ديفيد دي سانتو، الرئيس التنفيذي لشركة Anaconda – سلسلة المقابلات

ديفيد دي سانتو هو الرئيس التنفيذي لشركة Anaconda، حيث يقود مهمة الشركة لتمكين مجتمعات العلوم والذكاء الاصطناعي من خلال الابتكار المفتوح والمحلات الأمنية للمؤسسات. وهو مدير منتجات وتكنولوجيا محترف، يأتي ديفيد بأكثر من عقدين من الخبرة التي تشمل الأمن السيبراني ومنصات المطورين وبرامج المؤسسات.

最近، شغل ديفيد منصب الرئيس التنفيذي للproducts في شركة GitLab (GTLB ) ، حيث قاد المنظمة العالمية للproducts في تقديم منصة شاملة للتنمية الآمنة والذكاء الاصطناعي مع أكثر من 50 مليون مستخدم مسجل في جميع أنحاء العالم. خلال ست سنوات مع الشركة، ساعد في تحويل GitLab من شركة ناشئة ذات نمو عال إلى شركة رائدة في فئة منصات التنمية الآمنة.

Anaconda هي منصة مفتوحة رائدة للعلوم والذكاء الاصطناعي، مبنية حول لغة البرمجة Python، وتستخدم على نطاق واسع من قبل المطورين الفرديين والمؤسسات الكبيرة. تم إطلاقها في الأصل في عام 2012، توفر بيئة شاملة تشمل أدوات للبرمجة وإدارة الحزم من خلال Conda ووصول إلى آلاف المكتبات المسبقة مثل NumPy وpandas وTensorFlow، مما يسمح للمستخدمين بتطوير واختبار ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة.

مع مرور الوقت، تطور Anaconda إلى منصة كاملة للمؤسسات للذكاء الاصطناعي، تساعد المنظمات على إدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي الكاملة – من مصادر وحماية الحزم المفتوحة إلى بناء وتحكم ونشر التطبيقات عبر البيئات السحابية والموجودة في الموقع. مع ملايين المستخدمين واعتمادها من قبل نسبة كبيرة من شركات Fortune 500، أصبحت طبقة أساسية لتنمية الذكاء الاصطناعي الحديثة، مع التركيز على الابتكار المفتوح وال قابلية للتوسيع والعمليات الآمنة والموثوقة.

قضيت ما يقرب من ست سنوات في GitLab، أكثر من ثلاث سنوات كقائد للproducts، مساهما في توسيع منصة التنمية الآمنة والذكاء الاصطناعي إلى ملايين المستخدمين. كيف شكلت هذه التجربة أولوياتك الآن كقائد لشركة Anaconda، وما يشعرك بالفرق الجذري بين قيادة شركة وقيادة المنتجات؟

فترة وجودي في GitLab عززت بعض المبادئ التي أصبحت الآن مركزية في كيفية我的 tiếp cận لشركة Anaconda. أولاً هو النمو المسؤول – توسيع الفرق والمنتجات والإيرادات بطريقة متينة. في GitLab، كنا نمو لخدمة ملايين المستخدمين، و看到 GitLab Ultimate يمثل أكثر من نصف إيرادات الشركة أظهر أهمية محاذاة قيمة المنتج مع التأثير التجاري على المدى الطويل.

ثانياً، هو تفكير النتائج والكفاءة على العملية والهيكل. من الجيد تسليم شيء جيد بما يكفي ويظهر الاتجاه للحصول على عجلة ملاحظات العملاء. تقديم قيمة حقيقية بسرعة أمر بالغ الأهمية، ولكن عليك أن تكون متعمداً في كيفية التوسع. هذا يرتبط ارتباطاً وثيقاً بالعمود الثالث: هوس العملاء وجدية في لقاء المستخدمين حيث هم. قضيت مسيري المهني في بناء أدوات المطورين والأمن، وكما كنت مطورًا سابقًا، أعرف كم يمكن أن تؤثر أدوات جيدة أو سيئة على الإنتاجية والرضا.

وأخيراً، الشفافية مع الغرض. هذه القيمة الأساسية لشركة Anaconda سمحت لجميع الأطراف بالمشاركة والتعاون في جعل الشركة وخدماتها أفضل. أنا أتطلع إلى بناء هذه القيمة أكثر لضمان تقديم ما يحتاجه مجتمعنا ليكون ناجحًا.

