Pecan AI의 공동 창립자 겸 CEO, Zohar Bronfman 박사 – 인터뷰 시리즈

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박사. 조하르 브론프만 Pecan AI의 공동 창립자 겸 CEO입니다. 계산 심리학과 데이터 과학에 대한 심층적인 전문 지식을 갖춘 Zohar는 대학원을 졸업하고 바로 Pecan을 공동 창립하는 데 자신의 고유한 기업가 정신을 적용했습니다. Zohar는 텔아비브 대학교에서 두 개의 박사 학위를 취득했습니다. 하나는 계산 인지 신경 과학이고 다른 하나는 과학 및 기술의 역사와 철학입니다. 그는 또한 이스라엘 오픈 대학교에서 경제학 학사 학위를 취득했습니다.

2018년에 설립된 피칸 AI 는 선구적인 Predictive GenAI를 활용하여 AI 도입에 대한 장벽을 제거하고 모든 데이터 및 비즈니스 팀이 예측 모델링을 사용할 수 있도록 하는 예측 분석 플랫폼입니다. 생성적 AI의 안내를 받는 기업은 전문 인력 없이도 다양한 비즈니스 도메인에서 정확한 예측을 얻을 수 있습니다. Predictive GenAI는 신속한 모델 정의 및 교육을 가능하게 하는 반면, 자동화된 프로세스는 AI 구현을 가속화합니다. Pecan의 예측 및 생성적 AI 융합으로 AI의 비즈니스 영향을 실현하는 것이 이제 훨씬 더 빠르고 쉬워졌습니다.

Pecan AI를 설립하는 과정은 어땠나요? 그 과정에서 달성한 주요 이정표는 무엇인가요?

Pecan AI를 시작하는 것은 꽤나 롤러코스터였습니다. 모든 것은 제 공동 창립자와 제가 국제 데이터 과학 대회에 참가했을 때 시작되었습니다. 우리는 Pecan의 프로토타입으로 바뀐 데이터 준비 자동화를 만들었지만 마감일을 놓치고 졌습니다. 계속 나아가는 대신, 우리는 프로토타입을 영향력 있는 것으로 만들기로 결정했습니다. 2018년에 박사 학위를 마치고 불과 두 달 후, 우리는 텔아비브 대학교에서 작은 방을 빌려서 서두르기 시작했습니다. 사업 경험이 부족했기 때문에 우리는 벤처 캐피털리스트에게 아이디어를 피칭했습니다. 다행히도 S Capital의 Haim Sadger와 Aya Peterburg가 잠재력을 보고 400만 달러를 투자해 우리에게 필요한 힘을 실어주었습니다.

중요한 이정표 중 하나는 다음과 같습니다. Insight Partners가 주도한 시리즈 C 라운드에서 6600만 달러GV(구 Google Ventures) 및 기타 지원으로. 이 자금 덕분에 우리는 전 세계적으로 확장하고 개발 노력을 가속화할 수 있었습니다.

계산 인지 신경 과학 분야에서 쌓은 배경이 AI 솔루션 개발에 대한 접근 방식에 어떤 영향을 미쳤나요?

저는 계산 인지 신경 과학 분야에서의 배경과 과학 역사 및 과학 철학 분야에서의 박사 학위를 취득했으며, 이는 제가 AI 솔루션을 개발하는 데 큰 역할을 합니다. 이러한 분야는 제가 기술의 기술적 측면과 철학적 측면을 모두 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 이중 관점은 오늘날 빠르게 변화하는 기술 환경에서 매우 귀중합니다. 이를 통해 기술적으로 진보되었을 뿐만 아니라 윤리적으로 건전하고 사용자 친화적인 AI 제품을 만들 수 있습니다.

Predictive GenAI의 개념과 이것이 생성 AI를 예측 머신 러닝과 어떻게 통합하는지 설명해 주시겠습니까?

물론입니다. Predictive GenAI는 Generative AI와 Predictive Machine Learning을 합친 것입니다. Generative AI는 사용자가 자연어로 데이터와 상호 작용할 수 있게 하여 질문을 하고 AI를 안내하기 쉽게 합니다. 그러나 예측 능력은 제한적입니다. 바로 여기서 Predictive Machine Learning이 등장하는데, 데이터를 처리하여 정확한 미래 예측을 하기 때문입니다. Predictive GenAI는 이 두 가지 기술을 결합하여 데이터 과학 경험이 거의 없는 사람도 예측 모델을 구축하고 ChatGPT와 채팅하는 것처럼 매끄럽게 사용할 수 있게 합니다.

Predictive GenAI는 어떻게 기업의 예측 모델 생성 및 배포 프로세스를 단순화합니까?

Predictive GenAI는 Predictive Chat 및 Predictive Notebook과 같은 기능으로 작업을 간소화합니다. Predictive Chat은 AI 조력자 역할을 하며 자연어를 사용하여 사용자를 모델링 프로세스로 안내합니다. 사용자의 비즈니스 관심사에 따라 예측 질문을 공식화하고 기성 SQL 쿼리와 샘플 데이터가 있는 Predictive Notebook을 생성합니다. 즉, 사용자는 처음부터 시작하거나 정확한 예측을 얻기 위해 심층적인 기술 지식이 필요하지 않습니다.

CAA Club Group과 관련된 사례 연구와 Pecan AI가 도로변 지원 서비스를 최적화한 방법에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?

물론입니다. CAA Club Group은 일주일 동안 수동으로 도로변 지원을 예측하곤 했는데, 이는 시간이 많이 걸리고 제한적이었습니다. Pecan AI를 구현한 후, 그들의 데이터 과학 팀은 일주일에 두 번 단기 수요 예측을 생성하는 30개 이상의 모델을 개발했습니다. 이러한 예측은 매시간 통화량과 서비스 유형을 예측하여 효율적인 인력 배치와 신속한 대응을 보장하며, 특히 혹독한 겨울 조건에서 그렇습니다. Pecan의 플랫폼은 또한 이러한 모델을 지속적으로 개선하여 서비스 효율성을 향상시킵니다.

Credit Pros는 고객 이탈 예측에 Pecan AI를 활용하여 어떤 이점을 얻었으며, 구체적으로 어떤 과제를 해결했습니까?

Credit Pros는 복잡하고 시간이 많이 걸리는 프로세스인 고객 이탈 예측에 상당한 어려움을 겪었습니다. Pecan AI를 구현하여 모델 개발 시간을 3개월에서 단 몇 주로 단축하여 사전 예방적 유지 전략을 수립할 수 있었습니다. 이 간소화된 프로세스를 통해 TCP는 고객 이탈을 정확하게 예측하고 효과적인 고객 유지 전략을 고안하여 궁극적으로 수익을 늘릴 수 있었습니다.

Predictive Chat 및 Predictive Notebook 도구는 어떻게 사용자 경험을 향상시키고, 기술에 익숙하지 않은 사용자도 예측 분석을 사용할 수 있게 합니까?

Predictive Chat은 GenAI를 사용하여 사용자의 비즈니스 질문과 데이터를 기반으로 사용자 지정 노트북을 만듭니다. 사용자는 자연어로 채팅과 상호 작용하여 질문에 답하고 지침을 따를 수 있어 모델 생성 프로세스가 간소화됩니다. Predictive Notebook에는 필요한 모든 코드가 포함되어 있어 사용자가 쿼리를 보고, 사용자 지정 테이블을 만들고, 학습 데이터 세트의 논리를 이해할 수 있습니다. 이 접근 방식은 데이터 준비 및 모델 생성을 간소화하여 비기술 사용자가 예측 분석에 액세스할 수 있도록 합니다.

Predictive GenAI가 다양한 산업과 비즈니스 기능을 어떻게 혁신할 것으로 보시나요?

Predictive GenAI는 기업이 탁월한 정확성과 효율성으로 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 제조 및 물류 분야에서는 수요를 예측하고 공급망을 간소화하여 운영을 최적화합니다. 고객 중심 산업에서는 타겟 마케팅과 맞춤형 권장 사항을 통해 만족도와 충성도를 높입니다. Predictive GenAI는 또한 시장 동향을 예측하고, 제품 개발을 안내하고, 출시 시간을 단축하여 혁신을 촉진합니다. 질병 예측 및 개인화된 치료 계획을 위한 의료 분야와 자원 사용을 최적화하고 환경 영향을 줄임으로써 지속 가능성 노력으로 확장됩니다.

Pecan AI는 예측 모델의 정확성과 신뢰성을 어떻게 보장합니까?

우리는 엄격한 테스트와 지속적인 검증을 통해 정확성과 신뢰성을 보장합니다. Pecan AI는 학교 시험 채점과 유사하게 별도의 교육 및 테스트 데이터 세트를 사용하여 모델 성능을 평가합니다. 정확도, 정밀도, 재현율과 같은 주요 지표는 개발 및 프로덕션 중에 모델을 검증하는 데 사용됩니다. 또한 설명 가능한 예측을 통해 투명성을 증진하여 사용자가 각 예측에 영향을 미치는 요소를 이해하도록 돕고 AI 기반 통찰력에 대한 확신을 강화합니다.

앞으로 몇 년 동안 Predictive GenAI의 역할이 어떻게 발전할 것으로 생각하시나요?

앞으로 AI의 미래는 단순히 사건을 예측하는 것이 아니라 예측에 기반한 조치를 처방하는 것입니다. Predictive GenAI는 의사 결정 프로세스를 자동화하고 비즈니스 운영을 최적화하는 것을 목표로 합니다. 그러나 관련 위험을 이해하고 AI의 책임 있는 사용을 보장하는 것이 중요합니다. 기술이 발전함에 따라 다양한 산업에서 운영 효율성을 높이고 혁신을 촉진하며 전략적 의사 결정을 추진하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자는 다음을 방문하세요. 피칸 AI.

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