Soham Mazumdar, Co-Fondator & 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 și Google, 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 inovație în domeniul inteligenței artificiale, 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 aibă acces la informații precise și actualizate în timp real, integrând date structurate și nestructurate prin “Țesătura de Cunoaștere” sa proprietară. Platforma alimentează agenți specializați AI care curatează contextul datelor, răspund la întrebări de afaceri în limbaj natural și identifică proactiv tendințe sau riscuri, 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 ridicată. Ea se integrează cu ecosistemele de date existente și suportă securitatea la nivel întreprindere, cu adoptarea timpurie de către companii majore precum Cisco și ConocoPhillips.

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 întreprinderilor era evidentă. Pe parcursul timpului petrecut la Rubrik, am fost martor la modul în care companiile din Fortune 500 se sufocau în date, dar flămânzeau după informații. Chiar și cu toată infrastructura pe care am construit-o, mai puțin de 20% dintre utilizatorii întreprinderilor aveau accesul și cunoștințele necesare pentru a utiliza datele în mod eficient în munca lor de zi cu zi. A fost o problemă masivă și sistemică 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 către succesul întreprinderii, am simțit din nou acea atracție antreprenorială de a aborda ceva la fel de ambițios.

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 golul dintre disponibilitatea datelor și utilizarea lor. Momentul părea perfect pentru a construi ceva care putea democratiza informațiile despre date pentru fiecare utilizator al întreprinderii, nu doar pentru cei tehnici.

Momentul clarificator a venit 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 pentru a depăși tablourile de bord tradiționale de business intelligence?

Am construit o platformă de informații despre date agențice care lucrează cu datele acolo unde se află – structurate, nestructurate și chiar “murdate”. În loc să cerem echipe de analize să ruleze rapoarte, managerii de afaceri pot să pună direct întrebări și să se adâncească în detalii. Platforma noastră poate fi antrenată pe orice sistem de depozitare a datelor prin analizarea jurnalelor de întrebări.

Suntem compatibili cu servicii majore de date cloud precum Snowflake, Microsoft Fabric, BigQuery de la Google, Redshift de la Amazon, Databricks și Postgres și, de asemenea, 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-agent 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 acest lucru 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, în loc să alimentăm date brute în LLM-uri. Acest lucru este crucial pentru abordarea halucinațiilor și a problemelor de siguranță legate de LLM-uri.

Ați inventat termenul de “Platformă de Informații despre Date Agențice”. Cum se diferențiază inteligența agențică de instrumentele tradiționale de analiză sau chiar de asistenții standard bazati pe LLM?

Stivele tradiționale de business intelligence încetinesc procesul de luare a deciziilor, deoarece fiecare întrebare trebuie să treacă prin silozuri de date desconectate și o echipă 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 manipulează extrase din CRM, ingineri de date care cos extrase, și creatori 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 adâncească de la metrici de ansamblu până la detalii la nivel de rând în doar câteva secunde.

Fără așteptare în coada analistului, fără tablouri predefinite care nu pot ține pasul cu noile întrebări – doar informații de auto-servire oferite la viteza cu care se mișcă afacerile.

Cum asigurați ca WisdomAI să se adapteze la vocabularul și structura de date unică a fiecărei întreprinderi? Care este rolul inputului uman în rafinarea “Țesăturii de Cunoaștere”?

Lucrul cu date acolo unde și cum sunt – acesta este, în esență, Graalul pentru business intelligence-ul întreprinderilor. Sistemele tradiționale nu sunt proiectate pentru a gestiona date nestructurate sau “murdate” cu erori de tastare. Când informațiile există în surse variate – baze de date, documente, date de telemetrie – organizațiile se confruntă cu dificultăți în integrarea coerentă a acestor informații.

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 a datelor prin analizarea jurnalelor de întrebări, permițându-i să se adapteze la vocabularul și structura de date unică a 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 v-a oferit această abordare în comparație cu proiectarea tradițională de produs?

“Vibe coding” reprezintă o schimbare semnificativă în modul în care se construiesc software-urile, unde dezvoltatorii folosesc puterea instrumentelor de inteligență artificială pentru a genera cod 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 proiectării UX, apoi executarea dezvoltării și iterarea pe baza feedback-ului. Logica era clară, deoarece investiția în proiectare din faza inițială minimizează restructurarea costisitoare în faza de dezvoltare, care este mai scumpă și mai consumatoare de timp. Dar ce se întâmplă când costul și timpul necesar pentru executarea acestei dezvoltări scad drastic? Această capacitate inversează secvența de dezvoltare tradițională. Brusc, dezvoltatorii pot începe să construiască software funcțional pe baza unei înțelegeri de nivel înalt a cerințelor, chiar înainte de a finaliza proiectarea detaliată a produsului și UX.

Cu viteza de generare a codului de inteligență artificială, efortul necesar pentru crearea unor proiecte și 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 IA), apoi adaptare (proiectare și rafinare).

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

La WisdomAI, adoptăm activ generarea de cod de inteligență artificială. Am descoperit că, prin îmbrățișarea dezvoltării rapide inițiale, putem testa funcționalități de bază și obține feedback valoros de la utilizatori de la început, direct pe produs. Acest lucru 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 mai 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 înregistrat cea mai rapidă adoptare – și care cazuri de utilizare v-au surprins în impactul lor?

Am văzut rezultate transformative cu mai mulți clienți. Pentru o companie F500 din domeniul petrolului și gazelor, ConocoPhillips, inginerii și operatorii de foraj folosesc acum platforma noastră pentru a interoga date complexe de foraj direct în limbaj natural. Înainte de WisdomAI, acești ingineri aveau nevoie de ajutor tehnic pentru întrebări operaționale de bază despre starea forajului sau performanța locului de muncă. Acum pot accesa instantaneu aceste informații și le pot compara cu cele mai bune practici din manualele de foraj – toate prin aceeași interfață conversațională. Ei au evaluat mai mulți 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 săptămânale de vânzări din exerciții de colectare a datelor în sesiuni de strategie axate pe informații cu acțiune. Așa cum notează directorul lor de vânzări, “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 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 pe piața competitivă a gestionării identității.

Un exemplu practic: Un director de venituri întreabă, “Cum voi închide trimestrul?” Platforma noastră oferă imediat o listă de tranzacții în așteptare pe care să se concentreze, împreună cu informații despre ce întârzie fiecare – cum ar fi întrebările specifice pe care clienții le așteaptă să fie rezolvate. Acest lucru se întâmplă cu cinci taste în loc de cinci specialiști și zile de întârziere.

Multe companii sunt astăzi supraîncărcate cu tablouri de bord, rapoarte și instrumente izolate. Care sunt cele mai comune concepții greșite pe care le au întreprinderile despre inteligența de afaceri în prezent?

Organizațiile stau pe mormane de informații, dar 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 include adesea “date murdare” necurate de erori de tastare. Companiile investesc masiv în infrastructură, dar se confruntă cu blocaje din cauza tablourilor de bord 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 unde oamenii consumă date rămâne învechită, în ciuda progreselor în motoarele de date cloud și știința datelor.

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

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

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

Viitorul analizei se deplasează de la rapoarte conduse de specialiști la informații de auto-servire accesibile tuturor. Instrumentele de business intelligence au fost prezente timp de peste 20 de ani, dar adoptarea nu a depășit 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 analiză de date. Acest contrast dramatic arată potențialul interfețelor conversaționale pentru 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 informațiilor să găsească utilizatorii proactiv, în loc să-i oblige să caute prin tablouri de bord.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze WisdomAI.