Dr. Sam Zheng, CEO & Co

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Sam Zheng, CEO und Mitbegründer von DeepHow, leitet ein sich schnell entwickelndes Startup, das von angesehenen Investoren unterstützt wird. DeepHow revolutioniert die Ausbildung von Fachkräften mit einer innovativen, KI-gestützten, videozentrierten Plattform zur Wissenserfassung und -übertragung.

Bevor er zu DeepHow kam, war Sam über ein Jahrzehnt für Siemens tätig und trieb digitale Innovationen in verschiedenen Branchen voran. Seine bemerkenswerten Projekte, wie das Cloud Digital Inspection Jacket, haben den technischen Wissensaustausch, die Effizienz und das Benutzererlebnis deutlich verbessert und seinem Team den prestigeträchtigen Siemens Innovation Award eingebracht.

Gleichzeitig ist Sam außerordentlicher Professor für Psychologie an der Tsinghua-Universität und hat einen Ph.D. in Ingenieurpsychologie und einen Master in Statistik von der University of Illinois in Urbana-Champaign.

Sie haben eine Ausbildung in Psychologie und Statistik. Wie sind Sie dazu übergegangen, sich auf Videos und maschinelles Lernen zu konzentrieren?

Mein Hintergrund in Psychologie und Statistik diente tatsächlich als natürlicher Übergang in den Bereich des maschinellen Lernens und videozentrierter Plattformen. Das Studium der Psychologie weckte meine Faszination für den menschlichen Geist und die Intelligenz, insbesondere für den Prozess des Erlernens von Fähigkeiten und der Entwicklung von Fachwissen. Inzwischen lieferte die Statistik die mathematische Grundlage für die Erforschung künstlicher neuronaler Netze, inspiriert von unserem biologischen Gehirn.

Im heutigen digitalen Zeitalter haben sich Videos zu einem ansprechenderen, interaktiveren und effektiveren Lernmedium entwickelt. Dieser Wandel ist bei Plattformen wie YouTube und TikTok deutlich zu erkennen, wo Nutzer, insbesondere die jüngere Generation, Stunden damit verbringen, Videoinhalte zu konsumieren und daraus zu lernen.

Allerdings ist der herkömmliche Prozess der Erstellung von Lehr- oder Anleitungsvideos, insbesondere der Bearbeitungsteil, zeitaufwändig und arbeitsintensiv. Ein kurzes Video von nur wenigen Minuten könnte Stunden akribischer Arbeit erfordern. Meine Mitbegründer und ich erkannten diese Ineffizienz und das Potenzial zur Verbesserung der Lernerfahrung und beschlossen, die Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen zu nutzen, um den Prozess der Videoerstellung mit Anleitungen zu beschleunigen.

Unsere KI-gestützte Videoplattform kann Stunden mühsamer Arbeit in nur wenige Minuten verwandeln und so die Effizienz drastisch verbessern, ohne die Effektivität zu beeinträchtigen. Im Wesentlichen haben meine akademischen Kenntnisse im Verständnis der menschlichen Kognition und der sie nachahmenden statistischen Modelle dazu beigetragen, den Weg für dieses innovative Unterfangen zu ebnen.

Sie haben mehrere Patente unter Ihrem Namen. Welches ist das wichtigste, an dem Sie gearbeitet haben?

Alle meine Patente konzentrieren sich auf die Nutzung von Technologie zur Verbesserung der menschlichen Leistungsfähigkeit. Während meiner Zeit bei Siemens bestand ein bemerkenswertes Projekt darin, an einer Lösung für Professor Stephen Hawking zu arbeiten. Wir haben eine intuitive Eingabemethode per Augeneingabe entwickelt, um Menschen mit ALS, ähnlich der Erkrankung von Professor Hawking, zu helfen. Diese innovative Arbeit ist jetzt Teil eines angemeldeten Patents.

Das bedeutendste Patent, zu dem ich beigetragen habe, ist jedoch ein aktuelles: die Generative AI-Powered Know-How Management Platform for Industrial and Manufacturing Organizations.

Hier ein kurzer Überblick:

Unsere Erfindung stellt eine hochmoderne generative KI-Lösung dar, die speziell auf Industrie- und Fertigungsunternehmen zugeschnitten ist. Es erfasst, organisiert und verbreitet effektiv sowohl institutionelles als auch Stammeswissen und überschneidet Bereiche wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Schulung und Entwicklung sowie Wissensmanagementsysteme.

