A Databricks társalapítója arról, hogy mi számít igazán az AI-ban

Tavakoli: Szerintem ez kettős. Először is, az eredményekre kell összpontosítania, nem pedig az eszközökre. Az emberek száma, akik azt mondják: "Lemaradtunk. Fel kell állítanom egy csomó ügynököt. Meg kell mutatnom, hogy képes vagyok az AI-ra." Nem kapsz pontot azért, mert azt mondtad, hogy felálltam AI ellen, igaz?

Ehelyett inkább azt kell kitalálnod, hogy mi az az üzleti eredmény, amit el akarok érni? Ez általában a következő: "Van egy meglévő folyamatom, amelyet automatizálni és sokkal hatékonyabbá akarok tenni", vagy "Van egy új képességkészlet, amelyet ki akarok fejleszteni", és az AI az, ami ezt lehetővé teszi.

A második dolog az, hogy mindenki annyira izgatott az AI miatt, és az LLM-ekkel társították, és melyik modellt fogod használni? És őszintén szólva, a vállalati világban a legnagyobb dolog a magas minőségű, pontos és megbízható mesterséges intelligencia. És ez nagyban függ attól, hogy "rendben van-e az adatvagyonod, és van-e kormányzási stratégiád?".

Nem a modellről van szó, hanem az összes többi darabról. Hogyan érhető el a pontosság? Hogyan szabályozza ezt? Hogyan találja ki, hogyan állítsa be a termelésbe és hogyan mérje azt? És azt is, hogyan lehet ezt egy olyan térben tenni, amely gyorsan fejlődik? A legtöbb ember, akivel beszélsz, aki akár hat hónappal ezelőtt is elindított egy AI-alkalmazást, azt mondja, hogy ha ma újra kellene építeniük, akkor teljesen máshogy építenék fel, mert új termékek vannak forgalomban.

Tavakoli: A jelenlegi bevétel egy piramis. Az alsó rétegben egy csomó infrastruktúrára van szükség, és ezek a chipek. Ez egy olyan terület, ahol nem lesz egy csomó vállalat, mert a belépési korlát nagyon magas.

Ezen felül ott vannak az alapítványi modellszolgáltatók. Rengeteg modellel kezdtük, és ez mára csökkent, főként a modellek egy részének képzéséhez szükséges tőke miatt.

Az utolsó réteg a tetején lévő alkalmazások. És ma, mivel ez még a kezdeti időszak, ez nem hatalmas - bár a Databricks nemrég lépte át az 1 milliárd dolláros AI-bevételt, tehát ez nem aprópénz.

Ha öt év múlva előrepörgetjük az időt, a piramis sokkal masszívabb lesz, és meg fog fordulni. A bevételek jóval nagyobb része olyan alkalmazásokból származik majd, amelyek a mesterséges intelligenciát kihasználva átalakítják az emberek tevékenységét. És ezen a téren nem hiszem, hogy van olyan győztes, aki mindent visz.

Tavakoli: Tavakoli: Senki sem szereti ezt a választ. De sok folyamat, amelyre sok pénzt költesz, nem szexi. Mondok egy példát. Ön egy biztosítótársaság. Rengeteg és rengeteg igénylőlap érkezik be, és az a rengeteg lóerő és frusztráció, amit arra fordítanak, hogy "Hogyan vegyem ezeket az igénylőlapokat, és hogyan nyerjem ki belőlük a szükséges információkat?". Hogyan helyezhetem el egy analitikai űrlapon, hogy betekintést nyerjek, és ennek alapján lépéseket tehessek?" Ez senkit sem izgat - kivéve azt a személyt, aki ott ül és ki van akadva, hogy a kárigényének megtérítése három hónapig tart. De ha valamit, ami hónapokig tartott, most már a költségek töredékéért - automatizáltan - meg tudok csinálni, az egy igazán izgalmas felhasználási lehetőség.

