ชาย เลวี ซีอีโอ และผู้ร่วมก่อตั้ง Unframe – ซีรีส์สัมภาษณ์

ชัย เลวี เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Unframe บริษัทที่ให้ความหมายใหม่ๆ ต่อ AI ระดับองค์กรด้วยโซลูชันที่มีความปลอดภัยและปรับขนาดได้ ในช่วงก่อนหน้านี้ เขาเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Noname Security และนำบริษัทไปสู่การเข้าซื้อกิจการมูลค่า 500 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ โดย Akamai ในเวลาเพียงสี่ปี ชาย เลวีเป็นผู้สร้างนวัตกรรมที่มีประสบการณ์ในด้านความปลอดภัยของไซเบอร์และเทคโนโลยี โดยมีความเชี่ยวชาญในการสร้างโซลูชันที่เปลี่ยนแปลงทุกอย่าง

Unframe เป็นแพลตฟอร์ม AI ระดับองค์กรที่สมบูรณ์แบบ มีสำนักงานใหญ่อยู่ที่คูเปอร์ติโน แคลิฟอร์เนีย ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถนำ AI ที่มีเอกลักษณ์มาใช้ได้ภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมง แทนที่จะใช้เวลาหลายเดือน ด้วยวิธีการ Blueprint Approach Unframe ร่วมมือกับองค์กรขนาดใหญ่ทั่วโลกเพื่อนำโซลูชันมาใช้ในการดูแล การสร้างข้อมูลที่เป็นนามธรรม ตัวแทนอัจฉริยะ และการปรับปรุงรูปแบบใหม่ๆ Unframe ใช้ราคาที่ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ ซึ่งช่วยให้ลูกค้าสามารถสัมผัสและพัฒนาสามารถใช้งานได้โดยไม่มีความเสี่ยง Unframe ไม่ขึ้นอยู่กับ LLM และไม่ต้องการการฝึกอบรมหรือการปรับแต่ง – ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในสิ่งที่เป็นไปได้สำหรับองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องการโซลูชัน AI ที่มีความปลอดภัยและสมบูรณ์

เมื่อวันที่ 3 เมษายน 2025 Unframe ออกมาจากความลับด้วยเงิน 50 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เพื่อเปลี่ยนแปลงการนำ AI ระดับองค์กรมาใช้.

หลังจากการออกจาก Noname Security ไปยัง Akamai คุณได้รับแรงบันดาลใจอะไรในการก่อตั้ง Unframe และคุณพบช่องว่างอะไรในพื้นที่ AI ระดับองค์กรที่ทำให้คุณรู้สึกว่านี่เป็นเวลาที่เหมาะสมและโอกาสที่ดี?

จริงๆ แล้วฉันออกจาก Noname ก่อนที่จะมีการพูดคุยเรื่องการเข้าซื้อกิจการ สิ่งที่ฉันเห็นคือคลื่นใหญ่ที่กำลังจะมา CIO ต่างๆ กำลังเผชิญกับแรงกดดันในการนำ AI มาใช้อย่างรวดเร็ว แต่เครื่องมือที่มีอยู่ไม่พร้อมสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ พวกเขากำลังพยายามรวมโซลูชันจุดๆ เข้าด้วยกันโดยไม่มีการกำกับดูแล หรือรอจนกว่าทีมภายในจะสร้างขึ้นเอง ทั้งสองวิธีนี้ไม่สามารถขยายขนาดได้ และทั้งสองวิธีนี้ก็มีความเสี่ยง

นั่นคือสัญญาณ ฉันรู้สึกว่าองค์กรไม่เพียงแต่ต้องการการเข้าถึง AI แต่ยังต้องการแพลตฟอร์มที่ให้การควบคุม ความเร็ว และความยืดหยุ่นในเวลาเดียวกัน นั่นคือสิ่งที่นำไปสู่การก่อตั้ง Unframe

Noname Security เป็นผู้บุกเบิกด้านความปลอดภัยของ API ประสบการณ์ของคุณในการสร้างบริษัทที่มุ่งเน้นด้านความปลอดภัยนี้ได้เปลี่ยนแปลงแนวทางของคุณในการดำเนินงานกับ Unframe อย่างไร?

