Таваколи: Мисля, че причината е двойна. Първо, трябва да се съсредоточите върху резултатите, а не върху инструментите. Броят на хората, които казват: "Изоставаме. Трябва да задействам няколко агента. Трябва да покажа, че мога да правя AI." Не получавате точки за това, че казах, че съм се изправил срещу AI, нали?

Вместо това, това, което наистина искате да разберете, е: Какъв е бизнес резултатът, който искам да постигна? Обикновено това е "Имам съществуващ процес, който искам да автоматизирам и да направя много по-ефективен" или "Има нов набор от възможности, които искам да пусна", а ИИ е това, което отключва и прави възможно това.

Второто нещо е, че всички са толкова развълнувани от изкуствения интелект и го свързват с магистратурата по право и кой модел ще използвате? И честно казано, най-голямото нещо в света на предприятията е висококачествен, точен и надежден изкуствен интелект. И това до голяма степен зависи от следното: "Подредени ли са вашите данни и имате ли стратегия за управление?"

Не става въпрос за модела, а за всички останали елементи. Как се постига точност? Как го управлявате? Как да разберете как да го внедрите в производството и да го измерите? А също и как да го направите в едно бързо развиващо се пространство? Повечето от хората, с които разговаряте и които са стартирали приложение с изкуствен интелект дори преди шест месеца, ви казват, че ако трябва да го възстановят днес, ще го създадат по съвсем различен начин, защото има нови продукти.

Таваколи: Сегашните приходи са пирамидални. На най-долния слой се нуждаете от множество инфраструктури, а това са чипове. Това е област, в която няма да има много компании, тъй като бариерата за навлизане е много висока.

Освен това разполагате с доставчиците на модела на фондацията. Започнахме с много, но броят им намаля, главно поради капитала, необходим за обучението на някои от тези модели.

Последният слой са приложенията отгоре. И днес, тъй като е в началото, това не е огромна сума - въпреки че Databricks съвсем наскоро надхвърли 1 милиард долара текущи приходи от изкуствен интелект, така че това не е дребна сума.

Ако се преместите напред след пет години, пирамидата ще бъде много по-масивна и ще се обърне. Много по-голяма част от приходите ще бъдат от приложения, които използват ИИ, за да трансформират това, което хората правят. И в това пространство не мисля, че има победител, който да вземе всичко.

Таваколи: Никой не харесва този отговор. Но много процеси, за които харчите много пари, не са секси. Ще ви дам един пример. Вие сте застрахователна компания. Получавате тонове и тонове формуляри за искове и количеството енергия и неудовлетвореност, които се изразходват за това - "Как да взема всички тези формуляри за искове и да извлека необходимата информация? Как да го вкарам във формуляр за анализ, за да мога да го проследя и след това да предприема действия въз основа на него?" Никой не се вълнува от това - с изключение на човека, който седи там и е ядосан, че възстановяването на разходите по искането му отнема три месеца. Но ако сега мога да направя нещо, което е отнело месеци, и да го направя с малка част от разходите - автоматизирано - това е наистина вълнуващ случай на използване.

Или пък сте производител на полупроводници и ако имате нещо, което може интелигентно да открива аномалии и да подобри добива ви с 0,1% - отново, кога за последен път някой се е вълнувал от добива в завода? Но това означава много пари.

Огромни по отношение на производителността, огромни по отношение на разходите, но не и такива, които хората свързват с нещо разтърсващо. Мисля, че това са скучни случаи на използване на ИИ. Можете да постигнете значими подобрения с помощта на ИИ и именно това наблюдаваме при нашите клиенти.

Таваколи: Отговорът, който винаги давам, е, че по тази логика, ако бяхме казали: "Хей, когато се появиха банкоматите или компютрите, те бяха огромни трансформации - дали много хора ще загубят работата си?"

Има определен набор от неща, които хората правят днес, и които ще бъдат автоматизирани от ИИ. Въпреки това, за много от тези неща, само заради качеството, все още е необходимо да има човек в контура. Цялата предпоставка е, че когато автоматизирате тези задачи, те също така отварят изцяло нов набор от изисквания за извършване на неща, които не сте могли да правите преди. Така например сега, когато има банкомати и онлайн банкиране, се откриват нови групи от роли в електронната търговия, за които не бихме си помислили, че ще съществуват в предишния свят, а те генерират много работни места и производителност.

С повишаването на квалификацията и обучението, въпреки че конкретните работни задължения ще се променят, ще има цял нов клас нови работни задължения, за които компаниите ще се нуждаят от хора, които да шофират. Така че всъщност смятам, че търсенето на работна ръка ще се увеличи. Така че става дума по-скоро за това: "Как да повишите квалификацията си?"

Таваколи: И да, и не. Да, намираме се в балон на ИИ. Не, това не променя плановете.

Често ми задават и обратната страна на този въпрос, а именно: "Трансформира ли се ИИ или се преекспонира?" И моят отговор на този въпрос е "да". Мисля, че хората все още не разбират напълно ИИ и затова отговорът на всеки въпрос е, че ИИ ще го реши. Разходих се наоколо и там имаше надпис "Автомивка, задвижвана от изкуствен интелект". А аз си казвам: "Не знам какво, по дяволите, означава това. Сега всичко се задвижва от изкуствен интелект. Винаги има пик на вълнение, който със сигурност ще отшуми, когато установим кои са реалните случаи на употреба, от които хората се нуждаят. Мисля, че няма да видите всички компании, които в момента работят в областта на изкуствения интелект, да продължат да оцеляват.

Защо това не променя плановете на Databricks е, че изкуственият интелект е страхотен и смятаме, че е важен за бъдещето, и очевидно сме се насочили силно към него през последните 12 години. Но също така основна част от нашия бизнес са данните, като например преобразуването на данни и оперативните работни процеси, които са доказани, които определено не са в балон и се разрастват. От гледна точка на Databricks вие се адаптирате към нуждите на клиентите. И вече видяхме, че се преминава от преувеличения към ключови важни случаи на употреба и резултати, и ги подкрепихме.