Phỏng vấn
Dr. Zohar Bronfman, Đồng sáng lập & CEO của Pecan AI – Loạt phỏng vấn
Dr. Zohar Bronfman là Đồng sáng lập & CEO của Pecan AI. Với chuyên môn sâu về tâm lý học tính toán và khoa học dữ liệu, Zohar đã áp dụng tinh thần doanh nghiệp tự nhiên của mình để Đồng sáng lập Pecan, ngay sau khi tốt nghiệp trường đại học. Zohar nắm giữ hai bằng Tiến sĩ từ Đại học Tel Aviv – một về khoa học nhận thức tính toán và một về lịch sử và triết học khoa học và công nghệ. Ông cũng nắm giữ bằng Cử nhân kinh tế từ Đại học Mở của Israel.
Được thành lập vào năm 2018, Pecan AI là một nền tảng phân tích dự đoán tận dụng Predictive GenAI tiên phong của mình để loại bỏ các rào cản đối với việc áp dụng AI, giúp mô hình hóa dự đoán trở nên dễ tiếp cận với tất cả các đội dữ liệu và kinh doanh. Được hướng dẫn bởi trí tuệ nhân tạo tạo sinh, các công ty có thể thu được dự đoán chính xác trên các lĩnh vực kinh doanh khác nhau mà không cần nhân viên chuyên môn. Predictive GenAI cho phép định nghĩa và đào tạo mô hình nhanh chóng, trong khi các quy trình tự động hóa giúp tăng tốc việc triển khai AI. Với sự kết hợp của Pecan giữa dự đoán và tạo sinh AI, việc hiện thực hóa tác động kinh doanh của AI bây giờ trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn.
Quá trình thành lập Pecan AI như thế nào và một số cột mốc quan trọng đã đạt được trên đường đi?
Việc bắt đầu Pecan AI khá giống một chuyến tàu lượn siêu tốc. Tất cả bắt đầu khi đồng sáng lập của tôi và tôi tham gia một cuộc thi khoa học dữ liệu quốc tế. Chúng tôi đã tạo ra một công cụ tự động hóa chuẩn bị dữ liệu đã trở thành nguyên mẫu của Pecan, nhưng chúng tôi đã bỏ lỡ thời hạn và thua. Thay vì tiếp tục, chúng tôi quyết định biến nguyên mẫu của mình thành một thứ gì đó có tác động. Chỉ hai tháng sau khi hoàn thành luận án tiến sĩ của chúng tôi vào năm 2018, chúng tôi đã thuê một căn phòng nhỏ tại Đại học Tel Aviv và bắt đầu cố gắng. Với kinh nghiệm kinh doanh hạn chế, chúng tôi đã trình bày ý tưởng của mình cho các nhà đầu tư mạo hiểm. May mắn thay, Haim Sadger và Aya Peterburg từ S Capital đã nhìn thấy tiềm năng và đầu tư 4 triệu đô la, mang lại cho chúng tôi sự thúc đẩy cần thiết.
Một cột mốc quan trọng là việc huy động được 66 triệu đô la trong vòng Series C do Insight Partners dẫn đầu, với sự hỗ trợ từ GV (trước đây là Google Ventures) và các nhà đầu tư khác. Vòng vốn này cho phép chúng tôi mở rộng toàn cầu và tăng tốc các nỗ lực phát triển của mình.
Làm thế nào nền tảng của bạn về khoa học nhận thức tính toán ảnh hưởng đến cách tiếp cận của bạn trong việc phát triển các giải pháp AI?
Nền tảng của tôi về khoa học nhận thức tính toán, cùng với bằng tiến sĩ về lịch sử và triết học khoa học, đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các giải pháp AI. Những lĩnh vực này giúp tôi hiểu cả khía cạnh kỹ thuật và triết học của công nghệ. Quan điểm song song này vô cùng quý giá trong cảnh quan công nghệ đang thay đổi nhanh chóng như ngày nay. Nó cho phép tôi tạo ra các sản phẩm AI không chỉ tiên tiến về mặt kỹ thuật mà còn vững chắc về mặt đạo đức và thân thiện với người dùng.
Bạn có thể giải thích khái niệm Predictive GenAI và cách nó tích hợp trí tuệ nhân tạo tạo sinh với học máy dự đoán không?
Tất nhiên. Predictive GenAI là tất cả về việc kết hợp trí tuệ nhân tạo tạo sinh với học máy dự đoán. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh cho phép người dùng tương tác với dữ liệu thông qua ngôn ngữ tự nhiên, làm cho việc đặt câu hỏi và hướng dẫn AI trở nên dễ dàng. Tuy nhiên, khả năng dự đoán của nó bị hạn chế. Đó là nơi học máy dự đoán bước vào, vì nó xử lý dữ liệu để đưa ra dự đoán chính xác về tương lai. Bằng cách kết hợp hai công nghệ này, Predictive GenAI cho phép ngay cả những người có ít kinh nghiệm về khoa học dữ liệu cũng có thể xây dựng các mô hình dự đoán và sử dụng chúng một cách liền mạch, giống như trò chuyện với ChatGPT.
Làm thế nào Predictive GenAI đơn giản hóa quá trình tạo và triển khai các mô hình dự đoán cho doanh nghiệp?
Predictive GenAI đơn giản hóa mọi thứ với các tính năng như Trò chuyện Dự đoán và Notebook Dự đoán. Trò chuyện Dự đoán hoạt động như một người bạn đồng hành AI, hướng dẫn người dùng qua quá trình mô hình hóa bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nó xây dựng các câu hỏi dự đoán dựa trên mối quan tâm kinh doanh của người dùng và tạo ra một Notebook Dự đoán với các truy vấn SQL sẵn sàng và mẫu dữ liệu. Điều này có nghĩa là người dùng không cần phải bắt đầu từ đầu hoặc có kiến thức kỹ thuật sâu để có được dự đoán chính xác.
