Olga Megorskaya, Fondator și CEO al Toloka – Seria de Interviuri

Olga Megorskaya, fondator și CEO al Toloka, conduce compania din 2020, ghidând-o de la rădăcinile sale de etichetare a mulțimii către un jucător major în servicii de date pentru IA. Înainte de a fonda și conduce Toloka, a petrecut peste un deceniu la Yandex, culminând cu un rol de Șef al Crowdsourcing-ului și Platformelor, unde a construit și extins infrastructura de etichetare a datelor de către mulțime pentru produse de învățare automată, incluzând căutare, voce, vorbire, conducere autonomă, moderare a conținutului și multe altele. Sub conducerea sa la Toloka, compania s-a poziționat ca un partener global de date pentru IA — combinând tehnologia de învățare automată cu expertiza umană pentru a sprijini formarea, evaluarea și siguranța pentru modele și agenți de IA la scară largă.

Toloka este o companie cu sediul în Țările de Jos, cu sediul central în Amsterdam, care oferă date de înaltă calitate, expert curate pentru dezvoltarea IA, variind de la annotare și etichetare la seturi de date personalizate pentru fine-tuning supravegheat (SFT) și învățare prin întărire din feedback uman (RLHF). Compania sprijină o varietate largă de modalități — text, imagine, audio, video — și implică experți din domeniu alături de o mulțime globală pentru a livra seturi de date scalabile, precise pentru antrenarea și evaluarea agenților de IA avansați și a modelelor de limbaj larg. Serviciile lor ajută la îmbunătățirea capacităților, cum ar fi raționamentul, înțelegerea multilingvă, generarea de imagini/audio și siguranța IA în diferite industrii și aplicații.

Ați petrecut ani construind sisteme cu oameni în buclă la Yandex, înainte de a co-fonda Toloka în 2020. Care a fost momentul care v-a convins că acesta trebuie să devină o companie independentă, și cum a influențat această experiență viziunea dvs. asupra rolului Toloka în dezvoltarea IA?

La un moment dat, am realizat că Toloka a depășit compania sa de origine. Cercetători de IA din întreaga lume foloseau platforma, și am recunoscut că compania ar putea realiza mai mult ca entitate independentă. În consecință, Toloka a putut să se bazeze pe experiența cumulată a sute de echipe de IA care colectează date de antrenament pentru întregul spectru de soluții de IA — de la căutare web și asistenți vocali la chatbot-uri GenAI și agenți de IA. Am combinat apoi expertiza noastră în gestionarea efortului uman cu construirea și antrenarea agenților de IA pentru a crea noul nostru produs, Tendem.

Ați spus că adevărata perturbare dinainte nu va veni de la agenți complet autonomi. Ce v-a condus la concluzia că agenții hibrizi — care combină automatizarea IA cu judecata umană — sunt modelul care va câștiga în cele din urmă?

Deși cred că soluțiile numai IA în multe domenii vor atinge curând un nivel remarcabil de calitate pentru a satisface pe deplin nevoile clienților, va exista întotdeauna o coadă lungă de cazuri de utilizare pentru care modelele de bază nu vor fi niciodată optimizate. Aici este unde abordarea hibridă va depăși atât soluțiile numai IA, cât și cele numai umane, pentru viitorul previzibil. Am văzut același model care se repetă în mod constant de-a lungul ultimului deceniu: IA poate scala sarcini frumos, dar se luptă cu nuanțele, contextul și tipurile de apeluri de judecată care contează în setări de afaceri reale. Profesioniștii doresc viteză, dar au nevoie și de fiabilitate — agenții complet autonomi nu pot garanta acest lucru în prezent. Sistemele hibride câștigă pentru că rezolvă ambele părți ale ecuației. IA gestionează ceea ce este mai bun la ea: viteză, structură și repetabilitate. Expertiza umană umple golurile: ambiguitate, cazuri marginale și interpretare. Când combinați cele două în mod nativ, obțineți un flux de lucru care este atât rapid, cât și de încredere. Acesta este modelul pe care profesioniștii se vor baza în cele din urmă.

Ați menționat că IA se întrerupe pe ambiguitate și raționament multi-document. Care sunt tipurile de sarcini care dezvăluie aceste limitări cel mai clar?

Sarcinile pe termen lung — cele care necesită sintetizarea mai multor surse, reconcilierea informațiilor contradictorii sau interpretarea contextului, și care ar necesita ore sau chiar zile pentru a fi finalizate de către oameni — tind să expună limitele actuale ale IA. Exemple includ cercetarea de piață, analiza competitivă, rezumarea documentelor lungi, redactarea conținutului original din intrări mixte sau extragerea insight-urilor care se bazează pe nuanța umană în loc de recunoașterea pattern-ului. IA este excelentă la producerea unei prime versiuni. Dar în momentul în care o sarcină necesită prioritizare, judecată sau reconcilierea ambiguității, fiabilitatea scade brusc. Acolo este unde experții umani sunt esențiali.

Mulți profesioniști folosesc IA, dar încă nu au încredere deplină în ea. Cum reconstruiți încrederea în delegarea lucrului real către sisteme asistate de IA?

