Charlie Burgoyne, grundare och VD för Valkyrie Intelligence – Intervjuserie

Charlie Burgoyne är grundare och VD för Valkyrie Intelligence, ett konsultföretag med expertis inom tillämpad vetenskap och strategi. Charlie är också managing partner för Valkyrie Vertex, en AI-driven venture fond baserad i Austin, samt styrelseordförande för Valkyrie Labs, ett AI-produktföretag.

Du har en kandidatexamen i astrofysik och en masterexamen i teoretisk fysik, vad gjorde att du bestämde dig för att fokusera din karriär på data science och maskinlärning?

Innan jag startade mitt eget företag arbetade jag som fysiker för olika statliga laboratorier och myndigheter. Under min tidiga karriär såg jag att den allmänna artificiella intelligensen var överhypad, dess riktiga potential var missförstådd och dess mest banbrytande tillämpningar var outnyttjade. När jag gick djupare in i forskningen blev jag alltmer intresserad av intelligensens natur, hur vi uttrycker den och hur vi kan tillämpa syntetiska versioner av den. För att artificiellt skapa något måste vi förstå dess organiska tillstånd.

2017 grundade du Valkyrie Intelligence, kan du berätta om starten av det här företaget?

Jag såg en stor lucka mellan de senaste teknikerna inom forskning och deras tillämpning inom industrin. Många forskare tvingades antingen prioritera intressant forskning och projekt eller stödja en bekväm livsstil för sina familjer, och jag fann det ultimatum otillfredsställande. Jag satte mig för att skapa en plats för forskare att ta itu med några av den industriella världens mest intressanta problem. Jag grundade Valkyrie och samlade ihop några av de mest begåvade hjärnorna i landet – matematiker, statistiker, biologer, kemister, fysiker – för att lösa några av de största problemen i modern affärsverksamhet och samhälle och utnyttja kraften i data science för det större goda. Den riktiga värdet av AI på marknaden just nu ligger i de smala banden av fältet, där AI automatiserar enskilda, ofta enkla uppgifter. Det är här människor utvecklar riktigt intressanta algoritmer som inte kräver en syntetisk hjärna; de kapitaliserar på potentialmönster som finns och till stor del ligger outnyttjade i data. På Valkyrie förespråkar vi omstrukturering av kunskap och optimerar den för mönsterigenkänning.

Valkyrie Intelligence har ett team av högt utbildade forskare och strateger för att implementera avancerad analys. Vilka typer av projekt tar ni vanligtvis på er?

Vi älskar att ta på oss projekt där våra kunder kommer till oss och säger: “vi vet att AI har en potential påverkan på vår affärsverksamhet, men vi vet inte var vi ska börja och vi vet inte om vi har rätt data.” Vi kan ta in vårt team för att skapa en vision och plan för genomförande som är anpassad till var de vill att deras företag ska gå och vad kod vi behöver för att komma dit. Kunder som förstår hur deras affärsverksamhet kan förvandlas med teknik är underbara, eftersom varje organisation är annorlunda och kräver en unik tillvägagångssätt. Detta gäller för varje bransch – vi har hjälpt banker att halvera sina default-räntor, telekommunikationsföretag att omstrukturera hela sin affärsmodell och investeringsföretag att förutsäga vilka tillgångar de ska köpa.

Vilket är ett av de mest betydelsefulla projekten du har arbetat med?

Det är svårt att nämna bara ett enda projekt som jag har njutit av mest. Säkert var arbetet vi gjorde för ett Formel 1-lag förra året en höjdpunkt, liksom ett projekt inom telekommunikation som kapitaliserade på banbrytande forskning. Men jag skulle säga att det mest givande arbetet för mig är det arbete vi gör för att stödja försvars- och underrättelseområdet. Vi har nu flera program inriktade på försvaret av vår nation och tillhandahåller våra krigare med verktyg som ger dem en fördel på slagfältet. En del av vår vision är att återuppliva forskarnas entusiasm för att tjäna sitt land på bästa sätt, genom matematik. Jag tror att passionen för statlig tjänst har avtagit under de senaste generationerna och det är så viktigt för oss att återuppliva den passionen för vårt lands skull.

Ditt företag drivs av kvinnor, med de två ledande forskarna på ditt team. Detta är ovanligt inom STEM och specifikt inom AI. Tror du att det ger ditt företag en fördel?

