เจฟฟ์ เอลตัน ซีอีโอ ของ ConcertAI – สัมภาษณ์ ซีรีส์

เจฟฟ์ เอลตัน Ph.D เป็น ซีอีโอ ของ ConcertAI ซึ่งเป็นบริษัท AI SaaS solutions ที่ให้บริการวิจัยและโซลูชันสำหรับผู้นำนวัตกรรมด้านชีววิทยาศาสตร์และผู้ให้บริการด้านสุขภาพชั้นนำของโลก ConcertAI มุ่งเน้นในการเร่งและปรับปรุงความแม่นยำของการศึกษาทางคลินิกโดยใช้ระบบ EMRs, LISs และ PACSs เป็นแหล่งที่มาของข้อมูลสำหรับการศึกษาทั้งหมด

ก่อนที่จะเข้าร่วม ConcertAI เจฟฟ์曾ดำรงตำแหน่ง Managing Director, Accenture Strategy/Patient Health; Global Chief Operating Officer และ SVP Strategy ที่ Novartis Institutes of BioMedical Research, Inc.; และ Partner ที่ McKinsey & Company เขายังเป็นสมาชิกผู้ก่อตั้งและที่ปรึกษาอาวุโสของหลายบริษัทในระยะเริ่มต้น เจฟฟ์เป็นสมาชิกคณะกรรมการของ Massachusetts Biotechnology Council ในปัจจุบัน เขาเป็นร่วมเขียนหนังสือที่ได้รับการอ้างอิงอย่างกว้างขวาง Healthcare Disrupted (Wiley, 2016) เจฟฟ์มี Ph.D. และ M.B.A. จาก The University of Chicago

ในฐานะซีอีโอผู้ก่อตั้งของ ConcertAI คุณสามารถแบ่งปันความมุ่งมั่นของบริษัทตั้งแต่เริ่มต้นได้หรือไม่? วิสัยทัศน์นั้นเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรตั้งแต่ปี 2018

เริ่มต้นด้วยความคิดที่ว่าผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้นมาจากข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งและสามารถนำไปใช้ได้จริง การได้รับข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นจำเป็นต้องมีข้อมูลที่สมบูรณ์, มีขนาดใหญ่, มีความเป็นตัวแทน และมี AI ที่มีความสามารถขั้นสูง ดังนั้นเราจึงสร้างบริษัท Data-as-a-Service และ AI Software-as-a-Service เราได้กำหนดเป้าหมาย AI ที่ช่วยให้สามารถอนุมานและทำนายได้ ซึ่งรวมถึงการทำนายเหตุการณ์ที่ต้องหลีกเลี่ยง เช่น ผู้ป่วยที่ไม่ปฏิบัติตามการรักษาหรือหยุดการดูแลเนื่องจากไม่มีการตอบสนองเชิงบวก ซึ่งบอกเป็นนัยว่าเมื่อใดควรพิจารณาการทดลองทางคลินิก

วิสัยทัศน์ของเรายังคงไม่เปลี่ยนแปลง และเรายังคงคาดหวังผลลัพธ์ที่ดีขึ้นจากโซลูชันของเรา ด้วยรุ่นล่าสุดของ LLMs, agentic AI และโซลูชัน AI ที่สร้างขึ้นใหม่ เราสามารถทำงานได้ที่ระดับขนาดใหญ่ (และเกือบจะแบบเรียลไทม์ – ซึ่งเราไม่ได้คาดหวังหรือคาดการณ์ในปี 2018) ด้วยพันธมิตรเช่น NVIDIA (NVDA ) เราสามารถพัฒนาโซลูชันของเราให้ทำงานได้ดีกว่าที่คาดไว้ ตระหนักถึงข้อจำกัดและคุณลักษณะที่ไม่เหมือนใคร และเคลื่อนไหวด้วยความเร็วของนวัตกรรมของตลาด – การเดินทางจนถึงตอนนี้เป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นและสร้างผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ

เราสามารถเปิดโอกาสให้แสดงผลลัพธ์ที่ไม่เคยคิดมาก่อนในโซลูชันการautomate การทดลองทางคลินิก การวางผู้ป่วยในทางคลินิกที่มีหลักฐานเชิงประจักษ์ การทำงานที่ซับซ้อนในด้านการวินิจฉัยภาพรังสี และการใช้ digital twins เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการตัดสินใจสำหรับการดูแลและวิจัย

