INTERVIU. Bryan Harris, CTO și Vicepreședinte SAS: Europa este mai deschisă către adopția noilor tehnologii și se aseamănă mai degrabă cu Asia decât cu SUA, în acest caz

Harris are peste 20 de ani de experiență în cercetarea și dezvoltarea tehnicilor de analiză, al arhitecturilor cloud și al calculului distribuit. Timp de aproape 10 ani, a fost un lider senior critic al departamentului de cercetare și dezvoltare al SAS, până când a fost numit CTO, în 2021. Rolul său este esențial pentru o companie care este lider pe piața de analiză a datelor încă de la crearea sa în 1966, iar acum evoluează către cloud și o listare la bursă.

Bryan Harris s-a aflat în ultima parte a anului trecut la București pentru SAS Innovate on Tour, o serie globală de evenimente pentru liderii de business și profesioniștii în Analytics.

Ce părere aveți despre cum se predă Computer Science în domeniul academic? Este Analitica o disciplină care se predă foarte bine la nivel universitar?

Cred că este loc de îmbunătățiri în acest sens. O mare parte din Machine Learning și Inteligența Artificială este predată prin intermediul Computer Science, prin învățarea programării și apoi, de asemenea, prin învățarea de a construi modele cu diferite limbaje.

Și cred că acest lucru este în regulă, dar mai cred că trebuie să se pună accentul pe partea de Data Science (n. red. – știința a datelor). Dacă ne gândim bine, există întrebarea dacă este necesar să fii programator pentru a fi un Data Scientist? Aceasta este o întrebare rezonabilă de pus. Și cred că în momentul de față în mediul academic se pornește de la ”hai să învățăm Computer Science (știința calculatoarelor) și apoi, poate, să vă facem rost de niște cursuri pentru dezvoltare analitică.  Și cred că trebuie să facem ambele lucruri, dar trebuie să avem și piste care să le permită oamenilor să experimenteze construirea de modele și Data Science în moduri care nu necesită să știi să programezi.

Multă lume, și noi de fapt. cu software-ul nostru, se concentrează pe capacitatea de a parcurge întregul ciclu de viață analitic fără cod sau cu un cod redus (no code/low code – n.red.). Și, ca urmare, mă îngrijorează faptul că nu angajăm destui oameni aflați la începutul carierei în ceea ce privește înțelegerea dezvoltării modelelor, independent de dezvoltarea de software. Există un început bun în acest moment, dar cred că trebuie să evolueze. Eu cred că dacă implici oameni care sunt Analiști de Business sau care doresc să fie axați mai mult pe afaceri în specializările lor academice, aceștia pot crea în continuare modele cu, să zicem SAS Viya (software dezvoltat de SAS – n.red). Posibilitatea de a construi modele, să zicem, în software-ul nostru le-ar da apoi încrederea de a continua să urmeze dezvoltarea de coduri de software și știința calculatoarelor.

Așadar, am putea dori să abordăm oamenii dintr-un unghi diferit al educației lor pentru a-i expune la informatică. În prezent, trebuie să treci prin informatică pentru a ajunge la știința datelor. 

Dar având în vedere ritmul în care tehnologia, noile tehnologii apar pe piață, cum te poți asigura că poți ține pasul cu ele?  

Da, de fapt, acesta este motivul pentru care am dat primul meu răspuns: cred că unul dintre lucrurile despre care nu vorbim prea mult la SAS este că, de fapt, cred că noi ajutăm la crearea de talente cu software-ul nostru, deoarece cu capacitatea noastră de a avea o opțiune no code/low code în dezvoltarea ciclului de viață al analizei, permitem unei baze mai largi a organizației să înceapă să fie expusă la analiză și să învețe mai multe despre analiză și poate chiar să urmeze mai târziu programe de masterat în analiză și știința datelor pe baza acestor experiențe. Așadar, cred că există câteva eforturi în acest sens.

