatul: imagini 3D clare, care permit identificarea imediată a indicațiilor pentru tumori, noduli, COVID-19 și alte anomalii. Cu PulmoAi CT, radiologii pot zooma ușor pe detalii pulmonare, vizualizându-le alături de analize clinice și imagini originale. PulmoAi CT cuantifică fiecare caracteristică a plămânului cu metrice precise, inclusiv dimensiunea caracteristicii, extinderea morfologică și volumetrică. Acest lucru permite monitorizarea atentă a progresiei anomaliilor, chiar și în prezența mai multor morbidități.

PulmoAi CT este o tehnologie foarte diferită de orice produs de pe piață sau chiar de laborator. Rezultatele sunt revoluționare. Nu există nimic similar. Nu este o abordare brută care necesită zeci de mii de exemple pentru a funcționa. PulmoAi CT produce rezultate în timp ce alte soluții de inteligență artificială sunt încă în căutarea datelor de antrenament. Este puternic și va schimba ceea ce pot face radiologii.

O altă tehnologie ElectrifAi este PulmoAi X-ray, care abordează direct utilizarea radiografiilor în zonele de criză. Puteți discuta despre această tehnologie?

PulmoAi X-ray abordează direct utilizarea radiografiilor în zonele de criză de astăzi. Adaptându-se la provocările specifice pandemiei, PulmoAi X-ray merge mai departe decât simpla diferențiere între plămânii sănătoși și cei infectați cu COVID-19. Soluția bazată pe cloud identifică diferențele critice între pacienții cu coronavirus care sunt trimiși acasă și se recuperează în siguranță și cei care se întorc în spital și necesită intubare. Antrenată pe scanări pulmonare din spitalele din zonele de criză, PulmoAi X-ray utilizează tehnologii de rețele neurale de învățare profundă pentru a identifica anomalii critice asociate cu COVID-19. PulmoAi X-ray este unică, deoarece este îngustă și răspunde la problema pe care spitalele din zonele de criză încearcă să o rezolve: va funcționa autoizolarea sau pacientul are nevoie de spitalizare?

O altă tehnologie este ContractAi, care utilizează inteligența artificială practică, învățarea mașinilor și prelucrarea limbajului natural pentru a citi, analiza și compara contracte în întreaga întreprindere. Puteți discuta despre această tehnologie și despre cele mai bune cazuri de utilizare pentru ea?

ContractAi este conceput pentru utilizatorii care interacționează cu contracte într-un rol operațional zilnic. De exemplu, ContractAi ajută persoanele dintr-un grup de achiziții care analizează cheltuielile în raport cu acordurile cu furnizorii. Recent, din cauza șocului economic datorat COVID-19, software-ul ajută companiile să înțeleagă orice avantaje pe care le-ar putea avea pentru a ieși din contractele cu furnizorii. Când această capacitate este conectată la produsul nostru SpendAi, puteți înțelege imediat impactul financiar al acestor avantaje. Unul dintre cele mai mari avantaje ale tehnologiei este că funcționează cu datele contractuale în orice format – nu există intrări manuale și nu este necesar un anumit format. Un alt avantaj este că tehnologia este special concepută pentru utilizatorii care folosesc contracte într-un rol operațional. Multe dintre tehnologiile de procesare a contractelor existente sunt concepute pentru avocați, care au o altă serie de preocupări.

Există altceva pe care ați dori să-l împărtășiți despre ElectrifAi?

Ca o companie globală de învățare mașinilor, avem o perspectivă unică asupra modului în care diferitele piețe se dezvoltă și utilizează învățarea mașinilor. Unul dintre avantajele acestei perspective este capacitatea noastră de a înțelege cum capacitățile de învățare mașinilor pot fi transpuse dintr-o geografie și/sau piață verticală în alta pentru a ajuta la rezolvarea unor probleme semnificative.

De exemplu, am petrecut ani de zile în întreaga lume, ajutând companiile să-și implice clienții prin știința datelor. Am folosit această expertiză pentru a ajuta industria sănătății din SUA cu implicarea pacienților, ajutând la repornirea sănătății și readucând pacienții în spitale pentru intervenții chirurgicale electiv critice.