ปัจจุบัน เราให้บริการแก่ผู้นำนวัตกรรมด้านไบโอฟาร์มาเกือม 50 ราย และผู้ให้บริการด้านสุขภาพเกือบ 2,000 ราย ดังนั้น แม้ว่าเราจะไม่ได้ถึงระดับขนาดใหญ่ของตลาด แต่เราก็เป็นผู้ให้บริการโซลูชัน AI ที่ครอบคลุมที่สุดสำหรับด้าน oncoogy ในอุตสาหกรรม

อะไรที่ทำให้คุณมุ่งเน้นไปที่ข้อมูล oncoogy และ hematology โดยเฉพาะ และคุณเห็น ConcertAI มีผลกระทบต่อการวิจัยและการรักษาโรคมะเร็งอย่างไร

สหรัฐอเมริกอเริ่ม “สงครามกับมะเร็ง” ในปี 1971 ด้วย National Cancer Act ซึ่งกระตุ้นให้เกิดการให้ทุนขนาดใหญ่จากภาครัฐ ซึ่งสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับการกลายพันธุ์ที่ทำให้เกิดมะเร็ง วิธีการรักษาใหม่ๆ และการขยายศูนย์กลางการรักษามะเร็งของ National Cancer Institute และอื่นๆ ภายใต้การบริหารของ Obama การให้ทุนเพิ่มขึ้นอีก 10 พันล้านดอลลาร์ผ่านการกระตุ้นเศรษฐกิจทางอิเล็กทรอนิกส์ไปสู่ NIH และ NCI ภายใต้ Biden โปรแกรม Cancer Moonshot 2.0 ได้รับการเปิดตัวในปี 2022 ซึ่งกระตุ้นให้เกิดการวิจัยรุ่นใหม่และเงินทุนสำหรับการลงทุนในความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชน

ฉันให้ประวัตินี้เพราะไม่มีโรคหรือสาขาใดที่มีระดับการให้ทุนและระดับการวิจัยเท่ากับ oncoogy มีข้อมูลทางพันธุกรรม, transcriptomic, digital pathology, digital radiology, บันทึกทางการแพทย์อิเล็กทรอนิกส์ที่มีรายละเอียด และการวิจัยที่ให้ความเข้าใจในข้อมูลเหล่านี้ด้วยการตรวจสอบอย่างเข้มงวดผ่านการศึกษาที่มีหลายศูนย์ และการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ

ดังนั้น หากคุณต้องการเป็นบริษัทที่มีฐานข้อมูลและ AI ที่มีความสามารถขั้นสูง oncoogy จึงเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่ดีที่สุดในการพัฒนาโซลูชัน ConcertAI มีฐานข้อมูลวิจัยที่ใหญ่ที่สุดในโลก ซึ่งรวมถึงการเผยแพร่ทางวิชาการหลายร้อยเรื่อง ที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลนี้ และหลักฐานที่สำคัญที่เปลี่ยนแปลงวิธีการรักษาผู้ป่วยและให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และตอนนี้เรามีเทคโนโลยี AI SaaS ที่เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการดูแลและวิจัยที่นำพลังของข้อมูลและหลักฐานมาใช้ที่ทุกจุดและทุกการตัดสินใจตลอดเส้นทางการดูแลผู้ป่วย

สิ่งที่สำคัญที่นี่คือเราทำสิ่งนี้อย่างโปร่งใสกับพันธมิตรผู้ให้บริการด้านสุขภาพและนวัตกรรมไบโอฟาร์มาของเรา เพื่อให้เกิดความเชื่อมั่นและความไว้วางใจสูงสุด

ConcertAI ได้กลายเป็นผู้นำในด้านหลักฐานเชิงประจักษ์ (RWE) และเทคโนโลยี AI สำหรับด้านสุขภาพ คุณสามารถแบ่งปันความท้าทายในช่วงแรกที่คุณเผชิญในการจัดตำแหน่งบริษัทให้เป็นผู้นำในพื้นที่นี้ได้หรือไม่

