Інтерв’ю
Ерік Шварц, Головний офіцер штучного інтелекту (CAIO) Tricon Infotech – Серія інтерв’ю
Ерік Шварц є Головним офіцером штучного інтелекту (CAIO) Tricon Infotech. провідної компанії з консалтингу та програмних послуг. Tricon Infotech забезпечує ефективні, автоматизовані рішення та повні цифрові трансформації за допомогою власних продуктів та корпоративних впроваджень
Ерік Шварц – досвідчений технологічний виконавець та підприємець з більш ніж двома десятилітнями досвіду в технологічній сфері, спеціалізується на перетині штучного інтелекту, пошуку інформації та відкриття знань. На протяженні своєї кар’єри Ерік був на чолі інтеграції великомасштабних платформ та інтеграції штучного інтелекту в технології пошуку, суттєво покращуючи взаємодію користувача та доступність інформації. Його попередні посади включали керівні ролі в Comcast, Elsevier та Microsoft, де він керував піонерськими ініціативами з штучного інтелекту, пошуку та LLM.
Професійна діяльність Еріка відзначена його відданістю інноваціям та його вірою в силу співробітництва. Він постійно рухав команди до швидкої доставки революційних рішень, твердо встановивши себе як довіреного лідера в технологічній спільноті. Його робота, зокрема над проєктом Scopus AI в Elsevier, підкреслює його зобов’язання щодо пере визначення меж взаємодії з інформацією та створення довірчих відносин з користувачами.
У своїй ролі Головного офіцера штучного інтелекту (CAIO) Ерік використовує свій широкий досвід для розробки та впровадження комплексних стратегій штучного інтелекту для клієнтів Tricon. Його ретельний процес не тільки демістифікує штучний інтелект, але також забезпечує, що ці підприємства обладнані для успіху та процвітання в конкурентному ландшафті технологій штучного інтелекту. Ерік пристрасно ставиться до сприяння зростанню та інноваціям,分享 своєї експертизи, щоб надихнути та емансипувати організації ефективно використовувати трансформаційну силу штучного інтелекту.
Чи можете Ви поділитися деякими亮ками своєї кар’єрної діяльності, яка привела Вас до Вашої поточної ролі Головного офіцера штучного інтелекту в Tricon Infotech?
Я був занурений у область пошуку інформації протягом усієї своєї кар’єри. Моя подорож почалася на початку 90-х років як Веб-мастер на світанку Інтернету. Під час цього формативного періоду я зосередився на створенні цифрових бібліотек для урядових агентств, університетів та медіакомпаній, що заклало основу для моєї експертизи в цифрових інформаційних системах.
У 2000-х роках я перейшов до роботи з постачальниками пошукових систем, де я вдосконалив свої навички в технологіях пошуку. Цей етап моєї кар’єри був відзначений суттєвим зростанням та навчанням через різні придбання, в кінцевому підсумку привів мене до вступу в Microsoft у 2008 році. В Microsoft я відіграв ключову роль у розробці та покращенні платформ відкриття знань, рухаючись інновації та покращуючи доступність інформації для користувачів.
Після моєї каденції в Microsoft я керував ініціативами в великих корпораціях, таких як Comcast та Elsevier, де я був відповідальним за керування великомасштабними платформами відкриття знань. Ці досвіди були інструментальними в формуванні моєї підходу до штучного інтелекту та пошуку інформації, кульмінацією чого стала моя поточна роль Головного офіцера штучного інтелекту в Tricon Infotech. Тут я використовую свій широкий досвід для розвитку стратегій та рішень штучного інтелекту, які емансипують наших клієнтів, щоб вони могли використати повний потенціал своїх даних.
Як Ваш досвід у компаніях, таких як Comcast, Elsevier та Microsoft, вплинув на Ваш підхід до інтеграції штучного інтелекту та технологій пошуку?
На протяженні моєї кар’єри я був глибоко зосереджений на техніках обробки природної мови (NLP) та машинному навчанні. Спочатку ці технології були засновані на простих правилах. Однак, коли набори даних зростали, а обчислювальна потужність ставала більш потужною, ми почали суттєво покращувати взаємодію користувача, автоматично збираючи дані та повертаючи їх у алгоритми для покращення їхньої продуктивності.
В Microsoft, після придбання FAST, я служив продуктовим менеджером у команді SharePoint. На цій посаді я був залучений до інтеграції передових технологій пошуку в системи управління корпоративним вмістом, покращуючи можливості пошуку інформації та співробітництва для підприємств.
В Comcast я побудував платформу відкриття знань, яка забезпечувала весь відеобізнес, дозволяючи користувачам шукати та відкривати вміст на пристроях set-top, мобільних та веб-пристроях. Ця пошукова система масштабувалася для обробки понад 1 мільярд запитів на день, суттєво покращуючи взаємодію користувача, забезпечуючи швидкі та точні рекомендації вмісту та результати пошуку.
Одним з найбільш трансформаційних досвідів був у Elsevier, де ми запустили досвід Генеративного штучного інтелекту для Scopus, одного з їхніх найбільш довірених продуктів. Ця ініціатива використовувала велику мовну модель (LLM), щоб допомогти користувачам ставити кращі питання та отримувати більш точні відповіді з глибоко технічного вмісту в базі даних наукових комунікацій. Цей підхід LLM забезпечував повну точність та довірливість понад 90 мільйонів статей, що містяться в базі даних, демонструючи силу штучного інтелекту для покращення академічних досліджень та розповсюдження знань.
Що найчастіше цікавить Вас у поточних досягненнях Генеративного штучного інтелекту та його потенційних застосуваннях?
Однією з найбільших історичних проблем у пошуку інформації була підтримка контексту. Для людей це природний процес, але для машин пошук інформації традиційно був дуже транзакційним досвідом: поставте питання, отримайте відповідь. Глибше вивчення теми вимагало постановки дедалі більш конкретних питань. Генеративний штучний інтелект революціонізує цей підхід, забезпечуючи більш розмовну та контекстну взаємодію, подібну до природної розмови з людиною, яку Ви тільки що зустріли.
Крім того, Генеративний штучний інтелект включає додаткові техніки, які покращують глибше розуміння, які історично були складними для традиційних пошукових систем. Наприклад, великі мовні моделі (LLM) можуть безшовно обробляти аспекти, такі як тон, аналіз настрою, семантичне розуміння та роз’яснення. Ці можливості дозволяють LLM легко схоплювати нюанси людської мови та контексту, забезпечуючи більш точні та значущі відповіді одразу.
Як підхід Tricon Infotech до GenAI відрізняється від інших компаній у галузі?
У сфері Генеративного штучного інтелекту є дві основні сфери діяльності. Перша, яка отримує значну увагу від деяких найбільших технологічних постачальників, полягає у навчанні та налаштуванні моделей штучного інтелекту. Друга область, де практики Генеративного штучного інтелекту真正но виділяються, полягає у висновку – використанні Генеративного штучного інтелекту для створення цінних продуктів та послуг.
В Tricon Infotech ми зосереджуємося на другому. Наш підхід є відмінним, оскільки ми підкреслюємо практичне застосування та швидке розгортання. Ми розробили комплексну програму, яка допомагає керівникам підприємств швидко визначити найбільш впливові випадки використання Генеративного штучного інтелекту. Наша процес включає рішення швидкого прототипування, що дозволяє клієнтам працювати зі своїми даними в пісковищі штучного інтелекту. Цей підхід забезпечує, що вони можуть побачити осяжні результати та взаємодіяти зі штучно-інтелектуальними інсайтами на ранній стадії циклу розробки.
Крім того, у нас є радикальна увага до часу до вартості. Наша мета полягає в тому, щоб допомогти клієнтам будувати та розгортати споживчі додатки протягом 90 днів. Цей прискорений графік не тільки рухає швидшу інновацію, але також забезпечує, що підприємства можуть швидко скористатися перевагами Генеративного штучного інтелекту, створюючи нові потоки доходів та покращуючи задоволеність клієнтів.
Чи можете Ви обговорити деякі з ключових проблем у впровадженні великих мовних моделей (LLM) та Генеративного штучного інтелекту в корпоративних рішеннях?
