เชื่อมต่อกับเรา

บทสัมภาษณ์

Omri Kohl ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Pyramid Analytics – Interview Series

mm

การตีพิมพ์

 on

Omri Kohl เป็นซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง การวิเคราะห์พีระมิด- แพลตฟอร์ม Pyramid Decision Intelligence มอบข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสำหรับทุกคนเพื่อให้ตัดสินใจได้รวดเร็วและชาญฉลาดยิ่งขึ้น เขาเป็นผู้นำด้านกลยุทธ์และการดำเนินงานของบริษัทผ่านตลาดข้อมูลและการวิเคราะห์ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว Kohl นำเสนอความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับการวิเคราะห์และเทคโนโลยี AI ประสบการณ์การจัดการที่มีคุณค่า และความสามารถตามธรรมชาติในการท้าทายการคิดแบบเดิมๆ Kohl เป็นผู้ประกอบการที่มีประสบการณ์สูงและมีผลงานที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในการพัฒนาและบริหารจัดการบริษัทที่เติบโตอย่างรวดเร็ว เขาศึกษาเศรษฐศาสตร์ การเงิน และการจัดการธุรกิจที่มหาวิทยาลัย Bar-Ilan และสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทสาขาบริหารธุรกิจสาขาการจัดการธุรกิจระหว่างประเทศจากมหาวิทยาลัยนิวยอร์ก, Leonard N. Stern School of Business

คุณช่วยเริ่มต้นด้วยการอธิบายว่า GenBI คืออะไร และมันรวม Generative AI เข้ากับระบบธุรกิจอัจฉริยะเพื่อปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจได้อย่างไร

GenBI เป็นกรอบงานและกลไกในการนำพลังของ GenAI, LLM และ AI ทั่วไปมาสู่การวิเคราะห์ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และการตัดสินใจ

ในปัจจุบัน การใช้ GenAI เพียงอย่างเดียวเพื่อเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกของชุดข้อมูลนั้นไม่สามารถทำได้ อาจใช้เวลานานกว่าหนึ่งสัปดาห์ในการอัปโหลดข้อมูลที่เพียงพอไปยังเครื่องมือ GenAI ของคุณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย นั่นไม่สามารถใช้งานได้ เนื่องจากข้อมูลทางธุรกิจมีการเปลี่ยนแปลงมากเกินไปและละเอียดอ่อนเกินกว่าจะใช้ในลักษณะนี้ ด้วย GenBI ทุกคนสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลของตนได้ เพียงแค่ถามคำถามในภาษาธรรมชาติและดูผลลัพธ์ในรูปแบบของแดชบอร์ด BI ใช้เวลาเพียง 30 วินาทีในการรับคำตอบที่เกี่ยวข้องและมีประโยชน์

อะไรคือนวัตกรรมทางเทคโนโลยีที่สำคัญที่อยู่เบื้องหลัง GenBI ที่ช่วยให้สามารถเข้าใจและดำเนินงานระบบธุรกิจอัจฉริยะที่ซับซ้อนผ่านภาษาธรรมชาติได้?

โดยไม่ต้องเปิดเผยความลับทั้งหมดของเรา มีองค์ประกอบหลักสามประการ ขั้นแรก GenBI จะแจ้ง LLM ด้วยองค์ประกอบทั้งหมดที่พวกเขาต้องการเพื่อสร้างขั้นตอนการวิเคราะห์ที่ถูกต้องซึ่งจะสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ร้องขอ นี่คือสิ่งที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างแบบสอบถามโดยใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติและแม้แต่ในรูปแบบที่คลุมเครือ โดยไม่ทราบว่าจะต้องขอแผนภูมิประเภทใด การสืบสวน หรือรูปแบบใด

