Nick Shiftan, CTO la Bazaarvoice – Seria de interviuri

Nick ShiftanDirectorul tehnic la Bazaarvoice, este un lider tehnologic experimentat și antreprenor a cărui carieră se întinde pe două decenii de construire și scalare de software pentru întreprinderi și platforme comerciale. Este cel mai bine cunoscut ca fiind cofondator și director tehnic al Curalate, o companie de comerț social inovatoare pe care a contribuit la creșterea sa timp de aproape un deceniu, ajungând la peste 20 de milioane de dolari în venituri anuale (ARR) înainte de achiziția sa de către Bazaarvoice în 2020. La începutul carierei sale, a fondat și a condus dezvoltarea de produse la Parkio, furnizând software pentru întreprinderi pentru sisteme de transport și parcare, și și-a început parcursul profesional la Microsoft, unde a lucrat la Outlook Mobile pentru Windows Mobile. După achiziție, ceea ce inițial se aștepta a fi o tranziție scurtă s-a transformat într-un rol pe termen lung, pe măsură ce a continuat să construiască la scară largă, culminând cu numirea sa ca director tehnic, unde se concentrează pe dezvoltarea descoperirii de produse bazate pe inteligență artificială, bazate pe încredere și date autentice despre consumatori.

Bazaarvoice este o platformă SaaS lider în industrie care permite brandurilor și comercianților cu amănuntul să colecteze, să gestioneze și să activeze conținut autentic generat de utilizatori, cum ar fi evaluări, recenzii, fotografii și videoclipuri, pe parcursul întregului proces de cumpărături digitale. Operând la scară globală, compania ajută peste un miliard de cumpărători în fiecare lună să ia decizii de cumpărare informate, prin sindicalizarea de conținut de încredere într-o vastă rețea de branduri și destinații de retail, plasând transparența, credibilitatea și comerțul bazat pe date în centrul experiențelor online.

Cum aplici tehnici bazate pe inteligență artificială generativă și LLM pentru a consolida autenticitatea, moderarea și semnalele de încredere ale recenziilor, fără a compromite performanța sub sarcină mare?

Folosim inteligența artificială pentru a scoate la iveală semnale și tipare, nu pentru a înlocui judecata umană. Modelele de învățare în cunoștință de cauză ajută la semnalarea rapidă a activității anormale sau a conținutului potențial neautentic, dar scopul este întotdeauna menținerea încrederii. Prin integrarea acestor modele în canalele de validare offline și decuplarea lor de căile de solicitare în timp real, menținem performanța chiar și atunci când volumele de trimiteri cresc brusc. Rezultatul este reprezentat de verificări de moderare și autenticitate care sunt atât inteligente, cât și scalabile.

Mulți comercianți cu amănuntul investesc masiv în fiabilitatea proceselor de plată, dar adesea trec cu vederea complexitatea menținerii unui ecosistem de recenzii de încredere. Ce riscuri ascunse în infrastructurile de recenzii și rating credeți că merită aceeași analiză strategică ca și plățile?

Evaluările și recenziile au fost întotdeauna o infrastructură critică pentru luarea deciziilor, dar acest lucru este valabil mai ales într-o lume a cumpărăturilor bazate pe inteligență artificială. Agenții de inteligență artificială se vor baza în mare măsură pe semnale de încredere - în special sub formă de evaluări și recenzii - atunci când fac recomandări de cumpărături. Întârzierile, datele lipsă sau lipsa de autenticitate flagrantă vor afecta direct încrederea consumatorilor. Aceste sisteme sunt complexe; tratarea lor cu aceeași rigoare ca și sistemele de finalizare a comenzii este esențială pentru a evita pierderea conversiilor și erodarea încrederii pe termen lung.

După ce ați condus ingineria pe mai multe platforme comerciale importante, cum adaptați strategiile de observabilitate și răspuns la incidente atunci când sistemele de inteligență artificială - cum ar fi analiza sentimentelor sau modelele de detectare a fraudelor - se află direct în calea datelor în timp real?

Tratăm modelele de inteligență artificială ca pe orice alt serviciu critic: monitorizăm performanța și precizia în timp real. Aceasta include latența, ratele de eroare și deviația comportamentală. Implementăm sisteme de siguranță, astfel încât modelele să se poată degrada în mod corespunzător sau să ocolească căile necritice sub sarcină. Tablourile de bord, alertele automate și registrele de funcționare asigură că problemele de inteligență artificială sunt evidențiate și rezolvate înainte de a afecta cumpărătorii.

Când operați la scară globală a Bazaarvoice, cum vă asigurați că conținutul generat de consumatori circulă prin sistemele dvs. bazate pe inteligență artificială în moduri care mențin auditabilitatea, transparența și receptivitatea în timp real?

Totul se reduce la observabilitatea end-to-end și segmentarea fluxului de lucru. Fiecare element de conținut este urmărit pe parcursul ciclului său de viață, de la ingerare până la afișare. Modelele de inteligență artificială oferă recomandări sau semnalizări de moderare, dar toate deciziile sunt înregistrate, auditabile și trasabile. Împreună cu buffere de capacitate și scalare dinamică, acest lucru asigură receptivitate chiar și în condiții de sarcină maximă, menținând în același timp transparența.

Privind în perspectivă, ce riscuri sau modele comportamentale emergente, generate de inteligența artificială, credeți că vor defini următoarea generație de design al sistemelor de retail și cum ar trebui liderii IT să se pregătească pentru acestea acum?

Pentru mine, întrebarea cheie pentru liderii IT din retail nu este if Cumpărăturile bazate pe inteligență artificială vor avea loc — aceasta este modul în care experiența cumpărătorului se va schimba atunci când se va întâmpla. Dacă cumpărăturile bazate pe inteligență artificială vor deveni la fel de comune mâine precum sunt cumpărăturile online astăzi:

• Unde vor descoperi clienții produsele mele, pe site-ul meu sau prin ChatGPT?
• Cum vor afla despre produsele mele, prin intermediul lui Claude sau al propriului meu asistent de cumpărături?
• Cum vor finaliza comanda, pe pagina mea de finalizare a comenzii sau direct printr-o interfață cu inteligență artificială?

Modelele Frontier vor ști probabil totul despre produsele tale. Dar adevărata întrebare este: Vor oferi aceeași experiență clienților pe care o poți oferi astăzi? Dacă răspunsul este nu, nu este suficient să aștepți să apară comenzi bazate pe inteligență artificială. Va trebui să investești în asistenți inteligență artificială și în punctele de intrare care îi fac parte din experiența unică de cumpărături a brandului tău.

Mulțumim pentru interviul minunat, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Bazaarvoice.