Sid Mistry, Appen markkinointivicepuheenjohtaja – Haastattelusarja

Sid Mistry on Appen markkinointivicepuheenjohtaja, ja hän johtaa markkinointi- ja myyntikehitystiimin, johon kuuluvat tuotemarkkinointi, verkkosivusto, brändi, sisältö, PR ja kysyntäluominen maailmanlaajuisesti.Appen julkaisi hiljattain seitsemännen vuosittaisen AI:n tilannekatsauksen, oliko siinä jotain, mikä yllätti sinua?

Suurin yllätys oli siirtymä ‘hopealuodista’ tarkoitukseen sopivaan ja prosessien parantamiseen. Tämä on muutos edellisistä vuosista, jolloin painopiste oli ulkoisissa AI-pohjaisissa tuotteissa ja palveluissa. Organisaatiot käyttävät nyt AI:ta parantamaan toimintoja, ja näimme tämän kaikissa kyselyyn osallistuneissa yrityksissä.

Tämän vuoden raportti paljastaa merkittävän vuosi vuodelta kasvun AI-budjeteissa, jotka vaihtelevat 500 000 ja 5 miljoonan dollarin välillä vuodessa, 55 % edellisvuotta suurempi. Mihin attribuoit tämän kasvun?

Edellisvuoden raportista näimme, että AI on muodostunut kriittiseksi liiketoiminnan menestykselle, ja tämä budjetin kasvu vahvistaa tätä. Yritykset joutuivat pandemian vuoksi kekseliääksi ja keskittymään tehokkuuteen. Olemme nähneet AI-käyttöönottojen lisääntyvän COVID-19:n vuoksi, ja näemme tämän jatkuvan. Näimme myös tarpeen enemmän dataa ja jatkuvasti päivitettävää mallia. Historiallinen data muuttui merkityksettömäksi, kun käyttäytymisen muutokset olivat dramaattisia pandemian aikana.

Tämän keskimääräisen budjetin kasvun perusteella, mitkä ovat joitain suosituksia yrityksille paremman ymmärtämisen saavuttamiseksi siitä, mihin tyyppiin budjettia on sovellettava AI:hin?

Löysimme korrelaation budjettien ja onnistuneiden käyttöönottojen välillä organisaatioissa, joilla on vuotuinen AI-budjetti 1 miljoonan dollarin. Organisaatioista, joilla on budjetti 1-3 miljoonan dollarin välillä, 48 % koki käyttöönoton 61-90 %. Tämä oli merkittävästi suurempi kuin organisaatioilla, joilla on budjetti alle 1 miljoonan dollarin.

Raportti osoittaa, että C-tason johtajat ovat vastuussa AI-aloitteista vain 39 %:ssa organisaatioista, mikä on laskenut 71 %:sta edellisvuonna, ja yritykset siirtävät vastuun VP:ille ja johtajille. Mitkä ovat joitain tärkeitä suosituksia VP:ille ja johtajille AI-aloitteiden potentiaalin ja tärkeyden ymmärtämiseksi?

Käyttötapaukset voivat vaikuttaa suuresti organisaatioon. On tärkeää määritellä ohjelman laajuus, olipa se tuottavuus, toiminto tai liiketoimintafunktio. Ohjelman tavoitteet on oltava selkeät, jotta ne voidaan helposti viestittää C-ryhmälle. Sisäinen linjaus organisaatiossa on tärkeää menestykselle.

Raportti osoittaa, että liiketoimintajohtajat ja teknologiat eivät vielä ole samaa mieltä alueilla, kuten eettisyydessä ja tulkitettavuudessa. Mitä on tehtävä, jotta kaikki pääsevät samaan linjaan AI-eettisyyden ja vastuullisen AI:n suhteen?

Vastuulliset AI-parhaimmillaan käytännöt tapahtuvat jokaisessa vaiheessa mallin rakennusprosessia. On oltava enemmän keskustelua näistä aiheista, ja molemmat johtajat on löydettävä yhteinen maaperä. Heidän on määriteltävä käsityksensä siitä, mitä eettisyys ja vastuullinen AI merkitsevät heidän organisaatiolleen, ja varmistettava, että kaikki prosessiin osallistuvat osapuolet ovat samaa mieltä.

Yritykset, jotka käyttävät ulkoisia data-toimittajia, ovat 1,5-kertaisesti todennäköisemmin sanovan, että heidän yrityksensä on edellä muiden AI-käyttöönotossa. Mitkä ovat tärkeimmät kysymykset, joita yritysten on kysyttävä itseltään ulkoisten data-toimittajien etsimisen aikana?

On tärkeää valita toimittaja, joka jakaa samat arvot ja on avoin toimittajaketjussa. Jos vastuullinen datakeräys ja joukkorakkaus on tärkeää yrityksellesi, sinun on löydettävä toimittaja, joka arvostaa sitä myös. Data monimuotoisuus ja sisällyttäminen alkaa data-toimittajasta ja toimittajan annotaatiopoolin laajuudesta. Mitkä ovat heidän turvallisuus- ja tietosuojakäytäntönsä, ja ovatko ne linjassa teidän kanssanne? Riippuen projektista, sinun saattaa tarvita joku, jolla on asiantuntemusta skaalata dataa projektiisi. Lopulta, mikä on datan laatu, jonka saat?

AI-prioriteetit vaihtelevat organisaatiokoon mukaan, ja skaalautuvuus on merkittävästi tärkeämpää suuremmille yrityksille, kun taas data monimuotoisuus on tärkeämpää pienille ja keskisuurille organisaatioille. Miksi uskot, että data monimuotoisuus on tärkeämpää pienille organisaatioille?

Suuremmat organisaatiot pitävät skaalautuvuutta tärkeämpänä laajan käyttötapauksensa, liiketoimintayksikkönsä ja sisäisten tiimien koosta johtuen. Pienemmissä organisaatioissa liiketoimintakoko ja tiimikoko ovat paljon pienempiä, joten skaalautuvuus ei ole heidän fokuksensa, ja he asettavat data monimuotoisuuden korkeammaksi.

Mitä odotat henkilökohtaisesti ensi vuoden raportin paljastavan AI:n tilasta?

Ensi vuonna pitäisi nähdä jatkuvaa budjettikasvua ja AI:n fokuksen kasvua organisaatioissa sekä lisääntynyttä linjausta teknologian ja liiketoiminnan johtajien välillä. Odotamme myös enemmän keskustelua eettisyydestä, monimuotoisuudesta ja puolueettomuudesta, kun keskustelut näistä aiheista jatkuvat olevan huipussa AI-harjoittajien mielessä.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla Appen tai lukea seitsemännen vuosittaisen AI:n tilannekatsauksen.