Assaf Elovic, Șef de Inteligență Artificială la monday.com – Seria de Interviuri

Ai condus eforturile de inteligență artificială la unele dintre cele mai dinamice companii din tehnologie, inclusiv Wix și acum monday.com—ce te-a atras personal la provocarea de a construi sisteme inteligente?

Călătoria mea în inteligență artificială a început în timpul valului de chatbot-uri din 2015. Am avut o interacțiune cu un robot de inteligență artificială care putea să înțeleagă cu adevărat intenția; a fost ca o magie. Acesta nu era doar un lucru nou; era o soluție pentru probleme reale, cum ar fi programarea unor întâlniri și răspunsurile la întrebări complexe. Acest moment a aprins curiozitatea mea despre modul în care funcționează aceste sisteme.

Ceea ce m-a atras cu adevărat a fost realizarea că inteligența artificială devenise accesibilă. Unele instrumente și API-uri făceau posibil pentru dezvoltatori să creeze aplicații robuste fără a necesita un doctorat în învățare automată. Posibilitățile erau nelimitate, și știam că vreau să contribui la această transformare. De atunci, m-am dedicat construirii de produse de inteligență artificială care rezolvă provocări din lumea reală și îmbunătățesc viețile oamenilor.

Provocarea de a construi sisteme inteligente mă atrage pentru că se află la intersecția dintre creativitate și tehnologie de ultimă generație. Fiecare proiect este ca și cum ai rezolva o nouă puzzle; trebuie să înțelegi nu doar capacitățile tehnice, ci și cum lucrează oamenii și ce au nevoie ei.

Înainte de a te alătura monday.com, ai creat instrumente open-source precum GPT Researcher, care au rezonat atât cu dezvoltatorii, cât și cu cercetătorii. Cum au influențat aceste experiențe comunitare, conduse de grassroots, abordarea ta de a construi produse de inteligență artificială pentru întreprinderi astăzi?

Experiența open-source mi-a predat lecții de neprețuit despre construirea pentru nevoi reale ale utilizatorilor, nu doar despre teorii. Când construiești în mod deschis, primești feedback imediat și nefiltrat de la dezvoltatori care încearcă să rezolve probleme. Acest lucru m-a învățat să mă concentrez pe utilitatea practică mai mult decât pe demonstrații impresionante.

Lucrul cu comunitatea a întărit și importanța de a face inteligența artificială accesibilă. Mulți dintre dezvoltatorii care foloseau aceste instrumente nu erau specialiști în inteligență artificială; erau cei care construiau aplicații și aveau nevoie de capacități de inteligență artificială care să fie fiabile și ușor de integrat. Această experiență influențează direct modul în care abordăm Blocurile de Inteligență Artificială la monday.com: facem capacități puternice de inteligență artificială disponibile pentru clienții non-tehnici prin interfețe intuitive.

La începutul acestui an, monday.com a prezentat o nouă viziune îndrăzneață pentru inteligență artificială, cu trei piloni: Blocuri de Inteligență Artificială, Power-up-uri de Produs și Forță de Muncă Digitală. Cum a apărut acest cadru și ce gol în piață încercați să umpleți?

Viziunea noastră pentru inteligență artificială a apărut din observarea unei provocări fundamentale: organizațiile de toate dimensiunile doresc să valorifice inteligența artificială, dar majoritatea soluțiilor necesită o expertiză tehnică semnificativă sau sunt prea rigide pentru nevoile diverse ale afacerilor. Am văzut că oamenii nu căutau doar un alt asistent de inteligență artificială; aveau nevoie de inteligență artificială care să se integreze fără efort în fluxurile de lucru existente și să se adapteze proceselor lor specifice. În cele din urmă, ne concentrăm acum pe a ajuta oamenii să finalizeze lucrul cu inteligență artificială, o schimbare de la a ajuta oamenii să gestioneze munca.

Golul pe care îl umplem este spațiul dintre instrumentele simple de inteligență artificială și soluțiile complexe pentru întreprinderi. Multe afaceri se află într-un punct intermediar în care au nevoie de mai mult decât automatizarea de bază, dar nu pot justifica sau implementa sisteme grele de inteligență artificială. Abordarea noastră cu trei piloni oferă organizațiilor flexibilitatea de a începe simplu cu blocuri, de a-și îmbunătăți produsele cu power-up-uri și de a construi, în cele din urmă, forțe de muncă digitale sofisticate.

De la lansare, am înregistrat o creștere puternică în toate verticalele, cu o creștere semnificativă a adoptării și a utilizatorilor care plătesc.

De asemenea, am introdus produse de “vibe coding” care vizează misiunea noastră de a democratiza software-ul. Cu cele mai recente avansuri în inteligență artificială, a devenit mai ușor ca niciodată să construim aplicații complete folosind limbaj natural simplu. Produsele noastre recente, cum ar fi monday vibe și magic, pot permite oricărui utilizator non-tehnic să valorifice ecosistemul monday pentru a construi aplicații personalizate pentru muncă.

Ne poți explica cum funcționează Blocurile de Inteligență Artificială în practică? Ce este curba de învățare pentru utilizatorii non-tehnici care încearcă să integreze aceste instrumente în fluxurile lor de lucru zilnice?

Blocurile de Inteligență Artificială sunt concepute pentru a fi la fel de intuitive ca și blocurile de construcție – de aici și numele. În practică, un utilizator ar putea să trage un bloc “extrage termene limită” în fluxul de gestionare a proiectului sau să adauge un bloc “rezumă notele de ședință” în procesul său de revizuire săptămânal. Blocurile gestionează complexitatea inteligenței artificiale în spatele scenei, prezentând clienților interfețe simple și familiare.

Curba de învățare este intenționat minimă. Am văzut echipe care au implementat cu succes Blocuri de Inteligență Artificială în prima lor sesiune. De exemplu, o echipă de marketing ar putea crea un flux de lucru în care mențiunile de pe rețelele sociale sunt analizate automat pentru sentiment și teme cheie sunt extrase, toate fără a scrie o singură linie de cod.

Cheia este că oamenii nu au nevoie să înțeleagă cum funcționează inteligența artificială pentru a beneficia de ea. Ei trebuie doar să-și înțeleagă procesele suficient de bine pentru a identifica unde ar putea fi utilă automatizarea. Am proiectat blocurile pentru a se potrivi cu modelele mentale pe care oamenii le au deja despre fluxurile lor de lucru.

Ai lansat recent o suită de instrumente cu inteligență artificială, inclusiv monday magic, monday vibe și monday sidekick. Ce face aceste produse diferite de asistenții tradiționali sau copiloții și ce rol le vezi jucând în diferite industrii?

Noile noastre lansări reprezintă o abordare cuprinzătoare a inteligenței artificiale în locul de muncă, care depășește asistenții tradiționali. Fiecare capacitate servește un scop distinct, dar lucrează împreună ca un ecosistem integrat care transformă fundamental modul în care echipele operează, consolidând schimbarea noastră de la gestionarea muncii la executarea muncii pentru clienții noștri.

monday magic aduce automatizare inteligentă în fluxurile de lucru, folosind inteligență artificială pentru a prevedea nevoi și a automatiza procese complexe înainte ca utilizatorii să-și dea seama că au nevoie de ele. monday vibe este o platformă de “vibe coding” care permite oricui să creeze aplicații de afaceri personalizate și securizate, adaptate exact nevoilor echipei sale. Iar monday sidekick servește ca companionul dvs. contextual de inteligență artificială, înțelegând modelele dvs. specifice de muncă și oferind asistență proactivă adaptată rolului și responsabilităților dvs.

Împreună, aceste capacități ne mută clienții dincolo de simpla gestionare și urmărire a muncii, pentru a executa munca într-un mod mai inteligent. În loc de a organiza doar sarcini și a urmări progresul, echipele pot acum să se bazeze pe inteligență artificială pentru a optimiza performanța, a anticipa provocările și a acționa în mod automat. Această schimbare de la managementul pasiv la executarea activă este transformativă; înseamnă mai puțin timp petrecut cu birocrația și mai mult timp concentrat pe munca de valoare care generează rezultate.

Ceea ce face aceste produse diferite de asistenții tradiționali este integrarea profundă cu contextul real de muncă și concentrarea asupra sprijinului proactiv, nu doar reactiv. În timp ce majoritatea asistenților de inteligență artificială așteaptă ca voi să le puneți întrebări, suita noastră observă modele, anticipă nevoi și acționează în cadrul fluxurilor de lucru stabilite și al permisiunilor.

monday.com subliniază explicabilitatea și experiența utilizatorului, nu doar performanța modelului brut. Cum arată acest lucru în spatele cortinei și cum echilibrați transparența cu puterea?

Explicabilitatea este fundamentală pentru a construi încredere, mai ales în mediile enterprise unde deciziile au consecințe reale. În spatele cortinei, investim masiv în a face raționamentul inteligenței noastre artificiale transparent. Când analistul nostru de risc semnalează o posibilă întârziere a proiectului, el nu doar ridică un alertă; arată exact care au fost factorii care au contribuit la acea evaluare și cât de sigur este de predicție.

