Yury Rudnitski, Product Manager van de ChatOn App (AIBY Group) – Interview Serie

Yury Rudnitski is een Product Manager bij AIBY Group, een bedrijf dat zich specialiseert in de ontwikkeling en publicatie van AI-gepowered mobiele apps. De meest bekende app in zijn portfolio is ChatOn, een populaire AI-chatbot. Yury’s kernverantwoordelijkheden liggen in de eind-tot-eind supervisie van de productontwikkelingslevenscyclus.

Wat trok je aanvankelijk aan tot programmeren en software engineering?

Tijdens mijn schooljaren realiseerde ik me dat computers ons onbeperkte mogelijkheden bieden. Zelfs een schoolstudent kan eenvoudige programma’s maken die complete, waardevolle producten worden. Bijvoorbeeld, ik maakte een programma dat leraren hielp om een rooster voor de hele school te organiseren. Het gevoel dat ik kreeg van het creëren van iets van waarde voor een groot aantal mensen was geweldig. Dit is wat mijn keuze van het vakgebied en de beroep bepaalde.

Je bent overgestapt van een software engineering achtergrond naar product management. Wat waren de grootste uitdagingen die je tegenkwam tijdens deze overgang, en hoe heb je ze overwonnen?

Figurativamente gesproken, de grootste uitdaging was om de ingenieur in me te doden. In mijn nieuwe rol moest ik mijn product management expertise toepassen en me focussen op productgroei, in plaats van advies te geven aan ingenieurs of oplossingen te ontwikkelen op het ingenieursniveau. Met andere woorden, ik moest leren om taken te delegeren en professionals te vertrouwen.

Een andere belangrijke uitdaging in mijn nieuwe rol was de noodzaak om mijn ideeën aan het hele team te communiceren. Ik moest veel vergaderingen en presentaties houden, dus mijn publieke spreekvaardigheden moesten op een geheel nieuw niveau gebracht worden.

ChatOn heeft een significante populariteit bereikt met zijn AI-gedreven functies. Kun je specifieke innovaties of doorbraken in AI bespreken die de ontwikkeling van ChatOn hebben beïnvloed?

Natuurlijk, de creatie van ChatOn werd sterk beïnvloed door de dramatische sprong in de ontwikkeling van grote taalmodellen (LLM). Op een bepaald moment werd het duidelijk dat dit het begin van iets nieuws en groots was, waardoor nieuwe kansen ontstonden.

Het concept van chatbots is niet nieuw op zich, maar het niveau waarop ze kunnen worden verbeterd met AI-modellen was eerder ondenkbaar. We hebben van deze situatie gebruik gemaakt en onze chatbot-app gebaseerd op de ChatGPT API. Vanaf het begin hebben we veel meer waarde in onze app gestopt dan andere producten konden bieden, en we blijven extra functies ontwikkelen.

In eerdere interviews heb je de belangrijkheid van het beginnen met gebruikersproblemen in productontwikkeling benadrukt. Kun je een voorbeeld geven van hoe gebruikersfeedback een belangrijke functie of wijziging in ChatOn heeft beïnvloed?

Wanneer we werken aan ChatOn, besteden we veel aandacht aan feedback van verschillende bronnen. We bestuderen reviews in app stores en klachten die door onze ondersteuningsdienst worden ontvangen. Bovendien interviewen we gebruikers van onze app en andere soortgelijke apps. Deze aanpak helpt ons om gebruikersbehoeften te identificeren en nieuwe functies te ontwikkelen om ze aan te pakken.

Bijvoorbeeld, onze analyse van feedback onthulde dat gebruikers moeite hebben met het formuleren van hun vervolgvragen wanneer ze met de chatbot communiceren. Over het algemeen hebben nieuwe gebruikers meestal weinig idee hoe ze de functies van de chatbot moeten beginnen te onderzoeken.

Op basis van deze inzichten hebben we de functie “Vervolgvragen” gemaakt. Binnen deze functie suggereert de chatbot zelf vraagopties aan gebruikers om hen te helpen het gesprek voort te zetten. Na de release zagen we dat de vraag ernaar enorm was. Gebruikers waardeerden de kwaliteit van de vragen en hoe ze hen hielpen om onderwerpen diepgaand te onderzoeken.

Waar zie je de toekomst van AI-gepowered communicatie-apps zoals ChatOn naar toe gaan in de komende vijf jaar, vooral in termen van gebruikersinteractie en -betrokkenheid?

Als we proberen om in de toekomst te kijken en te voorspellen hoe AI zal evolueren, denk ik dat het zal beginnen te dienen als een proxy tussen gebruikers en de buitenwereld. Dankzij het begrijpen van menselijke spraak kan AI taken genereren (die eerder door mensen moesten worden gedaan), net zoals J.A.R.V.I.S. uit de Marvel-films. Het is veel handiger om je virtuele assistent met spraak te vertellen welke evenementen je aan je agenda moet toevoegen, waar je een tafel moet reserveren, of wanneer je een afspraak met een dokter moet plannen.

Meer realistisch, modellen zijn al multimodaal aan het ontwikkelen. Het gaat over de mogelijkheid om niet alleen tekst, maar ook afbeeldingen, video en geluid als invoer te accepteren en nieuwe inhoud te genereren op basis van deze invoer. Bijvoorbeeld, het is mogelijk om muziek te genereren uit een afbeelding, of vice versa. Dit biedt veelbelovende mogelijkheden voor de toepassing van AI in verschillende domeinen. Naast inhoudscreatie maakt AI al significante stappen in de geneeskunde en wetenschap, waar het grote datasets kan verwerken en conclusies kan trekken op basis van deze datasets, een taak die voor mensen jaren zou duren.

Met AI-technologieën die snel evolueren, hoe adresseert ChatOn ethische zorgen en zorgt ervoor dat zijn technologie ten goede komt aan gebruikers?

De grote uitdaging waarmee de makers van zowel LLM’s (zoals OpenAI of Anthropic) als apps die op hen zijn gebaseerd (zoals ChatOn) worden geconfronteerd, is om ze zo veilig mogelijk te maken voor eindgebruikers en ervoor te zorgen dat de technologie ten goede komt aan het grotere goed.

Als makers van ChatOn werken we aan de eindtoepassingskant. Onze verantwoordelijkheid is om gebruikers in staat te stellen specifieke ethische schendingen binnen onze app te melden. Bijvoorbeeld, als een chatbot ongepaste taal in een reactie heeft gebruikt of onrespectvol is geweest tegenover de gebruiker of anderen. Wanneer we dergelijke feedback ontvangen, kunnen we de chatbot instrueren om structuren, woorden of betekenissen te vermijden die morele schade aan de gebruiker kunnen veroorzaken. Generatieve modellen voor het maken van afbeeldingen zijn uitgerust met strikte filters om de generatie van ongepaste inhoud te voorkomen. Wanneer een model een onethische vraag ontvangt, zal het antwoorden dat het geen afbeelding kan maken voor die vraag.

Over het algemeen is het ethische gebruik van AI een zorg voor de hele mensheid die op alle niveaus moet worden aangepakt. Op het niveau van een chatbot-app doen we wat we kunnen binnen onze middelen.

In een snel evoluerend veld als AI, hoe zorgt ChatOn ervoor dat het voorop blijft lopen in markttrends en concurrentontwikkelingen?

Ik denk niet dat er een universeel recept is om altijd voorop te blijven lopen in de markt en concurrenten. Echter, het is belangrijk om te begrijpen welke aspecten binnen de controle van het productteam liggen en welke we kunnen beïnvloeden.

Een van de beste manieren om in de leiding te blijven, is om naar onze gebruikers te luisteren en hun behoeften, uitdagingen en aspiraties te onderzoeken. Het is essentieel om deze data grondig te analyseren. Het rechtstreeks aanpakken van een gebruikersprobleem is niet altijd de beste aanpak. Soms ligt onder de oppervlakte van een probleem een heel ander probleem, en door dat op te lossen, kunnen we het product beter maken voor veel gebruikers.

Het is ook essentieel om een oog te houden op de ontwikkeling van technologie in het algemeen. Soms ontstaan er kansen om te implementeren wat eerder onmogelijk werd geacht.

Natuurlijk is het belangrijk om je concurrenten te monitoren. Dit moet niet worden gedaan met het enige doel om haastig hun functies te kopiëren, maar om hun innovatieve ideeën te onderzoeken, te overwegen hoe en waarom ze zijn ontstaan, hypotheses te testen en de beste te selecteren.

Mijn aanpak is om je eigen koers te bepalen, terwijl je je bewust bent van wat er om je heen gebeurt. Deze aanpak vereist een duidelijke strategie om je op koers te houden.

Als expert in AI en product management, welke opkomende technologieën of trends in AI zijn je het meest enthousiast over, en hoe kunnen ze de toekomst van apps zoals ChatOn beïnvloeden?

Ten eerste is het fascinerend om de evolutie van de capaciteiten van de huidige LLM’s te zien, waar na een significante doorbraak een fase van “opbouwen op sterke punten” begint. De hoeveelheid data die wordt gebruikt om het model te trainen en het aantal parameters nemen allebei toe. Dit zal modellen veel capabeler maken.

Bovendien zal het zeker mogelijk worden om dergelijke grote modellen op mobiele telefoons, tablets of laptops te draaien zonder online te gaan. Deze vooruitgang zal de beveiliging en het gemak van gebruikersgegevens verbeteren en de kosten van dergelijke diensten verlagen.

Voor ChatOn en andere apps zal de ontwikkeling van AI het mogelijk maken om gebruikers taken aan te pakken die eerder onmogelijk waren op te lossen. Bijvoorbeeld, vandaag kun je de belangrijkste ideeën uit een 100-pagina’s document in slechts 10 seconden extraheren. In de loop van de tijd zullen AI-bots evolueren van handige hulpmiddelen naar digitale persoonlijke assistenten die je beter begrijpen dan wie dan ook en zelfs je zinnen kunnen afmaken. Deze evolutie zal je leven aanzienlijk vereenvoudigen, waardoor je je kunt concentreren op wat echt waardevol en interessant voor je is.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, kunnen AIBY Group bezoeken of de ChatOn app downloaden.