คุณต้องได้รับความไว้วางใจและพัฒนาไปสู่การเป็นแหล่งอ้างอิงที่เชื่อถือได้ ซึ่งเป็นสิ่งที่ได้รับมาจากการทำงานหนัก ความไว้วางใจมาจากผู้ให้บริการด้านสุขภาพที่เชื่อว่าข้อมูลที่คุณเข้าถึงนั้นอยู่ในความสนใจที่ดีที่สุดของผู้ป่วย ความไว้วางใจมาจากพันธมิตรทางวิชาการและอุตสาหกรรมที่เห็นหลักฐานและเชื่อว่าข้อมูลของคุณสะท้อนถึงบันทึกผู้ป่วยดั้งเดิมและแนวคิดที่คุณนำเสนอเป็น “ความจริง” และสะท้อนถึงการปฏิบัติทางคลินิกและวิทยาศาสตร์ในปัจจุบัน คุณยังต้องบรรลุระดับการทำงานที่ใหญ่พอที่จะทำให้โซลูชันด้านข้อมูลของคุณไม่เพียงแต่สะท้อนถึงประชากรทั้งหมดเท่านั้น แต่ยังสร้างข้อสรุปที่มั่นใจได้ว่าสามารถนำกลับไปใช้กับประชากรทั้งหมดที่ได้รับการรักษาด้วยยาที่เฉพาะเจาะจงได้

เทคโนโลยีก็คล้ายกัน นักวิทยาศาสตร์และนักคลินิกมีความกังขาโดยธรรมชาติ – และไม่เชื่อถือ “กล่องดำ” หรืออัลกอริทึมที่พวกเขาไม่เข้าใจ ดังนั้นเราจึงต้องสร้างความไว้วางใจผ่านการเผยแพร่และเปิดเผยถึงวิธีการทำงานของโซลูชันของเรา

ConcertAI ถือครองฐานข้อมูล oncoogy และ hematology ที่ใหญ่ที่สุดในโลก โอกาสที่ไม่เหมือนใครที่ฐานข้อมูลนี้สร้างขึ้นสำหรับการเปลี่ยนแปลงการวิจัยและการรักษามะเร็งคืออะไร

เรากำลังทำงานในเรื่องนี้ทุกวัน! โอกาสในการให้คุณค่าแก่ผู้ให้บริการด้านสุขภาพ ผู้ป่วย และผู้นำนวัตกรรมนั้นแทบจะไม่มีขอบเขต ในการทดลองระยะแรก เรากำลังพัฒนาวิธีการจำลองการศึกษาที่มี digital twins ซึ่งจะเปลี่ยนแปลงโปรแกรมที่เรานำเข้าสู่การทดลองทางคลินิก โซลูชัน AI และการปรับให้เหมาะสมของเราจะลดเวลาที่ต้องการในการดำเนินจากโพรโทคอลที่เสร็จสมบูรณ์ไปยังการยื่นคำขอไปยังหน่วยงานกำกับดูแลโดย 30 ถึง 40% – หมายความว่ายาใหม่ๆ จะถูกส่งไปยังผู้ป่วยได้เร็วขึ้น โซลูชันการเสริมการตัดสินใจของเราจะแนะนำแนวทางในการรักษาที่มีหลักฐานเชิงประจักษ์และปรับให้เหมาะสมกับแนวทางเหล่านั้นโดยเฉพาะ ตรวจสอบการตอบสนองตามที่คาดการณ์ไว้ และค้นหาการทดลองทางคลินิกที่อาจเป็นประโยชน์เมื่อการตอบสนองหรือผลประโยชน์ต่ำกว่าที่คาดหวัง

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่า ConcertAI’s Digital Trial Solution ทำงานอย่างไรในการจับคู่ผู้ป่วยมะเร็งที่มีการทดลองทางคลินิกที่ช่วยชีวิตได้ ผลกระทบที่คุณเห็นจนถึงตอนนี้ในแง่ของผลลัพธ์ของผู้ป่วยคืออะไร

การทดลองทางคลินิกมีความซับซ้อนและต้องการความพยายามเป็นเวลาหลายชั่วโมงจากบุคคลที่มีความเชี่ยวชาญสูง สำหรับองค์กรส่วนใหญ่ การทดลองทางคลินิกถูกนำเสนอเป็นความรับผิดชอบและความมุ่งมั่นต่อผู้ป่วยที่มาตรฐานการรักษาปัจจุบันอาจไม่ใช่ตัวเลือกที่เป็นไปได้ การทดลองทางคลินิกไม่ได้ถูกนำเสนอให้กับผู้ป่วยในศูนย์กลางการรักษาในชุมชน ซึ่ง 80% ของผู้ป่วยได้รับการรักษา แต่ผู้ป่วยเหล่านี้จะเป็นผู้ที่จะได้รับยาที่ได้รับการอนุมัติใหม่ๆ ในอนาคต ซึ่งสร้างปัญหาสองประการ: ผู้ป่วยส่วนใหญ่ที่ต้องการการเข้าถึงการทดลองถูกจำกัด และผู้ที่สะท้อนถึงประชากรที่ได้รับการรักษาแบบมาตรฐานไม่ได้อยู่ในกลุ่มผู้ทดลอง