Valkyrie grundades på tron att ett balanserat team är ett bättre team, och vi har historiskt sett anställt och stöttat kvinnor. Jag är en stor anhängare av att anställa den bästa talangen och ge dem möjlighet att leda och lyckas. Om du omger dig med en mängd olika perspektiv och mångfaldiga röster, kommer det att stärka företaget och stärka arbetet. När vårt team utökas kommer detta att vara något som vi kommer att fortsätta att prioritera.

Valkyrie Virtue är en ny filantropisk initiativ för att stödja ideella organisationer och kvinnor inom STEM. Kan du dela med oss några detaljer om detta nya initiativ?

Valkyrie samlar ihop otroligt begåvade hjärnor i en gemensam labb och enad vision. Jag tror att det är vårt ansvar som ledare att reagera när vår gemenskap är i behov. Valkyries passion för samhällsberikning inspirerade oss att lansera Valkyrie Virtue, som erbjuder pro bono-data science-tjänster till ideella organisationer, vilket möjliggör för dem att få tillgång till strategiska insikter och bättre tjäna Austin-gemenskapen. Genom Valkyrie Virtue samarbetade vi nyligen med en lokal ideell organisation som är dedikerad till att hantera hemlöshet, genom att erbjuda våra data scientists talanger för att identifiera högriskområden via AI och rekommendera de bästa tjänsterna att tillhandahålla. Totalt sett donerade vårt team 836,5 pro bono-timmar under 2020, eller cirka 223 175 dollar i tjänster. Vi lanserade också en årlig stipendiefond för kvinnor inom STEM för att stödja Austins kvinnor av färg när de går in på högskolan, eftersom de får mindre än en procent av filantropiska ansträngningar. I år samarbetade vi med Hispanic Scholarship Consortium för att presentera ett akademiskt stipendium på 10 000 dollar till en lokal student som för närvarande går på Texas A&M University.

Du är också en managing partner för Valkyrie Vertex, en AI-driven investeringsfond. Vilka är några sätt som maskinlärning spelar in i förmögenhetsförvaltning?

Vertex är flaggskeppsfonden för Valkyrie-gruppen. Fonden investerar i högpresterande venturekapitalfonder som identifieras med hjälp av algoritmer genom att utvärdera erfarenhet och förmåga hos de respektive fondernas managing partners. Detta tillvägagångssätt möjliggör för Vertex att vara väl diversifierad, eftersom vi gör investeringar på fondnivå snarare än direktinvesteringar med de enskilda portföljbolagen. Vår fördel i det här området kommer från det faktum att vi använder maskinlärning för att identifiera mönster av framgång hos fondförvaltare, snarare än att fokusera på en specifik bransch, geografi eller strategi. Detta tillvägagångssätt är mycket likt den strategi som Renaissance Technologies antog för den offentliga marknaden, men i det här fallet tillämpar vi det på privata tillgångar, där differentieringen är mer genomgripande. Våra modeller har identifierat fonder samt saminvesteringar för deployment av kapital, och vårt team är redo att gå när vi stänger vår första runda.

När du ser in i framtiden, var ser du tillståndet för AI om 5 eller 10 år?

Jag förutspår att AI bara kommer att bli en större del av affärsverksamhet och finans, särskilt när en ökning av data science-företag gör automatisering mer tillgänglig för småföretag. Småföretag står för nästan hälften av den amerikanska arbetskraften, och även om de kanske inte har de datamängder som stora företag, kan data scientists fortfarande samla in insikter i nyckelfunktioner, såsom kundrelationshantering eller försäljning. AI kan stärka många tillgångar i dagliga operationer med banbrytande resultat. Till exempel förutspår branschuppskattningar att AI kan öka affärsledningar med 50 procent och öka lönsamhetsgraden med 38 procent, vilket gör det till en kritisk komponent i alla småföretags planer för att konkurrera med större konkurrenter i deras område. Jag förutspår också att finansföretag kommer att integrera data och AI/maskinlärning i varje aspekt av sin affärsverksamhet i högre utsträckning. Medan Big Data och AI har varit heta ämnen under många år, lärde sig många företag snabbt att utan en holistisk och riktad strategi var datamängderna inte användbara. Pandemins ekonomiska påverkan har tvingat många företag att fokusera på avkastning på investeringar, och lämnar litet utrymme i tajta budgetar för ineffektiva åtgärder. För att stanna konkurrenskraftiga använder etablerade finansiella institutioner och fintech-startups båda data och AI i områden som är kärna till deras affärsverksamhet och tillväxt: riskhantering, bedrägeridetektering, kundupplevelse och service, personalhantering, riktad affärsutveckling och marknadsföring, intelligent produktutveckling och AI-driven beslutsfattning.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer kan besöka Valkyrie Intelligence.