Soham Mazumdar, Co-Fondator și CEO al WisdomAI – Seria de Interviuri

Soham Mazumdar este Co-Fondator și CEO al WisdomAI, o companie din fruntea soluțiilor bazate pe inteligență artificială. Înainte de a fonda WisdomAI în 2023, el a fost Co-Fondator și Arhitect Șef la Rubrik, unde a jucat un rol cheie în scalarea companiei pe o perioadă de 9 ani. Soham a ocupat anterior roluri de conducere în inginerie la Facebook (META ) și Google (GOOGL ), unde a contribuit la infrastructura de căutare de bază și a fost recunoscut cu Premiul Fondatorilor Google. El a co-fondat, de asemenea, Tagtile, o platformă de fidelitate mobilă achiziționată de Facebook. Cu două decenii de experiență în arhitectură de software și inovare în inteligență artificială, Soham este un antreprenor și tehnolog experimentat, cu sediul în zona Golfului San Francisco.

WisdomAI este o platformă de inteligență de afaceri nativă în inteligență artificială, care ajută întreprinderile să acceseze insight-uri în timp real și precise, prin integrarea datelor structurate și nestructurate prin intermediul “Țesăturii de Cunoaștere” sale proprii. Platforma alimentează agenți specializați AI care curatează contextul datelor, răspund la întrebări de afaceri în limbaj natural și aduc la suprafață tendințe sau riscuri în mod proactiv – fără a genera conținut halucinat. În contrast cu instrumentele tradiționale de business intelligence, WisdomAI utilizează inteligența artificială generativă strict pentru generarea de întrebări, asigurând astfel o acuratețe și o fiabilitate ridicate. Ea se integrează cu ecosistemele de date existente și suportă securitatea la nivelul întreprinderilor, cu adoptarea timpurie de către companii majore precum Cisco și ConocoPhillips (COP ).

Ați co-fondat Rubrik și ați ajutat la scalarea acesteia într-un succes major al întreprinderii. Ce v-a inspirat să părăsiți în 2023 și să construiți WisdomAI – și a existat un moment particular care a clarificat această nouă direcție?

Problema ineficienței datelor în întreprindere mă privea direct. În timpul șederii mele la Rubrik, am fost martor la modul în care companiile din Fortune 500 se înecau în date, dar sufereau de foame de insight-uri. Chiar și cu toată infrastructura pe care am construit-o, mai puțin de 20% dintre utilizatorii de întreprindere aveau accesul și cunoștințele necesare pentru a utiliza datele în mod eficient în munca lor de zi cu zi. A fost o problemă sistemică masivă pe care nimeni nu o rezolva cu adevărat.

Sunt, de asemenea, un constructor din fire – puteți vedea acest lucru în drumul meu de la Google la Tagtile și apoi la Rubrik și acum la WisdomAI. Mă energizez prin abordarea unor provocări fundamentale și construirea de soluții de la zero. După ce am ajutat la scalarea Rubrik-ului până la succesul întreprinderii, am simțit din nou acea atracție antreprenorială de a aborda ceva la fel de ambițios.

În cele din urmă, dar nu în ultimul rând, oportunitatea oferită de inteligența artificială a fost imposibil de ignorat. Până în 2023, a devenit clar că inteligența artificială putea, în sfârșit, să acopere acel gol dintre disponibilitatea datelor și utilizabilitatea lor. Momentul părea perfect pentru a construi ceva care putea să democratizeze insight-urile de date pentru toți utilizatorii de întreprindere, nu doar pentru cei tehnici.

Momentul de claritate a venit atunci când am realizat că putem combina tot ceea ce am învățat despre infrastructura de date a întreprinderii la Rubrik cu potențialul transformativ al inteligenței artificiale pentru a rezolva această problemă fundamentală de ineficiență.

WisdomAI introduce o “Țesătură de Cunoaștere” și o suită de agenți AI. Puteți explica cum funcționează acest sistem împreună pentru a depăși tablourile de bord tradiționale de business intelligence?

Am construit o platformă de insight-uri de date agențice care lucrează cu datele acolo unde se află – structurate, nestructurate și chiar “murdar”. În loc să cerem echipei de analize să ruleze rapoarte, managerii de afaceri pot pune direct întrebări și să se scufunde în detalii. Platforma noastră poate fi antrenată pe orice sistem de depozitare de date prin analizarea jurnalelor de întrebări.

Suntem compatibili cu servicii majore de date cloud, cum ar fi Snowflake, Microsoft Fabric, BigQuery de la Google, Redshift de la Amazon (AMZN ), Databricks și Postgres, precum și cu formate de documente precum Excel, PDF, PowerPoint etc.

În contrast cu instrumentele convenționale proiectate în primul rând pentru analiști, interfața noastră conversațională împuternicește utilizatorii de afaceri să obțină răspunsuri direct, în timp ce arhitectura noastră multi-agentică permite întrebări complexe în diverse sisteme de date.

Ați subliniat că WisdomAI evită halucinațiile prin separarea inteligenței artificiale generative de generarea de răspunsuri. Puteți explica cum sistemul dvs. utilizează inteligența artificială generativă în mod diferit – și de ce aceasta contează pentru încrederea întreprinderilor?

