Sarah Nagy, Fondator și CEO al Seek AI – Seria de interviuri

Sarah Nagy este fondator și CEO al Seek AI, o platformă care permite utilizatorilor din mediul de afaceri să adreseze întrebări Seek, exact ca și cum ar face-o cu echipa de date, direct în Slack, Teams și e-mail. Fără a fi nevoie să “rafinăm” modul în care formulează întrebarea și fără a fi nevoie să învețe o nouă platformă.

Ați început ca cercetător cu date de la Telescopul Spatial Hubble. La ce lucrați?

Lucram la UCLA și Caltech, analizând unele dintre galaxiile cele mai îndepărtate care puteau fi observate cu un telescop și lucram la analiza unor proprietăți ale acestora, cum ar fi masa și dimensiunea. Scopul acestui studiu era de a ne ajuta să înțelegem diferența dintre galaxiile foarte îndepărtate și cele mai apropiate de noi și de a dezvolta modele pentru formarea acestor galaxii în timp.

Apoi ați lucrat ca specialist în știința datelor la diverse startup-uri. Care au fost unele dintre proiectele mai interesante?

Un proiect care se remarcă a implicat utilizarea procesării limbajului natural (NLP) pentru a clasifica textul nestructurat referitor la articole de retail. De exemplu, luând textul brut (de exemplu, “air jordans verde”) și etichetându-l ca marcă estimată (“Nike”). Aveam un coleg care se specializa în NLP și era ocupat cu un alt proiect, așa că mi-a fost atribuit acest proiect deoarece el era ocupat. Nu știam nimic despre NLP la acea vreme, așa că am urmat câteva cursuri gratuite de la Stanford și Fast.ai pentru a-mi îmbunătăți cunoștințele. Am început să înțeleg de ce NLP este atât de important și de ce inteligența artificială (IA) care poate înțelege limbajul este un pas important către așa-numita “inteligență generală”. Această experiență m-a pregătit să înțeleg importanța GPT-3 atunci când a apărut pentru prima dată.

Puteți împărtăși povestea de origine din spatele Seek AI?

Când modelul GPT-3 al OpenAI a apărut, am recunoscut imediat ce avansare incredibilă a fost și am devenit foarte entuziasmat de aplicațiile care implică GPT-3 care scrie cod. După cum știam, scriam cod toată ziua ca specialist în știința datelor, și să văd IA care face acest lucru – și generează codul perfect – a fost uluitor. Aș compara reacția mea la GPT-3 cu prima dată când am aflat despre realitatea virtuală în 2013, care a fost o altă experiență uluitoare pentru mine. Am decis că trebuie să formeze o startup pentru a face o pariu pe această tehnologie. Nu știam exact ce voi construi, dar aveam un sentiment că, dacă aș învăța mai multe despre aceste modele, ceva valoros va apărea.

Once I had really learned about the models, that’s when I realized I could solve a pain point I encountered everywhere I had worked as a quant or as a data scientist. The pain point in question was business people not having the right tools to answer their own data questions. As a data scientist, I would frequently work on problems that required a lot of focus, but I was often interrupted by colleagues on the business side who had questions about the data, forcing me to stop what I was doing. The process seemed archaic and inefficient. I realized that if I focused on this new technology solving the problem, it would be a category-defining solution to this very important and ubiquitous problem.

Seek AI utilizează inteligență artificială generativă. Puteți explica cititorilor noștri ce este aceasta?

„Inteligența artificială generativă” este un cuvânt cheie foarte mediatizat, dar, în contrast cu alte cuvinte cheie, nu cred că entuziasmul este nejustificat. Termenul se referă la modele de învățare automată mari cu sute de miliarde de parametri, cum ar fi DALL-E și GPT-3 de la Open AI. Inovația acestor modele constă în faptul că pot înțelege limbajul natural și pot genera text, imagini, cod și multe altele. Dacă vă jucați cu DALL-E sau Stable Diffusion, de exemplu, veți înțelege rapid de ce aceste modele sunt atât de mediatizate; au o capacitate incredibil de umană de a înțelege comenzi de limbaj natural și pot genera artă care rivalizează cu cea mai bună artă umană.

Generarea de cod este una dintre cele mai nișate, dar și una dintre cele mai importante, aplicații ale inteligenței artificiale generative. Datele devin mai mari și mai complexe, și prin urmare, mai greu de analizat și organizat manual de către oameni. Cu toate acestea, există atât de multă informație codificată în aceste date. Această informație nu este doar puternică pentru organizații, ci poate duce și la descoperiri științifice incredibile pe partea academică. Construirea de IA pentru a extrage valoare din date va debloca o valoare incredibilă sub forma unor informații utile.

