Доктор Сэм Чжэн, генеральный директор и сооснователь DeepHow – Интервью

Сэм Чжэн, генеральный директор и сооснователь DeepHow, возглавляет быстро развивающуюся компанию, поддерживаемую известными инвесторами. DeepHow революционизирует обучение квалифицированной рабочей силы с помощью инновационной, основанной на ИИ, видеоцентрической платформы для захвата и передачи знаний.

До DeepHow Сэм посвятил более десяти лет компании Siemens, где он занимался цифровыми инновациями в различных отраслях. Его заметные проекты, такие как Cloud Digital Inspection Jacket, значительно улучшили обмен техническими знаниями, эффективность и пользовательский опыт, за что его команда получила престижную премию Siemens Innovation Award.

Одновременно Сэм является профессором психологии в Университете Цинхуа и имеет докторскую степень в области инженерной психологии и магистерскую степень по статистике в Университете Иллинойса в Урбане-Шампейне.

У вас есть образование в области психологии и статистики, как вы перешли к работе с видео и машинным обучением?

Мое образование в области психологии и статистики фактически послужило естественным переходом к области машинного обучения и видеоцентрических платформ. Изучение психологии пробудило во мне интерес к человеческому разуму и интеллекту, особенно к процессу обучения навыкам и развитию экспертизы. Тем временем, статистика предоставила математическую основу для изучения искусственных нейронных сетей, вдохновленных нашей биологической мозгом.

В современную цифровую эпоху видео стали более увлекательным, интерактивным и эффективным средством обучения. Этот сдвиг очевиден на платформах như YouTube и TikTok, где пользователи, особенно более молодое поколение, тратят часы на просмотр и обучение видеоконтенту.

Однако традиционный процесс создания обучающих или инструктивных видео, особенно редактирование, является трудоемким и длительным. Короткое видео, продолжительностью несколько минут, может потребовать часов тщательной работы. Признавая эту неэффективность и потенциал для улучшения опыта обучения, мои сооснователи и я решили использовать силу искусственного интеллекта и машинного обучения для ускорения процесса создания обучающих видео.

Наша платформа, основанная на ИИ, может превратить часы трудоемкой работы в несколько минут, значительно улучшая эффективность без ущерба для эффективности. По сути, мои академические знания в области понимания человеческой когнитивности и статистических моделей, имитирующих ее, помогли проложить путь для этого инновационного проекта.

У вас есть несколько патентов на ваше имя, какой из них является наиболее важным?

Все мои патенты направлены на использование технологий для улучшения человеческой производительности. Во время моего пребывания в Siemens я работал над решением для профессора Стивена Хокинга. Мы разработали интуитивно понятный метод ввода текста с помощью глаз для помощи людям с ALS, подобной состоянию профессора Хокинга. Эта инновационная работа теперь является частью патента, находящегося на рассмотрении.

Однако наиболее значимым патентом, над которым я работал, является недавний: Генеративная ИИ-ориентированная платформа управления знаниями для промышленных и производственных организаций.

Вот краткий обзор:

Наше изобретение представляет собой передовое решение на основе генеративного ИИ, специально разработанное для промышленных и производственных организаций. Оно эффективно захватывает, организует и распространяет как институциональные, так и племенные знания, пересекая области искусственного интеллекта, машинного обучения, обучения и развития, а также систем управления знаниями.

Промышленные и производственные сектора часто сталкиваются с серьезными проблемами при захвате, организации и обмене критически важными знаниями. Высокие показатели текучести кадров, сложные процессы и постоянная необходимость в повышении квалификации усиливают эти трудности. Традиционные методы управления знаниями часто бывают громоздкими, трудоемкими и лишены гибкости, что требует более совершенного решения.

Наше решение на основе генеративного ИИ использует проприетарные алгоритмы и методы машинного обучения для упрощения создания видео-стандартных операционных процедур (SOP), оптимизации рабочих процессов и обеспечения быстрого и эффективного доступа к информации посредством ИИ-ориентированных функций чата. Благодаря своей адаптивности и масштабируемости наше решение подходит для широкого спектра производственных контекстов.

Можете ли вы рассказать историю создания DeepHow?

До запуска DeepHow я работал вместе с нашими другими основателями, Патриком Матосом да Силвой и Вэй-Лянг Као, в Siemens, где мы занимались различными проектами цифровых инноваций в промышленных и производственных секторах. Наш путь сделал большой шаг вперед, когда мы присоединились к акселератору Techstars Mobility в Детройте в 2018 году. Этот опыт был по сути буткемпом, который помог нам проверить нашу идею, выявить пробелы и связаться с потенциальными инвесторами, партнерами и наставниками.

