โอมรี โคห์ล ซีอีโอ และผู้ร่วมก่อตั้ง Pyramid Analytics – สัมภาษณ์รายการ

โอมรี โคห์ล เป็นซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Pyramid Analytics Pyramid Decision Intelligence Platform มอบข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสำหรับทุกคนในการตัดสินใจที่รวดเร็วและฉลาดยิ่งขึ้น เขาเป็นผู้นำกลยุทธ์และการดำเนินงานของบริษัทผ่านตลาดข้อมูลและวิเคราะห์ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว โคห์ลมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับเทคโนโลยีแอนะไลติกส์และ AI และมีประสบการณ์การจัดการที่มีคุณค่าและความสามารถในการท้าทายความคิดที่เป็นแบบแผน โคห์ลเป็นนักธุรกิจที่มีประสบการณ์สูงและมีประวัติที่พิสูจน์แล้วในการพัฒนาและจัดการบริษัทที่เติบโตอย่างรวดเร็ว เขาเรียนเศรษฐศาสตร์ การเงิน และการจัดการธุรกิจที่ Bar-Ilan University และมี MBA ในการจัดการธุรกิจระหว่างประเทศจาก New York University, Leonard N. Stern School of Business

คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการอธิบายว่า GenBI คืออะไร และวิธีการรวม Generative AI เข้ากับธุรกิจอัจฉริยะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการตัดสินใจ?

GenBI คือโครงสร้างและกลไกในการนำพลังของ GenAI, LLMs และ AI ทั่วไปมาใช้ในแอนะไลติกส์ ธุรกิจอัจฉริยะ และการตัดสินใจ

ปัจจุบัน ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะใช้ GenAI เพียงอย่างเดียวเพื่อเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูล อาจต้องใช้เวลามากกว่าหนึ่งสัปดาห์ในการอัปโหลดข้อมูลเพียงพอไปยังเครื่องมือ GenAI ของคุณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย ซึ่งไม่ใช่วิธีการที่ใช้ได้ เนื่องจากข้อมูลทางธุรกิจมีความเปลี่ยนแปลงและไวต่อความเสี่ยงมากเกินไป ด้วย GenBI ทุกคนสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าจากข้อมูลของตนได้ โดยการถามคำถามในภาษาธรรมชาติและดูผลลัพธ์ในรูปแบบแดชบอร์ด BI ใช้เวลาเพียง 30 วินาทีในการรับคำตอบที่เกี่ยวข้องและมีประโยชน์

อะไรคือนวัตกรรมทางเทคนิคหลักที่อยู่เบื้องหลัง GenBI ที่ช่วยให้เข้าใจและดำเนินงานธุรกิจอัจฉริยะที่ซับซ้อนผ่านภาษาธรรมชาติ?

โดยไม่ต้องเปิดเผยความลับของเรา มีส่วนประกอบหลักสามส่วน ประการแรก GenBI ส่งคำถาม LLMs พร้อมกับองค์ประกอบทั้งหมดที่จำเป็นในการผลิตขั้นตอนการวิเคราะห์ที่ถูกต้องซึ่งจะทำให้เกิดข้อมูลเชิงลึกที่ต้องการ สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างคำถามโดยใช้ภาษาธรรมชาติและแม้กระทั่งคำถามที่ไม่ชัดเจนโดยไม่ต้องรู้ว่าควรขอกราฟหรือการตรวจสอบหรือรูปแบบใด

ต่อไป Pyramid Analytics GenBI ใช้ขั้นตอนเหล่านี้กับข้อมูลของบริษัทของคุณ โดยไม่คำนึงถึงรายละเอียดของสถานการณ์ของคุณ เรากำลังพูดถึงชุดข้อมูลพื้นฐานและคำถามที่ง่ายที่สุด ไปจนถึงกรณีการใช้งานที่ซับซ้อนและฐานข้อมูลที่ซับซ้อน

ประการที่สาม Pyramid สามารถดำเนินการคำถามเหล่านี้บนข้อมูลที่ซ่อนอยู่และจัดการผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ LLM เพียงอย่างเดียวไม่สามารถผลิตการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งบนฐานข้อมูลได้ คุณต้องการองค์ประกอบของหุ่นยนต์เพื่อค้นหาข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมด แปลคำขอของผู้ใช้เพื่อผลิตข้อมูลเชิงลึก และส่งต่อไปยังแพลตฟอร์ม BI เพื่อแสดงผลลัพธ์เป็นภาษาธรรมดาหรือเป็นภาพเคลื่อนไหวแบบไดนามิกที่สามารถปรับให้เหมาะสมผ่านคำถามติดตาม

GenBI ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย โดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่เทคนิคอย่างไร?