เราตั้งเป้าหมายที่จะแก้ไขปัญหาทั้งสองนี้ ผลลัพธ์เป็นไปอย่างดี – ดีมากจนเราจะขยายจำนวนการศึกษาที่กำลังดำเนินอยู่ในปี 2025 ถึง 10 เท่า เราได้ตีพิมพ์เรื่องนี้สำหรับการประชุม American Society of Clinical Oncology และในพื้นที่อื่นๆ วิธีการของเราคือวิธีที่เราคิดว่า AI ควรนำไปใช้ – เป็นการเสริมความสามารถของมนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญสูง โดยที่มีข้อจำกัดด้านความสามารถและทักษะ และที่ชีวิตของผู้ป่วยตกอยู่ในความเสี่ยง

เราพัฒนาชุดโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมซึ่งสามารถเข้าถึงบันทึกผู้ป่วย สังเคราะห์ข้อมูลลักษณะเฉพาะ และจับคู่ผู้ป่วยกับการทดลองที่อาจเป็นประโยชน์ – ทำสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญจะทำ โดยมีวิธีการที่มีเอกสารและคำแนะนำที่ชัดเจน ในสถานที่ที่เทคโนโลยีของเราถูกนำไปใช้ เราทำงานได้ดีเท่ากับผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะสูงสุด และสามารถรับสมัครผู้ป่วยได้มากถึง 5 เท่าเมื่อเทียบกับสถานที่ที่ไม่ได้นำเทคโนโลยีของเราไปใช้ – ทีมวิจัยและผู้นำนวัตกรรมไบโอฟาร์มาทั้งสองฝ่ายต่างก็พอใจ และผู้ป่วยได้รับประโยชน์สูงสุด

วิธีการที่มี AI ของ ConcertAI ในการออกแบบการทดลองและการจัดหาผู้ป่วยแก้ไขข้อจำกัดในปัจจุบันในการวิจัยทางคลินิก เช่น ความหลากหลายของผู้ป่วยและการทำงานของการทดลองอย่างไร

ฉันภูมิใจในทีมของฉัน – พวกเขาบอกฉันเมื่อ 3-4 ปีที่แล้วว่าการบรรลุความหลากหลายเป็นหน้าที่และเป็นสิ่งที่ถูกต้องทางวิทยาศาสตร์ พวกเขายังบอกอีกว่ามันทำได้ยากหากเป็นแบบดั้งเดิม แต่ต้องไม่มีความพยายามเพิ่มเติมหากเป็นอัตโนมัติ ดังนั้นเราจึงตัดสินใจในขณะนั้นว่าทุกชุดข้อมูลและโซลูชัน AI SaaS จะรวมคุณลักษณะความหลากหลายและปัจจัยกำหนดสังคมของสุขภาพเป็นวิธีการมาตรฐานของเรา – ไม่ใช่ตัวเลือก แต่เป็นสิ่งที่เราทำ

โซลูชันการออกแบบและปรับให้เหมาะสมการทดลองทางคลินิกของเราที่ได้รับการสนับสนุนจาก CARAai สามารถประเมินว่ากลุ่มชาติพันธุ์ racial หรือเศรษฐกิจใดที่อาจได้รับผลกระทบอย่างรุนแรงจากโรค และรวมการคำนึงเหล่านี้เข้ากับการออกแบบการทดลอง เพื่อให้แน่ใจว่าประชากรเหล่านี้ไม่ได้ถูกแยกออกโดยไม่ตั้งใจ และกำหนดจุดให้บริการทางคลินิกที่น่าจะมีส่วนร่วมและสะท้อนถึงความเป็นตัวแทนได้ดีที่สุด

