Tavakoli: Mislim, da gre za dva dela. Prvič, osredotočiti se morate na rezultate, ne na orodja. Število ljudi, ki pravijo: "Zaostajamo." Moram spraviti v pogon kup agentov. Moram pokazati, da znam uporabljati umetno inteligenco. Ne dobiš točk, če rečeš, da sem se uprl umetni inteligenci, kajne?

Namesto tega želite ugotoviti, kakšen poslovni rezultat želim doseči? In ponavadi je to »Imam obstoječi proces, ki ga želim avtomatizirati in narediti veliko učinkovitejšega« ali »Obstaja nov nabor zmogljivosti, ki jih želim predstaviti«, in umetna inteligenca je tista, ki to odklene in omogoči.

Druga stvar je, da so se vsi tako navdušili nad umetno inteligenco in so jo povezali z LLM-ji (Masters of Law - magistri učenja na področju učenja), kateri model pa boste uporabili? In iskreno, največja stvar v poslovnem svetu je umetna inteligenca, ki je visokokakovostna, natančna in zaupanja vredna. In to je zelo odvisno od tega, ali imate urejeno podatkovno zbirko in strategijo upravljanja.

Ne gre za model; gre za vse ostale dele. Kako dosežete natančnost? Kako ga upravljate? Kako ugotovite, kako ga uvedete v proizvodnjo in kako ga izmerite? In kako to storiti v prostoru, ki se hitro razvija? Večina ljudi, s katerimi se pogovarjate in so aplikacijo umetne inteligence zagnali že pred šestimi meseci, vam pove, da bi jo danes, če bi jo morali prenoviti, zgradili povsem drugače, ker so na voljo novi izdelki.

Tavakoli: Trenutni prihodki so piramida. Na spodnji plasti potrebujete kup infrastrukture, in to so čipi. To je področje, kjer ne bo veliko podjetij, ker je vstopna ovira zelo visoka.

Poleg tega imate še ponudnike osnovnih modelov. Začeli smo z veliko, a se je to zmanjšalo, predvsem zaradi kapitala, ki ga potrebujete za usposabljanje nekaterih od teh modelov.

Zadnja plast so aplikacije na vrhu. In danes, ker smo šele na začetku, to ni ogromno – čeprav je Databricks pred kratkim presegel milijardo dolarjev prihodkov od umetne inteligence, zato ne gre za drobiž.

Če se premaknemo pet let naprej, bo piramida veliko večja in se bo obrnila na glavo. Veliko več prihodkov bo namenjenih aplikacijam, ki izkoriščajo umetno inteligenco za spreminjanje načina, kako ljudje počnejo. In v tem prostoru mislim, da ni zmagovalca, ki bi bral vse.

Tavakoli: Ta odgovor ni všeč nikomur. Ampak mnogi procesi, za katere porabiš veliko denarja, niso privlačni. Dal vam bom primer. Ste zavarovalnica. Prejemate na tone in na tone obrazcev za zahtevke, in koliko moči in frustracij se porabi za to – »Kako naj vzamem vse te obrazce za zahtevke in iz njih izvlečem potrebne informacije?« Kako naj to dodam v analitični obrazec, da lahko ustvarim vpoglede in nato na podlagi tega ukrepam? Nihče se nad tem ne navduši – razen osebe, ki sedi tam in je jezna, da za povračilo njenega zahtevka potrebuje tri mesece. Če pa lahko zdaj nekaj, kar je trajalo več mesecev, naredim za delček stroškov – avtomatizirano –, je to resnično vznemirljiv primer uporabe.

Ali pa ste proizvajalec polprevodnikov in če imate nekaj, kar bi lahko inteligentno zaznalo anomalije in izboljšalo vaš izkoristek za 0,1 % – spet, kdaj se je nekdo nazadnje navdušil nad izkoristki tovarn? Ampak to pomeni veliko denarja.

Ogromna produktivnost, ogromni stroški, ne takšni, ki jih ljudje povezujejo z revolucionarnimi. Mislim, da so to dolgočasni primeri uporabe umetne inteligence. Z umetno inteligenco lahko dosežete pomembne izboljšave, in to smo videli pri naših strankah.

Tavakoli: Odgovor, ki ga vedno dam, je po tej logiki, če bi rekli: "Hej, ko so se pojavili bankomati ali ko so se pojavili računalniki, so bile to ogromne preobrazbe – ali bo veliko ljudi izgubilo službo?"

Obstaja določen nabor stvari, ki jih ljudje počnejo danes, in jih bo umetna inteligenca avtomatizirala. Vendar pa pri mnogih od teh stvari, že samo zaradi kakovosti, še vedno želite, da je v zanki človek. In celotna predpostavka je, da ko avtomatizirate te naloge, se odprejo tudi povsem nov nabor zahtev za stvari, ki jih prej niste mogli početi. Na primer, zdaj ko imate bankomate in spletno bančništvo, so se odprla nova delovna mesta v e-trgovini, za katera si v preteklosti nismo mislili, da obstajajo, in ta ustvarjajo ogromno delovnih mest in produktivnosti.

Z izpopolnjevanjem in usposabljanjem se bodo sicer spremenile specifične delovne odgovornosti, vendar se bo pojavil povsem nov razred delovnih odgovornosti, pri katerih bodo podjetja potrebovala ljudi za vožnjo. Torej mislim, da boste dejansko videli povečanje povpraševanja po delovni sili. Torej gre bolj za to, "Kako se izpopolniti?"

Tavakoli: Da in ne. Da, smo v mehurčku umetne inteligence. Ne, to ne spremeni načrtov.

Pogosto me vprašajo tudi drugo plat tega vprašanja, ki se glasi: "Ali je umetna inteligenca transformacijska ali je preveč razvpita?" In moj odgovor na to je pritrdilen. Mislim, da ljudje še vedno ne razumejo povsem umetne inteligence, zato je odgovor na katero koli vprašanje, da bo umetna inteligenca to rešila. Sprehodil sem se naokoli in tam je bil napis "Avtopralnica z umetno inteligenco". In jaz si mislim, ne vem, kaj za vraga to pomeni. Zdaj vse poganja umetna inteligenca. Vedno obstaja tisti vrhunec navdušenja, ki se bo umiril, ko se bomo dogovorili o tem, kakšni so dejanski primeri uporabe, ki jih ljudje potrebujejo. Mislim, da ne boste videli, da bi vsa podjetja, ki trenutno delujejo na področju umetne inteligence, preživela.

Razlog, zakaj se načrti Databricksa ne spremenijo, je ta, da je umetna inteligenca odlična in menimo, da je pomembna v prihodnosti, ter da smo se ji očitno v zadnjih 12 letih močno posvetili. Osrednji del našega poslovanja pa je tudi podatkovna stran podjetja, kot sta transformacija podatkov in operativni delovni tokovi, ki so preizkušeni, ki zagotovo niso v mehurčku in rastejo. Z vidika Databricksa se prilagajate potrebam strank. In ta premik od pretiranega hvaljenja do ključnih pomembnih primerov uporabe in rezultatov smo že videli, in pri tem smo jih podprli.