Unul este că avem eforturi active în domeniul educației. Colaborăm cu universități din întreaga lume pentru a crea programe de știință a datelor și programe de alfabetizare în domeniul datelor (inclusiv în România – n. red). Și cred că, de asemenea, utilizarea software-ului nostru promovează adoptarea și curiozitatea în organizații pentru ca oamenii să învețe despre știința datelor, deoarece sunt productivi cu software-ul nostru  chiar dacă poate că nu au urmat cursuri de informatică sau de știința datelor în trecut.  

Cum se compară Europa cu SUA și Asia în ceea ce privește adoptarea noilor tehnologii? 

Oh, aceasta este o întrebare bună. Ceea ce observăm este că în SUA există o tendință de a dori să construiască mai mult. De exemplu, să construiască mai multe soluții personalizate la nivel intern. Și cred că în Europa și în Asia există o tendință de a cumpăra mai multe soluții și de a extinde aceste soluții. După părerea mea, ceea ce observăm este că există o tendință, ca în cazul Statelor Unite, de a avea o grămadă de oameni în personal și de a folosi o grămadă de tehnologii open source și de a încerca să construiască. Problema cu asta este că poate dura 18, 24 de luni și piața muncii este volatilă. Oamenii pleacă, iar companiile trebuie acum să se ocupe de soluții pe care nu le pot întreține [din lipsa de personal]. Așadar, ceea ce vedem în Europa este această tendință, cred eu, de a deveni mai matură, de a înțelege cum să pună în aplicare soluții și să le combine pentru a obține rezultatele de care au nevoie pentru afaceri. 

Observăm o colaborare foarte, foarte puternică în Europa în ceea ce privește încercarea de a lucra cu furnizorii mai profund în partea tehnologică, astfel încât să putem integra ce este necesar pentru a răspunde nevoilor lor specifice. Primim feedback direct de la clienți, feedback din partea departamentului de cercetare și dezvoltare, pentru a ne asigura că, pe măsură ce [clienții] trec prin mari transformări, software-ul nostru este aliniat la ceea ce au ei nevoie să facă. Se întâmplă asta și în SUA, dar este la un nivel mult mai profund în Europa, precum și în Asia. 

Deci putem spune că Europa se aseamănă mai mult cu Asia și nu cu SUA, în acest caz? 

Da, cred că Europa și APAC (regiunea Asia-Pacific – n.red.) caută un punct de plecare în proiect și chiar dacă drumul este mai lung pentru a obține soluțiile, sunt dispuși să colaboreze la un nivel profund cu companii ca a noastră pentru a se asigura că obțin de la un software cât mai multe lucruri în acest sens. Asta este ceea ce am observat. 

Întotdeauna ați pledat pentru investiția unui procent semnificativ din profit în cercetare și dezvoltare. Unde v-ați concentrat cheltuielile pentru cercetare și dezvoltare în ultimele 12 luni?  

Bună întrebare. Ei bine, unul dintre domeniile pe care tocmai le-am menționat este că cel mai important pentru noi este ceea ce noi numim ”economia bazată pe cloud” și, prin urmare, aceasta a devenit un fel de categorie de muncă pentru noi.

Ideea este că doar 40% din piață a trecut la cloud. De fapt, cred că pentru companiile de software, este vorba de 40%, iar pentru pentru întreprinderi, este vorba de 30%.

Așadar, între 60 și 70%, în funcție de piață, încă nu au trecut la cloud. Aceste companii nu înțeleg încă impactul economic al modului în care va arăta cloud-ul. Așadar, în ceea ce privește cercetarea, facem tot ce putem pentru a ne asigura ca totul să fie cât mai eficient din punct de vedere al costurilor în cloud-ul ales de ei.

(…) Un alt domeniu este cel al practicilor de etică a datelor. Dacă presupunem că adoptarea inteligenței artificiale va crește – și noi credem că va crește – atunci vrem să ne asigurăm că software-ul nostru este excepțional pentru a fi siguri că există o inovare responsabilă. Așadar, la ceea ce am lucrat cu adevărat este practica de etică a datelor care a fost înființată pentru a înțelege politicile emergente în materie de inteligență artificială din întreaga lume – SUA, Europa și Asia.

