Chris Mahl es presidente y director ejecutivo de Pryon. Con más de dos décadas de experiencia en algunas de las compañías de software program empresariales más conocidas del mundo, Chris se especializa en escalar estrategias operativas y de acero para las compañías de tecnología en todas las etapas de crecimiento.
Pryon Proporciona una ruta confiable, segura y comprobada para implementar la IA generativa en las empresas. Los mejores motores de ingestión y recuperación de Pryon se pueden combinar con LLM generativos para implementar la generación de recuperación y una generación de segura y de forma segura respuestas precisas, instantáneas y verificables a escala empresarial.
Utilizando la tecnología de recuperación líder en la industria, Pryon Rag Suite extrae respuestas de forma segura de todas las formas de contenido, incluidos audio, imágenes, texto y video, almacenados en una gran cantidad de fuentes. Los productos de Pryon son intuitivos de usar, accesibles a través de API desde cualquier sistema, y pueden implementarse en cuestión de semanas en la nube o native.
Pryon se centra en la generación de recuperación aumentada (RAG). ¿Puede explicar cómo su enfoque para la recuperación difiere de otros sistemas de gestión de conocimiento y búsqueda de IA?
El enfoque de Pryon para la recuperación se destaca porque nuestro motor de recuperación puede acceder al contenido en tiempo actual desde diversas fuentes como PDF, imágenes, páginas net y movies mientras mantiene la privacidad de los datos sin dependencias externas. Hemos combinado la búsqueda semántica con una atribución de datos granulares para lograr más del 90% de precisión de recuperación. A diferencia de muchos sistemas, el nuestro escala de manera efectiva para organizaciones grandes, lo que permite a los equipos tomar decisiones rápidas y precisas basadas en su base de conocimiento existente.
El motor Pryon Ingestión está diseñado para estructurar grandes cantidades de contenido multimodal. ¿Qué hace que su proceso de ingestión sea único y cómo mejora la precisión de la recuperación?
La ingestión de Pryon puede manejar contenido multimodal, extrayendo respuestas de audio, imágenes, texto y video en varias fuentes. Esto aborda el problema basic de los datos desconectados en las empresas. Con datos no estructurados que crecen más del 50% anualmente, nuestro motor de ingestión transforma la información dispersa en un conocimiento estructurado y procesable. El proceso está diseñado para la seguridad y la privacidad, manteniendo protegidos los datos empresariales confidenciales mientras lo hace inmediatamente útil.
Su motor de recuperación promete respuestas instantáneas, precisas y verificables. ¿Cómo garantiza Pryon precisión y minimiza las alucinaciones al extraer información?
Pryon garantiza la precisión y minimiza las alucinaciones a través de varios mecanismos. Nuestra tecnología combina la búsqueda semántica con la atribución de datos granulares, lo que significa que las respuestas se remontan a sus fuentes específicas. Esta atribución es crítica para la verificación. El sistema accede al contenido en tiempo actual desde fuentes originales en lugar de depender de bases de conocimiento potencialmente desactualizadas o incompletas. Esta conexión directa con los materiales fuente, junto con nuestra alta precisión de recuperación (más del 90%), cut back significativamente el riesgo de alucinaciones que afectan a muchos sistemas de IA generativos.
¿Cómo maneja Pryon las actualizaciones en tiempo actual de la información, especialmente en entornos dinámicos como el gobierno, la energía y la atención médica?
Pryon garantiza el acceso en tiempo actual a la información más actualizada a través de la sincronización versatile de contenido a pedido. Los usuarios pueden activar sincronizaciones de contenido según sea necesario a través de nuestro portal de administración o automatizar actualizaciones utilizando nuestro Sync-API de forma programada, ya sea semanalmente, diariamente o incluso por hora, dependiendo de las necesidades operativas. Nuestro proceso de verificación delta optimiza la eficiencia al actualizar solo el contenido cambiado, asegurando la recuperación de conocimiento rápida, precisa y eficiente en recursos en entornos críticos de la misión como el gobierno, la energía y la atención médica.