Industrie- und Fertigungssektoren stehen oft vor großen Herausforderungen bei der Erfassung, Organisation und Weitergabe kritischen Wissens. Hohe Fluktuationsraten, komplexe Prozesse und der ständige Bedarf an Weiterbildung verstärken diese Schwierigkeiten. Herkömmliche Methoden des Wissensmanagements sind oft umständlich, zeitintensiv und nicht flexibel genug, sodass eine fortschrittlichere Lösung erforderlich ist.

Unsere generative KI-Lösung nutzt proprietäre Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um die Erstellung videobasierter Standardarbeitsanweisungen (SOPs) zu rationalisieren, Arbeitsabläufe zu optimieren und einen schnellen, effizienten Zugriff auf Informationen über KI-gesteuerte Chat-Funktionen zu ermöglichen. Aufgrund ihrer Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit eignet sich unsere Lösung für eine Vielzahl von Fertigungskontexten.

Könnten Sie uns die Entstehungsgeschichte von DeepHow erzählen?

Bevor wir DeepHow gründeten, arbeitete ich zusammen mit unseren anderen Gründern Patrik Matos da Silva und Wei-Liang Kao bei Siemens und trieb verschiedene digitale Innovationsprojekte im Industrie- und Fertigungssektor voran. Unsere Reise machte einen großen Sprung, als wir 2018 dem Techstars Mobility Accelerator in Detroit beitraten. Die Erfahrung war im Wesentlichen ein Bootcamp, das uns half, unsere Idee zu validieren, Lücken zu identifizieren und mit potenziellen Investoren, Partnern und Mentoren in Kontakt zu treten.

Wir erkannten den Wert der Fähigkeiten und Erfahrungen, die die Menschen im Laufe der Jahre erworben hatten, aber es gab ein Problem: Es gab keine wirklich effektive Möglichkeit, dieses Fachwissen zu erfassen und zu teilen. Wir beobachteten, wie schnell sich die Technologie weiterentwickelte, und uns wurde klar, dass die Methoden, die wir für die Mitarbeiterschulung verwendeten, nicht mithalten konnten. Wir verließen uns immer noch auf veraltete, zeitaufwändige Methoden, die nicht effizient und, ehrlich gesagt, nicht ansprechend genug waren.

Mir wurde klar, dass es eine einzigartige Gelegenheit gab, Fortschritte in der KI- und Videotechnologie zu kombinieren, um die Art und Weise, wie wir Informationen erfassen, strukturieren und teilen, völlig zu verändern. Deshalb haben wir uns vorgenommen, DeepHow zu entwickeln, eine Plattform, auf der Unternehmen intern erstaunliche Schulungsvideos erstellen und die Kontrolle behalten können. Um diese Idee zu verwirklichen, haben wir ein KI-System namens „Stephanie“ erstellt. Stephanie ist das Rückgrat unserer Lösung, sie erfasst das Know-how von Experten und erstellt ein Wissensrepository. Es generiert schrittweise interaktive Anleitungsvideos, um den Lernprozess für neue und weniger erfahrene Mitarbeiter zu beschleunigen.

Durch den Einsatz von KI-Workflow-Indizierung und -Segmentierung ist es uns gelungen, Videoinhalte zehnmal schneller zu erstellen und die Leistung der Belegschaft um 25 % zu verbessern.

Wir haben seit den Anfängen einen langen Weg zurückgelegt, aber unsere Mission ist immer noch dieselbe. Wir sind bestrebt, Unternehmen dabei zu helfen, ihr umfangreiches institutionelles Wissen und Fachwissen zu nutzen und ihren Mitarbeitern kontinuierliches Lernen und Wachstum zu ermöglichen. Es ist eine aufregende Reise.

Was sind einige der Herausforderungen am Arbeitsplatz, die DeepHow löst?

Wissenstransfer: An jedem Arbeitsplatz kann der Transfer von Fähigkeiten und Wissen, insbesondere von erfahrenen Mitarbeitern an neue Mitarbeiter oder weniger erfahrene Mitarbeiter, eine große Herausforderung sein. Wir haben es möglich gemacht, dieses Wissen so zu erfassen und zu strukturieren, dass es einfach zu teilen, in Segmente unterteilt und leichter zu verstehen ist.

