RapidCanvas, yapay zeka projeleri için veri görevlerinin %70’ini nasıl otomatikleştiriyor?

ChatGPT ortaya çıktığından beri işletmeler tamamen yapay zeka ve bunun kritik iş zorluklarını çözmelerine nasıl yardımcı olabileceğiyle ilgileniyor. Her şey, kullanıcıların yanıtları ve bilgileri hızlı bir şekilde bulmasına olanak tanıyan büyük dil modeli (LLM) destekli sohbet robotları ve arama araçlarıyla başladı. Ancak trend artık bileşik modele kaydı Yapay zeka ajanları — çok adımlı muhakeme yürütme ve destek bildirim yönetimi, e-postalara yanıt verme ve rezervasyon yapma gibi görevleri yerine getirme kapasitesine sahip sistemler.

Salesforce, yapay zeka ajanları dalgasını şu şekilde tetikledi: AgentForce’un duyurusu birkaç ay önce. Artık bu sistemler kurumsal yığının derinliklerine doğru ilerliyor. Konuyla ilgili örnek: RapidCanvasTeksas merkezli bir girişim olan , bağlama duyarlı yapay zeka aracılarının, özel yapay zeka dağıtımı sırasında veri görevlerinin %70’ini otomatikleştirebileceğini iddia ediyor.

Şirket, acente tabanlı platformunun genişlemesini daha da hızlandırmak için A serisi sermaye olarak 16 milyon dolar topladı. Aslında PayPal, Suzlon ve MTE Thomson gibi kuruluşlar bunu zaten iş akışlarında kullanıyor, değer elde etme süresini on kat hızlandırıyor ve uygulama maliyetlerini %80’e kadar azaltıyor.

RapidCanvas AI aracıları, AI dağıtımındaki darboğazları ele alıyor

Bir yapay zeka projesini yürütürken kuruluşlar genellikle teknoloji nedeniyle çıkmaza girer yetenek eksikliği (yüksek talep nedeniyle). Yetenekli mühendisleri veya dışarıdan danışmanları işe almayı başarsalar bile, bu ekiplerin kodlama ve kodlama için çok fazla zaman harcaması gerekir. veri bilimi Veri varlıklarının entegrasyonundan bunların hazırlanmasına, dönüştürülmesine ve modellenmesine ve alt kullanım senaryolarının üretimine kadar görevler. Bu, uygulamayı birkaç ay uzatarak yatırım getirisini ve iş büyümesini etkiler.

Bunu düzeltmek için, risk stratejisi ve mimarisinden sorumlu eski PayPal yöneticileri Rahul Pangam ve Uttam Phalnikar, RapidCanvas’ı başlatmak için bir araya geldi.

“RapidCanvas ile hedefimiz, işletmelerin teknik uzmanlardan oluşan ekiplere ihtiyaç duymadan güvenilir, özelleştirilebilir yapay zeka çözümleri oluşturma biçiminde devrim yaratmak; Pangam, VentureBeat’e verdiği demeçte, platformumuz, AI Temsilcileri ile döngüdeki bir uzmanı birleştiren hibrit bir yaklaşım kullanarak iş ve operasyon ekiplerini güçlendiriyor.

RapidCanvas’ın platformu özünde kuruluşlara, veri alımı, orkestrasyon ve hazırlıktan analizlerin, uygulamaların, işlem hatlarının, otomasyonun ve modellemenin etkinleştirilmesine kadar çeşitli veri mühendisliği ve bilim görevlerini yerine getirmek için doğal dilde yönlendirilebilen içeriğe duyarlı yapay zeka aracıları sağlar.

Pangam’a göre temsilciler, istemlerini doğrudan (kullanıcılar tarafından beslenen iş terminolojileri) ve bağlantılı sistemlerden (CRM’ler, veri platformları, destek bildirim sistemleri) toplanan bağlamsal bilgilerle zenginleştirerek bu görevleri kullanıcılar adına yürütürler. Ayrıca, görevin en iyi şekilde yürütülmesini sağlamak için kullanıcının çözmeye çalıştığı sorunun yanı sıra önceki projelerden toplanan bağlamı da dikkate alır.

Pangam’a göre bu, işletmelerin veri görevlerinin %70’e kadarını insanlardan daha hızlı ve daha uygun maliyetli bir şekilde gerçekleştirmesine olanak tanıyor. Ayrıca söz konusu uygulamayı dağıtmak için hazırlanan verileri görsel bir tuvalle birlikte kullanabilirler.

Ama sorun şu ki. Teklif, veri mühendisleri gibi teknik yeteneklere olan bağımlılığı azaltırken, onların ihtiyaçlarını ortadan kaldırmaz. Sistem tasarımı, hipotez testi ve problem çözme gibi konuları kapsayan iş akışındaki işin geri kalan %30’u insan uzmanlara gidiyor. Pangam, daha önce 10 uzman mühendis çalıştıran bir şirketin, yapay zeka projeleri oluşturmak için RapidCanvas aracılarını kullanırken yalnızca bir veya iki uzman mühendise ihtiyaç duyacağını söylüyor.

Almak DataRobot, Dataiku’dur

RapidCanvas, önde gelen oyuncuların beğenisini kazanıyor Veri RobotuDataiku, Palantir ve Alteryx. Ancak şirket, insan-acente hibrit yaklaşımının önemli bir farklılaştırıcı unsur olduğunu söylüyor.

Pangam, “Eski veri bilimi makine öğrenimi sağlayıcılarının herhangi birinde, kodlayıcı olmayanlar için uçtan uca yapay zeka çözümleri oluşturmanın birincil yolu, kodsuz şablonlar kullanmaktır” diye açıkladı. “Örneğin, iki veri kümesini birleştirmek istersem kullanıcı arayüzünden ‘birleştirme’ şablonunu seçmem, veri kümeleri eklemem, dizin için hangi sütunların eşleşeceğini bildirmek için birleştirme koşullarını seçmem, birleştirme türünü ayarlamam ve ardından çıktı sütunlarını tanımlamam gerekiyor. Öte yandan, RapidCanvas ile kullanıcı, aracıya iki belirli veri kümesini birleştirme talimatını verir ve aracı, bunları birleştirmek için kodu otomatik olarak oluşturur. Bunun nedeni, aracının tablo türü, dizin ve şema, boyut, birleştirme türleri, veri türleri vb. gibi önceki bağlamlara zaten sahip olmasıdır.”

Ayrıca CEO, şirketin aboneliğinin bir parçası olarak bir insan uzmanı sunduğunu belirtti. Bu kişi bir danışman olarak çalışarak kilit karar noktalarında ekiplere fikir konusunda yardımcı olmanın yanı sıra karmaşık operasyonların gerçekleştirilmesi, sonuçların doğrulanması ve sektördeki en iyi uygulamaların anlaşılması konusunda destek sağlar. Kullanıcılar, insan uzmanlarının desteklediği bu planı veya kullanıcı başına sabit bir aylık ücret karşılığında yalnızca self servis platform teklifini tercih edebilir.

Fortune 200 şirketleri de dahil olmak üzere imalat, perakende, altyapı ve finansal hizmetler alanlarındaki birçok kuruluş, yapay zeka geliştirme hatları için RapidCanvas’ı benimsemeye başladı. Şirketin ilk müşterileri arasında PayPal, SFR, Suzlon, AutoFi ve MTE Thomson yer alıyor.

Şirket ileriye dönük olarak müşteri tabanını büyütmeyi ve çoklu aracılı, döngüdeki insan destekli bir kurulumda karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmek ve basitleştirmek için birlikte çalışabilmelerini sağlamak amacıyla yapay zeka aracılarını daha da geliştirmeyi planlıyor.