Shadi Rostami, SVP de Inginerie la Amplitude – Seria de Interviuri

Shadi este SVP de Inginerie la liderul analizei digitale Amplitude. Ea este o lideră de tehnologie pasionată și experimentată, cu o experiență în construirea și gestionarea unor echipe de ingineri foarte eficiente. Înainte de a se alătura Amplitude, a fost VP de Inginerie la Palo Alto Networks (PANW ). Ea a inovat și a livrat mai multe linii de produse și servicii specializate în sisteme distribuite, calcul în cloud, big data, machine learning și securitate.

Amplitude este construit pe tehnologii de machine learning și inteligență artificială generativă moderne, care permit echipelor de produse să construiască produse mai inteligente, să învețe mai repede și să creeze cele mai bune experiențe digitale pentru clienții lor.

Ce v-a atras inițial la informatică și inginerie?

M-am născut în Iran și am urmat inițial o cale școlară care mi-ar fi permis o carieră în medicină, ceea ce era calea pe care tatăl meu voia să o urmez și ceea ce a făcut și fratele meu. La aproximativ un an și jumătate, am decis că nu este calea mea. În schimb, am urmat ingineria și am devenit prima fată din Iran care a participat la Olimpiada Internațională de Informatică (IOI) și am câștigat medalia de bronz, o competiție anuală pentru elevi de liceu din întreaga lume care concurează în matematică, fizică, informatică și chimie. Acest lucru m-a determinat să urmez ingineria la Universitatea Tehnică Sharif din Iran și mai târziu să obțin doctoratul în inginerie computerizată la Universitatea din Columbia Britanică, Canada. După aceea, am lucrat pentru startup-uri timp de câțiva ani și apoi am petrecut un deceniu la Palo Alto Networks, devenind în cele din urmă VP responsabilă pentru dezvoltare, QA, DevOps și știință a datelor. Acum cinci ani, m-am mutat la Amplitude ca SVP de Inginerie.

Puteți discuta despre filozofia de bază a Amplitude, potrivit căreia inteligența artificială ar trebui să ajute oamenii în îmbunătățirea muncii lor, în loc să-i înlocuiască?

Inteligența artificială transformă rapid aproape fiecare industrie, și odată cu această transformare vin întrebări despre modul în care companiile vor utiliza această tehnologie. Noi suntem foarte hotărâți să facem lucrurile corect. Această convingere ne-a condus să dezvoltăm filozofia noastră centrată pe client, care se bazează pe cinci principii de bază: (1) dezvoltare colaborativă și parteneriat de gândire, (2) guvernanță a datelor și protecția datelor utilizatorilor, (3) transparență, (4) confidențialitate, securitate și conformitate cu reglementările, și (5) alegerea și controlul clientului. Știm că aceste principii sunt esențiale pe măsură ce companiile adoptă și testează inteligența artificială și devin în cele din urmă cu adevărat orientate către date. În ceea ce ne privește, acest lucru înseamnă construirea unor instrumente de inteligență artificială care ajută oamenii să ajungă la insights mai repede. Atunci când sunt utilizate corect, aceste insights conduc la decizii mai rapide și mai bune care generează rezultate pozitive. Utilizarea inteligenței artificiale ca instrument pentru a completa inteligența și creativitatea umană este locul în care văd inteligența artificială având cel mai mare impact.

Puteți explica conceptul de “democrație a datelor” în contextul actual al afacerilor conduse de inteligența artificială?

“Democrația datelor este condusă de cunoașterea că echipele funcționează mai bine, mai rapid și mai eficient atunci când pot accesa insight-uri de date corecte la momentul potrivit. În mediul actual de afaceri condus de inteligență artificială, echipele nu-și pot permite să aștepte zile sau săptămâni pentru a obține date. Pentru a preveni acest lucru, companiile trebuie să-și împuternicească echipele pentru a utiliza datele într-un mod de auto-servire. Acest lucru nu înseamnă haos de date fără parametri. La sfârșitul zilei, datele proaste duc la o inteligență artificială proastă. Cu instrumentele și procesele corecte în loc, afacerile pot echilibra democratizarea datelor cu guvernanța datelor, permițând rezultate comerciale mai bune.”

Care sunt principalele schimbări culturale organizaționale pe care le considerați esențiale pentru a permite o adevărată “democrație a datelor” în era inteligenței artificiale?

Stabilirea unei adevărate democrații a datelor în cadrul organizației dvs. începe cu două schimbări culturale fundamentale: oferirea instrumentelor corecte și accesibile și desfășurarea eforturilor la nivelul întregii organizații pentru alfabetizarea datelor. Acest lucru înseamnă adoptarea instrumentelor de auto-servire care permit membrilor non-tehnici ai echipelor, cum ar fi echipele de marketing sau de succes al clienților, să nu numai să acceseze date, ci și să le analizeze și să ia măsuri pe baza lor. Cred că analiza de date de auto-servire poate și ar trebui să alimenteze colaborarea între echipe, să inspire curiozitatea și explorarea, să scaleze alfabetizarea datelor și să pună accentul pe acțiune și impact. De asemenea, este important să se desfășoare eforturi comune între echipa centrală de date și echipele de afaceri pentru a asigura guvernanța continuă a datelor și pentru a preveni degradarea calității datelor în timp.

În experiența dvs., care sunt cele mai semnificative provocări cu care se confruntă organizațiile în realizarea democratizării datelor și cum pot ele să depășească aceste obstacole?

În trecut, companiile au încercat să centralizeze datele într-o singură echipă de experți, lăsând restul organizației să depindă de această echipă pentru a furniza analize și insight-uri cheie care ar putea fi critice pentru operațiunile și procesele de luare a deciziilor zilnice. În timp ce democratizarea accesului la date este esențială pentru rezolvarea acestui blocaj, ea poate fi și o provocare. Atunci când vorbesc cu liderii datelor despre operaționalizarea auto-servirii, este clar că există un spectru. La un capăt, aveți instrumente cu configurare joasă pentru echipe non-tehnice și de afaceri. În cele din urmă, aceste instrumente nu oferă profunzimea și amploarea răspunsurilor de care au nevoie aceste echipe. La celălalt capăt, aveți instrumente mai tehnice pentru echipe mai tehnice. Sunt mult mai flexibile în ceea ce privește analiza, dar sunt lente și, probabil, foarte puțini oameni pot chiar să le utilizeze. Ne referim la aceste instrumente ca fiind “o coadă de date” … sunteți mereu în așteptare pentru răspunsuri. Echipele au nevoie de o soluție în mijloc. Gândiți-vă la soluții care încurajează, nu inhibă, explorarea și experimentarea. Cu instrumentarea și educația corespunzătoare a echipelor, companiile pot traversa mai ușor lacuna democratizării datelor.

Cât de crucială este alfabetizarea datelor în procesul de democratizare a datelor și care sunt pașii pe care companiile ar trebui să-i ia pentru a îmbunătăți această alfabetizare în rândul angajaților lor?

Crearea unui mediu de democratizare a datelor în cadrul echipelor dvs. este o provocare culturală care necesită educație și angajament la nivelul întregii companii. În experiența mea de a preda procese de date membrilor non-tehnici, cel mai bun mod de a dezvolta aceste abilități este printr-o combinație de training și învățare practică. Recomand dezvoltarea unui program de training cuprinzător pentru a asigura că angajații se simt confortabil și încrezători în insight-urile pe care le extrag din datele lor. Asigurați-vă că utilizați un instrument care nu împiedică utilizatorii non-tehnici: de exemplu, orice instrument care necesită cunoașterea SQL-ului ar marginaliza persoanele fără expertiză în programare. De acolo, oferiți oportunități angajaților să se implice și să înceapă să experimenteze cu datele. În cele din urmă, implementați un instrument care favorizează explorarea și colaborarea. Cu cât mai puțini oameni lucrează în mod izolat, cu atât mai mult pot face schimb de idei și pot ajunge la insight-uri mai revelatoare. Dacă sunteți un profesionist în date care predați unui membru non-tehnic, rețineți că ați petrecut ani învățând cum să obțineți și să utilizați date, deci gândiți-vă diferit despre ele decât utilizatorul casual. Fiți deschiși să predați altora, în loc să faceți totul singuri. Altfel, nu veți avea niciodată timp liber să faceți altceva decât să răspundeți la întrebările oamenilor.

Cum ar trebui companiile să-și adapteze strategiile pentru a rămâne înainte în gestionarea și utilizarea datelor, având în vedere evoluția rapidă a instrumentelor de date și a tehnologiilor de inteligență artificială generativă?

Guvernanța datelor este una dintre principalele provocări cu care se confruntă companiile și este ceva pe care fiecare organizație trebuie să-l rezolve pentru a permite experiențe semnificative de date și inteligență artificială. Inteligența artificială este la fel de bună pe cât sunt de bune datele care o alimentează, iar datele curate duc la insight-uri mai impactante, utilizatori mai fericiți și creștere a afacerii. În acest fel, companiile trebuie să fie proactive în ceea ce privește curățarea și taxonomia datelor și există oportunități de a utiliza inteligența artificială generativă pentru a gestiona guvernanța și calitatea inteligenței artificiale. De exemplu, la Amplitude, am lansat produsul nostru Data Assistant bazat pe inteligență artificială anul trecut, care oferă recomandări inteligente și automatizare pentru a face guvernanța datelor să fie fără efort și să ajute utilizatorii să preia controlul asupra eforturilor de calitate a datelor.

Cum ajută Amplitude companiile să înțeleagă mai bine parcursul clientului?

Construirea unor produse și experiențe digitale de calitate este dificilă, mai ales în peisajul competitiv actual. Astăzi, multe companii nu știu încă pentru cine construiesc sau ce doresc clienții lor. Amplitude ajută afacerile să răspundă la întrebări precum: “Ce iubesc clienții noștri? Unde se blochează? Ce îi face să revină?” prin insight-uri cantitative și calitative. Platforma noastră ajută afacerile să înțeleagă mai bine parcursul clientului de la capăt la capăt, aducând date care pot conduce ciclul de achiziție, monetizare și retenție a clienților. Astăzi, peste 2.700 de clienți, inclusiv mărci de top precum Atlassian (TEAM ), NBC Universal și Under Armour (UAA ), utilizează Amplitude pentru a construi produse mai bune.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Amplitude li se recomandă să viziteze Amplitude.