Мы увидели ценность в навыках и опыте, которые люди развили за годы, но была одна проблема – не было действительно эффективного способа захватить и поделиться этим опытом. Мы наблюдали, как быстро развивалась технология, и нам стало ясно, что методы, которые мы использовали для обучения сотрудников, не поспевали за развитием. Мы все еще полагались на устаревшие, трудоемкие методы, которые не были эффективными и, честно говоря, не были достаточно увлекательными.

Я понял, что есть уникальная возможность объединить достижения в области ИИ и видеотехнологий, чтобы полностью изменить способ захвата, структуризации и обмена информацией. Итак, мы решили построить DeepHow, платформу, где компании могут создавать удивительные обучающие видео внутри и оставаться в контроле. Чтобы воплотить эту идею в жизнь, мы создали систему ИИ под названием “Степхани”. Степхани является основой нашего решения, захватывая знания экспертов и создавая репозиторий знаний. Она генерирует пошаговые, интерактивные обучающие видео, чтобы ускорить процесс обучения для новых и менее опытных сотрудников.

Благодаря использованию ИИ-индексирования и сегментации рабочих процессов мы смогли создать видеоконтент в десять раз быстрее и повысить производительность рабочей силы на 25%.

Мы прошли долгий путь с момента ранних дней, но наша миссия остается прежней. Мы привержены помощи компаниям в использовании их богатого институционального знания и опыта, а также в обеспечении возможности их сотрудникам постоянно учиться и расти. Это захватывающее путешествие.

Какие проблемы на рабочем месте решает DeepHow?

Передача знаний: В любом рабочем месте передача навыков и знаний, особенно от опытных сотрудников к новым или менее опытным, может быть довольно сложной задачей. Мы сделали возможным захват и структурирование этих знаний в простой и легкой для понимания форме.

Эффективность обучения: Традиционное обучение может быть скучным, не так ли? Долгие часы, трудно удержать информацию – это не всегда самый эффективный процесс. С DeepHow сотрудники могут учиться в своем собственном темпе и в форме, которая лучше всего подходит их уникальному стилю обучения. Наша цель – сделать обучение безболезненным и приятным.

Пробелы в навыках: Иногда определить, где у ваших команд есть пробелы в навыках, может показаться попыткой найти иголку в стоге сена. Это еще одна вещь, с которой мы можем помочь. Наша платформа использует аналитику, чтобы показать вам, где есть пробел в обучении, и позволяет командам обучения создавать необходимый контент для мостирования этого пробела.

Устаревшие обучающие материалы: Все меняется быстро, не так ли? Стандарты и процедуры постоянно эволюционируют. Ну, мы гарантируем, что ваши обучающие материалы никогда не отстают. Редактирование и обновление происходит быстро и безболезненно, а возможность делиться обновлениями в разных местах и командах с помощью простого назначения навыков гарантирует, что никто не остается без самой актуальной информации.

Обучение по требованию: Удобство – это король! Все хотят иметь доступ к тому, что им нужно, когда им нужно. Это философия, лежащая в основе DeepHow. Мы считаем, что обучение не должно быть запланированным событием, которое нарушает весь день, а гибким ресурсом, доступным когда угодно. Быть ограниченным местом и временем не идеально. Нужно ли вам чему-то научиться прямо сейчас? Поискайте и посмотрите. Это не может быть проще.

Повышение вовлеченности сотрудников: Мы все знаем, что обучение может быть иногда, ну, не самым интересным. Но это абсолютно не должно быть так. DeepHow позволяет создателям проявлять творчество. Обучение должно быть веселым, увлекательным и приятным опытом.

Содействие коммуникации: Коммуникация может быть сложной, особенно при работе с сложным процессом или процедурой. Наша платформа делает коммуникацию проще, позволяя создавать пошаговые руководства, которые позволяют сотрудникам легко понимать и осваивать задачу, способствуя ясному и последовательному сообщению на протяжении всего процесса. Наша платформа также понимает, переводит и транскрибирует почти 50 языков и больше. Эта функция одна из самых ценных инструментов, которые многие компании обладают. Позволение кому-то учиться на родном языке гарантирует лучшее понимание и повышает моральный дух.

Как DeepHow позволяет компаниям создать адаптивную программу обучения?

