Ryan Ries, Șef AI & Data Scientist la Mission – Seria de interviuri

Dr. Ryan Ries este un cunoscut specialist în știința datelor, cu peste 15 ani de experiență în conducere în domeniul datelor și ingineriei la companii tehnologice cu o creștere rapidă. Dr. Ries are peste 20 de ani de experiență în lucrul cu inteligența artificială și peste 5 ani de experiență în ajutarea clienților să-și construiască infrastructura de date și modele de inteligență artificială pe AWS. După ce și-a obținut doctoratul în chimie biofizică la UCLA și Caltech, Dr. Ries a ajutat la dezvoltarea de soluții de date de ultimă generație pentru Departamentul Apărării al Statelor Unite și pentru o multitudine de companii din Fortune 500.

Ca Șef AI și Data Scientist pentru Mission, Ryan a construit o echipă de succes de ingineri de date, arhitecți de date, ingineri de învățare automată și specialiști în știința datelor pentru a rezolva unele dintre cele mai grele probleme din lume, utilizând infrastructura AWS.

Mission este un lider în domeniul serviciilor gestionate și consultanței, născut în cloud, care oferă servicii de cloud de la capăt la capăt, soluții inovatoare de inteligență artificială și software pentru clienții AWS. Ca partener Premier Tier al AWS, compania ajută afacerile să optimizeze investițiile în tehnologie, să îmbunătățească performanța și guvernanța, să se extindă eficient, să protejeze datele și să adopte inovația cu încredere.

Ați avut o călătorie impresionantă – de la construirea de hardware AR la DAQRI la funcția de Șef AI la Mission. Care au fost experiențele personale sau punctele de cotitură care v-au modelat cel mai mult perspectiva asupra rolului inteligenței artificiale în cadrul companiilor?

Dezvoltarea inteligenței artificiale a fost puternic limitată de puterea de calcul și de provocările infrastructurii. Adesea, trebuia să scriem manual modele din lucrări de cercetare, ceea ce era timp-consuming și complex. O schimbare majoră a apărut odată cu apariția Python și a bibliotecilor deschise de inteligență artificială, care au făcut experimentarea și construirea de modele mult mai rapide. Cu toate acestea, punctul de cotitură cel mai important a apărut atunci când hyperscalers precum AWS au făcut computarea și stocarea la scară largă accesibile.

Această evoluție reflectă o provocare persistentă de-a lungul istoriei inteligenței artificiale – lipsa de stocare și capacitate de calcul. Aceste limitări au cauzat iernile anterioare ale inteligenței artificiale, iar depășirea lor a fost fundamentală pentru “renașterea inteligenței artificiale” de astăzi.

Cum ajută modelul de servicii de cloud de la capăt la capăt al Mission companiile să-și scaleze încărcăturile de lucru de inteligență artificială pe AWS mai eficient și mai sigur?

La Mission, securitatea este integrată în tot ceea ce facem. Am fost partenerul de securitate al anului cu AWS de două ori la rând, dar, interesant, nu avem o echipă dedicată de securitate. Acest lucru se datorează faptului că toată lumea de la Mission construiește cu securitatea în minte în fiecare fază a dezvoltării. Cu inteligența artificială generativă a AWS, clienții beneficiază de utilizarea stratului Bedrock, care păstrează datele, inclusiv informațiile sensibile precum PII, în siguranță în interiorul ecosistemului AWS. Acestă abordare integrată asigură că securitatea este fundamentală, nu o gândire ulterioară.

Scalabilitatea este, de asemenea, un focus principal la Mission. Avem o experiență extinsă în construirea de conducte de MLOps care gestionează infrastructura de inteligență artificială pentru antrenament și inferență. În timp ce mulți asociază inteligența artificială generativă cu sisteme publice la scară largă, precum ChatGPT, majoritatea cazurilor de utilizare la nivelul companiilor sunt interne și necesită o scalare mai ușor de gestionat. Stratul API al Bedrock ajută la livrarea acestei performanțe scalabile și sigure pentru încărcăturile de lucru din lumea reală.

Ne puteți descrie o implicare tipică a unei companii – de la migrarea în cloud la implementarea de soluții de inteligență artificială generativă – utilizând serviciile Mission?