โดยตรง GenBI ช่วยให้ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่ต้องการได้ โดยไม่คำนึงถึงระดับความเชี่ยวชาญของพวกเขา เครื่องมือ BI แบบดั้งเดิมต้องการให้ผู้ใช้ทราบเทคนิคการดึงข้อมูลที่ดีที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ แต่ผู้คนส่วนใหญ่ไม่คิดในเรื่องกราฟหรือตาราง พวกเขาไม่ต้องการต้องคิดว่ากราฟหรือตารางใดดีที่สุดสำหรับสถานการณ์ของพวกเขา – พวกเขาต้องการคำตอบสำหรับคำถามของพวกเขา

GenBI มอบคำตอบเหล่านี้ให้กับทุกคน โดยไม่คำนึงถึงความเชี่ยวชาญของพวกเขา ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องรู้คำศัพท์ทางวิชาชีพหรือต้องคิดว่ากราฟหรือตารางใดดีที่สุดสำหรับสถานการณ์ของพวกเขา และไม่จำเป็นต้องรู้วิธีการเขียนโค้ดฐานข้อมูล พวกเขาสามารถสำรวจข้อมูลโดยใช้คำพูดธรรมชาติของตนเอง

เราคิดว่ามันเป็นเหมือนความแตกต่างระหว่างการใช้แผนที่กระดาษเพื่อวางแผนเส้นทางของคุณ และการใช้ Google Maps หรือแอปนำทางอื่น ๆ เมื่อใช้แผนที่แบบดั้งเดิม คุณต้องคิดถึงถนนดีที่สุดในการเดินทาง คิดถึงการจราจรที่อาจเกิดขึ้น และเปรียบเทียบเส้นทางต่างๆ ในปัจจุบัน ผู้คนเพียงแค่พิมพ์ปลายทางลงในแอปแล้วออกเดินทาง – มีความไว้วางใจในอัลกอริทึมมากจนไม่มีใครตั้งคำถามถึงเส้นทางที่แนะนำ เราต้องการให้ GenBI นำพาความมหัศจรรย์แบบอัตโนมัติแบบเดียวกันนี้มาใช้กับชุดข้อมูลองค์กร

อะไรคือคำติชมจากผู้ใช้ในช่วงแรกเกี่ยวกับความง่ายในการใช้งานและความชันของการเรียนรู้?

เรามีคำติชมเชิงบวกอย่างล้นหลาม วิธีที่ดีที่สุดในการสรุปคือ “ว้าว!” ผู้ใช้และผู้ทดสอบชื่นชมความง่ายในการใช้งาน คุณสมบัติที่ทรงพลัง และข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายของ Pyramid

Pyramid Analytics มีเส้นทางการเรียนรู้ที่แทบจะเป็นศูนย์ ดังนั้นจึงไม่มีอะไรขัดขวางไม่ให้ผู้คนนำไปใช้ในทันที ประมาณสามในสี่ของทีมธุรกิจที่ทดสอบโซลูชันของเรามีการนำไปใช้และใช้งานในปัจจุบัน เนื่องจากมันง่ายและเป็นประโยชน์มาก

คุณสามารถแบ่งปันว่า GenBI ได้เปลี่ยนแปลงกระบวนการตัดสินใจภายในองค์กรที่ได้ใช้งานมันอย่างไร มีกรณีศึกษาหรือตัวอย่างเฉพาะ?

แม้ว่าเราจะพัฒนา GenBI มาเป็นเวลานาน แต่เราเพิ่งเปิดตัวไปเพียงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมา ดังนั้นฉันคิดว่าคุณจะเข้าใจว่าเรายังไม่มีกรณีศึกษาที่สมบูรณ์แบบหรือตัวอย่างลูกค้าที่เราสามารถแบ่งปันได้ อย่างไรก็ตาม ฉันสามารถบอกคุณได้ว่าองค์กรที่มีผู้ใช้หลายพันคนได้กลายเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจริงๆ เพราะทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้ ผู้ใช้สามารถปลดล็อกคุณค่าที่แท้จริงของข้อมูลทั้งหมดของตนได้

GenBI มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่ออุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การประกันภัย ธนาคาร และการเงิน ตลอดจนการค้าปลีก การผลิต และแนวตั้งอื่นๆ ผู้ให้คำปรึกษาทางการเงินสามารถเข้าถึงคำแนะนำที่ดีที่สุดเกี่ยวกับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว

อะไรคือความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่คุณเผชิญในการพัฒนา GenBI และคุณเอาชนะมันอย่างไร?

