Phỏng vấn
Erik Schwartz, Chief AI Officer (CAIO) Tricon Infotech – Interview Series
Erik Schwartz là Chief AI Officer (CAIO) Tricon Infotech. một công ty tư vấn và dịch vụ phần mềm hàng đầu. Tricon Infotech cung cấp các giải pháp tự động hóa hiệu quả, chuyển đổi số toàn diện thông qua các sản phẩm tùy chỉnh và triển khai doanh nghiệp
Erik Schwartz là một nhà điều hành công nghệ kỳ cựu và doanh nhân với hơn hai thập kỷ kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ, chuyên về giao điểm của Trí tuệ nhân tạo, Truy xuất Thông tin và Khám phá Kiến thức. Trong suốt sự nghiệp của mình, Erik đã đi đầu trong việc tích hợp xây dựng các nền tảng quy mô lớn và tích hợp Trí tuệ nhân tạo vào công nghệ tìm kiếm, đáng kể cải thiện tương tác người dùng và khả năng tiếp cận thông tin. Các vai trò cấp cao trước đây của ông tại Comcast, Elsevier và Microsoft, nơi ông dẫn đầu các sáng kiến Trí tuệ nhân tạo, tìm kiếm và LLM tiên phong.
Hành trình chuyên môn của Erik được đánh dấu bằng sự cống hiến cho đổi mới và niềm tin vào sức mạnh của hợp tác. Ông đã nhất quán thúc đẩy các đội hướng tới việc giao hàng nhanh chóng các giải pháp đột phá, vững chắc thiết lập mình như một nhà lãnh đạo đáng tin cậy trong cộng đồng công nghệ. Công việc của ông, gần đây nhất trên dự án Scopus AI tại Elsevier, nhấn mạnh cam kết của ông trong việc tái định nghĩa ranh giới của cách chúng ta tương tác với thông tin và tạo ra mối quan hệ đáng tin cậy với người dùng.
Trong vai trò Chief AI Officer (CAIO), Erik tận dụng kinh nghiệm rộng lớn của mình để phát triển và triển khai các chiến lược Trí tuệ nhân tạo toàn diện cho khách hàng của Tricon. Quá trình toàn diện của ông không chỉ làm rõ Trí tuệ nhân tạo mà còn đảm bảo rằng các doanh nghiệp này được trang bị để thành công và thịnh vượng trong môi trường cạnh tranh của công nghệ Trí tuệ nhân tạo. Erik đam mê thúc đẩy tăng trưởng và đổi mới, chia sẻ những hiểu biết của mình để truyền cảm hứng và trao quyền cho các tổ chức khai thác sức mạnh chuyển đổi của Trí tuệ nhân tạo một cách hiệu quả.
Bạn có thể chia sẻ một số điểm nổi bật của hành trình sự nghiệp dẫn đến vai trò hiện tại của bạn là Chief AI Officer tại Tricon Infotech?
Tôi đã đắm mình trong lĩnh vực Truy xuất Thông tin trong suốt sự nghiệp của mình. Hành trình của tôi bắt đầu vào những năm 90 với vai trò Web Master vào thời điểm bắt đầu của Internet. Trong giai đoạn hình thành này, tôi tập trung vào xây dựng thư viện kỹ thuật số cho các cơ quan chính phủ, trường đại học và công ty truyền thông, điều này đã đặt nền tảng cho chuyên môn của tôi trong các hệ thống thông tin kỹ thuật số.
Vào những năm 2000, tôi chuyển sang làm việc với các nhà cung cấp Công cụ Tìm kiếm, nơi tôi đã hoàn thiện kỹ năng của mình trong công nghệ tìm kiếm. Giai đoạn này của sự nghiệp của tôi được đánh dấu bằng sự tăng trưởng và học hỏi đáng kể thông qua các vụ mua lại khác nhau, cuối cùng dẫn tôi đến việc gia nhập Microsoft vào năm 2008. Tại Microsoft, tôi đã đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển và nâng cao các Nền tảng Khám phá Kiến thức, thúc đẩy đổi mới và cải thiện khả năng tiếp cận thông tin cho người dùng.
