Databricks kurucu ortağı yapay zekada gerçekten neyin önemli olduğunu anlatıyor

Tavakoli: Bence bu iki yönlü. Birincisi, araçlara değil sonuçlara odaklanmalısınız. "Geride kaldık" diyenlerin sayısı. Bir sürü ajanı çalıştırmam lazım. Yapay zekayı yapabileceğimi göstermeliyim." Yapay zekayı ayağa kaldırdığımı söylediğin için puan alamazsın, değil mi?

Bunun yerine, gerçekten anlamak istediğiniz şey şudur: Yönlendirmek istediğim iş sonucu nedir? Ve genellikle bu, "Otomatikleştirmek ve çok daha verimli hale getirmek istediğim mevcut bir sürecim var" ya da "Ortaya koymak istediğim yeni bir dizi yetenek var" şeklindedir ve yapay zeka bunun kilidini açan ve bunu mümkün kılan şeydir.

İkinci şey ise, herkes yapay zeka konusunda çok heyecanlandı ve bunu LLM'lerle ilişkilendirdiler ve hangi modeli kullanacaksınız? Ve dürüst olmak gerekirse, kurumsal dünyadaki en büyük şey yüksek kaliteli, doğru ve güvenilir yapay zekadır. Bu da büyük ölçüde "Veri varlığınızı düzene soktunuz mu ve bir yönetişim stratejiniz var mı?" sorusuna bağlıdır.

Mesele model değil; mesele diğer tüm parçalar. Doğruluğu nasıl elde ediyorsunuz? Bunu nasıl yönetiyorsunuz? Bunu nasıl üretime sokacağınızı ve ölçeceğinizi nasıl belirliyorsunuz? Ayrıca, hızla gelişen bir alanda bunu nasıl yapıyorsunuz? Altı ay önce bile bir yapay zeka uygulaması başlatmış olan kişilerle konuştuğunuzda, bu uygulamayı bugün yeniden inşa edecek olsalar tamamen farklı bir şekilde inşa edeceklerini, çünkü yeni ürünler çıktığını söylüyorlar.

Tavakoli: Mevcut gelir bir piramittir. En alt katmanda, bir grup altyapıya ihtiyacınız var ve bunlar çipler. Bu, giriş engeli çok yüksek olduğu için çok fazla şirketin olmayacağı bir alan.

Bunun da ötesinde, temel model sağlayıcılarınız var. Çok sayıda modelle başladık ve bu modellerden bazılarını eğitmek için gereken sermaye nedeniyle bu sayı azaldı.

Son katman ise en üstteki uygulamalardır. Ve bugün, henüz ilk günler olduğu için, bu çok büyük bir rakam değil - Databricks kısa bir süre önce yapay zeka gelirinde 1 milyar doları aşmış olsa da, bu önemsiz bir rakam değil.

Bundan beş yıl sonrasına giderseniz, piramit çok daha büyük olacak ve ters dönecek. Gelirin çok daha fazlası, insanların yaptıkları işleri dönüştürmek için yapay zekadan yararlanan uygulamalarda olacak. Ve bu alanda, her şeyi alan bir kazanan olduğunu düşünmüyorum.

Tavakoli: Bu cevap kimsenin hoşuna gitmez. Ancak çok para harcadığınız birçok süreç seksi değildir. Size bir örnek vereyim. Sen bir sigorta şirketisin. Tonlarca talep formu geliyor ve "Tüm bu talep formlarını nasıl alırım ve ihtiyacım olan bilgileri nasıl çıkarırım?" sorusu için harcanan beygir gücü ve hayal kırıklığı miktarı çok fazla. Bunu bir analiz formuna nasıl koyabilirim, böylece üzerinde içgörüleri çalıştırabilir ve ardından buna dayalı olarak harekete geçebilirim?" Kimse bundan heyecan duymaz - orada oturan ve tazminat talebinin geri ödenmesinin üç ay sürmesine kızan kişi hariç. Ancak aylar süren bir işi artık çok daha düşük bir maliyetle - otomatik olarak - yapabiliyorsam, bu gerçekten heyecan verici bir kullanım alanıdır.

Ya da yarı iletken üreticisisiniz ve elinizde anormallikleri akıllıca tespit edip veriminizi 0,1% artırabilecek bir şey varsa - bir kez daha soruyorum, en son ne zaman birileri fabrika verimi konusunda heyecanlandı? Ama bu çok para demek.

Verimlilikte büyük, maliyette büyük, insanların dünyayı sarsan bir şey olarak ilişkilendirdiği şeyler değil. Bunların sıkıcı yapay zeka kullanım durumları olduğunu düşünüyorum. Yapay zeka ile anlamlı iyileştirmeler sağlayabilirsiniz ve biz de müşterilerimizde bunu gördük.

Tavakoli: Her zaman verdiğim cevap, bu mantıkla, "Hey, ATM'ler çıktığında veya bilgisayarlar çıktığında, bunlar büyük dönüşümlerdi - birçok insan işini kaybedecek mi?" deseydik.

Bugün insanların yaptığı ve yapay zeka tarafından otomatikleştirilecek belirli bir dizi şey var. Bununla birlikte, bu tür şeylerin çoğunda, sadece kalite için, yine de döngüde bir insan olmasını istersiniz. Bu görevleri otomatikleştirdiğinizde, daha önce yapamadığınız şeyleri yapmak için tamamen yeni bir dizi talep de ortaya çıkıyor. Örneğin, artık ATM'leriniz ve online bankacılığınız olduğu için, geçmiş dünyada var olacağını asla düşünemeyeceğimiz yeni e-ticaret rolleri ortaya çıktı ve bunlar beraberinde bir ton iş ve üretkenlik yarattı.

Beceri kazandırma ve eğitimle birlikte, belirli iş sorumlulukları değişecek olsa da, şirketlerin araç kullanacak kişilere ihtiyaç duyacağı yepyeni bir iş sorumlulukları sınıfı ortaya çıkacaktır. Bu yüzden aslında işgücüne olan talebin arttığını göreceğinizi düşünüyorum. Yani bu daha çok "Becerilerinizi nasıl geliştirirsiniz?" sorusuyla ilgili.

Tavakoli: Evet ve hayır. Evet, bir yapay zeka balonunun içindeyiz. Hayır, bu planları değiştirmez.

Bana sık sık bu sorunun tersi soruluyor: "Yapay zeka dönüşümsel mi yoksa yapay zeka abartılıyor mu?" Ve benim buna cevabım evet. Bence insanlar hala yapay zekayı tam olarak anlamış değiller ve bu yüzden her sorunun cevabı, yapay zekanın bunu çözeceğidir. Etrafta dolaştım ve "Yapay zekâ destekli araba yıkama" yazan bir tabela gördüm. Ben de bunun ne anlama geldiğini bilmiyorum dedim. Artık her şey yapay zeka destekli. İnsanların ihtiyaç duyduğu gerçek kullanım durumlarının ne olduğuna karar verdikçe azalacak olan bir heyecan zirvesi her zaman vardır. Bence şu anda yapay zeka alanında faaliyet gösteren tüm şirketlerin hayatta kalmaya devam ettiğini göremeyeceksiniz.

Databricks'in planlarını değiştirmemesinin nedeni, yapay zekanın harika olması ve gelecekte önemli olduğunu düşünmemiz ve açıkçası son 12 yılda buna yoğun bir şekilde eğildik. Ama aynı zamanda işimizin temel bir parçası da veri dönüşümü ve operasyonel iş akışları gibi kanıtlanmış, kesinlikle bir balon içinde olmayan ve büyümekte olan veri tarafıdır. Databricks perspektifinden bakıldığında, müşterilerin ihtiyaçlarına uyum sağlarsınız. Ve bu hareketin abartıdan önemli kullanım durumlarına ve sonuçlara doğru olduğunu zaten gördük ve onları bu konuda destekledik.