อาลอน โกร์เรน ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง AnswerRocket – สัมภาษณ์ซีรีส์

ในฐานะซีอีโอและผู้ก่อตั้ง AnswerRocket อาลอนเป็นผู้นำด้านนวัตกรรมผลิตภัณฑ์และนำเสนอการวิเคราะห์เชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้สำหรับผู้คนในธุรกิจ เพื่อให้พวกเขาสามารถตอบคำถามได้เร็วขึ้น ก่อนที่จะก่อตั้ง AnswerRocket อาลอนเป็นผู้ร่วมก่อตั้งและเป็นประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคนิคของ Radiant Systems เป็นเวลา 25 ปี เขา曾ดำรงตำแหน่งประธานของ Radiant ตั้งแต่ปี 2004 ถึง 2011 เมื่อบริษัทถูกขายให้กับ NCR ในราคา 1.3 พันล้านดอลลาร์ อาลอนจบการศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาจาก Rensselaer Polytechnic Institute

คุณสามารถแบ่งปันเรื่องราวเบื้องหลัง AnswerRocket ได้หรือไม่?

เริ่มต้น AnswerRocket ด้วยวิสัยทัศน์ที่ว่าใครก็ตามควรสามารถตอบคำถามจากข้อมูลของตนได้อย่างง่ายดาย เช่นเดียวกับการโต้ตอบกับเพื่อนส่วนตัว ความคิดนี้เกิดขึ้นจากความผิดหวังเมื่อนั่งอยู่ในห้องประชุมคณะกรรมการและห้องประชุมผู้บริหาร โดยที่คำถามเกี่ยวกับเมตริกประสิทธิภาพทางธุรกิจไม่สามารถตอบได้ทันที เราต้องออกไปและใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์ในการวิเคราะห์เพิ่มเติม ซึ่งรู้สึกเสียเวลาเพราะข้อมูลมีอยู่แล้วและควรเข้าถึงได้อย่างรวดเร็ว เราต้องการสร้างประสบการณ์ที่ทุกคนในองค์กรสามารถถามคำถามและได้รับคำตอบทันทีเมื่อคำถามทางธุรกิจเกิดขึ้น

AnswerRocket ใช้ AI เพื่อเปลี่ยนแปลงการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมอย่างไร?

AnswerRocket ใช้ AI มาเกือบ 10 ปีแล้ว เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลเข้าถึงได้และเข้าใจได้ง่ายสำหรับทั้งนักวิเคราะห์และผู้ใช้ทางธุรกิจ ล่าสุดเราใช้เทคโนโลยี AI ที่สร้างขึ้นเพื่อสร้าง AI ที่ชื่อว่า Max ผู้ใช้สามารถพูดคุยกับ Max เพื่อสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลของตนโดยไม่ต้องรู้ SQL หรือวิธีการจัดระเบียบข้อมูลเพื่อให้ได้คำตอบที่ดีและเป็นประโยชน์ Max เชื่อมต่อกับชุดแอปพลิเคชันวิเคราะห์ของ AnswerRocket หรือที่เรียกว่า Skills ซึ่งทำให้สามารถทำการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนได้ตั้งแต่การวิเคราะห์ทางสถิติ การวิเคราะห์ทางวินิจฉัย และแม้กระทั่งการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ สำหรับนักวิเคราะห์และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เรากำลังเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงานโดยให้เครื่องมือในการสร้าง Skills ที่มีพลังงาน AI ที่สามารถใช้ซ้ำได้ในสตูดิโอของเรา

ผลประโยชน์หลักๆ ที่ลูกค้าของคุณได้รับจาก Max คืออะไร?

