Soham Mazumdar, Đồng sáng lập & CEO của WisdomAI – Loạt phỏng vấn

Soham Mazumdar là Đồng sáng lập và CEO của WisdomAI, một công ty tiên phong trong các giải pháp được thúc đẩy bởi AI. Trước khi thành lập WisdomAI vào năm 2023, ông là Đồng sáng lập và Kiến trúc sư trưởng tại Rubrik, nơi ông đã đóng một vai trò quan trọng trong việc mở rộng công ty trong suốt 9 năm. Soham trước đây đã giữ các vị trí lãnh đạo kỹ thuật tại Facebook (META ) và Google (GOOGL ), nơi ông đã đóng góp vào cơ sở hạ tầng tìm kiếm cốt lõi và được công nhận với Giải thưởng của Người sáng lập Google. Ông cũng đồng sáng lập Tagtile, một nền tảng忠诚 di động được Facebook mua lại. Với hai thập kỷ kinh nghiệm trong kiến trúc phần mềm và đổi mới AI, Soham là một doanh nhân và nhà công nghệ kỳ cựu có trụ sở tại Khu vực Vịnh San Francisco.

WisdomAI là một nền tảng trí tuệ kinh doanh bản địa AI giúp các doanh nghiệp truy cập vào thông tin chi tiết thời gian thực và chính xác bằng cách tích hợp dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc thông qua “Knowledge Fabric” độc quyền của nó. Nền tảng này cung cấp các tác nhân AI chuyên dụng giúp tạo bối cảnh dữ liệu, trả lời các câu hỏi kinh doanh bằng ngôn ngữ tự nhiên và chủ động đưa ra các xu hướng hoặc rủi ro – mà không tạo ra nội dung ảo. Không giống như các công cụ BI truyền thống, WisdomAI sử dụng AI tạo ra nghiêm ngặt để tạo ra các truy vấn, đảm bảo độ chính xác và tin cậy cao. Nó tích hợp với các hệ sinh thái dữ liệu hiện có và hỗ trợ bảo mật cấp doanh nghiệp, với việc áp dụng sớm bởi các công ty lớn như Cisco và ConocoPhillips (COP ).

Bạn đã đồng sáng lập Rubrik và giúp mở rộng nó thành một thành công doanh nghiệp lớn. Điều gì đã truyền cảm hứng cho bạn rời đi vào năm 2023 và xây dựng WisdomAI – và có một khoảnh khắc cụ thể nào đã làm rõ hướng đi mới này?

Vấn đề kém hiệu quả về dữ liệu doanh nghiệp đang đối mặt với tôi. Trong thời gian tại Rubrik, tôi đã chứng kiến tận mắt cách các công ty trong danh sách Fortune 500 đang lâm vào tình trạng ngập trong dữ liệu nhưng thiếu thông tin chi tiết. Ngay cả với tất cả cơ sở hạ tầng mà chúng tôi đã xây dựng, ít hơn 20% người dùng doanh nghiệp thực sự có quyền truy cập và kiến thức để sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả trong công việc hàng ngày. Đó là một vấn đề hệ thống lớn mà không ai thực sự giải quyết.

Tôi cũng là một người xây dựng theo bản năng – bạn có thể thấy điều đó trong con đường của tôi từ Google đến Tagtile đến Rubrik và bây giờ là WisdomAI. Tôi được kích thích bởi việc đối mặt với những thách thức cơ bản và xây dựng các giải pháp từ đầu. Sau khi giúp mở rộng Rubrik thành một thành công doanh nghiệp, tôi cảm thấy sự kéo của doanh nhân một lần nữa để giải quyết một vấn đề đầy tham vọng.

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, cơ hội AI là không thể bỏ qua. Đến năm 2023, đã rõ ràng rằng AI có thể cuối cùng bắc cầu khoảng cách giữa sự sẵn có của dữ liệu và khả năng sử dụng dữ liệu. Thời điểm cảm thấy hoàn hảo để xây dựng một thứ gì đó có thể dân chủ hóa thông tin chi tiết cho mọi người dùng doanh nghiệp, không chỉ những người kỹ thuật.