Modelul nostru de context pregătit pentru inteligență artificială se antrenează pe datele organizației pentru a crea o înțelegere universală a contextului care răspunde la întrebări cu o acuratețe semantică ridicată, menținând în același timp confidențialitatea și guvernanța datelor. Mai mult, utilizăm inteligența artificială generativă pentru a formula întrebări bine definite care ne permit să extragem date din diverse sisteme, și nu hrănim date brute în modelele de limbaj mare. Acest lucru este crucial pentru abordarea halucinațiilor și a problemelor de securitate legate de modelele de limbaj mare.

Ați inventat termenul de “Platformă de Insight-uri de Date Agente”. Cum se diferențiază inteligența agențică de instrumentele tradiționale de analize sau chiar asistenții standard bazati pe modele de limbaj mare?

Stivile tradiționale de business intelligence încetinesc procesul de luare a deciziilor, deoarece fiecare întrebare trebuie să treacă prin silozuri de date desconectate și un lanț de specialiști. Când un director de venituri trebuie să știe cum să închidă trimestrul, răspunsul trece, de obicei, prin mâinile a jumătate de duzină de oameni – analiști care luptă cu extrase din CRM, ingineri de date care cosesc fișiere împreună și constructori de tablouri care actualizează rapoarte – transformând o întrebare simplă într-un proiect care durează mai multe zile.

Platforma noastră sparge aceste silozuri și pune adâncimea completă a datelor la doar o tastă distanță, astfel încât directorul de venituri poate să se scufunde de la metrici de titlu la detalii la nivel de rând în secunde.

Fără așteptare în coada analiștilor, fără tablouri predefinite care nu pot ține pasul cu întrebări noi – doar insight-uri de auto-servire livrate la viteza cu care se mișcă afacerile.

Cum asigurați că WisdomAI se adaptează la vocabularul de date unic și la structura fiecărei întreprinderi? Care este rolul intrării umane în rafinarea “Țesăturii de Cunoaștere”?

Lucrul cu date acolo unde și cum sunt – acesta este, în esență, Graalul pentru business intelligence de întreprindere. Sistemele tradiționale nu sunt concepute pentru a gestiona date nestructurate sau “murdar” cu greșeli de tastare. Când informațiile există în surse variate – baze de date, documente, date de telemetrie – organizațiile se luptă să integreze aceste informații în mod coerent.

Fără capacități de a gestiona aceste tipuri diverse de date, contextul valoros rămâne izolat în sisteme separate. Platforma noastră poate fi antrenată pe orice sistem de depozitare de date prin analizarea jurnalelor de întrebări, permițându-i să se adapteze la vocabularul de date unic și la structura fiecărei organizații.

Ați descris procesul de dezvoltare al WisdomAI ca “vibe coding” – construirea experiențelor de produs direct în cod, apoi iterarea prin utilizare în lumea reală. Care sunt avantajele pe care această abordare le-a oferit comparativ cu proiectarea tradițională de produs?

“Vibe coding” este o schimbare semnificativă în modul în care se construiește software-ul, unde dezvoltatorii folosesc puterea uneltelor de inteligență artificială pentru a genera cod pur și simplu prin descrierea funcționalității dorite în limbaj natural. Este ca un asistent inteligent care face ceea ce doriți ca software-ul să facă și care scrie codul pentru dvs. Acest lucru reduce dramatic efortul manual și timpul necesar în mod tradițional pentru codare.

De-a lungul anilor, crearea de produse digitale a urmat, în mare măsură, un scenariu familiar: planificarea atentă a produsului și a designului UX, apoi executarea dezvoltării și iterarea pe baza feedback-ului. Logica era clară, deoarece investiția în design din faza inițială minimizează retravaliile costisitoare în faza de dezvoltare, care este mai scumpă și mai consumatoare de timp. Dar ce se întâmplă atunci când costul și timpul necesar pentru executarea acestei dezvoltări scad drastic? Această capacitate răstoarnă secvența tradițională de dezvoltare pe cap. Brusc, dezvoltatorii pot începe să construiască software funcțional pe baza unei înțelegeri de nivel înalt a cerințelor, chiar înainte de a finaliza designul detaliat al produsului și UX.

Cu viteza de generare a codului de inteligență artificială, efortul necesar pentru crearea unor design-uri exhaustive din faza inițială poate deveni, în anumite contexte, relativ mai consumator de timp decât obținerea unei versiuni de bază, funcționale a software-ului. Noul paradigma în lumea “vibe coding” devine: execuție (cod cu AI), apoi adaptare (design și rafinare).

Acestă abordare permite o validare incredibil de timpurie a conceptelor de bază. Imaginați-vă că primiți feedback despre funcționalitatea reală a unei caracteristici înainte de a investi masiv în design-uri vizuale detaliate. Acest lucru poate duce la design-uri mai centrate pe utilizator, deoarece procesul de design este informat direct de modul în care utilizatorii interacționează cu un produs tangibil.