Max ลดข้อจำกัดทางเทคนิคและข้อมูลที่ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลยากสำหรับผู้ใช้ทางธุรกิจในการนำไปใช้ โดยการยอมรับแบบแผนการแชท เราให้ผู้ใช้ประสบการณ์ที่คุ้นเคยในการโต้ตอบกับ Max ทำให้พวกเขาสามารถสำรวจข้อมูลและถามคำถามด้วยคำพูดของตนเอง

ความเร็วเป็นประโยชน์หลักอีกประการหนึ่ง Max จะทำการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติเพื่อมอบคำตอบและข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องทันที นอกจากนี้ คำตอบเหล่านั้นยังปรับให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์และรายงานที่ลูกค้าของเราคุ้นเคย ซึ่งจะกำจัดความต้องการในการเรียนรู้และช่วยให้ผู้ใช้สามารถสรุปข้อมูลได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบใหม่

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่าการรวม OpenAI’s GPT-4 LLM เข้ากับ Max เพิ่มความสามารถของ Max อย่างไร และมีประโยชน์เฉพาะตัวอะไรที่มอบให้กับธุรกิจ?

การรวม GPT ของ OpenAI เข้ากับ Max ทำให้ความสามารถของ Max พัฒนาไปอีกขั้น LLMs ปรับปรุงความเข้าใจภาษาธรรมชาติและสร้างสรรค์ของ Max เมื่อรวมกับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ของเราและแอปพลิเคชัน DS/ML ที่พัฒนาขึ้นในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา เราสามารถสร้าง AI ที่สามารถจัดการคำถามที่ซับซ้อนได้และให้คำตอบที่เหมาะสมยิ่งขึ้น นี่เป็นก้าวสำคัญในการทำให้ผู้ใช้รู้สึกสบายใจและมั่นใจในการใช้แพลตฟอร์มมากขึ้น

ด้วยการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของโมเดลภาษา เช่น GPT-4o และ Claude 3 AnswerRocket วางแผนจะอยู่เหนือการแข่งขันและสร้างนวัตกรรมในพื้นที่ AI analytics อย่างไร?

พื้นที่นี้กำลังเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วและทำให้เรามีงานที่ต้องทำมากมาย เรากำลังทดสอบและเรียนรู้จากโมเดลหลักๆ ที่ปล่อยออกมา เราได้ออกแบบ AnswerRocket ให้สามารถทำงานกับโมเดลต่างๆ ได้ โดยมองว่าลูกค้าจะเลือกโมเดลหรือหลายโมเดลเพื่อสนับสนุนกรณีการใช้งานต่างๆ เราต้องการให้ความยืดหยุ่นนี้และช่วยให้ผู้ใช้เลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับงานที่มอบหมาย

AnswerRocket รับรองว่าแพลตฟอร์มของตนเป็นมิตรกับผู้ใช้ทางธุรกิจที่อาจไม่มีประสบการณ์ทางเทคนิคได้อย่างไร?

Max ผู้ช่วย AI ของเรามีบทบาทสำคัญในเรื่องนี้ ไม่เพียงแต่เข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้ถามและตอบคำถามเท่านั้น แต่ยังช่วยให้ผู้ใช้หาคำตอบที่มีประโยชน์ เช่น เมื่อเริ่มต้นจากหน้าจอเปล่าอาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกหวาดกลัว ดังนั้นเราจึงให้คำแนะนำในการเริ่มต้นเพื่อช่วยให้พวกเขาเริ่มต้นได้ Max ยังสามารถให้คำถามตามคำตอบเพื่อนำผู้ใช้ไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องต่อไปได้ และหากต้องการรายละเอียดเพิ่มเติม Max สามารถสอบถามเพิ่มเติมเพื่อให้ได้คำตอบที่ต้องการ สุดท้าย ผู้ใช้สามารถให้คำติชมเกี่ยวกับคำตอบของ Max ซึ่งช่วยให้ผู้ดูแลระบบทราบว่าประสบการณ์จำเป็นต้องปรับปรุงหรือปรับแต่งอย่างไร

คุณสามารถพูดถึงตัวเลือกการปรับแต่งที่มีให้สำหรับ Max และ Skill Studio ได้หรือไม่?