ถัดไป โซลูชัน Pyramid Analytics GenBI จะใช้ขั้นตอนเหล่านี้กับข้อมูลของบริษัทของคุณ โดยไม่คำนึงถึงสถานการณ์เฉพาะของคุณ เรากำลังพูดถึงชุดข้อมูลพื้นฐานที่สุดและการสืบค้นแบบธรรมดา ไปจนถึงกรณีการใช้งานที่ซับซ้อนที่สุดและฐานข้อมูลที่ซับซ้อน

ประการที่สาม พีระมิดสามารถดำเนินการค้นหาเหล่านี้กับข้อมูลพื้นฐานและจัดการผลลัพธ์ได้ทันที LLM เพียงอย่างเดียวไม่สามารถสร้างการวิเคราะห์เชิงลึกบนฐานข้อมูลได้ คุณต้องมีองค์ประกอบ robot เพื่อค้นหาข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมด ตีความคำขอของผู้ใช้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก และส่งต่อไปยังแพลตฟอร์ม BI เพื่อระบุผลลัพธ์ในภาษาธรรมดาหรือเป็นการแสดงภาพแบบไดนามิกที่สามารถปรับแต่งได้ในภายหลังผ่านการติดตามผล แบบสอบถาม

GenBI ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นประชาธิปไตยได้อย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค

พูดง่ายๆ ก็คือ GenBI ช่วยให้ทุกคนเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่ต้องการได้ โดยไม่คำนึงถึงระดับความเชี่ยวชาญของพวกเขา เครื่องมือ BI แบบดั้งเดิมต้องการให้ผู้ใช้ทราบว่าเทคนิคการจัดการข้อมูลใดดีที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่จำเป็น แต่คนส่วนใหญ่ไม่คิดว่าเป็นแผนภูมิวงกลม แผนภูมิกระจาย หรือตาราง พวกเขาไม่ต้องการหาคำตอบว่าการแสดงภาพแบบใดมีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับสถานการณ์ของพวกเขา พวกเขาแค่ต้องการคำตอบสำหรับคำถามของพวกเขา

GenBI มอบคำตอบเหล่านี้ให้กับทุกคน โดยไม่คำนึงถึงความเชี่ยวชาญของพวกเขา ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องรู้เงื่อนไขทางวิชาชีพทั้งหมด หรือพิจารณาว่าตัวเลือกที่ดีที่สุดคือแผนภูมิกระจายหรือแผนภูมิวงกลม และพวกเขาไม่จำเป็นต้องรู้วิธีเขียนโค้ดการสืบค้นฐานข้อมูล พวกเขาสามารถสำรวจข้อมูลโดยใช้คำพูดของตนเองในการสนทนาที่เป็นธรรมชาติ

เราคิดว่ามันเป็นความแตกต่างระหว่างการใช้แผนที่กระดาษเพื่อวางแผนเส้นทางของคุณกับการใช้ Google Maps หรือแอปนำทางอื่นๆ ด้วยแผนที่แบบดั้งเดิม คุณจะต้องหาถนนที่ดีที่สุดที่จะเดินทาง คิดถึงปัญหาการจราจรที่ติดขัด และเปรียบเทียบความเป็นไปได้ของเส้นทางต่างๆ ทุกวันนี้ ผู้คนเพียงใส่จุดหมายปลายทางของตนลงในแอปแล้วออกเดินทาง มีความน่าเชื่อถืออย่างมากในอัลกอริทึมจนไม่มีใครตั้งคำถามเกี่ยวกับเส้นทางที่แนะนำ เราอยากจะคิดว่า GenBI กำลังนำเวทย์มนตร์อัตโนมัติแบบเดียวกันมาสู่ชุดข้อมูลขององค์กร

ผู้ใช้งานกลุ่มแรกได้รับผลตอบรับอย่างไรเกี่ยวกับความง่ายในการใช้งานและการเรียนรู้

เราได้รับการตอบรับเชิงบวกอย่างท่วมท้น วิธีที่ดีที่สุดที่เราจะสรุปได้คือ “ว้าว!” ผู้ใช้และผู้ทดสอบชื่นชมความง่ายในการใช้งาน คุณสมบัติอันทรงพลัง และข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายของ Pyramid