Pyramid Analytics ได้ใช้ AI สำหรับการวิเคราะห์มาหลายปีก่อนที่เราจะเปิดตัวโซลูชันใหม่ ดังนั้นความท้าทายส่วนใหญ่จึงได้รับการแก้ไขไปแล้ว

องค์ประกอบใหม่หลักคือการเพิ่มเทคโนโลยีการสร้างคำถามที่ซับซ้อนซึ่งทำงานร่วมกับ LLM ใดๆ เพื่อผลิตผลลัพธ์ที่ถูกต้องในขณะที่รักษาข้อมูลให้ปลอดภัย เราได้ทำสิ่งนี้โดยการแยกข้อมูลออกจากคำถาม (อ่านเพิ่มเติมในอีกครู่)

ความท้าทายอีกประการหนึ่งที่เราเผชิญคือความเร็ว เรากำลังพูดถึงยุคของ Google ซึ่งผู้คนคาดหวังคำตอบทันที ไม่ใช่ในหนึ่งชั่วโมงหรือแม้กระทั่งครึ่งชั่วโมง เราได้เร่งการประมวลผลและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานทั้งหมดเพื่อลดความซับซ้อน

จากนั้นยังมีความจำเป็นในการป้องกันการหลอกลวง เครื่องมือแชทบอทมีแนวโน้มที่จะหลอกลวงซึ่งบิดเบือนผลลัพธ์และบ่อนทำลายความน่าเชื่อถือ เราได้ทำงานอย่างหนักเพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งเหล่านี้ในขณะเดียวกันก็รักษาผลลัพธ์แบบไดนามิก

คุณจัดการกับปัญหาเกี่ยวกับความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอย่างไร?

นี่เป็นคำถามที่ดีมาก เนื่องจากความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเป็นอุปสรรคที่ยิ่งใหญ่ที่สุดต่อการวิเคราะห์ GenAI ที่ประสบความสำเร็จ ทุกคนกังวลอย่างถูกต้องเกี่ยวกับความคิดที่จะเผยแพร่ข้อมูลองค์กรที่มีความละเอียดอ่อนสูงให้กับเครื่องมือ AI ของบุคคลที่สาม แต่ก็ยังต้องการความสามารถในการตีความภาษาและข้อมูลเชิงลึกที่เครื่องมือเหล่านี้สามารถให้ได้

ดังนั้น Pyramid จึงพลิกแนวคิดทั้งหมดโดยทำหน้าที่เป็นตัวกลางระหว่างข้อมูลของบริษัทของคุณและ LLM เราอนุญาตให้คุณส่งคำขอและจากนั้นเราจะส่งไปยัง LLM พร้อมกับคำอธิบายของสิ่งที่เรียกว่า “ส่วนผสม” ซึ่งแทบจะเป็นเพียงข้อมูลอภิพันธุ์เท่านั้น

จากนั้น LLM จะส่ง “สูตร” ซึ่งอธิบายวิธีการเปลี่ยนคำถามของผู้ใช้ให้เป็นคำสั่งการวิเคราะห์ข้อมูล จากนั้น Pyramid จะรันสูตรนี้บนข้อมูลที่คุณเชื่อมต่ออย่างปลอดภัยบนการติดตั้งแบบ self-hosted ของคุณ ดังนั้นจึงไม่มีข้อมูลใดๆ ที่จะถูกเปิดเผยหรือออกจากความปลอดภัยของไฟร์วอลล์ขององค์กรของคุณ เราเรียงลำดับผลลัพธ์เพื่อนำเสนอให้คุณในรูปแบบที่เข้าใจได้ง่ายๆ ดังนั้นจึงไม่มีสิ่งใดที่สามารถประนีประนอมความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของคุณได้

สำหรับองค์กรที่ต้องการรวม GenBI เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่มีอยู่ การดำเนินการตามขั้นตอนการนำไปใช้จะดูเหมือนอย่างไร มีข้อกำหนดเบื้องต้นหรือการเตรียมการใดๆ ที่จำเป็นหรือไม่?

