Radha Basu, CEO și Fondator al iMerit – Seria de Interviuri

Radha Basu, Fondator și CEO al iMerit a construit cariera sa 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 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 un pionier în domeniul software-ului.

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

Ați 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 v-a inspirat să înființați iMerit și ce provocări ați întâmpinat în 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 boomul 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 IA, ei au adoptat cu entuziasm aceste cariere.

Am lansat iMerit cu o echipă mică și diversă, jumătate dintre membrii fiind femei, și am crescut rapid de atunci. Adaptabilitatea și capacitatea noastră de a ne instrui au fost cheia, mai ales în condițiile în care cererea pe termen lung de specialiști calificați în domeniul datelor centrate pe IA a crescut.

Astăzi, iMerit este un furnizor global de soluții de date AI pentru sectoare cheie, cum ar fi vehiculele autonome, IA medicală și tehnologia. Munca noastră asigură că modelele de IA 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 noastră solidă și în echipa noastră de angajați bine instruiți 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, inclusiv gigantul tehnologic eBay și Johnson & Johnson. Ne puteți descrie călătoria de creștere a companiei – de la primele zile până la devenirea unui lider global în servicii de date AI?

Am avut ocazia de a fi martorii călătoriilor clienților noștri în IA, partenerând de la experimente timpurii la producție pe scară largă. Munca noastră acoperă startup-uri, lideri globali în vehicule autonome și întreprinderi majore. Prin antrenarea modelelor de la zero, am câștigat o perspectivă fără egal asupra a ceea ce este necesar pentru a scala IA 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 pe tot parcursul ciclului de viață al human-in-the-loop (HITL): annotare, validare, audit și red-teaming. Gestionarea cazurilor limită și a 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 stiva completă de percepție, incluzând fuziunea senzorilor pentru vehiculele de pasageri, livrare, camioane și vehicule agricole. În domeniul sănătății, conducem IA pentru imagistică clinică. În high-tech, suntem în fruntea reglării și validării GenAI, ceea ce necesită o mai mare sofisticare 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, de a antrena și de a contextualiza modelele de IA. 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 timp de peste cinci ani. Pe măsură ce nevoile lor devin mai complexe, ne ridicăm continuu cunoștințele de domeniu, instrumentele, instruirea și soluțiile. Atât stiva noastră tehnologică, cât și oamenii noștri trebuie să evolueze constant.

Fuziunea dintre software, automatizare, annotare și analize 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 flămânde să învețe și vor să crească constant.

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

La un moment dat, când munca cu datele IA era considerată ca fiind bazată pe munca în regim de gig, am făcut o pariuță timpurie că aceasta va crește ca o carieră și va necesita complexitate și focalizare pe întreprindere. Prin construirea de echipe interne dedicate cazurilor avansate, am permis clienților noștri să se extindă rapid, culminând cu primul nostru contract de 1 milioane de dolari pe lună în vehicule autonome, un punct de referință care a validat abordarea noastră.

Blocarea din timpul COVID-19 ne-a testat agilitatea: am trecut de la birou la remote aproape peste noapte, investind masiv în infrastructură, securitate și cultură. În câteva săptămâni, operațiunile clienților s-au recuperat, 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 talentele la distanță, 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 ținută 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 IA, pentru a conduce următoarea generație de unelte de date IA. Această mișcare cheie a combinat expertiza de domeniu a iMerit cu instrumentarea avansată a Ango, extinzându-ne capacitățile în radiologie, fuziunea senzorilor și reglarea 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 livrează automatizare și analize. Combinarea forțelor cu Ango oferă exact asta, poziționându-ne în mod unic pentru a satisface cerințele complexe ale proiectelor IA mai ambițioase de astăzi și pentru a scala cu încredere.

iMerit este profund implicat în domenii avansate, cum ar fi vehiculele autonome, IA 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 aproximativ 80% din timpul petrecut pe proiectele IA, făcându-le o componentă critică a pipeline-ului. Partea centrată pe date a IA poate fi consumatoare de timp și scumpă, dacă nu este gestionată corespunzător și la scară.

Calitatea datelor, și mai ales evitarea erorilor flagrante, 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 deosebit de valoroasă. Percepția umană asupra motivului pentru care ceva este în afara normei sau asupra modului în care un scenariu a întrerupt modelul creează o valoare imensă în a face modelul mai complet și mai robust.

În plus, ferestrele de context devin din ce în ce mai mari. Rezumăm note 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 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 IA.

Ați vorbit despre combinarea robotică și inteligență umană ca o cale mai sigură pentru IA. Ne puteți extinde asupra a ceea ce arată acest flux de lucru în practică și de ce credeți că este mai bun decât încercarea de a elimina divergența creativă a IA?

IA oferă scalabilitate, ceea ce înseamnă 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 IA, cele mai de succes companii vor combina cu succes robotică cu practicile Human-in-the-Loop (HITL).

Vedem HITL ca o straturi consistentă în fiecare etapă a ciclului de viață al dezvoltării și implementării IA, precum și ca un stâlp al încrederii și siguranței. Prin urmare, 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 IA în producție și operațiuni.

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

IA și automatizarea oferă scalabilitate și viteză, în timp ce oamenii oferă nuanță, perspicacitate și supraveghere. HITL asigură implicarea umană în momente critice ale ciclului de viață al IA – asigurând intrări de înaltă calitate, validând ieșiri, identificând cazuri limită, reglând modele pentru domenii și oferind judecată contextuală. Oamenii ajută la asigurarea acurateței prin verificarea și confirmarea ieșirilor, prinzând halucinații sau erori logice înainte de a provoca daune. Ei oferă, de asemenea, supraveghere în contexte sensibile sau cu risc ridicat, în care LLM nu ar trebui să ia decizii finale. Mai important, feedback-ul uman alimentează învățarea continuă, ajutând sistemele IA 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 revizuiesc conținutul generat de IA, utilizând interfețe de întrebări și răspunsuri 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 recenzorii umani, echilibrând supravegherea cu eficiența.

O altă utilizare critică a HITL este reglarea agenților IA prin învățarea prin întărire din feedback-ul uman (RLHF). Recenzorii 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 echipă permit evaluatorilor umani să testeze agenții în condiții adverse sau neobișnuite, pentru a identifica și a repara vulnerabilitățile înainte de implementare.

Potențialul complet al IA 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 responsabilitatea de care IA are nevoie pentru a fi de încredere și eficientă.

Cu evoluția rapidă a instrumentelor GenAI, cum rămâne iMerit înainte în ceea ce privește serviciile de evaluare, RLHF și reglare?

Am lansat recent Laboratorul de Raționament Profund Ango Hub (DRL), o platformă unificată pentru reglarea și dezvoltarea interactivă a raționamentului lanțului de gândire cu profesori IA. DRL-ul nostru permite procese și evaluări în timp real, pe baza preferințelor umane, conducând la răspunsuri mai coerente și mai precise ale modelului la probleme complexe.

Progresele în modelele GenAI și dezvoltarea de aplicații evidențiază valoarea datelor curate, create de experți și validate. Cu DRL-ul 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 înapoi prompturi și corecții, pas cu pas, într-un singur interfață.

Prin valorificarea iMerit Scholars, DRL-ul 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 revizuiesc ieșirile, corectează erorile și capturează interacțiunile în mod transparent. Magia nu constă în a înscrie un număr mare de oameni, ci în a selecta și a antrena experți pentru a gândi în modul care beneficiază cel mai mult procesul de antrenare a modelului, precum și implicarea și antrenamentul lor.

Ce înseamnă “expert în buclă” în contextul reglării GenAI? Ne puteți oferi exemple în care expertiza umană a îmbunătățit semnificativ ieșirile modelului?

Expertul în buclă combină inteligența umană cu inteligența robotică pentru a avansa IA 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 antrenament sunt etichetate cu cunoștințe de domeniu, îmbunătățind precizia și fiabilitatea modelului predictiv IA. Prin reducerea bias-urilor și a clasificărilor greșite, annotarea condusă de experți îmbunătățește capacitatea modelului de a generaliza eficient în scenarii din lumea reală. Acest lucru conduce la sisteme IA care sunt mai de încredere, interpretabile și aliniate cu nevoile specifice industriei.

De exemplu, după ce a achiziționat un corpus mare de date medicale, o companie multinațională de tehnologie a necesitat evaluarea datelor pentru a le utiliza în chatbot-ul medical cu care interacționează consumatorii, asigurând sfaturi medicale sigure și precise pentru utilizatori. Apelând la iMerit, au valorificat rețeaua noastră extinsă de experți în sănătate din SUA 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 SUA. 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 revizuiri ale ghidurilor, asistentele medicale au putut ajunge la un consens în 99% din cazuri. Acest lucru ne-a permis să revizuim proiectul pentru a avea o structură cu un singur vot, cu o auditare a 10%, reducând astfel costurile proiectului cu peste 72%. Lucrând cu iMerit, această companie a putut să identifice în mod constant modalități de a scala annotarea datelor medicale în mod etic și eficient.

Cu peste 8.000 de experți cu normă întreagă 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, folosind procese personalizate care asigură că fiecare annotare este rapid validată de experți în domeniu. Coerența este importantă pentru dezvoltarea de modele IA de înaltă calitate. Acest lucru este susținut de o retenție ridicată a angajaților (90%) și de o puternică focalizare pe analitica producției, un factor cheie în designul Ango Hub, modelat de inputul zilnic al utilizatorilor noștri.

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

Care ar fi sfatul dvs. pentru antreprenorii IA aspiranți care doresc să construiască ceva semnificativ – atât în tehnologie, cât și în impact social?

IA se mișcă cu o viteză uluitoare. Mergeți dincolo de stiva tehnologică și ascultați-vă clienții pentru a înțelege ce contează pentru afacerea lor. Înțelegeți apetitul lor pentru viteză, schimbare și risc. Clienții timpurii pot încerca lucruri. Clienții mai mari trebuie să știe că sunteți acolo pentru a rămâne și că veți continua să îi prioritizați. Puneți-i la ease cu abordarea dvs. proactivă față de transparență, siguranță și responsabilitate.

În plus, alegeți 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 acestei alinieri.

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

Mulțumim pentru interviul excelent. Citiitorii care doresc să afle mai multe informații ar trebui să viziteze iMerit.