مقابلات
Nick Shiftan، CTO في Bazaarvoice – سلسلة المقابلات
Nick Shiftan، CTO في Bazaarvoice، هو قائد تقني محنك ومؤسس شركات ناجح، حيث امتدت مسيرته المهنية لمدة عقدين من بناء وتوسيع منصات البرمجيات والتجارة الإلكترونية للمؤسسات. وهو معروف جيدًا كشريك مؤسس ومدير تقني في Curalate، شركة رائدة في التجارة الاجتماعية ساعد في نموها خلال ما يقرب من عقد من الزمن إلى أكثر من 20 مليون دولار في الإيرادات السنوية المتكررة قبل استحواذ Bazaarvoice عليها في عام 2020. في وقت مبكر من مسيرته المهنية، أسس وقاد تطوير المنتجات في Parkio، حيث قدم برمجيات مؤسسية لأنظمة النقل والركن، وبدء رحلته المهنية في Microsoft، حيث عمل على Outlook Mobile لويندوز موبايل. بعد الاستحواذ، ما كان متوقعًا أن يكون انتقالًا قصيرًا تطور إلى دور طويل الأمد حيث استمر في البناء على نطاق واسع، وبلغت ذروتها في تعيينه مديراً تقنياً، حيث يركز على تعزيز اكتشاف المنتجات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي الذي يعتمد على الثقة والبيانات الاستهلاكية الحقيقية.
Bazaarvoice هي منصة سحابية رائدة في الصناعة تمكن العلامات التجارية والتجار من جمع وإدارة وتفعيل المحتوى المولد من قبل المستخدمين الحقيقيين مثل التقييمات والمراجعات والصور والفيديوهات عبر رحلة التسوق الرقمية الكاملة. تعمل في نطاق عالمي، تساعد الشركة أكثر من مليار مشتري كل شهر على اتخاذ قرارات شراء مدروسة من خلال توزيع المحتوى الموثوق به عبر شبكة واسعة من العلامات التجارية ووجهات التجزئة، مما يضع الشفافية والموثوقية والتجارة القائمة على البيانات في مركز التجارب عبر الإنترنت.
كيف تقوم بتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة و LLm لتعزيز صحة المراجعات وتنظيمها وإشارات الثقة دون المساس بالأداء تحت الحمل الثقيل؟
نستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد الإشارات والأنماط، وليس لاستبدال الحكم البشري. تساعد النماذج اللغوية الكبيرة في تحديد النشاط غير عادي أو المحتوى غير الحقيقي بسرعة، ولكن الهدف دائمًا هو الحفاظ على الثقة. من خلال دمج هذه النماذج في خطوط أنابيب التحقق ngoại الخط وفصلها عن مسارات الطلبات في الوقت الفعلي، نحافظ على الأداء حتى عند ارتفاع حجم الإرسال. النتيجة هي عمليات تحقق وتنظيم ذكية ومقاسة.
يستثمر العديد من التجار بكثافة في موثوقية الدفع، لكنهم غالبًا ما يغفلون عن تعقيد الحفاظ على نظام مراجعات موثوق به. ما هي المخاطر الخفية في بنية المراجعات والتقييمات التي تعتقد أنها تستحق نفس الدراسة الاستراتيجية مثل الدفع؟
لم تكن التقييمات والمراجعات دائمًا بنية حاسمة للقرار، ولكن هذا صحيح بشكل خاص في عالم التسوق المدعوم بالذكاء الاصطناعي. ستعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على إشارات الثقة – ولا سيما في شكل تقييمات ومراجعات – عند تقديم توصيات التسوق. ستؤثر التأخيرات أو نقص البيانات أو عدم الصحة الواضح بشكل مباشر على ثقة المستهلك. هذه الأنظمة معقدة؛ يجب معاملتها بنفس القوة مثل أنظمة الدفع لتجنب فقدان التحويل وتآكل الثقة على المدى الطويل.
بعد قيادة الهندسة عبر منصات تجارية كبرى متعددة، كيف تتكيف مع استراتيجيات الرصد والاستجابة للحوادث عندما تقع أنظمة الذكاء الاصطناعي – مثل تحليل المشاعر أو نماذج الكشف عن الاحتيال – مباشرة في مسار البيانات في الوقت الفعلي؟
نعتبر النماذج الذكية مثل أي خدمة حرجة أخرى: نرصد الأداء والدقة في الوقت الفعلي. هذا يشمل التأخير ومعدلات الأخطاء والانحراف السلوكي. ننفذ حماية لضمان أن النماذج يمكن أن تتحلل بسهولة أو تتجاوز مسارات غير حرجة تحت الحمل. تتيح لنا لوحات التحكم والتنبيهات الآلية وبرامج التشغيل أن يتم اكتشاف مشاكل الذكاء الاصطناعي وحلها قبل أن تؤثر على المتسوقين.
عند العمل في نطاق عالمي في Bazaarvoice، كيف تضمن أن يتدفق المحتوى المولد من قبل المستهلك عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي بطرق تحافظ على القابلية للفحص والشفافية والاستجابة في الوقت الفعلي؟
يأتي ذلك من رصد نهاية إلى نهاية وتجزئة الأنابيب. يتم تتبع كل قطعة من المحتوى خلال دورة حياتها، من الاستهلاك إلى العرض. توفر النماذج الذكية توصيات أو علامات تحقق، ولكن جميع القرارات مسجلة وقابلة للفحص وقابلة للتتبع. يضمن ذلك، جنبًا إلى جنب مع حواجز السعة والتحجيم الديناميكي، الاستجابة حتى تحت الحمل القمة مع الحفاظ على الشفافية.
فيما يخص المستقبل، ما هي المخاطر أو الأنماط السلوكية التي تدفعها الذكاء الاصطناعي التي تعتقد أنها ستحدد جيلًا جديدًا من تصميم أنظمة التجزئة، وكيف يجب على قادة تكنولوجيا المعلومات الاستعداد لهم الآن؟
ليست لدي سؤال رئيسي لقادة تكنولوجيا المعلومات في التجزئة هو ما إذا كان التسوق بالذكاء الاصطناعي سيحدث — بل كيف سيتغير رحلة التسوق عندما يحدث:
- أين سيجد العملاء منتجاتي، على موقعي أو من خلال ChatGPT؟
- كيف سيتعلمون عن منتجاتي، من خلال Claude أو مساعد التسوق الخاص بي؟
- كيف سيقومون بالدفع، على صفحة الدفع الخاصة بي أو مباشرة من خلال واجهة الذكاء الاصطناعي؟
من المحتمل أن تكون نماذج الحدود تعرف كل شيء عن منتجاتك. لكن السؤال الحقيقي هو: هل سيقدمون نفس تجربة العملاء التي يمكنك تقديمها اليوم؟ إذا كان الجواب لا، فمن غير كافٍ انتظار ظهور أوامر مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. ستحتاج إلى الاستثمار في مساعدي الذكاء الاصطناعي ونقاط الدخول التي تجعلها جزءًا من تجربة التسوق الفريدة لعلامتك التجارية.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يجب أن يزوروا Bazaarvoice.
