Surojit Chatterjee é o fundador e CEO da Ema. Anteriormente, ele guiou a Coinbase por um IPO bem-sucedido em 2021 como seu Chief Product Officer e escalou o Google Cellular Adverts e o Google Purchasing para negócios multibilionários como VP e Head of Product. Surojit detém 40 patentes nos EUA e tem um MBA pelo MIT, MS em Ciência da Computação pela SUNY em Buffalo e B. Tech pelo IIT Kharagpur.
Ema é uma funcionária de IA common, perfeitamente integrada à infraestrutura de TI existente da sua organização. Ela foi projetada para aumentar a produtividade, otimizar processos e capacitar suas equipes.
Você pode falar mais sobre a visão por trás da Ema e o que o inspirou a criar um funcionário de IA common?
O objetivo da Ema é claro e ousado: “transformar empresas construindo um funcionário de IA common”. Essa visão decorre da nossa crença de que a IA pode aumentar as capacidades humanas em vez de substituir os trabalhadores inteiramente. Nosso Funcionário de IA Common foi projetado para automatizar tarefas mundanas e repetitivas, liberando funcionários humanos para se concentrarem em trabalhos mais estratégicos e valiosos. Fazemos isso por meio do inovador sistema de IA agêntica da Ema, que pode executar uma ampla gama de tarefas complexas com uma coleção de agentes de IA (chamados de Personas da Ema), melhorando a eficiência e aumentando a produtividade em inúmeras organizações.
Tanto você quanto seu cofundador têm históricos impressionantes em empresas de tecnologia líderes. Como sua experiência passada influenciou o desenvolvimento e a estratégia da Ema?
Nas últimas duas décadas, trabalhei em empresas icônicas como Google, Coinbase, Oracle e Flipkart. E em todos os lugares, eu me perguntava “Por que contratamos as pessoas mais inteligentes e damos a elas empregos tão mundanos?”. É por isso que estamos construindo a Ema.
Antes de cofundar a Ema, fui diretor de produtos da Coinbase e Flipkart e chefe world de produtos para anúncios móveis no Google. Essas experiências aprofundaram meu conhecimento técnico em engenharia, aprendizado de máquina e adtech. Essas funções me permitiram identificar ineficiências nas formas como trabalhamos e como resolver problemas empresariais complexos.
O cofundador e chefe de engenharia da Ema, Souvik Sen, foi anteriormente vice-presidente de engenharia na Okta, onde supervisionou dados, aprendizado de máquina e dispositivos. Antes disso, ele estava no Google, onde foi líder de engenharia para dados e aprendizado de máquina, onde construiu um dos maiores sistemas de ML do mundo, focado em privacidade e segurança – o Belief Graph do Google. Sua experiência, em specific, é uma força motriz para o motivo pelo qual o sistema Agentic AI da Ema é altamente preciso e construído para estar pronto para empresas em termos de segurança e privacidade.
Meu cofundador Souvik e eu pensamos: e se você tivesse um Chef com Estrela Michelin em casa que pudesse cozinhar qualquer coisa que você pedisse? Você pode estar com vontade de comida francesa hoje, italiana amanhã e indiana depois de amanhã. Mas, independentemente do seu humor ou da culinária que você deseja, esse chef pode recriar o prato dos seus sonhos. É isso que a Ema pode fazer. Ela pode assumir o papel de qualquer coisa que você exact na empresa com apenas uma conversa simples.
Ema usa mais de 100 grandes modelos de linguagem e seus próprios modelos menores. Como você garante integração perfeita e desempenho ótimo dessas fontes variadas?
Os LLMs, embora poderosos, ficam aquém em ambientes empresariais devido à sua falta de conhecimento especializado e treinamento específico de contexto. Esses modelos são construídos em dados gerais, deixando-os mal equipados para lidar com as informações proprietárias e diferenciadas que impulsionam as operações comerciais. Essa limitação pode levar a resultados imprecisos, potenciais riscos à segurança de dados e uma incapacidade de fornecer insights específicos de domínio cruciais para a tomada de decisões informadas. Sistemas de IA de agente como o Ema abordam essas deficiências oferecendo uma abordagem mais personalizada e dinâmica. Ao contrário dos LLMs estáticos, nossos sistemas de IA de agente podem:
- Adapte-se a dados e fluxos de trabalho específicos da empresa
- Aproveite vários LLMs com base em requisitos de precisão, custo e desempenho
- Manter a privacidade e a segurança dos dados operando dentro da infraestrutura da empresa
- Fornecer resultados explicáveis e verificáveis, cruciais para a responsabilização empresarial
- Atualize e aprenda continuamente com dados empresariais em tempo actual
- Execute tarefas complexas e multietapas de forma autônoma
Garantimos a integração perfeita dessas fontes variadas usando o modelo de mistura de parâmetros 2T+ de especialistas proprietário da Ema: EmaFusionTM. O EmaFusionTM combina mais de 100 LLMs públicos e muitos modelos personalizados específicos de domínio para maximizar a precisão com o menor custo possível para uma ampla variedade de tarefas na empresa, maximizando o retorno sobre o investimento. Além disso, com essa nova abordagem, a Ema é à prova do futuro; estamos constantemente adicionando novos modelos para evitar a dependência excessiva de uma pilha de tecnologia, tirando esse risco de nossos clientes empresariais.
Você pode explicar como o Generative Workflow Engine funciona e quais vantagens ele oferece em relação às ferramentas tradicionais de automação de fluxo de trabalho?
Desenvolvemos dezenas de Personas de modelo (ou funcionários de IA para funções específicas). As personas podem ser configuradas e implantadas rapidamente por usuários empresariais – sem necessidade de conhecimento de codificação. Em sua essência, as Personas da Ema são coleções de agentes de IA proprietários que colaboram para executar fluxos de trabalho complexos.
Nosso Generative Workflow Engine™ com patente pendente, um pequeno modelo de transformador, gera fluxos de trabalho e código de orquestração, selecionando os agentes e padrões de design apropriados. O Ema aproveita padrões de design de agentes bem conhecidos, como reflexão, planejamento, uso de ferramentas, colaboração multiagente, pesquisa de árvore de agentes de linguagem (LATS), saída estruturada e colaboração multiagente, e introduz muitos padrões inovadores próprios. Com mais de 200 conectores pré-construídos, o Ema integra-se perfeitamente com fontes de dados internas e pode realizar ações em ferramentas para executar efetivamente em várias funções empresariais.
O Ema é usado em vários domínios, desde atendimento ao cliente até jurídico e seguros. Em quais setores você vê o maior potencial de crescimento com o Ema e por quê?
Vemos potencial em todos os setores e funções, pois a maioria das empresas tem menos de 30% de automação em processos e usa mais de 200 aplicativos de software program, o que leva a silos de dados e ações. A McKinsey & Co. estima que a IA generativa pode adicionar o equivalente a US$ 2,6 trilhões a US$ 4,4 trilhões anualmente em ganhos de produtividade (fonte).
Essas questões são exacerbadas em setores regulamentados como saúde, serviços financeiros, seguros, onde a maioria das últimas décadas não ocorreram automações técnicas, pois a tecnologia não period avançada o suficiente para seus processos. É aqui que vemos a maior oportunidade de transformação e estamos vendo muita demanda de clientes nesses setores para alavancar a IA Generativa e a tecnologia como nunca antes.
Como a Ema aborda questões de proteção e segurança de dados, especialmente ao integrar vários modelos e lidar com dados corporativos confidenciais?
Uma preocupação urgente para qualquer empresa que use IA agentic é o potencial de agentes de IA se tornarem desonestos ou vazarem dados privados. A Ema é construída com a confiança em seu núcleo, em conformidade com os principais padrões internacionais, como SOC 2, ISO 27001, HIPAA, GDPR, NIST AI RMF, NIST CSF, NIST 800-171. Para garantir que os dados corporativos permaneçam privados, seguros e em conformidade, a Ema implementou as seguintes medidas de segurança:
- Redação automática e desidentificação segura de dados confidenciais, registros de auditoria
- Monitoramento em tempo actual
- Criptografia de todos os dados em repouso e em trânsito
- Explicabilidade em todos os resultados de saída
Para ir além, a Ema também verifica quaisquer violações de direitos autorais para casos de uso de geração de documentos, reduzindo an opportunity de responsabilidades de PI dos clientes. A Ema também nunca treina modelos nos dados de um cliente para beneficiar outros clientes.
A Ema também oferece opções de implantação flexíveis, incluindo recursos de implantação native para vários sistemas de nuvem, permitindo que as empresas mantenham seus dados em seus próprios ambientes confiáveis.
Quão fácil é para uma nova empresa começar a usar a Ema e como é o processo típico de integração?
O Ema é incrivelmente intuitivo, então é bem fácil começar equipes na plataforma. Usuários empresariais podem configurar Persona(s) do Ema usando modelos pré-criados em apenas alguns minutos. Eles podem ajustar o comportamento do Persona com instruções de conversação, usar conectores pré-criados para integrar com seus aplicativos e fontes de dados e, opcionalmente, conectar quaisquer modelos personalizados privados treinados em seus próprios dados. Uma vez configurados, especialistas da empresa podem treinar sua persona Ema com apenas algumas horas de suggestions. O Ema foi contratado para várias funções por empresas como Envoy International, TrueLayer, Moneyview, e em cada uma dessas funções o Ema já está desempenhando no desempenho humano ou acima dele.
A Ema atraiu investimentos significativos de patrocinadores de alto perfil. O que você acredita ter sido a chave para ganhar uma confiança tão forte dos investidores?
Acreditamos que os investidores podem ver como a plataforma da Ema permite que as empresas usem a Agentic AI de forma eficaz, agilizando as operações para reduções substanciais de custos e desbloqueando novos fluxos de receita em potencial. Além disso, a equipe de gestão da Ema é especialista em IA e tem o conhecimento técnico e os conjuntos de habilidades necessários. Também temos um forte histórico de entrega, confiabilidade e conformidade de nível empresarial. Por fim, os produtos da Ema são diferenciados de qualquer outro no mercado, ela é pioneira nos últimos avanços técnicos em Agentic AI, tornando-nos a escolha excellent para qualquer empresa que queira adicionar IA de última geração às suas operações.
Como você vê a evolução do papel da IA no native de trabalho na próxima década e qual papel a Ema desempenhará nessa transformação?
A missão da Ema é transformar empresas e ajudar cada funcionário a trabalhar mais rápido com a ajuda de agentes precisos e simples de ativar. Nosso funcionário de IA common tem o potencial de ajudar as empresas a executar tarefas em suporte ao cliente, suporte ao funcionário, capacitação de vendas, conformidade, operações de receita e muito mais. Gostaríamos de transformar o native de trabalho permitindo que as equipes se concentrem nos projetos mais estratégicos e de maior valor em vez de tarefas administrativas mundanas. Como pioneira da IA agêntica, a Ema está liderando uma nova period de colaboração entre funcionários humanos e de IA, onde a inovação floresce e a produtividade dispara.
Obrigado pela ótima entrevista. Os leitores que desejarem saber mais devem visitar o Ema.