Seek AI construiește o interfață care permite utilizatorilor să interacționeze cu date utilizând limbaj natural. Lucrătorii din cunoașterea pot accesa interfața de limbaj natural a Seek AI prin e-mail, Slack, text și o varietate de sisteme de management al relațiilor cu clienții (CRM).

Ce alte tipuri de învățare automată sunt utilizate la Seek AI?

În timp ce inteligența artificială generativă este o parte a arhitecturii noastre de învățare automată, arhitectura noastră include și mai multe ramuri ale modelelor de învățare profundă open-source. Modelele Transformer (una dintre variantele cărora este “inteligența artificială generativă”) includ multe (dar nu toate) dintre modelele pe care Seek le utilizează.

De ce este atât de important ca utilizatorii non-tehnici să poată accesa rapid datele?

Ce folos are datele dacă nu generează un randament al investițiilor și cum poate o afacere să obțină acest randament dacă utilizatorii din partea businessului nu pot accesa datele? Acesta este motivul pentru care este absolut esențial să se ofere acces la cât mai multe persoane, fără a compromite acuratețea.

Când eram specialist în știința datelor, uneori primeam solicitări de la CEO pentru a analiza anumite date pentru a ajuta la strategia de produs sau de marketing a companiei noastre. Aceste proiecte puteau dura săptămâni sau chiar luni. Ca CEO acum, înțeleg mult mai bine importanța acestor proiecte decât atunci când eram pe partea de date. Adesea îmi doresc să pot obține datele la îndemână pentru a lua decizii mai rapide. Acesta este un exemplu al ceea ce rezolvăm la Seek.

Cum face Seek AI ca aceste date să fie atât de ușor de accesat?

Ceva interesant de a lua în considerare este faptul că datele pot fi analizate doar cu cod. Este adevărat că există platforme care sunt abstracții peste acest cod (de exemplu, tablouri de bord de date), dar sub capotă, există cod scris manual de analiștii de date care permite prezentarea datelor către utilizatorii din partea businessului.

Majoritatea lucrătorilor din cunoașterea nu știu să scrie cod, nu vor să scrie cod sau pur și simplu nu pot accesa datele, chiar dacă vor să scrie cod pentru a le analiza. Prin urmare, atunci când au nevoie de date, fie trebuie să le găsească într-un tablou de bord, fie trebuie să ceară echipei de date dacă nu le pot găsi. Cu cât seturile de date devin mai mari, cu atât se va întâmpla acest lucru mai des.

Echipele de date trebuie să fie “traducători” ai întrebărilor de limbaj natural adresate lor și ai datelor însele, pe care le interoghează utilizând cod. Eliminarea acestui “traducător” intermediar este esența a ceea ce face Seek.

Cum asigură întreprinderile că datele pe care le utilizează sunt exacte?

Managementul echilibrului dintre acuratețea datelor și accesibilitatea lor este o provocare uriașă. Așa cum am declarat într-un interviu recent, pe de o parte, accesibilitatea permite utilizatorilor mai puțin tehnici să înceapă să interacționeze cu izvorul de cunoaștere care este reprezentat de datele companiei. Pe de altă parte, ce folos are un izvor de cunoaștere plin de apă poluată (adică date proaste)?

Cele mai bune echipe de date sunt cele care gestionează acest echilibru în modul cel mai optim posibil, iar o parte importantă a acestui proces este calibrarea și verificarea atentă a oricăror instrumente cu care utilizatorii non-tehnici pot interacționa.

Ce exemple de cazuri de utilizare are platforma Seek AI?

Deja livrăm valoare clienților și partenerilor noștri de design în piețele verticale B2B SaaS, Fintech, Bunuri de Consum (CPG) și comerț electronic B2C.

Battlefin este, de exemplu, piața principală de seturi de date financiare alternative. Ei cred că oferirea de răspunsuri rapide și de calitate clienților lor este diferența dintre a câștiga și a pierde în fața concurenților. CEO-ul companiei, Tim Harrington, a remarcat: “Seek AI a jucat un rol critic în strategia noastră din 2023, datorită avantajului pe care ni-l oferă în accesarea și analiza celor peste 2.400 de seturi de date în răspuns la întrebările clienților noștri. Estimez că randamentul nostru al investițiilor în Seek AI este de aproximativ 10 ori mai mare decât ceea ce am fi cheltuit pentru a obține acest nivel de eficiență fără platforma.”

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

Acesta ar putea fi locul potrivit pentru o reclamă fără rușine. Seek oferă în prezent încercări gratuite ale platformei noastre, care pot fi accesate pe seek.ai. Suntem entuziasmați să fim pionieri în aducerea inteligenței artificiale generative în echipele de date și abia aștept să mergem pe acest drum cu clienții noștri.

Mulțumim pentru interviul excelent; cititorii care doresc să afle mai multe despre Seek AI ar trebui să viziteze Seek AI.