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

Sarah Nagy este fondatorul și CEO-ul Seek AI, o platformă care permite utilizatorilor de business să pună lui Seek aceleași întrebări pe care le pun în prezent echipei de date, direct în Slack, Teams și e-mail. Fără “rafinare” a modului în care scriu întrebarea și fără a învăța o nouă platformă.

Inițial, ați început ca cercetător cu date de la Telescopul Spatial Hubble. La ce lucrați?

Lucram la UCLA și Caltech, examinând 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 mărimea. Scopul acestui studiu era să ne ajute să înțelegem diferența dintre galaxiile foarte îndepărtate și cele mai apropiate de a noastră și să dezvoltăm 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 etichetarea ca marcă estimată (“Nike”). Aveam un coleg care se specializa în NLP și care era ocupat cu un alt proiect, așa că mi-a fost atribuit mie, 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 repede 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 all, scriam cod toată ziua ca specialist în știința datelor, și să văd IA făcând acest lucru – și generând codul perfect – a fost uimitor. Aș compara reacția mea la GPT-3 cu prima dată când am aflat despre VR în 2013, care a fost o altă experiență uimitoare pentru mine. Am decis să formeze o companie pentru a face o pariul pe această tehnologie. Nu știam exact ce urma să construiesc, dar aveam un sentiment că, dacă aș fi învățat mai multe despre aceste modele, ceva valoros ar fi apărut.

Odată ce am învățat realmente despre modele, atunci am realizat că pot rezolva un punct dureros pe care l-am întâlnit peste tot unde am lucrat ca specialist în știința datelor. Punctul dureros în cauză a fost că oamenii de afaceri nu aveau instrumentele potrivite pentru a-și răspunde la propriile întrebări despre date. Ca specialist în știința datelor, adesea lucram la probleme care necesitau multă concentrare, dar eram adesea întrerupt de colegi din partea de afaceri care aveau întrebări despre date, ceea ce mă obliga să opresc ceea ce făceam. Procesul părea arhaic și ineficient. Am realizat că, dacă m-aș concentra pe această nouă tehnologie pentru a rezolva problema, ar fi o soluție definitorie pentru această problemă foarte importantă și ubicuă.

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

“Inteligența artificială generativă” este un cuvânt de modă foarte hype, dar, în contrast cu alte cuvinte de modă, nu cred că hype-ul 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 repede de ce aceste modele sunt atât de hype; ele au o capacitate uimitor de umană de a înțelege comenzi de limbaj natural și pot genera artă care rivalizează cu cea a celor mai buni artiști umani.

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 gestionare a relațiilor cu clienții (CRM).

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

În timp ce inteligența artificială generativă este o parte a arhitecturii noastre de învățare automată, arhitectura noastră include, de asemenea, mai multe ramuri de modele de învățare profundă open-source. Modelele Transformer (din care “inteligența artificială generativă” este o variantă) cuprind multe (dar nu toate) 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 investiției, și cum poate o afacere obține acest randament dacă utilizatorii din partea de afaceri nu pot accesa datele? Acesta este motivul pentru care este esențial să se ofere acces la cât mai multe persoane posibil, fără a compromite acuratețea.

Când eram specialist în știința datelor, adesea primeam solicitări de la CEO pentru a analiza date pentru a ajuta la strategia de produs sau de piață a companiei noastre. Aceste proiecte puteau dura săptămâni sau mai mult. 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, astfel încât să pot 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 recuperat?

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

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, ei trebuie să le găsească într-un tablou de date sau să ceară echipei de date dacă nu le pot găsi. Cu cât seturile de date devin mai mari, cu atât mai mult se va întâmpla acest lucru.

Echipele de date trebuie, prin urmare, 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?

Gestionarea compromisului dintre acuratețea datelor și accesibilitatea lor este o provocare uriașă. Așa cum am declarat într-un interviu recent, pe de o parte, accesibilitatea permite persoanelor mai puțin tehnice să înceapă să interacționeze cu izvorul de cunoașterea care este reprezentat de datele unei companii. Pe de altă parte, ce folos are un izvor de cunoașterea poluat (adică date proaste)?

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

Care sunt exemple de cazuri de utilizare pentru platforma Seek AI?

Suntem deja livrăm valoare clienților și partenerilor noștri de design în domeniile B2B SaaS, Fintech, Bunuri de Consum (CPG) și comerț electronic B2C.

Battlefin, de exemplu, este piața principală de seturi de date financiare alternative. Ei cred că oferirea de răspunsuri rapide și de înaltă calitate la întrebările 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. Aș estima că randamentul nostru al investiției în Seek AI este de aproximativ 10 ori, pe baza a 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 a face 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.