Căutăm să raționalizăm aceste politici și apoi să construim cele mai bune practici pornind de la acestea. De fapt, am creat cele mai bune practici și, suntem lideri în inovația produselor pentru modul în care detectăm părtinirea (bias-ul) în modelele analitice. Pentru noi, bias-ul poate apărea în toate domeniile.

Poate apărea la nivelul de gestionare a datelor, poate apărea în distorsiunea creării modelului în sine, în timpul instruirii, și poate apărea, de asemenea, în evaluarea sau performanța continuă a modelelor. Așadar, avem o tehnologie pe care o folosim pentru a ne asigura că putem face recomandări clienților, utilizatorilor, pentru a le spune că s-ar putea să existe date subreprezentare aici sau că există rezultate nedrepte bazate pe date demografice în deciziile modelelor. Acesta este un domeniu important și pentru noi. 

Care sunt obiectivele cheie ale companiei pentru viitor?

În primul rând, dorim să avem cea mai productivă platformă și soluții de analiză și inteligență artificială de pe piață. Cuvântul cheie este productivitate. Ritmul de schimbare cu care se confruntă întreprinderile în prezent înseamnă că acestea trebuie să fie capabile să treacă de la date, la descoperire, la decizii, cât mai repede posibil și cât mai precis posibil. Nu este suficient să spui că ai construit un model. Aveți nevoie de productivitatea necesară pentru a putea realiza întregul ciclu de viață al operațiunilor de model foarte, foarte rapid.

De exemplu, avem companii care rulează 15.000 de modele pentru a lua decizii pentru afacerea lor. Și, procedând astfel, sunt capabili să reacționeze la ce se întâmplă în lume în moduri în care concurenții lor nu o pot face.

Așadar, obiectivul nostru este să construim un software care să permită, în cele din urmă, această rată de învățare. De exemplu, dacă pot trece de la date la descoperire și apoi la decizie mai repede decât concurenții mei, atunci am un avantaj pe piață. Așa că acesta este principalul nostru obiectiv.

Acum, o parte din asta este să ne asigurăm că soluțiile noastre se potrivesc și pe platformă pentru a susține acest ciclu de viață. Avem soluții în domeniul fraudei, al sănătății și al științelor vieții, al IoT, al inteligenței clienților, al riscului, precum și al comerțului cu amănuntul și al lanțului de aprovizionare. Toate soluțiile noastre sunt în curs de migrare către cea mai recentă versiune de software. Așadar, avem o platformă unificată, soluții unificate care permit ca această productivitate să aibă loc. 

Având în vedere evenimentele recente, și mă refer la inflație, pandemie și război. Sunt companiile mai interesate de soluții de date pentru a-și planifica mai bine afacerile, pentru a lua decizii? Și dacă da, din ce zone economice provin aceste companii?

Da, cred că există companii care se încadrează în două categorii. Unele devin puțin mai conservatoare în ceea ce încearcă să facă, deoarece se tem de incertitudinea economică. Și, de fapt, recomand companiilor să nu facă acest lucru. Doar din cauza faptului că concurenții lor sunt cei care sunt agresivi și ambițioși în acest sens. Vor fi foarte feroce și vor fi greu de învins atunci când vor ieși din această perturbare. Așadar, cred că, în primul rând, există multe companii care folosesc această perioadă de incertitudine ca pe un moment pentru a evalua starea actuală și a se întreba ce pot face mai bine: ”Acum este momentul să simplificăm poate ecosistemul nostru de date. Acum este momentul să abordăm probleme mai mari cu ajutorul AI și al învățării automate”. Sunt multe companii care fac acest lucru și vedem cu siguranță acest lucru.

Dar mai sunt și alte companii care cred că încearcă să spună: „Să așteptăm să treacă toate acestea și apoi vom face aceste investiții”. Iar noi încercăm să le convingem pe aceste companii că este un risc, deoarece concurenții lor se implică acum și vor aborda probleme foarte mari și vă vor depăși în inovație dacă nu faceți asta.