La WisdomAI, îmbrățișăm activ generarea de cod cu inteligență artificială. Am descoperit că, prin îmbrățișarea dezvoltării rapide inițiale, putem testa funcționalitățile de bază și colecta feedback valoros de la utilizatori devreme în proces, direct pe produs. Acest lucru ne permite echipei noastre de design să se concentreze pe rafinarea experienței utilizatorului și a design-ului vizual pe baza utilizării în lumea reală, conducând la produse mai eficiente și iubite de utilizatori, mai repede.

De la vânzări și marketing la producție și succesul clienților, WisdomAI vizează un spectru larg de cazuri de utilizare în afaceri. Care verticale au văzut adoptarea cea mai rapidă – și care cazuri de utilizare v-au surprins în impactul lor?

Am văzut rezultate transformaționale cu mai mulți clienți. Pentru o companie din top 500, ConocoPhillips, inginerii și operatorii de foraj folosesc acum platforma noastră pentru a interoga direct date complexe de foraj în limbaj natural. Înainte de WisdomAI, acești ingineri aveau nevoie de ajutor tehnic pentru întrebări operaționale de bază despre starea sondei sau performanța locului de muncă. Acum pot accesa instantaneu aceste informații, comparându-le în același timp cu cele mai bune practici din manualele lor de foraj – totul prin aceeași interfață conversațională. Ei au evaluat numeroși furnizori de inteligență artificială într-un proces de șase luni, iar soluția noastră a oferit o îmbunătățire a acurateței cu 50% față de cel mai apropiat concurent.

La o companie de securitate cibernetică în creștere rapidă, Descope, WisdomAI este utilizat ca analist de date virtual pentru vânzări și finanțe. Am redus timpul de creare a rapoartelor de la 2-3 zile la doar 2-3 ore – o scădere cu 90%. Acest lucru a transformat ședințele lor săptămânale de vânzări din exerciții de colectare a datelor în sesiuni de strategie axate pe insight-uri acționabile. Așa cum notează directorul lor de venituri, “Wisdom AI aduce datele la îndemâna mea. Cu adevărat democratizează datele, permițându-mi să găsesc răspunsuri și să merg mai departe cu ziua mea, în loc să definesc întrebarea, să aștept ca cineva să construiască răspunsul și apoi să-l primesc în 5 zile.” Această capacitate de a lua decizii bazate pe date cu o viteză fără precedent a fost deosebit de crucială pentru o companie în creștere rapidă în competitiva piață a managementului identității.

Multe companii sunt astăzi supraîncărcate cu tablouri de bord, rapoarte și unelte izolate. Care sunt cele mai comune concepții greșite pe care întreprinderile le au despre business intelligence astăzi?

Organizațiile stau pe mormane de informații, dar se luptă să valorifice aceste date pentru luarea deciziilor rapide. Provocarea nu constă doar în a avea date, ci în a lucra cu ele în starea lor naturală – care adesea include “date murdare” necurate de greșeli de tastare. Companiile investesc masiv în infrastructură, dar se confruntă cu blocaje din cauza tablourilor rigide, a igienei slabe a datelor și a informațiilor izolate. Majoritatea întreprinderilor au nevoie de echipe specializate pentru a rula rapoarte, ceea ce creează întârzieri semnificative atunci când liderii de afaceri au nevoie de răspunsuri rapide. Interfața în care oamenii consumă date rămâne învechită, în ciuda progreselor în motoarele de date cloud și știința datelor.

Priviți WisdomAI ca pe o completare sau, în cele din urmă, înlocuire a instrumentelor tradiționale de business intelligence, cum ar fi Tableau sau Looker? Cum se încadrează în stiva mai largă de date a întreprinderii?

Suntem compatibili cu servicii majore de date cloud, cum ar fi Snowflake, Microsoft Fabric, BigQuery de la Google, Redshift de la Amazon, Databricks și Postgres, precum și cu formate de documente precum Excel, PDF, PowerPoint etc. Abordarea noastră transformă interfața în care oamenii consumă date, care a rămas învechită, în ciuda progreselor în motoarele de date cloud și știința datelor.

Privind spre viitor, unde vedeți WisdomAI în cinci ani – și cum anticipați că conceptul de “inteligență agențică” va evolua în peisajul întreprinderii?

Viitorul analizei constă în trecerea de la rapoarte conduse de specialiști la inteligență de auto-servire accesibilă tuturor. Instrumentele de business intelligence au existat de peste 20 de ani, dar adoptarea nu a depășit niciodată 20% dintre angajații companiilor. Între timp, în doar douăsprezece luni, 60% dintre utilizatorii de la locul de muncă au adoptat ChatGPT, mulți folosindu-l pentru analiza datelor. Acest contrast dramatic arată potențialul interfețelor conversaționale de a crește adoptarea.

Asistăm la o schimbare fundamentală în care toți angajații pot interoga direct datele fără abilități tehnice. Viitorul va combina puterea de calcul a inteligenței artificiale cu interacțiunea naturală umană, permițând insight-urilor să găsească utilizatorii în mod proactiv, mai degrabă decât să-i obligă să caute prin tablouri de bord.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre WisdomAI pot vizita WisdomAI.