Dabei Mit Daten führen In dieser Sitzung tauchen wir in die Reise von Anand Ranganathan ein, einem Visionär in den Bereichen KI und maschinelles Lernen. Von seinen Anfängen bei IBM bis hin zur Mitgründung innovativer Startups wie Unscramble und 1/0 gibt Anand Einblicke in die Herausforderungen, Transformationen und die Zukunft der KI. Entdecken Sie mit uns seine unternehmerischen Erfahrungen, die Auswirkungen von Deep Studying und seine Imaginative and prescient für die Zukunft der KI und ihrer Anwendungen.
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Wichtige Erkenntnisse aus unserem Gespräch mit Anand Ranganathan
- Das Gleichgewicht zwischen symbolischer KI und Deep Studying ist der Schlüssel für präzises Denken in bestimmten Bereichen.
- Der Aufstieg des Deep Studying erfordert Agilität bei der Produktentwicklung und den Marktstrategien.
- KI-Dienstleistungsunternehmen konzentrieren sich mehr auf Kundenbeziehungen und maßgeschneiderte Lösungen als Produktunternehmen.
- Agentische Arbeitsabläufe werden die KI-Integration verändern, aber die Grenzen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI müssen klar sein.
- Für KI/ML-Karrieren sind Domänenkenntnisse und das Bleiben auf dem Laufenden für den Erfolg von entscheidender Bedeutung.
- Die Zukunft der KI wird die Softwareentwicklung neu gestalten und erfordert kontinuierliches Lernen und Anpassung.
- Domänenkenntnisse sind von entscheidender Bedeutung, da KI generische Software program-Engineering-Rollen durcheinander bringt.
Schauen wir uns die Particulars unseres Gesprächs mit Anand Ranganathanl an!
Wie begann Ihre Reise in die KI- und ML-Branche und wie waren die Anfänge für Sie?
Meine Reise in die KI begann mit meiner Doktorarbeit an der College of Illinois, wo ich mich mit der Schnittstelle zwischen KI und verteilten Systemen befasste. Damals ging es bei der KI eher um symbolisches oder logisches Denken, ganz anders als heute. Ich habe an der KI-Planung gearbeitet, bei der es darum geht, die Welt mithilfe einer Reihe von Aktionen von einem Zustand in einen anderen zu überführen. Nach meiner Promotion wechselte ich zu IBM Analysis, wo ich mich mit Huge-Knowledge-Problemen befasste und Teil des Groups battle, das das Stream-Processing-Angebot von IBM aufbaute. Es battle eine Ära, die von klassischer KI dominiert wurde, aber als Deep Studying in den 2010er Jahren an Bedeutung gewann, veränderte sich das Feld dramatisch.
Was hat Sie motiviert, IBM zu verlassen und Ihr eigenes Unternehmen zu gründen?
Nach einem Jahrzehnt bei IBM wollte ich unbedingt interessante Probleme angehen, die ich in der Branche erkannte. Das Treffen mit den richtigen Leuten, die meine Imaginative and prescient teilten, und das Erkennen einer Marktchance waren für mich der Auslöser für die Mitgründung meines ersten Startups, Unscramble. Unser Ziel battle es, bei der Lösung von Herausforderungen flexibel und innovativ zu sein, was eine andere Erfahrung als im Unternehmensumfeld bei IBM battle.
Können Sie die beiden unterschiedlichen Probleme erklären, auf die sich Unscramble konzentrierte, und wie sie miteinander verbunden waren?
Unscramble befasste sich zunächst mit Problemen beim Echtzeit-Streaming von Daten, insbesondere im Telekommunikationssektor. Dann wurde uns klar, dass auch eine Analyse historischer Daten erforderlich battle. Obwohl die Domänen unterschiedlich waren, bestand die zugrunde liegende Gemeinsamkeit in Abfragen zu strukturierten Daten und Triggern zu Streaming-Daten. Unsere Lösungen reichten von Abfragen in natürlicher Sprache in Datenbanken bis hin zur Definition von Marketingkampagnen in Echtzeit über eine Schnittstelle in natürlicher Sprache.
Wie hat sich der Aufstieg des Deep Studying auf Ihre Produkte bei Unscramble ausgewirkt?
Der Aufstieg des Deep Studying battle erheblich, insbesondere für unser Übersetzungsprodukt von natürlicher Sprache in SQL. Wir mussten unsere Techniken weiterentwickeln, da Deep-Studying-Modelle immer besser mit solchen Aufgaben umgehen konnten. Als schließlich fein abgestimmte SQL-Generierungsmodelle auftauchten, battle klar, dass der Raum gestört wurde. Wir prüften bereits eine Ausstiegsstrategie und der Zeitpunkt für den Verkauf des Produkts passte, bevor die Störung zu groß wurde.
Was sind die Unterschiede zwischen der Führung eines Produktunternehmens wie Unscramble und eines Dienstleistungsunternehmens wie 1by0?
Bei der Leitung eines Produktunternehmens geht es darum, zu präsentieren, was man hat, und es an die Bedürfnisse der Kunden anzupassen, während es bei einem Dienstleistungsunternehmen darum geht, das Drawback des Kunden zu verstehen und die richtige Lösung zu entwickeln. Bei 1by0 konzentrieren wir uns mehr auf Konto- und Projektmanagement, Zertifizierungen und die Pflege enger Partnerschaften mit Anbietern wie AWS und Databricks. Es ist ein anderer Weg, mit einem stärkeren Schwerpunkt auf Kundenbeziehungen und der Bereitstellung maßgeschneiderter Lösungen.
Wenn Sie über Ihre unternehmerische Reise nachdenken: Was sind einige wichtige Erkenntnisse und Dinge, die Sie anders machen könnten?
Eine wichtige Erkenntnis ist die Steadiness zwischen der Bewältigung interessanter Probleme und der Fokussierung auf die Marktnachfrage. Bei Unscramble gaben wir manchmal interessanten Herausforderungen Vorrang vor der Marktfähigkeit, was zwar intellektuell zufriedenstellend, aber nicht immer optimum für das Startup-Wachstum battle. Im Dienstleistungsbereich besteht die Herausforderung darin, zu entscheiden, wie viel in explorative Lösungen im Vergleich zu sichereren, intestine verstandenen Lösungen investiert werden soll.
Wie stellen Sie sich die Zukunft der KI vor, insbesondere im Kontext symbolischer KI und Deep Studying?
Ich glaube, dass ein Gleichgewicht zwischen symbolischer KI und Deep Studying erforderlich ist, insbesondere in Bereichen, die präzises Denken erfordern, wie etwa in der Medizin. Während LLMs ihre Denkfähigkeiten verbessern, besteht immer noch Bedarf an nachweisbarem und genauem Wissen, das symbolische KI liefern kann. Durchbrüche bei der Vereinfachung des Aufbaus von Wissensdatenbanken könnten der Schlüssel zur Weiterentwicklung der symbolischen KI sein.
Welche Traits sehen Sie in der nahen Zukunft im Bereich KI und wie sehen Sie die Entwicklung der Agenten-Workflows?
Agenten-Workflows gewinnen an Bedeutung und werden dies auch weiterhin tun. Sie bieten eine Möglichkeit, KI nahtloser in den Arbeitsalltag zu integrieren. Allerdings ist die Grenze zwischen menschlicher und KI-Zusammenarbeit immer noch unklar. Die Entscheidung, wann KI automatisch Maßnahmen ergreifen kann und wann ein Mensch einbezogen werden muss, wird von entscheidender Bedeutung sein. Ich sehe auch, dass KI immer stärker in die Softwareentwicklung integriert wird und sich die für Softwareentwickler erforderlichen Fähigkeiten verändern.
Welchen Rat würden Sie denjenigen geben, die gerade ihre Karriere im Bereich KI und ML beginnen?
Konzentrieren Sie sich neben technischen Fähigkeiten auch auf den Erwerb von Fachwissen auf dem Gebiet. Fachwissen ist weniger anfällig für Störungen und kann Ihre technischen Fähigkeiten ergänzen. Bleiben Sie über Fortschritte in der KI auf dem Laufenden und experimentieren Sie mit verschiedenen Instruments und Frameworks, um Ihre Effektivität zu steigern. Da es sich um ein sich schnell veränderndes Feld handelt, ist kontinuierliches Lernen unerlässlich.
Schlussbemerkung
Anand Ranganathans Reise spiegelt die rasante Entwicklung und das Potenzial der KI wider. Von IBM bis hin zu bahnbrechenden Startups unterstreicht seine Geschichte die Bedeutung von Anpassungsfähigkeit, Fachwissen und der Steadiness zwischen Innovation und Marktanforderungen. Während KI Branchen umgestaltet, unterstreichen seine Erkenntnisse die entscheidende Rolle der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI und kontinuierlichem Lernen. Die Zukunft der KI ist spannend und Führungskräfte wie Anand ebnen den Weg für transformative Fortschritte.
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