Prima dell’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) nel panorama industriale, l’intelligenza artificiale predittiva dominava il settore. Quest’ultima si concentra su previsioni basate sui dati per eventi futuri. Pecan AI, una startup fondata otto anni fa, ha abbinato queste due tecnologie con il suo nuovo strumento, Predictive GenAI.
Pecan AI, che ha raccolto 116 milioni di dollari in finanziamenti, combina l’IA generativa con l’apprendimento automatico predittivo nel suo strumento Predictive GenAI. Questo nuovo approccio permette di costruire modelli predittivi più facilmente.
L’obiettivo di Pecan AI è rendere l’IA predittiva accessibile ai professionisti aziendali. La piattaforma era inizialmente utilizzata principalmente dai data scientist, ma ora Pecan AI vuole rendere queste tecnologie disponibili a un pubblico più ampio.
Predictive GenAI di Pecan AI ha due componenti principali:
- Chat predittiva: Una funzionalità che permette agli utenti di fare domande in linguaggio naturale attraverso un’interfaccia simile a un chatbot. Questo aiuta gli utenti aziendali a utilizzare facilmente modelli predittivi per risolvere problemi specifici.
- Predictive Notebook: Utilizza l’IA generativa per creare notebook di data science, che sono fondamentali per sviluppare modelli predittivi. Questi notebook, basati su SQL, trasformano i dati aziendali grezzi in un formato adatto all’IA per la modellazione predittiva. Gli utenti possono modificare questi notebook usando SQL, secondo le loro esigenze.
Secondo Zohar Bronfman, CEO e co-fondatore di Pecan AI, nonostante i progressi nell’IA generativa, questa non è ottimale per le previsioni perché non gestisce efficacemente i dati grezzi necessari per i modelli predittivi. Per la modellazione predittiva, i dati devono essere ben strutturati, il che richiede un lavoro di ingegneria dei dati non semplice.
Bronfman sostiene che, sebbene i database vettoriali possano offrire alcune capacità predittive, non sono sufficienti per una modellazione predittiva completa e avanzata. Spesso, un data scientist deve comunque eseguire un lavoro complesso di ingegneria dei dati.
Pecan AI sta anche innovando nella preparazione automatica dei dati, affrontando problemi come la perdita di dati che possono influenzare l’accuratezza dei modelli. Queste innovazioni mirano a migliorare l’efficacia dei modelli predittivi nell’apprendimento automatico.
In sintesi, Pecan AI combina l’IA generativa con l’apprendimento automatico predittivo per rendere queste tecnologie più accessibili e utili per un’ampia gamma di utenti aziendali, migliorando al contempo la preparazione e l’efficacia dei dati.