Databricks-ის თანადამფუძნებელი იმის შესახებ, თუ რა ნამდვილ

თავაკოლი: ვფიქრობ, ორმაგია. პირველი, ყურადღება უნდა გაამახვილოთ შედეგებზე და არა ინსტრუმენტებზე. იმ ადამიანების რაოდენობა, რომლებიც ამბობენ: „ჩვენ უკან ვართ. მე უნდა გავაკეთო აგენტების მტკიცება და გაქცევა. უნდა ვაჩვენო, რომ შემიძლია ხელოვნური ინტელექტის გაკეთება.“ თქვენ არ მიიღებთ ქულას იმის გამო, რომ მე ვიდგე AI, არა?

ამის ნაცვლად, რა ნამდვილად გსურთ გაარკვიოთ არის, რა არის ბიზნეს შედეგი, რომლის მიმართვა მინდა? და ჩვეულებრივ ეს არის „მე მაქვს არსებული პროცესი, რომლის ავტომატიზაცია მინდა და ბევრად უფრო ეფექტური გავხადო“, ან „არსებობს შესაძლებლობების ახალი ნაკრები, რომელთა გამოშვება მინდა“ და ხელოვნური ინტელექტია ის, რაც ხსნის და შესაძლებელს ხდის ამის გაკეთებას.

მეორე რამ არის, რომ ყველა ძალიან აღფრთოვანდა AI— ით და მათ ეს დაუკავშირეს LLM-ებთან და რომელი მოდელის გამოყენებას აპირებთ? გულწრფელად რომ ვთქვათ, საწარმოს სამყაროში ყველაზე დიდი რამ არის ინტელექტური ინტელექცია, რომელიც არის მაღალი ხარისხის და ეს ძალიან დამოკიდებულია იმაზე: „გაქვთ თუ არა თქვენი მონაცემთა ქონება წესრიგში და გაქვთ მმართველობის სტრატეგია?“

ეს არ ეხება მოდელს; ეს ყველა დანარჩენი ნაწილია. როგორ მიიღებთ სიზუსტეს? როგორ მართავთ მას? როგორ გაიგებთ, როგორ განათავსებთ იგი წარმოებაში და ზომავთ მას? და ასევე, როგორ აკეთებთ ამას სივრცეში, რომელიც სწრაფად ვითარდება? ადამიანების უმრავლესობა, რომელსაც საუბრობთ, რომლებმაც ექვსი თვის წინ დაიწყეს AI აპლიკაცია, გეუბნებათ, რომ თუ დღეს მას აღადგინებდნენ, ისინი მას სრულიად განსხვავებულად ააშენებდნენ, რადგან ახალი პროდუქტები გამოდის.

თავაკოლი: ამჟამინდელი შემოსავალი პირამიდაა. ქვედა ფენაში გჭირდებათ მრავალი ინფრასტრუქტურა და ეს არის ჩიპები. ეს არის ის სფერო, სადაც არ იქნება უამრავი კომპანია, რადგან შესვლის ბარიერი ძალიან მაღალია.

გარდა ამისა, თქვენ გაქვთ ფონდის მოდელის პროვაიდერები. ჩვენ ბევრით დავიწყეთ და ეს დაიწყო, ძირითადად იმ დედაქალაქის გამო, რომ გჭირდებათ ზოგიერთი ამ მოდელის მომზადება.

ბოლო ფენა არის აპლიკაციები ზემოდან. და დღეს, რადგან ადრეული დღეებია, ეს არ არის მასიური - მიუხედავად იმისა, რომ Databricks-მა ცოტა ხნის წინ გადაკვეთა 1 მილიარდ დოლარზე მეტი ინტელექტის შემოსავლის მაჩვენებელი, ამიტომ ეს არ არის ცვლილ

თუ ხუთი წლის შემდეგ დააჩქარებთ წინ, პირამიდა გაცილებით მასიური იქნება და ის ინვერციულდება. შემოსავლის ბევრად მეტი განხორციელდება აპლიკაციებზე, რომლებიც იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს ადამიანების აკეთების გარდაქმნის მიზნით. და ამ სივრცეში არ ვფიქრობ, რომ არსებობს გამარჯვებული, რომელიც ყველაფერს იღებს.

თავაკოლი: არავის მოსწონს ეს პასუხი. მაგრამ ბევრი პროცესი, რომელზეც დიდ ფულს ხარჯავთ, არ არის სექსუალური. მაგალითს მოგცემთ. თქვენ სადაზღვევო კომპანია ხართ. თქვენ იღებთ ტონა და ტონა პრეტენზიის ფორმებს და ცხენის ძალისა და იმედგაცრუების რაოდენობას, რომელიც იხარჯება - "როგორ ავიღო ყველა ეს პრეტენზიის ფორმა და ამოვიღო საჭირო ინფორმაცია? როგორ დავდებ მას ანალიტიკურ ფორმაში, რათა შევძლო მასზე ინფორმაციის გაშვება და შემდეგ, მის საფუძველზე, ვიმოქმედო?" ამით არავინ აღფრთოვანდება - გარდა იმ ადამიანისა, რომელიც იქ ზის და გაბრაზებულია, რომ მათი სარჩელის ანაზღაურებას სამი თვე სჭირდება. მაგრამ თუ ახლა შემიძლია გადავიდეს ისეთი რამის გაკეთებას, რასაც თვეები დასჭირდა და ამის გაკეთება ღირებულების ნაწილით - ავტომატიზირებული - ეს ნამდვილად საინტერესო გამოყენების შემთხვევაა.

