ניק שיפטן, CTO ב- Bazaarvoice - סדרת ראיונות

ניק שיפטן, מנהל טכנולוגי ראשי ב-Bazaarvoice, הוא מנהיג טכנולוגי ויזם ותיק שקריירה שלו משתרעת על פני שני עשורים של בנייה והרחבה של פלטפורמות תוכנה ארגוניות ומסחר. הוא ידוע בעיקר כמייסד השותף וכמנהל טכנולוגי ראשי של Curalate, חברת מסחר חברתי חלוצית אותה עזר לגדול במשך כמעט עשור ליותר מ-20 מיליון דולר ב-ARR לפני רכישתה על ידי Bazaarvoice בשנת 2020. מוקדם יותר בקריירה שלו, הוא ייסד והוביל את פיתוח המוצרים ב-Parkio, וסיפק תוכנה ארגונית למערכות תחבורה וחניה, והחל את דרכו המקצועית במיקרוסופט, שם עבד על Outlook Mobile עבור Windows Mobile. לאחר הרכישה, מה שציפו בתחילה להיות מעבר קצר התפתח לתפקיד ארוך טווח כשהוא המשיך לבנות בקנה מידה גדול, שהגיע לשיאו במינויו כמנהל טכנולוגי ראשי, שם הוא מתמקד בקידום גילוי מוצרים מונחה בינה מלאכותית המבוסס על אמון ונתוני צרכנים אותנטיים.

מסכת בזאר היא פלטפורמת SaaS מובילה בתעשייה המאפשרת למותגים ולקמעונאים לאסוף, לנהל ולהפעיל תוכן אותנטי שנוצר על ידי משתמשים כגון דירוגים, ביקורות, תמונות וסרטונים לאורך כל מסע הקנייה הדיגיטלי. החברה, הפועלת בקנה מידה עולמי, מסייעת ליותר ממיליארד קונים בכל חודש לקבל החלטות רכישה מושכלות על ידי הפצת תוכן אמין ברשת רחבה של מותגים ויעדי קמעונאות, תוך הצבת שקיפות, אמינות ומסחר מונחה נתונים במרכז החוויות המקוונות.

כיצד אתם מיישמים טכניקות מבוססות בינה מלאכותית גנרטיבית ו-LLM כדי לחזק את האותנטיות, הניהול ואותות האמון של ביקורות מבלי לפגוע בביצועים תחת עומס כבד?

אנו משתמשים בבינה מלאכותית כדי לחשוף אותות ודפוסים, לא כדי להחליף שיקול דעת אנושי. מודלים לתואר שני (LLM) עוזרים לסמן פעילות אנומלית או תוכן שעלול להיות לא אותנטי במהירות, אך המטרה היא תמיד לשמר אמון. על ידי שילוב מודלים אלה בצינורות אימות לא מקוונים וניתוקם מנתיבי בקשות בזמן אמת, אנו שומרים על ביצועים גם כאשר נפחי ההגשות עולים. התוצאה היא בדיקות פיקוח ואותנטיות שהן גם חכמות וגם ניתנות להרחבה.

קמעונאים רבים משקיעים רבות באמינות התשלום, אך לעתים קרובות מתעלמים מהמורכבות הכרוכה בתחזוקת מערכת אקולוגית אמינה של ביקורות. אילו סיכונים נסתרים בתשתיות ביקורות ודירוג לדעתך ראויים לאותה בדיקה אסטרטגית כמו תשלומים?

דירוגים וביקורות תמיד היו תשתית קריטית להחלטות, אך הדבר נכון במיוחד בעולם של קניות הנתמכות על ידי בינה מלאכותית. סוכני בינה מלאכותית יסתמכו במידה רבה על אותות אמון - בעיקר בצורה של דירוגים וביקורות - כשהם נותנים המלצות קנייה. עיכובים, נתונים חסרים או חוסר אותנטיות בוטה ישפיעו ישירות על אמון הצרכנים. מערכות אלו מורכבות; התייחסות אליהן באותה קפדנות כמו מערכות תשלום חיונית כדי למנוע אובדן המרה ושחיקה ארוכת טווח של אמון.

לאחר הובלת הנדסה במספר פלטפורמות מסחר מרכזיות, כיצד ניתן להתאים אסטרטגיות של תצפית ותגובה לאירועים כאשר מערכות בינה מלאכותית - כגון ניתוח סנטימנט או מודלים לגילוי הונאות - נמצאות ישירות בנתיב הנתונים בזמן אמת?

אנו מתייחסים למודלים של בינה מלאכותית כמו לכל שירות קריטי אחר: עוקבים אחר ביצועים ודיוק בזמן אמת. זה כולל השהייה, שיעורי שגיאות וסטייה התנהגותית. אנו מיישמים מערכות הגנה מפני כשל (fail-safe) כך שמודלים יוכלו להתדרדר בצורה חלקה או לעקוף נתיבים לא קריטיים תחת עומס. לוחות מחוונים, התראות אוטומטיות ו-runbooks מבטיחים שבעיות בינה מלאכותית יתגלו וייפתרו לפני שהן משפיעות על הקונים.

כאשר אתם פועלים בקנה מידה עולמי של Bazaarvoice, כיצד אתם מבטיחים שתוכן שנוצר על ידי הצרכנים יזרום דרך המערכות שלכם המונעות על ידי בינה מלאכותית בדרכים שישמרו על ביקורת, שקיפות ותגובתיות בזמן אמת?

זה מסתכם בתצפית מקצה לקצה ופילוח של צינור התוכן. כל פיסת תוכן מתבצעת לאורך מחזור החיים שלה, החל מהקליטה ועד לתצוגה. מודלים של בינה מלאכותית מספקים המלצות או דגלי ניהול, אך כל ההחלטות נרשמות, ניתנות לביקורת ומעקב. בשילוב עם מאגרי קיבולת וקנה מידה דינמי, זה מבטיח תגובה מהירה גם תחת עומס שיא תוך שמירה על שקיפות.

במבט קדימה, אילו סיכונים או דפוסי התנהגות חדשים המונעים על ידי בינה מלאכותית לדעתך יגדירו את הדור הבא של עיצוב מערכות קמעונאיות, וכיצד צריכים מנהיגי IT להיערך אליהם כעת?

מבחינתי, השאלה המרכזית עבור מנהיגי IT בקמעונאות אינה if קניות מבוססות בינה מלאכותית יקרו - כך ישתנה מסע הקניה שלהם כשזה יקרה. אם קניות מבוססות בינה מלאכותית יהפכו נפוצות מחר כמו קניות מקוונות היום:

• היכן לקוחות יגלו את המוצרים שלי, באתר שלי או דרך ChatGPT?
• איך הם ילמדו על המוצרים שלי, דרך קלוד או דרך עוזר הקניות שלי?
• איך הם יבצעו תשלום, בדף התשלום שלי או ישירות דרך ממשק בינה מלאכותית?

סביר להניח שמודלים של Frontier ידעו הכל על המוצרים שלכם. אבל השאלה האמיתית היא: האם הם יספקו את אותה חוויית לקוח שאתם יכולים לספק היום? אם התשובה היא לא, לא מספיק לחכות להזמנות המונעות על ידי בינה מלאכותית שיופיעו. תצטרכו להשקיע בעוזרי בינה מלאכותית ובנקודות הכניסה שהופכות אותם לחלק מחוויית הקנייה הייחודית של המותג שלכם.

תודה על הראיון הנהדר, קוראים שרוצים ללמוד עוד צריכים לבקר מסכת בזאר.