Мал Вівек, засновник і генеральний директор zeb – Серія інтерв’ю

Мал Вівек очолює zeb як засновник та генеральний директор і перебуває в складі консультативної ради G8RTech. Раніше вона займала керівні посади в AVASOFT, будучи відповідальною за створення продуктів для підприємства з співпраці та міграції на основі Microsoft 365. Раніше вона була співзасновником Girls Make Apps і працювала в галузі обчислювальної біології та машинного навчання в Меморіальному центрі Слоан-Кеттерінг проти раку.

zeb – це фірма цифрової трансформації, що керується штучним інтелектом, і прем’єр-партнер AWS, який пропонує рішення з штучного інтелекту, міграції та модернізації, даних та аналітики, розробки застосунків та безпеки в галузях роздрібної торгівлі, фінтех, логістики та охорони здоров’я.

У вас був різноманітний шлях – від співзаснування Girls Make Apps до керівництва AVASOFT і тепер заснування zeb. Що надихнуло вас створити zeb, і як ваш попередній досвід формує вашу бачення сьогодні?

Під час моєї роботи в сфері системної інтеграції я бачила, що більшість постачальників працюють транзакційно, як або приймаючи замовлення, або як консультанти з стратегії, які доставляють дорогі презентації без суті. З настанням буму штучного інтелекту я бачила пробіл для організацій, які могли б зрозуміти технологію, залишатися попереду неї та перекладати її використання на реальні бізнес-застосування. Моя бачення zeb полягала в створенні організації технологічної трансформації, орієнтованої на штучний інтелект, з експертизою галузі та гнучкістю для впровадження штучного інтелекту у великому масштабі. Мій досвід з Girls Make Apps навчив мене багато про важливість доступності технологій, що безпосередньо впливає на місію zeb щодо демократизації штучного інтелекту для підприємств усіх розмірів.

Які пробіли в реалізації штучного інтелекту в підприємствах ви бачили на ринку, які зеб була створена для вирішення?

Основна проблема полягає в тому, що більшість компаній будують штучний інтелект у ізольованих умовах, не розуміючи, що підключення систем і процесів потрібно більше, ніж будь-коли раніше, для підвищення цінності. Для真正ньої трансформації організаціям потрібно інтегрувати штучний інтелект у існуючі процеси, а не розглядати його як окремий. У zeb ми обслуговуємо кожний аспект технологічного стека для трансформації компаній з кінця в кінець, забезпечуючи, щоб штучний інтелект став частиною процесу і залишався корисним і належним клієнту. Найбільший пробіл полягав у тому, що компанії будували штучний інтелект без належної основи даних або розуміння складності інтеграції.

Жіночі компанії зі штучним інтелектом залучили понад 1,6 млрд доларів у 2024 році, але все ще становлять менше 15% від загального фінансування. З вашої точки зору, які унікальні сильні сторони жінки-підприємці привносять у підприємства зі штучним інтелектом?

Я вважаю, що найбільша сила жінок полягає в їхній здатності до багатозадачності, яка є важливою при балансуванні великомасштабної трансформації з страхами перед прийняттям штучного інтелекту. Є багато страхів, які виникають, коли компанії використовують штучний інтелект, і жінки дуже сильні в прийнятті підходу, орієнтованого на співчуття, для подолання людських проблем, одночасно рухаючи технологічні інновації. Ми приймаємо дії для позитивних змін, одночасно запитуючи, чи є кращі способи зробити речі.

Як програми, такі як WBE (Сертифікація підприємства жінок) та WOSB (Програма малих підприємств, що належать жінкам), допомагають рівніти гру для жінок-засновниць технологічних компаній?

Програми, такі як WBE та WOSB, є вкрай необхідними для розширення діапазону можливостей, оскільки вони визнають і забезпечують зв’язок великих підприємств з підприємствами, що належать жінкам. Вони є важливими для створення системних змін, у які ми віримо. Маю привілей мати можливість, і я відчуваю сильне відчуття відповідальності розширити цю владу на тих, кому я можу. Ці програми допомагають створити той вид доступу та визнання, який може трансформувати цілі галузі.

Можете розказати про власні реалізації штучного інтелекту, які розробила zeb? Як вони відрізняються від стандартних рішень штучного інтелекту?

Так, наші рішення загалом створюються на замовлення для кожної організації, а не мають обмеженої конфігуровності, яку пропонує підхід “один розмір для всіх”. Це призвело до широкого спектра рішень, орієнтованих на бізнес-потреби – для одного з наших клієнтів, великої компанії з ланцюга постачання, ми створили самослужбовий інтерфейс чату, інтегрований з Teams, який дозволяв їхній операційній команді запитувати будь-яке питання в режимі реального часу про транзакційні дані про відправлення та вартість. Для іншого клієнта в сфері ISV ми створили автоматизовані робочі процеси, які агрегували різні джерела маркетингових даних і збагачували їх, щоб надати додатковий контекст, який вони могли б зовнішньо представити своїм кінцевим клієнтам в архітектурі агентського штучного інтелекту. Ми також працюємо над кількома агентськими робочими процесами комунікації між агентами з оркестрацією та ланцюгами стимулів, які можуть автоматизувати функції, раніше вимагали кілька команд та рівні експертизи для кількох підприємств, tất cả налаштовані під їхні ролі та бізнес-контекст.

Як ви забезпечуєте, щоб штучний інтелект, який ви розгортаєте, був розроблений для підвищення команд та процесів, а не їх заміни?

Ми оцінюємо, де штучний інтелект може допомогти компаніям, звільняючи людську креативність і ставлячи штучний інтелект на роботу над повторюваними процесами, які марнують людський капітал. Хоча штучний інтелект замінює деякі функції нижчого рівня, більшість впроваджень все ще потребують людей у циклі, і ваша цінність визначається тим, як ви адаптуєтеся та використовуєте інструменти штучного інтелекту для підвищення робочих процесів. Ми починаємо з малих кроків з скептичними клієнтами, доводимо цінність на короткострокових угодах, а потім будемо розбудовувати довіру, щоб разом подолати більші виклики. Цей підхід слугує прикладом того, як ми доповнюємо, а не заміняємо.

Які з найбільш переконливих прикладів рішень zeb щодо трансформації робочих процесів – чи то в галузі охорони здоров’я, роздрібної торгівлі чи фінансових послуг?

Наші прискорювачі рішень, створені у партнерстві з AWS, Databricks та ServiceNow, набули самостійного значення з клієнтами, які створюють надзвичайно цікаві випадки використання, які викликають у наших команд інтерес. Один клієнт використав наш прискорювач SuperInsight для створення налаштованих сповіщень на основі даних про тенденції придбання клієнтів. Інший клієнт хотів створити налаштований “мозок”, який представляє кожну маркетингову кампанію клієнта та історію, щоб штучний інтелект міг взаємодіяти з цим контекстом. У нас був клієнт у сфері охорони здоров’я, який хотів використовувати NLP та ідентифікацію закономірностей для оцінки тенденцій у звичках пацієнтів, які впливають на їхні хронічні болі. Ми обслуговуємо виробництво/ланцюг постачання, роздрібну торгівлю, цифрові підприємства та хедж-фонди/приватний капітал – я вважаю, що наша різноманітна клієнтська база показує, що будь-яке підприємство з відкритим розумом до змін та інновацій є хорошим варіантом для штучного інтелекту.

Фінансування залишається викликом для жінок-засновниць стартапів. Де ви бачите найбільші інвестиційні можливості для жінок-засновниць підприємств зі штучним інтелектом у найближчі кілька років?

Я вважаю, що найбільші можливості для жінок-засновниць підприємств зі штучним інтелектом є ті ж самі, що й найбільші можливості для підприємств зі штучним інтелектом загалом – там, де ми бачимо найбільший інтерес, це кібербезпека, охорона здоров’я та web 3.0. Ключем є фокусування на бізнесах, які створюють реальну цінність та ROI, не недооцінюючи притягання звичайних процесів у бізнесах, які ці лідери намагаються змінити. Я знаю фантастичних жінок-лідерів у всіх цих секторах, і вони хороші з єдиної причини: вони мають глибокий досвід бути клієнтом продукту, який вони намагаються створити, і тому не роблять помилкових або бажаних припущень про можливість штучного інтелекту змінити процеси за одну ніч.

Яку роль ви бачите для zeb у формуванні прийняття підприємствами генеративного штучного інтелекту протягом наступних 3-5 років?

Зміни будуть драматичними навіть у найближчі два роки – ми тільки почали розkrувати поверхню того, що можливе. Це перший раз після бульбашки дотком, коли у нас є технологія, яка працює з величезним впливом плюс ринкові тиски, які штовхають кожну компанію до прийняття або бути обігнаною. За 5 років zeb буде у категорії свого роду, доводячи постійну інновацію та масштаб, які не є взаємовиключними. Ми вже запустили zeb labs, наш ключовий ініціативу досліджень та розробок, у минулому році, яка забезпечує нашим внутрішнім командам та клієнтам об’єктивний внесок щодо результатів досягнень штучного інтелекту – ми плануємо продовжувати розбудовувати цю ініціативу та вносити значимий внесок у дослідження навколо безпеки моделей, управління та моделей винагороди та стимулів, які, на нашу думку, будуть критичними, оскільки прийняття продовжить зростати.

Яку пораду ви дали б молодим жінкам, які вступають у галузь штучного інтелекту та мріють створити компанії, подібні до zeb?

Основне непорозуміння про те, що бути молодим засновником, полягає в тих обмеженнях, які люди накладають на вас – поради, такі як вибрати менше партнерів, зробити одну річ дуже добре. Це обмеження, які люди накладають, але це можливо зробити і те, і інше, і в сучасному ландшафті штучного інтелекту це необхідно. Моя найбільша порада полягає в тому, щоб не дозволяти людям обмежувати вас рамками або обмежувати вашу бачення традиційним мисленням. Світ змінився за одну ніч зі штучним інтелектом, і старі правила не застосовуються односторонньо більше – кожна людина навколо вас знаходиться точно там, де ви, розбираючись у цьому вперше теж.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати zeb.