La Mission, începem prin a înțelege nevoile și cazurile de utilizare ale companiei. Migrarea în cloud începe cu evaluarea mediului actual și proiectarea unei arhitecturi de cloud scalabile. În contrast cu configurațiile locale, unde trebuie să provizionați pentru capacitatea de vârf, cloud-ul vă permite să scalați resursele în funcție de încărcăturile de lucru medii, reducând astfel costurile. Nu toate încărcăturile de lucru necesită migrare – unele pot fi retrase, refăcute sau reconstruite pentru eficiență. După inventariere și planificare, executăm o migrare fazată.

Cu inteligența artificială generativă, am depășit faza de demonstrație a conceptului. Ajutăm companiile să proiecteze arhitecturi, să ruleze piloți pentru a rafina prompturile și a aborda cazurile limită, apoi trecem la producție. Pentru datele conduse de inteligență artificială, ajutăm la migrarea datelor locale în cloud, deblocând astfel o valoare mai mare. Această abordare de la capăt la capăt asigură că soluțiile de inteligență artificială generativă sunt robuste, scalabile și gata pentru afaceri din ziua unu.

Mission subliniază “inovația cu încredere”. Ce înseamnă acest lucru în termeni practici pentru afacerile care adoptă inteligența artificială la scară?

Înseamnă a avea o echipă cu adevărată expertiză în inteligență artificială – nu doar absolvenți ai unor cursuri, ci specialiști în știința datelor cu experiență. Clienții pot avea încredere că nu experimentăm asupra lor. Oamenii noștri înțeleg cum funcționează modelele și cum să le implementeze în siguranță și la scară. Acesta este modul în care ajutăm afacerile să inoveze fără a lua riscuri inutile.

Ați lucrat în domeniul analizei predictive, NLP și viziunii calculate. Unde vedeți inteligența artificială generativă aducând cea mai mare valoare pentru companii în prezent – și unde este entuziasmul mai mare decât realitatea?

Inteligența artificială generativă oferă o valoare semnificativă în companii, în principal prin procesarea inteligentă a documentelor (IDP) și chatbot-uri. Multe companii se luptă să scaleze operațiunile prin angajarea de mai multe persoane, astfel că inteligența artificială generativă ajută la automatizarea sarcinilor repetitive și la accelerarea fluxurilor de lucru. De exemplu, IDP a redus timpul de revizuire a aplicațiilor de asigurare cu 50% și a îmbunătățit coordonarea îngrijirii pacienților în domeniul sănătății. Chatbot-urile acționează adesea ca interfețe pentru alte unelte sau sisteme de inteligență artificială, permițând companiilor să automatizeze interacțiunile și sarcinile rutiniere în mod eficient.

Cu toate acestea, entuziasmul în jurul imaginilor și videourilor generate de inteligența artificială adesea depășește realitatea în ceea ce privește aplicațiile practice de afaceri. Deși sunt impresionante din punct de vedere vizual, aceste tehnologii au aplicații limitate dincolo de marketing și proiecte creative. Majoritatea companiilor găsesc dificil să scaleze soluțiile de media generate de inteligența artificială în operațiunile de bază, făcându-le mai mult o noutate decât un instrument fundamental de afaceri.

“Vibe Coding” este un termen emergent – ne puteți explica ce înseamnă acesta în lumea dvs. și cum reflectă schimbarea culturală mai largă în dezvoltarea inteligenței artificiale?

Vibe coding se referă la dezvoltatorii care utilizează modele de limbaj larg pentru a genera cod pe baza intuiției sau a prompturilor de limbaj natural, mai degrabă decât a planificării structurate sau a proiectării. Este minunat pentru accelerarea iterației și a prototipării – dezvoltatorii pot testa rapid idei, genera cod de bază sau externaliza sarcini repetitive. Cu toate acestea, adesea conduce la cod care lipsește de structură, este greu de întreținut și poate fi ineficient sau nesigur.

Asistăm la o schimbare mai largă către medii agențice, în care modelele de limbaj larg acționează ca dezvoltatori juniori, iar oamenii preiau roluri mai mult ca arhitecți sau ingineri de asigurare a calității – revizuind, rafinând și integrând componente generate de inteligența artificială în sisteme mai mari. Acest model de colaborare poate fi puternic, dar doar dacă există garduri de protecție. Fără o supraveghere adecvată, vibe coding poate introduce datorii tehnice, vulnerabilități sau probleme de performanță – în special atunci când este grăbit în producție fără testare riguroasă.

