Alon Goren, VD och grundare av AnswerRocket – Intervjuserie

Som VD och grundare av AnswerRocket, leder Alon produktinnovation och tillhandahåller åtgärdsbara analyser till företagspersoner, så att de kan få sina frågor besvarade snabbare. Innan han grundade AnswerRocket, var Alon medgrundare och teknisk chef för Radiant Systems i 25 år. Han var Radiants ordförande från 2004 till 2011, då företaget såldes till NCR för 1,3 miljarder dollar. Alon har en kandidatexamen i datorteknik från Rensselaer Polytechnic Institute.

Kunde du dela berättelsen om AnswerRockets ursprung?

Vi startade AnswerRocket med visionen att vem som helst skulle kunna få enkla svar från sina data, precis som att interagera med en personlig assistent. Idén uppstod från vår frustration när vi satt i lednings- och styrelsemöten, där frågor om affärsprestandamätningar inte kunde besvaras på plats. Vi var tvungna att gå därifrån och spendera dagar eller veckor på att göra ytterligare analyser, vilket kändes slöseri med tid eftersom data redan fanns tillgänglig och borde vara snabbt tillgänglig. Vi ville skapa en upplevelse där vem som helst i företaget kunde ställa en fråga och få ett omedelbart, insiktsfullt svar så fort affärsfrågorna uppstod.

Hur använder AnswerRocket AI för att omvandla traditionell analys?

AnswerRocket har använt AI för att göra dataanalys tillgänglig och tillgänglig för analytiker och företagsanvändare i över 10 år. Nyligen använder vi genererande AI-teknik för att skapa en konversationsbaserad AI-assistent som heter Max. Företagsanvändare kan chatta med Max för att utforska och analysera sina data – de behöver inte veta SQL eller hur data är organiserad för att få ett bra, meningsfullt svar. Max är ansluten till AnswerRockets svit av analytiska applikationer – eller Färdigheter, som vi kallar dem – vilket möjliggör avancerad analys, från statistisk, diagnostisk och till och med prediktiv analys. För analytiker och dataforskare omvandlar vi deras arbetsflöden genom att ge dem verktygen för att skapa återanvändbara, AI-drivna Färdigheter i vår Färdighetsstudio. Det handlar om att fånga deras expertis och analytiska kunnande i specialiserade AI-analytiska agenter som deras användare kan interagera med framgångsrikt.

Vilka är några av de viktigaste fördelarna som dina kunder upplever med Max, din AI-dataanalytiker?

Max tar bort de tekniska och datalitterära hinder som länge har gjort dataanalyslösningar svåra för företagsanvändare att anta. Genom att anta chattparadigmet erbjuder vi användarna en bekant upplevelse för att engagera sig med Max, vilket gör att de kan utforska data och ställa frågor med sina egna ord.

Hastighet är en annan stor fördel. Max automatiserar komplexa analyser för att leverera relevanta, interaktiva svar och insikter omedelbart. Dessutom är utdata anpassade för att matcha den befintliga analysen och rapporterna som våra kunder är vana vid, vilket eliminerar inlärningskurvan och möjliggör för användarna att snabbt dra slutsatser utan att anpassa sig till nya format. Vi försöker verkligen att möta användarna där de är och hitta sätt att integrera Max i deras befintliga arbetsflöden utan problem.

Kan du förklara hur integrationen av OpenAI:s GPT-4 LLM förbättrar Max’s förmågor och vilka unika fördelar det erbjuder företagen?

Integrationen av OpenAI:s GPT-modeller i Max förde verkligen dess förmågor till en ny nivå. LLM förbättrar avsevärt Max’s naturliga språkförståelse och generering. I kombination med vår analytiska plattform och specialiserade DS/ML-applikationer som utvecklats under ett decennium, kunde vi skapa en AI-assistent som kunde hantera mer komplexa frågor och leverera mer nyanserade svar. Detta var ett stort steg framåt för att möjliggöra en intuitiv och behaglig chattupplevelse för användarna – som att chatta med en kollega.

Med den snabba utvecklingen av språkmodeller som GPT-4 och Claude 3, hur planerar AnswerRocket att ligga före konkurrensen och fortsätta innovera inom AI-analysområdet?

Utrymmet utvecklas otroligt snabbt och det har hållit oss extremt upptagna. Vi får tag på varje större modell som släpps, experimenterar och lär oss hela vägen. Vi har designat AnswerRocket för att vara modell-agnostisk, med avsikt att kunderna ska kunna välja en specifik modell eller till och med flera modeller för att stödja en mängd olika användningsfall. Vi vill möjliggöra den här nivån av flexibilitet och vägleda användarna i att välja de bästa modellerna för jobbet.

Hur säkerställer AnswerRocket att dess plattform är användarvänlig för företagsanvändare som kanske inte har teknisk expertis?

Max, vår AI-assistent, spelar en stor roll här. Inte bara är Max utformad för att förstå vad användaren frågar efter och returnera ett svar, utan den hjälper också till att styra användarna mot användbara svar. Till exempel vet vi att att starta från en tom skärm kan vara skrämmande för användare, så vi ger dem exempelfrågor att utgå från. Likaså kan Max ge förslag på följduppfrågor bredvid sina svar, vilket leder användarna till nästa relevant insikt. Max kan också fråga vidare om mer information behövs för att utföra en begärd analys – målet är att hålla samtalet igång och att få användaren till svaret de söker. Slutligen kan användare ge feedback på Max’s svar. Detta är användbart för att informera administratörer om var upplevelsen behöver justeras eller förbättras.

Kan du diskutera anpassningsalternativen som finns tillgängliga med Max och Skill Studio?

