Tavakoli: Cred că este dublu. În primul rând, ar trebui să te concentrezi pe rezultate, nu pe instrumente. Numărul de oameni care spun: „Suntem în urmă”. Trebuie să pun o grămadă de agenți în mișcare. Trebuie să demonstrez că pot face inteligență artificială. Nu primești puncte pentru că spui că am apărat AI-ul, nu-i așa?

În schimb, ceea ce vrei cu adevărat să înțelegi este: care este rezultatul în afaceri pe care vreau să-l obțin? Și, de obicei, asta înseamnă „Am un proces existent pe care vreau să-l automatizez și să-l fac mult mai eficient” sau „Există un nou set de capabilități pe care vreau să le lansez”, iar inteligența artificială este cea care deblochează și face posibil acest lucru.

În al doilea rând, toată lumea a fost atât de entuziasmată de inteligența artificială și a asociat-o cu masteratele de drept, iar ce model veți folosi? Și, sincer, cel mai important lucru în lumea întreprinderilor este inteligența artificială de înaltă calitate, precisă și de încredere. Și asta depinde în mare măsură de: „Aveți o bază de date ordonată și o strategie de guvernanță?”

Nu este vorba despre model; este vorba despre toate celelalte piese. Cum obții precizie? Cum îl guvernezi? Cum îți dai seama cum îl pui în producție și cum îl măsori? Și cum faci asta într-un domeniu care evoluează rapid? Majoritatea oamenilor cu care vorbești și care au lansat o aplicație de inteligență artificială chiar și acum șase luni îți spun că, dacă ar reconstrui-o astăzi, ar construi-o complet diferit, pentru că există produse noi.

Tavakoli: Veniturile actuale sunt o piramidă. La nivelul inferior, ai nevoie de o grămadă de infrastructură, iar acelea sunt cipuri. Aceea este o zonă în care nu vor exista o mulțime de companii, deoarece bariera de intrare este foarte mare.

Pe lângă acestea, aveți furnizorii de modele de fundație. Am început cu multe și am analizat totul, în principal datorită capitalului necesar pentru a antrena unele dintre acele modele.

Ultimul strat îl reprezintă aplicațiile de deasupra. Și astăzi, pentru că este la început, acest lucru nu este o sumă masivă - chiar dacă Databricks a depășit recent peste 1 miliard de dolari în venituri din domeniul inteligenței artificiale, deci nu este o mică sumă.

Dacă ne uităm peste cinci ani, piramida va fi mult mai masivă și se va inversa. Mult mai mult din venituri va fi direcționat către aplicații care utilizează inteligența artificială pentru a transforma ceea ce fac oamenii. Și în acel spațiu, nu cred că există un câștigător care ia totul.

Tavakoli: Nimănui nu-i place răspunsul ăsta. Dar multe procese pe care cheltuiești mulți bani nu sunt atrăgătoare. Îți dau un exemplu. Ești o companie de asigurări. Primești tone și tone de formulare de cerere și cât de mult efort și frustrare se cheltuiește pe — „Cum iau toate acele formulare de cerere și extrag informațiile de care am nevoie?” Cum îl pun într-un formular de analiză, astfel încât să pot genera informații despre el și apoi, pe baza acestora, să iau măsuri? Nimeni nu se entuziasmează în legătură cu asta - cu excepția persoanei care stă acolo furioasă că rambursarea cererii sale de despăgubire durează trei luni. Dar dacă acum pot trece de la ceva ce dura luni de zile la a face ceva la o fracțiune din cost — automatizat — acesta este un caz de utilizare cu adevărat interesant.

Sau ești producător de semiconductori și dacă ai ceva care ar putea detecta inteligent anomalii și ar putea îmbunătăți randamentul cu 0,1% - încă o dată, când a fost ultima dată când cineva s-a entuziasmat de randamentele fabricării? Dar înseamnă mulți bani.

Enormă ca productivitate, enormă ca costuri, nu unele pe care oamenii le asociază ca fiind cutremurătoare. Cred că acelea sunt cazuri plictisitoare de utilizare a inteligenței artificiale. Puteți aduce îmbunătățiri semnificative cu ajutorul inteligenței artificiale, iar asta am văzut la clienții noștri.

Tavakoli: Răspunsul pe care îl dau întotdeauna este, conform acestei logici, dacă am fi spus: „Hei, când au apărut bancomatele sau când au apărut computerele, au fost transformări masive - își vor pierde mulți oameni locurile de muncă?”

Există un anumit set de lucruri pe care oamenii le fac astăzi și care vor fi automatizate de inteligența artificială. Totuși, pentru multe dintre aceste lucruri, doar pentru calitate, este nevoie în continuare de o persoană implicată. Și întreaga premisă este că, atunci când automatizezi aceste sarcini, ele deschid și un set complet nou de cerințe pentru a face lucruri pe care nu le puteai face înainte. De exemplu, acum că există bancomate și servicii bancare online, au apărut noi seturi de roluri în comerțul electronic, despre care nu ne-am fi gândit niciodată că vor exista în trecut, iar acestea generează o mulțime de locuri de muncă și productivitate.

Odată cu perfecționarea și formarea profesională, deși responsabilitățile specifice ale postului se vor schimba, există o nouă clasă de responsabilități profesionale pentru care companiile vor avea nevoie de oameni care să conducă. Deci, cred că veți vedea o creștere a cererii de forță de muncă. Deci este mai mult despre „Cum îți perfecționezi competențele?”

Tavakoli: Da și nu. Da, suntem într-o bulă a inteligenței artificiale. Nu, asta nu schimbă planurile.

De multe ori mi se pune reversul acelei întrebări, și anume: „Este IA transformatoare sau este supraevaluată?” Și răspunsul meu la asta este da. Cred că oamenii încă nu înțeleg pe deplin inteligența artificială, așa că răspunsul la orice întrebare este că inteligența artificială o va rezolva. M-am plimbat prin zonă și era un semn pe care scria „Spălătorie auto cu inteligență artificială”. Și eu zic: nu știu ce naiba înseamnă asta. Totul este acum bazat pe inteligență artificială. Există întotdeauna acel vârf de entuziasm care este sortit să dispară pe măsură ce ne stabilim care sunt cazurile de utilizare reale de care oamenii au nevoie. Cred că nu veți vedea toate companiile din domeniul inteligenței artificiale supraviețuind în acest moment.

Motivul pentru care nu schimbă planurile Databricks este că inteligența artificială este grozavă și credem că este importantă în viitor și, evident, ne-am concentrat mult pe ea în ultimii 12 ani. Dar o parte esențială a afacerii noastre este și partea de date, cum ar fi transformarea datelor și fluxurile de lucru operaționale, care sunt dovedite, care cu siguranță nu sunt într-o bulă și sunt în creștere. Din perspectiva Databricks, te adaptezi la nevoile clienților. Și am văzut deja această trecere de la supraevaluare la cazuri de utilizare și rezultate cheie importante și le-am susținut în acest sens.