Впровадження великих мовних моделей (LLM) та Генеративного штучного інтелекту в корпоративні рішення представляє кілька нових проблем. Першою та найважливішою проблемою є довірливість. Підприємства повинні бути переконані, що системи штучного інтелекту не скомпрометують їх інтелектуальну власність чи чутливу корпоративну інформацію. Забезпечення безпеки даних та отримання належних гарантій, що штучний інтелект не буде неправильно використовувати дані, є критичним для отримання довірливості.
Другою проблемою є питання галюцинацій. Генеративний штучний інтелект іноді може генерувати впевнені відповіді, які є фактично неточними. Це може підірвати надійність систем штучного інтелекту. Техніки, такі як налаштування моделей та використання генерації з підтримкою пошуку (RAG), можуть допомогти пом’якшити виникнення галюцинацій, забезпечуючи, що відповіді штучного інтелекту ґрунтуються на точних даних.
Третя значна проблема полягає у вартості. Ліцензування та масштабування LLM можуть бути досить дорогими. Навіть корпоративні пропозиції від великих постачальників, таких як Microsoft, Amazon та Google, супроводжуються високими вступними платами та мінімумами. Тому для підприємств важливо уважно контролювати та керувати віддачею від інвестицій (ROI), щоб забезпечити, що розгортання рішень штучного інтелекту є економічно життєздатним.
Чи можете Ви пояснити структурований підхід Tricon Infotech до розробки налаштованих рішень Генеративного штучного інтелекту для підприємств?
Tricon Infotech є компанією з розробки продукції, яка виділяється пропонуванням керованих послуг через присвячені, повнофункціональні продукційні команди, а не традиційним штатним підтриманням. Наш підхід включає розгортання цілком продукційних команд, які можуть керувати кожним аспектом життєвого циклу розробки продукції, включаючи дослідження користувача, дизайн досвіду користувача (UX), фронтенд та бекенд-розробку, автоматизацію тестування, розгортання, масштабування та подальшу експлуатацію.
Ця комплексна модель керованих послуг забезпечує, що наші клієнти можуть зосередитися безпосередньо на захопленні вартості з їхніх даних без складностей та накладних витрат на управління окремими ресурсами. Наш ключовий рухач – це час до вартості, тобто ми пріоритезуємо швидке доставлення осяжних переваг. Наша амбіція полягає у побудові довгострокових генеративних відносин з нашими клієнтами, постійно додаючи вартість та ітеруючи через процес розробки функцій.
Наш структурований підхід призначений для того, щоб бути гнучким та реактивним, дозволяючи нам швидко адаптуватися до нових проблем та можливостей у ландшафті штучного інтелекту. Використовуючи повні можливості наших мультидисциплінарних команд, ми доставляємо високо налаштовані рішення Генеративного штучного інтелекту, які підходять конкретним потребам кожного підприємства. Цей підхід не тільки відрізняє нас від традиційних фірм штатного підтримання, але також забезпечує, що ми пропонуємо цілісні, комплексні рішення, які рухають суттєвий бізнесовий вплив.
Які приклади реальних проблем, які рішення Генеративного штучного інтелекту Tricon успішно вирішили?
- Електронне навчання – перетворення традиційних медіа та спадкової освітньої матеріалів у інтерактивний багатомодальний вміст. Це дозволяє нашим клієнтам перепрофільовувати існуючий вміст, щоб адаптуватися до нових способів навчання та досягти учнів на різних платформах, де вони вже присутні. Крім того, вміст можна потім перепрофільовувати у гіперперсоналізовані навчальні програми, які можуть автоматично адаптуватися до потреб та стилів навчання учнів (аудіо, візуально тощо).
- Приватний штучний інтелект – допомога клієнтам будувати довірчі підприємства рішення штучного інтелекту, які залишаються приватними та дотримуються правил доступу клієнтів, зберігаючи при цьому витрати та допомагаючи масштабуватися по всім функціям підприємства, допомагаючи перевантаженим професійним та спільним службам масштабуватися краще для організації,，同时 розуміючи різні правила та обмеження політики, розподілені географічно. Ці приватні штучні інтелекти не тільки будуть служити підприємствам, але також генеруватимуть нові потоки доходів для наших клієнтів.
