Radha는 당신을합니다Imerit의 창립자이자 CEO는 HP에서 경력을 쌓아 기술 대기업과 함께 20 년을 보냈으며 결국 Enterprise Solutions Group을 이끌고 있습니다. 그런 다음 Support.com을 CEO로 공개했습니다. Radha는 2007 년 Dipak Basu와 함께 Anudip Foundation을 시작한 후 2012 년에 Imerit을 설립했습니다. 그녀는 주요 기술 기업가이자 멘토이자 소프트웨어 비즈니스의 개척자로 간주됩니다.
immer 자동화, 전문가 인간 주석 및 고급 분석을 결합하여 고품질 데이터 레이블링 및 모델 미세 조정을 지원하여 멀티 모달 AI 데이터 솔루션을 제공합니다.
인도에 HP의 운영을 구축하는 것부터 Bhutan, India 및 New Orleans에서 소외된 청소년을 향상시키기위한 임무와 함께 Imerit 창립에 이르기까지 놀라운 여행을했습니다. Imerit을 시작하게 된 계기는 무엇이며, 포괄적 인 글로벌 인력을 처음부터 만들 때 어떤 과제에 직면 했습니까?
Imerit을 설립하기 전에 저는 Supportsoft의 회장 겸 CEO로, 초기 및 2 차 공개 제품을 통해 회사를 이끌었으며 지원 자동화 소프트웨어의 글로벌 리더로 설립했습니다. 그 경험은 나에게 첫날부터 사람과 기술을 결합하는 힘을 보여주었습니다.
인도의 기술 붐은 새로운 기회를 창출했지만, 소외된 지역에있는 많은 재능있는 젊은이들이 남겨진 것을 발견했습니다. 나는 그들의 잠재력을 믿고 배우려고 노력했다. 그들이 소프트웨어가 AI와 같은 고급 기술을 전력으로 전력을 발휘할 수있는 방법을 보았을 때, 그들은 이러한 경력을 간절히 받아 들였습니다.
우리는 작고 다양한 팀과 함께 Imerit를 시작했으며 그 중 절반은 여성이며 그 이후로 빠르게 성장했습니다. 특히 데이터 중심 AI가 숙련 된 전문가에 대한 장기적인 수요를 증가 시켰기 때문에 우리 팀의 적응성과 코칭성은 핵심이었습니다.
오늘날 Imerit는 자율 주행 차, 의료 AI 및 기술과 같은 미션 크리티컬 부문을위한 AI 데이터 솔루션의 글로벌 제공 업체입니다. 우리의 작업은 고객의 AI 모델이 고품질의 신뢰할 수있는 데이터를 기반으로 구축되며, 이는 고품질 환경에서 필수적입니다.
궁극적으로, 우리의 힘은 강력한 기술 토대와 지원적이고 학습 중심 문화에서 번성하는 잘 훈련되고 동기 부여 된 직원으로 구성된 팀에 있습니다. 이 접근법은 우리의 성장을 불러 일으키고 현금을 긍정적으로 유지했으며 높은 NPS 점수와 충성도가 높은 고객을 얻었습니다.
Imerit는 이제 eBay 및 Johnson & Johnson과 같은 기술 거인을 포함하여 200 명 이상의 고객과 협력합니다. 초기부터 AI 데이터 서비스의 글로벌 리더가되는 회사의 성장 여정을 안내해 주시겠습니까?
우리는 초기 실험에서 대규모 생산에 이르기까지 고객의 AI 여정에 앞줄 좌석을 가졌습니다. 우리의 작업은 신생 기업, 글로벌 자율 차량 리더 및 주요 기업에 걸쳐 있습니다. 우리는 그들의 모델을 처음부터 훈련함으로써 실제 세계에서 AI를 확장하는 데 실제로 필요한 것에 대한 비교할 수없는 통찰력을 얻었습니다.
이 필드는 끊임없이 빠르게 진화했습니다. 나는 짧은 시간에 기술 발전을 거의 보지 못했습니다. 우리는 데이터 주석 공급자에서 풀 스택 AI 데이터 회사로 변환하여 전체 인간의 루프 (LITL) 라이프 사이클 (주석, 검증, 감사 및 빨간색 팀)에서 특수 솔루션을 제공했습니다. 엣지 케이스 및 예외를 처리하는 것은 실제 배치에 필수적이며, 모든 단계에서 깊은 전문 지식과 미묘한 판단이 필요합니다.
