Tavakoli: Tôi nghĩ nó có hai mặt. Một, bạn nên tập trung vào kết quả, không phải các công cụ. Số người nói, “Chúng tôi ở phía sau. Tôi phải đưa một nhóm đặc vụ lên và hoạt động. Tôi phải chứng tỏ rằng tôi có thể làm AI.” Bạn không nhận được điểm khi nói rằng tôi đứng lên AI, phải không?

Thay vào đó, điều bạn thực sự muốn tìm ra là, Kết quả kinh doanh mà tôi muốn thúc đẩy là gì? Và thông thường đó là “Tôi có một quy trình hiện có mà tôi muốn tự động hóa và làm cho hiệu quả hơn nhiều” hoặc “Có một bộ khả năng mới mà tôi muốn đưa ra” và AI là thứ mở khóa và giúp bạn có thể thực hiện điều đó.

Điều thứ hai là, mọi người đều rất hào hứng với AI, và họ liên kết nó với LLM và bạn sẽ sử dụng mô hình nào? Và thành thật mà nói, điều lớn nhất trong thế giới doanh nghiệp là AI chất lượng cao, chính xác, đáng tin cậy. Và điều đó phụ thuộc rất nhiều vào, “Bạn có sắp xếp dữ liệu của mình không và bạn có chiến lược quản trị không?”

Đó không phải là về mô hình; đó là tất cả các phần khác. Làm thế nào để bạn có được độ chính xác? Làm thế nào để bạn quản lý nó? Làm thế nào để bạn tìm ra cách bạn đưa nó vào sản xuất và đo lường nó? Và ngoài ra, làm thế nào để bạn làm điều đó trong một không gian đang phát triển nhanh chóng? Phần lớn những người bạn nói chuyện với những người đã ra mắt một ứng dụng AI thậm chí sáu tháng trước nói với bạn rằng nếu họ xây dựng lại nó ngày hôm nay, họ sẽ xây dựng nó hoàn toàn khác, bởi vì có những sản phẩm mới ra mắt.

Tavakoli: Doanh thu hiện tại giống như một kim tự tháp. Ở lớp dưới cùng, bạn cần một loạt cơ sở hạ tầng, và đó là chip. Đó là một khu vực mà sẽ không có rất nhiều công ty, bởi vì rào cản gia nhập rất cao.

Trên hết, bạn có các nhà cung cấp mô hình nền tảng. Chúng tôi bắt đầu với rất nhiều thứ và nó đã giảm sút, chủ yếu là vì bạn cần vốn để đào tạo một số mô hình đó.

Lớp cuối cùng là các ứng dụng ở trên cùng. Và hôm nay, bởi vì đây là những ngày đầu, điều đó không phải là quá lớn - mặc dù Databricks gần đây đã vượt qua hơn 1 tỷ đô la doanh thu AI, vì vậy đó không phải là một sự thay đổi tồi tệ.

Nếu bạn tiến nhanh hơn 5 năm nữa, kim tự tháp sẽ lớn hơn nhiều, và nó sẽ đảo ngược. Nhiều doanh thu sẽ dành cho các ứng dụng đang tận dụng AI để chuyển đổi những gì mọi người làm. Và trong không gian đó, tôi không nghĩ rằng có một người chiến thắng chiếm tất cả.

Tavakoli: Không ai thích câu trả lời đó. Nhưng nhiều quy trình bạn chi rất nhiều tiền vào không gợi cảm. Tôi sẽ cho bạn một ví dụ. Bạn là một công ty bảo hiểm. Bạn nhận được hàng tấn đơn yêu cầu bồi thường, và số lượng mã lực và sự thất vọng được chi cho - “Làm thế nào để tôi lấy tất cả các mẫu yêu cầu đó và trích xuất thông tin mà tôi cần? Làm thế nào để tôi đưa nó vào biểu mẫu phân tích để tôi có thể chạy thông tin chi tiết về nó và sau đó, dựa trên nó, thực hiện hành động? Không ai hào hứng với điều đó - ngoại trừ người đang ngồi đó và tức giận vì yêu cầu của họ mất ba tháng để hoàn trả. Nhưng nếu bây giờ tôi có thể từ việc làm một việc gì đó mất hàng tháng và làm điều đó với một phần nhỏ chi phí - tự động - thì đó là một trường hợp sử dụng thực sự thú vị.

Hoặc bạn là một nhà sản xuất chất bán dẫn và nếu bạn có thứ gì đó có thể phát hiện thông minh sự bất thường và cải thiện năng suất của bạn lên 0,1% - một lần nữa, lần cuối cùng ai đó hào hứng với sản lượng của fab là khi nào? Nhưng nó có nghĩa là rất nhiều tiền.

Năng suất cao, chi phí lớn, không phải là thứ mà mọi người cho là có sức ảnh hưởng lớn. Tôi nghĩ đó là những trường hợp sử dụng AI nhàm chán. Bạn có thể mang lại những cải tiến có ý nghĩa với AI và đó là những gì chúng tôi thấy ở khách hàng của mình.

Tavakoli: Câutrả lời tôi luôn đưa ra là, theo logic này, nếu chúng ta nói, “Này, khi máy ATM xuất hiện, hoặc khi máy tính xuất hiện, chúng là những biến đổi lớn - liệu có nhiều người mất việc không?”

Có một bộ điều nhất định mà mọi người làm ngày nay sẽ được tự động hóa bởi AI. Tuy nhiên, đối với nhiều thứ trong số này, chỉ vì chất lượng, bạn vẫn muốn có một con người trong vòng lặp. Và toàn bộ tiền đề là khi bạn tự động hóa các nhiệm vụ này, chúng cũng mở ra một loạt các yêu cầu hoàn toàn mới để làm những việc mà bạn không thể làm trước đây. Vì vậy, ví dụ, bây giờ bạn đã có máy ATM và ngân hàng trực tuyến, có nhiều vai trò thương mại điện tử mới mở ra mà chúng ta chưa bao giờ nghĩ sẽ tồn tại trong thế giới trước đây và chúng tạo ra rất nhiều việc làm và năng suất.

Với việc nâng cao kỹ năng và đào tạo, trong khi trách nhiệm công việc cụ thể sẽ thay đổi, có một lớp trách nhiệm công việc hoàn toàn mới mà các công ty sẽ cần người lái xe. Vì vậy, tôi thực sự nghĩ rằng bạn sẽ thấy nhu cầu lao động tăng lên. Vì vậy, nó nói nhiều hơn về, “Làm thế nào để bạn nâng cao kỹ năng?”

Tavakoli: Có và không. Vâng, chúng ta đang ở trong một bong bóng AI. Không, nó không thay đổi kế hoạch.

Tôi thường được hỏi mặt trái của câu hỏi đó là: "AI có khả năng chuyển đổi hay AI bị thổi phồng quá mức?" Và câu trả lời của tôi cho điều đó là có. Tôi nghĩ mọi người vẫn chưa hiểu đầy đủ về AI, và vì vậy câu trả lời cho bất kỳ câu hỏi nào là AI sẽ giải quyết nó. Tôi đi vòng quanh và có một tấm biển ghi “Rửa xe chạy bằng AI”. Và tôi nói, tôi không biết điều đó có nghĩa là gì. Mọi thứ bây giờ đều được hỗ trợ bởi AI. Luôn có đỉnh điểm của sự phấn khích rồi sẽ lắng xuống khi chúng ta xác định được những trường hợp sử dụng thực tế mà mọi người cần. Tôi nghĩ rằng bạn sẽ không thấy tất cả các công ty ngay bây giờ trong không gian AI tiếp tục tồn tại.

Tại sao nó không thay đổi kế hoạch của Databricks là AI rất tuyệt và chúng tôi nghĩ rằng nó rất quan trọng trong tương lai, và rõ ràng chúng tôi đã nghiêng về nó trong 12 năm qua. Nhưng một phần cốt lõi trong hoạt động kinh doanh của chúng tôi là mặt dữ liệu của ngôi nhà, như chuyển đổi dữ liệu và quy trình làm việc vận hành, đã được chứng minh, chắc chắn không nằm trong bong bóng và đang phát triển. Từ góc độ Databricks, bạn thích ứng với những gì khách hàng cần. Và chúng tôi đã thấy sự chuyển động đó từ sự thổi phồng quá mức sang những trường hợp sử dụng và kết quả quan trọng quan trọng là gì, và chúng tôi đã hỗ trợ chúng ở đó.