Суроїт Чаттерджі, засновник і генеральний директор Ema – Серія інтерв’ю

Суроїт Чаттерджі є засновником і генеральним директором Ema. Раніше він керував компанією Coinbase під час успішного IPO у 2021 році як головний офіцер з продукту, а також розширив мобільну рекламу Google (GOOGL ) і сервіс Google Shopping до бізнесу вартістю мільярди доларів як віце-президент і керівник продукту. Суроїт володіє 40 патентами США і має ступінь магістра ділового адміністрування в MIT, ступінь магістра комп’ютерних наук університету штату Нью-Йорк у Баффало і ступінь бакалавра технологій в IIT Kharagpur.

Ema – це універсальний штучний інтелект-робітник, який безшовно інтегрується в існуючу інфраструктуру вашої організації. Вона розроблена для підвищення продуктивності, оптимізації процесів і надання можливостей вашим командам.

Чи можете ви розповісти про бачення Ema і що спонукало вас створити універсального штучного інтелекту-робітника?

Мета Ema ясна і сміла: “трансформувати підприємства, створюючи універсального штучного інтелекту-робітника”. Це бачення випливає з нашої віри в те, що штучний інтелект може доповнювати людські можливості, а не повністю заміняти працівників. Наш універсальний штучний інтелект-робітник розроблений для автоматизації монотонних, повторюваних завдань, звільняючи людських працівників для виконання більш стратегічних і цінних робіт. Ми робимо це за допомогою інноваційної системи агентного штучного інтелекту Ema, яка може виконувати широкий спектр складних завдань за допомогою колекції агентів штучного інтелекту (званих персоналіями Ema), підвищуючи ефективність і продуктивність у безлічі організацій.

Ви і ваш співзасновник мають вражаючі біографії в провідних технологічних компаніях. Як ваш попередній досвід вплинув на розвиток і стратегію Ema?

За останні два десятиліття я працював в іконічних компаніях, таких як Google, Coinbase, Oracle (ORCL ) і Flipkart. І в кожному місці я запитував себе: “Чому ми наймаємо найрозумніших людей і даємо їм роботи, які настільки монотонні?”. Саме тому ми будемо будувати Ema.

До того, як заснувати Ema, я був головним офіцером з продукту в Coinbase і Flipkart, а також глобальним керівником продукту для мобільної реклами в Google. Ці досвіди поглибили моє технічне знання в галузі інженерії, машинного навчання і реклами. Ці ролі дозволили мені визначити неефективність у наших роботах і способи вирішення складних бізнес-проблем.

Співзасновник Ema і керівник інженерії Сувік Сен раніше був віце-президентом інженерії в Okta, де він керував даними, машинним навчанням і пристроями. До цього він працював в Google, де був інженерним керівником даних і машинного навчання, де він створив одну з найбільших систем машинного навчання у світі, орієнтовану на конфіденційність і безпеку – граф довіри Google. Його експертиза, зокрема, є основним чинником того, чому система агентного штучного інтелекту Ema має високу точність і розроблена для підприємства з точки зору безпеки і конфіденційності.

Мій співзасновник Сувік і я подумали, що якби у вас був шеф-кухар з зіркою Мішеля в будинку, який міг би приготувати все, про що ви просите. Ви можете бути в настрої французької кухні сьогодні, італійської завтра і індійської наступного дня. Але незалежно від вашого настрою або кухні, яку ви бажаєте, цей шеф-кухар може відтворити страву ваших мрій. Це саме те, що може зробити Ema. Вона може взяти на себе роль того, чого вам потрібно в підприємстві, просто завдяки простій розмові.

Ema використовує понад 100 великих мовних моделей і власних менших моделей. Як ви забезпечуєте безшовну інтеграцію і оптимальну продуктивність цих різноманітних джерел?