În cazul celor care iau măsuri, o mare, mare provocare este aceea de a pune datele la dispoziția lor. Ritmul în care trebuie să dezvolte modele este o mare provocare. Așadar, dacă nu aveți datele normalizate sau dacă nu datele nu sunt de calitate, este greu să faci o analiză semnificativă pe baza lor. Așadar, vedem că oamenii fac investiții puternice pentru a se ocupa de datele lor, astfel încât să poată configura toate analizele și învățarea automată a inteligenței artificiale. Și, din nou, aici este locul unde, pentru SAS, avem capabilități end-to-end pe întreg lanțul.  

Astfel, întregul nostru obiectiv este de a stabili maturitatea clienților în materie de date și analiză și apoi de a-i dezvolta prin întregul ciclu de viață analitic, astfel încât să devină maturi și competenți în domeniul analizei, al învățării automate și al AI. 

Și care categorie este mai mare, cea conservatoare sau cea inovatoare?

Cea de inovare. Cred că avem suficientă încredere. Oamenii au trecut prin destule perturbări în ultimele, să zicem, două decenii, în care știu că nu poți sta degeaba. Gândiți-vă la criza financiară din 2008. Pe de altă parte, criza financiară din 2008 a fost motorul uneia dintre cele mai mari creșteri, care au avut loc datorită a ce s-a întâmplat atunci. Așadar, oamenii știu că există corecții în cealaltă direcție și trebuie să vă asigurați că sunteți în măsură să profitați de ele. Cred că majoritatea caută să folosească acest moment în bugetele lor pentru a spune: „Haideți să luăm măsuri, să abordăm cu adevărat problemele”. Și cred că sunt câțiva care sunt mult mai puțini, dar care sunt puțin ezitanți.

Și dintre aceste companii mai inovatoare, ce verticale reprezintă?  

Da, cred că cele care au cea mai mare expunere materială la risc în acest moment, deci sectorul bancar este mare în acest moment. Frauda este o componentă uriașă. Evident, băncile sunt perturbate de fintech-urile care apar și care sunt doar bănci pur virtuale. De asemenea, criptomonedele și blockchain sunt o componentă perturbatoare a întregului sistem financiar. Asigurările. Gândiți-vă la volatilitatea schimbărilor climatice și la evenimentele meteorologice. Companiile de asigurări încep să se transforme în companii de tehnologie – Insuretech -, pentru că încep să lucreze cu adevărat la tehnologie în cadrul ofertelor lor de asigurare.  

Am observat că, acolo unde companiile simt că există amenințări reale existente dincolo de perturbările din lume, se apleacă puternic spre tehnologie. Am spus bănci și asigurări, aș adăuga și guverne, de asemenea. Pentru că guvernele sunt sub presiune în acest moment cu bugetele, cu ratele de creditare care, evident, devin mai mari, astfel încât costul împrumuturilor și al împrumuturilor devine foarte scump. Așadar, guvernele trebuie să se gândească cu adevărat cum pot face mai mult cu mai puțin. 

Sănătatea și științele vieții sunt, de asemenea, un domeniu important, pentru că, în mod evident în urma pandemiei, ritmul în care am livrat imunizările a deschis ochii companiilor farmaceutice și le-a făcut să spună că ”poate putem folosi acest proces accelerat al FDA sau de aprobare pentru a introduce mai multe medicamente pe piață mai repede.” Așadar, sunt multe.

Pe măsură ce vorbesc despre asta, îmi dau seama că sunt cam din toate industriile. Comerțul cu amănuntul, iar comerțul cu amănuntul este probabil cel mai greu încercat în acest moment, deoarece presiunea asupra marjelor în retail este întotdeauna dificilă, dar încearcă să remedieze acest lucru prin inovații în lanțul de aprovizionare.

Având în vedere starea actuală a pieței energetice, ați observat o cerere crescută pentru soluții bazate pe date pentru companiile energetice? 