Pyramid Analytics แทบไม่มีช่วงการเรียนรู้เลย ดังนั้นจึงไม่มีอะไรขัดขวางผู้คนจากการนำมันไปใช้ทันที ประมาณสามในสี่ของทีมธุรกิจทั้งหมดที่ได้ทดสอบโซลูชันของเราได้นำไปใช้และใช้งานในปัจจุบัน เพราะมันง่ายและมีประสิทธิภาพมาก

คุณสามารถแบ่งปันว่า GenBI ได้เปลี่ยนแปลงกระบวนการตัดสินใจภายในองค์กรที่นำไปใช้อย่างไร มีกรณีศึกษาหรือตัวอย่างเฉพาะเจาะจงอะไรบ้าง?

แม้ว่าเราจะพัฒนามันมาเป็นเวลานาน แต่เราเพิ่งเปิดตัว GenBI เมื่อไม่กี่สัปดาห์ก่อน ดังนั้นฉันแน่ใจว่าคุณจะเข้าใจว่าเรายังไม่มีกรณีศึกษาที่ครบถ้วนที่เราสามารถแบ่งปันได้ หรือลูกค้า ตัวอย่างที่เราตั้งชื่อได้ อย่างไรก็ตาม ฉันสามารถบอกคุณได้ว่าองค์กรที่มีผู้ใช้หลายพันคนจู่ๆ ก็กลายเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างแท้จริง เพราะทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้ ขณะนี้ผู้ใช้สามารถปลดล็อกมูลค่าที่แท้จริงของข้อมูลทั้งหมดของตนได้

GenBI กำลังส่งผลกระทบการเปลี่ยนแปลงต่ออุตสาหกรรมต่างๆ เช่น ประกันภัย การธนาคาร และการเงิน รวมถึงการค้าปลีก การผลิต และธุรกิจแนวดิ่งอื่นๆ อีกมากมาย ทันใดนั้น ที่ปรึกษาทางการเงินก็อาจได้รับคำแนะนำทันทีเกี่ยวกับวิธีที่ดีที่สุดในการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอของลูกค้า

อะไรคือความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่คุณเผชิญในการพัฒนา GenBI และคุณเอาชนะมันได้อย่างไร?

Pyramid Analytics ใช้ประโยชน์จาก AI สำหรับการวิเคราะห์มาเป็นเวลาหลายปีก่อนที่เราจะเปิดตัวโซลูชันใหม่ ดังนั้นความท้าทายส่วนใหญ่จึงได้รับการแก้ไขไปนานแล้ว

องค์ประกอบใหม่หลักคือการเพิ่มเทคโนโลยีการสร้างแบบสอบถามที่ซับซ้อนซึ่งทำงานร่วมกับ LLM เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ ในขณะเดียวกันก็รักษาข้อมูลให้เป็นส่วนตัว เราทำสิ่งนี้สำเร็จโดยแยกข้อมูลออกจากแบบสอบถาม (เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ในอีกสักครู่)

ความท้าทายใหญ่อีกประการหนึ่งที่เราต้องเผชิญคือความเร็ว เรากำลังพูดถึงยุคของ Google ที่ผู้คนคาดหวังคำตอบในขณะนี้ ไม่ใช่ภายในหนึ่งชั่วโมงหรือครึ่งชั่วโมงด้วยซ้ำ เรามั่นใจว่าจะเร่งความเร็วการประมวลผลและเพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอนการทำงานทั้งหมดเพื่อลดแรงเสียดทาน

จากนั้นก็มีความจำเป็นในการป้องกันอาการประสาทหลอน Chatbots มีแนวโน้มที่จะเกิดภาพหลอนซึ่งบิดเบือนผลลัพธ์และบ่อนทำลายความน่าเชื่อถือ เราได้ทำงานอย่างหนักเพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งเหล่านั้นในขณะที่ยังคงรักษาผลลัพธ์แบบไดนามิกไว้

คุณจะจัดการกับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัวอย่างไร

นั่นเป็นคำถามที่ดี เนื่องจากความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดต่อความสำเร็จในการวิเคราะห์ GenAI ทุกคน – ค่อนข้างถูกต้อง – กังวลเกี่ยวกับแนวคิดในการเปิดเผยข้อมูลองค์กรที่มีความละเอียดอ่อนสูงให้กับกลไก AI ของบุคคลที่สาม แต่พวกเขายังต้องการความสามารถในการแปลภาษาและข้อมูลเชิงลึกที่กลไกเหล่านี้สามารถให้ได้

นั่นเป็นเหตุผลที่เราไม่เคยแบ่งปันข้อมูลจริงกับ LLM ที่เราร่วมงานด้วย Pyramid พลิกแนวคิดทั้งหมดโดยทำหน้าที่เป็นสื่อกลางระหว่างข้อมูลของบริษัทของคุณกับ LLM เราอนุญาตให้คุณส่งคำขอ จากนั้นเราจะส่งมอบให้กับ LLM พร้อมด้วยคำอธิบายของสิ่งที่เราเรียกว่า “ส่วนประกอบ” โดยพื้นฐานแล้วเป็นเพียงข้อมูลเมตาเท่านั้น

จากนั้น LLM จะส่งคืน "สูตร" ซึ่งจะอธิบายวิธีเปลี่ยนคำถามของผู้ใช้ให้เป็นพร้อมท์การวิเคราะห์ข้อมูล จากนั้น Pyramid จะรันสูตรนั้นกับข้อมูลที่คุณเชื่อมต่ออย่างปลอดภัยแล้วในการติดตั้งที่โฮสต์เอง เพื่อไม่ให้ข้อมูลใดไปถึง LLM เรารวบรวมผลลัพธ์เพื่อให้บริการคุณในรูปแบบภาพที่เข้าใจง่ายและมองเห็นได้ โดยพื้นฐานแล้ว ไม่มีสิ่งใดที่อาจส่งผลต่อความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของคุณจะถูกเปิดเผยหรือละทิ้งความปลอดภัยของไฟร์วอลล์ขององค์กรของคุณ

สำหรับองค์กรที่ต้องการรวม GenBI เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่มีอยู่ กระบวนการนำไปใช้งานจะเป็นอย่างไร มีข้อกำหนดเบื้องต้นหรือการเตรียมการที่จำเป็นหรือไม่?

กระบวนการปรับใช้สำหรับ Pyramid Analytics ไม่มีอะไรจะง่ายไปกว่านี้อีกแล้ว ผู้ใช้จำเป็นต้องมีข้อกำหนดเบื้องต้นและการเตรียมตัวเพียงเล็กน้อย และคุณสามารถดำเนินการทั้งหมดได้ภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งชั่วโมง คุณไม่จำเป็นต้องย้ายข้อมูลไปยังเฟรมเวิร์กใหม่หรือเปลี่ยนแปลงอะไรเกี่ยวกับกลยุทธ์ข้อมูลของคุณ เนื่องจาก Pyramid จะสอบถามข้อมูลของคุณโดยตรงที่ข้อมูลนั้นอยู่

ไม่จำเป็นต้องอธิบายข้อมูลของคุณต่อโซลูชันหรือกำหนดคอลัมน์ ง่ายดายเพียงแค่อัปโหลดชุดข้อมูล CSV หรือเชื่อมต่อฐานข้อมูล SQL ของคุณ เช่นเดียวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ทุกประเภท ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีในการเชื่อมต่อข้อมูลของคุณ จากนั้นคุณสามารถถามคำถามแรกได้ในไม่กี่วินาทีต่อมา

อย่างไรก็ตาม คุณสามารถปรับแต่งโครงสร้างได้หากต้องการ เช่น เปลี่ยนโมเดลการรวมหรือกำหนดคอลัมน์ใหม่ มันต้องใช้เวลาและความพยายามพอสมควร แต่เรากำลังพูดถึงเพียงไม่กี่นาที ไม่ใช่โครงการพัฒนาที่ใช้เวลานานหลายเดือน ลูกค้าของเรามักจะตกใจที่ Pyramid เปิดใช้งานและใช้งานคลังข้อมูลแบบคลาสสิกหรือ Data Lake ภายในห้านาทีหรือประมาณนั้น

