Эд Кислинг, главный офицер по искусственному интеллекту, Progress Software – Серия интервью

Эд Кислинг, главный офицер по искусственному интеллекту, Progress Software, привносит более 30 лет опыта технологического лидерства в свою роль, где он курирует и продвигает стратегию искусственного интеллекта компании и интегрирует искусственный интеллект во весь портфель продуктов.

Ранее Кислинг занимал должность старшего вице-президента по инженерии для управления инфраструктурой в Progress, где он возглавлял инновационные усилия и повышал операционную эффективность. Он также занимал исполнительные инженерные должности в Vecna Technologies, где он руководил DevOps, IT, аналитикой и поддержкой, и более 17 лет занимал руководящие инженерные должности в Pegasystems

Progress Software (PRGS ) является ведущим поставщиком инструментов для разработки инфраструктуры и приложений, с растущим вниманием к внедрению искусственного интеллекта во всей экосистеме платформы. Усилия компании по искусственному интеллекту охватывают мониторинг инфраструктуры, автоматизацию контента, семантический поиск и ответственный генеративный искусственный интеллект. Интегрируя искусственный интеллект в продукты, такие как Sitefinity, Flowmon и Semaphore, Progress помогает бизнесу ускорять разработку, оптимизировать операции и улучшать принятие решений с помощью контекстно-зависимой, интеллектуальной автоматизации.

У вас была карьера, охватывающая десятилетия, в руководстве инженерными и инфраструктурными командами в крупных организациях, таких как Pegasystems, Vecna Technologies и теперь Progress Software. Что изначально привлекло вас к пересечению программной инженерии и трансформации предприятия – и как этот путь эволюционировал в вашу текущую роль лидерства в области искусственного интеллекта?

На протяжении всей своей карьеры я был увлечен различными подходами к управлению для выполнения задач. У каждого из них есть свои плюсы и минусы, но я всегда считал, что лучший процесс будет заключаться в том, чтобы предоставить информацию людям,closest к работе, и затем дать им автономию, необходимую для принятия решений в режиме реального времени. Это было одним из столпов, которыми я руководствовался при управлении как крупными, так и небольшими организациями.

Этот подход применим ко всем функциональным областям, но я особенно привлечен к инженерии, где разработчики просто хотят сосредоточиться на своей работе и иметь минимальные перебои.

Искусственный интеллект является одним из лучших рычагов для реализации этой идеи. Это настоящая демократизация знаний, позволяющая людям действительно взять на себя ответственность за свои идеи и работу и стимулировать результаты более систематическим образом. Я увлечен тем, чтобы дать команде Progress возможность воспользоваться искусственным интеллектом, чтобы сделать их работу проще, и я также стремлюсь выяснить, как мы можем использовать это в нашем портфеле продуктов, чтобы создать еще большую ценность для наших клиентов.

До того, как стать главным офицером по искусственному интеллекту, вы возглавляли инженерию для критических продуктов Progress, таких как WhatsUp Gold, Flowmon и Chef. Какие уроки из управления инфраструктурой и операционной масштабируемостью информируют ваш подход к внедрению искусственного интеллекта во весь портфель продуктов?

Ключ к любому успешному внедрению искусственного интеллекта заключается в высококачественных данных. Более полные данные позволяют получить лучшие идеи и действия для ваших клиентов и позволяют нам как поставщику создать лучшие впечатления для них. У нас есть постоянная инициатива в Progress, чтобы связать возможности мониторинга наших продуктов Loadmaster, Flowmon и WhatsUp Gold вместе, чтобы получить более целостные идеи об окружении клиента.

Мы считаем, что есть интересная возможность с Progress Chef, чтобы сделать изменения в окружении клиента на основе событий. Искусственный интеллект действительно позволяет нам ускорить эту работу, не только в нашей способности вносить новые возможности на рынок быстро, но и выделяя действенные элементы для операционной команды сегодня и для агентов искусственного интеллекта в будущем.

В Progress вы подчеркиваете создание “безопасных пространств для обучения искусственного интеллекта”, которые позволяют экспериментировать без страха. Как вы балансируете между стимулированием инноваций и поддержанием ответственного управления искусственным интеллектом в таких средах?

На стороне разработки у нас есть прочные конвейеры и стандарты кодирования, которые были усовершенствованы в некоторых случаях за десятилетия, и у нас есть человек в цикле, чтобы просмотреть все изменения. Важно, чтобы мы использовали эту возможность, чтобы повысить, а не понизить, наши стандарты в отношении качества и полноты кода, и в некоторых случаях искусственный интеллект позволяет нам еще больше сместить фокус влево с улучшенной безопасностью и обзором кода.

У нас есть регулярные хакатоны по искусственному интеллекту внутри продуктов, чтобы придумать новые идеи продуктов и способы помочь автоматизировать или оптимизировать наши продукты. У нас есть формальный процесс, который продукты должны пройти, если они хотят продвинуть любую из этих идей в производство, где мы явно проверяем функцию на этические и комплаенс-риски, среди прочего, с лидерами из всей организации.

Многие проекты по искусственному интеллекту в корпоративной среде никогда не выходят за рамки фазы доказательства концепции. Из вашего опыта, какие являются наиболее распространенными барьерами для внедрения искусственного интеллекта – и как вы помогаете клиентам Progress преодолевать их?

Существует разрыв между гипотезой и реальностью в отношении того, что можно практически реализовать в корпоративной среде в отношении искусственного интеллекта. Ограничители здесь аналогичны любым новым технологиям; вам нужно быть прагматичным в отношении понимания риска, объема и выгод – и затем спроектировать небольшие эксперименты, которые вы можете безопасно развернуть, чтобы получить опыт и данные, необходимые для дальнейшей итерации.

Итак, это подход, который мы принимаем в Progress прямо сейчас, выявляя высокоценные, низкорисковые, человеко-ориентированные решения, которые клиенты могут испытать, чтобы построить доверие и затем построить на этом. Доверие является критическим здесь, потому что мы хотим безопасно доказать нашу ценностную пропозицию, поскольку наше программное обеспечение является центральным для многих бизнесов наших клиентов.

Вы вели инициативы по аналитике, DevOps и облачной архитектуре. Как эти дисциплины интегрируются с современными развертываниями искусственного интеллекта, и где вы видите наиболее интересное слияние?

Самый большой прогресс здесь заключается в святом Граале мониторинга реальных событий и действий, которые теперь возможны благодаря искусственному интеллекту. Проблема с любым набором данных заключается в получении действенных элементов или тенденций, особенно в сегодняшней среде, где вы можете иметь несколько систем, которые предоставляют информацию. Это очень сложно и требует много времени, чтобы отфильтровать эти сообщения, чтобы выяснить, что вам нужно сделать дальше. Мы вступаем в новый мир, где система сможет динамически предоставить эти идеи для вас, и вы просто сможете спросить в естественном языке информацию, которую вам нужно.

Вы выступаете за основание искусственного интеллекта на бизнес-логике, а не на гипотезе. Можете ли вы поделиться примером того, как выравнивание разработки искусственного интеллекта с измеримыми бизнес-результатами привело к реальному успеху – либо в Progress, либо в ваших предыдущих ролях?

В Progress мы отдаем приоритет бизнес-ценности над гипотезой искусственного интеллекта, фокусируясь на измеримых результатах, которые напрямую влияют на дно клиентов.

Один пример – наш подход с интеграцией искусственного интеллекта Progress Sitefinity. Вместо того, чтобы добавлять функции искусственного интеллекта ради их наличия, мы определили конкретные болевые точки, с которыми сталкиваются наши клиенты, и разработали целевые возможности искусственного интеллекта, чтобы решить эти проблемы, включая интеллектуальную оптимизацию контента, анализ производительности, управляемый искусственным интеллектом, и автоматический поиск медиа. С последними возможностями искусственного интеллекта в Sitefinity 15.3 маркетологи, разработчики и команды контента могут создавать цифровые впечатления, которые позволят им конкурировать и выигрывать в мире, управляемом искусственным интеллектом.

Другой пример – наша платформа Progress Flowmon. Оснащенная искусственным интеллектом, Flowmon действует как всегда включенный аналитик кибербезопасности, способный извлекать и суммировать только наиболее важные события и результаты, предоставляя контекстуализированное понимание инцидентов и ключевых идей о динамике любой ситуации безопасности в сложных гибридных средах. С помощью мониторинга сети Flowmon команды безопасности могут сосредоточиться на реальных угрозах, вместо того, чтобы просеивать шум, улучшая их время реагирования и снижая риск пропуска критических инцидентов в сложных гибридных средах.

