Ассаф Эловик, руководитель отдела ИИ в monday.com – Интервью

Вы возглавляли усилия по ИИ в некоторых из самых динамичных компаний в технологической отрасли, включая Wix и теперь monday.com—что первым привлекло вас лично к задаче создания интеллектуальных систем?

Мое путешествие в область ИИ началось во время бума чат-ботов в 2015 году. У меня была взаимодействие с ботом ИИ, который мог по-настоящему понимать намерения; это казалось магией. Это не было просто новинкой; это решало реальные проблемы, такие как бронирование встреч и ответы на сложные вопросы. Этот момент зажег мое любопытство о том, как работают эти системы.

Что действительно меня привлекло, было осознание того, насколько доступным стал ИИ. Некоторые инструменты и API сделали возможным для разработчиков создавать мощные приложения без необходимости иметь степень PhD в машинном обучении. Бесконечные возможности были волнующими, и я знал, что хочу внести свой вклад в эту трансформацию. С тех пор я посвятил себя созданию продуктов ИИ, которые решают реальные проблемы и улучшают жизнь людей.

Задача создания интеллектуальных систем привлекает меня, потому что она находится на пересечении творчества и передовой технологии. Каждый проект похож на решение новой головоломки; вам нужно понимать не только технические возможности, но и то, как люди действительно работают и что им нужно.

До того, как присоединиться к monday.com, вы создали открытые инструменты, такие как GPT Researcher, которые нашли отклик у разработчиков и исследователей. Как эти опыт, полученные в результате работы с сообществом, повлияли на ваш подход к созданию продуктов ИИ для предприятий?

Опыт работы с открытым исходным кодом научил меня бесценными уроками о создании продуктов, отвечающих реальным потребностям пользователей, а не теоретическим. Когда вы строите в открытом доступе, вы получаете немедленную, нефильтрованную обратную связь от разработчиков, которые действительно пытаются решить проблемы. Это научило меня сосредотачиваться на практической полезности, а не на впечатляющих демонстрациях.

Работа с сообществом также подчеркнула важность того, чтобы сделать ИИ доступным. Многие разработчики, использующие эти инструменты, не были специалистами в области ИИ; они строили приложения и нуждались в надежных и простых в интеграции возможностях ИИ. Этот опыт напрямую влияет на то, как мы подходим к созданию блоков ИИ в monday.com: делая мощные возможности ИИ доступными для неквалифицированных клиентов через интуитивно понятные интерфейсы.

Ранее в этом году monday.com представила смелое новое видение ИИ с тремя столпами: блоками ИИ, усилителями продукта и цифровой рабочей силой. Как появилась эта структура, и какую нишу на рынке вы пытаетесь заполнить?

Наше видение ИИ возникло из наблюдения за фундаментальной проблемой: организации всех размеров хотят использовать ИИ, но большинство решений требуют значительного технического опыта или слишком жестких для разнообразных бизнес-потребностей. Мы увидели, что люди не ищут просто еще одного помощника ИИ; они нуждаются в ИИ, который может без проблем интегрироваться в их существующие рабочие процессы и адаптироваться к их конкретным процессам. Наконец, мы сейчас фокусируемся на том, чтобы помочь людям выполнять работу с помощью ИИ, смещая фокус от управления работой к ее выполнению для наших клиентов.

Ниша, которую мы заполняем, находится между простыми инструментами ИИ и сложными решениями для предприятий. Многие бизнесы попадают в среднюю зону, где им нужно больше, чем базовая автоматизация, но они не могут оправдать или внедрить тяжелые системы ИИ. Наш подход с тремя столпами дает организациям гибкость, чтобы начать просто с блоков, улучшить свои продукты с помощью усилителей, и в конечном итоге построить сложные цифровые рабочие силы.

С момента запуска мы добились значительного роста по всем вертикалям с существенным ростом принятия и платных пользователей.

