Др. Сем Женг, CEO та співзасновник DeepHow – Серія інтерв’ю

Сем Женг, CEO і співзасновник DeepHow, очолює швидко розвиваючись стартап, підтриманий відомими інвесторами. DeepHow революціонізує навчання кваліфікованих працівників за допомогою інноваційного, штучно інтелектуального, відеоцентричного платформи захоплення і передачі знань.

До DeepHow Сем присвятив понад десятиліття компанії Siemens, керуючи цифровими інноваціями в різних галузях. Його помітні проекти, такі як Cloud Digital Inspection Jacket, суттєво покращили обмін технічними знаннями, ефективність і користувацький досвід, завоювавши для його команди престижну нагороду Siemens Innovation Award.

Одночасно Сем працює як ад’юнкт-професор психології в університеті Цінхуа і має докторський ступінь з інженерної психології та магістрський ступінь зі статистики університету Іллінойсу в Урбані-Шампейні.

Ви маєте освіту в галузі психології та статистики, як ви перейшли до сфери відео та машинного навчання?

Моя освіта в галузі психології та статистики фактично послужила природним переходом до сфери машинного навчання та відеоцентричних платформ. Викладання психології сприяло моєму інтересу до людського розуму та інтелекту, особливо процесу навчання навичок і розвитку експертизи. Тоді як статистика надала математичну основу для дослідження штучних нейронних мереж, натхнених нашим біологічним мозком.

У сучасну цифрову епоху відео стали більш привабливим, інтерактивним і ефективним засобом навчання. Це очевидно на платформах, таких як YouTube і TikTok, де користувачі, особливо молодше покоління, витрачають години на споживання та навчання з відеоконтенту.

Однак, традиційний процес створення навчальних або інструктивних відео, особливо частина редагування, є трудомістким і часозатратним. Коротке відео, яке триває кілька хвилин, може потребувати годин ретельної роботи. Розпізнавши цю неефективність і потенціал для покращення досвіду навчання, мої співзасновники та я вирішили використовувати силу штучного інтелекту (AI) і машинного навчання для прискорення процесу створення відео.

Наша відеоплатформа, що використовує штучний інтелект, може перетворити години трудомісткої роботи на лічені хвилини, суттєво покращуючи ефективність без компромісу щодо ефективності. По суті, моя академічна основа у розумінні людської когніції та статистичних моделей, які її імітують, допомогла відкрити шлях для цього інноваційного підприємства.      

У вас є кілька патентів на ваше ім’я, який з них є найважливішим, над яким ви працювали?

Всі мої патенти зосереджені на використанні технологій для покращення людської діяльності. Під час моєї роботи в компанії Siemens одним з помітних проектів було розробка рішення для професора Стівена Хокінга. Ми створили інтуїтивний метод вводу тексту за допомогою очей для допомоги людям з захворюванням ALS, подібним до стану професора Хокінга. Ця інноваційна робота зараз є частиною патенту, який очікує на затвердження.

Однак, найважливішим патентом, до якого я внес свій внесок, є недавній: Генеративна платформа керування знаннями, що використовує штучний інтелект, для промислових і виробничих організацій.

Ось короткий огляд:

Наше винахід представляє собою інноваційне рішення на основі генеративного штучного інтелекту, спеціально розроблене для промислових і виробничих організацій. Воно ефективно захоплює, організовує і поширює як інституційні, так і племенні знання, перетинаючи галузі, такі як штучний інтелект, машинне навчання, навчання та розвиток, а також системи керування знаннями.

Промислові та виробничі галузі часто стикаються з величезними проблемами у захопленні, організації та обміні критично важливими знаннями. Високі показники текучості кадрів, складні процеси та постійна потреба у підвищенні кваліфікації посилюють ці труднощі. Традиційні методи керування знаннями часто є громіздкими, трудомісткими та позбавленими гнучкості, що вимагає більш просунутого рішення.

Наше рішення, що використовує генеративний штучний інтелект, застосовує власні алгоритми та техніки машинного навчання для оптимізації створення відеоцентричних стандартних операційних процедур (SOP), оптимізації робочих процесів та забезпечення швидкого доступу до інформації за допомогою функції чату, що використовує штучний інтелект. Через свою адаптивність і масштабованість наше рішення підходить для широкого спектра виробничих контекстів.

Чи можете ви поділитися історією створення DeepHow?

До того, як ми запустили DeepHow, я працював разом з нашими іншими засновниками, Патріком Матос да Сілвою і Вей-Лянг Као, в компанії Siemens, керуючи різними цифровими інноваційними проектами в промислових і виробничих секторах. Наш шлях зробив великий стрибок, коли ми приєдналися до акселератора Techstars Mobility в Детройті в 2018 році. Цей досвід був фактично навчальним табором, який допоміг нам перевірити нашу ідею, визначити пробіли та зв’язатися з потенційними інвесторами, партнерами та наставниками.

Ми побачили цінність у навичках і досвіді, які люди культивували протягом років, але була одна проблема – не було真正 ефективного способу захопити і поділитися цією експертизою. Ми спостерігали, як швидко технології розвивалися, і нам стало зрозуміло, що методи, які ми використовували для навчання працівників, не збігалися з цими змінами. Ми все ще покладалися на застарілі, трудомісткі методи, які не були ефективними і, чесно кажучи, не були достатньо привабливими.

Я зрозумів, що є унікальна можливість об’єднати досягнення в галузі штучного інтелекту та відеотехнологій, щоб повністю змінити спосіб захоплення, структуризації та обміну інформацією. Тому ми вирішили створити DeepHow, платформу, де компанії можуть створювати чудові навчальні відео самостійно і залишатися під контролем. Для реалізації цієї ідеї ми створили систему штучного інтелекту під назвою “Степані”. Степані є основою нашого рішення, захоплює знання експертів і створює репозиторій знань. Вона генерує крок за кроком, інтерактивні відеоінструкції для прискорення процесу навчання для нових і менш досвідчених працівників.

За допомогою використання індексування та сегментації робочих процесів штучним інтелектом ми змогли створити відеоконтент у десять разів швидше і покращити продуктивність робочої сили на 25%.

Ми пройшли довгий шлях від початку, але наша місія залишається тією ж. Ми зобов’язані допомогти компаніям використовувати їхній багатий інститутський досвід і знання, щоб дозволити їхнім працівникам постійно навчатися і розвиватися. Це захоплююча подорож.

Які деякі з робочих проблем, які DeepHow вирішує?

Передача знань: На будь-якому робочому місці передача навичок і знань, особливо від досвідчених працівників до нових працівників або менш досвідчених працівників, може бути досить складною. Ми зробили це можливим захопити і структуризувати ці знання таким чином, щоб їх було легко поділитися, розбиті на сегменти і легше засвоїти.

Ефективність навчання: Традиційне навчання може бути нудним, правда? Довгі години, важко запам’ятати інформацію – це не завжди найефективніший процес. З DeepHow працівники можуть навчатися в своєму темпі і таким чином, який краще підходить до їхнього унікального стилю навчання. Наша мета – зробити навчання безболісним і приємним. Пробіл у навичках: Іноді визначення пробілів у навичках ваших команд може відчуватися як пошук голки в копиці сена. Це ще одна справа, з якою ми можемо допомогти. Наша платформа використовує аналітику, щоб показати вам, де є пробіл у навчанні, і дозволяє командам з навчання створити необхідний контент для його ліквідації. Застарілі навчальні матеріали: Речі змінюються швидко, правда? Стандарти і процедури постійно еволюціонують. Ну, ми дбаємо про те, щоб ваші навчальні матеріали ніколи не відставали. Редагування та оновлення відбувається швидко і безболісно, а можливість поділитися цими оновленнями по різних місцях і рівнях з простим завданням навичок забезпечує, що ніхто не залишається без найбільш актуальної інформації.Навчання на вимогу: Зручність – це король! Кожен хоче мати доступ до того, що йому потрібно, коли йому потрібно. Це філософія DeepHow. Ми вважаємо, що навчання не повинно бути запланованою подією, яка порушує весь день, а гнучким ресурсом, який є там, коли вам потрібно. Бути обмеженим місцем і часом не ідеально. Потрібно вивчити щось конкретне, зараз? Шукайте і дивіться. Це не може бути простішим.Покращення участі працівників: Ми всі знаємо, що навчання іноді може бути, ну, не найцікавішим заняттям. Але це абсолютно не повинно бути так. DeepHow дозволяє творцям місце для творчості. Навчання повинно бути веселим, привабливим і приємним досвідом.Сприяння спілкуванню: Спілкування може бути складним, особливо при роботі з складним процесом або процедурою. Наша платформа робить спілкування простішим, дозволяючи крок за кроком керівництва, які дозволяють працівникам легко засвоювати і розуміти завдання, сприяючи чіткій і послідовній інформації на всіх рівнях. Наша платформа також розуміє, перекладає і транскрибує майже 50 мов і більше. Ця функція сама по собі виявилася однією з найцінніших інструментів, які володіють багато компаній. Дозволити комусь вивчити щось у своїй рідній мові забезпечує краще розуміння і підвищує моральний дух.

Як DeepHow дозволяє підприємствам створювати адаптивні навчальні програми?

Давайте розглянемо традиційну навчальну середовище. У вас є статичний матеріал, жорсткі графіки та підхід “один розмір для всіх”. Ці методи не враховують те, що кожен вчиться по-різному і в різному темпі. Вони не масштабуються і не гнучкі, щоб задовольняти швидко змінюваному ландшафту або індивідуальному прогресу працівників. Це суттєві болі для будь-якого підприємства, правда?

Саме тут вступає в дію DeepHow. Ми допомагаємо вам змінити ситуацію з цими проблемами. Ми дозволяємо підприємствам розвивати гнучкі навчальні програми, які є динамічними, персоналізованими та високо реагуючими на бізнес-потреби та індивідуальні моделі навчання працівників. 

Наша платформа захоплює знання експертів у вигляді легких для засвоєння, відеоцентричних навчальних модулів. Але ми не зупиняємося на цьому. Ми використовуємо силу штучного інтелекту для аналізу взаємодії працівників з цими моделями, що дозволяє глибше проникнути в те, де залишаються пробіли у ваших навичках. Це про те, щоб перетворити слабкості на сильні сторони і використати індивідуальні області експертизи для створення культури постійного навчання. 

Яка роль відіграє DeepHow у підвищенні безпеки на робочому місці?

Безпека є такою критичною складовою будь-якого робочого місця, проте вона часто є складною для реалізації, що призводить до нещасних випадків і порушень правил. Це, на жаль, правда в галузях, таких як виробництво, будівництво чи охорона здоров’я, де навіть мала помилка може мати суттєві наслідки.

Тому де входить DeepHow? Ми пристрасно бажаємо забезпечити, щоб безпекові практики були чітко зрозумілі та послідовно реалізовані на всіх рівнях.

Ми робимо це, надаючи платформу, де компанії можуть легко захопити і поділитися знаннями про протоколи безпеки. Замість старомодних, важких для розуміння інструкцій ми пропонуємо інтерактивні, крок за кроком відеокерівництва. Вони зрозумілі, легкі для розуміння і, найважливіше, доступні в будь-який час, в будь-якому місці. Це означає, що працівники ніколи не мають виправдання для того, щоб не бути в курсі останніх протоколів безпеки. Безпека повинна завжди бути пріоритетом, і кожен заслуговує на те, щоб відчувати себе в безпеці на роботі.

Як Генеративний штучний інтелект використовується для реалізації цього?

У центрі нашої платформи керування знаннями, що використовує Генеративний штучний інтелект, “Maven”, лежить набір інноваційних можливостей, спрямованих на революціонізування того, як промислові та виробничі організації захоплюють, керують і діляться своїм інститутським і племінним знанням. Maven застосовує власні алгоритми та просунуті техніки машинного навчання для спрощення та покращення ряду процесів:

1. Оптимізована створення відео SOP: Використовуючи наші унікальні алгоритми Генеративного штучного інтелекту, Maven допомагає в автоматичному створенні відеокерівництв і сценаріїв. Це сприяє створенню високоякісних відео SOP з послідовністю, встановлюючи новий стандарт галузі.
2. Ефективна оптимізація робочих процесів: Використовуючи просунуті техніки машинного навчання, інструменти візуалізації робочих процесів Maven дозволяють користувачам спрощувати складні завдання, сприяючи продуктивності через зручні інтерфейси та розумне застосування штучного інтелекту.
3. Стратегічне картування знань: Алгоритми штучного інтелекту Maven допомагають організаціям картографувати важливі знання, визначати пробіли у знаннях та розкривати можливості для створення контенту. Це призводить до розробки цілевих навчальних матеріалів, унікально адаптованих до потреб кваліфікованих працівників.
4. Функція чату, покращена штучним інтелектом: Потужна функція чату, що використовує передові алгоритми обробки природної мови, дозволяє користувачам отримувати доступ до необхідної інформації швидко та ефективно за допомогою запитів природної мови.
5. Генерація мультимедійного контенту: У ситуаціях, коли відсутній написаний SOP, Maven може аналізувати відеоконтент і генерувати мультимедійний контент, такий як крок за кроком відео SOP, текстові SOP та діаграми робочих процесів, тим самим спрощуючи процес створення контенту.

Об’єднавши Генеративний штучний інтелект з останніми стратегіями керування знаннями, Maven пропонує організаціям унікальний інструмент для використання потенціалу кваліфікованих працівників, сприяючи постійному покращенню та інноваціям.

Чи існують інші типи алгоритмів машинного навчання, які використовуються?