Care este punctul dvs. de vedere asupra rolului evolutiv al ofițerului de inteligență artificială? Cum ar trebui organizațiile să reconsidere structura de conducere pe măsură ce inteligența artificială devine fundamentală pentru strategia de afaceri?

Ofițerii de inteligență artificială pot adăuga cu adevărat valoare – dar doar dacă rolul este configurat pentru succes. Prea des, companiile creează titluri noi de conducere fără a le alinia cu structurile de conducere existente sau fără a le oferi autoritate reală. Dacă ofițerul de inteligență artificială nu împărtășește obiective cu CTO, CDO sau alți executivi, riscați luarea deciziilor în mod izolat, prioritățile conflictuale și executarea întreruptă.

Organizațiile ar trebui să ia în considerare cu atenție dacă ofițerul de inteligență artificială înlocuiește sau completează roluri precum cel de Ofițer de Date sau CTO. Titlul este mai puțin important decât mandatul. Ceea ce este critic este să împuterniciți pe cineva să modeleze strategia de inteligență artificială la nivelul întregii organizații – date, infrastructură, securitate și cazuri de utilizare a afacerii – și să-i oferiți capacitatea de a conduce schimbări semnificative. Altfel, rolul devine mai mult simbolic decât impactant.

Ați condus echipe de inteligență artificială și știința datelor premiate. Care sunt calitățile pe care le căutați atunci când angajați pentru roluri de inteligență artificială cu miză mare?

Calitatea numărul unu este găsirea cuiva care știe cu adevărat inteligență artificială, nu doar cineva care a urmat câteva cursuri. Aveți nevoie de oameni care sunt cu adevărat fluenti în inteligență artificială și care încă păstrează curiozitatea și interesul pentru a împinge limitele a ceea ce se poate și nu se poate face.

Caut oameni care sunt întotdeauna în căutarea de abordări noi și care își asumă provocarea de a împinge limitele a ceea ce se poate și nu se poate face. Această combinație de cunoștințe profunde și explorare continuă este esențială pentru roluri de inteligență artificială cu miză mare, unde inovația și implementarea fiabilă sunt la fel de importante.

Multe companii se luptă să operaționalizeze modelele lor de învățare automată. Ce separă echipele care reușesc de cele care se blochează în purgatoriul conceptului de demonstrație?

Problema cea mai mare este alinierea între echipe. Echipele de învățare automată construiesc modele promițătoare, dar alte departamente nu le adoptă din cauza priorităților nealiniate. Trecerea de la demonstrația conceptului la producție necesită, de asemenea, infrastructură de MLOps: versionare, reantrenare și monitorizare. Cu inteligența artificială generativă, gap-ul este și mai mare. Producția unui chatbot necesită reglarea prompturilor, gestionarea conductelor și conformitatea… nu doar introducerea prompturilor în ChatGPT.

Care ar fi sfatul dvs. pentru un fondator de startup care construiește produse bazate pe inteligență artificială și care ar putea beneficia de infrastructura și experiența de strategie a Mission?

Când sunteți un startup, este dificil să atrageți talente de top în inteligență artificială, mai ales fără o marcă stabilită. Chiar și cu o echipă de fondatori puternică, este greu să angajați oameni cu experiența necesară pentru a construi și scala sisteme de inteligență artificială. Acolo este unde parteneriatul cu o firmă precum Mission poate face o diferență reală. Ne putem ajuta să accelerați prin furnizarea de infrastructură, strategie și expertiză practică, astfel încât să puteți valida produsul mai repede și cu mai multă încredere.

Altă piesă critică este focalizarea. Vedeți mulți fondatori care încearcă să înfășoare o interfață de bază în jurul ChatGPT și să o numească produs, dar utilizatorii devin mai deștepți și așteaptă mai mult. Dacă nu rezolvați o problemă reală sau nu oferiți ceva cu adevărat diferențiat, este ușor să vă pierdeți în zgomot. Mission ajută startup-urile să gândească strategic despre unde inteligența artificială creează valoare reală și cum să construiască ceva scalabil, sigur și gata pentru producție din ziua unu. Astfel, nu experimentați doar, ci construiți pentru creștere.

Mulțumim pentru interviul excelent; cititorii care doresc să afle mai multe pot vizita Mission.