우리의 가장 큰 수직은 자율적 이동성으로, 승객, 배송, 트럭 및 농업 차량을위한 15 개의 센서에 걸친 센서 퓨전을 포함하여 전체 인식 스택을 관리합니다. 건강 관리에서 우리는 임상 영상 AI를 추진합니다. 첨단 기술에서 우리는 Genai Tuning 및 Validation의 최전선에 서 작업 흐름과 인재에 더 큰 정교함을 요구합니다.
이러한 영역에서의 성공은 전문가를 갖는 것이 아니라 전문 지식을 배양하는 것 : AI 모델에 도전, 코치 및 맥락화하는인지 능력. 이것이 우리 팀을 차별화시키는 이유입니다.
우리의 성장은 장기적인 파트너십으로 인해 촉발되며, 대부분의 상위 10 개 고객은 5 년 이상 우리와 함께 해왔습니다. 그들의 요구가 더욱 복잡해지면서 우리는 도메인 지식, 툴링, 교육 및 솔루션을 지속적으로 향상시킵니다. 우리의 기술 스택과 사람들은 끊임없이 진화해야합니다.
소프트웨어, 자동화, 주석 및 분석의 융합은 매우 유연하고 빠르며 정확한 인간 중재 중재를위한 루 브릭을 만듭니다. 새로운 로고의 70%가 자체 기술 스택에 있으며, 이는 큰 내부 변환이 필요합니다. 다시 말하지만, 우리 문화는 팀이 배가 고프고 배우고 끊임없이 성장하고 싶어합니다.
회사의 궤적을 형성하는 데 도움이 된 Imerit의 역사 (기술적 이정표 나 전략적 결정에 관계없이 가장 중요한 순간은 무엇입니까?
AI 데이터 작업이 군중 기반 공연 공사로 보였을 때, 우리는 이것이 경력으로 성장할 것이며 복잡성과 엔터프라이즈 초점이 필요하다는 일찍 내기를 취했습니다. 고급 사용 사례에 전념하는 사내 팀을 구축함으로써 고객은 빠르게 확장 할 수있게 해주었습니다.
Covid-19 Lockdown은 민첩성을 테스트했습니다. 우리는 거의 밤새도록 완전히 원격으로 전환하여 인프라, 보안 및 문화에 많은 투자를했습니다. 몇 주 안에 고객 운영이 반등했으며 그해 수익과 수익률이 모두 성장했습니다. 오늘날 우리 팀의 70%가 현장으로 돌아 왔을 때, 우리는 원격 인재를 계속 활용하여 Genai Tuning 및 Validation을위한 글로벌 주제 전문가 네트워크 인 학자를 출시합니다. 심장 전문의이든 스페인 수학자이든, 우리의 만 터치 문화는 최고의 인재를 끌어 들이고 동기를 부여하여 솔루션의 품질과 일관성을 직접 향상시킵니다.
2023 년에 우리는 차세대 AI 데이터 도구를 구동하기 위해 AI 구동 데이터 레이블 및 워크 플로 자동화 플랫폼 인 Ango.ai를 인수했습니다. 이 중추적 인 움직임은 Imerit의 도메인 전문 지식을 Ango의 고급 툴링과 병합하여 방사선, 센서 퓨전 및 Genai 미세 조정 기능을 확장했습니다. 우리는 여전히 고객 도구와도 협력하지만, 많은 신규 고객은 이제 사용자 친화적 인 워크 플로우와 강력한 보안에 의해 그려진 Ango Hub에 직접 온다. 이는 업계에서 필수적인 요구 사항입니다.
기업은 자동화 및 분석을 제공하는 안전하고 확장 가능한 플랫폼과 결합 된 품질을 보장하기위한 전문가 인간 통찰력을 갖추고 있습니다. Ango와의 힘을 결합하면 정확히 우리를 독창적으로 배치하여 오늘날 가장 야심 찬 AI 프로젝트의 복잡한 요구를 충족시키고 확신을 갖고 규모를 조정합니다.
