Интервью
Роб Бирден, генеральный директор и сооснователь Sema4.ai – Интервью
Роб Бирден является сооснователем и генеральным директором Sema4.ai. Он был сооснователем и генеральным директором Hortonworks, публичной компании с открытым исходным кодом, которая объединилась с Cloudera в 2019 году. Затем он стал генеральным директором Docker в 2019 году и остается в совете директоров. Роб вернулся в Cloudera в конце 2019 года, чтобы возглавить реструктуризацию и продажу частным инвестиционным фирмам KKR и CDR за 5,3 миллиарда долларов. Ранее он занимал должность президента и операционного директора SpringSource, ведущего поставщика инструментов для разработчиков с открытым исходным кодом, до ее приобретения компанией VMWare в 2009 году. До присоединения к SpringSource Роб был предпринимателем в резиденции в Benchmark Capital. Он также занимал должность президента и операционного директора JBoss, ведущей компании среднего уровня с открытым исходным кодом, до ее приобретения компанией Red Hat в 2006 году.
Sema4.ai – это компания по разработке программного обеспечения для предприятий, которая фокусируется на создании агентов ИИ, которые могут рассуждать и действовать в рамках бизнес-процессов. Ее платформа позволяет организациям проектировать, развертывать и управлять интеллектуальными агентами, которые автоматизируют сложные задачи в системах, таких как ERP и CRM, обеспечивая безопасную, объяснимую и масштабируемую автоматизацию. С фокусом на управлении, точности и интеграции с предприятиями, Sema4.ai стремится сократить разрыв между общими инструментами ИИ и цифровым трудом, готовым к производству, помогая крупным компаниям перейти от экспериментов с ИИ к реальному операционному влиянию.
Вы построили и расширили несколько компаний, определяющих категории – от JBoss и SpringSource до Hortonworks и Docker. Что вдохновило вас основать Sema4.ai, и как это строится на уроках, которые вы выучили из своих предыдущих начинаний?
Sema4.ai была основана, чтобы помочь предприятиям выйти за пределы пилотных проектов ИИ и перейти к производству. На протяжении всей своей карьеры я фокусировался на превращении мощных новых технологий в надежные, масштабируемые платформы. Основной урок, который я выучил, заключается в том, что успех заключается в доставке результатов, а не бесконечных экспериментов.
Для того, чтобы предприятия могли эффективно采用 ИИ, им нужно больше, чем передовые модели LLM; им требуются системы, которым они могут доверять, включая надежную оркестрацию, управление и объяснимость, встроенные с самого начала. С Sema4.ai мы применяем ту же дисциплину к агентам ИИ, отдаём приоритет точности и детерминизму для сложных, многоступенчатых рабочих процессов, чтобы организации могли с уверенностью использовать ИИ в своих наиболее критических операциях с данными.
Чтобы сделать это возможным, мы разработали нашу платформу SAFE, обеспечивающую, чтобы каждый агент был Безопасным, Ответственным, Быстрым и Расширяемым. SAFE определяет, как агенты создаются, развертываются и управляются, давая клиентам уверенность в том, что решения, основанные на ИИ, являются прозрачными, аудиторными и соответствуют их политикам и нормативным актам.
Мы также применяем ту же операционную дисциплину, которую я использовал для расширения предыдущих компаний, создавая предсказуемую модель создания ценности для клиентов, партнеров и внутренних команд. Это означает фокус на повторяющихся случаях использования, доставке измеримого бизнес-влияния и облегчении предприятиям доверия, принятия и масштабирования автоматизации агентов ИИ.
В конечном итоге, вдохновение пришло от наблюдения за повторением истории, когда трансформационные технологии застревали на грани масштабирования, и осознания того, что через Sema4.ai у нас была возможность помочь предприятиям ответственно сократить этот разрыв.
Ваша карьера последовательно вращалась вокруг трансформации передовых технологий, таких как открытый исходный код, большие данные и теперь агенты ИИ, в стандарты предприятий. Какие параллели вы видите между этими циклами инноваций, и что фундаментально отличается в эпоху ИИ?