คุณไม่จำเป็นต้องถามคำถามที่เฉพาะเจาะจง แม่นยำ หรือแม้แต่คำถามที่ชาญฉลาดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ คุณสามารถสะกดผิดและใช้ถ้อยคำที่ไม่ถูกต้องได้ แล้วพีระมิดจะไขคำตอบเหล่านั้นและสร้างคำตอบที่มีความหมายและมีคุณค่า สิ่งที่คุณต้องการคือความรู้เกี่ยวกับข้อมูลที่คุณถาม

เมื่อมองไปข้างหน้า วิสัยทัศน์เชิงกลยุทธ์ของคุณสำหรับ Pyramid Analytics ในอีก 5 ปีข้างหน้าคืออะไร คุณเห็นว่าโซลูชันของคุณพัฒนาเพื่อตอบสนองความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างไร

ขอบเขตใหญ่ถัดไปคือการสนับสนุนการสืบค้นที่ปรับขนาดได้และมีความเฉพาะเจาะจงสูง ผู้ใช้กระตือรือร้นที่จะถามคำถามที่แม่นยำมาก เช่น คำถามเกี่ยวกับเอนทิตีส่วนบุคคล และ LLM ยังไม่สามารถให้คำตอบที่ชาญฉลาดได้ในกรณีเหล่านี้ เพราะพวกเขาไม่มีข้อมูลเชิงลึกแบบนั้นเกี่ยวกับข้อมูลเฉพาะของฐานข้อมูลของคุณ

เรากำลังเผชิญกับความท้าทายในการใช้แบบจำลองภาษาเพื่อถามเกี่ยวกับข้อมูลเฉพาะของคุณ โดยไม่ต้องเชื่อมต่อ Data Lake ขนาดมหึมาทั้งหมดของคุณกับ LLM ในทันที คุณจะปรับแต่ง LLM ของคุณเกี่ยวกับข้อมูลที่ได้รับการเติมน้ำทุกๆ สองวินาทีได้อย่างไร เราสามารถจัดการสิ่งนี้สำหรับจุดที่แน่นอน เช่น ประเทศ สถานที่ และแม้แต่วันที่ แต่ไม่ใช่สำหรับบางสิ่งที่แปลกประหลาดเช่นชื่อ แม้ว่าเราจะอยู่ใกล้กันมากในปัจจุบันก็ตาม

ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือการที่ผู้ใช้สามารถถามการตีความข้อมูลทางคณิตศาสตร์ของตนเองโดยใช้สูตรของตนเอง ไม่ใช่เรื่องยากไม่ใช่เพราะสูตรนั้นยากที่จะบังคับใช้ แต่เนื่องจากการทำความเข้าใจว่าผู้ใช้ต้องการอะไรและการได้รับไวยากรณ์ที่ถูกต้องนั้นเป็นสิ่งที่ท้าทาย เรากำลังดำเนินการแก้ไขความท้าทายทั้งสองนี้ และเมื่อทำได้ เราก็จะผ่านจุดยูเรก้าจุดต่อไปแล้ว

ขอบคุณสำหรับบทสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมควรเยี่ยมชม การวิเคราะห์พีระมิด.

ผู้ร่วมก่อตั้ง unite.AI และเป็นสมาชิกของ สภาเทคโนโลยี Forbes อองตวนเป็นอ ผู้เป็นเจ้ายังมาไม่ถึง ผู้หลงใหลเกี่ยวกับอนาคตของ AI และหุ่นยนต์

เขายังเป็นผู้ก่อตั้ง หลักทรัพย์.ioซึ่งเป็นเว็บไซต์ที่เน้นการลงทุนด้านเทคโนโลยีก่อกวน