Imerit은 자율 주행 차, 의료 AI 및 Genai와 같은 고급 영역에 깊이 관여하고 있습니다. 이 분야에서 직면 한 고유 한 데이터 문제는 무엇이며 어떻게 해결합니까?
데이터 관련 작업은 일반적으로 AI 프로젝트에 소요되는 시간의 거의 80%를 차지하므로 파이프 라인의 중요한 구성 요소가됩니다. AI의 데이터 중심 부분은 적절하고 확장적으로 처리되지 않으면 시간이 많이 걸리고 비싸 질 수 있습니다.
데이터 품질, 특히 심각한 오류를 피하는 것은 우리가 운영하는 미션 크리티컬 부문에서 필수적입니다. 인식 알고리즘이든 종양 탐지기이든, 청정 데이터는 교육-검증 루프에 필수적입니다.
예외 처리는 불균형 적으로 가치가 있습니다. 왜 무언가가 표준을 벗어난 이유에 대한 인간의 통찰력이나 시나리오가 모델을 깨뜨린 이유에 대한 인간의 통찰력은 모델을보다 완전하고 강력하게 만드는 데 큰 가치를 창출합니다.
또한 컨텍스트 Windows가 커지고 있습니다. 우리는 전체 의사-환자 상담의 임상 메모를 요약하고 이미지뿐만 아니라 환자의 의학적 맥락에 기반한 MRI의 이상을 분석합니다. 주제 전문가는 데이터를 정확하게 분석하고 품질을 보장하기 위해 루 브릭을 설정해야합니다.
안전, 개인 정보 및 기밀성은 핫 버튼 주제입니다. 당사의 최고 보안 책임자는 무단 액세스, 삭제 및 데이터 저장을 방지해야합니다. SOC2, HIPAA 및 TISAX와 같은 InfOSEC 프로토콜은 우리에게 주요 투자 영역이었습니다.
마지막으로, 우리의 엔지니어와 솔루션 아키텍트는 지속적으로 맞춤형 통합 및 보고서를 연구하고있어 고유 한 고객 요구가 마지막 마일에 반영됩니다. AI에서는 한 가지 크기의 접근 방식이 작동하지 않습니다.
AI의 안전한 길로 로봇 공학과 인간 지능을 결합하는 것에 대해 이야기했습니다. 실제로 워크 플로우의 모습을 확장 할 수 있습니까? AI의 창의적 발산을 제거하는 것보다 낫다고 생각하는 이유는 무엇입니까?
AI는 규모를 제공합니다. 즉, 기업은 전통적으로 인간이 수행하는 긴 프로세스를 자동화하는 도구를 개발하고 있음을 의미합니다. 그러나 인간은 마지막 마일의 유연성, 확실성 및 탄력성을 제공합니다. AI에서 소프트웨어 제공 서비스가 계속 확산됨에 따라 가장 성공적인 회사는 로봇 공학을 인간의 루프 관행 (HITL)과 효과적으로 결합 할 것입니다.
우리는 HITL을 AI 개발 및 배포 수명주기의 모든 단계에서 일관된 층으로보고 신뢰와 안전의 기둥으로 간주합니다. 결과적으로, 모델이 실패하면 인간 지능이 올바른 코스에 필수적입니다. 이러한 중요한 응용 분야는 어떤 변화가 필요한지 결정하기 위해 인간의 마음이 필요합니다. AI를 생산 및 현장 운영에 통합함에 따라 HITL 서비스가 더욱 중요 해지는 곳입니다.
Ango Hub 플랫폼은 자동화를 인간의 루프 전문 지식과 혼합합니다. 이 하이브리드 모델은 생산 AI 시스템에서 데이터 품질과 모델 성능을 어떻게 향상 시킵니까?
AI와 자동화는 규모와 속도를 제공하는 반면 인간은 뉘앙스, 통찰력 및 감독을 제공합니다. HITL은 AI 수명주기의 임계 시트에 인간의 관여를 보장하여 고품질 입력을 보장하고, 출력 검증, 에지 케이스 식별, 도메인에 대한 미세 조정 및 상황 판단을 제공합니다. 인간은 출력을 검토하고 검증하고 해를 입히기 전에 환각 또는 논리 오류를 잡음으로써 정확성을 보장하는 데 도움이됩니다. 또한 LLM이 최종 전화를해서는 안되는 윤리적으로 민감하거나 고위험 상황에 대한 감독을 제공합니다. 더 중요한 것은, 인간의 피드백은 지속적인 학습을 연료로하여 AI 시스템이 시간이 지남에 따라 사용자 목표와 더 밀접하게 일치하는 데 도움이됩니다.
Hitl은 여러 형태를 취합니다. 인간 전문가는 대상 주석에 참여하고, 복잡한 추론을 가장자리 사례에 적용하며, 구조화 된 QA 인터페이스를 사용하여 AI 생성 컨텐츠를 검토합니다. 모든 결정을 평가하는 대신 상황에 대한 에스컬레이션 시스템이 종종 구현됩니다. 이 시스템은 신뢰도가 낮은 출력 만 또는 플래그가 붙은 이상 만 인간 검토 자에게 경로로, 효율성과의 감독의 균형을 유지합니다.
HITL의 또 다른 중요한 사용은 인간 피드백 (RLHF)의 강화 학습을 통한 미세 조정 AI 요원입니다. 휴먼 리뷰어는 의료, 법률 서비스 또는 고객 지원과 같은 민감한 도메인에서 특히 중요합니다. 시나리오 기반 테스트 및 빨간색 팀 구성을 통해 인간 평가자는 적대적 또는 비정상적인 조건 하에서 대리인을 테스트하여 취약점을 사전 배치를 식별하고 패치 할 수 있습니다.
AI의 최대한의 잠재력은 인간이 루프에 남아 있고, 안내, 검증 및 개선 할 때만 실현됩니다. 인간의 감독은 에이전트 출력, 교육 평가 루프 또는 신뢰할 수있는 데이터 파이프 라인을 선별하는지 여부에 관계없이 AI가 신뢰하고 효과적이어야하는 구조와 책임을 추가합니다.
생성 AI 도구가 빠르게 발전함에 따라 Imerit는 평가, RLHF 및 미세 조정 서비스를 제공하는 데 어떻게 앞서 나가고 있습니까?
우리는 최근 AI 교사들과 함께 생각한 추론의 생성 AI 튜닝 및 대화식 개발을위한 통합 플랫폼 인 Ango Hub Deep Resoning Lab (DRL)을 출시했습니다. 당사의 DRL을 사용하면 사람의 선호도를 기반으로 실시간, 전환 프로세스 및 평가를 가능하게하여 복잡한 문제에 대한 일관적이고 정확한 모델 응답을 초래합니다.
Genai 모델 및 응용 프로그램 개발의 발전은 깨끗하고 전문가가 만든 검증 된 데이터의 가치를 강조합니다. Ango Hub DRL을 사용하면 전문가가 모델을 테스트하고 약점을 식별하며 생각한 추론을 사용하여 깨끗한 데이터를 생성 할 수 있습니다. 모델과 실시간으로 상호 작용하고 단일 인터페이스에서 단계별 프롬프트 및 수정을 보냅니다.
Imerit Scholars를 활용하여 Ango Hub DRL은 모델 추론 프로세스를 개선합니다. Hitl 워크 플로에 대한 Imerit의 광범위한 경험을 활용합니다. 전문가들은 고급 수학 문제에 대한 생각의 사슬 프롬프트를 만드는 것과 같은 복잡한 작업을위한 다단계 시나리오를 설계합니다. Imerit 학자들은 출력, 올바른 오류를 검토합니다 , 상호 작용을 매끄럽게 포착합니다. 마법은 무차별 적으로 많은 수의 온 보드에 있지 않습니다. 최고의 수학자가 반드시 최고의 교사는 아닙니다. 또한 심장 전문의를 공연 노동자처럼 취급해서는 안됩니다. 피험자 전문가의 적합과 코칭은 모델 교육 과정에 가장 큰 도움이되는 방식으로 생각할뿐만 아니라 참여도를 만듭니다.
미세 조정 생성 AI의 맥락에서“루프 전문가”는 무엇을 의미합니까? 이 인간의 전문 지식이 모델 출력을 크게 향상 시켰던 예를 공유 할 수 있습니까?
루프 전문가는 인간 지능과 로봇 지능을 결합하여 AI를 생산으로 발전시킵니다. 여기에는 자동화 시스템의 출력을 검증하고 정제하며 향상시키는 인간 전문가가 포함됩니다.
구체적으로, 전문가 주도 데이터 주석은 교육 데이터가 도메인 별 지식으로 정확하게 레이블을 지정하여 예측 AI 모델의 정밀성 및 신뢰성을 향상시킵니다. 전문가 중심의 주석은 편견과 잘못 분류를 줄임으로써 실제 시나리오에서 효과적으로 일반화하는 모델의 능력을 향상시킵니다. 이로 인해 더 신뢰할 수 있고 해석 가능하며 업계 별 요구와 일치하는 AI 시스템이 발생합니다.
예를 들어, 대규모 의료 데이터를 획득 한 후, 미국 다국적 기술 회사는 사용자에게 안전하고 정확한 의료 조언을 보장하기 위해 소비자를 향한 의료 챗봇에 사용하기 위해 데이터를 평가해야했습니다. 그들은 Imerit으로 돌아가서 미국 기반 의료 전문가의 광범위한 네트워크를 활용하고 간호사 팀을 조립하여 미국위원회 인증 의사가 제공하는 에스컬레이션 및 중재와 함께 합의 워크 플로우에서 일했습니다. 간호사는 정확성과 위험을 평가하기 위해 정의가 특징 인 지식 기반을 평가하는 것으로 시작했습니다.
Edge Case 토론 및 가이드 라인 개정을 통해 간호사는 99%의 경우 합의에 도달 할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 10% 감사를 통해 프로젝트 설계를 단일 투표 구조로 수정하여 프로젝트 비용을 72% 이상 줄였습니다. Imerit과 협력 하여이 회사는 의료 데이터 주석을 윤리적으로나 효율적으로 확장하는 방법을 지속적으로 식별 할 수있었습니다.
전 세계적으로 8,000 명 이상의 풀 타임 전문가를 보유하고있어 어떻게 품질, 성과 및 직원 개발을 규모로 유지합니까?
품질의 정의는 항상 각 고객의 특정 사용 사례에 맞게 조정됩니다. 당사 팀은 고객과 긴밀히 협력하여 품질 표준을 정의하고 보정하며 모든 주석이 주제 전문가가 빠르게 검증 할 수 있도록 사용자 정의 프로세스를 사용합니다. 일관성은 고품질 AI의 개발에 중요합니다. 이는 높은 직원 유지 (90%)와 생산 분석에 중점을 둔 Ango Hub 설계의 주요 차별화 요소 인 제작 분석에 중점을두고 있습니다.
우리는 독점적 인 Imerit One 교육 플랫폼에 의해 뒷받침되는 자동화, 최적화 및 지식 관리에 지속적으로 투자합니다. 학습 및 개발에 대한 이러한 헌신은 운영상의 우수성을 유발할뿐만 아니라 직원들의 장기 경력 발전을 지원하여 전문 지식과 성장 문화를 장려합니다.
기술과 사회적 영향에있어 의미있는 것을 구축하고자하는 AI 기업가에게 어떤 조언을 하시겠습니까?
AI는 현기증을 빨리 움직이고 있습니다. 기술 스택을 넘어서 고객의 비즈니스에 중요한 것을 이해하기 위해 고객의 말을 듣습니다. 속도, 변화 및 위험에 대한 식욕을 이해하십시오. 초기 고객은 시도해 볼 수 있습니다. 더 큰 고객은 귀하가 여기에 있고 계속 우선 순위를 정할 것임을 알아야합니다. 투명성, 안전 및 책임에 대한 사전 예방 적 접근 방식으로 편안하게 설정하십시오.
또한 공유 가치와 우려 사항에 대한 조정을 보장하기 위해 투자자 및 이사회 구성원을 신중하게 선택하십시오. Imerit에서 우리는 Covid-19와 같은 도전적인시기에 이사회와 투자자들로부터 상당한 지원을 경험했으며, 이는이 조정을 인정합니다.
기술 산업에서 기업가의 성공에 기여하는 주요 특성은 위험을 초래할 수 있습니다. 그들은 수익성 있고 포괄적 인 회사를 구축하는 것을 포함합니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. immer.
게시물 Radha Basu, Imerit의 CEO 및 창립자 – 인터뷰 시리즈 먼저 나타났습니다 Unite.ai.