Vår vision för Skill Studio är att ge dataanalytiker verktygen för att skapa AI-drivna assistenter för praktiskt taget alla dataanalysanvändningsfall under solen. Det handlar om att hjälpa dem att stämpla sina processer och bästa metoder i återanvändbara och sammansatta AI-agenter som kan göra snabbt arbete med tuffa dataanalysuppgifter.

Med Skill Studio kan användare skapa anpassade Färdigheter som är anpassade till deras unika analytiska processer. Detta inkluderar att definiera specifika datakällor, analytiska metoder och visualiseringspreferenser, samt bygga och modifiera rapporter och arbetsflöden. Max stöder komplexa analyser med hjälp av flera datakällor, både strukturerade och ostrukturerade, för att berätta mer omfattande datBerättelser.

Skill Studio erbjuder en fullständig utvecklingsmiljö med ett lågkodsgränssnitt, vilket gör det tillgängligt för både tekniska och icke-tekniska användare. Du behöver inte börja från scratch: Vi tillhandahåller förbyggda komponenter och mallar för analyser, diagram och tabeller. Dessutom har vi specialiserade AI-assistenter för specialuppgifter. Naturligtvis kan du också skapa dina egna anpassade block och integrera dina egna maskinlärningsmodeller.

Kunde du dela några exempel på hur AnswerRocket har drivit betydande affärsresultat för dina kunder, såsom att förbättra beslutsfattandet eller öka den operativa effektiviteten?

AnswerRocket har drivit betydande affärsresultat inom olika branscher, inklusive områden som konsumentvaror, läkemedel, försäkring, finansiella tjänster och professionella tjänster.

En av våra framstående framgångshistorier är med AB InBev, världens ledande bryggeri. Liksom de flesta företag, stod de inför utmaningar med den manuella och tidskrävande processen att omvandla rådata till agerbara insikter. Genom att integrera AnswerRockets AI-assistent, Max, omvandlade de denna process.

Till exempel minskades tiden som krävdes för att omvandla rådata till agerbara insikter från 20 dagar till 3 dagar, vilket möjliggjorde att deras varumärkeschefer kunde fatta beslut i tid. Rapportgenerering, som tidigare tog dagar, sker nu inom timmar, vilket ger insikter snabbt över 17 marknader. Företagsanvändare kan nu självbetjäna sig av svar och insikter på begäran genom att chatta med Max.

Vad gäller produktivitet frigjorde våra AI-lösningar 160 arbetsdagar för AB InBevs insiktsteam, vilket möjliggjorde för dem att fokusera på strategiska uppgifter. Lösningen har skalats från det europeiska teamet till globala operationer, vilket visar dess breda påverkan.

Dessa förbättringar i effektivitet och beslutsfattande är inte isolerade till AB InBev. Många av våra kunder har sett liknande resultat, med snabbare insikter, mer strategisk användning av resurser och bättre affärsresultat.

Med tanke på vikten av datasäkerhet och regelefterlevnad, hur säkerställer AnswerRocket att dess plattform uppfyller företagsklassens säkerhetsstandarder?

Datasäkerhet och regelefterlevnad är absolut nödvändiga. Vi har implementerat flera robusta åtgärder för att säkerställa skyddet av våra användares data.

Vi använder avancerade krypteringsmetoder för att skydda data både i vila och under överföring. Detta innebär att data är skyddade i alla stadier av bearbetning. Utöver detta har vi strikta åtkomstkontroller. Åtkomst till data och analys är begränsad till behöriga användare, vilket säkerställer att känslig information hålls säker.

Vi följer också branschstandarder och regleringar som GDPR och CCPA, vilket är nyckel för regelefterlevnad av dataskyddslagar. Vi gör aldrig kopior av data medan den analyseras. Detta upprätthåller dataintegritet och konfidentialitet.

Vi genomför regelbundna säkerhetsrevisioner och sårbarhetsbedömningar. Detta hjälper oss att proaktivt identifiera och mildra potentiella risker, vilket säkerställer att våra säkerhetsåtgärder alltid är uppdaterade.

Dessa steg understryker vårt åtagande att skydda våra användares data och upprätthålla de högsta säkerhets- och regelefterlevnadsstandarderna. Det handlar om att se till att våra användare kan lita på oss med sin data varje steg på vägen.

Vad är dina tankar om framtiden för AI inom företagsanalys?

AI kommer att revolutionera företagsanalys genom att avsevärt förbättra produktivitet och effektivitet. Idag involverar mycket av arbetet manuell datainsamling, bearbetning och rapportering, vilket är tidskrävande. Med AI kommer dessa rutinuppgifter att automatiseras, vilket möjliggör för team att fokusera på högre nivå, strategiskt arbete.

Tänk dig en framtid där en AI-assistent kan hämta data från olika källor, utföra komplexa analyser och generera rapporter nästan omedelbart. Detta kommer att möjliggöra för analytiker och företagsteam att lägga mer tid på att tolka data och utveckla strategiska rekommendationer.

Rollen som analytiker kommer att utvecklas från att vara utförare till att vara orkestrerare av AI-drivna processer. De kommer att vägleda AI-system för att utforska olika hypoteser, validera resultat och säkerställa att insikterna är i linje med affärsmål. AI kommer att möjliggöra för individer att vara mycket mer kraftfulla, vilket innebär att ett litet team kunde uppnå vad som för närvarande kräver mycket större grupper.

Till slut kommer företag som antar AI tidigt att ha en konkurrensfördel. De kommer att vara mer produktiva och innovativa, och svara snabbt på marknadsförändringar. Medan AI omformar företagsanalys, öppnar det nya möjligheter för tillväxt, vilket gör det till en spännande tid för företag som är villiga att leda vägen.

Tack för den utmärkta intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka AnswerRocket.