Acest accent pe explicabilitate a venit din experiență. Sistemele de inteligență artificială timpurii păreau adesea cutii negre, ceea ce făcea ca clienții să ezite să se bazeze pe ele pentru decizii importante. Am învățat că clienții au nevoie să înțeleagă nu doar ce sugerează inteligența artificială, ci și de ce face acea sugestie.

Echilibrul dintre transparență și putere se reduce la divulgarea stratificată. Oferim insights imediate și acțiuni la nivelul suprafeței, dar clienții pot să se adâncească pentru a vedea raționamentul detaliat atunci când au nevoie. Acest abordare construiește încredere, menținând, în același timp, utilizabilitatea – clienții au mai multă încredere în sistem atunci când îl înțeleg, ceea ce, paradoxal, îi face mai dispuși să valorifice pe deplin capacitățile sale.

Cu peste 46 de milioane de acțiuni de inteligență artificială efectuate acum pe platformă, care sunt unele dintre cele mai surprinzătoare sau creative moduri în care clienții au utilizat inteligența artificială?

Creativitatea clienților noștri ne uimește constant. Am văzut un planificator de nunți care a folosit Blocuri de Inteligență Artificială pentru a categoriza automat răspunsurile furnizorilor și a extrage detalii cheie, cum ar fi datele de disponibilitate și prețuri, toate fără a scrie o singură linie de cod.

O echipă de cercetare a creat un flux de lucru care analizează articole științifice și populatează automat o bază de date cu constatările și notele metodologice cheie.

Unul dintre cele mai creative moduri de utilizare a fost o lanț de restaurante care a folosit inteligența noastră artificială pentru a analiza feedback-ul clienților de pe toate locațiile și a semnala automat potențiale probleme de siguranță a alimentelor, detectând modele în reclamații. Ei au creat, în esență, un sistem de avertizare timpurie pentru probleme operaționale.

Ceea ce este surprinzător este modul în care clienții combină blocuri simple în moduri sofisticate. Ei nu doar automatizează sarcini individuale; redesenează întregi procese în jurul capacităților de inteligență artificială pe care noi nu le-am proiectat în mod explicit pentru cazurile lor de utilizare specifice.

De asemenea, serviți ca cercetaș pentru Sequoia Capital, investind în startup-uri de inteligență artificială în stadiu incipient. Din această perspectivă, care sunt greșelile comune pe care le fac fondatorii atunci când construiesc produse care integrează inteligență artificială?

Greșeala cea mai comună pe care o văd este că fondatorii se lasă seduși de posibilitățile tehnice ale inteligenței artificiale fără a înțelege profund nevoile și fluxurile de lucru reale ale utilizatorilor. Ei construiesc demonstrații impresionante care arată capacitățile de inteligență artificială, dar nu rezolvă probleme reale în felul în care oamenii lucrează realmente.

O altă problemă frecventă este supraestimarea autonomiei inteligenței artificiale prea devreme. Mulți fondatori vor să construiască sisteme complet autonome atunci când clienții au nevoie, de fapt, de instrumente colaborative. Oamenii vor ca inteligența artificială să le îmbunătățească capacitățile, nu să înlocuiască judecata lor, mai ales în decizii de afaceri cu riscuri ridicate.

Există, de asemenea, o tendință de a subestima importanța încrederii și explicabilității. Fondatorii se concentrează adesea pe metrici de acuratețe, dar neglijează experiența utilizatorului în gestionarea incertitudinii și a erorilor. În contexte enterprise, în special, clienții au nevoie să înțeleagă când și de ce să aibă încredere în recomandările de inteligență artificială.

În cele din urmă, multe startup-uri de inteligență artificială se luptă cu distribuția. Avea tehnologie de inteligență artificială excelentă nu este suficient; trebuie să înțelegi cum să o integrezi în fluxurile de lucru existente și să demonstrezi un randament clar al investițiilor pentru decidenții care pot fi sceptici cu privire la hype-ul inteligenței artificiale.

Cum crezi că agenții de inteligență artificială vor evolua în următorii ani – vor deveni mai autonomi, mai specializați sau ceva complet diferit?

Vom vedea agenții de inteligență artificială evoluând spre colaborare contextuală, mai degrabă decât spre autonomie pură. Viitorul nu constă în agenți complet autonomi care iau decizii independente, ci în agenți care înțeleg profund contextul și pot lua acțiuni adecvate în funcție de situație și preferințele utilizatorului.