Каждая волна начинается с инноваций, экспериментов и фрагментации, а затем созревает в стандарты, готовые к производству. Параллели лежат в необходимости сильной архитектуры, контроля данных и зрелых экосистем разработчиков, которые упрощают принятие. Что отличается в эпоху ИИ, так это способность агентов ИИ не только понимать сложный контекст, но и действовать на его основе точно и безопасно. Поэтому наш фокус был на сочетании передовых моделей рассуждений с детерминированной, математически точной обработкой данных, чтобы предприятия могли доверять результатам автоматизации в любом масштабе.
Платформа Sema4.ai подчеркивает событийно-ориентированных, настраиваемых агентов ИИ, способных обрабатывать сотни страниц или многоисточниковых данных за минуты. Как эта архитектура отличается от традиционных систем ИИ или копилотов, и какие конкретные болевые точки предприятий она решает?
Традиционные копилоты полезны, но ограничены; они часто одноразовые, связанные с пользовательским интерфейсом, и не могут легко масштабироваться в рамках рабочих процессов предприятий. Они также страдают от математической неточности моделей LLM, которые без программной поддержки часто возвращают неправильные ответы. Агенты Sema4 не просто помогают; они фактически выполняют критическую работу, необходимую предприятиям. Мы построили нашу платформу ИИ для предприятий с подходом “сначала бизнес-пользователь”, который объединяет бизнес с ИТ и разработчиками. Бизнес-пользователи могут создавать агентов ИИ с помощью простого в использовании интерфейса, помогаемого копилотом ИИ на простом английском языке, с готовыми соединителями с системами предприятий. ИТ может затем запускать и управлять агентами на простом английском языке, без сложного кода. Это позволяет нам доставлять агентов нашим клиентам, которые могут понимать бизнес-контекст, рассуждать и сотрудничать с человеческими командами, как и человеческий работник. Это фундаментальный сдвиг в возможности выполнения высокоценной работы с беспрецедентной точностью и эффективностью.
Чтобы продвинуться дальше, мы недавно запустили следующее поколение нашей платформы ИИ для предприятий, расширив наши возможности для доставки передовой надежности, точности и детерминированных результатов, необходимых предприятиям для автоматизации сложных рабочих процессов с данными и документами в масштабе. Новые улучшения включают DataFrames, которые обеспечивают математически точную, масштабируемую обработку данных и исключают ручную работу по согласованию данных между системами; Document Intelligence, которая преобразует документы в структурированные, готовые к агентам DataFrames с почти идеальной точностью по более чем 100 языкам и типам файлов; Улучшенные агенты Worker, способные к полностью автономному, 24/7 выполнению многоступенчатых рабочих процессов, сочетая точность данных с пониманием документов; и обновленную студию агентов, которая ускоряет создание агентов с помощью руководств ИИ и интуитивно понятного интерфейса, который наделяет бизнес-пользователей и разработчиков. Вместе эти инновации позволяют предприятиям автоматизировать сложные, многоисточниковые рабочие процессы, которые ранее занимали дни, теперь завершая их за минуты с беспрецедентной точностью. Результатом являются более быстрые циклы, меньше ручных передач и последовательные, проверяемые результаты.
Вы говорили о спасении предприятий от “пилотного ада ИИ”. Какие самые большие факторы ловят компании в бесконечных пилотных проектах, и как Sema4.ai помогает им достичь масштабируемого производства?
Большинство пилотных проектов агентов ИИ терпят неудачу, потому что существующие решения не имеют фундаментальных возможностей, необходимых предприятиям: точности для бизнес-критических задач, способности обрабатывать сложные документы и выполнения сложных многоступенчатых рабочих процессов.
Традиционные агенты на основе моделей LLM страдают от галлюцинаций и ошибок вычислений, что делает их непригодными для процессов предприятий, таких как финансовое согласование или отчетность о соблюдении требований. Тем временем, системы DIY требуют обширных ресурсов разработчиков для создания и поддержания агентов, создавая узкие места, которые предотвращают бизнес-пользователей от автоматизации своих собственных процессов.
