Внутри iMerit: Как Радха Басу создала глобального лидера AI с человеческим подходом

Путь Радхи Басу от HP до iMerit

Радха Басу, основатель и генеральный директор iMerit, провела 20 лет в HP, где возглавляла группу Enterprise Solutions. Затем она стала CEO Support.com, выведя компанию на IPO. В 2007 году вместе с Дипаком Басу она основала фонд Anudip, а в 2012 году создала iMerit с миссией помочь маргинализированным молодежным группам в Бутане, Индии и Новом Орлеане получить возможности в сфере технологий.

Видение и миссия iMerit

iMerit предоставляет мультимодальные решения для AI-данных, объединяя автоматизацию, экспертную аннотацию и продвинутую аналитику. Компания стремится обеспечить высококачественную маркировку данных и донастройку моделей в масштабах, поддерживая критически важные отрасли, такие как автономные транспортные средства, медицинский AI и технологии.

Радха заметила, что несмотря на технологический бум в Индии, многие талантливые молодые люди из неблагополучных регионов остаются без возможности развиваться. Показывая, как программное обеспечение лежит в основе продвинутых AI-технологий, iMerit выросла в разнообразную команду, где половина сотрудников — женщины, а ключевыми качествами являются адаптивность и стремление к обучению.

Рост и эволюция iMerit

Начав с небольшой команды, iMerit стала глобальным лидером, работая с более чем 200 клиентами, включая eBay и Johnson & Johnson. Компания трансформировалась из поставщика аннотации данных в полноценную AI-компанию, предоставляющую услуги на всех этапах жизненного цикла human-in-the-loop (HITL): аннотация, валидация, аудит и red-teaming.

Экспертиза iMerit охватывает управление системой восприятия для автономной мобильности, AI для клинической визуализации в здравоохранении и настройку GenAI в высокотехнологичных областях. Успех достигается благодаря развитию когнитивных навыков, которые помогают критически оценивать и обучать AI-модели, и крепким долгосрочным партнерствам с клиентами.

Технологические и стратегические вехи

Ключевыми моментами стали первый контракт с ежемесячным доходом $1 млн в сфере автономных автомобилей, быстрый переход на удаленную работу во время пандемии COVID-19 и приобретение Ango.ai в 2023 году. Эта сделка расширила возможности iMerit в области автоматизации и тонкой настройки AI, включая радиологию, сенсорный синтез и GenAI.

Решение задач в критических сферах AI

Качество данных критично для миссионно-важных областей. iMerit уделяет особое внимание предотвращению ошибок, используя человеческий интеллект для обработки исключений и особых случаев. Безопасность данных обеспечивается в соответствии с SOC2, HIPAA и TISAX.

Индивидуальный подход к клиентам — одна из сильных сторон iMerit: инженеры разрабатывают уникальные интеграции и отчеты для отражения специфических требований, избегая универсальных решений.

Сочетание робототехники и человеческого интеллекта

Радха подчеркивает важность workflows Human-in-the-Loop (HITL), которые объединяют скорость автоматизации с тонкостью и контролем человека. HITL обеспечивает проверку AI-выходов, выявление ошибок и соблюдение этических норм, особенно в чувствительных и рискованных случаях.

Примеры включают целевую аннотацию, сложное рассуждение для крайних случаев и дообучение AI через Reinforcement Learning с человеческой обратной связью (RLHF). Тестирование сценариев и red teaming повышают надежность моделей.

Платформа Ango Hub и генеративный AI

Ango Hub сочетает автоматизацию с экспертным участием человека, поддерживая ключевые этапы аннотации, проверки и донастройки моделей. Платформа позволяет экспертам контролировать AI-выходы, предотвращать ошибки и обеспечивать непрерывное обучение AI систем.

Недавно запущенная Deep Reasoning Lab (DRL) в Ango Hub предоставляет единый интерфейс для настройки генеративного AI с помощью цепочек рассуждений и реального времени обратной связи. В работе задействованы эксперты iMerit Scholars, которые коучат AI в сложных задачах, например, по продвинутой математике.

Эксперт в петле на практике

Expert-in-the-Loop означает вовлечение специалистов для проверки и улучшения AI-результатов. Например, одна американская технологическая компания привлекла медицинских экспертов iMerit для оценки данных медицинского чатбота, добившись 99% консенсуса среди медсестер и сократив расходы проекта более чем на 70%.

Поддержание качества и развитие сотрудников

Качество определяется индивидуально с каждым клиентом, с быстрым подтверждением аннотаций экспертами. Уровень удержания сотрудников достигает 90%, а проприетарная платформа обучения iMerit One поддерживает операционное совершенство и карьерный рост.

Совет начинающим AI-предпринимателям

Радха советует выходить за рамки технологий, слушать клиентов и понимать их потребности и риски. Важно строить долгосрочные отношения и выбирать инвесторов и совет директоров с общими ценностями. Ключ к успеху — создание прибыльной и инклюзивной компании.