ConcertAI มีบทบาทอย่างไรในการลดภาระงานของผู้ให้บริการด้านสุขภาพและการเพิ่มประสิทธิภาพการเลือกสถานที่ในการทดลองทางคลินิก

เรารวมภาระงานเข้ากับทุกด้านของโซลูชันการทดลองทางคลินิกของเรา ประการแรก มีภาระงานที่ผู้ป่วยต้องรับภาระ ซึ่งอาจเป็นสถานที่ที่ตั้งแห่งนั้น จำนวนการเข้าชมที่ต้องการสำหรับการศึกษาเทียบกับการรักษาแบบมาตรฐาน หรือความเข้มข้นทางคลินิกของการศึกษาเทียบกับการรักษาแบบมาตรฐาน เช่น ในกรณีการทำไบอ็อปซีเพิ่มเติม สิ่งเหล่านี้สามารถกำหนดได้ว่าผู้ป่วย – หรือผู้ป่วยในการปรึกษากับผู้ให้บริการ – สามารถเข้าร่วมหรือทนต่อการเข้าร่วมได้หรือไม่

มีภาระงานที่ผู้ให้บริการด้วย หากเราสามารถทำให้การระบุผู้ป่วยที่มีคุณสมบัติเหมาะสมสำหรับการทดลองทางคลินิกเป็นอัตโนมัติ ลดการทำงานที่ไม่จำเป็น และให้ “AI Leverage” กับงานของ Clinical Research Associated, Study Nurses และแพทย์ ภาระงานก็จะลดลง ในทำนองเดียวกัน โซลูชันการautomate ของเราทำให้ทีมวิจัยสามารถหลีกเลี่ยงการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง – โดยปกติจะใช้เวลา 2-4 ชั่วโมงที่สิ้นสุดของวัน และมักจะทำที่บ้าน ในช่วงแรกเรามองข้อมูลใน EMR – ดิจิทัล – ที่ถูกป้อนเข้าไปในพอร์ทัลสำหรับ EDC ของผู้สนับสนุน ซึ่งข้อมูลดิจิทัลถูกอ่านแล้วป้อนเข้าไปใหม่ในพอร์ทัลอีกครั้ง! ที่นี่ เรากำลังใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมหลายรูปแบบ – ซึ่งเป็นจุดสนใจหลักของการร่วมมือกับ NVIDIA ตั้งแต่เริ่มต้น เรากำลังอยู่ที่ 55% ของการautomate อย่างเต็มรูปแบบในปัจจุบัน และมีเส้นทางที่รวดเร็วในการเพิ่มขึ้นมากกว่า 80% ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า เมื่อองค์ประกอบเหล่านี้มารวมกัน เราจะลดเวลาของพนักงานลงเหลือ 10% ของความต้องการในยุคก่อน และทำให้การศึกษานี้สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ป่วย

การแพทย์ที่แม่นยำเป็นพื้นที่หลักที่ AI กำลังสร้างผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ ConcertAI’s เทคโนโลยีมีส่วนช่วยในการรักษาโรคมะเร็งที่แม่นยำและเป็นส่วนตัวได้อย่างไร

เรายังไม่ได้พูดถึงเรื่องนี้มากนักตั้งแต่ปีที่แล้ว ในเดือนธันวาคม 2023 เราได้รับมอบหมายให้ดำเนินโครงการ CancerLinQ ของ American Society of Clinical Oncology ซึ่งเป็นเครือข่ายสุขภาพอัจฉริยะที่ใหญ่ที่สุดในโลก ซึ่งประกอบด้วยศูนย์กลางวิชาการ ระบบโรงพยาบาลระดับภูมิภาค และผู้ให้บริการด้านสุขภาพในชุมชน ส่วนสำคัญของเครือข่ายนี้คือการนำโซลูชันทางคลินิกและเส้นทางการรักษาที่ได้รับการรับรองจาก ASCO มาใช้ เนื่องจาก CancerLinQ เป็นโครงการของ ConcertAI เราจึงขยายเครือข่ายนี้อย่างต่อเนื่อง การautomate เส้นทางการรักษาโรคมะเร็ง การสร้างแนวทางใหม่สำหรับการเลือกรักษาโดยใช้ digital twins สำหรับผู้ให้บริการ และการระบุและการส่งข้อความเกี่ยวกับการทดสอบทางพยาธิวิทยาและยาที่ได้รับการอนุมัติใหม่ๆ ที่อาจเป็นทางเลือกการรักษาที่ดีกว่า

