本杰明·哈维，AI Squared 的创始人兼首席执行官 – 采访系列

本杰明·哈维，博士拥有数据科学和人工智能方面的经验，拥有学术、政府和私营部门的背景。作为AI Squared的首席执行官和创始人，他领导着一个团队，致力于将人工智能和机器学习集成到基于Web的应用程序中。

AI Squared旨在通过将人工智能生成的见解集成到关键业务应用程序和日常工作流程中，支持人工智能的采用。

是什么启发你创立了AI Squared，你试图解决人工智能采用的哪些问题？

凭借我在NSA的背景，我亲眼目睹了几乎90%的人工智能模型从未投入生产。我创立了AI Squared，以解决人工智能开发和实际部署之间的关键差距。许多人工智能解决方案仍然停留在研究环境中，未能集成到运营工作流程中，这大大限制了它们的潜在影响。AI Squared通过提供一个直观的平台，使企业能够无缝地将人工智能见解嵌入现有的应用程序中，无需大量的工程资源。通过弥合这一差距，我们使组织能够解锁人工智能的全部潜力，提高决策和运营效率跨行业。

启动AI Squared的最大挑战是什么，公司从2021年以来如何演变？

启动AI Squared的最大挑战是开发一种简化人工智能采用的解决方案，同时保持企业级应用程序所需的灵活性。组织经常难以将人工智能集成到工作流程中，因为技术复杂性、资源约束和基础设施限制。我利用在政府和私营部门领导人工智能计划的经验，确保AI Squared演变以解决这些挑战，通过增强无代码/低代码解决方案，扩大行业范围，并将最先进的人工智能研究集成到我们的平台中。如今，AI Squared为企业提供了一种可访问和可扩展的方式来有效部署人工智能，改变了组织如何利用人工智能实现运营成功。

你的学术和研究背景如何塑造AI Squared的使命？

我在约翰霍普金斯和NSA等机构的研究重点是将人工智能应用于网络安全、数据分析和决策智能等复杂问题。这种经验让我深刻理解人工智能实施的力量和挑战。在AI Squared，我们的使命是弥合人工智能研究和实际应用之间的差距，确保企业能够在不需要深入技术专业知识的情况下受益于最新的人工智能进展。通过利用我在学术和政府人工智能研究方面的背景，我们专注于使人工智能更加易用、实用和负责任，帮助组织利用人工智能驱动的见解推动有意义的变化。

为什么将人工智能见解嵌入业务应用程序至关重要？

许多人工智能项目失败是因为见解被隔离在仪表板或分析平台中，需要手动解释才能采取行动。这延迟了决策并降低了人工智能计划的整体影响。AI Squared将人工智能见解直接嵌入业务应用程序，确保员工可以在不离开工作流程的情况下根据实时见解采取行动。无论是优化客户互动、改善供应链运营还是增强网络安全措施，将人工智能嵌入业务应用程序都可以最大限度地提高效率、增加用户采用率并显著提高投资回报率（ROI）。

AI Squared如何简化人工智能部署？

将人工智能模型部署到生产环境通常需要大量的工程、集成和基础设施开发，这可能耗时且昂贵。AI Squared通过提供无代码/低代码平台消除了这些瓶颈，使企业能够无缝地将人工智能集成到现有的工作流程中。我们的平台使业务用户能够利用人工智能驱动的见解，而无需编写复杂的代码或管理基础设施。通过简化部署和降低技术障碍，AI Squared加速了时间价值的实现，使企业能够快速实现人工智能的好处，而无需不必要的延迟。

为什么无代码/低代码集成至关重要？

无代码/低代码集成对于大规模的人工智能采用至关重要，因为它使人工智能的使用民主化，使领域专家和商业领袖能够在无需专用人工智能工程师的情况下将人工智能投入使用。人工智能专家的短缺往往减缓了实施和创新，导致对技术团队的依赖。AI Squared通过提供一个直观的平台来减少这种依赖，使非技术用户能够高效地集成和利用人工智能模型。这种方法加速了各个行业的人工智能采纳，使人工智能更加易用和易于企业利用，以推动更好的业务成果，而不会遇到不必要的技术障碍。

AI Squared的数据应用如何改变人工智能部署？

数据应用是AI Squared的一个关键创新，提供了一种轻量级和灵活的方式，将人工智能见解直接集成到业务应用程序中。许多组织难以部署人工智能，因为他们的模型需要与现有软件系统进行广泛的集成。数据应用消除了这一挑战，将人工智能驱动的见解作为模块化组件嵌入到现有的工作流程中。我的NSA经验强调了使人工智能见解可用和可行的重要性，这就是为什么AI Squared的数据应用旨在提供实时、上下文智能，增强各个行业的决策，而无需进行广泛的重新培训或基础设施更改。

AI Squared如何确保人工智能模型保持有效？

人工智能模型需要持续监控和优化，以保持其准确性和有效性在动态环境中。AI Squared提供实时监控、反馈循环和性能跟踪，以帮助企业随着时间的推移优化人工智能应用。我们的平台使组织能够跟踪模型性能、检测漂移并实施自动反馈机制，根据实际数据提高人工智能准确性。这确保人工智能模型保持可靠并继续提供高价值见解，防止恶化并确保企业实现可持续的人工智能驱动成功。

AI Squared的反向ETL如何改善人工智能驱动的决策？

反向ETL是人工智能采用的游戏规则改变者，因为它确保人工智能生成的见解不会被困在数据仓库或仪表板中，而是被主动推入运营系统中以驱动实时决策。AI Squared的反向ETL解决方案将人工智能见解直接集成到前线应用中，消除了数据孤岛，使企业能够在不切换工具的情况下采取行动。例如，人工智能驱动的客户见解可以嵌入CRM系统，为销售团队提供实时推荐。通过将人工智能运营到反向ETL中，AI Squared确保企业能够充分利用人工智能驱动的智能的价值。

AI Squared如何确保人工智能部署负责？

确保人工智能部署的道德性和责任感是AI Squared的首要任务。随着人工智能变得更加普遍，必须解决偏见、透明度和可解释性的问题，以保持对人工智能驱动决策的信任。AI Squared集成了高级偏见检测、可解释性工具和治理框架，以确保人工智能模型产生公平和可解释的结果。我们的平台提供了对人工智能决策过程的透明度，帮助企业遵守道德准则和法规要求。通过优先考虑人工智能部署的责任，我们帮助组织建立对人工智能解决方案的信任，同时减轻偏见或不透明算法的风险。

AI Squared的下一步是什么？

AI Squared专注于通过增强自动化、更深入的监控功能和更无缝的企业集成来扩展其平台。随着企业继续大规模采用人工智能，我们致力于使人工智能采用更加无缝和有影响力。我们的路线图包括人工智能驱动自动化、改进的监控工具以跟踪人工智能性能以及更广泛的集成功能以支持各种业务应用。通过保持人工智能创新前沿，AI Squared将继续赋予组织以尖端解决方案，推动效率、智能和业务增长。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问AI Squared。