Radha Basu, CEO și fondator al iMerit – Seria de interviuri

Radha Basu, fondator și CEO al iMerit, și-a construit cariera la HP, petrecând 20 de ani cu gigantul tehnologic și ajungând în cele din urmă să conducă grupul său de soluții pentru întreprinderi. Apoi, a condus Support.com și a listat-o public ca CEO. Radha a fondat Anudip Foundation în 2007, împreună cu Dipak Basu, și apoi a fondat iMerit în 2012. Ea este considerată o antreprenoare de top în tehnologie și o pionieră în domeniul software-ului.

iMerit oferă soluții de date multimodale AI prin combinarea automatizării, a annotării experte umane și a analiticii avansate pentru a sprijini etichetarea datelor de înaltă calitate și reglarea modelului la scară.

Ai avut o călătorie remarcabilă – de la construirea operațiunilor HP în India la fondarea iMerit, cu misiunea de a ridica tinerii marginalizați din Bhutan, India și New Orleans. Ce te-a inspirat să înființezi iMerit și ce provocări ai întâmpinat la crearea unei forțe de muncă globale, incluzive, de la zero?

Înainte de a fonda iMerit, am fost președinte și CEO al SupportSoft, unde am condus compania prin ofertele sale publice inițiale și secundare, stabilind-o ca lider global în software-ul de automatizare a suportului. Această experiență mi-a arătat puterea combinării oamenilor și tehnologiei de la început.

În timp ce boom-ul tehnologic din India a creat noi oportunități, am observat că mulți tineri talentați din zonele defavorizate au fost lăsați în urmă. Am crezut în potențialul și dorința lor de a învăța. Odată ce au văzut cum software-ul poate alimenta tehnologii avansate, cum ar fi inteligența artificială, ei au adoptat cu entuziasm aceste cariere.

Am lansat iMerit cu o echipă mică și diversă, jumătate dintre care erau femei, și am crescut rapid de atunci. Adaptabilitatea și capacitatea noastră de a fi antrenați au fost cheia, mai ales în contextul în care cererea pe termen lung de specialiști calificați în domeniul datelor a crescut.

Astăzi, iMerit este un furnizor global de soluții de date AI pentru sectoare cheie, cum ar fi vehiculele autonome, inteligența artificială medicală și tehnologia. Munca noastră asigură că modelele de inteligență artificială ale clienților noștri sunt construite pe baza unor date de înaltă calitate și fiabile, ceea ce este esențial în medii cu risc ridicat.

În cele din urmă, puterea noastră stă în tehnologia solidă și în echipa noastră de angajați bine pregătiți și motivați, care prosperă într-o cultură suportivă și orientată spre învățare. Acest abordare a alimentat creșterea noastră, ne-a menținut cash-flow pozitiv și ne-a adus scoruri NPS ridicate și clienți loiali.

iMerit lucrează acum cu peste 200 de clienți, incluzând giganti tehnologici precum eBay și Johnson & Johnson (JNJ ). Ne poți descrie călătoria de creștere a companiei – de la primele zile până la a deveni un lider global în servicii de date AI?

Am avut ocazia de a urmări de aproape călătoria clienților noștri în domeniul inteligenței artificiale, colaborând de la experimente inițiale la producție la scară largă. Munca noastră se extinde de la start-up-uri la lideri globali în vehicule autonome și la întreprinderi majore. Prin antrenarea modelelor de la zero, am obținut o perspectivă fără egal asupra a ceea ce este necesar pentru a scala inteligența artificială în lumea reală.

Domeniul a evoluat constant și rapid. Rareori am văzut o tehnologie care să progreseze atât de dramatic într-un timp atât de scurt. Ne-am transformat de la un furnizor de servicii de annotare a datelor într-o companie de date AI completă, oferind soluții specializate pe tot parcursul ciclului de viață al inteligenței artificiale umane (HITL): annotare, validare, audit și testare de securitate. Gestionarea cazurilor limită și excepțiilor este vitală pentru implementarea în lumea reală, necesitând expertiză profundă și judecată nuanțată la fiecare etapă.