كقائد، أنت مسؤول عن النظام كله – الاستراتيجية والثقافة والعمليات والنتائج. أنا لا أزال على اتصال وثيق بالمنتج، لكنني أفكر على نطاق أوسع وأطول أجلاً. يجب علي أن أضمن أن الشركة تنمو بشكل مسؤول، تدعم موظفيها، وتقدم قيمة لعملائنا عبر جميع أبعاد الأعمال. هذه هي المبادئ التي أهدف إلى بنائها هنا.

ما هو ما دفعك شخصياً للانتقال إلى دور قائد شركة Anaconda، وما الذي أقنعتك بأن هذه المنصة هي المنصة الصحيحة لبناء الفصل التالي للذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟

أقول للجميع هناك أربعة أسباب كنت متحمساً للانضمام إلى شركة Anaconda كقائد. أولاً، التكنولوجيا. كَمطور، كنت على دراية مع Anaconda لفترة طويلة، وأعرف كم هي قوية ويمكن أن تكون. المنصة تمكن بالفعل من الكثير، والأساس الذي بناه الفريق سيعطينا الفرصة لم塑 صياغة ما يأتي بعد ذلك في العصر الأصطناعي!

ثانياً، المجتمع. أنا أؤمن بعمق في قوة مجتمع المصدر المفتوح. هناك عدد قليل من الشركات التي تمتلك مجتمعاً واسعًا ومشاركًا مثل مجتمع Anaconda.

ثالثاً، الناس. من النادر أن تجد هذا المستوى من القيادة في مكان واحد. فريق الإدارة استثنائي، وهم متحمسون حقاً. نحن نبني المستقبل مع المصدر المفتوح والذكاء الاصطناعي، وكوننا جزءاً من شيء بهذا المعنى والتأثير يجعلهم جميعاً متحمسين حقاً.

ورابعاً، الفرصة. هذا ما جعل القرار بالنسبة لي. تقع شركة Anaconda في مركز جعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة للمؤسسات، مساعدة الشركات على بناء وأمان ونشر وتحكم التطبيقات عبر السحابة والبيئات الموجودة في الموقع. عندما تجمع بين التكنولوجيا الرائدة والمجتمع النشط والفريق مثل هذا، تحصل على فرصة نادرة لتشكيل كيفية بناء واستخدام العلوم والذكاء الاصطناعي. هذا ما جذبني.

الذكاء الاصطناعي يعتمد على المصدر المفتوح في معظم تطبيقاته الحديثة، ومع ذلك، لا تزال العديد من المؤسسات تواجه صعوبات في الثقة به على نطاق واسع. لماذا تعتقد أن المصدر المفتوح يبقى الأساس الأكثر قوة للذكاء الاصطناعي، وأين يبدو لك أن هناك سوء فهماً حول هذا الموضوع؟

هناك مفهوم خاطئ شائع أن أكثر شيفرة أمناً هي الشيفرة المخفية، التي لا يمكن لأي شخص رؤيتها. هذا مثل طائر النعامة الذي يخفي رأسه في الرمال للاختباء. البرمجيات المفتوحة هي العكس من ذلك. البرمجيات المفتوحة شفافة، وترحب بجميع المساهمين، وتعطي المنظمات حول العالم مجموعة أعلى من العيون لضمان أن الشيفرة آمنة وتنفذ كما هو متوقع.

لم نشهد تكنولوجيا تنضج بسرعة كما تنضج الذكاء الاصطناعي. من أجل استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، تحتاج إلى شيفرة حديثة تتحرك بسرعة ممكنة. البرمجيات المفتوحة تفعل ذلك، لذلك هي الأساس للتنمية الحديثة للذكاء الاصطناعي.

في شركة Anaconda، نعتمد على ذلك. قدراتنا الأساسية وبيئة Python مفتوحة لأن ذلك هو أفضل طريقة للفرق لبدء الابتكار بسرعة. بالإضافة إلى ذلك، نضيف قدرات مؤسسية لتزويد المنظمات بالحوكمة والأمان والموثوقية التي تحتاجها لاستخدام البرمجيات المفتوحة على نطاق واسع.