เรามีวิสัยทัศน์สำหรับ Skill Studio เพื่อให้นักวิเคราะห์ข้อมูลมีเครื่องมือในการสร้างผู้ช่วย AI สำหรับการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลาย มันเกี่ยวกับการช่วยให้พวกเขาประยุกต์ใช้กระบวนการและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของตนเองให้กับเอเย่นต์ AI ที่มีพลังในการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งผู้ใช้สามารถโต้ตอบได้สำเร็จ

ด้วย Skill Studio ผู้ใช้สามารถสร้างทักษะที่ปรับแต่งได้ตามกระบวนการวิเคราะห์ที่เป็นเอกลักษณ์ของตนเอง ซึ่งรวมถึงการกำหนดแหล่งข้อมูลข้อมูล วิธีการวิเคราะห์ และความชอบในการแสดงผลข้อมูล เช่นเดียวกับการสร้างและปรับเปลี่ยนรายงานและกระบวนการทำงาน Max รองรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนโดยใช้แหล่งข้อมูลหลายแหล่ง ทั้งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เพื่อให้เรื่องราวข้อมูลที่ครอบคลุมมากขึ้น

Skill Studio มีสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่มีอินเทอร์เฟซแบบ low-code ทำให้สามารถเข้าถึงได้ทั้งสำหรับผู้ใช้ทางเทคนิคและไม่ใช่เทคนิค คุณไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นจากศูนย์ เรามีส่วนประกอบและเทมเพลตที่เตรียมไว้สำหรับการวิเคราะห์ กราฟ และตาราง นอกจากนี้ยังมีผู้ช่วย AI ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะด้าน และคุณสามารถสร้างบล็อกที่กำหนดเองและรวมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรของตัวเองได้

คุณสามารถแบ่งปันบางตัวอย่างเกี่ยวกับวิธีที่ AnswerRocket ขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจที่สำคัญสำหรับลูกค้า เช่น การปรับปรุงการตัดสินใจหรือเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน?

AnswerRocket ขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจที่สำคัญในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงสินค้าอุปโภคบริโภค ยา บำนาญ บริการทางการเงิน และบริการมืออาชีพ

หนึ่งในเรื่องราวความสำเร็จที่โดดเด่นของเราคือกับ AB InBev ผู้ผลิตเบียร์ชั้นนำของโลก เช่นเดียวกับบริษัทส่วนใหญ่ พวกเขาต้องเผชิญกับความท้าทายในการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานและทำด้วยมือ เมื่อพวกเขาผสมผสาน AI ของ AnswerRocket เข้ากับ Max พวกเขาก็เปลี่ยนแปลงกระบวนการนี้

ตัวอย่างเช่น เวลาที่ต้องเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ลดลงจาก 20 วันเหลือ 3 วัน ทำให้ผู้จัดการแบรนด์ของพวกเขาสามารถตัดสินใจได้อย่างทันท่วงที การสร้างรายงานซึ่งเคยใช้เวลาหลายวัน ตอนนี้สามารถทำได้ภายในไม่กี่ชั่วโมง โดยให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็วใน 17 ตลาด ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถตอบคำถามและข้อมูลเชิงลึกด้วยตนเองได้โดยการแชทกับ Max

ในแง่ของประสิทธิภาพ วิธีแก้ปัญหา AI ของเราช่วยให้ทีมข้อมูลเชิงลึกของ AB InBev มีเวลาทำงาน 160 วัน เพื่อให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานเชิงกลยุทธ์ ผลลัพธ์นี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ที่ AB InBev ลูกค้าหลายรายของเรามีผลลัพธ์ที่คล้ายกัน โดยมีข้อมูลเชิงลึกที่เร็วขึ้น การใช้ทรัพยากรเชิงกลยุทธ์มากขึ้น และผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น

การปรับปรุงด้านประสิทธิภาพและกระบวนการตัดสินใจเหล่านี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ที่ AB InBev ลูกค้าหลายรายของเรามีผลลัพธ์ที่คล้ายกัน โดยมีข้อมูลเชิงลึกที่เร็วขึ้น การใช้ทรัพยากรเชิงกลยุทธ์มากขึ้น และผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น

เมื่อพิจารณาความสำคัญของความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ AnswerRocket รับรองว่าแพลตฟอร์มของตนเป็นไปตามมาตรฐานความปลอดภัยระดับองค์กรได้อย่างไร?

ความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบมีความสำคัญสูงสุด เราได้ดำเนินการหลายอย่างเพื่อปกป้องข้อมูลของผู้ใช้

เราใช้วิธีการเข้ารหัสขั้นสูงเพื่อปกป้องข้อมูลทั้งขณะพักและขณะถ่ายโอน ซึ่งหมายความว่าข้อมูลได้รับการปกป้องทุกขั้นตอน นอกจากนี้เรายังมีการควบคุมการเข้าถึงอย่างเข้มงวด การเข้าถึงข้อมูลและการวิเคราะห์จะถูกจำกัดไว้เฉพาะผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจะถูกเก็บไว้อย่างปลอดภัย

เรายังปฏิบัติตามมาตรฐานอุตสาหกรรมและข้อบังคับ เช่น GDPR และ CCPA ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูล เราไม่ได้ทำสำเนาของข้อมูลในระหว่างที่กำลังวิเคราะห์ ซึ่งจะรักษาความสมบูรณ์และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

เราดำเนินการตรวจสอบความปลอดภัยและประเมินความเสี่ยงอย่างสม่ำเสมอ ซึ่งช่วยให้เราระบุและบรรเทาผลกระทบจากความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้อย่าง积极 เพื่อให้แน่ใจว่ามาตรการรักษาความปลอดภัยของเรามีความทันสมัยเสมอ

ขั้นตอนเหล่านี้เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของเราในการปกป้องข้อมูลของผู้ใช้และรักษามาตรฐานความปลอดภัยและความเป็นไปตามกฎระเบียบที่สูงสุด มันคือการทำให้แน่ใจว่าผู้ใช้สามารถไว้วางใจเราในการดูแลข้อมูลของตนในทุกขั้นตอน

คุณมีความคิดเห็นอย่างไรเกี่ยวกับอนาคตของ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลระดับองค์กร?

AI จะปฏิวัติการวิเคราะห์ข้อมูลระดับองค์กรโดยการเพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิตอย่างมาก ในปัจจุบันงานส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูล การประมวลผล และการรายงานด้วยตนเอง ซึ่งเป็นงานที่ใช้เวลานาน ด้วย AI งานเหล่านี้จะถูกอัตโนมัติ ทำให้ทีมสามารถมุ่งเน้นไปที่งานเชิงกลยุทธ์ที่มีระดับสูงมากขึ้น

ลองนึกภาพอนาคตที่ผู้ช่วย AI สามารถดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทำการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน และสร้างรายงานเกือบจะทันที ซึ่งจะทำให้ทีมวิเคราะห์และทีมธุรกิจสามารถใช้เวลามากขึ้นในการตีความข้อมูลและพัฒนาข้อเสนอเชิงกลยุทธ์

บทบาทของนักวิเคราะห์จะพัฒนาไปสู่การเป็นผู้กำกับกระบวนการ AI มากขึ้น พวกเขาจะชี้แนะระบบ AI เพื่อสำรวจสมมติฐานต่างๆ ตรวจสอบผลลัพธ์ และรับรองว่าข้อมูลเชิงลึกสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ AI จะทำให้บุคคลมีพลังมากขึ้น ซึ่งหมายความว่าทีมขนาดเล็กสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ปัจจุบันต้องใช้กลุ่มที่ใหญ่กว่ามาก

สุดท้าย บริษัทที่นำ AI มาใช้เร็วๆ นี้จะมีความได้เปรียบในการแข่งขัน พวกเขาจะมีประสิทธิภาพและนวัตกรรมมากขึ้น และสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างรวดเร็ว เมื่อ AI เปลี่ยนแปลงการวิเคราะห์ข้อมูลระดับองค์กร มันจะเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการเติบโต ทำให้เป็นเวลาที่น่าตื่นเต้นสำหรับธุรกิจที่เต็มใจที่จะนำหน้า

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม AnswerRocket เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม