Роб Беарден, генеральний директор і співзасновник Sema4.ai – Серія інтерв’ю

Роб Беарден є співзасновником і генеральним директором Sema4.ai. Він був співзасновником і генеральним директором Hortonworks, публічної відкритої компанії, яка об’єдналася з Cloudera у 2019 році. Потім він став генеральним директором Docker у 2019 році і залишається в раді директорів. Роб повернувся до Cloudera наприкінці 2019 року, щоб зайняти посаду генерального директора, де він очолив реструктуризацію та продаж приватним інвестиційним фондам KKR і CDR за 5,3 млрд доларів. Раніше він обіймав посаду президента і операційного директора SpringSource, провідного постачальника відкритих інструментів для розробників, до його придбання компанією VMWare у 2009 році. До вступу до SpringSource Роб обіймав посаду підприємця в Benchmark Capital. Він також обіймав посаду президента і операційного директора JBoss, провідної відкритої компанії середнього рівня, до її придбання компанією Red Hat у 2006 році.

Sema4.ai – це компанія з розробки корпоративного програмного забезпечення, яка зосереджена на створенні агентів штучного інтелекту, які можуть мислити і діяти в рамках бізнес-процесів. Її платформа дозволяє організаціям проектувати, розгортати та керувати інтелектуальними агентами, які автоматизують складні завдання по всьому світу, такі як ERP і CRM, забезпечуючи безпечну, зрозумілу та масштабовану автоматизацію. Зосередившись на управлінні, точності та корпоративній інтеграції, Sema4.ai спрямована на ліквідацію розриву між загальними інструментами штучного інтелекту та цифровою працею, готовою до виробництва, допомагаючи великим компаніям перейти від експериментів зі штучним інтелектом до реального оперативного впливу.

Ви створили і розширили кілька компаній, які визначили категорію – від JBoss і SpringSource до Hortonworks і Docker. Що надихнуло вас заснувати Sema4.ai, і як це будується на уроках, яких ви навчилися з попередніх підприємств?

Sema4.ai була заснована, щоб допомогти підприємствам вийти за межі пілотної стадії штучного інтелекту та перейти до виробництва. На всьому своєму шляху я зосереджувався на перетворенні потужних нових технологій у надійні, масштабовані платформи. Головний урок, який я вивчив, полягає в тому, що успіх досягається завдяки забезпеченню результатів, а не нескінченним експериментам.

Для того щоб підприємства могли ефективно впровадити штучний інтелект, їм потрібно більше, ніж передові моделі обробки мови; їм потрібні системи, яким вони можуть довіряти, включаючи надійну оркестрацію, рамки управління та зрозумілість, закладені з самого початку. З Sema4.ai ми застосовуємо ту саму дисципліну до агентів штучного інтелекту, ставлячи за мету точність і детермінізм для складних, багатокрокових завдань, щоб організації могли впевнено використовувати штучний інтелект у своїх найбільш критичних даних операціях.

Щоб зробити це можливим, ми розробили нашу рамку SAFE, яка забезпечує, щоб кожен агент був Безпечним, Відповідальним, Швидким і Розширюваним. SAFE визначає, як агенти будуються, розгортаються та керуються, надаючи клієнтам впевненість у тому, що рішення, прийняті штучним інтелектом, є прозорими, аудитованими та відповідними політиці та нормативним вимогам клієнтів.

Ми також застосовуємо ту саму дисципліну операцій, яку я використовував для розширення попередніх компаній, будуючи передбачувану модель створення цінності для клієнтів, партнерів та внутрішніх команд. Це означає зосередження уваги на повторюваних випадках використання, забезпеченні вимірюваного бізнес-імпакту та полегшенні підприємствам довіряти, приймати та розширювати автоматизацію агентів штучного інтелекту.

У кінцевому підсумку, надихнуло мене спостереження за повторенням історії, трансформаційними технологіями, що застряли на межі масштабу, та визнання того, що через Sema4.ai у нас була можливість допомогти підприємствам відповідальним чином подолати цей розрив.

Вашу кар’єру постійно оточували інновації, такі як відкритий код, великі дані та тепер агенти штучного інтелекту, у корпоративні стандарти. Які паралелі ви бачите між цими циклами інновацій, і що фундаментально відрізняється в ері штучного інтелекту?

Кожна хвиля починається з інновацій, експериментів та фрагментації, а потім дозріває до корпоративних стандартів. Паралелі полягають у необхідності сильної архітектури, контролю даних та зрілих екосистем розробників, які спрощують прийняття. Що відрізняється в агентах штучного інтелекту для підприємств, це їхня здатність привести дані від інсайтів до дій. Вони не тільки мають можливість зрозуміти складний контекст, але й діяти точно та безпечно. Тому наша увага була зосереджена на поєднанні передових моделей розуміння з детермінованою, математично точною обробкою даних, щоб підприємства могли довіряти результатам автоматизації у будь-якому масштабі.

Платформа Sema4.ai підкреслює подію-орієнтованих, настроюваних агентів штучного інтелекту, які можуть обробляти сотні сторінок або багатоджерельні дані за хвилини. Як ця архітектура відрізняється від традиційних систем штучного інтелекту або копілотів, і які конкретні болі підприємств вона вирішує?

Традиційні копілоти корисні, але обмежені; вони часто однокрокові, прив’язані до інтерфейсу користувача та не можуть легко масштабуватися по всьому підприємству. Вони також страждають від математичної неточності моделей обробки мови, які без програмної підтримки часто повертають неправильні відповіді. Агенти Sema4 не просто допомагають; вони фактично виконують критичну роботу, яку підприємства потребують. Ми побудували нашу платформу корпоративного штучного інтелекту з підходом “бізнес-першого”, який об’єднує бізнес з ІТ та розробниками. Бізнес-користувачі можуть створювати агентів штучного інтелекту з легким у використанні інтерфейсом, допоміжним штучним інтелектом у звичайній мові з готовими конекторами до корпоративних систем. ІТ може потім запускати та керувати агентами в звичайній мові, без складного коду. Це дозволяє нам доставляти агентів клієнтам, які можуть зрозуміти бізнес-контекст, міркувати та співпрацювати з людськими командами, як і людський працівник міг би. Це фундаментальна зміна у виконанні високоцінної роботи з безпрецедентною точністю та ефективністю.

Щоб продовжити, ми недавно запустили наступне покоління нашої платформи корпоративного штучного інтелекту, розширивши наші можливості для доставки передової надійності, точності та детермінованих результатів, яких підприємства потребують для автоматизації складних даних та документів у масштабі. Нові вдосконалення включають DataFrames, які забезпечують математично точну, корпоративну обробку даних та ліквідують ручну роботу з примирення даних по системах; Розуміння документів, яке перетворює документи у структуровані, готові до агентів DataFrames з майже ідеальною точністю по понад 100 мовами та типами файлів; Покращені агенти працівників, здатні до повністю автономного, 24/7 виконання багатокрокових робочих процесів шляхом поєднання точності даних з розумінням документів; та оновлений агент Studio, який прискорює створення агентів з допомогою штучного інтелекту та інтуїтивного інтерфейсу, який надає можливість бізнес-користувачам та розробникам. Разом ці інновації дозволяють підприємствам автоматизувати складні, багатоджерельні робочі процеси, які раніше займали дні, тепер завершуючи їх за хвилини з неперевершеною точністю. Результатом є швидші цикли, менше ручних передач та послідовні, переглянуті результати.

Ви говорили про порятунок підприємств від “пілотної пекла штучного інтелекту”. Які найбільші чинники, які утримують компанії в нескінченних пілотах, і як Sema4.ai допомагає їм досягти масштабованого виробництва?

Більшість пілотних проектів штучного інтелекту закінчуються невдачею через відсутність у існуючих рішеннях фундаментальних можливостей, яких потребують підприємства: точності для бізнес-критичної роботи, здатності обробляти складні документи та виконання складних багатокрокових робочих процесів.

Традиційні агенти, засновані на моделях обробки мови, страждають від галюцинацій та розрахункових помилок, що робить їх непридатними для корпоративних процесів, таких як фінансове примирення або звітність про дотримання вимог. Тим часом саморобні системи вимагають великих ресурсів розробників для побудови та підтримки агентів, створюючи瓶ключі, які перешкоджають бізнес-користувачам автоматизувати свої власні процеси.

Інші платформи агентів мають труднощі зі складним розумінням документів – вони не можуть точно витягувати дані з рахунків, контрактів чи звітів – і терплять невдачу при спробі багатокрокових робочих процесів, які вимагають міркування по різних джерелах даних та застосунків.

Sema4.ai вирішує ці основні обмеження, надаючи корпоративним агентам, які забезпечують надійність від пілота до виробництва.

Наш останній випуск платформи вирішує кризу точності прямо з інноваційною архітектурою, яка поєднує передові моделі розуміння (GPT-5, o3, o4-mini та Claude Sonnet 4) з математично точною обробкою даних SQL для операцій з даними. Цей проривний підхід дозволяє агентам зрозуміти контекст та значення через моделі обробки мови, виконуючи всі розрахунки з 100% математичною точністю – ліквідуючи галюцинації та помилки, які спіткали корпоративний штучний інтелект.

Крім того, наші Розуміння документів та природні мовні робочі книги надають можливість бізнес-користувачам створювати складні агенти без залежності від розробників, тоді як наш багатокроковий процес обробки документів обробляє навіть найскладніші корпоративні документи з людською точністю.

Цей комплексний підхід перетворює агенти штучного інтелекту з експериментальних інструментів у надійні бізнес-системи, яким підприємства можуть довіряти свої найбільш критичні процеси.

Недавній партнерство компанії з Koch Industries означає значний момент підтвердження. Що це партнерство представляє для зростання Sema4.ai та для прийняття штучного інтелекту у підприємствах?

Наше партнерство з Koch Industries демонструє та підтверджує, як агенти штучного інтелекту можуть доставляти результати у масштабі підприємства в реальних умовах. Компанії Koch використовують агенти штучного інтелекту Sema4.ai для автоматизації ручних процесів примирення, які раніше були часо- та помилкоємними. Наші агенти розбивають сотні сторінок рахунків по рядках, інтегруючи безпосередньо з існуючими фінансовими системами, щоб допомогти Koch заощадити години або навіть дні ручної роботи. Партнерство розширюється на інші критичні робочі процеси, такі як розуміння документів, аналіз закупівель та планування технічного обслуговування, демонструючи, як агентська автоматизація може обробляти масштаб та складність реальних корпоративних операцій.

Це доводить, що наші агенти можуть доставляти вимірюваний ROI, знижуючи ручну працю до 80%, покращуючи точність та дозволяючи підприємствам перепризначити таланти до більш цінних ініціатив.

З вашим досвідом ведення мільярдних виходів, які принципи або елементи гри ви вважаєте найбільш важливими при масштабуванні передових технологій у сталий корпоративний капітал?

Ключові принципи – це послідовність, ясність та контроль. Почніть з результатів клієнтів, а не просто інновацій заради самих інновацій. Проектуйте з урахуванням безпеки, спостереження та управління з самого початку. Інтегруйте там, де клієнти вже працюють, і робіть легко вимірювати ROI.

У Sema4.ai це означає побудову безпечної платформи – Безпечної, Точної, Швидкої та Розширюваної – розробленої для гнучкості, управління та корпоративного рівня. Це дозволяє клієнтам починати з одного випадку використання та природно розширювати, оскільки цінність зростає.

Управління, контроль даних та прозорість стають все більшою проблемою, оскільки агенти штучного інтелекту стають більш автономними. Як Sema4.ai підходить до управління агентами, особливо щодо доступу до даних, прийняття рішень та аудиту?

Управління є центральним для нашої платформи. Кожен агент працює в межах визначених політик, які регулюють, до яких даних він може доступитися, які дії він може виконувати, та як ці дії реєструються. Ми забезпечуємо повну спостережливість та аудитованість, щоб підприємства могли бачити та відстежувати, як приймаються рішення. Sema4.ai підтримує шаблони даних без копій, забезпечуючи, що дані ніколи не покидають свій джерело, зберігаючи прозорість на всіх етапах життєвого циклу агента.

Безпека та управління також є ключовими стовпами нашої рамки SAFE. Видання підприємства включає в себе солідні, галузеві стандарти безпеки, з сертифікаціями, включаючи ISO 27001 для управління інформаційною безпекою, SOC 2 для безпеки, HIPAA для захисту даних охорони здоров’я та GDPR для захисту даних приватності. Ці сертифікації підкріплюють довіру, підзвітність та контроль, яких підприємства потребують для масштабування штучного інтелекту відповідально.

Ми також включили детерміновану верифікацію до нашої обробки даних; кожен вивід можна перевірити проти оригінального джерела, що є важливим для галузей, керованих нормативними вимогами, таких як фінанси та охорона здоров’я.

Ви підкреслили надання підприємствам контролю над “глибиною аналізу”, щоб збалансувати якість, вартість та продуктивність. Чи можете ви розширити, чому ця гнучкість така важлива для надійності та ROI у корпоративному штучному інтелекті?

Глибина аналізу дозволяє клієнтам регулювати рівень міркування для кожного завдання: глибокий, точний аналіз, коли точність є критичною, та швидкий, легкий аналіз для звичайної роботи. Ця настроюваність надає підприємствам контроль над як витратами, так і продуктивністю, забезпечуючи, що штучний інтелект доставляє послідовні результати, відповідні бізнес-пріоритетам. На практиці це означає, що клієнти можуть динамічно вибирати між високоточною обробкою даних (за допомогою SQL-орієнтованих DataFrames) або легким контекстним аналізом, залежно від випадку використання. Ця гнучкість забезпечує правильний баланс між точністю, ефективністю та вартістю, максимізуючи ROI по всім підприємствам.

Чи можете ви пройти нас через деякі реальні приклади – такі як розуміння документів або аналітичні дані – де агенти штучного інтелекту вже доставляють вимірювані результати для підприємств?

У розумінні документів наші агенти можуть обробляти та підсумовувати великі набори документів, верифікувати інформацію та застосовувати політично-орієнтоване міркування з аудитними слідами для дотримання вимог. У аналітичних даних агенти агрегують дані з кількох джерел, застосовують бізнес-правила та генерують рішення-готові виводи за хвилини, а не дні.

Наша нова платформа підвищує обидві ці можливості. Розуміння документів V2 перетворює документи у структуровані, готові до агентів дані з майже ідеальною точністю, тоді як DataFrames обробляє мільйони рядків з математично точною обробкою SQL. Ці вдосконалення ліквідують ручну роботу з примирення даних та прискорюють прийняття рішень по всьому підприємству.

Платформа Sema4.ai вже використовується партнерами серед компаній Fortune 500 та великих підприємств, включаючи лідера інженерних послуг Emerson та промислового гіганта Koch. Ці організації використовують агенти Sema4.ai для автоматизації критичних операцій, таких як обробка рахунків, примирення платежів, реєстрація працівників та дотримання нормативних вимог. Наші агенти зараз автономно виконують понад 80% знань про роботу в деяких робочих процесах, перетворюючи, як підприємства виконують операції у масштабі.

Як ми наближаємося до світу, де агенти штучного інтелекту можуть переозначити корпоративні застосування, як ви бачите розвиток відносин між традиційними корпоративними застосунками та архітектурами, керованими агентами, у найближчі роки?

Корпоративні застосування все частіше будуть служити системами реєстрації та будуть дезінтермедіовані, тоді як агенти штучного інтелекту стають шаром виконання, поєднуючи дані, робочі процеси та рішення по всім сілам. Ми рухаємося до нової моделі, де агенти оркеструють робочі процеси по платформам, інтегруючи дані та процеси по бізнес-системах в реальному часі. З часом цей підхід, керований агентами, буде еволюціонувати корпоративну архітектуру з статичних, орієнтованих на застосування середовищ у динамічні, орієнтовані на результати екосистеми, де штучний інтелект безперервно вчиться, адаптується та діє в межах керованих меж. Це робить корпоративних агентів вбивчим додатком ери штучного інтелекту.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Sema4.ai.