ความปลอดภัยอยู่ใน DNA ของเรา ที่ Noname เราได้เรียนรู้ว่าการสร้างนวัตกรรมโดยไม่มีการกำกับดูแลจะนำไปสู่ความเสี่ยงได้อย่างรวดเร็ว สิ่งนี้ส่งผลกระทบต่อ AI โดยตรง ตั้งแต่วันแรกที่ Unframe เราได้สร้างการป้องกันที่เหมาะสม – การจัดการข้อมูลที่ปลอดภัย ความโปร่งใสของแบบจำลอง และการเข้าถึงตามบทบาท – เพื่อให้องค์กรสามารถสร้างนวัตกรรมโดยไม่ต้องนำความเสี่ยงใหม่ๆ มา

เรารู้ว่าสิ่งต่างๆ จะพังทลายเมื่อถึงขนาดใหญ่ ดังนั้นในขณะที่ Unframe ช่วยให้ทีมสามารถเคลื่อนไหวได้อย่างรวดเร็ว เราได้ออกแบบแพลตฟอร์มนี้โดยคำนึงถึงความซับซ้อนขององค์กร – ไม่ว่าจะเป็นการจัดการการไหลของข้อมูล การบังคับใช้การปฏิบัติตามกฎระเบียบ หรือการรวมเข้ากับระบบเก่า

มีปัญหาหรืออุปสรรคทั่วไปที่คุณพบเห็นในองค์กรต่างๆ ในพื้นที่ความปลอดภัยของ API ที่ช่วยให้คุณมีความคิดเห็นต่อการนำ AI มาใช้?

แน่นอน ที่ Noname เราเห็นว่าองค์กรต่างๆ มีความท้าทายในการได้รับการมองเห็นและการควบคุมทั่วทั้งระบบของตน API ที่ซ่อนอยู่ การใช้เครื่องมือที่ไม่สอดคล้องกัน และทีมที่ทำงานแยกจากกันทำให้เกิดความเสี่ยงในการดำเนินงานจริงๆ – และทำให้ทุกอย่างช้าลง

ในด้าน AI เรากำลังเห็นรูปแบบเดียวกันนี้ซ้ำอีก เราทุกคนต้องการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว แต่หากไม่มีโครงสร้างที่เหมาะสม คุณจะได้รับการกระจายส่วน การทำซ้ำ และจุดบอด สิ่งนี้ทำให้เราได้แนวคิดในการสร้าง Unframe เราต้องการให้องค์กรสามารถนำ AI มาใช้ในลักษณะที่เป็นเอกภาพ มีความปลอดภัย และทำงานได้จริงทั่วทั้งทีมและระบบ – ไม่ใช่แค่ในพื้นที่ที่แยกจากกัน

Unframe ได้รับการยอมรับจากองค์กรขนาดใหญ่และบรรลุรายได้ประจำปีหลายล้านเหรียญภายในหนึ่งปี คุณบรรลุผลลัพธ์นี้ได้อย่างไร?

เรามิได้เดินตามเส้นทางแบบดั้งเดิมของการทดลองช้าๆ หรือการนำไปใช้ในวงเล็กๆ ตั้งแต่วันแรก เราได้ออกสู่ตลาด โดยร่วมมือกับองค์กรระดับโลกในโครงการที่มีผลกระทบสูงและเป็นจริง สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่กรณีการใช้งานที่แยกจากกัน – แต่เป็นโครงการเชิงกลยุทธ์ที่เชื่อมโยงกับส่วนสำคัญของธุรกิจ นั่นคือสิ่งที่ทำให้เราได้รับความไว้วางใจและช่วยให้ Unframe กลายเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ข้ามหลายโดเมน ไม่ใช่แค่ผู้ขาย เมื่อคุณส่งมอบผลลัพธ์ที่แท้จริงอย่างรวดเร็ว การนำไปใช้จะตามมา

คุณได้พูดถึงการลดเวลาในการนำ AI มาใช้จากหลายเดือนลงมาเป็นเพียงไม่กี่ชั่วโมง คุณสามารถอธิบายได้อย่างไรว่า Unframe ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้?