معدلات فشل الذكاء الاصطناعي في المؤسسات لا تزال مرتفعة، خاصة مع تجارب الذكاء الاصطناعي التوليدية. من منظورك، ما هي الأسباب الأساسية التي تجعل هذه المبادرات تتعثر، وكيف يمكن لاختيارات البنية التحتية أن تجعل أو تكسر النجاح على المدى الطويل؟

كثير من المنظمات قد أجرت تجارب. بعضها لديها مشاريع إثبات مفهوم صلبة، والبعض الآخر لديه أدوات داخلية مبنية بشكل جيد تحفظ الوقت بشكل حقيقي. لكن قلة منهم نقلت الذكاء الاصطناعي إلى الإنتاج الفعلي الذي يدير عبر كامل الأعمال. هناك فرق كبير بين “نحن نجري تجارب” و “هذا هو كيف نعمل الآن”. هذا هو الفجوة التي تتعثر فيها معظم الشركات – وليس لأن التكنولوجيا لا تعمل.

الديمو يبدو دائماً جيداً، لكن المشكلة تظهر عندما تحاول إعادة إنتاج الديمو على مستوى المؤسسة. فجأة، عليك التعامل مع أسئلة الحوكمة البيانات، ومخاوف الأمان، ومشاكل الموثوقية، ومشكلة الثقة الأساسية: هل هذا التطبيق سيعمل بثبات ويحافظ على بياناتنا آمنة؟ هذه القضايا لا تظهر في الديمو، وبالتالي تصبح فكرة ثانوية للمنظمات.

حاجز نجاح الذكاء الاصطناعي ليس القدرة، ولكن النضج البنيوي والعملياتي. المنظمات التي تتقدم هي تلك التي تختار الاستثمار في الأسس الحديثة حيث تتواجد الثقة والسرعة معاً. بيئات وأدوات متجزئة تجعلك تختار بينهما، ولكن البنية الموحدة الحديثة والعمليات الذكاء الاصطناعي الحديثة تتيح لك الحصول على كليهما. اليوم، إزالة العوائق هي ما يخلق حافزك التنافسي. هذا ليس مجرد طموح تقني، بل هو مطلب أعمال لمنافسة والبقاء في السوق الحالية. النجاح سيزيد من خلال أولئك الذين يستثمرون في الأمان والحوكمة من الأساس.

لقد قادت فرقاً عبر الأمن والمنتجات ومنصات المطورين. كيف تدمج تفكير الأمان أولاً في استراتيجية شركة Anaconda حول إدارة الاعتماد والبيئة القابلة للتكرار ومخاطر السلسلة الإمدادية؟

مساري في الأمن بدأ في مجال الرعاية الصحية، حيث رأيت بالضبط ما يمر به الأمان في ذلك الوقت. أصبحت منغمساً تماماً في الأمن وأصبح شغفي. مع زيادة تعقيد حمولات الذكاء الاصطناعي والنمذجة والتكامل، تتضاعف المخاطر الأمنية بشكل أسرع من قدرة الحوكمة على مواكبتها. وحتى عندما يتم إدارة المخاطر الأمنية، تصبح البيئة نفسها عائقاً.

الأمان والمطابقة مع الذكاء الاصطناعي تحديان، خاصة الحصول على رؤية حقيقية للمخاطر عبر التطوير والإنتاج. هذا هو ما نركز عليه. نحن نبني قدرات أمنية أعمق في إدارة البيئة، وحوكمة إضافية حول حزم الذكاء الاصطناعي خارج بيئة Python، ومساعدة في تقليل المخاطر مع نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال فحص وضعها الأمني. الهدف بسيط: مساعدة المنظمات على التحرك بشكل أسرع مع الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الرؤية والخصوصية والقدرة على الصمود التي تحتاجونها لتثق به على نطاق واسع.

هناك شكوك متزايدة حول عائدات الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، إلى جانب زيادة في التجارب وبرمجة الذكاء الاصطناعي. كيف تفرق بين التجارب الإنتاجية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الجاهزة للمؤسسات التي تقدم قيمة قابلة للقياس فعلاً؟

قد يكون هذا العام هو الأول الذي يتم فيه قياس عائدات الذكاء الاصطناعي جيداً. الجميع في الصناعة يتعاملون مع “الكفاءة” على أنها الوقت المحفوظ، ومع ذلك، هذا ليس أفضل معيار رئيسي. المنظمات التي تأخذ الوقت لإنشاء معايير مخصصة مرتبطة مباشرة بما هو الأكثر أهمية لها ستحصل على نتائج أفضل. هذا يمكن أن يكون تقليل الوقت في مراجعة الكود لفريق التطوير أو جودة توليد الرسائل للمجموعة التسويقية. الوقت وحده وقياس استهلاك الرموز لا يُشيران بشكل مباشر إلى الكفاءة.