Так, DeepHow використовує ряд просунутих алгоритмів машинного навчання та технік штучного інтелекту в галузях обробки природної мови (NLP) та комп’ютерного зору. Ці техніки, як нагляді, так і без нагляду, підтримують нашу власну, галузеву технологію штучного інтелекту, яка була навчена та оптимізована для промислового та виробничого секторів. Ключові області застосування включають:

1) Сегментація робочих процесів: Ми використовуємо алгоритми машинного навчання для витягування критичної інформації та кроків з комплексних, неструктурованих демонстрацій завдань, захоплених на відео. Це дозволяє нам розбити складні процедури на керованні, навчальні кроки.

2) Мультимодальне вкладення кроків: Моделюючи “геном діяльності”, ми здатні реконфігурувати інструкції та керівництво з робочими процесами, щоб краще відповідати конкретним операційним контекстам.

3) Перетворення між модальностями: Ми використовуємо просунуті техніки пошуку відео для сприяння багатомовному, заснованому на навичках пошуку контенту. Це дозволяє користувачам отримувати доступ до відповідної інформації з більшою ефективністю та точністю.

4) Картування знань: Ми будуємо граф знань, який візуально представляє основні компетенції організації. Це картування дозволяє компаніям чітко визначити свої активи знань, що дозволяє розробляти більш ефективні стратегії підвищення кваліфікації та навчання.

Ці просунуті техніки машинного навчання, об’єднані з нашим фокусом на промислових та виробничих послугах, дозволяють нам пропонувати комплексне рішення унікальним проблемам, з якими стикаються організації в цих секторах.

Для компаній, які бажають почати роботу, який процес?

Ми спроєктували нашу платформу з урахуванням простоти, тому підключення вашої компанії не повинно бути складним. Насправді, понад 80+ підприємств і малих та середніх підприємств успішно розгорнули наші рішення на понад 400 сайтах у 24 країнах та на 6 континентах. 

Спочатку наші команди зустрінуться і проведуть розмову про конкретні потреби та болі вашої компанії. Ми хочемо зрозуміти ваші цілі, навчальні проблеми, які ви зустрічаєте, тип навичок, яких потребує ваша робоча сила – весь образ. 

Далі ми проведемо вас через процес захоплення знань ваших експертів. Це може бути про будь-який процес або навичку, важливу для вашої компанії. Наша команда допоможе вам створити ці крок за кроком відеокерівництва, використовуючи інтуїтивні інструменти DeepHow.

Наша команда підтримує вас на кожному етапі, від початкової настройки до постійного оптимізування вашої навчальної програми. Ми тут, щоб сформувати партнерство з вами та підвищити ефективність та навички вашої робочої сили. Просто відвідайте DeepHow.com, щоб почати.

Чи є щось інше, що ви хотіли б поділитися про DeepHow?

У центрі DeepHow лежить чітка, приваблива місія: ми прагнемо наділити кожного кваліфікованого працівника можливістю стати експертом. Ми прагнемо зробити передачу знань та навчання безболісним, привабливим і ефективним, використовуючи трансформаційну силу штучного інтелекту. Ми твердо віримо, що технології повинні доповнювати людські можливості, а не замінювати їх. Це принцип керує всім, що ми робимо.

У нашому швидко змінюваному технологічному ландшафті ця місія є більш актуальною, ніж будь-коли. Перехід до цифрової трансформації та Індустрії 4.0 модернізував виробництво, ввівши ряд просунутих технологій. Ці інновації суттєво змінили вимоги до роботи, вимагаючи від працівників набувати нових технічних навичок для експлуатації, обслуговування та оптимізації цих складних машин. Темп змін так швидкий, що традиційні підходи до навчання борються за те, щоб не відставати, що призводить до все зростаючого пробілу у навичках.

Наша мета – вирішити цю проблему напряму, наділивши працівників можливістю “відбудуватися краще” шляхом підвищення кваліфікації для заводів майбутнього. Високий рівень автоматизації означає, що є менше потреби в ручній праці; натомість фокус зміщується до використання експертизи та інтуїції працівників при роботі з просунутими технологічними системами.

DeepHow пропонує сучасний метод навчання, що дозволяє виробникам приваблювати таланти, заповнювати початкові посади та поступово підвищувати кваліфікацію працівників для просунутих ролей у виробництві, логістиці та плануванні. З акцентом на сучасному, привабливому навчанні ми допомагаємо змінити сприйняття виробництва з кар’єри без майбутнього на динамічну, технологічно-зорієнтовану галузь з безмежними можливостями.

Дякуємо за чудове інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати DeepHow.