ან თქვენ ხართ ნახევარგამტარების მწარმოებელი და თუ გაქვთ რამე, რასაც შეუძლია ინტელექტუალურად აღმოაჩინოს ანომალიები და გააუმჯობესოს თქვენი მოსავლიანობა 0.1% -ით - კიდევ ერთხელ, როდის იყო ბოლო ჯერზე ვინმე აღ ფრ მაგრამ ეს ბევრ ფულს ნიშნავს.

უზარმაზარი პროდუქტიულობით, უზარმაზარი ღირებულებით, არა ისეთი, რომელსაც ადამიანები აკავშირებენ როგორც დედამიწის დაშლ ვფიქრობ, რომ ეს არის ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების მოსაწყენი თქვენ შეგიძლიათ მიაწოდოთ მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით და ეს არის ის, რაც ჩვენ ვნახეთ ჩვენს მომხმარებლებთან.

თავაკოლი: ამლოგიკის მიხედვით, პასუხს მე ყოველთვის ვაძლევ, თუ ვთქვით: „ჰეი, როდესაც ბანკომატები გამოვიდა, ან როდესაც კომპიუტერები გამოვიდა, ეს მასიური გარდაქმნები იყო - დაკარგავს თუ არა ბევრი ადამიანი სამუშაოს?“

არსებობს გარკვეული რამ, რასაც ხალხი დღეს აკეთებს და რომელიც ავტომატიზირდება ხელოვნური ინტელექტის მიერ. თუმცა, ბევრ ასეთ საკითხზე, მხოლოდ ხარისხისთვის, მაინც გსურთ ადამიანი მარყუჟში. და მთელი წინაპირობაა, რომ ამ ამოცანების ავტომატიზაციისას ისინი ასევე ხსნიან სრულიად ახალ მოთხოვნებს ისეთი რამის გასაკეთებლად, რისი გაკეთებაც ადრე ვერ შეეძლოთ. მაგალითად, ახლა, როდესაც ბანკომატები და ონლაინ ბანკინგი გაქვთ, არსებობს ელექტრონული კომერციის როლების ახალი კომპლექტები, რომლებიც ჩვენ არასდროს ვფიქრობდით, რომ არსებობდა წარსულ სამყაროში და ეს მასთან ერთად ქმნის უამრავ სამუშაო ადგილს და პროდუქტიულობას.

კვალიფიკაციების ამაღლებასა და ტრენინგით, მიუხედავად იმისა, რომ კონკრეტული სამუშაო პასუხისმგებლობები შეიცვლება, არსებობს ახალი სამუშაო პასუხისმგებლობების სრულიად ახალი კლასი ასე რომ, მე რეალურად ვფიქრობ, რომ თქვენ დაინახავთ მოთხოვნის ზრდას ასე რომ, საუბარი უფრო მეტად ეხება: „როგორ აუმჯობესებთ კვალს?“

თავაკოლი: დიახდა არა. დიახ, ჩვენ ხელოვნური ინტელექტის ბუშტში ვართ. არა, ეს არ ცვლის გეგმებს.

ხშირად მესვამს ამ კითხვის მეორე მხარეს, რომელშიც ნათქვამია: „ხელოვნური ინტელექტის ტრანსფორმაციულია თუ ხელოვნური ინტელექტი ზედმეტად ხშირად და ჩემი პასუხი ამაზე არის დიახ. მე ვფიქრობ, რომ ხალხს ჯერ კიდევ ბოლომდე არ ესმის ხელოვნური ინტელექტი და ამიტომ ნებისმიერ კითხვაზე პასუხი არის ხელოვნური ინტელექტი მის გადაჭრას. მე მივედი და იყო ნიშანი, რომელშიც ნათქვამია: „AI— ით მომუშავე მანქანის სარეცხი“. და მე ვარ, არ ვიცი რას ნიშნავს ეს. ახლა ყველაფერი AI მუშაობს. ყოველთვის არსებობს აღფრთოვანების ის პიკი, რომელიც აუცილებლად შემცირდება, როდესაც ჩვენ ვაფასებთ, რა არის რეალური გამოყენების შემთხვევები, რაც ადამიანებს სჭირდებათ. მე ვფიქრობ, რომ თქვენ ვერ ნახავთ, რომ ყველა კომპანია ახლა ხელოვნური ინტელექტის სივრცეში განაგრძობს გადარჩენას.

რატომ არ ცვლის ეს Databricks-ის გეგმებს არის ის, რომ ხელოვნური ინტელექცია შესანიშნავია და ჩვენ ვფიქრობთ, რომ ეს მნიშვნელოვანია მომავალში და ცხადია, ბოლო 12 წლის განმავლობაში ჩვენ ძლიერ მივეყრდით მას. მაგრამ ასევე ჩვენი ბიზნესის ძირითადი ნაწილია სახლის მონაცემთა მხარე, როგორიცაა მონაცემთა ტრანსფორმაცია და ოპერაციული სამუშაო პროცესები, რომლებიც დადასტურებულია, რომლებიც ნამდვილად არ არის ბუშტში და იზრდება. Databricks-ის თვალსაზრისით თქვენ ადაპტირებთ იმას, რაც მომხმარებლებს სჭირდებათ. და ჩვენ უკვე ვნახეთ ეს გადაადგილება ზედმეტი ჰიპიდან იმამდე, თუ რა არის გამოყენების ძირითადი მნიშვნელოვანი შემთხვევებსა და შედეგებამდე და ჩვენ მხარი ვუჭერით მათ იქ.