Cel mai mare nostru sector vertical este mobilitatea autonomă, unde gestionăm întreaga stivă de percepție, incluzând fuziunea senzorilor pentru vehiculele de pasageri, livrare, transport și agricultură. În sănătate, conducem imagistica clinică AI. În high-tech, suntem în fruntea reglării și validării GenAI, ceea ce necesită o sofisticare mai mare a fluxurilor noastre de lucru și a talentului.

Succesul în aceste domenii nu se rezumă doar la a avea experți – ci la cultivarea expertizei: abilitatea cognitivă de a contesta, antrena și contextualiza modelele de inteligență artificială. Acesta este ceea ce ne diferențiază echipele.

Creșterea noastră este alimentată de parteneriate pe termen lung, iar majoritatea celor mai importanți 10 clienți ai noștri au fost cu noi pentru mai mult de cinci ani. Pe măsură ce nevoile lor devin mai complexe, ne ridicăm continuu cunoștințele de domeniu, instrumentele, formarea și soluțiile. Atât stiva noastră tehnologică, cât și oamenii noștri trebuie să evolueze constant.

Fuziunea software-ului, automatizării, annotării și analiticii creează un cadru pentru intervenții umane în buclă foarte flexibile, rapide și precise. 70% din noile logo-uri sunt pe stiva noastră tehnologică, ceea ce necesită o transformare internă masivă. Din nou, cultura noastră asigură că echipele sunt dornice să învețe și să crească constant.

Care au fost cele mai importante momente din istoria iMerit – fie ele repere tehnologice sau decizii strategice – care au ajutat la modelarea traiectoriei companiei?

La un moment dat, când munca cu datele inteligenței artificiale era considerată un job de tip gig, am făcut o pariuță că aceasta va crește ca o carieră și va necesita complexitate și focalizare pe întreprinderi. Prin construirea unor echipe interne dedicate unor cazuri de utilizare avansate, am permis clienților noștri să scaleze rapid, culminând cu primul nostru contract de 1 milion de dolari pe lună în vehicule autonome, un reper care a validat abordarea noastră.

Blocarea din cauza COVID-19 ne-a testat agilitatea: am trecut de la a fi complet în birou la a fi complet remote aproape peste noapte, investind masiv în infrastructură, securitate și cultură. În câteva săptămâni, operațiunile clienților noștri s-au reluat, și am crescut atât veniturile, cât și numărul de angajați în acel an. Astăzi, cu 70% din echipa noastră revenită la birou, continuăm să valorificăm talentul remote, lansând Scholars, rețeaua noastră globală de experți în domeniu pentru reglarea și validarea GenAI. Indiferent dacă este vorba de un cardiolog sau de un matematician spaniol, cultura noastră de înaltă atingere atrage și motivează talente de top, ridicând direct calitatea și coerența soluțiilor noastre.

În 2023, am achiziționat Ango.ai, o platformă de etichetare a datelor și automatizare a fluxului de lucru bazată pe inteligență artificială, pentru a conduce următoarea generație de unelte de date AI. Această mișcare cheie a unit expertiza de domeniu a iMerit cu instrumentele avansate ale Ango, extinzându-ne capacitățile în radiologie, fuziune de senzori și reglare GenAI. Încă lucrăm cu uneltele clienților, dar mulți clienți noi sunt acum înscriși direct pe Ango Hub, atrași de fluxurile sale de lucru ușor de utilizat și de securitatea robustă, care sunt cerințe esențiale în industria noastră.

Întreprinderile ne spun constant că caută ce este mai bun din ambele lumi: expertiza umană pentru a asigura calitatea, combinată cu o platformă securizată și scalabilă care oferă automatizare și analitică. Combinarea forțelor cu Ango oferă exact asta, poziționându-ne în mod unic pentru a satisface cerințele complexe ale celor mai ambițioase proiecte de inteligență artificială și pentru a scala cu încredere.

iMerit este profund implicat în domenii avansate, cum ar fi vehiculele autonome, inteligența artificială medicală și GenAI. Care sunt unele dintre provocările unice de date cu care vă confruntați în aceste sectoare și cum le abordați?

