Erik Schwartz, Chief AI Officer (CAIO) Tricon Infotech – Phỏng Vấn Loạt

Erik Schwartz là Chief AI Officer (CAIO) của 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 và 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 đứng ở tiền phong của việc tích hợp xây dựng các nền tảng lớn và tích hợp Trí tuệ nhân tạo vào công nghệ tìm kiếm, nâng cao đáng kể tương tác của người dùng và khả năng truy cập thông tin. Ông đã từng giữ các vị trí cấp cao tại Comcast (CMCSA ), Elsevier và Microsoft (MSFT ), nơi ông dẫn đầu các sáng kiến Trí tuệ nhân tạo, tìm kiếm và LLM tiên phong.

Con đường nghề nghiệp của Erik được đánh dấu bởi sự cống hiến của ông 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, thiết lập vững chắc mình như một nhà lãnh đạo đáng tin cậy trong cộng đồng công nghệ. Công việc của ông, gần đây nhất về 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 tin cậy với người dùng.

Trong vai trò của mình với tư cách là 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 sáng tỏ Trí tuệ nhân tạo mà còn đảm bảo rằng các doanh nghiệp này được trang bị để thành công và phát triển trong môi trường cạnh tranh của công nghệ Trí tuệ nhân tạo. Erik đam mê thúc đẩy sự phát triển 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 biến 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 với tư cách là Chief AI Officer tại Tricon Infotech?

Tôi đã được đắm mình trong lĩnh vực Truy xuất Thông tin trong suốt sự nghiệp của mình. Hành trình của tôi bắt đầu vào đầu những năm 90 với tư cách là Web Master vào thời điểm bắt đầu của Internet. Trong giai đoạn hình thành này, tôi tập trung vào việc 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 rèn luyện kỹ năng của mình trong các công nghệ tìm kiếm. Giai đoạn này của sự nghiệp của tôi đã được đánh dấu bởi sự tăng trưởng và học hỏi đáng kể thông qua các vụ mua lại, 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 truy cập thông tin cho người dùng.

Sau thời gian tại Microsoft, tôi đã lãnh đạo 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 giúp hình thành 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 với tư cách 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 các kinh nghiệm của bạn 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 trở nên lớn hơn và sức mạnh tính toán trở nên mạnh mẽ hơn, chúng tôi đã bắt đầu nâng cao đáng kể trải nghiệm của người dùng bằng cách tự động thu thập dữ liệu và đưa nó trở lại vào các thuật toán để cải thiện hiệu suất.

Tại Microsoft, sau khi mua lại FAST, tôi đã từng là người quản lý sản phẩm trong nhóm 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 giúp sức cho toàn bộ hoạt động kinh doanh 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, nâng cao đáng kể trải nghiệm của người dùng bằng cách cung cấp các khuyến nghị nội dung 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 trong việc đặt câu hỏi tốt hơn và nhận được câu trả lời chính xác hơn từ nội dung kỹ thuật sâu trong cơ sở dữ liệu truyền thông học thuật. Cách tiếp cận dựa trên LLM này đã đảm bảo sự chính xác và tin cậy hoàn toàn của hơn 90 triệu bài viết trong cơ sở dữ liệu, chứng minh sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo trong việc nâng cao nghiên cứu học thuật và phổ biến kiến thức.

Điều 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 rất: hỏi một câu hỏi, nhận được một câu trả lời. Để 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 theo ngữ cảnh và trò chuyện nhiều hơn, 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 nâng cao sự hiểu biết sâu sắc, điều mà truyền thống đã khó khăn cho các công cụ tìm kiếm. Ví dụ, các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) có thể xử lý mượt mà các khía cạnh như giọng điệu, phân tích cảm xúc, hiểu ngữ nghĩa và giải quyết sự mơ hồ. Những khả năng này cho phép LLMs nắm bắt sự tinh tế của ngôn ngữ con người và ngữ cảnh một cách dễ dàng, cung cấp 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 vô số khả năng để tạo ra các ứng dụng trực quan, phản hồi và thông minh hơn trên nhiều lĩnh vực.

Làm thế nào cách tiếp cận của Tricon Infotech đối với Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh khác với các công ty khác trong ngành?

Trong không gian Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh, có hai khu vực tập trung chính. Đầu tiên, nhận được sự chú ý đáng kể từ một số nhà cung cấp công nghệ lớn nhất, là đào tạo và tinh chỉnh các mô hình Trí tuệ nhân tạo. Khu vực thứ hai, nơi các nhà thực hành Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh thực sự 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 sau cùng. 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 cho 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 kết quả hữu hình và tương tác với thông tin Trí tuệ nhân tạo sớm trong chu kỳ phát triển.

Hơn nữa, chúng tôi có một sự tập trung cấp tiến vào thời gian đến 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 tăng tốc 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 (LLMs) và Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh trong các giải pháp doanh nghiệp?

Triển khai các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) 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. 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 về 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 Trí tuệ nhân tạo được dựa trên dữ liệu chính xác.

Thách thức thứ ba là chi phí. Việc cấp phép và mở rộng quy mô của LLMs có thể rất tốn kém. Ngay cả các dịch vụ doanh nghiệp từ các nhà cung cấp lớn như Microsoft, Amazon (AMZN ) và Google (GOOGL ) 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 khả thi 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 Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh tùy chỉnh?

Tricon Infotech là một công ty phát triển sản phẩm nổi bật với 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 vận hành 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 xe chính của chúng tôi là thời gian đến giá trị, có nghĩa là chúng tôi ưu tiên việc cung cấp các lợi ích cụ thể một cách 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 nhanh, 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 đầy đủ khả năng 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.

Đây là một số ví dụ về các vấn đề thực tế mà các giải pháp Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh của Tricon đã giải quyết thành công?

1. Học trực tuyến – chuyển đổi truyền thông truyền thống và tài liệu giáo dục cũ thành nội dung đa phương tiện tương tác. Điều này cho phép khách hàng của chúng tôi tái sử dụng nội dung hiện có để thích nghi với các cách học mới và tiếp cận người học trên các nền tảng mà họ đã có. Hơn nữa, nội dung có thể được tái sử dụng thành các chương trình học tập siêu cá nhân hóa có thể thích nghi tự động với nhu cầu và phong cách học tập của người học (âm thanh, hình ảnh, v.v.)
2. Trí tuệ nhân tạo Riêng tư – Giúp khách hàng xây dựng các giải pháp Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp riêng tư, tôn trọng các quy tắc truy cập của khách hàng, đồng thời duy trì chi phí và giúp mở rộng trên các chức năng của doanh nghiệp, giúp các chuyên gia và dịch vụ chia sẻ quá tải mở rộng 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 sẽ không chỉ phục vụ doanh nghiệp mà còn tạo ra các dòng doanh thu mới cho khách hàng của chúng tôi.
3. 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 lại với nhau bằng cách tạo ra các lớp thông minh không chỉ có thể xác thực dữ liệu mà còn hiểu tín hiệu đặc biệt được tạo ra bởi tập dữ liệu hoặc công cụ độc nhất và giúp định tuyến hiệu quả các quy trình làm việc trong khi xác định các vấn đề trong chuỗi cung ứng

Vai trò của việc học tập 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 sự. Có một thế hệ công nhân mới hiểu trực giác các công cụ và công nghệ Trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, cũng có một thế hệ cũ hơn cần phải nắm bắt được những gì các công cụ này có thể và không thể làm. Việc học tập liên tục là rất quan trọng để bắc cầu khoảng cách này.

Công cụ Trí tuệ nhân tạo có tiềm năng nâng cao đáng kể năng suất, cho phép các 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 sẵn sàng học cách làm việc mới và tích hợp các công cụ này vào quy trình làm việc của họ.

Hơn nữa, 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 tập 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. Hiện thực là thành công trong tương lai Trí tuệ nhân tạo sẽ đến với những người chủ động tìm hiểu và tận dụng những công nghệ đang phát triển này.

Bạn hình dung như thế nào về tương lai của Trí tuệ nhân tạo trong việc chuyển đổi công nghệ tìm kiếm và tương tác của 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 trực tiếp và giải pháp, loại bỏ nhu cầu phải truy cập 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 dự 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 làm thế nào để kiếm tiền từ Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh, vì mô hình quảng cáo truyền thống có thể phải đối mặt với những chướng ngại vật 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 ta điều hướng thế giới mới táo bạo này. Sự thay đổi này sẽ đòi hỏi 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 hữu hình từ các tương tác của họ.

Tổng thể, tương lai của Trí tuệ nhân tạo trong công nghệ tìm kiếm và tương tác của người dùng hứa hẹn sẽ là chuyển đổi, làm cho việc truy xuất 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.

Điều gì là 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?

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 của bạn vẫn an toàn. Nhiều nhân viên đã sử dụng các công cụ Trí tuệ nhân tạo, nhưng nếu không có quản lý phù hợp, có nguy cơ lạm dụng. Do đó, điều quan trọng là phải nâng cao kỹ năng cho nhân viên của bạn để họ hiểu được rủi ro liên quan 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 duy trì sự tập trung rõ ràng vào lợi tức đầu tư (ROI) để quản lý chi phí và hiểu tác động 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 trong khi đảm bảo rằng lợi ích vượt qua chi phí.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Tricon Infotech.