เรามีการสร้างบล็อกทางเทคนิคที่ลึกซึ้งหลายร้อยชิ้นเข้าไปในแพลตฟอร์ม Unframe เมื่อโซลูชันใหม่ถูกนำไปใช้ มันไม่ได้เริ่มต้นจากศูนย์ – แต่ถูกปรับแต่งผ่านแผนภาพที่แมปคอมโพเนนท์เหล่านั้นไปยังความต้องการเฉพาะของลูกค้า นั่นคือวิธีที่เราลดเวลาในการนำไปใช้จากหลายเดือนลงมาเป็นเพียงไม่กี่ชั่วโมง

เล่าให้เราฟังเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการ Blueprint Approach สิ่งใดที่ทำให้มันพิเศษและทำไมมันจึงมีพลังมากสำหรับการใช้งาน AI ระดับองค์กร?

วิธีการ Blueprint Approach คือวิธีที่เราส่งมอบโซลูชัน AI ที่ปรับแต่งได้ตามขนาด – โดยไม่ต้องเริ่มต้นจากศูนย์ แผนภาพแต่ละชิ้นจะแมปตรรกะ คอมโพเนนท์ การทำงาน และการป้องกันสำหรับการใช้งานเฉพาะ โดยกำหนดการทำงานของไลบรารีของบล็อกทางเทคนิคของเรา นั่นคือวิธีที่เรารวมความเร็วและความแม่นยำเข้าด้วยกัน

Unframe ตั้งตนเป็น LLM-agnostic และไม่ต้องการการฝึกอบรมแบบจำลองใหม่ ทำไมคุณจึงต้องการหลีกเลี่ยงการฝึกอบรมแบบจำลองที่กำหนดเอง?

เพราะว่าองค์กรส่วนใหญ่ไม่ต้องการแบบจำลองที่กำหนดเอง – พวกเขาต้องการผลลัพธ์ที่กำหนดเอง เมื่อคุณเริ่มฝึกอบรมแบบจำลอง คุณจะถูกบังคับให้ใช้แบบจำลองจากผู้ขายหนึ่งๆ เพิ่มค่าใช้จ่าย และสร้างภาระการบำรุงรักษาที่องค์กรส่วนใหญ่ไม่ได้เตรียมพร้อมที่จะจัดการ

เราออกแบบ Unframe ให้ทำงานร่วมกับแบบจำลองสมัยใหม่ที่มีอยู่แล้ว โดยยังคงส่งมอบผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงโดยไม่ต้องมีความซับซ้อน โดยการไม่ขึ้นอยู่กับ LLM เราให้องค์กรมีความยืดหยุ่น เวลาในการสร้างมูลค่าได้เร็วขึ้น และความสามารถในการพัฒนาตามที่ภูมิทัศน์ของแบบจำลองเปลี่ยนแปลงไป เป้าหมายไม่ใช่การฝึกอบรมแบบจำลอง – แต่เป็นการแก้ปัญหา และคุณสามารถทำได้ดีโดยไม่ต้องสัมผัสการฝึกอบรม

การโต้ตอบภาษาธรรมชาติมีบทบาทอย่างไรในแพลตฟอร์ม Unframe และสามารถไปได้ไกลแค่ไหนในการแทนที่ UI ของซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม?

