本傑明·哈維（Benjamin Harvey）博士具有數據科學和人工智能的經驗，具有學術界，政府和私營部門的背景。作為AI平方的首席執行官和創始人，他監督了一個團隊，致力於將AI和機器學習整合到基於Web的應用程序中。
AI Squared旨在通過將AI生成的見解集成到關鍵任務業務應用和日常工作流程中來支持AI的採用。
是什麼促使您找到了AI平方，您的目標是解決什麼問題？
在NSA的背景下，我親眼目睹了將近90％的AI模型從未進行過生產，我建立了AI平方，以解決AI開發與現實世界部署之間的關鍵差距。許多AI解決方案在研究環境中仍保持孤立，未能集成到操作工作流程中，從而大大限制了它們的潛在影響。 AI平方通過提供一個直觀的平台來簡化此過程，該平台使企業無需大量的工程資源即可將AI無縫嵌入其現有應用程序中。通過彌合這一差距，我們使組織能夠釋放AI的全部潛力，從而提高了整個行業的決策和運營效率。
啟動AI平方的最大挑戰是什麼？自2021年以來，該公司如何發展？
啟動AI平方的最大挑戰是開發一種解決方案，該解決方案簡化了AI的採用，同時保持了企業規模應用所需的靈活性。由於技術複雜性，資源限制和基礎架構限制，組織經常努力將AI集成到工作流程中。根據我的經驗，我在政府和私營部門領導的AI計劃中，我確保了AI平方通過增強無代碼/低代碼解決方案，擴大行業範圍並將尖端AI研究集成到我們的平台中，以應對這些挑戰。如今，AI Squared為企業提供了有效部署AI的易於訪問且可擴展的方式，從而改變了組織如何利用AI來實現運營成功。
您在學術和研究方面的背景如何塑造AI平方的任務？
我在約翰·霍普金斯（Johns Hopkins）和美國國家安全局（NSA）等機構的研究致力於將AI應用於網絡安全，數據分析和決策情報方面的複雜問題。這種經驗使我對AI實施的力量和挑戰都深表感謝。在AI Squared，我們的任務是彌合AI研究與現實世界應用之間的鴻溝，以確保企業可以從最新的AI進步中受益，而無需深入的技術專業知識。通過利用我在學術界和政府AI研究中的背景，我們專注於使AI更容易訪問，實用和負責任，幫助組織利用AI-Driven Insiven Insights推動有意義的變化。
為什麼將AI洞察到關鍵的業務應用程序中？
許多人工智能項目之所以失敗，是因為在儀表板或分析平台中保持隔離，需要在採取行動之前進行手動解釋。這延遲了決策，並減少了AI計劃的總體影響。 AI Squared將AI洞察力直接嵌入到業務應用程序中，以確保員工可以在無需離開工作流程的情況下對實時洞察力採取行動。無論是優化客戶互動，改善供應鏈操作還是增強網絡安全度量，將AI嵌入業務應用程序中，可以最大程度地提高效率，提高用戶的採用並顯著提高投資回報率（ROI）。
AI平方流線AI如何部署？
將AI模型部署到生產環境中通常需要廣泛的工程，集成和基礎設施開發，這可能是耗時且昂貴的。 AI平方通過提供無代碼/低代碼平台來消除這些瓶頸，該平台允許企業無縫地部署AI中的AI。我們的平台使業務用戶能夠利用AI驅動的見解，而無需編寫複雜的代碼或管理基礎架構。通過簡化部署並減少技術障礙，AI平方加速了時間價值，使企業能夠在沒有不必要的延遲的情況下快速實現AI的好處。
為什麼無代碼/低代碼集成必不可少？
無代碼/低代碼集成對於大規模採用AI是必不可少的，因為它使對AI的訪問民主化，使領域專家和業務領導者不需要專門的AI工程師，才能實現AI。 AI專家的短缺通常會減慢實施和創新，從而依賴技術團隊。 AI平方通過提供一個直觀平台來降低這種依賴，該平台允許非技術用戶有效地集成和利用AI模型。這加快了各個行業的AI採用，使AI更容易獲得，並確保組織可以利用AI來推動更好的業務成果，而不會遇到不必要的技術障礙。
AI平方的數據應用程序如何轉換AI部署？
數據應用程序是AI平方內的關鍵創新，它提供了一種輕巧而靈活的方式，可以將AI Insight直接集成到業務應用程序中。許多組織在AI部署方面進行努力，因為他們的模型需要與現有軟件系統進行廣泛集成。數據應用程序通過將AI驅動的見解作為模塊化組件來消除這一挑戰，可以輕鬆地將其添加到現有工作流中。我在NSA的經驗增強了使AI洞察力易於獲得和可行的重要性，這就是為什麼AI Squared的數據應用程序旨在提供實時的，文本的情報，從而增強了整個行業的決策，而無需進行廣泛的重新訓練或基礎設施更改。
AI平方如何確保AI模型保持有效？
AI模型需要持續監視和優化，以保持其在動態環境中的準確性和有效性。 AI平方提供實時監控，反饋循環和性能跟踪，以幫助企業隨著時間的推移微調AI應用程序。我們的平台允許組織跟踪模型性能，檢測漂移並實現自動反饋機制，這些機制可以根據現實世界數據提高AI準確性。這樣可以確保AI模型保持可靠，並繼續提供高價值見解，防止退化並確保企業取得可持續的AI驅動成功。
AI平方的反向ETL如何改善AI驅動的決策？
反向ETL是AI採用的改變遊戲規則，因為它可以確保AI生成的見解不會被困在數據倉庫或儀表板中，而是被積極地推入運營系統，可以推動實時決策。 AI平方的反向ETL解決方案將AI洞察力直接集成到前線應用程序中，消除數據筒倉並使企業能夠在智能上行動而無需在工具之間切換。例如，AI驅動的客戶見解可以嵌入CRM系統中，從而為銷售團隊提供實時建議。通過反向ETL操作AI，AI平方確保企業可以完全利用AI驅動的情報的價值。
AI平方如何確保負責的AI部署？
確保道德和負責的AI部署是AI平方的重中之重。隨著人工智能變得更加普遍，必須解決對偏見，透明度和解釋性的關注，以維持對AI驅動決定的信任。 AI平方結合了高級偏見檢測，解釋性工具和治理框架，以確保AI模型產生公平且可解釋的結果。我們的平台為AI決策過程提供了透明度，幫助企業遵守道德準則和監管要求。通過優先考慮負責任的AI部署，我們幫助組織建立對AI解決方案的信任，同時減輕與偏見或不透明算法相關的風險。
AI平方的下一步是什麼？
AI Squared專注於通過增強的自動化，更深的監視功能和更多無縫的企業集成來擴展其平台。隨著企業繼續大規模接受AI，我們致力於使AI採用更加無摩擦和影響力。我們的路線圖包括AI驅動自動化的進步，改進的監視工具以跟踪AI性能，以及更廣泛的集成功能，以支持各種業務應用程序。通過呆在AI創新的最前沿，AI Squared將繼續通過提高效率，智能和業務增長的最先進的解決方案來增強組織的能力。
感謝您的出色採訪，希望了解更多的讀者應該訪問AI平方。