Sarcinile legate de date reprezintă de obicei aproape 80% din timpul petrecut pe proiectele de inteligență artificială, făcându-le o componentă critică a pipeline-ului. Partea centrată pe date a inteligenței artificiale poate fi consumatoare de timp și scumpă dacă nu este gestionată corespunzător și la scară.

Calitatea datelor, și mai ales evitarea erorilor grave, este esențială în sectoarele critice în care operăm. Indiferent dacă este vorba de un algoritm de percepție sau de un detector de tumori, datele curate sunt esențiale în bucla de antrenament și validare.

Gestionarea excepțiilor este disproportional de valoroasă. Percepția umană asupra motivului pentru care ceva este în afara normei sau de ce un scenariu a întrerupt modelul creează o valoare imensă în a face modelul mai complet și robust.

În plus, ferestrele de context devin mai mari. Rezumăm notele clinice ale unei întregi consultări medic-pacient și analizăm anomaliile în imagini RMN pe baza nu numai a imaginii, ci și a contextului medical al pacientului. Experții în domeniu trebuie să stabilească rubrici pentru a analiza datele cu acuratețe și pentru a asigura calitatea.

Siguranța, confidențialitatea și protecția datelor sunt subiecte fierbinți. Ofițerul nostru de securitate trebuie să se protejeze împotriva accesului neautorizat, ștergerii și stocării datelor. Protocoalele de securitate, cum ar fi SOC2, HIPAA și TISAX, au fost zone majore de investiții pentru noi.

În cele din urmă, inginerii și arhitecții noștri de soluții lucrează constant la integrări personalizate și rapoarte, astfel încât nevoile unice ale clienților să fie reflectate în ultima milă. O abordare de tip “una pentru toți” nu funcționează în inteligența artificială.

Ai vorbit despre combinarea robotică și inteligență umană ca o cale mai sigură pentru inteligența artificială. Poți să explici ce arată acest flux de lucru în practică și de ce crezi că este mai bun decât încercarea de a elimina divergența creativă a inteligenței artificiale?

Inteligența artificială oferă scalabilitate, însemnând că companiile dezvoltă unelte pentru a automatiza procese lungi, tradițional efectuate de oameni. Dar oamenii oferă ultima milă de flexibilitate, certitudine și reziliență. Pe măsură ce serviciile livrate prin software continuă să prolifereze în inteligența artificială, companiile cele mai de succes vor combina eficient robotică cu practicile umane în buclă (HITL).

Vedem HITL ca o strat consistent în fiecare fază a ciclului de viață al dezvoltării și implementării inteligenței artificiale, și ca un stâlp al încrederii și siguranței. În consecință, inteligența umană va fi esențială pentru a corecta cursul dacă modelele eșuează. Aceste aplicații critice vor necesita mintea umană pentru a determina ce schimbări trebuie să fie făcute. Acesta este locul în care serviciile HITL vor deveni și mai semnificative pe măsură ce integrăm inteligența artificială în producție și operațiuni pe teren.

Platforma dvs. Ango Hub combină automatizarea cu expertiza umană în buclă. Cum îmbunătățește acest model hibrid calitatea datelor și performanța modelului în sistemele de inteligență artificială de producție?

Inteligența artificială și automatizarea oferă scalabilitate și viteză, în timp ce oamenii oferă nuanță, insight și supraveghere. HITL asigură implicarea umană la intersecțiile critice ale ciclului de viață al inteligenței artificiale – asigurând intrări de înaltă calitate, validând ieșiri, identificând cazuri limită, reglând modele pentru domenii și oferind judecată contextuală. Oamenii ajută la asigurarea acurateței prin examinarea și verificarea ieșirilor, prin detectarea halucinațiilor sau a erorilor de logică înainte de a provoca daune. Ei oferă, de asemenea, supraveghere în contexte sensibile din punct de vedere etic sau cu risc ridicat, în care LLM-urile nu ar trebui să ia decizii finale. Mai important, feedback-ul uman alimentează învățarea continuă, ajutând sistemele de inteligență artificială să se alinieze mai strâns cu obiectivele utilizatorilor în timp.