- Автоматизація процесів – все ще існує величезна кількість організацій, які покладаються на ручні процеси та обертання даних. Штучний інтелект допомагає з’єднати різні системи разом, створюючи інтелектуальні шари, які не тільки можуть валідувати дані, але також можуть зрозуміти унікальний сигнал, створений унікальним набором даних або інструментами, та допомогти ефективно маршрутизувати робочі процеси, одночасно ідентифікуючи проблеми ланцюга поставок.
Яка роль відіграє безперервне навчання та зростання у підтримці лідерства в швидко еволюючій сфері штучного інтелекту?
Однією з найбільших проблем у сфері штучного інтелекту є підвищення кваліфікації талановитих працівників. Є нове покоління працівників, які інтуїтивно розуміють інструменти штучного інтелекту та технології. Однак є також старше покоління, яке потребує розуміння того, що ці інструменти можуть і не можуть зробити. Безперервне навчання є критичним для подолання цієї прогалини.
Інструменти штучного інтелекту мають потенціал суттєво покращити продуктивність, дозволяючи підприємствам досягати значно більше з суттєво меншими ресурсами, тим самим скорочуючи терміни та витрати. Для реалізації цих переваг працівники повинні бути відкритими до навчання нових способів роботи та інтеграції цих інструментів у свої робочі процеси.
Крім того, звернення до страху перед безпекою роботи є суттєвим. Працівники повинні розуміти, що ті, хто приймає безперервне навчання та зростання, будуть краще обладнані для інтеграції нових інструментів штучного інтелекту у свої щоденні рутини, тим самим забезпечуючи більшу безпеку роботи. Реальність полягає в тому, що успіх у майбутньому, керованому штучним інтелектом, прийде до тих, хто активно шукає зрозуміти та використати ці еволюційні технології.
Як Ви бачите майбутнє штучного інтелекту, яке трансформує технологію пошуку та взаємодію користувача протягом наступного десятиліття?
Ми вже спостерігаємо суттєву зміну від традиційних пошукових систем до інструментів Генеративного штучного інтелекту для початкових запитів. Ця зміна викликана здатністю Генеративного штучного інтелекту забезпечувати прямій відповіді та рішення, ліквідуючи необхідність самостійного переходу до кількох сайтів чи ресурсів. У найближчому майбутньому це стане звичайним явищем для штучного інтелекту відвідувати зустрічі, виконувати дії та обробляти рутинні завдання, що призведе до суттєвого скорочення ролей певних функцій у підприємствах.
Однією з ключових проблем, яка залишається, є визначення того, як монетизувати Генеративний штучний інтелект, оскільки традиційна рекламна модель може зіткнутися з суттєвими перешкодами в цьому новому ландшафті. Моя прогноз полягає в тому, що дані стануть все більш цінними, діючи все більш як валюта, коли ми рухаємось цим сміливим новим світом. Ця зміна вимагатиме інноваційних бізнес-моделей, які використовують унікальні можливості штучного інтелекту, одночасно забезпечуючи, що користувачі та підприємства можуть отримувати осяжну вартість від своєї взаємодії.
У загальному майбутнє штучного інтелекту в технології пошуку та взаємодії користувача обіцяє бути трансформаційним, роблячи пошук інформації більш інтуїтивним та ефективним, одночасно змінюючи наш підхід до цифрової взаємодії та функцій підприємств.
Яка практична порада Ви давали б підприємствам, які бажають використати штучний інтелект для руху успіху та інновацій?
Не бійтеся технології. Почніть з того, щоб зробити інструменти штучного інтелекту доступними для ваших працівників, щоб забезпечити, що ваші дані та інтелектуальна власність залишаються в безпеці. Багато працівників вже використовують інструменти штучного інтелекту, але без належного управління існує ризик неправильного використання. Тому важливо підвищити кваліфікацію вашого персоналу, щоб вони розуміли ризики, пов’язані з цим, та знали, як використовувати ці інструменти безпечно та ефективно.
Крім того, важливо звернути увагу на міри успіху. Інструменти штучного інтелекту можуть бути дорогими, але витрати очікується зменшаться з часом. Однак важливо зберігати чітку увагу на віддачі від інвестицій (ROI), щоб керувати витратами та зрозуміти вплив на ваш бізнес. Роблячи це, Ви можете використати штучний інтелект для руху інновацій та успіху, одночасно забезпечуючи, що переваги перевищують витрати.
Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Tricon Infotech.