Давайте рассмотрим традиционную среду обучения. У вас есть статический материал, жесткие графики и подход “один размер для всех”. Эти методы не учитывают, что каждый учится по-разному и в своем собственном темпе. Они не масштабируемы и не гибки, чтобы приспособиться к быстро меняющемуся ландшафту или индивидуальному прогрессу сотрудников. Это значительные болевые точки для любой компании, не так ли?

Именно здесь вмешивается DeepHow. Мы помогаем вам изменить ситуацию. Мы позволяем бизнесу разрабатывать гибкие программы обучения, которые являются динамичными, персонализированными и высоко реагирующими на бизнес-потребности и модели обучения сотрудников.

Наша платформа захватывает знания экспертов в виде простых для понимания видео-модулей обучения. Но мы не останавливаемся на этом. Мы используем силу ИИ для анализа взаимодействия сотрудников с этими моделями, что позволяет получить более глубокое понимание пробелов в навыках. Это о том, чтобы превратить слабости в сильные стороны и использовать индивидуальные области экспертизы для создания культуры непрерывного обучения.

Какую роль играет DeepHow в повышении безопасности на рабочем месте?

Безопасность является такой критической аспектом любого рабочего места, но часто бывает трудно все сделать правильно, что приводит к несчастным случаям и нарушениям правил. Это, к сожалению, верно в отраслях, таких как производство, строительство или здравоохранение, где даже небольшая ошибка может иметь значительные последствия.

Итак, где в этом процессе находится DeepHow? Ну, мы страстно стремимся к тому, чтобы обеспечить, чтобы практики безопасности были четко поняты и последовательно реализованы на всех уровнях.

Мы делаем это, предоставляя платформу, где компании могут легко захватить и поделиться знаниями экспертов о протоколах безопасности. Вместо старых, трудно понимаемых руководств мы предлагаем интерактивные, пошаговые видео-руководства. Они просты, легко понимаемы и, что самое главное, доступны в любое время и в любом месте. Это означает, что сотрудники никогда не имеют оправдания, чтобы не оставаться в курсе последних протоколов безопасности. Безопасность всегда должна быть приоритетом, и каждый заслуживает чувствовать себя в безопасности на работе.

Как используется генеративный ИИ для этого?

В основе нашей платформы управления знаниями на основе генеративного ИИ “Мавен” лежит набор инновационных возможностей, направленных на революционизацию того, как промышленные и производственные организации захватывают, управляют и делятся своими институциональными и племенными знаниями. Мавен использует проприетарные алгоритмы и передовые методы машинного обучения для упрощения и улучшения различных процессов:

1. Упрощенное создание видео-SOP: Используя наши уникальные алгоритмы генеративного ИИ, Мавен помогает автоматически генерировать руководства для съемки видео и сценарии. Это облегчает создание высококачественных видео-SOP с последовательностью, устанавливая новый отраслевой стандарт.
2. Эффективная оптимизация рабочих процессов: Используя передовые методы машинного обучения, инструменты визуализации рабочих процессов Мавен позволяют пользователям упростить сложные задачи, тем самым повышая производительность посредством удобных интерфейсов и умных приложений ИИ.
3. Стратегическое картографирование знаний: Алгоритмы ИИ Мавен помогают организациям картографировать важные знания, выявлять пробелы в знаниях и открывать возможности для создания контента. Это приводит к разработке целевых обучающих материалов, уникально адаптированных к потребностям квалифицированной рабочей силы.
4. ИИ-усиленная функция чата: Воспользовавшись передовыми алгоритмами обработки естественного языка, функция чата Мавен на основе ИИ позволяет пользователям получить доступ к необходимой информации быстро и эффективно, используя запросы на естественном языке.
5. Мультимодальное создание контента: В ситуациях, когда письменное руководство недоступно, Мавен может проанализировать видеоконтент и сгенерировать мультимодальный контент, такой как пошаговые видео-руководства, текстовые руководства и диаграммы рабочих процессов, тем самым упрощая процесс создания контента.

Объединив передовой генеративный ИИ с последними стратегиями управления знаниями, Мавен предлагает организациям уникальный инструмент для использования потенциала их квалифицированной рабочей силы, стимулируя непрерывное совершенствование и инновации.

Используются ли другие типы алгоритмов машинного обучения?