Pryon trabaja con el gobierno y las agencias de defensa. Si bien los detalles a menudo se clasifican, ¿puede discutir un caso de uso en el que su IA mejoró significativamente la toma de decisiones o la eficiencia operativa?
Pryon trabaja con una variedad de agencias de defensa e inteligencia, incluido el Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea (AFRL) y la Jefe de la Oficina de Inteligencia Digital y Synthetic (CDAO), para ayudar a optimizar las operaciones y permitir una toma de decisiones más rápida y más informada.
Un ejemplo poderoso es nuestra colaboración con la oficina de transformación digital del Departamento de la Fuerza Aérea (DAF DTO). Este equipo apoya al private de adquisición y sostenimiento que a menudo necesitan encontrar información crítica enterrada en cientos de miles de páginas net y documentos. Juntos, lanzamos DTO Wingman, un asistente de IA que ofrece respuestas precisas y en tiempo actual a preguntas complejas, completas con la atribución de la fuente.
En lugar de buscar manualmente documentos o regulaciones de políticas, los usuarios simplemente pueden hacer preguntas como: “¿Qué estoy autorizado a comprar con mi tarjeta de viaje?” o “¿Cuál es el código de construcción digital y cómo se relaciona con las adquisiciones?” La IA devuelve respuestas precisas e incluso ayuda a generar informes y materiales de presentación rápidamente.
Al dar acceso inmediato al private de la Fuerza Aérea y la Fuerza Espacial a respuestas confiables, DTO Wingman está ayudando a los equipos a trabajar de manera más eficiente y brindando una guía confiable y oportuna para el private superior y los tomadores de decisiones.
Tu trabajo en ciencias de la vida menciona la investigación asistida por AI. ¿Cómo ayuda al sistema de Pryon a los investigadores a navegar en vastos conjuntos de datos como repositorios de investigación de PubMed o privado?
El sistema de Pryon ayuda a los investigadores a navegar en vastos conjuntos de datos como repositorios de investigación de PubMed o privado a través de varias capacidades clave.
Calidad de investigación mejorada:
- Error humano reducido: La recuperación sistemática de datos actualizados garantiza menos artículos perdidos o evidencia pasada por alto.
- Respaldado por evidencia: Cada respuesta se basa en la literatura authentic, fomentando conclusiones basadas en datos, se remonta a la oración de la que proviene.
Protección sobre contenido altamente wise:
- Confidencialidad: Mantiene controles de acceso estrictos y cifrado de datos, esencial para conjuntos de datos patentados o relacionados con el paciente.
- Cumplimiento: Con los datos regulados bajo regulaciones como HIPAA o GDPR, los investigadores pueden confiar en que la información confidencial está protegida.
Para el servicio al cliente y las ventas, ¿cómo se compara la IA de Pryon con las soluciones tradicionales de chatbot y CRM en términos de aumentar la eficiencia y reducir la carga de soporte?
El servicio al cliente/interacciones de ventas generalmente tiene que equilibrar la precisión y la flexibilidad de sus soluciones de chatbot/CRM. Dado que dar una respuesta incorrecta a un cliente es inaceptable y puede tener implicaciones legales, muchos proveedores de chatbot y las soluciones de IA conversacionales tradicionales optan por limitar la flexibilidad de la solución con las duras interacciones deterministas de ‘Preguntas frecuentes’.
Este es un dolor para el proveedor, que requiere una codificación guide de respuestas específicas a preguntas comunes, y proporciona una experiencia deficiente para el cliente, que tiene la interfaz de un chatbot, pero una experiencia completamente rigid que apenas es diferente de leer un las preguntas frecuentes. Otros proveedores optan por tratar de usar una experiencia generativa más versatile con menos límites en el LLM, sin embargo, debido a la falta de recuperación precisa, esto implica rellenar catálogos de productos completos o páginas net en la ventana de contexto de la LLM, disminuyendo la precisión de la producción, potencialmente desastramente.
El arte y la ciencia del trapo se trata de maximizar la señal (verdad) y minimizar el ruido (contexto irrelevante que a menudo confunde a la LLM). La precisión de la recuperación de Pryon, capaz de obtener una respuesta de nivel de oración específica en todos sus documentos significa que el servicio al cliente y las ventas ya no tienen que comprometer la precisión de la flexibilidad.
¿Cuáles ves como los mayores desafíos en la adopción de AI empresarial hoy, particularmente con sistemas basados en trapo?
Si bien ciertamente es algo que encontramos en nuestras propias interacciones con el mercado, también se reconoce cada vez más que ‘datos listos para AI’ (o la falta de ellas) es el punto de falla más grande para las implementaciones de IA.
- El 91% de los ejecutivos en una Encuesta de Revisión de Negocios de Harvard dijo que una base de datos confiable es esencial para una implementación exitosa de IA.
- McKinsey descubrió que el 70% de las iniciativas de Genai enfrentan desafíos relacionados con los datos, con solo el 1% de los datos importantes de una empresa reflejados en los modelos actuales.
- El Wall Road Journal citó la confiabilidad como la preocupación número 1 para la adopción del agente de IA, un tema estrechamente vinculado a la calidad y la accesibilidad de los datos.
- Gartner identificó la falta de datos listos para Genai como la razón principal para las implementaciones fallidas.
Los datos listos para AI van más allá de solo vectorizar los documentos de sus palabras: se trata de unificar sus fuentes aisladas, trabajar con formatos complejos como entradas multimodales, limpiar sus datos, mejorar sus datos, llevarlo a un formato con los que puede trabajar, mancharlo en el nivel correcto de granularidad para mantener la precisión óptima y mantener los costos bajos, indexarlo de manera inteligente, conectarlo a un sistema de retraso, and so forth., and so forth., and so forth., and so forth., and so forth., and so forth., and so forth.
Estos son grandes desafíos que requieren competencias y herramientas dedicadas, en una encuesta a los constructores de trapo que desarrollan soluciones dentro de grandes empresas que Pryon realizó, la preparación de datos se clasificó como la parte número uno más costosa, que devour mucho tiempo y técnicamente desafiante de la construcción, seguida de cerca por la recuperación de información.
¿Cómo diferencia la suite RAG de Pryon de Enterprise Options ofrecidas por Microsoft, Google o OpenAI?
La diferenciación específica varía de un jugador a otro, pero a un alto nivel los grandes jugadores tecnológicos se centran en ser la ‘interfaz’ para la IA en el trabajo. Pryon se centra en un nivel más basic de la pila: la capa de conocimiento. Pryon resuelve los problemas profundos de preparación y recuperación de datos, mientras que los grandes jugadores tecnológicos se centran en proporcionar soluciones de IA amplias que pueden servir a algunos casos simples de uso de trapo, pero a menudo se desmoronan como las complejidades de la vida actual de los casos de uso empresarial y gubernamental. Pryon también puede ser complementario con estos sistemas, con el contenido generado por Copilot, Gemini o GPT que se enchufa a la capa de conocimiento de Pryon para organizarse y prepararse para su uso mediante aplicaciones y agentes aguas abajo.
Con las regulaciones de IA que evolucionan, como la Ley de AI de la UE y las directrices de IA de EE. UU., ¿Cómo aborda Pryon el cumplimiento y el uso ético de IA?
A medida que las regulaciones de IA evolucionan a nivel mundial, Pryon sigue comprometido con el cumplimiento y el despliegue ético de IA. Nuestro enfoque se alinea con marcos como la Ley de AI de la UE, las directrices de IA de EE. UU. Y los principios responsables de IA (RAI) del Departamento de Defensa, asegurando que nuestras soluciones de IA sean confiables, transparentes y gobernables. A través del cumplimiento del marco RAI Defend, integramos una evaluación rigurosa, la trazabilidad y el monitoreo continuo a través del ciclo de vida de la IA, priorizando la seguridad, la equidad y el rendimiento. Al incorporar estas mejores prácticas en nuestra metodología de despliegue, Pryon faculta a las organizaciones para aprovechar la IA de manera responsable mientras cumple con los más altos estándares regulatorios y éticos.
Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar Pryon.