HITL ia multe forme. Experții umani se angajează în annotarea țintită, aplică raționament complex la cazuri limită și examinează conținutul generat de inteligența artificială, utilizând interfețe de verificare structurate. În loc de a evalua fiecare decizie, sistemele de escaladare contextuală sunt adesea implementate. Aceste sisteme direcționează doar ieșirile cu încredere scăzută sau anomaliile semnalizate către revizorii umani, echilibrând supravegherea cu eficiența.

O altă utilizare critică a HITL este reglarea agenților de inteligență artificială prin Învățarea de la Feedback-ul Uman (RLHF). Revizorii umani clasifică, rescriu sau oferă feedback asupra răspunsurilor agenților, ceea ce este deosebit de important în domenii sensibile, cum ar fi sănătatea, serviciile juridice sau suportul clienților. În același timp, testarea bazată pe scenarii și testarea de securitate permit evaluatorilor umani să testeze agenții în condiții adverse sau neobișnuite pentru a identifica și a remedia vulnerabilitățile înainte de implementare.

Potențialul deplin al inteligenței artificiale este realizat doar atunci când oamenii rămân în buclă, ghidând, validând și îmbunătățind fiecare etapă. Indiferent dacă este vorba de rafinarea ieșirilor agenților, de antrenarea buclelor de evaluare sau de curățarea conductelor de date fiabile, supravegherea umană adaugă structura și răspunderea de care inteligența artificială are nevoie pentru a fi de încredere și eficientă.

Cum rămâne iMerit înainte în ceea ce privește evaluarea, RLHF și serviciile de reglare, având în vedere evoluția rapidă a instrumentelor de inteligență artificială generativă?

Am lansat recent Laboratorul de Raționament Profund Ango Hub (DRL), o platformă unificată pentru reglarea și dezvoltarea interactivă a inteligenței artificiale generative, bazată pe raționamentul lanțului de gândire. DRL nostru permite procese în timp real și evaluări bazate pe preferințele umane, conducând la răspunsuri mai coerente și mai precise ale modelului la probleme complexe.

Progresele în modelele de inteligență artificială generativă și dezvoltarea de aplicații subliniază valoarea datelor curate, create de experți și validate. Cu Laboratorul de Raționament Profund Ango Hub, experții pot testa modele, identifica slăbiciuni și genera date curate, utilizând raționamentul lanțului de gândire. Ei interacționează cu modelele în timp real și trimit prompturi și corecturi înapoi, pas cu pas, într-un singur interfață.

Prin intermediul iMerit Scholars, Laboratorul de Raționament Profund Ango Hub rafinează procesele de raționament ale modelului. Acesta valorifică experiența vastă a iMerit cu fluxurile de lucru HITL. Experții proiectează scenarii cu mai multe etape pentru sarcini complexe, cum ar fi crearea de prompturi lanțului de gândire pentru probleme matematice avansate. iMerit Scholars examinează ieșirile, corectează erorile și capturează interacțiunile în mod transparent. Magia nu constă în a angaja un număr mare de oameni, ci în potrivirea și antrenarea experților în domeniu pentru a gândi în modul care beneficiază cel mai mult procesul de antrenare a modelului, precum și implicarea și motivarea lor.

Ce înseamnă “expert în buclă” în contextul reglării inteligenței artificiale generative? Poți să ne oferi exemple în care expertiza umană a îmbunătățit semnificativ ieșirile modelului?

Expertul în buclă combină inteligența umană cu inteligența robotică pentru a avansa inteligența artificială în producție. Acesta implică experți umani care validează, rafinează și îmbunătățesc ieșirile sistemelor automate.