คุณเห็นโซลูชันการถ่ายภาพ AI ของ ConcertAI มีประโยชน์ต่อพื้นที่ oncoogy และ radiology โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเผชิญกับการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้านคลินิกอย่างไร

เป็นคำถามที่ดี! จริงๆ แล้วจำนวนผู้เชี่ยวชาญด้าน oncoogy และ radiology ใหม่ที่เข้าสู่สาขานี้น้อยกว่าจำนวนผู้เชี่ยวชาญที่เกษียณอายุออกไป และความต้องการของผู้ป่วยยังคงเพิ่มขึ้น ดังนั้นจึงเป็นพื้นที่ที่เหมาะสมสำหรับการให้บริการ AI SaaS ที่ช่วยเหลือแพทย์และผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพในด้านการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทำงานและการเสริมการตัดสินใจทางคลินิก

นักวิทยาการรังสีวิทยาและนัก oncoogy ทั้งสองจะเน้นย้ำถึงความสำคัญของโซลูชัน AI ใหม่เหล่านี้ที่เข้าสู่สาขาของพวกเขา การถ่ายภาพเป็นพื้นที่ที่เหมาะสมสำหรับ AI และประสิทธิภาพของมันอยู่ในระดับที่น่าประทับใจ การศึกษาที่ไม่ด้อยกว่าแสดงให้เห็นว่าโมเดล AI สามารถเทียบเท่ากับผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะสูงสุดในพื้นที่เฉพาะได้ โซลูชันการทำงานแบบออร์เคสตราทำให้ทุกสิ่งทำงานร่วมกันได้ ในทำนองเดียวกัน ใน oncoogy เรากำลังรวมผลลัพธ์ทางโมเลกุลกับข้อมูลการตอบสนองของระบบภูมิคุ้มกัน อัลกอริทึมการทำนายสำหรับการต้านทานและองค์ประกอบอื่นๆ ที่จะแจ้งการตัดสินใจในการรักษาและทำให้สามารถติดตามการตอบสนองได้

ในฐานะผู้นำที่มีประสบการณ์ในด้านเทคโนโลยีสุขภาพ คุณมีคำแนะนำอะไรสำหรับบริษัทใหม่ที่ต้องการสร้างผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อด้านสุขภาพผ่าน AI

คุณไม่สามารถเป็นบริษัท AI ได้หากไม่มีการเข้าถึงข้อมูลในระดับขนาดใหญ่ ข้อมูลเป็นรากฐานสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโมเดล AI การสร้างโซลูชัน AI เป็นกีฬาทีม คุณต้องมีความรู้ทางด้านที่ลึกซึ้งและความสามารถในการพัฒนาโมเดล AI รุ่นใหม่ที่ตระหนักถึงพฤติกรรมของคลาส AI ที่แตกต่างกันและสามารถนำไปใช้เพื่อเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงได้ จากนั้น วิธีการเหล่านี้สามารถถูกออร์เคสตร้าเพื่อแสดงถึงระบบการทำงานใหม่ – ซึ่งเป็นที่ที่การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นและคุณค่าถูกส่งมอบ

ฝึก “AI Humility” ทุกสิ่งเป็นเรื่องที่น่าประทับใจและแสดงถึงสิ่งที่เราทำไม่ได้แม้แต่ 6 เดือนที่แล้ว แต่ “น่าประทับใจ” ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์หรือวิธีการทำงานใหม่ – มันเป็นเพียงเทคโนโลยีที่ทำสิ่งใหม่ๆ มันเป็นความรับผิดชอบของบริษัท AI ที่จะทำให้มันเป็นวิธีการทำงานใหม่และวิธีการส่งมอบคุณค่าที่น่าประทับใจซึ่งไม่เคยเข้าถึงได้ก่อนหน้านี้ สุดท้าย ให้สมมติว่าคุณต้องแสดงให้เห็นถึงความไว้วางใจในแนวทางปฏิบัติทางธุรกิจ โมเดล AI และความโปร่งใสของโซลูชัน เรายังคงอยู่ในช่วงแรกของการเดินทางของเราในสังคม และเราคือผู้ที่ต้องสร้างความไว้วางใจเพื่อนำการเปลี่ยนแปลงที่เราสามารถส่งมอบได้

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม ConcertAI เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม