טבקולי: אני חושב שזה כפול. ראשית, עליכם להתמקד בתוצאות, לא בכלים. מספר האנשים שאומרים "אנחנו בפיגור". אני צריך להפעיל חבורה של סוכנים. אני חייב להראות שאני יכול לעשות בינה מלאכותית." אתה לא מקבל נקודות על זה שאתה אומר שהתנגדתי לבינה מלאכותית, נכון?

במקום זאת, מה שאתה באמת רוצה להבין הוא, מהי התוצאה העסקית שאני רוצה להשיג? ובדרך כלל זה "יש לי תהליך קיים שאני רוצה להפוך לאוטומטי ולהפוך אותו להרבה יותר יעיל", או "יש קבוצה חדשה של יכולות שאני רוצה להוציא", ובינה מלאכותית היא מה שפותחת ומאפשרת לעשות את זה.

הדבר השני הוא, כולם כל כך התלהבו מבינה מלאכותית, והם קישרו אותה לתואר שני במשפטים (LLMs) ולאיזה מודל אתם הולכים להשתמש? ובכנות, הדבר הכי גדול בעולם הארגוני הוא בינה מלאכותית איכותית, מדויקת ואמינה. וזה תלוי במידה רבה ב"האם יש לכם סדר במאגר הנתונים שלכם והאם יש לכם אסטרטגיית ממשל?"

זה לא קשור למודל; אלה כל שאר החלקים. איך משיגים דיוק? איך אתם שולטים בזה? איך אתה מגלה איך אתה מכניס את זה לייצור ומודד את זה? וגם, איך עושים את זה בתחום שמתפתח במהירות? רוב האנשים שאתם מדברים איתם שהשיקו אפליקציית בינה מלאכותית אפילו לפני שישה חודשים אומרים לכם שאם היו בונים אותה מחדש היום, הם היו בונים אותה אחרת לגמרי, כי יש מוצרים חדשים בשוק.

טבקולי: ההכנסות הנוכחיות הן פירמידה. בשכבה התחתונה, אתה צריך הרבה תשתית, ואלה שבבים. זה תחום שבו לא יהיו הרבה חברות, כי מחסום הכניסה גבוה מאוד.

בנוסף לכל זה, יש לכם את ספקי מודל הבסיס. התחלנו עם הרבה וזה הלך וקטן, בעיקר בגלל ההון שצריך כדי לאמן חלק מהמודלים האלה.

השכבה האחרונה היא האפליקציות שמעליה. והיום, מכיוון שמדובר בימים הראשונים, זה לא עצום - למרות ש-Databricks חצתה לאחרונה את מיליארד הדולר בקצב הכנסות של בינה מלאכותית, כך שזה לא שינוי של מה בכך.

אם נקפוץ קדימה חמש שנים מהיום, הפירמידה תהיה הרבה יותר מסיבית, והיא תתהפך. הרבה יותר מההכנסות יושקעו באפליקציות שממנפות בינה מלאכותית כדי לשנות את מה שאנשים עושים. ובתחום הזה, אני לא חושב שיש מנצח שלוקח הכל.

טבקולי: אף אחד לא אוהב את התשובה הזאת. אבל הרבה תהליכים שאתה מוציא עליהם הרבה כסף הם לא סקסיים. אני אתן לך דוגמה. את חברת ביטוח. אתה מקבל טונות של טפסי תביעה שמגיעים, וכמות הכוחות הסוס והתסכול שמבזבזים על - "איך אני לוקח את כל טפסי התביעה האלה ומחלץ את המידע שאני צריך?" איך אני שם את זה בטופס אנליטיקה כדי שאוכל להריץ תובנות ואז, על סמך זה, לנקוט פעולה?" אף אחד לא מתרגש מזה - חוץ מהאדם שיושב שם וכועס שלוקח לו שלושה חודשים לשלם עבור התביעה שלו. אבל אם אני יכול עכשיו לעבור ממשהו שלקח חודשים ולעשות אותו בחלקיק מהעלות - אוטומטי - זה מקרה שימוש מרגש באמת.

או שאתם יצרן של מוליכים למחצה, ואם יש לכם משהו שיכול לזהות בצורה חכמה אנומליות ולשפר את התפוקה שלכם ב-0.1% - שוב, מתי בפעם האחרונה מישהו התלהב מתפוקות של מפעלים? אבל זה אומר הרבה כסף.

עצום בפריון, עצום בעלויות, לא כאלה שאנשים מקשרים איתם כמרעישי ארץ. אני חושב שאלה מקרי שימוש משעממים בבינה מלאכותית. אפשר להביא לשיפורים משמעותיים בעזרת בינה מלאכותית, וזה מה שראינו אצל הלקוחות שלנו.

טבקולי: התשובה שאני תמיד נותן היא, לפי ההיגיון הזה, אם היינו אומרים, "היי, כשהכספומטים יצאו, או כשהמחשבים יצאו, היו שינויים אדירים - האם הרבה אנשים יאבדו את מקום עבודתם?"

יש קבוצה מסוימת של דברים שאנשים עושים היום שיהפכו לאוטומטיים על ידי בינה מלאכותית. עם זאת, ברבים מהדברים האלה, רק בשביל האיכות, עדיין רוצים אדם מעורב. וההנחה כולה היא שכאשר אתה הופך את המשימות האלה לאוטומטיות, הן גם פותחות סט חדש לגמרי של דרישות לעשות דברים שלא יכולת לעשות קודם. אז, לדוגמה, עכשיו כשיש כספומטים ובנקאות מקוונת, נפתחו קבוצות חדשות של תפקידים במסחר אלקטרוני שלא היינו חושבים שיהיו קיימים בעבר, ואלה מייצרים המון מקומות עבודה ופריון בעזרתם.

עם שיפור המיומנויות וההכשרה, בעוד שתחומי אחריות ספציפיים בעבודה ישתנו, ישנו תחום חדש לגמרי של תחומי אחריות חדשים שבהם חברות יזדקקו לאנשים שנהגים. אז אני באמת חושב שתראו עלייה בביקוש לכוח אדם. אז זה יותר עניין של "איך משדרגים מיומנויות?"

טבקולי: כן ולא. כן, אנחנו בבועת בינה מלאכותית. לא, זה לא משנה את התוכניות.

לעתים קרובות אני נשאל את הצד השני של השאלה הזו, שאומר, "האם בינה מלאכותית היא טרנספורמטיבית או שמא בינה מלאכותית מתוקשרת יתר על המידה?" והתשובה שלי לכך היא כן. אני חושב שאנשים עדיין לא מבינים לגמרי את הבינה המלאכותית, ולכן התשובה לכל שאלה היא, שבינה מלאכותית תפתור את זה. הסתובבתי והיה שם שלט שאמר "שטיפת מכוניות המופעלת על ידי בינה מלאכותית". ואני כאילו, אני לא יודע מה לעזאזל זה אומר. הכל מופעל כעת על ידי בינה מלאכותית. תמיד יש את שיא ההתרגשות הזה שחייב להיות שוכך כשאנחנו מגלים מהם מקרי השימוש האמיתיים שאנשים צריכים. אני חושב שלא תראו את כל החברות כרגע בתחום הבינה המלאכותית ממשיכות לשרוד.

הסיבה שזה לא משנה את התוכניות של Databricks היא שבינה מלאכותית היא דבר נהדר ואנחנו חושבים שהיא חשובה בעתיד, וברור שהשקענו בה רבות ב-12 השנים האחרונות. אבל גם חלק מרכזי בעסק שלנו הוא צד הנתונים של הבית, כמו טרנספורמציה של נתונים וזרימות עבודה תפעוליות, שהוכחו כבעלי פוטנציאל, שבהחלט לא נמצאים בבועה וצומחים. מנקודת מבט של Databricks, אתם מסתגלים לצרכי הלקוחות. וכבר ראינו את המעבר הזה מהייפ יתר למה הם מקרי השימוש והתוצאות החשובים המרכזיים, ותמכנו בהם שם.