Trainingseffizienz: Traditionelles Training kann mühsam sein, oder? Lange Arbeitszeiten, schwer zu behaltende Informationen – das ist nicht immer der effizienteste Prozess. Mit DeepHow können Mitarbeiter in ihrem eigenen Tempo und auf eine Weise lernen, die besser auf ihren individuellen Lernstil zugeschnitten ist. Unser Ziel ist es, das Training schmerzfrei und angenehm zu gestalten. Kompetenzlücken: Manchmal fühlt es sich an, als würde man versuchen, die Nadel im Heuhaufen zu finden, wenn man herausfindet, wo die Qualifikationslücken in seinem Team bestehen. Das ist eine weitere Sache, bei der wir helfen können. Unsere Plattform nutzt Analysen, um Ihnen zu zeigen, wo es Lücken in der Schulung gibt, und ermöglicht es Schulungsteams, diese zu schließen, indem sie die spezifischen Inhalte erstellen, die sie benötigen. Veraltete Schulungsmaterialien: Die Dinge ändern sich schnell, nicht wahr? Standards und Verfahren entwickeln sich ständig weiter. Nun, wir sorgen dafür, dass Ihre Schulungsmaterialien nie vergessen werden. Das Bearbeiten und Aktualisieren ist schnell und schmerzlos, und die Möglichkeit, diese Aktualisierungen über verschiedene Standorte und Hemden hinweg mit einer einfachen Kompetenzzuweisung zu teilen, stellt sicher, dass niemand ohne die aktuellsten Informationen dasteht. On-Demand-Lernen: Bequemlichkeit ist Trumpf! Jeder möchte Zugang zu dem haben, was er braucht, wann er es braucht. Das ist die Philosophie hinter DeepHow. Wir glauben, dass Schulungen keine geplante Veranstaltung sein sollten, die den ganzen Tag unterbricht, sondern eine flexible Ressource, die dann zur Verfügung steht, wenn Sie sie brauchen. An einen Ort und eine bestimmte Zeit gebunden zu sein, ist nicht ideal. Müssen Sie jetzt etwas Bestimmtes lernen? Suchen und beobachten. Es könnte nicht einfacher sein. Mitarbeiterengagement steigern: Wir alle wissen, dass Schulungen manchmal, nun ja, nicht gerade das Aufregendste sein können. Aber es muss absolut nicht so sein. DeepHow gibt Entwicklern Raum für Kreativität. Lernen sollte eine unterhaltsame, spannende und angenehme Erfahrung sein. Kommunikation fördern: Kommunikation kann schwierig sein, insbesondere wenn es sich um einen komplexen Prozess oder ein komplexes Verfahren handelt. Unsere Plattform vereinfacht die Kommunikation, indem sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen bereitstellt, die es den Mitarbeitern ermöglichen, die anstehende Aufgabe leicht zu verstehen und zu verstehen, und so eine klare und einheitliche Kommunikation auf ganzer Linie fördern. Unsere Plattform versteht, übersetzt und transkribiert außerdem in fast 50 Sprachen, Tendenz steigend. Allein diese Funktion hat sich als eines der wertvollsten Tools erwiesen, über das viele Unternehmen verfügen. Jemandem das Lernen in seiner Muttersprache zu ermöglichen, sorgt für ein besseres Verständnis und steigert die Moral.

Wie ermöglicht DeepHow Unternehmen die Erstellung eines adaptiven Schulungsprogramms?

Betrachten wir die traditionelle Trainingsumgebung. Sie verfügen über statisches Material, starre Zeitpläne und einen einheitlichen Ansatz. Diese Methoden berücksichtigen jedoch nicht, dass jeder anders und in einem anderen Tempo lernt. Sie sind nicht skalierbar oder flexibel, um sich an die sich schnell verändernde Landschaft oder den Fortschritt einzelner Mitarbeiter anzupassen. Das sind erhebliche Schwachstellen für jedes Unternehmen, oder?

Genau hier setzt DeepHow an. Wir helfen Ihnen, das Drehbuch zu diesen Themen umzudrehen. Wir ermöglichen Unternehmen die Entwicklung agiler Schulungsprogramme, die dynamisch und personalisiert sind und in hohem Maße auf die Geschäftsanforderungen und Lernmuster der Mitarbeiter eingehen.

Unsere Plattform erfasst Expertenwissen in leicht verständlichen, videobasierten Lernmodulen. Aber wir hören hier nicht auf. Wir nutzen die Leistungsfähigkeit der KI, um die Interaktionen der Mitarbeiter mit diesen Modellen zu analysieren und so tiefere Einblicke in die verbleibenden Qualifikationslücken zu ermöglichen. Es geht darum, Schwächen in Stärken umzuwandeln und die einzelnen Fachgebiete zu nutzen, um eine Kultur des kontinuierlichen Lernens zu fördern.

Welche Rolle spielt DeepHow bei der Erhöhung der Sicherheit am Arbeitsplatz?

Sicherheit ist ein so entscheidender Aspekt an jedem Arbeitsplatz, dennoch ist es oft schwierig, sie richtig zu machen, was zu unglücklichen Unfällen und Verstößen gegen Vorschriften führt. Dies trifft leider auf Branchen wie das verarbeitende Gewerbe, das Baugewerbe oder das Gesundheitswesen zu, wo selbst ein kleiner Fehler erhebliche Folgen haben kann.

Wo passt DeepHow in dieses Bild? Nun, es liegt uns am Herzen, sicherzustellen, dass Sicherheitspraktiken klar verstanden und überall konsequent umgesetzt werden.

Dies erreichen wir, indem wir eine Plattform bereitstellen, auf der Unternehmen Expertenwissen zu Sicherheitsprotokollen einfach erfassen und teilen können. Anstelle der schwer verständlichen Handbücher der alten Schule bieten wir interaktive Schritt-für-Schritt-Videoanleitungen an. Sie sind unkompliziert, leicht verständlich und vor allem jederzeit und überall zugänglich. Das bedeutet, dass Mitarbeiter nie eine Ausrede haben, sich nicht über die neuesten Sicherheitsprotokolle auf dem Laufenden zu halten. Sicherheit sollte immer oberste Priorität haben und jeder hat es verdient, sich bei der Arbeit sicher zu fühlen.

Wie wird generative KI eingesetzt, um dies zu ermöglichen?

Das Herzstück unserer auf generativer KI basierenden Know-how-Management-Plattform „Maven“ ist eine Reihe innovativer Funktionen, die darauf abzielen, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Industrie- und Fertigungsunternehmen ihr institutionelles und Stammeswissen erfassen, verwalten und teilen. Maven nutzt proprietäre Algorithmen und fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens, um eine Vielzahl von Prozessen zu vereinfachen und zu verbessern:

Durch die Verbindung fortschrittlicher generativer KI mit den neuesten Wissensmanagementstrategien bietet Maven Unternehmen ein einzigartiges Tool, mit dem sie das Potenzial ihrer qualifizierten Arbeitskräfte nutzen und so kontinuierliche Verbesserungen und Innovationen vorantreiben können.

Gibt es andere Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen, die verwendet werden?

Tatsächlich nutzt DeepHow eine Reihe hochentwickelter Algorithmen für maschinelles Lernen und KI-Techniken in den Bereichen Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision. Diese überwachten und unbeaufsichtigten Techniken bilden die Grundlage unserer proprietären, domänenspezifischen KI-Technologie, die für den Industrie- und Fertigungssektor trainiert und optimiert wurde. Zu den wichtigsten Anwendungsgebieten gehören:

1) Workflow-Segmentierung: Wir nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um wichtige Informationen und Schritte aus komplexen, unstrukturierten Aufgabendemonstrationen zu extrahieren, die in Videos erfasst werden. Dies ermöglicht es uns, komplexe Abläufe in überschaubare, erlernbare Schritte zu zerlegen.

2) Multimodale Schritteinbettung: Durch die Modellierung eines „Aktivitätsgenoms“ sind wir in der Lage, Anweisungen und Arbeitsablaufführung neu zu konfigurieren, um sie besser an bestimmte betriebliche Kontexte anzupassen.

3) Modalitätsübergreifender Abruf: Wir verwenden fortschrittliche In-Video-Suchtechniken, um den mehrsprachigen, kompetenzbasierten Abruf von Inhalten zu ermöglichen. Dadurch können Benutzer effizienter und präziser auf relevante Informationen zugreifen.

4) Know-How-Mapping: Wir erstellen einen Wissensgraphen, der die Kernkompetenzen einer Organisation visuell darstellt. Diese Zuordnung ermöglicht es Unternehmen, ihre Wissensbestände klar zu identifizieren und so effektivere Weiterbildungs- und Schulungsstrategien zu ermöglichen.

Diese fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens, kombiniert mit unserem Fokus auf Industrie- und Fertigungsdienstleistungen, ermöglichen es uns, eine umfassende Lösung für die einzigartigen Herausforderungen anzubieten, denen sich Unternehmen in diesen Sektoren gegenübersehen.

Wie läuft der Prozess für Unternehmen ab, die einsteigen möchten?

Wir haben unsere Plattform im Hinblick auf Einfachheit konzipiert, sodass die Einbindung Ihres Unternehmens nicht komplex sein muss. Tatsächlich haben mehr als 80 Unternehmens- und KMU-Kunden unsere Lösungen erfolgreich an über 400 Standorten in 24 Ländern auf 6 Kontinenten implementiert.