Da, una dintre marile provocări din industria energetică este că: pe măsură ce sursele regenerabile devin mai eficiente din punct de vedere energetic, cum ar fi energia solară și eoliană, reintroduc energia pe rețelele, există o optimizare a energiei. De obicei companiile energetice, care au prețuri controlate de guvernele din țările în care operează. Fie de un guvern național, fie un guvern de local – în SUA. Astfel, nu pot crește tarifele în mod necontrolat. Deci, au o limită a tarifului pe care îl pot percepe. Iar provocarea constă în faptul că mai multe surse de energie neutră din punct de vedere al emisiilor de dioxid de carbon sau mai multe surse de energie verde, surse alternative de energie, sunt disponibile. De obicei, acestea reintroduc energie în rețea, pe care apoi trebuie să o plătească înapoi furnizorilor acestor surse alternative. Așadar, avem producătorii de energie care adaugă capacitate în rețea, avem limite la prețurile pe care le pot percepe. Deci, există o întreagă optimizare a modului în care companiile energetice pot supraviețui și prospera în această nouă lume a portofoliului de energie despre care vorbim.

Pentru noi, acesta este un domeniu în care purtăm discuții cu multe companii energetice cu privire la această optimizare.

Ce tendințe tehnologice de astăzi pot deveni mâine un schimbător de joc în industria energetică?  Ce tehnologie îi poate ajuta? 

Ar trebui să vorbim despre fuziunea nucleară, vreau să spun că se fac cercetări reale chiar acum.  O mare parte din Silicon Valley investește în fuziune. Și încep să obțină o susținere mai lungă pentru a combina aceste particule și a obține energie din asta. Adică, energia nucleară este cea mai curată energie din lume.

Doar că se confruntă cu toate provocările legate de faptul că oamenii nu vor centrale nucleare. Riscul ca ceva să se întâmple în mod catastrofal este ceea ce îi sperie pe oameni. Dar nu există energie mai curată decât cea nucleară. Așadar, cred că vom asista la o revenire mai puternică a energiei nucleare.

Doar că, nu văd cum vom reuși să facem asta fără investiții. Iar ceea ce auzim în Silicon Valley este că există un capital de risc semnificativ care se întoarce în capacitățile emergente de fuziune. 

Dar cum poate tehnologia să-i asigure pe oameni că nu se va întâmpla un lucru catastrofal?

Să lăsăm deoparte tehnologia fizică, cum ar fi barierele, turnurile de răcire, lucruri de genul acesta. Însă luăm în considerare senzorii, datele. Cantitatea de date de la senzori dintr-o centrală nucleară este imensă. Capacitatea de calcul pe care o avem astăzi pe piață ne permite să monitorizăm mult, mult mai granular în interiorul unei centrale nucleare. Și, ca urmare, putem obține mai devreme indicatori că există ceva care ar putea merge prost, astfel încât să putem avea etape de escaladare. Astfel, nu este vorba doar de o topire a reactorului și apoi să avem, știți, experiența îngrozitoare pe care am văzut-o cu toții la Cernobîl. Așa că, eu cred că este vorba de faptul că vom avea mult mai multe telemetrii, să zicem, într-un viitor reactor nuclear, ceea ce ne va permite să fim mult mai proactivi în ceea ce privește măsurile preventive care trebuie luate pentru a asigura siguranța. 

Cred că, de asemenea, va exista tehnologie, vor exista descoperiri privind modul de eliminare a de uraniu și de deșeurile rezultate. Cred că acesta este un alt domeniu pe care îl se marșează.

Devine din ce în ce mai dificil să inovezi în calitate de companie de software?  

Nu am primit niciodată această întrebare. Este o întrebare uimitoare. Thomas Edison sau oricine altcineva, care au creat toate aceste lucruri în premieră. Să mă gândesc, am nevoie de un moment. Este interesant pentru că mă întreb: va fi inovația un lucru net nou sau va fi o derivată a unor combinații de lucruri?  

Așa că nu știu câte lucruri noi vom vedea, dar cred că există combinații de lucruri, iar combinația este cea care este de fapt inovatoare.