Великі мовні моделі, хоча й потужні, не дотягують до підприємства через відсутність спеціалізованих знань і контекстно-специфічного навчання. Ці моделі побудовані на загальних даних, залишаючи їх непідготовленими до обробки нюансів і пропрієтарної інформації, яка рухає бізнес-операції. Це обмеження може привести до неточних виходів, потенційних ризиків безпеки даних і нездатності надавати галузеві знання, необхідні для прийняття обґрунтованих рішень. Системи агентного штучного інтелекту, такі як Ema, усувають ці недоліки, пропонуючи більш підходящий і динамічний підхід. На відміну від статичних великих мовних моделей, наші системи агентного штучного інтелекту можуть:

• Адаптуватися до підприємства-специфічних даних і робочих процесів
• Використовувати кілька великих мовних моделей на основі точності, витрат і вимог до продуктивності
• Зберігати конфіденційність даних і безпеку, діючи в межах інфраструктури компанії
• Надавати пояснювані і верифіковані виходи, необхідні для бізнес-відповідальності
• Постійно оновлювати і навчатися з реального часу підприємства-даних
• Виконувати складні, багатокрокові завдання автономно

Ми забезпечуємо безшовну інтеграцію з цих різноманітних джерел, використовуючи власну модель Ema з параметром 2T+: EmaFusionTM. EmaFusionTM поєднує понад 100 великих мовних моделей і багато галузевих спеціальних моделей, щоб максимізувати точність при найнижчій можливій вартості для широкого спектра завдань в підприємстві, максимізуючи віддачу від інвестицій. Крім того, з цим новим підходом Ema майбутнє-стійка; ми постійно додаємо нові моделі, щоб запобігти надмірній залежності від однієї технологічної стопки, забираючи цей ризик від наших клієнтів-підприємств.

Чи можете ви пояснити, як працює Генеративний інженерний двигун і які переваги він надає порівняно з традиційними інструментами автоматизації робочих процесів?

Ми розробили десятки шаблонів персоналій (або штучного інтелекту-робітників для конкретних ролей). Ці персоналії можуть бути налаштовані і розгорнуті швидко бізнес-користувачами – без знання кодування. У своєму ядрі персоналії Ema являють собою колекції пропрієтарних агентів штучного інтелекту, які співпрацюють для виконання складних робочих процесів.

Наш патентований Генеративний інженерний двигун, малий трансформер-модель, генерує робочі процеси і оркестровий код, вибираючи відповідних агентів і дизайн-патерни. Ema використовує відомі агентні дизайн-патерни, такі як рефлексія, планування, використання інструментів, багатокрокова колаборація, пошук дерева мови (LATS), структурований вихід і багатокрокова колаборація, і вводить багато інноваційних патернів. З понад 200 попередньо побудованими конекторами Ema безшовно інтегрується з внутрішніми джерелами даних і може виконувати дії через інструменти для ефективної роботи в різних підприємствах ролях.

Ema використовується в різних галузях, від служби клієнтів до юридичної та страхової. Які галузі ви бачите з найбільшим потенціалом для зростання з Ema, і чому?

Ми бачимо потенціал по всіх галузях і функціях, оскільки більшість підприємств мають менше 30% автоматизації процесів і використовують понад 200 програмних застосунків, що призводить до даних і дій-силосів. Компанія McKinsey & Co. оцінює, що генеративний штучний інтелект міг би додати еквівалент 2,6 трильйонів до 4,4 трильйонів доларів щорічно в продуктивності (джерело).

Ці питання посилюються в регульованих галузях, таких як охорона здоров’я, фінансові послуги, страхування, де більшість технічних автоматизацій не відбулися за останні десятиліття, оскільки технології не були достатньо просунутими для їх процесів. Саме тут ми бачимо найбільшу можливість для трансформації і спостерігаємо великий попит від клієнтів у цих галузях, щоб скористатися генеративним штучним інтелектом і технологіями, як ніколи раніше.

Як Ema звертається до проблем захисту даних і безпеки, особливо при інтеграції кількох моделей і обробці конфіденційних даних підприємства?