Zunächst treffen sich unsere Teams und führen ein Gespräch über die spezifischen Bedürfnisse und Schwachstellen Ihres Unternehmens. Wir möchten Ihre Ziele verstehen, die Schulungsherausforderungen, denen Sie gegenüberstehen, die Art von Fähigkeiten, die Ihre Belegschaft benötigt – das Gesamtbild.

Als nächstes führen wir Sie durch den Prozess der Erfassung des Wissens Ihrer Experten. Hierbei kann es sich um jeden Prozess oder jede Fähigkeit handeln, die für Ihr Unternehmen wichtig ist. Unser Team unterstützt Sie bei der Erstellung dieser Schritt-für-Schritt-Videoanleitungen mithilfe der intuitiven Tools von DeepHow.

Unser Team steht Ihnen bei jedem Schritt zur Seite, von der Ersteinrichtung bis zur laufenden Optimierung Ihres Trainingsprogramms. Wir sind hier, um eine Partnerschaft mit Ihnen einzugehen und die Fähigkeiten und Effizienz Ihrer Mitarbeiter zu verbessern. Besuchen Sie einfach DeepHow.com, um loszulegen.

Gibt es noch etwas, das Sie über DeepHow mitteilen möchten?

Das Herzstück von DeepHow ist eine klare, überzeugende Mission: Unser Ziel ist es, jeden Facharbeiter in die Lage zu versetzen, ein Experte zu werden. Wir streben danach, den Wissenstransfer und die Schulung nahtlos, ansprechend und kosteneffektiv zu gestalten und dabei die transformative Kraft der KI zu nutzen. Wir sind der festen Überzeugung, dass Technologie die menschlichen Fähigkeiten erweitern und nicht ersetzen sollte. Dieser Grundsatz leitet alles, was wir tun.

In unserer sich schnell entwickelnden Technologielandschaft ist diese Mission relevanter denn je. Der Wandel hin zur digitalen Transformation und Industrie 4.0 hat die Fertigung modernisiert und eine Reihe fortschrittlicher Technologien eingeführt. Diese Innovationen haben die Arbeitsanforderungen erheblich verändert und verlangen von den Arbeitnehmern, dass sie sich neue technische Fähigkeiten aneignen, um diese hochentwickelten Maschinen zu bedienen, zu warten und zu optimieren. Das Tempo des Wandels ist so schnell, dass traditionelle Schulungsansätze kaum mithalten können, was zu einer immer größeren Qualifikationslücke führt.

Unser Ziel ist es, diese Herausforderung direkt anzugehen und die Arbeitnehmer in die Lage zu versetzen, durch Umschulung für die Fabriken von morgen einen „besseren Wiederaufbau“ zu ermöglichen. Ein hoher Automatisierungsgrad bedeutet, dass weniger manuelle Arbeit erforderlich ist. Stattdessen verlagert sich der Schwerpunkt auf die Nutzung des Fachwissens und der Intuition der Arbeitnehmer bei der Bedienung fortschrittlicher technologischer Systeme.

Fabriken haben sich im letzten Jahrzehnt durch die Integration von Robotik, Cobotik und Analysetechnologien erheblich weiterentwickelt, um die Produktion kontinuierlich zu optimieren und Abfall zu minimieren. Um diese Technologien zu verwalten, ist eine hochqualifizierte Belegschaft von entscheidender Bedeutung.

DeepHow bietet eine moderne Schulungsmethodik, die es Herstellern ermöglicht, Talente anzuziehen, Einstiegspositionen zu besetzen und Arbeitskräfte schrittweise für fortgeschrittene Rollen in den Bereichen Fertigung, Logistik und Planung weiterzubilden. Mit einem Schwerpunkt auf zeitgemäßer, ansprechender Ausbildung tragen wir dazu bei, die Wahrnehmung der Fertigung von einer Karriere in der Sackgasse hin zu einem dynamischen, technologiegetriebenen Bereich mit grenzenlosen Möglichkeiten zu verändern.

Vielen Dank für das tolle Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten DeepHow besuchen.

Doug Fuller, VP of Software Engineering bei Cornelis Networks – Interviewreihe

Als Gründungspartner von unite.AI und Mitglied des Forbes Technology Council ist Antoine ein Zukunftsforscher, der sich leidenschaftlich für die Zukunft von KI und Robotik einsetzt. Er ist außerdem Gründer von Securities.io, einer Investment-Website, der generativen KI-Plattform images.ai und arbeitet derzeit an der Einführung von genius.ai, einer Plattform, die Benutzern die Möglichkeit bietet, autonome Agenten durch Aufteilen von Eingabeaufforderungen zu konfigurieren und bereitzustellen Unteraufgaben.

Doug Fuller, VP of Software Engineering bei Cornelis Networks – Interviewreihe

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