Мы также представили продукты “вайб-коды”, которые направлены на нашу миссию по демократизации программного обеспечения. С последними достижениями в области ИИ никогда не было проще строить полноценные приложения с помощью простого естественного языка. Наши последние продукты, такие как monday vibe и magic, могут позволить любому неквалифицированному пользователю использовать экосистему monday для создания настраиваемых приложений для работы.

Можете ли вы рассказать, как работают блоки ИИ на практике? Какой кривая обучения для неквалифицированных пользователей, пытающихся интегрировать эти инструменты в свои ежедневные рабочие процессы?

Блоки ИИ предназначены для того, чтобы быть такими же интуитивными, как строительные блоки – отсюда и название. На практике пользователь может перетянуть блок “извлечь сроки” в свой рабочий процесс управления проектами или добавить блок “суммировать заметки встречи” в свой еженедельный обзор. Блоки обрабатывают сложность ИИ за кулисами, представляя клиентам простые и знакомые интерфейсы.

Кривая обучения намеренно минимальна. Мы видели, как команды успешно реализуют блоки ИИ в течение своей первой сессии. Например, команда маркетинга может создать рабочий процесс, в котором упоминания в социальных сетях автоматически анализируются на предмет настроений и извлекаются ключевые темы, все без написания одной строки кода.

Ключевое понимание заключается в том, что людям не нужно понимать, как работает ИИ, чтобы извлечь из него пользу. Им просто нужно понимать свои собственные процессы достаточно хорошо, чтобы определить, где автоматизация будет полезна. Мы спроектировали блоки так, чтобы они соответствовали моделям мышления, которые люди уже имеют о своих рабочих процессах.

Вы недавно запустили набор инструментов, работающих на основе ИИ, включая monday magic, monday vibe и monday sidekick. Что отличает эти продукты от традиционных помощников или ко-пилотов, и какую роль вы представляете им в различных отраслях?

Наши последние релизы представляют собой комплексный подход к ИИ на рабочем месте, который выходит за рамки традиционных помощников. Каждая возможность служит конкретной цели, работая вместе как интегрированная экосистема, которая фундаментально меняет, как команды работают, укрепляя наш сдвиг от управления работой к выполнению работы для наших клиентов.

monday magic приносит интеллектуальную автоматизацию в рабочие процессы, используя ИИ для прогнозирования потребностей и автоматизации сложных процессов до того, как пользователи даже осознают, что им это нужно. monday vibe является платформой “вайб-кода”, которая позволяет любому создавать безопасные, настраиваемые бизнес-приложения, адаптированные к точным потребностям их команды. И monday sidekick служит вашим контекстным компаньоном ИИ, понимающим ваши конкретные рабочие модели и предоставляющим активную помощь, адаптированную к вашей роли и обязанностям.

Вместе эти возможности перемещают наших клиентов за пределы простого управления и отслеживания работы к ее более интеллектуальному выполнению. Вместо того, чтобы просто организовывать задачи и отслеживать прогресс, команды теперь могут полагаться на ИИ, чтобы оптимизировать производительность, предвидеть проблемы и принимать действия автоматически. Этот сдвиг от пассивного управления к активному выполнению является трансформирующим; это означает меньше времени, потраченного на административные задачи, и больше времени, сосредоточенного на высокоэффективной работе, которая приносит результаты.

Что отличает эти продукты от традиционных помощников, так это их глубокая интеграция с реальным контекстом работы и их фокус на активной, а не реактивной поддержке. В то время как большинство помощников ИИ ждут, пока вы зададите вопросы, наша серия наблюдает за закономерностями, предвидит потребности и принимает действия в рамках ваших установленных рабочих процессов и разрешений.

monday.com подчеркивает объяснимость и опыт пользователя, а не просто сырую производительность модели. Что это выглядит как за кулисами, и как вы балансируете прозрачность с мощностью?