Другие платформы агентов испытывают трудности с пониманием сложных документов – они не могут точно извлечь данные из счетов, контрактов или отчетов – и терпят неудачу, когда пытаются выполнить многоступенчатые рабочие процессы, требующие рассуждений по разным источникам данных и приложениям.
Sema4.ai решает эти основные ограничения, предоставляя агенты предприятий, которые доставляют надежность от пилота до производства.
Наш последний выпуск платформы решает кризис точности напрямую с помощью инновационной архитектуры, которая сочетает передовые модели рассуждений (GPT-5, o3, o4-mini и Claude Sonnet 4) с математически точной обработкой SQL для операций с данными. Этот прорывной подход позволяет агентам понимать контекст и смысл через модели LLM, а также выполнять все вычисления с 100% математической точностью – исключая галлюцинации и ошибки, которые мучили ИИ для предприятий.
Кроме того, наша Document Intelligence и естественно-языковые руководства наделяют бизнес-пользователей возможностью создавать сложные агенты без зависимости от разработчиков, а наша многоступенчатая обработка документов обрабатывает самые сложные документы предприятий с человеческой точностью.
Этот комплексный подход преобразует агенты ИИ из экспериментальных инструментов в надежные бизнес-системы, которым предприятия могут доверять свои наиболее критические процессы.
Недавнее партнерство с Koch Industries представляет собой значимый момент подтверждения. Что это сотрудничество представляет для роста Sema4.ai и для принятия ИИ предприятиями в целом?
Наше сотрудничество с Koch Industries демонстрирует и подтверждает, как агенты ИИ могут доставить результаты в масштабе предприятий в реальных условиях. Компании Koch используют агенты ИИ Sema4 для автоматизации ручных процессов согласования, которые ранее были трудоемкими и склонными к ошибкам. Наши агенты анализируют сотни страниц счетов строка за строкой, интегрируя напрямую с существующими финансовыми системами, чтобы помочь Koch сэкономить часы или даже дни ручной работы. Сотрудничество распространяется на другие критические рабочие процессы, такие как понимание документов, анализ закупок и планирование технического обслуживания, демонстрируя, как агентная автоматизация может справиться с масштабом и сложностью реальных операций предприятий.
Это доказательство того, что наши агенты могут доставить измеримую отдачу от инвестиций, сокращая ручной труд до 80%, улучшая точность и позволяя предприятиям перенаправить таланты на более высокоценные инициативы.
С вашим опытом ведения миллиардных выходов, какие принципы или элементы плейбука вы считаете наиболее важными при масштабировании передовых технологий в устойчивую ценность для предприятий?
Ключевые принципы – последовательность, ясность и контроль. Начните с результатов клиентов, а не только с инноваций ради инноваций. Разработайте с учетом безопасности, наблюдаемости и управления с самого начала. Интегрируйте там, где клиенты уже работают, и сделайте легко измеримой отдачу от инвестиций.
В Sema4.ai это означает построение платформы SAFE – Безопасной, Точной, Быстрой и Расширяемой – разработанной для того, чтобы быть гибкой, управляемой и готовой к производству. Это позволяет клиентам начать с одного случая использования и естественно расшириться, поскольку ценность накапливается.
Управление, контроль данных и прозрачность становятся все более важными проблемами, поскольку агенты ИИ становятся более автономными. Как Sema4.ai подходит к управлению агентами, особенно в отношении доступа к данным, принятия решений и аудита?
Управление является核心ной частью нашей платформы. Каждый агент работает в рамках определенных политик, которые регулируют, к каким данным он может получить доступ, какие действия он может выполнить, и как эти действия регистрируются. Мы обеспечиваем полную наблюдаемость и аудиторию, чтобы предприятия могли видеть и отслеживать, как принимаются решения. Sema4.ai поддерживает шаблоны данных без копирования, гарантируя, что данные никогда не покидают своего источника, сохраняя при этом прозрачность на всех этапах жизненного цикла агента.
Безопасность и управление также являются ключевыми столпами нашей платформы SAFE. Версия для предприятий включает в себя прочные, отраслевые стандарты безопасности, с сертификатами, включая ISO 27001 для управления безопасностью информации, SOC 2 для соответствия безопасности, HIPAA для защиты данных здравоохранения и GDPR для защиты данных. Эти сертификаты подкрепляют доверие, подотчетность и контроль, которые предприятия нуждаются для масштабирования ИИ ответственно.
Мы также включаем детерминированную верификацию в нашу обработку данных; каждый выход может быть проверен против исходного источника, что имеет решающее значение для отраслей, подверженных нормативным требованиям, таких как финансы и здравоохранение.
Вы подчеркивали предоставление предприятиям контроля над “глубиной анализа”, чтобы сбалансировать качество, стоимость и производительность. Можете ли вы расширить, почему эта гибкость так важна для надежности и ROI в ИИ для предприятий?
Глубина анализа позволяет клиентам регулировать уровень рассуждений для каждой задачи: глубокий, точный анализ, когда точность имеет решающее значение, и более быстрый, легкий анализ для рутины. Эта настраиваемость дает предприятиям контроль над как стоимостью, так и производительностью, гарантируя, что ИИ доставляет последовательные результаты, соответствующие бизнес-приоритетам. На практике это означает, что клиенты могут динамически выбирать между высокоточной обработкой данных (через SQL-DataFrames) или легким контекстным анализом, в зависимости от случая использования. Эта гибкость гарантирует правильный баланс между точностью, эффективностью и стоимостью, максимизируя ROI в рабочих процессах предприятий.
Можете ли вы пройти через некоторые реальные примеры – такие как интеллект документов или кадры аналитика – где агенты ИИ уже стимулируют измеримые результаты для команд предприятий?
В интеллекте документов наши агенты могут обрабатывать и суммировать большие наборы документов, проверять информацию и применять политику на основе рассуждений с аудиторными следами для соблюдения требований. В кадрах аналитика агенты агрегируют многоисточниковые данные, применяют бизнес-правила и генерируют решения, готовые к принятию, за минуты вместо дней.
Наша новая платформа повышает обе возможности. Интеллект документов V2 преобразует документы в структурированные, готовые к агентам данные с почти идеальной точностью, а DataFrames обрабатывает миллионы строк с математически точным вычислением SQL. Эти достижения исключают ошибочную ручную согласование и ускоряют принятие решений по всему предприятию.
Платформа Sema4.ai уже используется партнерами по компаниям Fortune 500 и крупным предприятиям, включая лидера в области инженерных услуг Emerson и промышленного гиганта Koch. Эти организации используют агенты Sema4 для автоматизации критических операций, таких как обработка счетов, согласование платежей, наboarding сотрудников и соблюдение нормативных требований. Наши агенты теперь автономно выполняют более 80% знаний в некоторых рабочих процессах, преобразуя, как выполняются операции предприятий в масштабе.
Когда мы приближаемся к миру, где агенты ИИ могут переопределить приложения для предприятий, как вы видите эволюцию отношений между традиционными приложениями для предприятий и архитектурами, управляемыми агентами, в течение следующих нескольких лет?
Приложения для предприятий будут все больше служить системами учета и будут исключены, в то время как агенты ИИ становятся слоем выполнения, соединяя данные, рабочие процессы и решения по всему бизнесу. Мы движемся к новой модели, в которой агенты оркестрируют рабочие процессы, интегрируя данные и процессы по всему бизнесу в режиме реального времени. Со временем этот агентно-ориентированный подход будет эволюционировать архитектуру предприятий из статических, ориентированных на приложения сред в динамические, ориентированные на результаты экосистемы, где ИИ непрерывно учится, адаптируется и действует в рамках управляемых границ. Это делает агентов предприятий приложением-убийцей эпохи ИИ.
Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Sema4.ai.