Ne îndreptăm spre agenți care pot gestiona decizii de rutină în mod autonom, dar escaladează situații complexe sau ambigue către oameni. Acest lucru necesită o înțelegere sofisticată a contextului, evaluarea riscurilor și a intenției utilizatorului, capacități care se îmbunătățesc rapid.

De asemenea, mă aștept la o evoluție semnificativă în coordonarea multi-agents. În loc de asistenți de inteligență artificială monolitici, vom vedea agenți specializați care colaborează atât între ei, cât și cu oamenii, în echipe dinamice. Agentul dvs. de cercetare poate lucra cu agentul dvs. de programare și cu agentul dvs. de comunicare pentru a coordona lansarea unui proiect complex.

Evoluția cheie va fi în interfața om-mașină. Agenții vor deveni mai buni în a-și comunica raționamentul, a-și exprima incertitudinea și a se adapta la stilurile de lucru individuale. Scopul este o colaborare fără efort, unde granițele dintre contribuțiile umane și cele ale inteligenței artificiale devin mai puțin importante decât rezultatul colectiv.

Intern, cum structurați colaborarea între echipele de inteligență artificială, produs, design și go-to-market pentru a asigura că inteligența artificială este integrată fără efort în experiența utilizatorului?

Dezvoltarea cu succes a produselor de inteligență artificială necesită ruperea silozurilor tradiționale și crearea unei înțelegeri comune între toate echipele. Am descoperit că cheia este stabilirea unui limbaj comun în jurul capacităților și limitărilor inteligenței artificiale pe care toată lumea îl poate folosi, de la ingineri la designeri și până la marketeri.

Procesul nostru începe cu sesiuni de descoperire transversale în care explorăm problemele utilizatorilor împreună, înainte de a discuta soluții tehnice. Acest lucru ne previne să începem cu capacitățile de inteligență artificială și apoi să căutăm probleme de rezolvat.

De asemenea, investim mult în prototiparea și testarea utilizatorilor pe tot parcursul procesului de dezvoltare. Echipele de design și produs lucrează îndeaproape cu inginerii de inteligență artificială pentru a înțelege ce este posibil, în timp ce echipele de inteligență artificială învață despre constrângerile și preferințele reale ale utilizatorilor. Acest schimb de cunoștințe bidirecțional este crucial pentru crearea de funcții de inteligență artificială care se simt naturale, mai degrabă decât adăugate.

În ceea ce privește go-to-market, echipele noastre sunt integrate în procesul de dezvoltare de la început. Ei ne ajută să înțelegem nu doar ce vor clienții, ci și cum gândesc ei despre inteligența artificială, ce îngrijorări au și cum preferă să învețe despre noi capacități. Această perspectivă influențează direct atât designul produsului, cât și implementarea tehnică.

În cele din urmă, ca cineva care acoperă surse deschise, inteligență artificială pentru întreprinderi și capital de risc, unde crezi că va apărea următoarea mare înaintare în inteligență artificială – în instrumente, infrastructură sau ceva la care nu ne gândim încă?

Următoarea mare înaintare probabil va apărea la intersecția dintre interfețele de colaborare om-mașină. Am făcut progrese incredibile în capacitățile modelului, dar suntem încă la început în a înțelege cum pot lucra oamenii și sistemele de inteligență artificială împreună în modul cel mai eficient.

Înaintarea nu va fi în a face inteligența artificială mai autonomă, ci în a face colaborarea om-mașină mai fluidă și mai naturală. Acest lucru include progrese în modul în care sistemele de inteligență artificială comunică incertitudinea, se adaptează la stilurile de lucru individuale și coordonează cu mai mulți oameni și alte sisteme de inteligență artificială simultan.

Din perspectiva infrastructurii, urmăresc dezvoltările în inteligența artificială în timp real, contextuală, care poate înțelege și acționa pe fluxuri de informații dinamice. Capacitatea de a construi sisteme de inteligență artificială care mențin contextul pe orizonturi de timp lungi și multiple tipuri de interacțiune va permite categorii complet noi de aplicații.

Dar, sincer, cele mai interesante înaintări pot veni din direcții neașteptate. La fel cum mecanismele de atenție au apărut din traducerea mașinilor neuronale, următoarea înaintare semnificativă poate veni din rezolvarea unei probleme aparent înguste, dar cu aplicații largi. Cheia este menținerea minții deschise și a curiozității față de posibilitățile pe care nu le-am imaginat încă.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre aceste subiecte ar trebui să viziteze monday.com.