Phỏng vấn
Rob Bearden, CEO và Đồng sáng lập của Sema4.ai – Phỏng vấn
Rob Bearden là đồng sáng lập và CEO của Sema4.ai. Ông là đồng sáng lập và CEO của Hortonworks, một công ty mã nguồn mở được niêm yết công khai đã sáp nhập với Cloudera vào năm 2019. Sau đó, ông trở thành CEO của Docker vào năm 2019 và vẫn còn trong hội đồng quản trị. Rob trở lại Cloudera vào cuối năm 2019 để担任 CEO, nơi ông lãnh đạo việc tái cấu trúc và bán lại cho các công ty tư nhân KKR và CDR với giá 5,3 tỷ USD. Trước khi tham gia SpringSource, Rob từng là Nhà sáng lập tại Benchmark Capital. Ông cũng từng là Chủ tịch và COO của JBoss, một công ty middleware mã nguồn mở hàng đầu, cho đến khi nó được Red Hat mua lại vào năm 2006.
Sema4.ai là một công ty phần mềm doanh nghiệp tập trung vào xây dựng các tác nhân AI có thể suy luận và hành động trong các quy trình kinh doanh. Nền tảng của công ty cho phép các tổ chức thiết kế, triển khai và quản lý các tác nhân thông minh có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp trên các hệ thống như ERP và CRM, cho phép tự động hóa an toàn, có thể giải thích và có thể mở rộng. Với trọng tâm vào quản trị, độ chính xác và tích hợp doanh nghiệp, Sema4.ai nhằm mục đích bắc cầu khoảng cách giữa các công cụ AI chung và lao động số sẵn sàng sản xuất, giúp các công ty lớn chuyển từ thí nghiệm AI sang tác động hoạt động thực sự.
Bạn đã xây dựng và mở rộng nhiều công ty định hình thể loại – từ JBoss và SpringSource đến Hortonworks và Docker. Điều gì đã truyền cảm hứng cho bạn thành lập Sema4.ai, và nó xây dựng trên những bài học bạn đã học được từ các doanh nghiệp trước đó của mình như thế nào?
Sema4.ai được thành lập để giúp các doanh nghiệp vượt qua giai đoạn thí nghiệm AI và chuyển sang sản xuất. Trong suốt sự nghiệp của mình, tôi đã tập trung vào việc biến các công nghệ mới mạnh mẽ thành các nền tảng đáng tin cậy và có thể mở rộng. Bài học chính tôi đã học được là thành công đến từ việc cung cấp kết quả, không phải các thí nghiệm không ngừng.
Để các doanh nghiệp áp dụng AI một cách hiệu quả, họ cần hơn là các mô hình LLM tiên tiến; họ yêu cầu các hệ thống mà họ có thể tin tưởng, bao gồm cả việc sắp xếp đáng tin cậy, khuôn khổ quản trị và khả năng giải thích được tích hợp ngay từ đầu. Với Sema4.ai, chúng tôi đang áp dụng kỷ luật đó cho các tác nhân AI, ưu tiên độ chính xác và tính quyết đoán cho các khối lượng công việc phức tạp, nhiều bước, để các tổ chức có thể tự tin đưa AI vào hoạt động trong các hoạt động dữ liệu quan trọng nhất của họ.
Để làm cho điều đó có thể xảy ra, chúng tôi đã phát triển khuôn khổ SAFE của mình, đảm bảo rằng mỗi tác nhân đều được bảo mật, có trách nhiệm, nhanh chóng và có thể mở rộng. SAFE định nghĩa cách các tác nhân được xây dựng, triển khai và quản lý, mang lại cho khách hàng sự tự tin rằng các quyết định do AI thúc đẩy là minh bạch, có thể kiểm tra và tuân thủ các chính sách và quy định của họ.
Chúng tôi cũng đang áp dụng cùng một kỷ luật hoạt động mà tôi đã sử dụng để mở rộng các công ty trước đó, xây dựng một mô hình có thể dự đoán được để tạo ra giá trị trên khách hàng, đối tác và các đội ngũ nội bộ. Điều đó có nghĩa là tập trung vào các trường hợp sử dụng có thể lặp lại, cung cấp tác động kinh doanh có thể đo lường và làm cho các doanh nghiệp dễ dàng tin tưởng, áp dụng và mở rộng tự động hóa tác nhân AI.
Cuối cùng, cảm hứng đến từ việc chứng kiến lịch sử lặp lại, các công nghệ chuyển đổi bị kẹt ở rìa của quy mô, và nhận ra rằng thông qua Sema4.ai, chúng tôi đã có cơ hội giúp các doanh nghiệp bắc cầu khoảng cách đó một cách có trách nhiệm.
Sự nghiệp của bạn đã liên tục xoay quanh việc biến các công nghệ tiền phong như mã nguồn mở, dữ liệu lớn và bây giờ là các tác nhân AI thành tiêu chuẩn doanh nghiệp. Bạn thấy những điểm tương đồng nào giữa các chu kỳ đổi mới này, và điều gì cơ bản khác biệt về kỷ nguyên AI?
Mỗi làn sóng bắt đầu bằng đổi mới, thí nghiệm và phân mảnh, và sau đó trưởng thành thành các tiêu chuẩn cấp doanh nghiệp. Các điểm tương đồng nằm ở nhu cầu về kiến trúc mạnh mẽ, kiểm soát dữ liệu và các hệ sinh thái nhà phát triển trưởng thành giúp đơn giản hóa việc áp dụng. Điều khác biệt về các tác nhân AI doanh nghiệp là khả năng của chúng trong việc đưa dữ liệu từ thông tin sang hành động. Chúng không chỉ có khả năng hiểu ngữ cảnh phức tạp mà còn hành động chính xác và an toàn. Đó là lý do tại sao chúng tôi tập trung vào việc kết hợp các mô hình suy luận tiên tiến với xử lý dữ liệu chính xác về mặt toán học, để các doanh nghiệp có thể tin tưởng vào kết quả của tự động hóa ở bất kỳ quy mô nào.
Nền tảng Sema4.ai nhấn mạnh vào các tác nhân AI được kích hoạt bởi sự kiện, có thể điều chỉnh và có khả năng xử lý hàng trăm trang hoặc dữ liệu đa nguồn trong vài phút. Kiến trúc này khác với các hệ thống AI truyền thống hoặc đồng pilot như thế nào, và nó giải quyết những điểm đau cụ thể nào của doanh nghiệp?
Các đồng pilot truyền thống hữu ích nhưng bị giới hạn; chúng thường là đơn hướng, bị ràng buộc bởi giao diện người dùng và không thể mở rộng dễ dàng trên các quy trình kinh doanh. Chúng cũng phải đối mặt với sự không chính xác toán học của các mô hình LLM, mà không có hỗ trợ lập trình, sẽ thường trả về các câu trả lời sai. Các tác nhân AI của Sema4 không chỉ hỗ trợ; chúng thực sự thực hiện công việc quan trọng mà các doanh nghiệp cần. Chúng tôi xây dựng nền tảng AI doanh nghiệp của mình với cách tiếp cận ưu tiên người dùng kinh doanh, thống nhất kinh doanh với IT và các nhà phát triển. Người dùng kinh doanh có thể xây dựng các tác nhân AI với giao diện dễ sử dụng được hỗ trợ bởi một đồng pilot AI trong tiếng Anh thông thường với các kết nối sẵn sàng cho các hệ thống doanh nghiệp. IT có thể chạy và quản lý các tác nhân trong tiếng Anh thông thường, mà không cần mã phức tạp. Điều này cho phép chúng tôi cung cấp các tác nhân cho khách hàng của mình, những tác nhân có thể hiểu ngữ cảnh kinh doanh, suy luận và cộng tác với các đội ngũ con người giống như một nhân viên có thể. Đó là một sự thay đổi cơ bản trong việc thực hiện công việc có giá trị cao với độ chính xác và hiệu quả chưa từng có.
Để đưa mọi thứ lên một tầm cao mới, chúng tôi gần đây đã ra mắt thế hệ tiếp theo của nền tảng AI doanh nghiệp của mình, mở rộng khả năng của chúng tôi để cung cấp độ tin cậy, độ chính xác và kết quả quyết đoán mà các doanh nghiệp cần để tự động hóa các quy trình dữ liệu và tài liệu phức tạp ở quy mô lớn. Các cải tiến mới bao gồm DataFrames, cung cấp xử lý dữ liệu chính xác về mặt toán học và loại bỏ công việc thủ công của việc đối chiếu dữ liệu trên các hệ thống; Trí tuệ Tài liệu, biến tài liệu thành các khung dữ liệu có cấu trúc, sẵn sàng cho tác nhân với độ chính xác gần như hoàn hảo trên 100+ ngôn ngữ và loại tệp; Các tác nhân Công nhân Cải tiến, có khả năng thực hiện các quy trình đa bước hoàn toàn tự động bằng cách kết hợp độ chính xác của dữ liệu với hiểu biết về tài liệu; và một phòng thu tác nhân được nâng cấp, giúp tăng tốc việc tạo tác nhân với các cuốn sách chạy được hướng dẫn bởi AI và giao diện trực quan cho phép cả người dùng kinh doanh và nhà phát triển được trao quyền. Cùng nhau, những đổi mới này cho phép các doanh nghiệp tự động hóa các quy trình đa nguồn phức tạp, những quy trình trước đây mất nhiều ngày, giờ đây chỉ mất vài phút với độ chính xác chưa từng có. Kết quả là thời gian chu kỳ nhanh hơn, ít giao tiếp thủ công hơn và kết quả nhất quán, có thể xem lại.
Bạn đã nói về việc cứu các doanh nghiệp khỏi “địa ngục thí nghiệm AI”. Những yếu tố lớn nhất nào khiến các công ty bị kẹt trong các thí nghiệm không ngừng, và Sema4.ai giúp họ đạt được sản xuất có thể mở rộng như thế nào?
Hầu hết các thí nghiệm tác nhân AI thất bại vì các giải pháp hiện có thiếu các khả năng cơ bản mà các doanh nghiệp cần: độ chính xác cho công việc kinh doanh quan trọng, khả năng xử lý tài liệu phức tạp và thực hiện các quy trình đa bước tinh vi.
Các tác nhân truyền thống dựa trên LLM phải đối mặt với ảo giác và lỗi tính toán khiến chúng không phù hợp cho các quy trình doanh nghiệp như hòa giải tài chính hoặc báo cáo tuân thủ. Trong khi đó, các hệ thống DIY yêu cầu nhiều tài nguyên nhà phát triển để xây dựng và duy trì các tác nhân, tạo ra các nút thắt khiến người dùng kinh doanh không thể tự động hóa các quy trình của mình.
Các nền tảng tác nhân khác gặp khó khăn khi hiểu tài liệu phức tạp – không thể trích xuất dữ liệu chính xác từ hóa đơn, hợp đồng hoặc báo cáo – và thất bại khi cố gắng thực hiện các quy trình đa bước đòi hỏi suy luận trên nhiều nguồn dữ liệu và ứng dụng khác nhau.
Sema4.ai giải quyết những hạn chế cốt lõi này bằng cách cung cấp các tác nhân doanh nghiệp cấp độ cung cấp độ tin cậy từ thí nghiệm đến sản xuất.
Phiên bản nền tảng mới nhất của chúng tôi giải quyết cuộc khủng hoảng độ chính xác một cách trực diện với một kiến trúc đổi mới kết hợp các mô hình suy luận tiên tiến (GPT-5, o3, o4-mini và Claude Sonnet 4) với xử lý dữ liệu SQL chính xác về mặt toán học. Cách tiếp cận đột phá này cho phép các tác nhân hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa thông qua các mô hình LLM trong khi thực hiện tất cả các phép tính với độ chính xác toán học 100% – loại bỏ các ảo giác và lỗi mà đã ảnh hưởng đến AI doanh nghiệp.
Ngoài ra, Trí tuệ Tài liệu và các cuốn sách chạy tự nhiên của chúng tôi cho phép người dùng kinh doanh tạo ra các tác nhân tinh vi mà không cần phụ thuộc vào nhà phát triển, trong khi xử lý tài liệu đa bước của chúng tôi xử lý các tài liệu doanh nghiệp phức tạp nhất với độ chính xác gần như của con người.
Cách tiếp cận toàn diện này biến các tác nhân AI từ các công cụ thí nghiệm thành các hệ thống kinh doanh đáng tin cậy mà các doanh nghiệp có thể tin tưởng với các quy trình quan trọng nhất của họ.
Hợp tác gần đây của công ty với Koch Industries đánh dấu một khoảnh khắc xác nhận quan trọng. Sự hợp tác này đại diện cho sự phát triển của Sema4.ai và sự áp dụng AI doanh nghiệp rộng rãi hơn như thế nào?
Sự hợp tác của chúng tôi với Koch Industries chứng minh và xác nhận cách các tác nhân AI có thể cung cấp kết quả cấp doanh nghiệp trong điều kiện thực tế. Các công ty Koch đang sử dụng các tác nhân AI doanh nghiệp của Sema4 để tự động hóa các quy trình hòa giải thủ công trước đây tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi. Các tác nhân của chúng tôi phân tích hàng trăm trang hóa đơn dòng theo dòng, tích hợp trực tiếp với các hệ thống tài chính hiện có, để giúp Koch tiết kiệm hàng giờ hoặc thậm chí hàng ngày công việc thủ công. Sự hợp tác này mở rộng sang các quy trình công việc quan trọng khác, chẳng hạn như hiểu biết về tài liệu, phân tích mua sắm và lập lịch bảo trì, chứng minh cách tự động hóa tác nhân có thể xử lý quy mô và sự phức tạp của các hoạt động doanh nghiệp thực tế.
Đây là một điểm chứng minh rằng các tác nhân của chúng tôi có thể cung cấp ROI có thể đo lường, giảm công việc thủ công lên đến 80%, cải thiện độ chính xác và cho phép các doanh nghiệp tái phân bổ tài năng đến các sáng kiến có giá trị cao hơn.
Với kinh nghiệm của bạn trong việc lãnh đạo các vụ thoát tỷ đô, những nguyên tắc hoặc yếu tố trong cuốn sách nào bạn thấy quan trọng nhất khi mở rộng công nghệ tiền phong thành giá trị doanh nghiệp bền vững?
Những nguyên tắc chính là sự nhất quán, sự rõ ràng và sự kiểm soát. Bắt đầu với kết quả của khách hàng, không chỉ là đổi mới vì lợi ích của nó. Thiết kế cho bảo mật, khả năng quan sát và quản trị từ đầu. Tích hợp nơi khách hàng đã làm việc và làm cho nó dễ dàng để đo lường ROI.
Tại Sema4.ai, điều đó có nghĩa là xây dựng một nền tảng SAFE – Bảo mật, Chính xác, Nhanh chóng và Có thể mở rộng – được thiết kế để linh hoạt, được quản lý và cấp doanh nghiệp. Nó cho phép khách hàng bắt đầu với một trường hợp sử dụng và mở rộng tự nhiên khi giá trị được nhân lên.
Quản trị, kiểm soát dữ liệu và minh bạch đang trở thành những mối quan tâm ngày càng tăng khi các tác nhân AI trở nên tự chủ hơn. Sema4.ai đang tiếp cận quản trị tác nhân như thế nào, đặc biệt là liên quan đến truy cập dữ liệu, ra quyết định và kiểm toán?
Quản trị là cốt lõi của nền tảng của chúng tôi. Mỗi tác nhân hoạt động trong các chính sách xác định quản lý dữ liệu mà nó có thể truy cập, các hành động nó có thể thực hiện và cách các hành động đó được ghi nhật ký. Chúng tôi cung cấp khả năng quan sát và kiểm toán đầy đủ, để các doanh nghiệp có thể xem và theo dõi cách quyết định được đưa ra. Sema4.ai hỗ trợ các mẫu dữ liệu zero-copy, đảm bảo dữ liệu không bao giờ rời khỏi nguồn của nó, đồng thời duy trì tính minh bạch trên tất cả các giai đoạn của vòng đời tác nhân.
Bảo mật và quản trị cũng là những trụ cột chính của khuôn khổ SAFE của chúng tôi. Phiên bản doanh nghiệp kết hợp các thực hành bảo mật mạnh mẽ, tiêu chuẩn ngành, với các chứng nhận bao gồm ISO 27001 về quản lý bảo mật thông tin, SOC 2 về tuân thủ bảo mật, HIPAA về bảo vệ dữ liệu sức khỏe và GDPR về quyền riêng tư dữ liệu. Những chứng nhận này củng cố sự tin tưởng, trách nhiệm và kiểm soát mà các doanh nghiệp cần để mở rộng AI một cách có trách nhiệm.
Chúng tôi cũng kết hợp xác minh quyết đoán vào quá trình xử lý dữ liệu của mình; mỗi đầu ra có thể được xác thực chống lại nguồn gốc ban đầu, điều này rất quan trọng đối với các ngành công nghiệp tuân thủ như tài chính và chăm sóc sức khỏe.
Bạn đã nhấn mạnh việc cung cấp cho các doanh nghiệp quyền kiểm soát “độ sâu phân tích” để cân bằng chất lượng, chi phí và hiệu suất. Bạn có thể mở rộng lý do tại sao sự linh hoạt này lại quan trọng đối với độ tin cậy và ROI trong AI doanh nghiệp không?
Độ sâu phân tích cho phép khách hàng điều chỉnh mức độ suy luận cho mỗi nhiệm vụ: một phân tích sâu sắc và chính xác khi độ chính xác là quan trọng, và một phân tích nhanh hơn, nhẹ hơn cho công việc thường xuyên. Sự điều chỉnh này mang lại cho các doanh nghiệp quyền kiểm soát cả chi phí và hiệu suất, đảm bảo rằng AI cung cấp kết quả nhất quán phù hợp với các ưu tiên kinh doanh. Trong thực tế, điều này có nghĩa là khách hàng có thể động态 chọn giữa lý luận dữ liệu chính xác cao (qua DataFrames dựa trên SQL) hoặc phân tích ngữ cảnh nhẹ, tùy thuộc vào trường hợp sử dụng. Sự linh hoạt đó đảm bảo sự cân bằng chính xác giữa độ chính xác, hiệu quả và chi phí, tối đa hóa ROI trên các khối lượng công việc doanh nghiệp.
Có thể bạn có thể dẫn chúng tôi qua một số ví dụ thực tế – như trí tuệ tài liệu hoặc khung dữ liệu phân tích – nơi các tác nhân AI đang thúc đẩy các kết quả có thể đo lường cho các đội doanh nghiệp?
Trong Trí tuệ Tài liệu, các tác nhân của chúng tôi có thể xử lý và tóm tắt các tập tài liệu lớn, xác minh thông tin và áp dụng suy luận dựa trên chính sách với các đường dẫn kiểm toán cho tuân thủ. Trong khung dữ liệu phân tích, các tác nhân tổng hợp dữ liệu đa nguồn, áp dụng các quy tắc kinh doanh và tạo ra đầu ra sẵn sàng cho quyết định trong vài phút thay vì vài ngày.
Nền tảng mới của chúng tôi nâng cao cả hai khả năng. Trí tuệ Tài liệu V2 biến tài liệu thành dữ liệu có cấu trúc, sẵn sàng cho tác nhân với độ chính xác gần như hoàn hảo, trong khi DataFrames xử lý hàng triệu hàng với tính toán SQL chính xác về mặt toán học. Những tiến bộ này loại bỏ sự cần thiết phải đối chiếu thủ công dễ xảy ra lỗi và tăng tốc quá trình ra quyết định trên toàn doanh nghiệp.
Nền tảng của Sema4.ai hiện đang được sử dụng bởi các đối tác trên các công ty Fortune 500 và các doanh nghiệp lớn, bao gồm cả nhà lãnh đạo dịch vụ kỹ thuật Emerson và gã khổng lồ công nghiệp Koch. Những tổ chức này đang tận dụng các tác nhân của Sema4.ai để tự động hóa các hoạt động quan trọng như xử lý hóa đơn, hòa giải thanh toán, tuyển dụng nhân viên và tuân thủ quy định. Các tác nhân của chúng tôi hiện đang thực hiện tự động hơn 80% công việc tri thức trong một số quy trình, biến đổi cách các hoạt động doanh nghiệp được thực hiện ở quy mô lớn.
Khi chúng ta tiến tới một thế giới nơi các tác nhân AI có thể định nghĩa lại các ứng dụng doanh nghiệp, bạn nhìn thấy mối quan hệ giữa các ứng dụng doanh nghiệp truyền thống và kiến trúc được thúc đẩy bởi tác nhân sẽ phát triển như thế nào trong vài năm tới?
Các ứng dụng doanh nghiệp sẽ ngày càng trở thành hệ thống ghi chép và bị trung gian, trong khi các tác nhân AI trở thành lớp thực thi, kết nối dữ liệu, quy trình và quyết định trên các silo. Chúng tôi đang chuyển hướng tới một mô hình mới nơi các tác nhân điều phối các quy trình công việc trên nhiều nền tảng, tích hợp dữ liệu và quy trình trên các hệ thống kinh doanh theo thời gian thực. Theo thời gian, cách tiếp cận được thúc đẩy bởi tác nhân này sẽ phát triển kiến trúc doanh nghiệp từ các môi trường ứng dụng tĩnh, tập trung vào ứng dụng thành các hệ sinh thái động, hướng đến kết quả, nơi AI liên tục học hỏi, thích nghi và hành động trong các ranh giới được quản lý. Điều này làm cho các tác nhân doanh nghiệp trở thành ứng dụng giết người của kỷ nguyên AI.
Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Sema4.ai.