Объяснимость является фундаментальной для построения доверия, особенно в среде предприятия, где решения имеют реальные последствия. За кулисами мы инвестируем много в то, чтобы сделать наше ИИ прозрачным. Когда наш анализатор рисков выделяет потенциальную задержку проекта, он не просто поднимает сигнал тревоги; он показывает точно, какие факторы способствовали этому оценке, и насколько уверен он в прогнозе.

Этот фокус возник из опыта. Ранние системы ИИ часто казались черными ящиками, что делало клиентов неохотными полагаться на них для важных решений. Мы узнали, что клиентам нужно понимать не только то, что предлагает ИИ, но и почему он делает это предложение.

Баланс между прозрачностью и мощностью заключается в слоистом раскрытии. Мы предоставляем немедленные, действенные идеи на поверхности, но клиенты могут углубиться, чтобы увидеть подробное рассуждение, когда им это нужно. Этот подход строит доверие, сохраняя при этом удобство использования – клиенты больше доверяют системе, когда понимают ее, что парадоксально делает их более готовыми использовать ее полные возможности.

С более чем 46 миллионами действий ИИ, выполненных на платформе, какие есть самые удивительные или творческие способы, которыми клиенты использовали ИИ?

Креативность наших клиентов постоянно удивляет меня. Мы видели, как планировщик свадьбы использовал блоки ИИ, чтобы автоматически категоризировать ответы поставщиков и извлечь ключевые детали, такие как даты доступности. Команда исследователей создала рабочий процесс, который анализирует академические статьи и автоматически заполняет базу данных ключевыми выводами и методологическими заметками.

Одним из особенно творческих случаев использования было ресторан, который использовал наш ИИ для анализа обратной связи клиентов на различных местах и автоматического выделения потенциальных проблем безопасности продуктов, обнаруживая закономерности в жалобах. Они фактически создали систему раннего предупреждения об операционных проблемах.

Что удивительно, так это то, как клиенты объединяют простые блоки в сложных способах. Они не просто автоматизируют отдельные задачи; они перестраивают целые процессы вокруг возможностей ИИ, которые мы не явно проектировали для их конкретного использования.

Вы также служите скаутом для Sequoia Capital, инвестируя в стартапы на ранней стадии, работающие в области ИИ. С этой точки зрения, какие распространенные ошибки совершают основатели, строящие продукты, основанные на ИИ?

Самая распространенная ошибка, которую я вижу, заключается в том, что основатели увлекаются техническими возможностями ИИ, не глубоко понимая реальных потребностей пользователей и их рабочих процессов. Они строят впечатляющие демонстрации, которые демонстрируют возможности ИИ, но не решают реальные проблемы так, как люди действительно работают.

Другой частой проблемой является обещание слишком большого уровня автономности ИИ слишком рано. Многие основатели хотят построить полностью автономные системы, когда клиентам на самом деле нужны инструменты, которые дополняют их возможности. Люди хотят, чтобы ИИ усиливал их возможности, а не заменял их суждение, особенно в высокорисковых бизнес-решениях.

Существует также тенденция недооценивать важность доверия и объяснимости. Основатели часто фокусируются на метриках точности, но пренебрегают опытом пользователя при работе с неопределенностью и ошибками. В контексте предприятия, особенно, клиентам нужно понимать, когда и почему доверять рекомендациям ИИ.

Наконец, многие стартапы, работающие на основе ИИ, борются с распространением. Иметь отличную технологию ИИ недостаточно; вам нужно понимать, как интегрировать ее в существующие рабочие процессы и продемонстрировать четкую отдачу от инвестиций для лиц, принимающих решения, которые могут быть скептичны по отношению к ажиотажу вокруг ИИ.

Как вы думаете, агенты ИИ будут эволюционировать в течение следующих нескольких лет – станут ли они более автономными, более специализированными или чем-то совершенно другим?

Мы увидим, как агенты ИИ будут эволюционировать в сторону контекстного сотрудничества, а не чистой автономии. Будущее не за полностью автономными агентами, принимающими независимые решения, а за агентами, которые глубоко понимают контекст и могут предпринимать соответствующие действия на основе ситуации и предпочтений пользователя.