กระบวนการนำไปใช้ของ Pyramid Analytics ไม่สามารถง่ายและรวดเร็วกว่านี้ได้ ผู้ใช้ต้องมีข้อกำหนดเบื้องต้นและเตรียมการเพียงเล็กน้อย และคุณสามารถเริ่มต้นได้ภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งชั่วโมง คุณไม่จำเป็นต้องย้ายข้อมูลไปยังเฟรมเวิร์กใหม่หรือเปลี่ยนแปลงอะไรเกี่ยวกับกลยุทธ์ข้อมูลของคุณ เนื่องจาก Pyramid จะส่งคำถามข้อมูลของคุณโดยตรงจากที่ที่มันอยู่

ไม่จำเป็นต้องอธิบายข้อมูลของคุณให้กับโซลูชันหรือกำหนดคอลัมน์ มันง่ายเหมือนการอัปโหลดชุดข้อมูล CSV หรือเชื่อมต่อฐานข้อมูล SQL ของคุณ ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีในการเชื่อมต่อข้อมูลของคุณ และจากนั้นคุณสามารถถามคำถามแรกของคุณได้ภายในไม่กี่วินาที

คุณสามารถปรับเปลี่ยนโครงสร้างได้หากต้องการ เช่น การเปลี่ยนแบบจำลองการเข้าร่วมหรือการกำหนดคอลัมน์ใหม่ แต่ต้องใช้เวลาและความพยายาม แต่เรากำลังพูดถึงนาที ไม่ใช่โครงการพัฒนาที่ใช้เวลาหลายเดือน ลูกค้าของเราบางคนตกใจที่ Pyramid สามารถเริ่มทำงานบนคลังข้อมูลหรือทะเลสาบข้อมูลแบบคลาสสิกของตนได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่นาที

คุณไม่จำเป็นต้องคิดคำถามที่เฉพาะเจาะจง ที่ถูกต้องหรือแม้กระทั่งฉลาดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ทรงพลัง คุณสามารถทำผิดพลาดในการสะกดคำและใช้คำพูดที่ไม่ถูกต้อง และ Pyramid จะแก้ไขและสร้างคำตอบที่มีความหมายและมีคุณค่า สิ่งที่คุณต้องการคือความรู้บางอย่างเกี่ยวกับข้อมูลที่คุณถาม

เมื่อมองไปข้างหน้า วิสัยทัศน์เชิงกลยุทธ์ของ Pyramid Analytics ในช่วงห้าปีข้างหน้าคืออะไร คุณเห็นวิธีการแก้ปัญหาเหล่านี้จะพัฒนาเพื่อตอบสนองความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างไร?

ขอบเขตใหม่ถัดไปคือการสนับสนุนคำถามที่เฉพาะเจาะจงและซับซ้อนมาก ผู้ใช้ต้องการสามารถถามคำถามที่เฉพาะเจาะจง เช่น คำถามเกี่ยวกับเอนทิตีที่ปรับให้เหมาะสม และ LLMs ไม่สามารถสร้างคำตอบที่ฉลาดในกรณีเหล่านี้ได้ เนื่องจากไม่มีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรายละเอียดของฐานข้อมูลของคุณ

เรากำลังเผชิญกับความท้าทายในการใช้โมเดลภาษาเพื่อถามเกี่ยวกับรายละเอียดของข้อมูลของคุณโดยไม่ต้องเชื่อมต่อทั้งคลังข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณกับ LLM อย่างไร คุณปรับโมเดลภาษาให้เหมาะกับข้อมูลที่รีไฮเดรตทุกๆ 2 วินาทีได้อย่างไร เราสามารถจัดการสิ่งนี้สำหรับจุดคงที่ เช่น ประเทศ ที่ตั้ง และแม้กระทั่งวันที่ แต่ไม่ใช่สิ่งที่ไม่เหมือนใคร เช่น ชื่อ แม้ว่าเราจะใกล้เคียงกับวันนี้แล้ว

ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือการทำให้ผู้ใช้สามารถถามการตีความทางคณิตศาสตร์ของข้อมูลของตนเองได้ โดยใช้สูตรของตนเอง มันไม่ใช่เรื่องยากที่จะนำสูตรไปใช้ แต่เพราะการทำความเข้าใจว่าผู้ใช้ต้องการอะไรและได้รับไวยากรณ์ที่ถูกต้องเป็นเรื่องที่ท้าทาย เรากำลังทำงานเพื่อแก้ไขทั้งสองความท้าทายนี้ และเมื่อเราทำได้ เราจะผ่านจุดอีเรกาที่ถัดไป

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Pyramid Analytics เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม