असаф एलोविक, मंडे डॉट कॉम में एआई के प्रमुख – साक्षात्कार श्रृंखला

आपको एआई प्रयासों का नेतृत्व करने वाली प्रौद्योगिकी में सबसे गतिशील कंपनियों में से एक में शामिल किया गया है, जिसमें विक्स और अब मंडे डॉट कॉम—आपको व्यक्तिगत रूप से बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण की चुनौती की ओर क्या आकर्षित किया?

मेरी एआई यात्रा 2015 के चैटबॉट बूम के दौरान शुरू हुई। मैंने एक एआई बॉट के साथ एक इंटरैक्शन किया जो वास्तव में इरादा समझ सकता था; यह जादू जैसा लगा। यह केवल एक नवाचार नहीं था; यह वास्तविक समस्याओं जैसे नियुक्तियों को बुक करने और जटिल प्रश्नों का उत्तर देने का समाधान कर रहा था। उस पल ने मुझे एआई प्रणालियों के कार्य करने के तरीके के बारे में जानने के लिए प्रेरित किया।

जो मुझे वास्तव में आकर्षित किया वह यह था कि एआई कितना सुलभ हो गया था। कुछ उपकरण और एपीआई ने विकासकर्ताओं को मशीन लर्निंग में पीएचडी की आवश्यकता के बिना मजबूत अनुप्रयोगों को बनाने की अनुमति दी। असीमित संभावनाएं रोमांचक थीं, और मुझे पता था कि मैं इस परिवर्तन में योगदान देना चाहता हूं। तब से, मैं वास्तविक दुनिया की चुनौतियों को हल करने वाले एआई उत्पादों को बनाने और लोगों के जीवन को बेहतर बनाने के लिए प्रतिबद्ध हूं।

बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण की चुनौती मुझे इसलिए आकर्षित करती है क्योंकि यह रचनात्मकता और अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी के बीच में है। प्रत्येक परियोजना एक नए पज़ल की तरह है; आपको न केवल तकनीकी क्षमताओं को समझने की आवश्यकता है, बल्कि यह भी समझने की आवश्यकता है कि लोग वास्तव में कैसे काम करते हैं और उन्हें क्या चाहिए।

मंडे डॉट कॉम में शामिल होने से पहले, आपने जीपीटी रिसर्चर जैसे खुले स्रोत उपकरण बनाए जो विकासकर्ताओं और शोधकर्ताओं दोनों के साथ प्रतिध्वनित हुए। इन समुदाय-संचालित अनुभवों ने आपके दृष्टिकोण को एंटरप्राइज़ एआई उत्पादों के निर्माण के लिए कैसे आकार दिया है?

खुले स्रोत अनुभव ने मुझे यह सिखाया कि वास्तविक उपयोगकर्ता आवश्यकताओं के लिए निर्माण करने के महत्व के बारे में मूल्यवान सबक। जब आप खुले में निर्माण कर रहे हैं, तो आपको विकासकर्ताओं से तुरंत, अनफ़िल्टर्ड प्रतिक्रिया मिलती है जो वास्तव में समस्याओं का समाधान करने का प्रयास कर रहे हैं। यह मुझे व्यावहारिक उपयोगिता पर ध्यान केंद्रित करने के लिए सिखाया है, न कि प्रभावशाली डेमो पर।

समुदाय के साथ काम करने से मुझे एआई को सुलभ बनाने के महत्व को भी सिखाया। कई विकासकर्ता जो इन उपकरणों का उपयोग कर रहे थे वे एआई विशेषज्ञ नहीं थे – वे अनुप्रयोग बना रहे थे और उन्हें एआई क्षमताओं की आवश्यकता थी जो विश्वसनीय और एकीकरण में आसान थीं। यह अनुभव सीधे प्रभावित करता है कि हम मंडे डॉट कॉम में एआई ब्लॉक्स के लिए कैसे दृष्टिकोण करते हैं: गैर-तकनीकी ग्राहकों के लिए शक्तिशाली एआई क्षमताओं को सहज ज्ञान युक्त इंटरफेस के माध्यम से उपलब्ध कराना।

हाल ही में, मंडे डॉट कॉम ने तीन स्तंभों के साथ एक साहसिक नई एआई दृष्टि का अनावरण किया: एआई ब्लॉक्स, उत्पाद पावर-अप्स, और एक डिजिटल कार्यबल। यह ढांचा कैसे एक साथ आया, और आप बाजार में कौन सा अंतर भरने की कोशिश कर रहे हैं?

हमारी एआई दृष्टि एक मूलभूत चुनौती के अवलोकन से उभरी: संगठन एआई का लाभ उठाना चाहते हैं, लेकिन अधिकांश समाधान महत्वपूर्ण तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है या व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए बहुत जटिल होते हैं। हमने देखा कि लोग किसी अन्य एआई सहायक की तलाश नहीं कर रहे थे; उन्हें एआई की आवश्यकता थी जो उनके मौजूदा कार्य प्रवाह में निर्बाध रूप से एकीकृत हो सके और उनकी विशिष्ट प्रक्रियाओं के अनुकूल हो। अंत में, हम अब लोगों को काम प्रबंधित करने में मदद करने के बजाय काम करने में मदद करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।

हम जिस अंतर को भरने की कोशिश कर रहे हैं वह सरल एआई उपकरणों और जटिल उद्यम समाधानों के बीच का स्थान है। कई व्यवसाय मध्य मैदान में आते हैं जहां उन्हें बुनियादी स्वचालन से अधिक की आवश्यकता होती है लेकिन भारी एआई प्रणालियों को लागू या न्यायसंगत नहीं कर सकते हैं। हमारे तीन-स्तंभ दृष्टिकोण संगठनों को ब्लॉक्स के साथ सरल शुरुआत करने, उत्पादों को पावर-अप्स के साथ बढ़ाने और अंततः जटिल डिजिटल कार्यबल बनाने की अनुमति देता है।

लॉन्च के बाद से हम सभी ऊर्ध्वाधर में मजबूती से आगे बढ़ रहे हैं और गोद लेने और भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं में महत्वपूर्ण वृद्धि हुई है।

हमने “वाइब कोडिंग” उत्पादों की भी शुरुआत की है जो हमारे सॉफ्टवेयर को लोकप्रिय बनाने के मिशन के लिए हैं। एआई में नवीनतम प्रगति के साथ, यह कभी भी पूर्ण अनुप्रयोगों को सरल प्राकृतिक भाषा के साथ बनाने के लिए आसान नहीं रहा है। हमारे नवीनतम उत्पादों जैसे मंडे वाइब और मैजिक किसी भी गैर-तकनीकी उपयोगकर्ता को मंडे इकोसिस्टम का लाभ उठाकर कस्टम अनुप्रयोग बनाने में सक्षम बना सकते हैं।

आप हमें व्यावहारिक रूप से एआई ब्लॉक्स के काम करने के तरीके के माध्यम से ले जा सकते हैं? गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए दैनिक कार्य प्रवाह में इन उपकरणों को एकीकृत करने का शिक्षा वक्र क्या है?

एआई ब्लॉक्स को इंटरफेस के रूप में डिज़ाइन किया गया है जो बिल्डिंग ब्लॉक्स की तरह ही सहज हैं। व्यावहारिक रूप से, एक उपयोगकर्ता अपने परियोजना प्रबंधन कार्य प्रवाह में “निर्धारित तिथियों को निकालने” ब्लॉक को खींच सकता है, या अपनी साप्ताहिक समीक्षा प्रक्रिया में “बैठक नोट्स का सारांश” ब्लॉक जोड़ सकता है। ब्लॉक्स पीछे की ओर एआई जटिलता को संभालते हैं जबकि ग्राहकों को सरल, परिचित इंटरफेस प्रस्तुत करते हैं।

शिक्षा वक्र जानबूझकर न्यूनतम है। हमने देखा है कि टीमें अपने पहले सत्र के भीतर ही एआई ब्लॉक्स को सफलतापूर्वक लागू कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक विपणन टीम एक कार्य प्रवाह बना सकती है जिसमें सोशल मीडिया उल्लेखों का विश्लेषण स्वचालित रूप से किया जाता है और मुख्य विषय निकाले जाते हैं, और यह सब बिना एक पंक्ति कोड लिखे।

मुख्य अंतर्दृष्टि यह है कि लोगों को एआई के काम करने के तरीके को समझने की आवश्यकता नहीं है ताकि वे इसका लाभ उठा सकें। उन्हें बस अपनी प्रक्रियाओं को पर्याप्त रूप से समझने की आवश्यकता है ताकि वे पहचान सकें कि स्वचालन कहां मदद करेगा। हमने ब्लॉक्स को लोगों के कार्य प्रवाह के मानसिक मॉडल से मेल खाने के लिए डिज़ाइन किया है।

आप हाल ही में मंडे मैजिक, मंडे वाइब और मंडे साइडकिक जैसे एआई-संचालित उपकरणों की एक सूट लॉन्च की है। ये उत्पाद पारंपरिक सहायकों या सह-पायलटों से क्या अलग बनाते हैं, और आप उन्हें उद्योगों में क्या भूमिका निभाते हुए देखते हैं?

हमारे नवीनतम रिलीज़ एक व्यापक दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करते हैं जो कार्यस्थल में एआई को लाने के लिए है। प्रत्येक क्षमता एक विशिष्ट उद्देश्य की सेवा करती है और एक एकीकृत पारिस्थितिकी तंत्र के रूप में काम करती है जो मूल रूप से टीमों के संचालन को बदल देती है।

मंडे मैजिक कार्य प्रवाह में बुद्धिमान स्वचालन लाता है, जो उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करता है और जटिल प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है इससे पहले कि वे यह महसूस करें कि उन्हें इसकी आवश्यकता है। मंडे वाइब एक वाइब कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म है जो किसी को भी अपनी टीम के लिए अनुकूलित व्यवसाय अनुप्रयोग बनाने में सक्षम बनाता है। और मंडे साइडकिक आपका संदर्भिक एआई साथी है जो आपके काम के पैटर्न को समझता है और आपकी भूमिका और जिम्मेदारियों के अनुरूप प्रोएक्टिव सहायता प्रदान करता है।

एक साथ, ये क्षमताएं हमारे ग्राहकों को कार्य प्रबंधन से कार्य निष्पादन में स्थानांतरित करने में मदद करती हैं। इसका अर्थ है प्रशासनिक ओवरहेड पर कम समय और अधिक मूल्यवर्धक कार्य पर अधिक समय।

जो इन्हें पारंपरिक सहायकों से अलग बनाता है वह उनका गहरा कार्य संदर्भ और प्रोएक्टिव समर्थन पर ध्यान केंद्रित करना है। जबकि अधिकांश एआई सहायक प्रश्न पूछने की प्रतीक्षा करते हैं, हमारी सूट आपके कार्य प्रवाह और अनुमतियों के भीतर कार्रवाई करती है।

मंडे डॉट कॉम व्याख्या और उपयोगकर्ता अनुभव पर जोर देता है, न कि केवल कच्चे मॉडल प्रदर्शन पर। इसका क्या अर्थ है और आप पारदर्शिता और शक्ति के बीच संतुलन कैसे बनाते हैं?

व्याख्या विश्वास बनाने के लिए मूलभूत है, खासकर उद्यम वातावरण में जहां निर्णय वास्तविक परिणामों के साथ आते हैं। पीछे की ओर, हम अपने एआई की तर्कसंगतता को पारदर्शी बनाने में भारी निवेश करते हैं। जब हमारा जोखिम विश्लेषक एक संभावित परियोजना देरी को उजागर करता है, तो यह केवल एक अलर्ट नहीं बढ़ाता है; यह उन कारकों को भी दिखाता है जिन्होंने उस मूल्यांकन में योगदान दिया और यह कितना आत्मविश्वास महसूस करता है।

यह दृष्टिकोण अनुभव से आया है। शुरुआती एआई सिस्टम अक्सर ब्लैक बॉक्स की तरह लगते थे, जिससे ग्राहकों को महत्वपूर्ण निर्णयों के लिए उन पर भरोसा करने में संकोच होता था। हमने सीखा कि ग्राहकों को यह जानने की आवश्यकता है कि एआई क्या सुझाव दे रहा है, लेकिन यह भी कि यह ऐसा क्यों कर रहा है।

पारदर्शिता और शक्ति के बीच संतुलन परतदार प्रकटीकरण पर निर्भर करता है। हम तुरंत, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं जो सतह पर हैं, लेकिन ग्राहकों को विस्तृत तर्क देखने के लिए ड्रिल डाउन करने की अनुमति देते हैं जब उन्हें इसकी आवश्यकता होती है। यह दृष्टिकोण विश्वास बनाता है जबकि उपयोगिता को बनाए रखता है – ग्राहक प्रणाली पर अधिक विश्वास करते हैं जब वे इसे समझते हैं, जो उन्हें इसकी पूर्ण क्षमताओं का लाभ उठाने के लिए अधिक इच्छुक बनाता है।

अब मंडे डॉट कॉम पर 46 मिलियन से अधिक एआई क्रियाएं हैं, तो ग्राहकों ने एआई का उपयोग करने के लिए कुछ सबसे आश्चर्यजनक या रचनात्मक तरीके क्या हैं?

ग्राहकों की रचनात्मकता मुझे लगातार आश्चर्यचकित करती है। हमने एक वेडिंग प्लानर को देखा है जिसने एआई ब्लॉक्स का उपयोग विक्रेता प्रतिक्रियाओं को स्वचालित रूप से वर्गीकृत करने और मूल्य निर्धारण और उपलब्धता तिथियों जैसी महत्वपूर्ण जानकारी निकालने के लिए किया है। एक शोध टीम ने एक कार्य प्रवाह बनाया जो शैक्षणिक पत्रों का विश्लेषण करता है और स्वचालित रूप से एक डेटाबेस को मुख्य खोज और पद्धति नोट्स के साथ भर देता है।

एक विशेष रूप से रचनात्मक उपयोग का मामला एक रेस्तरां श्रृंखला थी जिसने हमारे एआई का उपयोग ग्राहक प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने और स्वचालित रूप से संभावित खाद्य सुरक्षा चिंताओं को उजागर करने के लिए किया था, जो शिकायतों में पैटर्न का पता लगा रहा था। उन्होंने मूल रूप से संचालन संबंधी मुद्दों के लिए एक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली बनाई।

जो आश्चर्यजनक है वह यह है कि ग्राहक सरल ब्लॉक्स को जटिल तरीकों से कैसे जोड़ते हैं। वे केवल व्यक्तिगत कार्यों को स्वचालित नहीं कर रहे हैं; वे पूरी प्रक्रियाओं को एआई क्षमताओं के चारों ओर पुनः डिज़ाइन कर रहे हैं जिन्हें हमने विशेष रूप से उनके विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए डिज़ाइन नहीं किया था।

आप सीक्वोइया कैपिटल के लिए एक स्काउट के रूप में भी कार्य करते हैं, जो शुरुआती चरण के एआई स्टार्टअप्स में निवेश करते हैं। इस दृष्टिकोण से, एआई-पहले उत्पादों के निर्माण के दौरान संस्थापकों द्वारा की जाने वाली सबसे सामान्य गलतियां क्या हैं?

मैं जो सबसे आम गलती देखता हूं वह यह है कि संस्थापक एआई की तकनीकी संभावनाओं से इतने आकर्षित हो जाते हैं कि वे वास्तविक उपयोगकर्ता कार्य प्रवाह और दर्द बिंदुओं को गहराई से समझने में विफल रहते हैं। वे प्रभावशाली डेमो बनाते हैं जो एआई क्षमताओं को प्रदर्शित करते हैं लेकिन वास्तविक समस्याओं का समाधान नहीं करते हैं जैसा लोग वास्तव में काम करते हैं।

एक अन्य सामान्य मुद्दा एआई स्वायत्तता का过 जल्दी वादा करना है। कई संस्थापक पूरी तरह से स्वायत्त प्रणालियों का निर्माण करना चाहते हैं जब ग्राहक वास्तव में सहयोगी उपकरण चाहते हैं, खासकर उच्च-जोखिम वाले व्यावसायिक निर्णयों में।

विश्वास और व्याख्या के महत्व को कम अनुमान लगाने की भी प्रवृत्ति है। संस्थापक अक्सर सटीकता मेट्रिक्स पर ध्यान केंद्रित करते हैं लेकिन अनिश्चितता और त्रुटियों के साथ उपयोगकर्ता अनुभव को उपेक्षित करते हैं, खासकर उद्यम संदर्भों में।

अंत में, कई एआई-पहले स्टार्टअप्स वितरण के साथ संघर्ष करते हैं। एआई प्रौद्योगिकी में महान होना पर्याप्त नहीं है; आपको यह जानने की आवश्यकता है कि इसे मौजूदा कार्य प्रवाह में कैसे एकीकृत किया जाए और निर्णय लेने वालों को स्पष्ट आरओआई प्रदर्शित किया जाए जो एआई हYPE के प्रति संदेहपूर्ण हो सकते हैं।

आप आगे के वर्षों में एआई एजेंटों के विकास के बारे में क्या सोचते हैं – क्या वे अधिक स्वायत्त, अधिक विशिष्ट या कुछ और पूरी तरह से हो जाएंगे?

हम एआई एजेंटों को संदर्भिक सहयोग की ओर बढ़ते हुए देखेंगे, न कि शुद्ध स्वायत्तता की। भविष्य पूरी तरह से स्वायत्त एजेंटों के बारे में नहीं है जो स्वतंत्र निर्णय लेते हैं, बल्कि एजेंटों के बारे में है जो संदर्भ को गहराई से समझते हैं और स्थिति और उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं के आधार पर उपयुक्त कार्रवाई कर सकते हैं।

हम स्वचालन के लिए एजेंटों की ओर बढ़ते हुए देखेंगे जो स्वचालित रूप से दैनिक निर्णय ले सकते हैं जबकि जटिल या अस्पष्ट स्थितियों को मानवों के पास आसानी से बढ़ा सकते हैं। यह संदर्भ, जोखिम मूल्यांकन और उपयोगकर्ता इरादे की एक जटिल समझ की आवश्यकता होगी, जो तेजी से सुधार रही है।

मैं विशेषज्ञ एजेंटों के बीच बहु-एजेंट समन्वय में भी महत्वपूर्ण विकास की उम्मीद करता हूं। एकल एआई सहायकों के बजाय, हम विशेषज्ञ एजेंटों को देखेंगे जो मानवों और अन्य एजेंटों के साथ गतिशील टीमों में सहयोग करते हैं। आपका शोध एजेंट आपके निर्धारण एजेंट और आपके संचार एजेंट के साथ मिलकर एक जटिल परियोजना लॉन्च को समन्वयित करने के लिए काम कर सकता है।

मुख्य विकास मानव-एआई इंटरफ़ेस में होगा। एजेंट अपने तर्क को संवाद करने, अनिश्चितता व्यक्त करने और व्यक्तिगत कार्य शैलियों के अनुकूल होने में बेहतर होंगे। लक्ष्य सहज सहयोग है जहां मानव और एआई योगदान के बीच सीमाएं कम महत्वपूर्ण हो जाती हैं और सामूहिक परिणाम अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है।

आंतरिक रूप से, आप अपनी एआई, उत्पाद, डिज़ाइन और जीटीएम टीमों के बीच सहयोग को कैसे संरचित करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई उपयोगकर्ता अनुभव में निर्बाध रूप से एम्बेडेड है?

एआई उत्पाद विकास में सफलता पारंपरिक सिलोस को तोड़ने और सभी टीमों के पार एक साझा समझ बनाने पर निर्भर करती है। हमने पाया है कि एआई क्षमताओं और सीमाओं के बारे में एक सामान्य भाषा स्थापित करना महत्वपूर्ण है जिसे हर कोई – इंजीनियर, डिजाइनर, विपणक – उपयोग कर सकता है।

हमारी प्रक्रिया सहयोगी खोज सत्रों से शुरू होती है जहां हम तकनीकी समाधानों पर चर्चा करने से पहले उपयोगकर्ता समस्याओं का अन्वेषण करते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि हम एआई क्षमताओं के नेतृत्व में नहीं हैं और फिर समस्याओं की तलाश में हैं जिन्हें हल करने की आवश्यकता है।

हम प्रोटोटाइप और उपयोगकर्ता परीक्षण में भी भारी निवेश करते हैं जो विकास प्रक्रिया के दौरान होता है। डिजाइन और उत्पाद टीमें एआई इंजीनियरों के साथ मिलकर काम करती हैं ताकि यह समझा जा सके कि क्या संभव है जबकि एआई टीमें वास्तविक उपयोगकर्ता प्रतिबंधों और प्राथमिकताओं के बारे में सीखती हैं। यह द्विदिशीय सीखना एआई सुविधाओं के लिए महत्वपूर्ण है जो प्रतिभागियों के लिए प्राकृतिक लगती हैं।

जीटीएम के दृष्टिकोण से, हमारी टीमें विकास प्रक्रिया में शुरू से ही एम्बेडेड होती हैं। वे हमें यह समझने में मदद करते हैं कि ग्राहक क्या चाहते हैं, लेकिन यह भी कि वे एआई के बारे में कैसे सोचते हैं, उनके क्या चिंताएं हैं, और वे नई क्षमताओं के बारे में कैसे सीखना पसंद करते हैं। यह अंतर्दृष्टि सीधे उत्पाद डिजाइन और तकनीकी कार्यान्वयन दोनों को प्रभावित करती है।

अंत में, खुले स्रोत, एंटरप्राइज़ एआई और वीसी को पुल करने वाले के रूप में, आप सोचते हैं कि अगला बड़ा एआई ब्रेकथ्रू कहां होगा – टूल्स, इन्फ्रास्ट्रक्चर, या कुछ ऐसा जिस पर हम अभी तक विचार नहीं कर रहे हैं?

अगला ब्रेकथ्रू मानव-एआई सहयोग इंटरफेस के चौराहे पर होने की संभावना है। हमने मॉडल क्षमताओं में不可思议 प्रगति की है, लेकिन हम अभी भी यह समझने की शुरुआत कर रहे हैं कि मानव और एआई प्रणालियां सबसे प्रभावी ढंग से कैसे सहयोग कर सकती हैं।

ब्रेकथ्रू एआई को अधिक स्वायत्त बनाने में नहीं होगा, बल्कि मानव-एआई सहयोग को अधिक तरल और प्राकृतिक बनाने में होगा। यह एआई प्रणालियों को अनिश्चितता को संवाद करने, व्यक्तिगत कार्य शैलियों के अनुकूल होने और कई मानवों और अन्य एआई प्रणालियों के साथ समन्वय करने में सक्षम बनाने में शामिल है।

बुनियादी ढांचे के दृष्टिकोण से, मैं वास्तविक समय, संदर्भिक एआई में विकास की ओर देख रहा हूं जो गतिशील जानकारी प्रवाह को समझने और अभिनय करने में सक्षम है। ऐसी एआई प्रणालियों का निर्माण जो लंबे समय तक संदर्भ बनाए रख सकती हैं और कई इंटरैक्शन प्रकारों में काम कर सकती हैं, पूरी नई श्रेणी के अनुप्रयोगों को सक्षम करेगी।

लेकिन ईमानदारी से, सबसे रोमांचक ब्रेकथ्रू अप्रत्याशित दिशाओं से आ सकते हैं। जैसे ट्रांसफॉर्मर न्यूरल मशीन अनुवाद में ध्यान तंत्र से उभरे, अगला महत्वपूर्ण उन्नति एक संकीर्ण समस्या को हल करने से आ सकती है जिसके व्यापक अनुप्रयोग हैं। मुख्य बात उस शुरुआती दिमाग को बनाए रखना और अभी तक कल्पना नहीं की गई संभावनाओं के लिए खुला रहना है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें मंडे डॉट कॉम पर जाना चाहिए।