Tavakoli: Ich denke, es ist zweierlei. Erstens: Sie sollten sich auf die Ergebnisse konzentrieren, nicht auf die Tools. Die Anzahl der Menschen, die sagen: "Wir sind im Rückstand. Ich muss einen Haufen Agenten zum Laufen bringen. Ich muss zeigen, dass ich KI kann." Du bekommst keine Punkte, wenn du sagst, dass ich die KI aufgestanden habe, oder?

Stattdessen wollen Sie wirklich herausfinden: Was ist das Geschäftsergebnis, das ich erzielen möchte? Und in der Regel ist das "Ich habe einen bestehenden Prozess, den ich automatisieren und viel effizienter gestalten möchte" oder "Es gibt eine Reihe neuer Funktionen, die ich bereitstellen möchte", und KI ist das, was das freischaltet und es möglich macht, dies zu tun.

Die zweite Sache ist, dass alle so begeistert von KI waren, und sie haben sie mit LLMs in Verbindung gebracht, und welches Modell werden Sie verwenden? Und ehrlich gesagt, das Wichtigste in der Unternehmenswelt ist KI, die hochwertig, genau und vertrauenswürdig ist. Und das hängt sehr stark davon ab: "Haben Sie Ihren Datenbestand in Ordnung und haben Sie eine Governance-Strategie?"

Es geht nicht um das Modell; Es sind alle anderen Teile. Wie erhalten Sie Genauigkeit? Wie regieren Sie es? Wie finden Sie heraus, wie Sie es in die Produktion bringen und messen? Und wie macht man das in einem Bereich, der sich rasant weiterentwickelt? Die Mehrheit der Leute, mit denen Sie sprechen, die vor einem halben Jahr eine KI-Anwendung auf den Markt gebracht haben, sagen Ihnen, dass sie, wenn sie sie heute neu aufbauen würden, sie völlig anders bauen würden, weil es neue Produkte gibt.

Tavakoli: Der aktuelle Umsatz ist eine Pyramide. Auf der untersten Ebene benötigen Sie eine Reihe von Infrastrukturen, und das sind Chips. Das ist ein Bereich, in dem es nicht viele Unternehmen geben wird, weil die Eintrittsbarriere sehr hoch ist.

Darüber hinaus gibt es die Anbieter des Foundation-Modells. Wir haben mit viel angefangen und es hat sich reduziert, vor allem wegen des Kapitals, das man braucht, um einige dieser Modelle zu trainieren.

Die letzte Schicht sind die Anwendungen darüber. Und heute, da es noch am Anfang steht, ist das nicht massiv – auch wenn Databricks erst kürzlich die Marke von über 1 Milliarde US-Dollar an KI-Einnahmen überschritten hat, also kein Kleingeld.

Wenn man in fünf Jahren vorspult, wird die Pyramide viel massiver sein und sich umkehren. Ein viel größerer Teil des Umsatzes wird auf Anwendungen entfallen, die KI nutzen, um die Arbeit der Menschen zu verändern. Und in diesem Bereich glaube ich nicht, dass es einen Gewinner gibt, der alles nimmt.

Tavakoli: Niemand mag diese Antwort. Aber viele Prozesse, für die Sie viel Geld ausgeben, sind nicht sexy. Ich gebe Ihnen ein Beispiel. Sie sind eine Versicherungsgesellschaft. Es gehen tonnenweise Schadenformulare ein, und die Menge an Leistung und Frustration, die für die Frage ausgegeben wird: "Wie kann ich all diese Anspruchsformulare nehmen und die Informationen extrahieren, die ich brauche? Wie füge ich es in ein Analyseformular ein, damit ich Erkenntnisse daraus gewinnen und dann auf dieser Grundlage Maßnahmen ergreifen kann?" Niemand regt sich darüber auf – außer der Person, die da sitzt und sauer ist, dass es drei Monate dauert, bis ihre Forderung erstattet ist. Aber wenn ich jetzt von etwas, das Monate gedauert hat, zu einem Bruchteil der Kosten – automatisiert – übergehen kann, ist das ein wirklich spannender Anwendungsfall.

Oder Sie sind ein Hersteller von Halbleitern, und wenn Sie etwas haben, das Anomalien intelligent erkennen und Ihre Ausbeute um 0,1 % verbessern kann – wann hat sich das letzte Mal jemand für die Ausbeute von Fabriken begeistert? Aber es bedeutet viel Geld.

Enorm in der Produktivität, enorm in den Kosten, nicht solche, die die Menschen als weltbewegend in Verbindung bringen. Ich denke, dass das langweilige KI-Anwendungsfälle sind. Mit KI können Sie sinnvolle Verbesserungen erzielen, und das haben wir bei unseren Kunden gesehen.

Tavakoli: Die Antwort, die ich immer gebe, ist, wenn wir nach dieser Logik gesagt hätten: "Hey, als Geldautomaten oder Computer auf den Markt kamen, waren das massive Veränderungen – werden dann viele Menschen ihren Job verlieren?"

Es gibt eine Reihe von Dingen, die Menschen heute tun, die durch KI automatisiert werden. Bei vielen dieser Dinge möchte man jedoch immer noch einen Menschen auf dem Laufenden haben, nur um der Qualität willen. Und die ganze Prämisse ist, dass die Automatisierung dieser Aufgaben auch völlig neue Anforderungen eröffnet, um Dinge zu tun, die Sie vorher nicht tun konnten. Jetzt, wo Sie zum Beispiel Geldautomaten und Online-Banking haben, gibt es neue E-Commerce-Rollen, die sich eröffnet haben, von denen wir in der Vergangenheit nie gedacht hätten, dass sie existieren würden, und die eine Menge Arbeitsplätze und Produktivität generieren.

Mit der Weiterbildung und Schulung werden sich zwar bestimmte berufliche Verantwortlichkeiten verschieben, aber es gibt eine ganz neue Klasse neuer Aufgaben, bei denen Unternehmen Mitarbeiter zum Fahren benötigen. Ich glaube also, dass die Nachfrage nach Arbeitskräften steigen wird. Es geht also eher darum: "Wie bilden Sie sich weiter?"

Tavakoli: Ja und nein. Ja, wir befinden uns in einer KI-Blase. Nein, es ändert nichts an den Plänen.

Ich werde oft nach der Kehrseite dieser Frage gefragt, die lautet: "Ist KI transformativ oder wird KI überbewertet?" Und meine Antwort darauf ist ja. Ich denke, die Menschen verstehen KI immer noch nicht vollständig, und so lautet die Antwort auf jede Frage, dass KI das Problem lösen wird. Ich ging herum und da war ein Schild mit der Aufschrift "KI-gestützte Autowaschanlage". Und ich denke, ich weiß nicht, was zum Teufel das bedeutet. Alles ist jetzt KI-gestützt. Es gibt immer diesen Höhepunkt der Aufregung, der zwangsläufig nachlässt, wenn wir uns darauf einigen, was die wirklichen Anwendungsfälle sind, die die Menschen brauchen. Ich denke, man wird nicht sehen, dass alle Unternehmen, die derzeit im KI-Bereich tätig sind, weiterhin überleben werden.

Was die Pläne von Databricks nicht ändert, ist, dass KI großartig ist und wir glauben, dass sie in der Zukunft wichtig ist, und natürlich haben wir uns in den letzten 12 Jahren stark darauf konzentriert. Aber auch ein zentraler Bestandteil unseres Geschäfts ist die Datenseite des Hauses, wie die Datentransformation und die operativen Workflows, die sich bewährt haben, die definitiv nicht in einer Blase sind und wachsen. Aus der Perspektive von Databricks passen Sie sich an die Bedürfnisse der Kunden an. Und wir haben bereits gesehen, dass sich der Überhype hin zu den wichtigsten Anwendungsfällen und Ergebnissen entwickelt hat, und wir haben sie dort unterstützt.