Vagy Ön egy félvezetőgyártó, és ha van valamije, ami intelligensen felismeri az anomáliákat, és 0,1 %-kal javítja a hozamot% - még egyszer: mikor volt utoljára valaki izgatott a gyár hozamai miatt? De ez sok pénzt jelent.

Hatalmas termelékenységgel, hatalmas költségekkel, de nem olyanokkal, amelyekről az emberek azt gondolják, hogy földrengetőek. Szerintem ezek unalmas AI felhasználási esetek. A mesterséges intelligenciával jelentős fejlesztéseket lehet elérni, és ezt láttuk ügyfeleinknél.

Tavakoli: Ha azt mondtuk volna, hogy "Hé, amikor megjelentek az ATM-ek, vagy amikor megjelentek a számítógépek, ezek hatalmas átalakulások voltak - sok ember elveszíti a munkáját?", akkor a válaszom mindig az, hogy ezzel a logikával....

Vannak bizonyos dolgok, amelyeket az emberek ma végeznek, és amelyeket a mesterséges intelligencia automatizálni fog. Azonban sok ilyen dologban, csak a minőség érdekében, még mindig szükség van egy emberre a hurokban. És az egész abból indul ki, hogy amikor automatizáljuk ezeket a feladatokat, akkor teljesen új igényeket támasztunk olyan dolgok elvégzésére, amelyeket korábban nem tudtunk. Így például most, hogy vannak ATM-ek és online banki szolgáltatások, olyan új e-kereskedelmi szerepkörök nyíltak meg, amelyekről nem gondoltuk volna, hogy valaha is létezni fognak a korábbi világban, és ezek rengeteg munkahelyet és termelékenységet generálnak.

A szakképzés és a képzés révén, miközben a konkrét munkaköri feladatok eltolódnak, az új munkaköri feladatok egy teljesen új osztálya jelenik meg, ahol a vállalatoknak szükségük lesz a vezetéshez szükséges emberekre. Úgy gondolom tehát, hogy a munkaerő iránti kereslet növekedni fog. Tehát inkább arról van szó, hogy "Hogyan lehet felképezni magunkat?".

Tavakoli: Igen és nem. Igen, egy mesterséges intelligencia buborékban vagyunk. Nem, ez nem változtat a terveken.

Gyakran kérdezik tőlem a kérdés másik oldalát is: "Az AI átalakító erejű, vagy az AI-t túlértékelik?". Erre a válaszom az, hogy igen. Úgy gondolom, hogy az emberek még mindig nem értik teljesen az AI-t, és ezért minden kérdésre az a válasz, hogy az AI meg fogja oldani. Körbesétáltam, és ott volt egy tábla, amin az állt, hogy "AI-üzemű autómosó". Én meg azt mondom, hogy nem tudom, hogy ez mi a fenét jelent. Most már minden mesterséges intelligencia vezérelt. Mindig van egy izgalmi csúcs, ami aztán lecseng, ahogy kiderül, hogy mi az, amire az embereknek valóban szükségük van. Úgy gondolom, hogy a mesterséges intelligencia területén jelenleg működő vállalatok közül nem mindegyik marad életben.

A Databricks terveit ez nem változtatja meg, mert a mesterséges intelligencia nagyszerű dolog, és úgy gondoljuk, hogy fontos lesz a jövőben, és nyilvánvalóan az elmúlt 12 évben nagymértékben támaszkodtunk rá. Üzletünk alapvető részét képezi azonban a ház adatoldala is, mint például az adattranszformáció és az operatív munkafolyamatok, amelyek bizonyítottak, amelyek határozottan nem buborékban vannak, és amelyek növekednek. A Databricks szempontjából az ügyfelek igényeihez alkalmazkodik. És már láttuk, hogy a túlzásba vitt túlhajtástól a legfontosabb fontos felhasználási esetek és eredmények felé mozdultunk el, és ebben támogattuk őket.