Khoảnh khắc rõ ràng đến khi tôi nhận ra rằng chúng tôi có thể kết hợp mọi thứ tôi đã học về cơ sở hạ tầng dữ liệu doanh nghiệp tại Rubrik với tiềm năng chuyển đổi của AI để giải quyết vấn đề kém hiệu quả cơ bản này.

WisdomAI giới thiệu một “Knowledge Fabric” và một bộ các tác nhân AI. Bạn có thể giải thích cách hệ thống này hoạt động cùng nhau để vượt qua các bảng điều khiển BI truyền thống?

Chúng tôi đã xây dựng một nền tảng thông tin chi tiết dữ liệu đại lý hoạt động với dữ liệu ở đó – dữ liệu có cấu trúc, không cấu trúc và thậm chí “dữ liệu bẩn”. Thay vì yêu cầu các nhóm phân tích chạy báo cáo, các nhà quản lý kinh doanh có thể trực tiếp hỏi câu hỏi và đào sâu vào chi tiết. Nền tảng của chúng tôi có thể được đào tạo trên bất kỳ hệ thống kho dữ liệu nào bằng cách phân tích nhật ký truy vấn.

Chúng tôi tương thích với các dịch vụ dữ liệu đám mây lớn như Snowflake, Microsoft Fabric, Google’s BigQuery, Amazon’s Redshift, Databricks và Postgres cũng như các định dạng tài liệu như excel, PDF, powerpoint, v.v.

Không giống như các công cụ truyền thống được thiết kế chủ yếu cho các nhà phân tích, giao diện đối话 của chúng tôi cho phép người dùng kinh doanh nhận được câu trả lời trực tiếp, trong khi kiến trúc đa tác nhân của chúng tôi cho phép thực hiện các truy vấn phức tạp trên các hệ thống dữ liệu đa dạng.

Bạn đã nhấn mạnh rằng WisdomAI tránh các ảo giác bằng cách tách GenAI khỏi việc tạo ra câu trả lời. Bạn có thể giải thích cách hệ thống của bạn sử dụng GenAI khác biệt – và tại sao điều đó lại quan trọng đối với niềm tin của doanh nghiệp?

Mô hình ngữ cảnh AI sẵn sàng của chúng tôi được đào tạo trên dữ liệu của tổ chức để tạo ra một sự hiểu biết ngữ cảnh phổ quát trả lời các câu hỏi với độ chính xác ngữ nghĩa cao trong khi duy trì quyền riêng tư và quản lý dữ liệu. Hơn nữa, chúng tôi sử dụng AI tạo ra để tạo ra các truy vấn có phạm vi rõ ràng cho phép chúng tôi trích xuất dữ liệu từ các hệ thống khác nhau, thay vì cung cấp dữ liệu thô vào các mô hình ngôn ngữ lớn. Điều này rất quan trọng để giải quyết các vấn đề về ảo giác và an toàn với các mô hình ngôn ngữ lớn.

Bạn đã tạo ra thuật ngữ “Nền tảng thông tin chi tiết dữ liệu đại lý”. Làm thế nào trí tuệ đại lý khác với các công cụ phân tích truyền thống hoặc thậm chí các trợ lý dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn tiêu chuẩn?

Các ngăn xếp BI truyền thống làm chậm việc ra quyết định vì mọi câu hỏi phải chiến đấu để đi qua các silo dữ liệu không kết nối và một đội chuyên gia. Khi một giám đốc doanh thu cần biết cách đóng quý, câu trả lời thường đi qua nửa tá tay – các nhà phân tích đấu tranh với các bản trích xuất CRM, các kỹ sư dữ liệu khâu các tệp lại với nhau và các nhà xây dựng bảng điều khiển làm mới báo cáo – biến một truy vấn đơn giản thành một dự án nhiều ngày.

Nền tảng của chúng tôi phá vỡ các silo này và đặt toàn bộ chiều sâu của dữ liệu chỉ một lần nhấn phím, vì vậy CRO có thể đào sâu từ các chỉ số tiêu đề đến chi tiết cấp hàng trong vài giây.

Không cần chờ trong hàng đợi của nhà phân tích, không có bảng điều khiển định trước không thể theo kịp với các câu hỏi mới – chỉ thông tin chi tiết tự phục vụ được cung cấp tại tốc độ kinh doanh di chuyển.

Làm thế nào bạn đảm bảo WisdomAI thích nghi với từ vựng dữ liệu và cấu trúc độc đáo của mỗi doanh nghiệp? Vai trò của đầu vào con người là gì trong việc tinh chỉnh Knowledge Fabric?

Làm việc với dữ liệu ở đó và như nó là – đó基本 là mục tiêu của trí tuệ kinh doanh doanh nghiệp. Các hệ thống truyền thống không được xây dựng để xử lý dữ liệu không cấu trúc hoặc “dữ liệu bẩn” với lỗi đánh máy. Khi thông tin tồn tại trên các nguồn khác nhau – cơ sở dữ liệu, tài liệu, dữ liệu telemetry – các tổ chức gặp khó khăn trong việc tích hợp thông tin này một cách nhất quán.

Không có khả năng xử lý các loại dữ liệu đa dạng này, bối cảnh quý giá vẫn bị cô lập trong các hệ thống riêng biệt. Nền tảng của chúng tôi có thể được đào tạo trên bất kỳ hệ thống kho dữ liệu nào bằng cách phân tích nhật ký truy vấn, cho phép nó thích nghi với từ vựng dữ liệu và cấu trúc độc đáo của mỗi tổ chức.

Bạn đã mô tả quá trình phát triển WisdomAI là ‘vibe coding’ – xây dựng các trải nghiệm sản phẩm trực tiếp trong mã đầu tiên, sau đó lặp lại thông qua sử dụng thực tế. Ưu điểm của phương pháp này là gì so với thiết kế sản phẩm truyền thống?

“Vibe coding” là một sự thay đổi lớn trong cách phần mềm được xây dựng, nơi các nhà phát triển tận dụng sức mạnh của các công cụ AI để tạo ra mã chỉ bằng cách mô tả chức năng mong muốn trong ngôn ngữ tự nhiên. Nó giống như một trợ lý thông minh thực hiện những gì bạn muốn phần mềm làm và viết mã cho bạn. Điều này giảm đáng kể nỗ lực thủ công và thời gian truyền thống cần thiết cho việc mã hóa.

Trong nhiều năm, việc tạo ra các sản phẩm kỹ thuật số đã chủ yếu tuân theo một kịch bản quen thuộc: lên kế hoạch cẩn thận cho sản phẩm và thiết kế UX, sau đó thực hiện phát triển, và lặp lại dựa trên phản hồi. Logic là rõ ràng vì đầu tư vào thiết kế lên front giảm thiểu việc làm lại tốn kém trong giai đoạn phát triển tốn thời gian và tốn kém hơn. Nhưng điều gì xảy ra khi chi phí và thời gian để thực hiện phát triển đó giảm đáng kể? Khả năng này lật ngược trình tự phát triển truyền thống. Đột nhiên, các nhà phát triển có thể bắt đầu xây dựng phần mềm chức năng dựa trên sự hiểu biết cấp cao về yêu cầu, ngay cả trước khi thiết kế sản phẩm và UX chi tiết được hoàn thiện.

Với tốc độ tạo mã AI, nỗ lực cần thiết để tạo ra các thiết kế chi tiết trước có thể, trong某些 ngữ cảnh, trở nên tốn thời gian hơn so với việc đưa một phiên bản cơ bản của phần mềm lên và chạy. Paradigm mới trong thế giới của vibe coding trở thành: thực hiện (mã với AI), sau đó thích nghi (thiết kế và tinh chỉnh).

Phương pháp này cho phép xác thực người dùng sớm về các khái niệm cốt lõi. Hãy tưởng tượng nhận được phản hồi về chức năng thực tế của một tính năng trước khi đầu tư nhiều vào thiết kế hình ảnh chi tiết. Điều này có thể dẫn đến các thiết kế tập trung vào người dùng hơn, vì quá trình thiết kế được thông báo trực tiếp bởi cách người dùng tương tác với một sản phẩm cụ thể.

Tại WisdomAI, chúng tôi tích cực chấp nhận tạo mã AI. Chúng tôi đã tìm thấy rằng bằng cách chấp nhận phát triển ban đầu nhanh chóng, chúng tôi có thể nhanh chóng kiểm tra các chức năng cốt lõi và thu thập phản hồi người dùng vô giá sớm trong quá trình, trực tiếp trên sản phẩm. Điều này cho phép nhóm thiết kế của chúng tôi tập trung vào việc tinh chỉnh trải nghiệm người dùng và thiết kế hình ảnh dựa trên sử dụng thực tế, dẫn đến các sản phẩm hiệu quả và được người dùng yêu thích hơn, nhanh hơn.

Từ bán hàng và tiếp thị đến sản xuất và thành công của khách hàng, WisdomAI nhắm vào một phổ rộng các trường hợp sử dụng kinh doanh. Những lĩnh vực nào đã chứng kiến sự áp dụng nhanh nhất – và những trường hợp sử dụng nào đã khiến bạn ngạc nhiên về tác động của chúng?

Chúng tôi đã thấy kết quả chuyển đổi với nhiều khách hàng. Đối với công ty dầu khí F500 ConocoPhillips, các kỹ sư và vận hành viên khoan hiện sử dụng nền tảng của chúng tôi để truy vấn dữ liệu giếng phức tạp trực tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên. Trước WisdomAI, các kỹ sư này cần sự giúp đỡ kỹ thuật để thậm chí có thể trả lời các câu hỏi hoạt động cơ bản về trạng thái giếng hoặc hiệu suất công việc. Bây giờ họ có thể truy cập thông tin này ngay lập tức đồng thời so sánh với các phương pháp hay nhất trong các sổ tay khoan của họ – tất cả thông qua cùng một giao diện đối话. Họ đã đánh giá nhiều nhà cung cấp AI trong một quá trình sáu tháng và giải pháp của chúng tôi đã cung cấp sự cải thiện độ chính xác 50% so với đối thủ cạnh tranh gần nhất.

Tại một công ty An ninh mạng tăng trưởng nhanh Descope, WisdomAI được sử dụng như một nhà phân tích dữ liệu ảo cho Bán hàng và Tài chính. Chúng tôi đã giảm thời gian tạo báo cáo từ 2-3 ngày xuống chỉ 2-3 giờ – một sự giảm 90%. Điều này đã chuyển đổi các cuộc họp bán hàng hàng tuần của họ từ các bài tập thu thập dữ liệu thành các phiên thảo luận chiến lược tập trung vào thông tin chi tiết có thể hành động. Như CRO của họ lưu ý, “Wisdom AI mang dữ liệu đến ngón tay của tôi. Nó thực sự dân chủ hóa dữ liệu, mang lại cho tôi sức mạnh để đi trả lời các câu hỏi và tiếp tục với ngày của tôi, thay vì xác định câu hỏi của bạn, chờ đợi ai đó xây dựng câu trả lời, và sau đó nhận được nó trong 5 ngày.” Khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu với tốc độ chưa từng có đã đặc biệt quan trọng đối với một công ty tăng trưởng nhanh trong thị trường quản lý danh tính cạnh tranh.

Một ví dụ thực tế: Một giám đốc doanh thu hỏi, “Làm thế nào tôi sẽ đóng quý của mình?” Nền tảng của chúng tôi ngay lập tức cung cấp một danh sách các giao dịch đang chờ xử lý để tập trung vào, cùng với thông tin về những gì đang trì hoãn mỗi giao dịch – chẳng hạn như các câu hỏi cụ thể mà khách hàng đang chờ đợi để được trả lời. Điều này xảy ra với năm lần nhấn phím thay vì năm chuyên gia và trì hoãn trong vài ngày.

Nhiều công ty ngày nay đang quá tải với các bảng điều khiển, báo cáo và công cụ bị cô lập. Những quan niệm sai lầm phổ biến nhất mà các doanh nghiệp có về trí tuệ kinh doanh ngày nay là gì?

Các tổ chức ngồi trên kho tàng thông tin nhưng gặp khó khăn trong việc tận dụng dữ liệu này để đưa ra quyết định nhanh chóng. Thách thức không chỉ là có dữ liệu, mà còn là làm việc với nó trong trạng thái tự nhiên – thường bao gồm “dữ liệu bẩn” không được làm sạch khỏi lỗi đánh máy hoặc lỗi. Các công ty đầu tư nhiều vào cơ sở hạ tầng nhưng đối mặt với các nút thắt về bảng điều khiển cứng nhắc, độ sạch dữ liệu kém và thông tin bị cô lập. Hầu hết các doanh nghiệp cần các đội chuyên gia để chạy báo cáo, tạo ra sự chậm trễ đáng kể khi các nhà lãnh đạo kinh doanh cần câu trả lời nhanh chóng. Giao diện nơi mọi người tiêu thụ dữ liệu vẫn lỗi thời mặc dù đã có những tiến bộ trong các động cơ dữ liệu đám mây và khoa học dữ liệu.

Bạn có coi WisdomAI là một sự bổ sung hoặc cuối cùng sẽ thay thế các công cụ BI hiện có như Tableau hoặc Looker? Bạn phù hợp với ngăn xếp dữ liệu doanh nghiệp rộng lớn như thế nào?

Chúng tôi tương thích với các dịch vụ dữ liệu đám mây lớn như Snowflake, Microsoft Fabric, Google’s BigQuery, Amazon’s Redshift, Databricks và Postgres cũng như các định dạng tài liệu như excel, PDF, powerpoint, v.v. Phương pháp của chúng tôi biến đổi giao diện nơi mọi người tiêu thụ dữ liệu, điều này vẫn lỗi thời mặc dù đã có những tiến bộ trong các động cơ dữ liệu đám mây và khoa học dữ liệu.

Nhìn về tương lai, bạn thấy WisdomAI ở đâu trong năm năm tới – và bạn thấy khái niệm “trí tuệ đại lý” sẽ phát triển như thế nào trên toàn bộ cảnh quan doanh nghiệp?

Tương lai của phân tích đang chuyển từ báo cáo do chuyên gia dẫn dắt sang trí tuệ tự phục vụ có thể tiếp cận được với mọi người. Các công cụ BI đã có mặt được 20 năm, nhưng việc áp dụng vẫn chưa đạt đến 20% nhân viên công ty. Trong khi đó, chỉ trong 12 tháng, 60% người dùng nơi làm việc đã áp dụng ChatGPT, nhiều người trong số họ sử dụng nó để phân tích dữ liệu. Sự khác biệt đáng kể này cho thấy tiềm năng của các giao diện đối话 để tăng cường áp dụng.

Chúng tôi đang chứng kiến một sự thay đổi cơ bản nơi tất cả nhân viên có thể trực tiếp thẩm vấn dữ liệu mà không cần kỹ năng kỹ thuật. Tương lai sẽ kết hợp sức mạnh tính toán của AI với tương tác tự nhiên của con người, cho phép thông tin chi tiết tìm thấy người dùng một cách chủ động thay vì yêu cầu họ tìm kiếm trên các bảng điều khiển.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập WisdomAI.