Ник Шиптан, технический директор Bazaarvoice – серия интервью

Ник ШифтанТехнический директор Bazaarvoice, опытный технологический лидер и предприниматель, чья карьера насчитывает два десятилетия создания и масштабирования корпоративного программного обеспечения и коммерческих платформ. Он наиболее известен как соучредитель и технический директор Curalate, новаторской компании в сфере социальной коммерции, которую он помог развить за почти десять лет до более чем 20 миллионов долларов годового дохода до ее приобретения компанией Bazaarvoice в 2020 году. Ранее он основал и возглавлял разработку продуктов в Parkio, занимаясь созданием корпоративного программного обеспечения для транспортных и парковочных систем, а свою профессиональную карьеру начал в Microsoft, где работал над Outlook Mobile для Windows Mobile. После приобретения то, что изначально предполагалось как короткий переход, превратилось в долгосрочную должность, поскольку он продолжал масштабировать бизнес, кульминацией чего стало его назначение на должность технического директора, где он сосредоточен на развитии поиска продуктов на основе искусственного интеллекта, основанного на доверии и достоверных данных о потребителях.

Bazaarvoice Это ведущая в отрасли SaaS-платформа, которая позволяет брендам и розничным продавцам собирать, управлять и использовать подлинный пользовательский контент, такой как рейтинги, отзывы, фотографии и видео, на протяжении всего процесса цифровой покупки. Работая в глобальном масштабе, компания помогает более чем миллиарду покупателей ежемесячно принимать обоснованные решения о покупке, распространяя проверенный контент по обширной сети брендов и розничных точек, ставя прозрачность, доверие и основанную на данных коммерцию в центр онлайн-опыта.

Как вы применяете методы генеративного ИИ и LLM для усиления сигналов достоверности отзывов, модерации и доверия без ущерба для производительности при высоких нагрузках?

Мы используем ИИ для выявления сигналов и закономерностей, а не для замены человеческого суждения. Модели LLM помогают быстро обнаруживать аномальную активность или потенциально недостоверный контент, но цель всегда состоит в сохранении доверия. Интегрируя эти модели в конвейеры офлайн-проверки и отделяя их от путей обработки запросов в реальном времени, мы поддерживаем производительность даже при резком увеличении объемов запросов. В результате получаются интеллектуальные и масштабируемые системы модерации и проверки подлинности.

Многие ритейлеры вкладывают значительные средства в надежность кассовых систем, но часто упускают из виду сложность поддержания надежной системы отзывов. Какие скрытые риски в инфраструктуре отзывов и рейтингов, по вашему мнению, заслуживают такого же стратегического внимания, как и платежи?

Рейтинги и отзывы всегда играли решающую роль в принятии решений, но это особенно актуально в мире покупок, поддерживаемых искусственным интеллектом. ИИ-агенты будут в значительной степени опираться на сигналы доверия – в частности, в виде рейтингов и отзывов – при формировании рекомендаций по покупкам. Задержки, отсутствие данных или вопиющая недостоверность напрямую повлияют на доверие потребителей. Эти системы сложны; необходимо относиться к ним с той же тщательностью, что и к системам оформления заказа, чтобы избежать потери конверсии и долгосрочного снижения доверия.

Как вы, будучи руководителем инженерных разработок на нескольких крупных коммерческих платформах, адаптируете стратегии мониторинга и реагирования на инциденты, когда системы искусственного интеллекта — такие как анализ настроений или модели обнаружения мошенничества — напрямую взаимодействуют с данными в режиме реального времени?

Мы относимся к моделям ИИ как к любой другой критически важной службе: отслеживаем производительность и точность в режиме реального времени. Это включает в себя задержку, частоту ошибок и изменение поведения. Мы внедряем механизмы защиты от сбоев, позволяющие моделям корректно реагировать на снижение производительности или обходить некритичные пути при высокой нагрузке. Панели мониторинга, автоматические оповещения и руководства по эксплуатации гарантируют выявление и устранение проблем с ИИ до того, как они повлияют на покупателей.

Как вы обеспечиваете бесперебойную обработку контента, создаваемого пользователями, в глобальных масштабах, как это делает Bazaarvoice, используя системы на основе искусственного интеллекта, с сохранением возможности аудита, прозрачности и оперативности реагирования в режиме реального времени?

В конечном итоге все сводится к сквозной наблюдаемости и сегментации конвейера. Каждый фрагмент контента отслеживается на протяжении всего своего жизненного цикла, от загрузки до отображения. Модели ИИ предоставляют рекомендации или сигналы модерации, но все решения регистрируются, подлежат аудиту и отслеживанию. В сочетании с буферами емкости и динамическим масштабированием это обеспечивает быстродействие даже при пиковых нагрузках, сохраняя при этом прозрачность.

Заглядывая в будущее, какие из возникающих рисков или поведенческих моделей, обусловленных искусственным интеллектом, по вашему мнению, определят следующее поколение проектирования розничных систем, и как ИТ-руководителям следует подготовиться к ним уже сейчас?

На мой взгляд, ключевой вопрос для руководителей ИТ-подразделений в розничной торговле заключается не в этом. if Покупки с использованием ИИ неизбежны — вопрос лишь в том, как изменится процесс совершения покупок после этого. Если покупки с использованием ИИ станут завтра такими же распространенными, как сегодня онлайн-шопинг:

• Где покупатели смогут найти мои товары: на моем сайте или через ChatGPT?
• Как они узнают о моих товарах: через Клода или моего личного помощника по покупкам?
• Как они будут оформлять заказ: на моей странице оформления заказа или напрямую через интерфейс с использованием искусственного интеллекта?

Модели, работающие на начальном этапе развития технологий, скорее всего, будут знать о ваших товарах всё. Но главный вопрос: смогут ли они обеспечить тот же уровень обслуживания клиентов, что и сегодня? Если ответ отрицательный, недостаточно просто ждать появления заказов, созданных с помощью ИИ. Вам потребуется инвестировать в ИИ-помощников и точки входа, которые сделают их частью уникального покупательского опыта вашего бренда.

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