ภาษาธรรมชาติเป็นจุดเริ่มต้นที่มีพลัง – ทำให้ AI สามารถเข้าถึงได้ทันทีสำหรับผู้ใช้ธุรกิจ โดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมหรือการเตรียมความพร้อมทางเทคนิค นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งเมื่อคุณทำงานกับบริษัทระดับโลกและทีมงานที่กระจายอยู่ทั่วประเทศ ที่มีบทบาทและภาษาที่แตกต่างกัน อินเทอร์เฟซแบบสนทนา ช่วยให้ระดับความสามารถเท่าเทียมกัน

แต่การนำไปใช้ของ Unframe แต่ละครั้งจะแตกต่างกัน และอินเทอร์เฟซจะต้องสอดคล้องกับการทำงานนั้น บางครั้งอาจเป็นอินเทอร์เฟซการสนทนาแบบชัตเตอร์ อีกครั้งอาจเป็นตารางแบบไดนามิก แผงควบคุมแบบโต้ตอบ หรืออินเทอร์เฟซการสร้างเนื้อหาที่เหมาะสม – สิ่งใดก็ตามที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการทำงานและผลลัพธ์ที่เรากำลังแก้ไข

เรามองเห็นภาษาธรรมชาติไม่ใช่การแทนที่ UI แบบดั้งเดิม แต่เป็นชั้นที่ลบความเสี่ยงออกจากที่ที่มันสำคัญ เป้าหมายคือการทำให้ซอฟต์แวร์ให้รู้สึกเป็นธรรมชาติ มีความยืดหยุ่น และปรับแต่งได้ – ไม่ใช่แค่สำหรับผู้ใช้ แต่สำหรับปัญหาที่พวกเขากำลังพยายามแก้ไข

คุณได้เรียนรู้อะไรจากประสบการณ์การขยายขนาด Noname Security ไปเป็นมูลค่ามากกว่า 1,000 ล้านเหรียญสหรัฐฯ และการเข้าซื้อกิจการมูลค่า 450 ล้านเหรียญสหรัฐฯ ที่คุณนำไปใช้กับ Unframe?

มุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาที่แท้จริงและเร่งด่วน – และทำเช่นนั้นด้วยการดำเนินการที่มีคุณภาพระดับองค์กรตั้งแต่วันแรก ที่ Noname เราได้เรียนรู้ว่าขนาดมาจากความไว้วางใจ และความไว้วางใจมาจากการส่งมอบอย่างรวดเร็วโดยไม่ลดมาตรฐาน ที่ Unframe เรากำลังนำแนวทางนี้ไปใช้: เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว สร้างอย่างปลอดภัย และมุ่งเน้นไปที่ลูกค้าอย่างไม่หยุดยั้ง

ในฐานะผู้ก่อตั้งซ้ำ คุณมีแนวทางอย่างไรในการสร้างทีมผู้นำและวัฒนธรรมของบริษัทในสถานการณ์ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว?

ในสถานการณ์ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว คุณไม่มีความสุขในการค้นหาสิ่งต่างๆ อย่างช้าๆ ดังนั้นคุณจึงต้องการคนรอบตัวคุณที่ไม่เพียงแต่ดีในงานของตน แต่ยังอยู่ในสถานการณ์ที่ไม่แน่นอนและเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว สำหรับฉัน การสร้างทีมผู้นำเริ่มต้นด้วยความไว้วางใจ ความชัดเจน และค่านิยมที่ใช้ร่วมกัน ทุกคนต้องมีความเห็นพ้องกันว่าเรากำลังจะไปที่ไหน และมีความมุ่งมั่นเท่าๆ กันในการเป็นเจ้าของส่วนของการเดินทาง

วัฒนธรรมก็เหมือนกัน มันไม่ใช่โต๊ะปิงปอง – แต่เป็นวิธีที่คุณตัดสินใจเมื่อสิ่งต่างๆ ยาก ที่ Unframe เราได้สร้างวัฒนธรรมของการเป็นเจ้าของ ความเร็ว และความซื่อสัตย์อย่างตั้งใจ เราเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว ฟังอย่างหนัก และผลักดันให้กันและกันเพื่อให้ดีขึ้นทุกวัน วัฒนธรรมนี้ไม่เพียงแต่เอาชีวิตรอดในสถานการณ์ที่เติบโตอย่างรวดเร็วเท่านั้น – แต่ยังขับเคลื่อนมัน

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ Unframe