Однаєю з головних проблем для будь-якої компанії, яка використовує агентний штучний інтелект, є потенційний ризик того, що агенти штучного інтелекту можуть вийти з-під контролю або витекти приватні дані. Ema побудована з довірою в своєму ядрі, відповідаючи провідним міжнародним стандартам, таким як SOC 2, ISO 27001, HIPAA, GDPR, NIST AI RMF, NIST CSF, NIST 800-171. Щоб забезпечити, що дані підприємства залишаються приватними, безпечними і відповідними, Ema реалізувала наступні заходи безпеки:

• Автоматичне видалення і безпечне деідентифікування конфіденційних даних, журнали аудиту
• Моніторинг в реальному часі
• Шифрування всіх даних у спочинку і в chuyển
• Пояснювання по всіх результатах виходу

Щоб піти далі, Ema також перевіряє будь-які порушення авторських прав для випадків генерації документів, зменшуючи шанс клієнтів на відповідальність за порушення інтелектуальної власності. Ema також ніколи не тренує моделі на даних одного клієнта для вигоди інших клієнтів.

Ema також пропонує гнучкі варіанти розгортання, включаючи можливості розгортання на місці для кількох хмарних систем, що дозволяє підприємствам зберігати свої дані в межах власних довірених середовищ.

Як легко для нової компанії почати роботу з Ema, і який виглядає типовий процес налаштування?

Ema надзвичайно інтуїтивна, тому початок роботи команд на платформі досить простий. Бізнес-користувачі можуть налаштувати персоналії Ema, використовуючи попередньо побудовані шаблони, за кілька хвилин. Вони можуть налаштувати поведінку персоналій за допомогою розмовних інструкцій, використовувати попередньо побудовані конектори для інтеграції з їхніми застосунками і джерелами даних, і необов’язково підключити будь-які приватні спеціальні моделі, навчені на їхніх власних даних. Як тільки налаштовано, експерти з підприємства можуть навчити персоналію Ema за кілька годин зворотного зв’язку. Ema була прийнята на кілька ролей підприємствами, такими як Envoy Global, TrueLayer, Moneyview, і в кожній з цих ролей Ema вже працює на рівні або вище людської продуктивності.

Ema привернула значні інвестиції від відомих інвесторів. Що, на вашу думку, стало ключем до отримання такої сильної довіри інвесторів?

Ми вважаємо, що інвестори бачать, як платформа Ema дозволяє підприємствам ефективно використовувати агентний штучний інтелект, оптимізуючи операції для суттєвої зниження витрат і відкриття нових потоків доходу. Крім того, команда управління Ema складається з експертів у галузі штучного інтелекту і має необхідні технічні знання і навички. У нас також є сильна репутація щодо поставок підприємства-класу, надійності і відповідності. Останньо, продукти Ema відрізняються від будь-якої іншої пропозиції на ринку, вона просунула останнє технічне вдосконалення в галузі агентного штучного інтелекту, роблячи нас першою вибором для будь-якого підприємства, яке хоче додати наступне покоління штучного інтелекту до своїх операцій.

Як ви бачите роль штучного інтелекту на робочому місці, що буде розвиватися протягом наступного десятиліття, і яку роль відіграватиме Ema в цій трансформації?

Місія Ema – трансформувати підприємства і допомогти кожному працівникові працювати швидше з допомогою простих у активації і точних агентів. Наш універсальний штучний інтелект-робітник має потенціал допомогти підприємствам виконувати завдання по всім напрямкам, від підтримки клієнтів до підтримки працівників, від забезпечення продажів до забезпечення відповідності, операцій з доходами та більше. Ми хочемо трансформувати робоче місце, дозволяючи командам зосередитися на найбільш стратегічних і цінних проектах, а не на монотонних адміністративних завданнях. Як піонер агентного штучного інтелекту, Ema веде нову еру співпраці між людьми і штучним інтелектом-робітниками, де інновації процвітають, а продуктивність стрімко зростає.

Дякуємо за чудовий інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Ema.