Tavakoli: Mislim da je to dvostruko. Prvo, trebali biste se fokusirati na rezultate, a ne na alate. Broj ljudi koji kažu: „Zaostajemo.“ Moram angažovati gomilu agenata. Moram pokazati da mogu koristiti vještačku inteligenciju. Ne dobijaš bodove ako kažeš da sam se suprotstavio vještačkoj inteligenciji, zar ne?

Umjesto toga, ono što zaista želite shvatiti je: Koji poslovni rezultat želim postići? I obično je to „Imam postojeći proces koji želim automatizirati i učiniti mnogo efikasnijim“ ili „Postoji novi skup mogućnosti koje želim predstaviti“, a vještačka inteligencija je ono što to otključava i omogućava.

Druga stvar je, svi su bili toliko uzbuđeni zbog vještačke inteligencije i povezali su je sa LLM-om, a koji model ćete koristiti? I iskreno, najveća stvar u poslovnom svijetu je vještačka inteligencija koja je visokokvalitetna, tačna i pouzdana. A to u velikoj mjeri zavisi od toga: „Da li imate uredan pristup svojim podacima i da li imate strategiju upravljanja?“

Nije stvar u modelu; stvar je u svim ostalim dijelovima. Kako postižete tačnost? Kako njime upravljate? Kako shvatiti kako to staviti u proizvodnju i izmjeriti? I također, kako to učiniti u prostoru koji se brzo razvija? Većina ljudi s kojima razgovarate, a koji su pokrenuli AI aplikaciju prije čak i šest mjeseci, kažu vam da bi je danas, kada bi je ponovo izgradili, izgradili potpuno drugačije, jer su se pojavili novi proizvodi.

Tavakoli: Trenutni prihodi su piramida. Na donjem sloju vam je potrebna gomila infrastrukture, a to su čipovi. To je područje gdje neće biti mnogo kompanija, jer je barijera za ulazak vrlo visoka.

Osim toga, imate i pružatelje osnovnih modela. Počeli smo s puno toga, a to se smanjilo, uglavnom zbog kapitala koji je potreban za obuku nekih od tih modela.

Posljednji sloj su aplikacije na vrhu. A danas, budući da je tek početak, to nije masovno - iako je Databricks nedavno prešao milijardu dolara prihoda od vještačke inteligencije, tako da se ne radi o sitnim novčićima.

Ako premotamo pet godina unaprijed, piramida će biti mnogo masivnija i prevrnut će se. Mnogo više prihoda će se ostvariti od aplikacija koje koriste vještačku inteligenciju kako bi transformisale ono što ljudi rade. I u tom prostoru, ne mislim da postoji pobjednik koji uzima sve.

Tavakoli: Nikome se ne sviđa taj odgovor. Ali mnogi procesi na koje trošite mnogo novca nisu privlačni. Dat ću vam primjer. Vi ste osiguravajuća kompanija. Dobijate tone i tone obrazaca zahtjeva, a količina snage i frustracije se troši na to - „Kako da uzmem sve te obrasce zahtjeva i izvučem informacije koje su mi potrebne?“ Kako da to stavim na analitički obrazac kako bih mogao/la da generišem uvide na osnovu toga i zatim, na osnovu toga, preduzmem akciju? Niko se zbog toga ne uzbuđuje - osim osobe koja sjedi tamo i ljuta je što im je za nadoknadu potraživanja potrebno tri mjeseca. Ali ako sada mogu da pređem sa nečega što je trajalo mjesecima na nešto što sam radio po znatno nižoj cijeni – automatizovano – to je zaista uzbudljiv slučaj upotrebe.

Ili ste proizvođač poluprovodnika i ako imate nešto što bi moglo inteligentno detektovati anomalije i poboljšati vaš prinos za 0,1% - još jednom, kada se neko posljednji put uzbudio zbog prinosa u fabrikama? Ali to znači mnogo novca.

Ogromne produktivnosti, ogromni troškovi, ne one koje ljudi povezuju s revolucionarnim. Mislim da su to dosadni slučajevi upotrebe vještačke inteligencije. Pomoću umjetne inteligencije možete postići značajna poboljšanja, a to smo i vidjeli kod naših kupaca.

Tavakoli: Odgovor koji uvijek dajem je, po ovoj logici, da smo rekli: „Hej, kada su se pojavili bankomati ili kada su se pojavili računari, to su bile ogromne transformacije - hoće li mnogo ljudi izgubiti posao?“

Postoji određeni skup stvari koje ljudi danas rade, a koje će biti automatizirane pomoću umjetne inteligencije. Međutim, kod mnogih od ovih stvari, samo zbog kvalitete, i dalje je potrebno da čovjek bude uključen. I cijela pretpostavka je da kada automatizirate ove zadatke, oni također otvaraju potpuno novi skup zahtjeva za obavljanje stvari koje prije niste mogli. Na primjer, sada kada imate bankomate i online bankarstvo, otvorili su se novi setovi uloga u e-trgovini za koje nikada nismo pomislili da će postojati u prošlosti, a oni generiraju mnoštvo radnih mjesta i produktivnosti.

S povećanjem vještina i obukom, iako će se specifične radne odgovornosti promijeniti, postoji potpuno nova klasa novih radnih odgovornosti gdje će kompanijama biti potrebni ljudi za vožnju. Dakle, zapravo mislim da ćete vidjeti porast potražnje za radnom snagom. Dakle, više se radi o tome „Kako se usavršavate?“

Tavakoli: I da i ne. Da, nalazimo se u balonu umjetne inteligencije. Ne, to ne mijenja planove.

Često mi se postavlja druga strana tog pitanja, koja glasi: „Da li je vještačka inteligencija transformativna ili je vještačka inteligencija prenaglašena?“ I moj odgovor na to je da. Mislim da ljudi još uvijek ne razumiju u potpunosti vještačku inteligenciju, tako da je odgovor na bilo koje pitanje da će vještačka inteligencija to riješiti. Prošetao sam okolo i naišao na znak na kojem je pisalo „Pranje automobila pokretano vještačkom inteligencijom“. I ja kažem, ne znam šta to, dovraga, znači. Sada je sve pokretano vještačkom inteligencijom. Uvijek postoji taj vrhunac uzbuđenja koji će sigurno proći dok se ne dogovorimo o tome koji su stvarni slučajevi upotrebe koji su ljudima potrebni. Mislim da nećete vidjeti sve kompanije koje trenutno rade u oblasti vještačke inteligencije da opstanu.

Razlog zašto to ne mijenja planove kompanije Databricks je taj što je vještačka inteligencija odlična i mislimo da je važna u budućnosti, te da smo joj se očigledno uveliko posvetili u proteklih 12 godina. Ali također, ključni dio našeg poslovanja je podatkovna strana kuće, poput transformacije podataka i operativnih tokova rada, koji su dokazani, koji definitivno nisu u balonu i rastu. Iz perspektive Databricksa, prilagođavate se potrebama kupaca. I već smo vidjeli taj prelazak od pretjeranog naglašavanja do ključnih važnih slučajeva upotrebe i ishoda, i tu smo ih podržali.