С Progress, обслуживающим сотни тысяч глобальных клиентов, как вы обеспечиваете, чтобы ваша стратегия искусственного интеллекта масштабировалась ответственно во всей большой и разнообразной экосистеме разработчиков и предприятий?

Мы хотим, чтобы клиенты имели доступ к лучшей технологии, чтобы сделать их успешными и позволить им получить максимальную ценность из наших продуктов. Progress имеет несколько продуктов, каждый из которых использует искусственный интеллект, чтобы принести инновационные решения на рынок. Одним из наших преимуществ является то, что мы можем взять эти знания, стандартизировать их и сделать их доступными для других продуктов в портфеле, чтобы еще больше ускорить их возможности. В своей основе такие концепции, как семантика, обработка документов и суммирование, наблюдаемость и обнаружение аномалий, могут быть использованы во нескольких продуктах.

Вы внесли вклад в программы наставничества в MIT и Университете Нью-Гэмпшира. Какие навыки или образ мышления, по вашему мнению, следующее поколение лидеров искусственного интеллекта должно развить, чтобы создавать как этические, так и эффективные решения?

Что-то, что я пытаюсь привить в студентах, которых я наставляю, – это концепция и ценность “обучения, как учиться”. Можете ли они взять сложный проект, который они завершили, ассимилировать знания и затем абстрагировать их, чтобы применить их к проблемному пространству, которое они никогда не видели раньше? Чем больше вы можете сделать это, тем больше это становится суперсилой, где вы строите уверенность, что независимо от проблемы, с которой вы столкнетесь, вы знаете, что у вас есть инструментарий для успеха, чтобы разбить его и добиться успеха. Этот навык позволит студентам ориентироваться в сдвигах технологий.

Но помимо этого, мы хотим, чтобы студенты были любопытными, имели научный подход и находили работу, которую они страстно любят. Если вы действительно заботитесь о своей работе и гордитесь ею, этические и эффективные аспекты часто естественно следуют – при условии, что ваша организация устанавливает правильные ограничители, чтобы руководить этим процессом.
 
Progress включал искусственный интеллект в свои продукты на протяжении многих лет. Какие недавние достижения или сдвиги в ландшафте искусственного интеллекта, по вашему мнению, наконец сделали масштабируемое внедрение искусственного интеллекта более осуществимым, чем когда-либо?

Очевидно, что технология улучшилась значительно, и она стала намного более доступной. Вам больше не нужно строить или обучать модели, чтобы получить ценность из модели крупного языкового моделирования или иметь команду специалистов по данным, чтобы оптимизировать алгоритмы.

Но практически я думаю, что это начинается с осведомленности – OpenAI/ChatGPT поставили искусственный интеллект в центр внимания и сделали его доступным для всех. Эта повсеместная доступность строит доверие с людьми в отношении того, что возможно, и типов проблем, которые искусственный интеллект может решить. Неизбежно, это приводит к большей уверенности для тех, кто строит решения, которые могут решить реальные проблемы, а также для конечных пользователей этих решений.

Оглядываясь вперед, как вы представляете себе эволюцию роли главного офицера по искусственному интеллекту, когда искусственный интеллект становится более глубоко встроен в ДНК организации? Будет ли это оставаться отдельной ролью или станет основной компетенцией, ожидаемой от всех руководителей уровня С?

Я считаю, что искусственный интеллект должен стать основной компетенцией всех сотрудников, а не только лидеров организации, для того, чтобы организации процветали. Это то, что мы стимулируем в Progress и работаем над тем, чтобы дать нашим командам возможность участвовать в этой трансформации. На самом деле, я думаю, что это часть секретного соуса – вместе с отличными продуктами, клиентами и партнерами – что действительно будет стимулировать принятие и инновации. Я считаю, что организации, которые это поймут, станут новыми лидерами в своей отрасли. Моя работа заключается в том, чтобы помочь обеспечить, что это произойдет и что мы выровнены с правильными отраслевыми тенденциями, которые сделают нас успешными.

Спасибо за отличный интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Progress Software.