Bạn có thể giải thích thêm về nghiên cứu trường hợp liên quan đến CAA Club Group và cách Pecan AI tối ưu hóa dịch vụ hỗ trợ đường bộ của họ không?
Tất nhiên. CAA Club Group trước đây đã dành một tuần để dự báo hỗ trợ đường bộ một cách thủ công, điều này tốn thời gian và hạn chế. Sau khi triển khai Pecan AI, nhóm khoa học dữ liệu của họ đã phát triển hơn 30 mô hình để tạo ra dự báo nhu cầu ngắn hạn hai lần một tuần. Những dự báo này dự đoán khối lượng cuộc gọi và loại dịch vụ hàng giờ, đảm bảo nhân viên được bố trí hiệu quả và phản hồi nhanh chóng, đặc biệt là trong điều kiện mùa đông khắc nghiệt. Nền tảng của Pecan cũng cho phép cải tiến liên tục các mô hình này, nâng cao hiệu quả dịch vụ.
Credit Pros đã lợi ích như thế nào từ việc sử dụng Pecan AI để dự đoán luân chuyển khách hàng và những thách thức cụ thể nào mà nó đã giải quyết cho họ?
Credit Pros đã đối mặt với những thách thức đáng kể trong việc dự đoán luân chuyển khách hàng, điều này là một quá trình phức tạp và tốn thời gian. Việc triển khai Pecan AI đã giảm thời gian phát triển mô hình từ ba tháng xuống chỉ vài tuần, cho phép họ thực hiện các chiến lược giữ chân khách hàng chủ động. Quá trình này đã được đơn giản hóa cho phép TCP dự đoán chính xác luân chuyển khách hàng và đề ra các chiến lược hiệu quả để giữ chân khách hàng, cuối cùng tăng doanh thu của họ.
Làm thế nào các công cụ Trò chuyện Dự đoán và Notebook Dự đoán nâng cao trải nghiệm người dùng và làm cho phân tích dự đoán trở nên dễ tiếp cận với người dùng không chuyên?
Trò chuyện Dự đoán sử dụng GenAI để tạo ra các notebook tùy chỉnh dựa trên câu hỏi kinh doanh và dữ liệu của người dùng. Người dùng có thể tương tác với trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên, trả lời câu hỏi và làm theo hướng dẫn, điều này đơn giản hóa quá trình tạo mô hình. Notebook Dự đoán bao gồm tất cả mã cần thiết, cho phép người dùng xem các truy vấn, tạo bảng tùy chỉnh và hiểu logic của tập dữ liệu đào tạo. Cách tiếp cận này làm cho phân tích dự đoán trở nên dễ tiếp cận với người dùng không chuyên bằng cách đơn giản hóa việc chuẩn bị dữ liệu và tạo mô hình.
Bạn nhìn thấy Predictive GenAI biến đổi các ngành công nghiệp và chức năng kinh doanh khác nhau như thế nào?
Predictive GenAI trao quyền cho các doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu với độ chính xác và hiệu quả chưa từng có. Trong sản xuất và hậu cần, nó tối ưu hóa hoạt động bằng cách dự đoán nhu cầu và tinh gọn chuỗi cung ứng. Trong các ngành công nghiệp tập trung vào khách hàng, nó nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành thông qua tiếp thị có mục tiêu và đề xuất được tùy chỉnh. Predictive GenAI cũng thúc đẩy sự đổi mới bằng cách dự đoán xu hướng thị trường, hướng dẫn phát triển sản phẩm và tăng tốc thời gian đưa sản phẩm ra thị trường. Các ứng dụng của nó mở rộng đến lĩnh vực chăm sóc sức khỏe để dự đoán bệnh và kế hoạch điều trị cá nhân hóa, cũng như đến các nỗ lực về tính bền vững bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm tác động môi trường.
Làm thế nào Pecan AI đảm bảo độ chính xác và tin cậy của các mô hình dự đoán?
Chúng tôi đảm bảo độ chính xác và tin cậy thông qua việc kiểm tra nghiêm ngặt và xác nhận liên tục. Pecan AI sử dụng các tập dữ liệu đào tạo và kiểm tra riêng biệt để đánh giá hiệu suất của mô hình, tương tự như việc chấm điểm một bài kiểm tra ở trường. Các chỉ số quan trọng như độ chính xác, độ chính xác và độ nhớ được sử dụng để xác nhận mô hình trong quá trình phát triển và sản xuất. Chúng tôi cũng thúc đẩy tính minh bạch thông qua dự đoán có thể giải thích, giúp người dùng hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến từng dự đoán và tạo niềm tin vào thông tin được thúc đẩy bởi AI.
Bạn hình dung vai trò của Predictive GenAI sẽ phát triển như thế nào trong vài năm tới?
Nhìn về tương lai, tương lai của AI không chỉ là dự đoán sự kiện mà còn là việc kê đơn hành động dựa trên những dự đoán đó. Predictive GenAI nhằm tự động hóa các quy trình ra quyết định và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải hiểu các rủi ro liên quan và đảm bảo việc sử dụng AI có trách nhiệm. Khi công nghệ tiến bộ, nó sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động, thúc đẩy đổi mới và thúc đẩy việc ra quyết định chiến lược trên các ngành công nghiệp khác nhau.
Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Pecan AI.