تقع شركة Anaconda في مركز تطوير الذكاء الاصطناعي القائم على لغة Python. كيف ترى دور بيئات Python تتطور مع انتقال المنظمات من التجارب إلى أنظمة إنتاج كاملة ومحكمة؟

لغة Python هي اللغة الرائدة للذكاء الاصطناعي، و虽然 لا أتوقع أن يتغير ذلك قريباً، إلا أن اللغات تتقلب في شعبية دائماً. المنظمات تحتاج إلى أدوات تتطور وتعالج بشكل أصيل مشاكل الأداء والقابلية للتوسيع، مما يسمح للوكلاء الذكاء الاصطناعي بإنشاء تطبيقات وخدمات على مستوى المؤسسات بنجاح. أتوقع أن تبدأ المنظمات في الاستثمار في الكتلة البنائية الشاملة التي تعجل من قيمة الذكاء الاصطناعي والاعتماد. هذا سوف يضعهم في أفضل وضع لمواجهة التطور المستمر لمفردات لغات البرمجة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

لقد عملت بشكل وثيق مع صناعات خاضعة للتنظيم والمنظمات الحساسة للأمن في الماضي. ما هو شكل الحوكمة المؤسسية للذكاء الاصطناعي في الممارسة، بخلاف وثائق السياسات وقوائم المطابقة؟

الذكاء الاصطناعي المؤسسي والتطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي شيء مختلف تماماً عن تطوير البرمجيات التقليدية. عندما تعامل مع الذكاء الاصطناعي على أنه تطوير تقليدية، تنتهي بهم إلى أمان وحوكمة مكسورة ستعوق الابتكار. الحوكمة المؤسسية للذكاء الاصطناعي هي ما يحدث عندما تترجم مبادئ الذكاء الاصطناعي الأصلي إلى ضوابط منصة قابلة للتنفيذ ومسؤولية واضحة وتعقب مستمر وتراث لجميع مكونات الذكاء الاصطناعي. هذا يتجاوز السياسات والقوائم التي عملت في ممارسات DevOps.

مع التمويل الأخير لشركة Anaconda والضغط المؤسسي، ما هي أولويات النمو القصير الأجل، وأين تستثمر بشكل أكثر عدوانية خلال الـ 12 إلى 18 شهراً القادمة؟

هدفنا واضح: شركة Anaconda ستكون منصة التطوير الأصلية للذكاء الاصطناعي المفضلة لإنشاء وأمان ونشر تطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي. عملاؤنا ي继续 التطور لتلبيه احتياجاتهم، ونحن نتطور معهم. هذا هو السبب في أننا لم نعد مجرد أداة للعلوم فقط، ولكن منصة شاملة للذكاء الاصطناعي للمؤسسات. كل استثمار، سواء في المنتجات أو الشراكات أو الاندماج والاستحواذ، سيتم تقييمه ضد سؤال واحد: “هل هذا يجعلهم أقرب إلى أن يكونوا المنصة التي تحتاجها المؤسسات للنجاح في العالم الجديد للذكاء الاصطناعي؟” نحن شركة مسحورة بالعملاء، وكل ما نفعله هو من أجل عملائنا.

كشخص ساعد في توسيع منصة مطورين عامة، ما هي الدروس التي تعلمتها حول بناء المنتجات للممارسين مع خدمة المديرين التنفيذيين والمديرين التقنيين والمديرين الأمنيين في نفس الوقت؟

النجاح يعود دائماً إلى العميل ودعم النتائج التي يحاولون تحقيقها. يبدو الأمر بسيطاً، لكن من السهل للفرق أن تتعامل مع المقاييس الداخلية (كم ساعة استغرقها المشروع، czy آیا إطلاق المنتج يصل إلى الأهداف المحددة) بدلاً من سؤال أكثر أهمية: هل هذا يجعلهم أكثر نجاحاً حقاً؟ القيادات قد تقول إن منتج جديد مطلوب عندما في الواقع يمكن أن يكون مجرد تحسين ما لديك (جعل المنتج أكثر سهولة في الاستخدام، على سبيل المثال)، ثم تحصل على النتيجة التي كنت تبحث عنها. إذا كان العملاء سعداء وناجحين، نحن جميعاً سعداء وناجحون.

شكراً على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم أكثر يجب أن يزوروا Anaconda.