Încrederea se îmbunătățește atunci când oamenii nu mai trebuie să corecteze ieșirile IA. Abordarea noastră reconstruieste încrederea prin integrarea oamenilor în fluxul de lucru de la început, nu ca o cale de escaladare atunci când IA eșuează. Fiecare sarcină în Tendem trece printr-un manager de proiect IA care decide ce trebuie automatizat și ce necesită expertiză umană. După aceea, atât verificările automate, cât și controlul calității uman efectuează verificări pentru a asigura că ieșirea finală este exactă, completă și gata pentru afaceri. Pentru profesioniști, acest lucru înseamnă că pot delega lucrul și pot aștepta cu adevărat un rezultat verificat, nu un draft pe care trebuie să-l repare.

Există mecanisme care asigură că experții umani din buclă mențin o ieșire de înaltă calitate fără a încetini fluxul de lucru?

Două lucruri fac acest lucru posibil:

• Specializarea la scară. Experții din rețeaua Tendem sunt pre-selecționați, instruiți și asociați pe baza expertizei din domeniu. Ei nu sunt freelanceri generaliști care încearcă să se adapteze pe moment — ei sunt deja calificați pentru tipuri specifice de sarcini.
• Controlul calității stratificat și rutare inteligentă. IA gestionează pașii de bază, astfel încât experții umani se concentrează doar pe părțile care necesită judecată. Apoi, există un al doilea strat de control calității automate și verificare umană atunci când este necesar. Acest lucru menține oamenii implicați acolo unde adaugă cea mai mare valoare, nu acolo unde creează blocaje.

Rezultatul este viteza care rivalizează cu automatizarea, cu acuratețe care rivalizează cu revizia expertă.

În industrii care cer acuratețe și conformitate, cum pot sistemele hibride oferi verificabilitate și auditabilitate pe care afacerile le pot urma?

Sistemele hibride permit în mod inherent auditabilitatea, deoarece fiecare pas din fluxul de lucru este urmărit, atribuit și verificat din punct de vedere al calității. Știți care părți au fost automate, care au fost efectuate de experți verificați și care pași de verificare a calității au validat ieșirea. În industrii puternic reglementate, acest proces devine esențial. Nu mai depindeți de o decizie a unei cutii negre IA; aveți o verificabilă lanț de judecată, corecții și aprobări. Acesta este ceea ce face sistemele hibride potrivite pentru domenii în care acuratețea și conformitatea nu pot fi optionale.

Care categorii de muncă a cunoașterii se așteaptă să se mute la agenți hibrizi primii, și care vor fi cele mai lente în a adopta acest model?

În general, cred că abordarea hibridă este mult mai ușor de adoptat decât una numai IA, așa că ne așteptăm ca aproape orice domeniu să poată fi acoperit cu acest model — diferența va fi doar în proporția de IA versus implicare umană. Adoptatorii timpurii sunt rolurile în care viteza și acuratețea contează, dar lucrul este încă foarte repetitiv. Vedem deja o puternică tracțiune din partea consultanților, operațiunilor de marketing, cercetării și creării de conținut. Cele mai complexe (și probabil cele mai interesante) domenii de rezolvat sunt cele mai apropiate de lumea fizică, cum ar fi arhitectura și construcția. Dar văd și o cale tehnologică clară pentru a ajunge acolo.

În ce mod beneficiază organizațiile din punct de vedere operațional atunci când trec de la lucrul gestionat de freelanceri la agenți hibrizi?

Agenții hibrizi elimină două dintre cele mai mari ineficiențe în lucrul gestionat de freelanceri: supravegherea managementului și calitatea inconsistentă. Organizațiile și profesioniștii nu mai trebuie să recruteze, să selecteze, să instruiască, să gestioneze sau să corecteze freelanceri. Agentul hibrid gestionează orchestrarea fluxului de lucru în mod automat, atribuind combinația potrivită de IA și expertiză umană pentru fiecare pas. Acest lucru reduce timpul de întoarcere, standardizează calitatea ieșirii și escaladează lucrul fără a escalada numărul de angajați. Pe scurt: obțineți viteza automatizării cu fiabilitatea unei echipe de experți, dar fără a gestiona niciunul dintre ele.

Cum va afecta această schimbare economia liberă și piața muncii, odată ce sistemele hibride câștigă tracțiune pe scară largă?

Credem că va remodela economia liberă, nu o va înlocui. În loc de a-și petrece timpul pe sarcini de nivel scăzut și repetitive, freelancerii pot conecta sisteme hibride ca specialiști în domenii specifice. Lucrul devine mai structurat: de valoare mai mare, mai previzibil și mai stabil. În loc de a urmări proiecte inconsistente, experții pot contribui la scară prin platforme precum Tendem, unde abilitățile lor sunt potrivite cu sarcinile potrivite și susținute de sisteme IA care elimină muncile repetitive.

Cum arată “delegarea către IA” odată ce agenții hibrizi devin standard în munca digitală?

Delegarea va semăna mai mult cu predarea lucrului unei echipe capabile, decât cu utilizarea unui instrument. Veți descrie rezultatul dorit, iar agentul hibrid va descompune sarcina, va atribui sub-sarcini, va aplica combinația potrivită de IA și expertiză umană, va verifica rezultatele și va livra un produs finit — toate în câteva ore. Schimbarea va fi de la a folosi IA ca asistent de redactare la a avea încredere în IA ca manager de proiect care supraveghează întregul flux de lucru. Acesta este momentul în care are loc o delegare adevărată: atunci când profesioniștii pot avea încredere în sistem pentru a livra ieșirea finală, nu doar un punct de plecare.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorii care doresc să afle mai multe despre Toloka pot vizita Toloka.