Sau thời gian tại Microsoft, tôi đã dẫn đầu các sáng kiến tại các tập đoàn lớn như Comcast và Elsevier, nơi tôi chịu trách nhiệm vận hành các Nền tảng Khám phá Kiến thức quy mô lớn. Những kinh nghiệm này đã đóng vai trò quan trọng trong việc định hình cách tiếp cận của tôi đối với Trí tuệ nhân tạo và truy xuất thông tin, kết thúc với vai trò hiện tại của tôi là Chief AI Officer tại Tricon Infotech. Tại đây, tôi tận dụng kinh nghiệm rộng lớn của mình để thúc đẩy các chiến lược và giải pháp Trí tuệ nhân tạo giúp khách hàng của chúng tôi khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu.
Làm thế nào những kinh nghiệm tại các công ty như Comcast, Elsevier và Microsoft đã ảnh hưởng đến cách tiếp cận của bạn trong việc tích hợp Trí tuệ nhân tạo và công nghệ tìm kiếm?
Trong suốt sự nghiệp của mình, tôi đã tập trung sâu vào các kỹ thuật Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và học máy. Ban đầu, những công nghệ này dựa trên các hệ thống dựa trên quy tắc đơn giản. Tuy nhiên, khi các tập dữ liệu lớn hơn và sức mạnh tính toán trở nên mạnh mẽ hơn, chúng tôi bắt đầu cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng bằng cách tự động thu thập dữ liệu và đưa nó trở lại vào các thuật toán để cải thiện hiệu suất của chúng.
Tại Microsoft, sau khi mua lại FAST, tôi đã từng là quản lý sản phẩm trên đội ngũ SharePoint. Trong vai trò này, tôi đã tham gia vào việc tích hợp các công nghệ tìm kiếm tiên tiến vào các hệ thống quản lý nội dung doanh nghiệp, nâng cao khả năng truy xuất thông tin và hợp tác cho các doanh nghiệp.
Tại Comcast, tôi đã xây dựng một nền tảng khám phá kiến thức cung cấp năng lượng cho toàn bộ doanh nghiệp video của họ, cho phép người dùng tìm kiếm và khám phá nội dung trên các hộp set-top, thiết bị di động và thiết bị web. Công cụ tìm kiếm này đã mở rộng để xử lý hơn 1 tỷ yêu cầu mỗi ngày, cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng bằng cách cung cấp các gợi ý và kết quả tìm kiếm nhanh chóng và chính xác.
Một trong những kinh nghiệm chuyển đổi nhất là tại Elsevier, nơi chúng tôi đã ra mắt một trải nghiệm Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh cho Scopus, một trong những sản phẩm được tin cậy nhất của họ. Sáng kiến này đã sử dụng một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) để hỗ trợ người dùng đặt câu hỏi tốt hơn và nhận được câu trả lời chính xác hơn từ cơ sở dữ liệu truyền thông học thuật. Cách tiếp cận dựa trên LLM này đảm bảo tính chính xác và tin cậy hoàn toàn của hơn 90 triệu bài viết chứa trong cơ sở dữ liệu, thể hiện sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo trong việc nâng cao nghiên cứu học thuật và phổ biến kiến thức.
Cái gì khiến bạn hào hứng nhất về những tiến bộ hiện tại trong Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh và tiềm năng ứng dụng của nó?
Một trong những thách thức lịch sử lớn nhất trong Truy xuất Thông tin là duy trì ngữ cảnh. Đối với con người, đây là một quá trình tự nhiên, nhưng đối với máy móc, việc tìm kiếm thông tin truyền thống là một trải nghiệm giao dịch: hỏi một câu hỏi, nhận được một câu trả lời. Đi sâu vào một chủ đề yêu cầu hỏi các câu hỏi ngày càng cụ thể. Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh cách mạng hóa cách tiếp cận này bằng cách cho phép tương tác ngữ cảnh và đối话, giống như một cuộc trò chuyện tự nhiên với ai đó bạn vừa gặp.
Hơn nữa, Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh kết hợp các kỹ thuật bổ sung giúp hiểu sâu sắc hơn, điều mà truyền thống đã khó khăn đối với các công cụ tìm kiếm thông thường. Ví dụ, các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) có thể xử lý mượt mà các khía cạnh như giọng điệu, phân tích cảm xúc, hiểu ngữ nghĩa và phân biệt, cho phép LLM nắm bắt được sự tinh tế của ngôn ngữ con người và ngữ cảnh một cách dễ dàng, cung cấp các câu trả lời chính xác và có ý nghĩa hơn ngay từ đầu. Sự tiến bộ này khiến tôi hào hứng nhất, vì nó mở ra nhiều khả năng để tạo ra các ứng dụng thông minh, phản ứng và trực quan hơn trên nhiều lĩnh vực.