În mod specific, annotarea datelor condusă de experți asigură că datele de antrenare sunt etichetate cu acuratețe cu cunoștințe specifice domeniului, îmbunătățind precizia și fiabilitatea modelului de inteligență artificială predictiv. Prin reducerea bias-ului și a clasificărilor greșite, annotarea condusă de experți îmbunătățește capacitatea modelului de a generaliza eficient în diverse scenarii din lumea reală. Acest lucru conduce la sisteme de inteligență artificială mai de încredere, mai interpretabile și mai aliniate cu nevoile specifice industriei.

De exemplu, după ce a achiziționat un corpus mare de date medicale, o companie tehnologică multinațională americană a avut nevoie să evalueze datele pentru a le utiliza în chatbot-ul medical cu care vine în contact publicul, pentru a asigura sfaturi medicale sigure și precise pentru utilizatori. Apelând la iMerit, ei au valorificat rețeaua noastră extinsă de experți în sănătate din Statele Unite și au adunat o echipă de asistente medicale pentru a lucra într-un flux de lucru de consens, cu escaladări și arbitraj oferite de un medic certificat de bord din Statele Unite. Asistentele medicale au început prin a evalua baza de cunoștințe care conține definiții pentru a evalua acuratețea și riscul.

Prin discuții despre cazuri limită și revizuirea ghidurilor, asistentele medicale au putut ajunge la un consens în 99% din cazuri. Acest lucru ne-a permis să revizuim proiectul pentru a adopta o structură cu vot unic, cu o auditare a 10%, reducând astfel costurile proiectului cu peste 72%. Lucrând cu iMerit, această companie a putut identifica în mod constant modalități de a scala annotarea datelor medicale în mod etic și eficient.

Cu peste 8.000 de experți full-time în întreaga lume, cum mențineți calitatea, performanța și dezvoltarea angajaților la scară?

Definirea calității este întotdeauna adaptată la cazul specific al fiecărui client. Echipele noastre colaborează îndeaproape cu clienții pentru a defini și a calibra standardele de calitate, utilizând procese personalizate care asigură că fiecare annotare este rapid validată de experți în domeniu. Coerența este importantă pentru dezvoltarea datelor de înaltă calitate pentru inteligența artificială. Acest lucru este sprijinit de o rată ridicată de retenție a angajaților (90%) și de o concentrare puternică pe analitica de producție, un factor cheie în proiectarea Ango Hub, modelat de inputul zilnic al utilizatorilor noștri.

Continuăm să investim în automatizare, optimizare și gestionarea cunoștințelor, sprijiniți de platforma noastră de formare proprietară, iMerit One. Acest angajament față de învățare și dezvoltare nu numai că conduce excelența operațională, ci și sprijină progresul carierei pe termen lung al angajaților noștri, cultivând o cultură a expertizei și creșterii.

Ce sfaturi ați da antreprenorilor în inteligență artificială aspiranți care doresc să construiască ceva semnificativ – atât în tehnologie, cât și în impact social?

Inteligența artificială se mișcă cu o viteză uluitoare. Treceți dincolo de stiva tehnologică și ascultați clienții pentru a înțelege ce contează pentru afacerile lor. Înțelegeți pofta lor de viteză, schimbare și risc. Clienții timpurii pot încerca lucruri. Clienții mai mari au nevoie să știe că sunteți aici pentru a rămâne și că veți continua să îi prioritizați. Puneți-i la ease cu abordarea dvs. proactivă față de transparență, siguranță și răspundere.

În plus, selectați cu atenție investitorii și membrii consiliului de administrație pentru a asigura alinierea valorilor și preocupărilor comune. La iMerit, am experimentat un sprijin semnificativ din partea consiliului nostru și a investitorilor în timpul perioadelor dificile, cum ar fi COVID-19, pe care îl atribuim acestui aliniament.

Calitățile cheie care contribuie la succesul unui antreprenor în industria tehnologiei merg dincolo de a lua riscuri; ele implică construirea unei companii profitabile și incluzive.

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