Мы движемся в сторону агентов, которые могут обрабатывать рутины самостоятельно, а сложные или неоднозначные ситуации без проблем передают людям. Для этого требуется глубокое понимание контекста, оценки рисков и намерений пользователя, возможности, которые быстро улучшаются.

Я также ожидаю значительной эволюции в координации между несколькими агентами. Вместо монолитных помощников ИИ мы увидим специализированные агенты, которые сотрудничают друг с другом и с людьми в динамических командах. Ваш исследовательский агент может работать с вашим агентом планирования и вашим коммуникационным агентом, чтобы координировать сложный запуск проекта.

Ключевая эволюция будет в интерфейсе человека и ИИ. Агенты станут лучше в общении своих рассуждений, выражении неопределенности и адаптации к индивидуальным рабочим стилям. Цель – безшовное сотрудничество, где границы между вкладом человека и ИИ становятся менее важными, чем коллективный результат.

Внутри компании, как вы структурируете сотрудничество между вашими командами ИИ, продукта, дизайна и GTM, чтобы обеспечить, что ИИ без проблем встроен в опыт пользователя?

Успешное развитие продуктов ИИ требует разрушения традиционных барьеров и создания общего языка вокруг возможностей и ограничений ИИ, который все могут использовать, от инженеров до дизайнеров и маркетологов.

Наш процесс начинается с межфункциональных сессий открытия, где мы исследуем проблемы пользователей вместе, прежде чем обсуждать технические решения. Это предотвращает распространенную ошибку – начинать с возможностей ИИ и затем искать проблемы, которые можно решить.

Мы также много инвестируем в прототипирование и тестирование пользователей на протяжении всего процесса разработки. Команды дизайна и продукта работают в тесном сотрудничестве с инженерами ИИ, чтобы понять, что возможно, а команды ИИ учатся о реальных ограничениях пользователей и их предпочтениях. Это двустороннее обучение является важным для создания функций ИИ, которые кажутся естественными, а не прикрепленными.

С точки зрения GTM наши команды встроены в процесс разработки с первого дня. Они помогают нам понять не только то, чего хотят клиенты, но и то, как они думают об ИИ, какие у них есть проблемы и как они предпочитают учиться о новых возможностях. Этот взгляд напрямую влияет как на дизайн продукта, так и на техническую реализацию.

Наконец, как человек, который соединяет открытый исходный код, ИИ для предприятий и VC, где, по вашему мнению, произойдет следующий большой прорыв в области ИИ – в инструментах, инфраструктуре или чем-то, чего мы еще не рассматриваем?

Следующий прорыв, вероятно, произойдет на пересечении интерфейсов сотрудничества между человеком и ИИ. Мы добились значительного прогресса в возможностях моделей, но мы все еще находимся на ранней стадии понимания того, как люди и системы ИИ могут работать вместе наиболее эффективно.

Прорыв не будет заключаться в том, чтобы сделать ИИ более автономным, а в том, чтобы сделать сотрудничество между человеком и ИИ более плавным и естественным. Это включает в себя достижения в том, как системы ИИ общаются неопределенность, как они адаптируются к индивидуальным рабочим стилям и как они координируют действия с несколькими людьми и другими системами ИИ одновременно.

С точки зрения инфраструктуры я слежу за разработками в области ИИ в реальном времени, который может понять и действовать на основе динамических потоков информации. Способность строить системы ИИ, которые сохраняют контекст в течение длительного времени и нескольких типов взаимодействия, позволит создать совершенно новые категории приложений.

Но честно говоря, самые интересные прорывы могут прийти из неожиданных направлений. Как и трансформеры возникли из механизмов внимания в нейронном машинном переводе, следующий значительный шаг может прийти от решения, казалось бы, узкой проблемы, которая имеет широкое применение. Ключом является сохранение того же любопытного мышления и открытость к возможностям, которые мы еще не представили.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить monday.com.