Làm thế nào cách tiếp cận của Tricon Infotech đối với GenAI khác với các công ty khác trong ngành?
Trong không gian Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh, có hai lĩnh vực tập trung chính. Đầu tiên, được các nhà cung cấp công nghệ lớn chú ý, là đào tạo và tinh chỉnh các mô hình Trí tuệ nhân tạo. Lĩnh vực thứ hai, nơi các nhà thực hành Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh真正 xuất sắc, là suy luận – sử dụng Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ có giá trị.
Tại Tricon Infotech, chúng tôi tập trung vào lĩnh vực thứ hai. Cách tiếp cận của chúng tôi khác biệt vì chúng tôi nhấn mạnh vào ứng dụng thực tế và triển khai nhanh chóng. Chúng tôi đã phát triển một chương trình toàn diện giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nhanh chóng xác định các trường hợp sử dụng có tác động nhất của Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh. Quá trình của chúng tôi bao gồm một giải pháp nguyên mẫu nhanh, cho phép khách hàng làm việc với dữ liệu của riêng họ trong một hộp cát Trí tuệ nhân tạo. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng họ có thể thấy được kết quả cụ thể và tương tác với các thông tin được thúc đẩy bởi Trí tuệ nhân tạo sớm trong chu kỳ phát triển.
Hơn nữa, chúng tôi có một sự tập trung cấp tiến vào thời gian để có giá trị. Mục tiêu của chúng tôi là giúp khách hàng xây dựng và triển khai các ứng dụng hướng đến người tiêu dùng trong vòng 90 ngày. Thời gian nhanh chóng này không chỉ thúc đẩy đổi mới nhanh hơn mà còn đảm bảo rằng các doanh nghiệp có thể nhanh chóng tận dụng lợi ích của Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh, tạo ra các dòng doanh thu mới và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Bạn có thể thảo luận về một số thách thức chính trong việc triển khai các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh trong các giải pháp doanh nghiệp?
Triển khai các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh trong các giải pháp doanh nghiệp đưa ra một số thách thức mới. Thách thức đầu tiên và quan trọng nhất là niềm tin. Các doanh nghiệp phải được đảm bảo rằng các hệ thống Trí tuệ nhân tạo sẽ không làm tổn hại đến tài sản trí tuệ hoặc thông tin doanh nghiệp nhạy cảm của họ. Đảm bảo an ninh dữ liệu và nhận được sự đảm bảo rằng Trí tuệ nhân tạo sẽ không lạm dụng dữ liệu là điều quan trọng để có được niềm tin.
Thách thức thứ hai là vấn đề ảo giác. Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh có thể đôi khi tạo ra các câu trả lời tự tin nhưng không chính xác về mặt thực tế. Điều này có thể làm suy yếu độ tin cậy của các hệ thống Trí tuệ nhân tạo. Các kỹ thuật như tinh chỉnh mô hình và sử dụng Tạo sinh Tăng cường Truy xuất (RAG) có thể giúp giảm thiểu sự xuất hiện của ảo giác bằng cách đảm bảo rằng các phản hồi của Trí tuệ nhân tạo được dựa trên dữ liệu chính xác.
Thách thức quan trọng thứ ba là chi phí. Việc cấp phép và mở rộng quy mô của các LLM có thể khá tốn kém. Ngay cả các dịch vụ doanh nghiệp từ các nhà cung cấp lớn như Microsoft, Amazon và Google cũng đi kèm với phí nhập cảnh cao và tối thiểu. Do đó, điều quan trọng là các doanh nghiệp phải theo dõi và quản lý chặt chẽ lợi tức đầu tư (ROI) để đảm bảo rằng việc triển khai các giải pháp Trí tuệ nhân tạo là hợp lý về mặt kinh tế.
Bạn có thể giải thích cách tiếp cận có cấu trúc mà Tricon Infotech sử dụng để phát triển các giải pháp doanh nghiệp GenAI tùy chỉnh?
Tricon Infotech là một công ty phát triển sản phẩm nổi bật bằng cách cung cấp dịch vụ quản lý thông qua các đội sản phẩm đầy đủ và toàn diện, thay vì tăng cường nhân sự truyền thống. Cách tiếp cận của chúng tôi bao gồm việc triển khai các đội sản phẩm toàn diện có thể quản lý mọi khía cạnh của chu kỳ phát triển sản phẩm, bao gồm nghiên cứu người dùng, thiết kế trải nghiệm người dùng (UX), phát triển front-end và back-end, tự động hóa kiểm tra, triển khai, mở rộng và hoạt động liên tục.
Mô hình dịch vụ quản lý toàn diện này đảm bảo rằng khách hàng của chúng tôi có thể tập trung trực tiếp vào việc thu được giá trị từ dữ liệu của họ mà không có sự phức tạp và gánh nặng của việc quản lý các nguồn lực riêng biệt. Người lái chính của chúng tôi là thời gian để có giá trị, có nghĩa là chúng tôi ưu tiên việc cung cấp các lợi ích cụ thể nhanh chóng và hiệu quả. Mục tiêu của chúng tôi là xây dựng các mối quan hệ tạo sinh lâu dài với khách hàng của mình bằng cách liên tục thêm giá trị và lặp lại quá trình phát triển tính năng.
Cách tiếp cận có cấu trúc của chúng tôi được thiết kế để linh hoạt và phản ứng, cho phép chúng tôi thích nghi nhanh chóng với các thách thức và cơ hội mới trong cảnh quan Trí tuệ nhân tạo. Bằng cách tận dụng các khả năng toàn diện của các đội đa ngành của chúng tôi, chúng tôi cung cấp các giải pháp Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh tùy chỉnh cao, được thiết kế để đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng doanh nghiệp. Cách tiếp cận này không chỉ phân biệt chúng tôi với các công ty tăng cường nhân sự truyền thống mà còn đảm bảo rằng chúng tôi cung cấp các giải pháp toàn diện, từ đầu đến cuối, mang lại tác động kinh doanh đáng kể.
Có những ví dụ nào về các vấn đề thực tế mà các giải pháp GenAI của Tricon đã giải quyết thành công?
- E-Learning – chuyển đổi truyền thông và tài liệu giáo dục di sản thành nội dung đa phương tiện tương tác. Điều này cho phép khách hàng của chúng tôi tận dụng lại nội dung hiện có để thích ứng với các cách học mới và tiếp cận người học trên các nền tảng khác nhau nơi họ đã có mặt. Hơn nữa, nội dung có thể được chuyển đổi thành các chương trình học siêu cá nhân hóa có thể tự động thích ứng với nhu cầu và phong cách học tập của người học (âm thanh, hình ảnh, v.v.)
- Trí tuệ nhân tạo Riêng tư – Giúp khách hàng xây dựng các giải pháp Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp đáng tin cậy, vẫn giữ riêng tư và tuân thủ các quy tắc truy cập của khách hàng, đồng thời duy trì chi phí và giúp mở rộng trên các chức năng khác nhau của doanh nghiệp, giúp các chuyên gia và dịch vụ chia sẻ quá tải mở rộng quy mô tốt hơn cho tổ chức, đồng thời hiểu bản địa về các quy tắc và chính sách phân phối địa lý. Những Trí tuệ nhân tạo riêng tư này không chỉ phục vụ doanh nghiệp mà còn tạo ra các dòng doanh thu mới cho khách hàng của chúng tôi.
- Tự động hóa Quy trình – vẫn còn một số lượng lớn các tổ chức phụ thuộc vào các quy trình thủ công và tích hợp dữ liệu xoay ghế. Trí tuệ nhân tạo giúp kết nối các hệ thống khác nhau bằng cách tạo ra các lớp thông minh không chỉ có thể xác thực dữ liệu mà còn hiểu tín hiệu tùy chỉnh được tạo bởi tập dữ liệu hoặc công cụ duy nhất và giúp định tuyến hiệu quả các quy trình công việc trong khi xác định các vấn đề trong chuỗi cung ứng
Vai trò của việc học liên tục và phát triển trong việc duy trì lợi thế trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng là gì?
Một trong những thách thức quan trọng nhất trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo là nâng cao kỹ năng cho nhóm nhân viên. Có một thế hệ công nhân mới hiểu trực giác công cụ Trí tuệ nhân tạo và công nghệ. Tuy nhiên, cũng có một thế hệ cũ hơn cần hiểu những gì các công cụ này có thể và không thể làm. Việc học liên tục là rất quan trọng để bắc cầu khoảng cách này.
Các công cụ Trí tuệ nhân tạo có tiềm năng nâng cao đáng kể năng suất, cho phép doanh nghiệp đạt được nhiều hơn với ít tài nguyên hơn, giảm thời gian và chi phí. Để những lợi ích này được hiện thực hóa, nhân viên phải cởi mở để học cách làm việc mới và tích hợp các công cụ này vào quy trình làm việc của họ.
Hơn nữa, việc giải quyết nỗi sợ hãi về bảo mật công việc là điều cần thiết. Nhân viên phải hiểu rằng những người chấp nhận việc học liên tục và phát triển sẽ được trang bị tốt hơn để tích hợp các công cụ Trí tuệ nhân tạo mới vào thói quen hàng ngày của họ, cuối cùng dẫn đến bảo mật công việc lớn hơn. Thực tế là thành công trong tương lai được thúc đẩy bởi Trí tuệ nhân tạo sẽ đến với những người tích cực tìm cách hiểu và tận dụng những công nghệ đang phát triển này.
Làm thế nào bạn hình dung tương lai của Trí tuệ nhân tạo sẽ chuyển đổi công nghệ tìm kiếm và tương tác người dùng trong thập kỷ tới?
Chúng ta đã chứng kiến một sự thay đổi đáng kể từ các công cụ tìm kiếm truyền thống sang các công cụ Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh cho các truy vấn ban đầu. Sự thay đổi này được thúc đẩy bởi khả năng của Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh trong việc cung cấp câu trả lời và giải pháp trực tiếp, loại bỏ nhu cầu điều hướng nhiều trang web hoặc tài nguyên độc lập. Trong tương lai gần, nó sẽ trở nên phổ biến khi các Trí tuệ nhân tạo tham gia các cuộc họp, thực hiện hành động và xử lý các nhiệm vụ thường xuyên, dẫn đến sự giảm đáng kể vai trò của một số chức năng trong các doanh nghiệp.
Một trong những thách thức chính còn lại là tìm ra cách kiếm tiền từ Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh, vì mô hình quảng cáo truyền thống có thể phải đối mặt với những khó khăn đáng kể trong cảnh quan mới này. Dự đoán của tôi là dữ liệu sẽ trở nên ngày càng có giá trị, hoạt động giống như một loại tiền tệ khi chúng tôi điều hướng thế giới dũng cảm mới này. Sự thay đổi này sẽ yêu cầu các mô hình kinh doanh sáng tạo tận dụng các khả năng độc đáo của Trí tuệ nhân tạo trong khi đảm bảo rằng người dùng và doanh nghiệp có thể thu được giá trị cụ thể từ các tương tác của họ.
Tổng thể, tương lai của Trí tuệ nhân tạo trong công nghệ tìm kiếm và tương tác người dùng hứa hẹn sẽ là chuyển đổi, làm cho việc thu thập thông tin trở nên trực quan và hiệu quả hơn, đồng thời thay đổi cách chúng ta tiếp cận các tương tác kỹ thuật số và chức năng doanh nghiệp.
Các lời khuyên thực tế mà bạn sẽ đưa ra cho các doanh nghiệp muốn tận dụng Trí tuệ nhân tạo để thúc đẩy thành công và đổi mới là gì?
Đừng sợ công nghệ. Bắt đầu bằng cách cung cấp các công cụ Trí tuệ nhân tạo cho nhân viên của bạn để đảm bảo rằng dữ liệu và tài sản trí tuệ (IP) của bạn vẫn an toàn. Nhiều nhân viên đã sử dụng các công cụ Trí tuệ nhân tạo, nhưng nếu không có quản lý đúng, có nguy cơ lạm dụng. Do đó, điều quan trọng là phải nâng cao kỹ năng cho nhân viên của bạn để họ hiểu rủi ro và cách sử dụng các công cụ này một cách an toàn và hiệu quả.
Ngoài ra, điều quan trọng là phải chú ý đến các biện pháp thành công. Các công cụ Trí tuệ nhân tạo có thể tốn kém, nhưng chi phí dự kiến sẽ giảm theo thời gian. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải tập trung rõ ràng vào lợi tức đầu tư (ROI) để quản lý chi phí và hiểu tác động của chúng đối với doanh nghiệp của bạn. Bằng cách làm như vậy, bạn có thể tận dụng Trí tuệ nhân tạo để thúc đẩy đổi mới và thành công, đồng thời đảm bảo rằng lợi ích vượt qua chi phí.
Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Tricon Infotech.