Да, DeepHow использует ряд сложных алгоритмов машинного обучения и методов ИИ в области обработки естественного языка и компьютерного зрения. Эти методы, как надзированные, так и ненадзированные, лежат в основе нашей проприетарной, отраслевой специфической технологии ИИ, которая была обучена и оптимизирована для промышленного и производственного секторов. Ключевые области применения включают:

1) Сегментация рабочих процессов: Мы используем алгоритмы машинного обучения для извлечения критически важной информации и шагов из сложных, неструктурированных демонстраций задач, захваченных на видео. Это позволяет нам разбить сложные процедуры на управляемые, обучаемые шаги.

2) Мультимодальное внедрение шагов: Моделируя “геном деятельности”, мы можем реконфигурировать инструкции и руководства по рабочим процессам, чтобы лучше соответствовать конкретным операционным контекстам.

3) Перекрестное извлечение: Мы используем передовые методы поиска в видео, чтобы облегчить многоязычный, основанный на навыках извлечение контента. Это позволяет пользователям получить доступ к релевантной информации с большей эффективностью и точностью.

4) Картографирование знаний: Мы строим граф знаний, который визуально представляет основные компетенции организации. Это картографирование позволяет компаниям четко определить свои активы знаний, что позволяет разработать более эффективные стратегии обучения и повышения квалификации.

Эти передовые методы машинного обучения, в сочетании с нашей направленностью на промышленный и производственный сектор, позволяют нам предложить комплексное решение уникальным проблемам, с которыми сталкиваются организации в этих секторах.

Для компаний, которые хотят начать работать, какой процесс?

Мы разработали нашу платформу с учетом простоты, поэтому подключение вашей компании не должно быть сложным. Фактически, более 80+ корпоративных и SMB-клиентов успешно развернули наши решения на более чем 400 объектах в 24 странах на 6 континентах.

Сначала наши команды встретятся и обсудят конкретные потребности и болевые точки вашей компании. Мы хотим понять ваши цели, проблемы обучения, которые вы сталкиваетесь, тип навыков, который ваша рабочая сила нуждается – всю картину.

Далее мы поможем вам захватить знания экспертов. Это может быть о любом процессе или навыке, который важен для вашей компании. Наша команда поможет вам создать эти пошаговые видео-руководства, используя интуитивно понятные инструменты DeepHow.

Наша команда поддерживает вас на каждом этапе, от первоначальной настройки до постоянной оптимизации вашей программы обучения. Мы здесь, чтобы сформировать партнерство с вами и повысить навыки и эффективность вашей рабочей силы. Просто посетите DeepHow.com, чтобы начать.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о DeepHow?

В основе DeepHow лежит четкая и убедительная миссия: мы стремимся эмансипировать каждого квалифицированного работника, чтобы он стал экспертом. Мы стремимся сделать передачу знаний и обучение безболезненными, увлекательными и экономически эффективными, используя трансформирующую силу ИИ. Мы твердо верим, что технологии должны дополнять человеческие возможности, а не заменять их. Этот принцип руководит всем, что мы делаем.

В нашем быстро меняющемся технологическом ландшафте эта миссия более актуальна, чем когда-либо. Сдвиг в сторону цифровой трансформации и Industry 4.0 модернизировал производство, введя ряд передовых технологий. Эти инновации существенно изменили требования к работе, требуя от работников приобретения новых технических навыков для эксплуатации, обслуживания и оптимизации этих сложных машин. Темп изменений так быстр, что традиционные подходы к обучению борются за то, чтобы поспевать, что приводит к все расширяющемуся пробелу в навыках.

Наша цель – решить эту проблему напрямую, эмансипируя работников, чтобы они могли “восстановиться лучше”, путем переподготовки для фабрик завтрашнего дня. Высокие уровни автоматизации означают, что теперь меньше необходимости в ручном труде; вместо этого фокус смещается на использование экспертизы и интуиции работников в эксплуатации передовых технологических систем.

Фабрики эволюционировали существенно за последнее десятилетие, с интеграцией робототехники, кобототехники и аналитических технологий, которые постоянно оптимизируют выход и минимизируют отходы. Для управления этими технологиями необходима переподготовленная рабочая сила.

DeepHow предоставляет современную методику обучения, позволяющую производителям привлекать таланты, заполнять позиции начального уровня и последовательно повышать квалификацию работников для продвинутых ролей в производстве, логистике и планировании. С акцентом на современном, увлекательном обучении мы помогаем изменить восприятие производства с карьеры в тупике на динамичную, технологически обусловленную область с бесконечными возможностями.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить DeepHow.