Nick Shiftan, CTO la Bazaarvoice – Seria de interviuri

Nick Shiftan, CTO la Bazaarvoice, este un lider tehnologic experimentat și antreprenor a cărui carieră se întinde pe două decenii de construire și scalare a platformelor de software și comerț enterprise. El este cel mai bine cunoscut ca co-fondator și CTO al Curalate, o companie de comerț social pionieră pe care a ajutat-o să crească timp de aproape un deceniu la peste 20 de milioane de dolari în venituri anuale înainte de a fi achiziționată de Bazaarvoice în 2020. La începutul carierei sale, el a fondat și condus dezvoltarea de produse la Parkio, livrând software enterprise pentru sisteme de transport și parcare, și și-a început călătoria profesională la Microsoft (MSFT ), unde a lucrat la Outlook Mobile pentru Windows Mobile. După achiziție, ceea ce era inițial așteptat să fie o perioadă de tranziție scurtă s-a transformat într-un rol pe termen lung, pe măsură ce el a continuat să construiască la scară, culminând cu numirea sa în funcția de CTO, unde se concentrează pe dezvoltarea descoperirii de produse bazate pe inteligență artificială, bazate pe încredere și date autentice ale consumatorilor.

Bazaarvoice este o platformă SaaS de top din industrie care permite brandurilor și retailerilor să colecteze, să gestioneze și să activeze conținut generat de utilizatori autentic, cum ar fi evaluări, recenzii, fotografii și videoclipuri de-a lungul întregii călătorii de cumpărături digitale. Funcționând la scară globală, compania ajută peste un miliard de cumpărători în fiecare lună să ia decizii de cumpărături informate, prin sindicalizarea conținutului de încredere într-o rețea vastă de branduri și destinații de retail, plasând transparența, credibilitatea și comerțul bazat pe date în centrul experiențelor online.

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

Noi folosim inteligența artificială pentru a scoate la suprafață semnale și modele, nu pentru a înlocui judecata umană. LLM-urile ajută la identificarea rapidă a activității anormale sau a conținutului potențial neautentic, dar scopul este întotdeauna să păstrăm încrederea. Prin integrarea acestor modele în fluxurile de validare offline și decuplarea lor de căile de solicitare în timp real, menținem performanța chiar și atunci când volumul de încărcări crește. Rezultatul este reprezentat de verificări de autenticitate și moderare care sunt atât inteligente, cât și scalabile.

Mulți retaileri investesc masiv în fiabilitatea procesului de plată, dar adesea ignoră complexitatea menținerii unui ecosistem de recenzii de încredere. Care sunt riscurile ascunse în infrastructurile de recenzii și evaluări care merită aceeași atenție strategică ca și plata?

Evaluările și recenziile au fost întotdeauna infrastructură critică pentru decizii, dar acest lucru este și mai adevărat într-o lume de cumpărături susținute de inteligență artificială. Agenții inteligenți artificiali se vor baza puternic pe semnale de încredere – în special sub forma evaluărilor și recenziilor – atunci când fac recomandări de cumpărături. Întârzierile, lipsa de date sau inautenticitatea evidentă vor afecta direct încrederea consumatorilor. Aceste sisteme sunt complexe; tratarea lor cu aceeași rigurozitate ca și sistemele de plată este esențială pentru a evita pierderea de conversie și erodarea încrederii pe termen lung.

Având în vedere experiența dvs. de a conduce ingineria în multiple platforme comerciale majore, cum adaptați strategiile de observabilitate și răspuns la incidente atunci când sistemele bazate pe inteligență artificială – cum ar fi analiza sentimentului sau modelele de detectare a fraudelor – se află direct în calea datelor în timp real?

Noi tratăm modelele de inteligență artificială ca orice alt serviciu critic: monitorizăm performanța și acuratețea în timp real. Acest lucru include latența, ratele de eroare și deviația comportamentală. Implementăm măsuri de siguranță pentru ca modelele să se degradeze în mod grațios sau să ocolească căile neesențiale sub sarcină. Tablourile de bord, alertele automate și cărțile de rulare asigură că problemele legate de inteligență artificială sunt aduse la suprafață și rezolvate înainte de a afecta cumpărătorii.

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

Acest lucru se reduce la observabilitatea de la capăt la capăt și segmentarea fluxurilor. Fiecare piesă de conținut este urmărită pe tot parcursul ciclului său de viață, de la ingestie la afișare. Modelele de inteligență artificială oferă recomandări sau semne de moderare, dar toate deciziile sunt înregistrate, auditabile și trazabile. Însoțit de tamponul de capacitate și scalarea dinamică, acest lucru asigură răspunsul în timp real chiar și sub sarcină maximă, menținând în același timp transparența.

Privind spre viitor, care sunt riscurile emergente bazate pe inteligență artificială sau modelele de comportament pe care le considerați că vor defini următoarea generație de proiectare a sistemelor de retail, și cum ar trebui să se pregătească liderii IT pentru ele în prezent?

Pentru mine, întrebarea cheie pentru liderii IT din retail nu este dacă cumpărăturile bazate pe inteligență artificială vor avea loc — ci cum va schimba călătoria cumpărătorului atunci când se va întâmpla. Dacă cumpărăturile bazate pe inteligență artificială vor deveni la fel de comune mâine cum sunt cumpărăturile online astăzi:

• Unde vor descoperi clienții mele produse, pe site-ul meu sau prin ChatGPT?
• Cum vor afla despre produsele mele, prin Claude sau prin asistentul meu de cumpărături?
• Cum vor finaliza cumpărăturile, pe pagina mea de finalizare a comenzii sau direct prin interfața inteligenței artificiale?

Modelele de frontieră vor cunoaște probabil totul despre produsele dvs. Dar întrebarea reală este: Vor oferi aceeași experiență a clientului pe care o puteți oferi astăzi? Dacă răspunsul este nu, nu este suficient să așteptați ca comenzile bazate pe inteligență artificială să apară. Veți trebui să investiți în asistenți inteligenți artificiali și în punctele de intrare care îi fac parte a experienței unice de cumpărături a brandului dvs.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Bazaarvoice.