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L’intelligenza artificiale si sta facendo strada in molti settori del settore bancario e fintech, ma un’area in cui ha già un forte punto d’appoggio è l’individuazione della criminalità finanziaria. E qui ci sono alcune aziende che stanno facendo cose nuove e innovative con questa tecnologia AI.

Il mio prossimo ospite nel podcast Fintech One-on-One è Adam Famularo, CEO di Lavoro Fusion. La sua azienda ha creato questi lavoratori digitali AI che sono integrati nella forza lavoro di una banca o fintech. Si tratta di veri e propri assistenti digitali che hanno preso vita da WorkFusion.

In questo podcast imparerai:

• Ciò che ha attratto Adam verso il ruolo di CEO presso WorkFusion.
• Come descrive l'azienda oggi.
• Come operano i loro lavoratori digitali AI e i diversi ruoli lavorativi che ricoprono.
• Una spiegazione dei casi d'uso per questi lavoratori digitali.
• Come hanno formato i lavoratori digitali.
• Come le banche stanno aumentando questi lavoratori digitali con la loro forza lavoro.
• Che tipo di feedback hanno ricevuto umanizzando i loro modelli di intelligenza artificiale.
• Cosa è coinvolto nel processo di onboarding.
• Dove i lavoratori digitali dell'IA si inseriscono nel loro software principale.
• Le tipiche organizzazioni che utilizzano WorkFusion oggi.
• Un paio di Custodie studi dalle banche che utilizzano il loro software.
• Quanto dipendono dagli LLM e dalla Gen AI.
• Come riducono il rischio di errori o allucinazioni.
• Come sarà tutto questo tra cinque anni.
• In che modo ciò influirà sui lavoratori umani che interagiscono con i lavoratori dell'intelligenza artificiale.

Leggi una trascrizione della nostra conversazione qui sotto.

Pietro Renton  00:01

Benvenuti al podcast Fintech One-on-One. Questo è Peter Renton, presidente e co-fondatore di Fintech Nexus. Faccio questo programma dal 2013, il che lo rende il programma di interviste individuali più longevo di tutto il fintech. Grazie mille per esserti unito a me in questo viaggio.

Pietro Renton  00:27

Prima di iniziare, voglio ricordarti che Fintech Nexus è ora una società di media digitali. Abbiamo venduto la nostra attività di eventi e siamo concentrati al 100% sull'essere la principale società di media digitali per il fintech. Che cosa significa questo per te? Ora puoi interagire con una delle più grandi comunità fintech, oltre 200,000 persone, attraverso una varietà di prodotti digitali, webinar, white paper approfonditi, podcast, e-mail, pubblicità e molto altro. Possiamo creare un programma personalizzato pensato apposta per te. Se desideri raggiungere un pubblico fintech senior, contatta oggi stesso le vendite su fintech nexus.com.

Pietro Renton  01:04

Oggi nello show sono lieto di dare il benvenuto ad Adam Famularo. È l'amministratore delegato di WorkFusion. Ora WorkFusion è un'azienda estremamente interessante, opera nel settore della criminalità finanziaria, ma il modo in cui si è avvicinata a questo è attraverso la lente dell'intelligenza artificiale. E ora dispongono di assistenti digitali basati sull’intelligenza artificiale che offrono alle banche e alle fintech per aiutarle a combattere la criminalità finanziaria. E parliamo ovviamente di cosa significa, di come funziona, di come hanno creato i loro lavoratori digitali AI. E sai, quello che secondo Adam sarà il ruolo di questi lavoratori digitali sia oggi che in futuro. E il pezzo che andava avanti è stato davvero, davvero interessante sentire i pensieri di Adam lì. Comunque è stata una discussione affascinante. Spero ti piaccia lo spettacolo.

Pietro Renton  02:04

Benvenuto nel podcast, Adam.

Adamo Famularo  02:06

Grazie per avermi invitato, Peter.

Pietro Renton  02:07

Piacere mio. Quindi iniziamo dando agli ascoltatori un po' di background su di te, se solo potessi toccare alcuni dei punti più alti della tua carriera prima di WorkFusion.

Adamo Famularo  02:19

Prima di WorkFusion, ho fondato una società di software di governance dei dati chiamata Erwin. E, sapete, ci siamo concentrati molto sui dati poiché c'è questa enorme proliferazione di dati sul mercato, provenienti da dispositivi IoT e altri, e le normative governative che si abbattono su quel settore o cose come il GDPR, richiedono alle persone di capire come stanno governeranno e gestiranno i loro dati. Quindi abbiamo costruito un'azienda di grande successo in un periodo di cinque anni, fino a quando siamo stati acquistati da Quest Software alla fine del 2020, letteralmente l'ultimo giorno del 2020. E prima ancora sono stato dirigente di Verizon per alcuni anni. Successivamente ho trascorso gran parte della mia carriera presso CA Technologies come direttore generale in molteplici linee di business, dal cloud computing allo storage fino al software di sicurezza.

Pietro Renton  03:14

Ok, allora va bene, cosa ti ha attratto dal ruolo di CEO in WorkFusion? Come se non fossi uno dei fondatori dell'azienda, giusto?

Adamo Famularo  03:20

No, no, non sono un fondatore. So cosa vuol dire fondare aziende. E non è facile. E investo anche nei fondatori, investendo in tecnologia a parte. Ma in questa azienda, mentre tecnicamente mi prendevo un po' di tempo libero e mi godevo il tempo con la famiglia, sono stato avvicinato da un buon amico e collega che lavorava anche lui per l'azienda. E quando ho guardato la tecnologia, è stato fantastico. Ed è stata sicuramente una di quelle esperienze di Peter con gli occhi spalancati in cui ho pensato, ragazzo, ciò che questa tecnologia potrebbe fare per cambiare davvero il settore sul mercato è qualcosa di veramente eccitante e qualcosa a cui dovrei dare un'occhiata attentamente. E più mi sono avvicinato agli investitori e al consiglio di amministrazione, per poi staccare le persone, i dipendenti e i clienti, sono diventato sempre più entusiasta al punto in cui sono entrato a far parte nel settembre del 2021.

Pietro Renton  03:38

Non hai avuto molto tempo libero, a quanto pare.

Adamo Famularo  04:15

No, non troppo lungo. Ho avuto circa sei mesi solidi, ho avuto tre mesi aggiuntivi che ho utilizzato per aiutare in qualche modo tutto il lavoro di integrazione tra le nostre due società.

Pietro Renton  04:24

Ok, allora parliamo di cosa fa esattamente WorkFusion. Come lo descrivi?

Adamo Famularo  04:30

Quindi, il modo in cui descrivo WorkFusion è che siamo fondamentalmente un'azienda di intelligenza artificiale che utilizza la tecnologia IDP. E siamo leader in qualcosa chiamato IDP, che sta per elaborazione intelligente dei documenti. Quindi possiamo leggere e decifrare qualsiasi tipo di input di dati. E poi abbiamo il nostro motore di intelligenza artificiale che ci consente di inserirvi un flusso di lavoro che può quindi funzionare. Questa è la pietra angolare di ciò che siamo come tecnologia. Ciò che abbiamo fatto come azienda è concentrarci su un caso d'uso specifico, ovvero i crimini finanziari. Quindi il nostro obiettivo è fermare i cattivi. Ed è quello che abbiamo fatto. Quindi, quando sono entrato a far parte del team, nel settembre del '21, sono andato a un roadshow, ho incontrato circa 60 clienti e ho trovato i migliori casi d'uso della nostra tecnologia. Ed erano proprio in questa crisi, che riguardava i crimini finanziari. E più lo rimuovevo, più i clienti di maggior successo che avevamo erano quelli che si prendevano il tempo per prendere il nostro software e trattarlo come parte della loro azienda. Quindi vedrete che hanno dato loro dei nomi, dei ruoli e delle responsabilità. E hanno davvero trattato il nostro software come parte di una squadra. Ed è questo che mi ha dato l'idea di passare al livello successivo con la nostra tecnologia. E quello che abbiamo fatto è stato prendere la nostra tecnologia, dare loro ruoli lavorativi specifici e responsabilità lavorative nei crimini finanziari, dare loro nomi e volti, come potete vedere sul nostro sito web, e assumere attori e attrici per interpretarli, in modo che renderebbe più semplice per i nostri clienti integrare la nostra tecnologia e trattarli come parte del loro team specializzato in crimini finanziari.

Pietro Renton  06:15

Destra.

Adamo Famularo  06:16

Questo è quello che abbiamo fatto. L'abbiamo lanciata il 2 febbraio 2022. E quella è stata una specie di nascita della nostra strategia per i lavoratori digitali.

Pietro Renton  06:24

Giusto giusto. Quindi voglio approfondire questo argomento, perché devo dirti quando, ricevo molte proposte per le persone che partecipano al mio podcast, e la maggior parte di loro non riesce a tagliare. Ma quando i tuoi addetti alle pubbliche relazioni mi hanno presentato la tua azienda e sono andato sul tuo sito web, e ho guardato questi lavoratori digitali dell'intelligenza artificiale, e ho pensato, queste persone sono reali? Voglio dire, non potevo, non riuscivo a capirlo, perché sembra reale. Ma è una specie di assistente digitale AI. E sembrano umani. Quindi, come hai detto, hai assunto degli attori. Quindi forse sono tutti basati su persone reali. Ma lo sono quando vedi parlare questi lavoratori digitali dell'IA, chi sono?

Adamo Famularo  07:05

Bella domanda, Peter. E diventa molto interessante per i nostri clienti. Perché quello che succede è che il nostro punto di vista è che assumi i nostri lavoratori digitali affinché vengano a lavorare per te per svolgere un ruolo lavorativo. Quindi, ad esempio, assumeresti Tara. Tara effettua lo screening delle transazioni. Quindi esamina tutte le transazioni che arrivano in banca e ti farà sapere quali sono falsi positivi e quali dovrebbero essere consentite. Questo è il suo ruolo lavorativo. Lavorerà con una squadra di umani. E quando rimarrà bloccata, sarà in grado di contattare gli umani e dire: Ascolta, John o Jane, sono bloccata con questo problema. Credo che la risposta sia questa, questa o questa? John o Jane accederanno, diranno Tara, la risposta è questa e poi Tara tornerà a fare il suo lavoro. Questo costrutto in sé, Peter, è il motivo per cui abbiamo dato loro nomi, ruoli lavorativi e responsabilità lavorative specifiche, perché lo è davvero. Li stai assumendo per venire a lavorare per la banca e svolgere un ruolo lavorativo specifico. E quando rimuovi quel ruolo lavorativo, questi sono ruoli lavorativi che la maggior parte degli esseri umani non vuole ricoprire. È un lavoro molto noioso. È molto manuale e richiede molta manodopera. E hai i regolatori su di te. Quindi un lavoro molto soggetto a errori. Ecco perché ci siamo concentrati su questi casi d'uso specifici. E abbiamo davvero dato loro una personalità in modo che siano visti come parte dell'azienda.

Adamo Famularo  07:06

Giusto. Erano basati su qualcuno come un attore che è arrivato e ha fatto questo, o sono generati esclusivamente dall'intelligenza artificiale?

Adamo Famularo  08:38

No, sono attori e attrici che hanno interpretato quei ruoli.

Pietro Renton  08:44

Ok, quindi sono persone vere. Ma quando interagisci con loro, ovviamente non stai interagendo con l'attore, stai interagendo con l'intelligenza artificiale.

Adamo Famularo  08:52

E ci stiamo avvicinando sempre di più a te interagendo in questo modo, come se stessimo lavorando su cose che saprai, Tara potrà chiamarti su Teams e vedrai davvero la sua faccia e lei parlerà con riguardo al problema che sta avendo. Quindi stiamo portando tutto questo il più lontano possibile per assicurarci che le squadre si sentano come se Tara fosse davvero parte della loro squadra.

Pietro Renton  09:15

Ok, quindi, ovviamente, sono digitali, possono, funzionano 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, giusto, non devono rompersi, come li usano le persone? Li stanno usando in quel modo in cui ci sono un milione di documenti che devono essere analizzati, andare avanti e farlo. Voglio dire, come, magari forniscici alcuni esempi di come vengono utilizzati diversi tipi di opere digitali, magari descrivi i diversi tipi che hai e come vengono utilizzati.

Adamo Famularo  09:38

E questa è una parte davvero importante nel dare a ognuno uno specifico ruolo lavorativo e responsabilità lavorativa, perché dove vuoi arrivare, Peter, è che potresti letteralmente fare qualsiasi cosa con questi lavoratori digitali, giusto? Dici solo: Ok, concentrati ora sulla lettura e sulla decifrazione di questi dati, quindi puoi creare un algoritmo di apprendimento dietro di essi. Ciò che abbiamo fatto è con intento, quindi con intento abbiamo detto okay, Evelyn, ti concentrerai sui media avversi. Quindi cercherai tutte le persone cattive attuali e le nuove persone cattive e ti assicurerai che smettiamo di fare affari con loro. E questo è il tuo lavoro specifico, e Tara, tu stai facendo lo screening delle transazioni. Kendrick, tu esaminerai tutti gli identificativi dei clienti e ti assicurerai che siano validi. Darryl, leggerai i documenti associati al processo KYC. Quindi ognuno ha un ruolo lavorativo e una responsabilità specifici. E svolgeranno proprio quel ruolo lavorativo. Quindi quello che scopriamo è che altre aziende che hanno provato a fare qualcosa del genere, adottano un approccio più ampio in cui potremmo fare qualsiasi cosa per chiunque. Ma poi ci vuole molto tempo, denaro e impegno per fare tutta la formazione. La nostra più grande differenziazione è che i nostri modelli vengono pre-addestrati. Quindi questo è uno, due, a volte tre anni di formazione per questi modelli. Quindi il nostro punto di vista è che quando assumi una Tara o una Evelyn che vengano a lavorare per te, assumi qualcuno come se facesse il lavoro da tre anni. Questo non è qualcuno che ha appena finito il college e devi formarlo da zero. Ecco perché abbiamo dato loro dei nomi, dei volti e dei ruoli lavorativi e delle responsabilità specifici che hanno il compito di svolgere.

Pietro Renton  11:18

Come avete formato allora questi assistenti?

Adamo Famularo  11:21

Quindi siamo molto grati che la nostra base di clienti esistente ci abbia permesso di prendere i modelli di formazione che abbiamo realizzato con loro, di presentarli e di produrli. Quindi da lì, questo è stato l'inizio iniziale. Da lì, in realtà abbiamo tutti gli altri Taras ed Evelyn che stanno lavorando là fuori, il loro feedback confluirà nei modelli, nei modelli futuri, stiamo prendendo tutti i miglioramenti del modello, inserendoli nelle nuove versioni e poi introducendoli portarli al mercato. Ecco cosa facciamo. Ora abbiamo un modo in cui anche tu puoi aderire, dipende da ciascuna banca, dove possono effettivamente ricevere aggiornamenti in tempo reale con Tara ed Evelyn mentre apportiamo le modifiche al modello. Ma quello che scopriamo è che la maggior parte delle banche vuole essere un po’ più strutturata rispetto ai cambiamenti che apportano alla propria attività. Quindi, da questo punto di vista, di solito possiamo eseguire aggiornamenti ogni sei mesi o ogni 12 mesi.

Pietro Renton  12:16

Giusto. Va bene. Quindi, le banche con cui lavori, hanno, voglio dire, ovviamente, tutte le cose che hai menzionato, sono cose che le banche fanno da decenni. Quando inserisci questi lavoratori digitali, in questo momento, stanno semplicemente rafforzando un team esistente? Come la stanno trovando le banche?

Adamo Famularo  12:34

Questa è la parola. Quindi aumentare la squadra è davvero la parola giusta da usare. La scorsa settimana ero proprio con l'amministratore delegato e il suo gruppo dirigente di una banca. E ha usato anche la stessa parola, che era, guarda, questi stanno aumentando i membri del nostro team. Abbiamo così tanti altri lavori di fascia alta che possiamo promuovere, formare e sviluppare le persone da svolgere, che questo sta aumentando la forza lavoro che abbiamo oggi. E vediamo che, nella maggior parte dei casi, la maggior parte di queste banche sta avendo difficoltà ad espandere le proprie capacità per gestire il puro numero di sanzioni che stanno arrivando. Se si guarda alla guerra tra Russia e Ucraina, le sanzioni sono aumentate di oltre 100 unità. % poiché sai, la guerra è scoppiata nel febbraio del 2022. E stanno pianificando ulteriori sanzioni provenienti da altri paesi. Quindi la domanda è: come gestiamo tutta questa domanda crescente con un'attuale forza lavoro che a malapena vuole fare questo lavoro? Quindi è proprio qui che entriamo in gioco, e stiamo aumentando i lavori che ci sono oggi e permettendo ad altri di svolgere lavori più complessi e di fascia alta.

Pietro Renton  13:39

Giusto giusto. E poi i tuoi clienti hanno abbracciato questo tipo di, non so come lo chiameresti, modo umanizzante di implementare i tuoi modelli, o qual è stato il feedback lì?

Adamo Famularo  13:51

Loro lo amano. Quindi abbiamo avuto più clienti che ne hanno realizzato le proprie varianti, perché ciò che mi ritraggono, utilizzando il nostro software, sta cambiando la cultura. Quindi, quando qualcosa sta cambiando la cultura, è necessario rendere più facile per le persone adattarsi ad esso. Loro stessi lo erano, prima che prendessimo questo tatto, sai, avevo una società che creava piccole figure robotiche e dava loro un nome. Avevo un'altra azienda che aveva letteralmente un ritaglio di cartone, la chiamavo Sarah e la facevo sedere a una scrivania. E quella era la persona che stava effettuando lo screening delle transazioni. Quindi ho avuto tutti i tipi di variazioni diverse. Quindi hanno davvero apprezzato il fatto che io abbia reso davvero semplice capire quale ruolo lavorativo avrebbe ricoperto ciascuno, che ho dato loro un nome specifico e un volto che in realtà ha reso più facile per loro inserirli nei loro team. E sono stati in grado di affrontarli come se ora stessimo assumendo Tara per intraprendere questo lavoro specifico. E oh, John, dovrai lavorare con Tara per aiutarla quando si troverà in difficoltà. Ciò ha reso tutto molto facile per loro da poter digerire e utilizzare, e poi l'altra cosa importante che abbiamo fatto oltre a dare loro solo nomi e volti, è che abbiamo costruito tutte queste partnership. Quindi abbiamo integrato tutte le integrazioni. Quindi è stato davvero facile per te integrare Tara o Evelyn, mentre in passato ci sarebbero voluti sei mesi per implementarlo. Ora possiamo andare in diretta tra settimane, tre settimane, quattro settimane e tu puoi essere operativo e iniziare a utilizzare Tara in produzione.

Pietro Renton  15:19

Ok, parliamo del processo di onboarding lì, di ciò che comporta, in particolare, ottieni un nuovo cliente, giusto, con cui non hai mai lavorato prima, vogliono portare il tuo software internamente. Cosa comporta il processo di onboarding?

Adamo Famularo  15:31

Quindi ora, come ho già detto, la parte di integrazione è la numero uno, giusto? Quindi esaminiamo quali sistemi finanziari stanno utilizzando per lo screening delle sanzioni, come cose come Firco o Clear, diversi tipi di società là fuori con cui dobbiamo integrarci. Quindi pensa agli strumenti utilizzati dagli esseri umani e con cui il nostro software di intelligenza artificiale deve interagire. Quindi abbiamo costruito tutte le partnership con tutti questi strumenti e abbiamo creato integrazioni pronte all'uso. Se ce ne sono altri in cui dobbiamo integrarci, possiamo farlo. Fa parte del tipo di processo di onboarding. E a parte questo, il nostro modello di macchina è pronto per l'uso. E di solito, si sa, passando dal semplice proof of concept avremo tassi di automazione di circa il 50/55%. E poi quando li inseriamo nell'organizzazione, ora assegniamo una persona del team a lavorare con Tara o Evelyn. E ora quella persona accederà al sistema una volta al giorno, due volte al giorno e apporterà eventuali aggiornamenti o, sai, risolverà qualsiasi problema in cui Tara o Evelyn sono rimaste bloccate. E poi da lì, continuerà a migliorare, migliorare e migliorare fino a raggiungere il 60%, poi il 70%, poi l'80% di automazione, e Tara ed Evelyn stanno facendo sempre più lavoro.

Pietro Renton  16:45

Sai, sono curioso di sapere come svolgono effettivamente il lavoro. Lo sono, voglio dire, il tuo software deve essere inserito negli elenchi delle sanzioni, gli elenchi vengono aggiornati continuamente, ci sono più cattivi che vengono scoperti. Voglio dire, escono e monitorano diversi database in tempo reale? Come stanno svolgendo questo lavoro?

Adamo Famularo  17:06

Sì, questo è uno dei lavori come Evelyn che fa media negativi. Sta attingendo a tutti quei diversi database, sia esterni che interni, utilizzando siti Web e capendo come sta cambiando. E poi, man mano che cambia, lo riporterà al suo team umano per poi implementare tutti i cambiamenti all'interno dell'organizzazione da ciò che sta scoprendo.

Pietro Renton  17:29

Quindi, questa è solo una parte di ciò che WorkFusion offre ora? Oppure è davvero questo ciò di cui abbiamo parlato negli ultimi 15 minuti, è davvero questo il prodotto adesso?

Adamo Famularo  17:38

Questa è la funzione principale. Quindi, se lo classifico semplicemente, abbiamo quella che chiamiamo la nostra piattaforma Work.ai. La nostra piattaforma è la tecnologia IDP leader del settore con il nostro motore AI, giusto. Questo è il costrutto fondamentale di ciò che siamo come azienda. Inoltre, abbiamo creato la nostra istanza, ovvero questi otto lavoratori digitali che commettono solo crimini finanziari. Questo è tutto. E poi quello che stiamo facendo con le partnership, come se avessimo siglato una partnership con una società chiamata Epic, abbiamo siglato un'altra partnership con una società chiamata Emphasis. Ma stiamo consentendo a queste aziende di creare e sviluppare i propri lavoratori digitali per diversi settori. Come se non entreremo mai da soli nel settore legale. Epic è uno dei leader nel software e nei servizi legali. Quindi daremo loro la possibilità di prendere il nostro software, creare lavoratori digitali per il settore legale e portarli sul mercato, e poi darci solo una piccola royalty.

Pietro Renton  18:36

Interessante, interessante. Quindi voglio dire che tu ti concentri sui servizi finanziari, giusto?

Adamo Famularo  18:41

Sì.

Pietro Renton  18:41

Per quanto riguarda il fulcro di ciò che hai fatto, qual è esattamente il mercato di riferimento? È necessario avere una certa dimensione prima di poter introdurre WorkFusion? Con chi stai lavorando?

Adamo Famularo  18:53

Sì, è una bella domanda. Quindi passiamo dal fintech alle banche regionali fino alle grandi banche. Copriamo le banche di tutto il Nord America, dagli Stati Uniti al Canada, così come in tutta l'Europa. Quelli sono una specie di nostri mercati primari. A chi vendiamo, cosa vendiamo principalmente ai vostri Chief Risk Officer o Chief Compliance Officer. Quindi le persone che sono responsabili di prendersi cura e proteggere le aziende dai cattivi, quelli sono, sai, i nostri utenti principali e i casi d'uso con cui lavoriamo.

Pietro Renton  19:28

Potresti fornire magari un caso di studio su una o due delle banche con cui hai lavorato che si stanno impegnando con questi lavoratori digitali dell'IA?

Adamo Famularo  19:40

Sì, quindi al di fuori di questo, Jess Casssdy, il nostro capo delle PR, può effettivamente fornirti casi di studio che possiamo allegare all'intervista.

Pietro Renton  19:49

Va bene.

Adamo Famularo  19:50

Sul nostro sito web abbiamo anche materiale che possiamo utilizzare. Devo sempre stare un po' attento perché molte banche non vogliono che i loro nomi vengano utilizzati e non mi piace pestarli, ma potremmo sicuramente fornirti più...

Pietro Renton  20:03

Sarebbe fantastico. Se potessi fornirlo quando pubblicheremo il podcast, lo collegherò nelle note dello spettacolo.

Adamo Famularo  20:07

Perfetto.

Pietro Renton  20:08

Quindi, parliamo un minuto dell'intelligenza artificiale generativa, perché è un argomento caldo ormai da più di un anno con Open AI e il tipo di viaggio ChatGPT che è in corso, sono curioso di sapere quanto di ciò che hai fatto sta prendendo un po' di questi elementi della tecnologia dell’intelligenza artificiale generativa e di grandi modelli linguistici. Voglio dire, quanto di ciò che avete prodotto oggi dipende da parte di questa nuova tecnologia?

Adamo Famularo  20:37

Molti, in realtà. Quindi siamo andati piuttosto in profondità con i LLM. E abbiamo iniziato molto presto sia con ChatGPT che con Google, con Bard e ora con il nuovo nuovo prodotto di Bard. Crediamo che i LLM siano questo fantastico tipo di gioco orizzontale sulla comprensione di dati e informazioni. Ma quello che non hanno è quella profonda presenza verticale, ed è qui che entriamo in gioco noi. Quindi abbiamo, la tecnologia a cui alludevo prima, la chiamiamo human in the loop, dove inseriamo gli esseri umani nella nostra tecnologia per aiutare valorizzare i nostri modelli. Bene, abbiamo la stessa cosa con i LLM, dove inseriamo i LLM nei nostri modelli per aiutarli a migliorare i nostri modelli e svolgere il lavoro che è meglio servito da loro, per poi inserirlo nel nostro. E alla fine, siamo stati in grado di vedere miglioramenti nel tasso di automazione, voglio dire, spara, abbiamo portato Tara all'interno di un'azienda dall'80% di automazione al 92% di automazione integrando LLM. Quindi c'è un buon adattamento lì , in cui utilizziamo i LLM insieme agli esseri umani nel circuito per contribuire a creare un lavoratore migliore da fornire sul mercato.

Pietro Renton  21:54

Ok, e sei in un'area in cui non puoi davvero commettere errori, giusto? Hai una cosa seria in cui ti trovi, non stai parlando di film o TV o qualcosa del genere. Stai parlando di finanza e di società altamente, altamente regolamentate. E introducendo parte di ciò come i grandi modelli linguistici, come riduci il rischio di allucinazioni o errori di qualsiasi tipo?

Adamo Famularo  22:21

Sì, beh, ci sono un paio di punti positivi, Peter. Il primo punto è che i LLM non sono i benvenuti in tutte le banche, giusto. E questo viene debitamente annotato da ciascuna banca. E quelli che stanno saltando dentro stanno saltando dentro con il fiato sospeso, giusto. Quindi stanno mettendo una scatola attorno a tutto ciò, stanno guardando, monitorando e assicurandosi di non farsi del male. Dal nostro punto di vista, lo vediamo in un modo molto simile, ovvero abbiamo informazioni e dati fondamentali che stiamo estraendo dai LLM, stiamo documentando tutte le decisioni che utilizziamo per prendere i LLM. Non siamo una scatola nera, siamo piuttosto una scatola bianca e, secondo te, i regolatori devono entrare e apprezzare ciò che vedono con noi. E lo fanno, giusto. Oggi i regolatori entrano e vedono che il nostro prodotto è installato e utilizzato, e possono facilmente fare clic ed essere in grado di vedere tutte le decisioni che abbiamo preso e il motivo per cui le abbiamo prese. Questo è un aspetto molto, molto importante per noi: siamo una sorta di scatola bianca. E' aperto, vero? È un ecosistema aperto in cui le persone possono capire quale decisione abbiamo preso, perché l'abbiamo presa e possono dimostrare che questa decisione era quella giusta in quel momento. Quindi, dal nostro punto di vista, consentiamo alle nostre banche di essere un po' meglio servite e meglio protette, perché il nostro software si basa sugli LLM, non solo utilizzando gli LLM per prendere decisioni, ma utilizzando i loro dati. E poi siamo noi che alla fine prendiamo le decisioni.

Pietro Renton  23:49

Quindi, se c'è un'allucinazione dovuta al LLM, la stai catturando prima che venga realmente rilasciata in libertà.

Adamo Famularo  23:57

Corretta.

Pietro Renton  23:58

Va bene. Va bene. Quindi, nell'ultima parte della nostra intervista qui, voglio parlare del futuro perché penso che tu sia in una posizione interessante, seduto dove sei con questi, hai davvero dato il massimo, diciamo, per avere una specie di I lavoratori digitali con intelligenza artificiale faranno parte del futuro del lavoro, per così dire. Quindi la mia prima domanda qui, quindi, è quando guardi allo stato in cui siamo oggi, voglio dire, immagino che guarderemo indietro tra 10 anni e penseremo che questo fosse 1.0. Ed eravamo piuttosto rudimentali, giusto?

Adamo Famularo  24:31

Rudimentale. Così tanto.

Pietro Renton  24:33

Bene, dove stiamo andando? Come si inserirà nella tua nicchia di criminalità finanziaria e in tutte le cose di cui abbiamo parlato? Che aspetto avrà l'interno di una banca tra forse, anche tra cinque anni?

Adamo Famularo  24:45

Sarà molto più avanzato di quanto lo sia adesso. Ho iniziato a dartene un'anteprima all'inizio della conversazione. Ma come in questo momento l'interazione è, sai, all'interno di un portale a cui accedi e vedi tutti questi feed di dati, e poi crei, aiuti a migliorare i modelli basati su quei feed di dati. Sai, stiamo cercando di prendere i volti degli attori e delle attrici e consentire loro di conversare con te, proprio come sto conversando con te, Peter, in questo momento. Potrai conversare con Tara, proprio così. Potremo avere una conversazione, Tara potrà imparare da te in questa modalità di conversazione e potrà tornare al lavoro. Anche questo non è troppo lontano. Sono circa 12 mesi, 24 mesi, sarai in grado di conversare con l'intelligenza artificiale come se stessi conversando con un collega. E questo cambierà in un certo senso tutto, perché più la tecnologia dell'intelligenza artificiale si avvicinerà al sentire e al comportarsi come un essere umano, più il lavoro sarà incline a passare al lato dell'intelligenza artificiale e renderlo molto più semplice e intuitivo. più velocemente affinché anche gli altri imparino da loro.

Pietro Renton  25:54

Che ne dici, sei preoccupato di falsi profondi e di diversi modi in cui si parla del futuro, ed è già adesso che puoi avere, puoi praticamente creare un video di chiunque dica qualcosa.

Adamo Famularo  26:04

Corretta.

Pietro Renton  26:05

Oggi quella tecnologia esiste. Allora, come va, come pensi che andrà avanti?

Adamo Famularo  26:11

In realtà stiamo cercando di utilizzare parte di quella tecnologia in modo da poter effettivamente rappresentare la nostra IA come esseri umani, giusto. Quindi è proprio così che stiamo lavorando per farlo. E fare in modo che sia un'intelligenza artificiale più conversazionale, è una specie di prossimo, il prossimo mondo in questo verrà portato a un punto di conversazione, giusto? Sai, non sono così preoccupato a riguardo, ho la sensazione che i governi e i governi di tutto il mondo stiano guardando molto attentamente a questo, penso che ci saranno cose lì dentro per assicurarci che sappiamo che si tratta di un'intelligenza artificiale al contrario è un essere umano, penso che sia ciò che deve essere parte del dialogo. Ma sento che ci saranno le regole giuste e le protezioni in atto per aiutare a fermare l'imitazione. La parte dell'imitazione è davvero quella in cui diventa pericolosa, se si sta impersonando, sai, un presidente, e sta dicendo qualcosa, e poi le persone agiscono di conseguenza. Ma non è stato il presidente a dirlo, vero. È lì che diventa davvero pericoloso. E spero che verranno messe in atto le giuste regole e regolamenti per aiutarci, sai, a impedire che la situazione vada fuori controllo.

Pietro Renton  27:21

E allora che dire di quando, man mano che le banche diventano più grandi e la vostra tecnologia migliora? Prima hai detto che questo sta davvero aumentando i lavoratori oggi. Tra cinque o dieci anni, se vuoi, se vuoi davvero potenziare la tua unità per i crimini finanziari nella tua banca, assumerai persone? Oppure assumerai, sai, AI, lavoratori digitali di WorkFusion?

Adamo Famularo  27:44

Sì, sai una cosa, Peter, questa è la migliore domanda della giornata, perché sarà in ogni settore. Quindi, alla fine, ogni settore cambierà, dove le persone finiranno per svolgere lavori di fascia più alta, avrai ancora bisogno di persone nel processo, in qualche modo, forma o forma, ma loro non stanno facendo il lavoro di livello base che stanno facendo oggi. Quindi molti di questi lavori di riparazione come L1 scompariranno, ciò accadrà assolutamente. Ma il lavoro di fascia più alta continuerà ad aumentare. E le persone avranno sempre bisogno di conversare con l’intelligenza artificiale in qualche modo, forma o forma, che sarà sempre lì. Ma ho la sensazione che sia proprio come quando l'automazione arrivò nell'industria manifatturiera, giusto? Quindi le persone passano dal fare un lavoro, che, sapete, i robot automatizzati avrebbero fatto meglio ad un altro lavoro in cui, sapete, gli umani avrebbero fatto meglio, vedrete quel tipo di flusso e riflusso all'interno delle imprese nel corso del tempo. il decennio successivo.

Pietro Renton  28:42

Beh, sarà davvero interessante vedere come andrà a finire tutto questo. E ti trovi in ​​uno spazio molto interessante. E penso che tu sappia, cosa succederà nei prossimi tre o cinque anni, penso, a volte penso che non possiamo nemmeno immaginare alcune delle cose e alcuni dei modi in cui cambierà, come noi non potevo immaginare un iPhone negli anni '90. Sono proprio questo tipo di tecnologie, erano semplicemente fantascienza, ma comunque, Adam, apprezzo davvero che tu sia venuto nello show oggi. Grazie mille.

Adamo Famularo  29:11

Peter, grazie per avermi ospitato. È stata una conversazione fantastica. E non vedo l'ora di incontrarti di nuovo un giorno presto.

Pietro Renton  29:18

Beh, spero che lo spettacolo ti sia piaciuto. Grazie mille per avere ascoltato. Per favore, vai avanti e dai una recensione allo spettacolo sulla piattaforma podcast di tua scelta e vai a raccontarlo ai tuoi amici e colleghi. Comunque, a questo proposito, firmo. Apprezzo molto il tuo ascolto e ci vediamo la prossima volta. Ciao.

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