Tavakoli: Mislim da je to dvostruko. Prvo, trebalo bi da se fokusirate na ishode, a ne na alate. Broj ljudi koji kažu: „Mi smo iza. Moram da pokrenem gomilu agenata. Moram da pokažem da mogu da radim AI.“ Ne dobijate poene ako kažete da sam ustao AI, zar ne?

Umesto toga, ono što zaista želite da shvatite je, kakav je poslovni ishod koji želim da vodim? A obično je to „Imam postojeći proces koji želim da automatizujem i učinim mnogo efikasnijim“ ili „Postoji novi skup mogućnosti koje želim da iznesem“, a AI je ono što otključava i omogućava to.

Druga stvar je da su svi bili toliko uzbuđeni zbog AI i povezali su ga sa LLM-ovima i koji model ćete koristiti? I iskreno, najveća stvar u svetu preduzeća je AI koja je kvalitetna, tačna, pouzdana. A to u velikoj meri zavisi od: „Da li imate svoje imanje podataka u redu i imate li strategiju upravljanja?“

Ne radi se o modelu; to su svi ostali delovi. Kako se postiže tačnost? Kako njime upravljate? Kako shvatiti kako ga stavljate u proizvodnju i merite? I takođe, kako to radite u prostoru koji se brzo razvija? Većina ljudi sa kojima razgovarate i koji su pokrenuli AI aplikaciju čak pre šest meseci kažu vam da bi je, ako bi je danas obnovili, izgradili potpuno drugačije, jer postoje novi proizvodi.

Tavakoli: Trenutni prihod je piramida. U donjem sloju potrebna vam je gomila infrastrukture, a to su čipovi. To je oblast u kojoj neće biti tona kompanija, jer je prepreka ulasku veoma visoka.

Povrh toga, imate dobavljače osnovnih modela. Počeli smo sa mnogo toga i to se smanjilo, uglavnom zbog kapitala koji vam je potreban za obuku nekih od tih modela.

Poslednji sloj su aplikacije na vrhu. A danas, pošto su rani dani, to nije ogromno - iako je Databricks nedavno prešao preko milijardu dolara u tekućoj stopi prihoda od AI, tako da to nije promena.

Ako premotate unapred pet godina od sada, piramida će biti mnogo masivnija, i ona će se obrnuti. Mnogo više prihoda će biti na aplikacijama koje koriste AI da transformišu ono što ljudi rade. I u tom prostoru, ne mislim da postoji pobednik koji uzima sve.

Tavakoli: Niko ne voli taj odgovor. Ali mnogi procesi na koje trošite mnogo novca nisu seksi. Daću vam primer. Vi ste osiguravajuća kompanija. Dobijate tone i tone obrazaca za zahtev, kao i količinu konjskih snaga i frustracije na koju se troši - „Kako da uzmem sve te obrasce zahteva i izvučem informacije koje su mi potrebne? Kako da ga stavim na obrazac za analitiku kako bih mogao da izvršim uvid u njega, a zatim, na osnovu njega, preduzmem akciju? Niko se zbog toga ne uzbuđuje - osim osobe koja sedi tamo i ljuti se što njihov zahtev treba tri meseca da se nadoknadi. Ali ako sada mogu da pređem od nečega što je trajalo mesecima i da to uradim po deliću troškova - automatizovano - to je zaista uzbudljiv slučaj upotrebe.

Ili ste proizvođač poluprovodnika, i ako imate nešto što bi moglo inteligentno otkriti anomalije i poboljšati vaš prinos za 0,1% - još jednom, kada je poslednji put neko bio uzbuđen zbog fab prinosa? Ali to znači mnogo novca.

Ogroman u produktivnosti, ogromni troškovi, a ne oni za koje ljudi povezuju kao uništavanje zemlje. Mislim da su to dosadni slučajevi upotrebe AI. Pomoću AI možete pružiti značajna poboljšanja i to smo videli kod naših kupaca.

Tavakoli: Odgovor koji uvek dajem je, po ovoj logici, da smo rekli: „Hej, kada su izašli bankomati ili kada su izašli računari, to su bile ogromne transformacije - da li će mnogi ljudi izgubiti posao?“

Postoji određeni skup stvari koje ljudi danas rade i koje će AI automatizovati. Međutim, na mnogim od ovih stvari, samo zbog kvaliteta, i dalje želite čoveka u petlji. I cela premisa je da kada automatizujete ove zadatke, oni takođe otvaraju potpuno novi skup zahteva za obavljanjem stvari koje ranije niste mogli da uradite. Tako, na primer, sada kada imate bankomate i onlajn bankarstvo, otvorili su se novi skupovi uloga e-trgovine za koje nikada ne bismo pomislili da će postojati u prošlom svetu, a one stvaraju tonu radnih mesta i produktivnosti sa tim.

Sa usavršavanjem i obukom, dok će se specifične odgovornosti na poslu pomeriti, postoji čitava nova klasa novih radnih obaveza u kojima će kompanijama biti potrebni ljudi za vožnju. Tako da zapravo mislim da ćete videti povećanje potražnje za radnom snagom. Dakle, više se radi o tome "Kako se usavršavate?"

Tavakoli: Da i ne. Da, mi smo u AI balonu. Ne, to ne menja planove.

Često mi se postavlja druga strana tog pitanja, koja kaže: „Da li je AI transformativna ili je AI preterana?“ A moj odgovor na to je da. Mislim da ljudi još uvek ne razumeju u potpunosti AI, pa je odgovor na svako pitanje, AI će to rešiti. Šetao sam uokolo i pojavio se znak na kojem je pisalo „Autopraonica na AI“. A ja sam kao, ne znam šta to, dovraga, znači. Sada se sve pokreće AI. Uvek postoji taj vrhunac uzbuđenja koji će se sigurno smiriti dok se slažemo sa stvarnim slučajevima upotrebe koji su ljudi potrebni. Mislim da nećete videti da sve kompanije trenutno u AI prostoru nastavljaju da opstaju.

Zašto to ne menja Databricksove planove jeste da je AI sjajna i mislimo da je važna u budućnosti, i očigledno smo se u tome snažno naginjali u poslednjih 12 godina. Ali takođe je ključni deo našeg poslovanja podatkovna strana kuće, poput transformacije podataka i operativnih tokova rada, koji su dokazani, koji definitivno nisu u balonu i rastu. Iz perspektive Databricks, prilagođavate se onome što kupcima treba. I već smo videli taj pomak od prekomernog hipa do ključnih važnih slučajeva upotrebe i ishoda, i tamo smo ih podržali.