Gândiți-vă în felul următor. Să luăm exemplul Uber. Aveai nevoie de o capacitate puternică de cartografiere care nu exista, o capacitate de cartografiere digitală care trebuia să fie matură. Aveai nevoie de capacitatea de a avea conectivitate la internet în întreaga lume, pentru a putea fi oriunde, pentru a obține geolocalizarea. Aveai nevoie de un telefon pentru a avea aplicația mobilă, nu? Și apoi aveai nevoie de un mediu de calcul în cloud pentru a face optimizarea pentru a afla unde sunt mașinile pe drum și a le aduce cel mai aproape de tine. Combinația dintre toate acestea este ceea ce permite ca Uber, Lyft și alții din lume să aibă un impact atât de mare, nu-i așa?

Așa că eu cred că vom vedea mai multe astfel de lucruri. Unul dintre lucrurile la care lucrăm la SAS este cum putem încorpora analiza în întreaga afacere, în lanțul de aprovizionare, în producție, în logistică, în punctele de vânzare, în magazine fizice? Avem Computer Vision (viziune computerizată), pe care o folosim în fabrica de producție pentru a ajuta la optimizarea randamentului pentru companii precum cele de semiconductori. Computer Vision este folosită pentru a ajuta la producția de panouri solare, nu-i așa?

Avem logistica pe care o folosim pentru a ne asigura că deplasăm flotele de vehicule oriunde. Una dintre capacitățile pe care le vom utiliza pentru un serviciu poștal va fi aceea de a ajusta anumite lucruri pentru a economisi aproximativ un miliard de dolari pentru a direcționa vehiculele într-un mod mai bun.

Așadar, cred că, pentru noi, cred că răspunsul aici este: cum să punem cap la cap toate inovațiile care au avut loc în trecut pentru a obține un randament de 5 sau 10 ori mai mare pentru afacere. Deci, vor fi câteva lucruri noi.

Adică, telescopul James Webb este destul de uimitor. Vedem lucruri noi acolo. Cred că medicina este încă un domeniu în care se vor face adevărate explorări și descoperiri.

Dacă te gândești la asta în felul următor, eu vreau un GPS pentru corpul meu, nu? De multe ori, în istoria familiei mele, au existat unele boli care au fost descoperite doar pentru că cineva a fost consultat pentru de o afecțiune și a descoperit că suferea de o altă afecțiune mai gravă, cum ar fi cancer. Unde sunt senzorii din corpul meu care îmi oferă mai multe informații despre cum pot fi mai proactiv [pentru a detecta semne ale bolii]? Așadar, există o întreagă zonă în domeniul sănătății și al științelor vieții care cred că este încă neexplorată. 

Jim Goodnight, CEO-ul SAS, a fost adesea întrebat în interviuri despre o intrare la bursă a companiei, iar răspunsul a fost întotdeauna negativ. Dar, recent, ați anunțat că intenționați să faceți marele pas până în 2024. Ce a făcut compania să se răzgândească?

Cred că lumea este incredibilă, această piață a devenit foarte, foarte competitivă. Și astfel, pentru o lungă perioadă de timp, SAS a putut fi independentă din cauza dimensiunii mari a afacerii, iar concurența nu era atât de intensă cum este acum.

Concurenții noștri cu care ne confruntăm sunt foarte mari ca dimensiune a afacerii. Și astfel, în primul rând, prin faptul că vrem să devenim o companie publică, le oferă clienților noștri încrederea că putem concura la aceeași scară, cu același acces la piețele de capital pe care le au și concurenții noștri. 

Cel mai important lucru, în primul rând, pentru acest IPO este că Jim Goodnight a vrut să se asigure că clienții noștri știu că se pot baza pe faptul că SAS este independentă și că își păstrează cultura și istoria noastră de inovare.

Acesta este primul lucru. În al doilea rând, pe măsură ce pregătim compania pentru următorii 50 de ani, poate în 46 de ani de acum încolo, pe măsură ce reușim să parcurgem cu succes această cale a IPO-ului, [ne-am întrebat] cum se pot implica angajații și cum pot fi recompensați în această creștere și poveste de succes.

Așadar, este vorba doar de aceste două lucruri, să ne asigurăm că clienții noștri știu că putem concura la aceeași scară cu unii dintre concurenții de pe piață și că, de asemenea, angajații noștri beneficiază de succesul nostru. 

Interviul a fost editat pentru lungime și claritate.