Sid Mistry, Wiceprezes ds. Marketingu w Appen – Seria wywiadów

Sid Mistry jest Wiceprezesem ds. Marketingu w firmie Appen, zarządza zespołem profesjonalistów ds. marketingu i rozwoju sprzedaży na całym świecie, w tym marketingiem produktów, stroną internetową, marką, treścią, PR i generowaniem popytu.

Firma Appen niedawno opublikowała siódmy coroczny raport o stanie sztucznej inteligencji, czy był coś w tym raporcie, co Cię zaskoczyło?

Największym zaskoczeniem była zmiana z “srebrnej kuli” na dopasowanie do celu i skupienie się na poprawie wewnętrznych procesów. Jest to zmiana w porównaniu z poprzednimi latami, kiedy skupiono się na zewnętrznych produktach i usługach wykorzystujących sztuczną inteligencję. Teraz organizacje wykorzystują sztuczną inteligencję, aby poprawić swoje operacje, i widzimy to we wszystkich badanych firmach.

W tym roku raport ujawnia znaczny wzrost budżetów na sztuczną inteligencję, od 500 000 do 5 milionów dolarów rocznie, co stanowi wzrost o 55% w porównaniu z poprzednim rokiem. Czego przypisujesz ten wzrost?

W zeszłorocznym raporcie widzieliśmy, że sztuczna inteligencja staje się kluczowa dla sukcesu biznesowego, a ten wzrost budżetu potwierdza to. Firmy były zmuszone przez pandemię do poszukiwania nowych rozwiązań i skupienia się na efektywności. Widzieliśmy wzrost wdrożeń sztucznej inteligencji z powodu COVID-19 i będziemy to widzieć nadal. Widzieliśmy również wzrost potrzeby większej ilości danych i ciągłego aktualizowania modelu. Historyczne dane stały się nieistotne, gdy zachowania ludzi zmieniły się dramatycznie podczas pandemii.

Na podstawie tego średniego wzrostu budżetu, jakie są Twoje rekomendacje dla przedsiębiorstw, aby lepiej zrozumieć, jaki rodzaj budżetu jest niezbędny do zastosowania w sztucznej inteligencji?

Stwierdziliśmy korelację między budżetami a udanymi wdrożeniami w organizacjach z rocznym budżetem na sztuczną inteligencję w wysokości 1 miliona dolarów. Spośród organizacji z budżetem między 1 a 3 milionami dolarów, 48% doświadczyło wskaźnika wdrożenia na poziomie 61-90%. Było to znacznie wyższe niż w organizacjach z budżetem poniżej 1 miliona dolarów.

Raport wskazuje, że tylko 39% organizacji ma odpowiedzialnych za inicjatywy sztucznej inteligencji na poziomie C-level, w porównaniu z 71% w zeszłym roku, a firmy delegują odpowiedzialność do wiceprezesów i dyrektorów. Jakie są Twoje rekomendacje dla wiceprezesów i dyrektorów, aby lepiej zrozumieć potencjał i znaczenie inicjatyw sztucznej inteligencji?

Studia przypadków mogą mieć duży wpływ na organizację. Ważne jest określenie zakresu programu, czy to produktywność, operacje, czy funkcje biznesowe. Cele programu muszą być jasne, aby mogły być łatwo komunikowane do C-Suite. Wyrównanie w organizacji będzie kluczowe dla sukcesu.

Raport ujawnia, że liderzy biznesu i technolodzy nie zgadzają się jeszcze w kwestiach etyki i interpretowalności. Co należy zrobić, aby wszyscy byli na tej samej stronie, gdy chodzi o etykę sztucznej inteligencji i odpowiedzialną sztuczną inteligencję?

Najlepsze praktyki odpowiedzialnej sztucznej inteligencji występują na każdym etapie budowy modelu. Należy zwiększyć dyskusję na temat tych tematów, a obie strony muszą znaleźć wspólną płaszczyznę. Muszą określić swoje pojmowanie etyki i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji oraz upewnić się, że wszystkie strony zaangażowane w proces są na tej samej stronie.

Firmy, które korzystają z zewnętrznych dostawców danych, są 1,5 raza bardziej prawdopodobne, aby powiedzieć, że ich firma jest na czele innych w wdrożeniu sztucznej inteligencji. Jakie są najważniejsze pytania, które firmy powinny zadać sobie przy wyborze zewnętrznych dostawców danych?

Ważne jest wybranie dostawcy, który dzieli podobne wartości i jest przejrzysty w swoim łańcuchu dostaw. Jeśli odpowiedzialne zbieranie danych i dobrostan tłumu jest ważne dla Twojej organizacji, to musisz znaleźć dostawcę, który również ceni to. Różnorodność danych i inkluzja zaczynają się od dostawcy danych i zakresu puli adnotacji, które dostawca posiada. Jakie są ich polityki bezpieczeństwa i prywatności, i czy są zgodne z Twoimi? W zależności od projektu możesz potrzebować kogoś, kto ma ekspertyzę w skalowaniu danych dla Twojego projektu. Na końcu, jaka jest jakość danych, które otrzymujesz?

Priorytety sztucznej inteligencji różnią się w zależności od rozmiaru organizacji, a skalowanie jest znacznie ważniejsze dla większych przedsiębiorstw, podczas gdy różnorodność danych jest ważniejsza wśród małych i średnich organizacji. Dlaczego uważasz, że różnorodność danych jest ważniejsza dla mniejszych organizacji?

Większe organizacje uważają skalowanie za ważniejsze ze względu na szeroki zakres ich przypadków użycia, jednostek biznesowych i rozmiaru wewnętrznych zespołów. Podczas gdy w mniejszych organizacjach ich rozmiar biznesu i zespołu są znacznie mniejsze, więc skalowanie nie jest ich celem, a oni szacują różnorodność danych wyżej.

Czego osobiście oczekujesz, że ujawni raport w przyszłym roku o stanie sztucznej inteligencji?

W przyszłym roku powinniśmy zobaczyć dalszy wzrost budżetów i skupienie się na sztucznej inteligencji w organizacjach, zwiększone wyrównanie między technologami i liderami biznesu. Oczekujemy również, że będziemy widzieć więcej skupienia się na etyce, różnorodności i uprzedzeniach, ponieważ rozmowy na temat tych tematów będą nadal na topie umysłów praktyków sztucznej inteligencji.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Appen lub przeczytać siódmy coroczny raport o stanie sztucznej inteligencji.