Sid Mistry, Вице-президент по маркетингу в Appen – Серия интервью

Sid Mistry является Вице-президентом по маркетингу в Appen, он управляет командой специалистов по маркетингу и развитию продаж по всему миру, включая маркетинг продукта, веб-сайт, бренд, контент, PR и генерацию спроса.

Appen недавно опубликовал свой седьмой ежегодный отчет о состоянии ИИ, было ли что-то в отчете, что вас удивило?

Самым большим сюрпризом стала смена фокуса с «серебряной пули» на адаптацию к цели и сосредоточение внимания на улучшении внутренних процессов. Это изменение по сравнению с предыдущими годами, когда основное внимание уделялось внешним продуктам и услугам, работающим на ИИ. Теперь организации используют ИИ, чтобы помочь улучшить операции, и мы увидели это во всех компаниях, участвовавших в опросе.

В этом году отчет показывает значительный годовой рост бюджета на ИИ, варьирующийся от 500 000 до 5 миллионов долларов в год, что на 55% больше, чем в прошлом году. Что, по вашему мнению, является причиной этого роста?

Из отчета прошлого года мы видели, что ИИ становится критически важным для бизнес-успеха, и этот рост бюджета подтверждает это. Компании были вынуждены пандемией стать более творческими и сосредоточиться на эффективности. Мы видели увеличение развертывания ИИ из-за COVID-19 и будем продолжать видеть это. Мы также увидели возросшую потребность в большем количестве данных и постоянном обновлении модели. Исторические данные стали нерелевантными, когда поведение изменилось значительно во время пандемии.

Основываясь на этом среднем росте бюджета, какие рекомендации можно дать предприятиям, чтобы лучше понять, какой тип бюджета необходимо применить к ИИ?

Мы обнаружили корреляцию между бюджетами и успешными развертываниями для организаций с годовым бюджетом на ИИ в размере 1 миллиона долларов. Из организаций с бюджетом между 1 и 3 миллионами долларов 48% испытали скорость развертывания в размере 61-90%. Это было значительно выше, чем у организаций с бюджетом ниже 1 миллиона долларов.

Отчет указывает на то, что руководители высшего звена несут ответственность за инициативы ИИ только в 39% организаций, что на 71% меньше, чем в прошлом году, и компании делегируют ответственность вице-президентам и директорам. Какие ключевые рекомендации можно дать вице-президентам и директорам, чтобы лучше понять потенциал и важность инициатив ИИ?

Примеры использования могут иметь большое влияние на организацию. Важно определить объем программы, будь то производительность, операции или бизнес-функции. Цели программы должны быть ясными, чтобы их можно было легко передать руководству. Выравнивание внутри организации будет иметь решающее значение для успеха.

Отчет показал, что бизнес-лидеры и технологи еще не согласны в таких областях, как этика и интерпретируемость. Что необходимо сделать, чтобы все были на одной странице, когда речь идет об этике ИИ и ответственных ИИ?

Лучшие практики ответственного ИИ происходят на каждом этапе процесса построения модели. Необходимо увеличить обсуждение этих тем, и обе стороны лидерства должны найти общую почву. Им необходимо определить свое представление об этике и ответственных ИИ для своей организации и убедиться, что все стороны, участвующие в процессе, находятся на одной странице.

Компании, которые используют внешних поставщиков данных, в 1,5 раза более вероятно заявят, что их компания опережает других в развертывании ИИ. Какие наиболее важные вопросы компании должны задать себе при поиске внешних поставщиков данных?

Важно выбрать поставщика, который разделяет схожие ценности и прозрачен в своей цепочке поставок. Если ответственное сбор данных и благополучие толпы важны для вашей организации, то вам нужно найти поставщика, который ценит это тоже. Разнообразие и включение данных начинаются с поставщика данных и глубины аннотационного пула, который имеет поставщик. Каковы их политики безопасности и конфиденциальности, и соответствуют ли они вашим? В зависимости от проекта вам может потребоваться найти кого-то, кто имеет опыт масштабирования данных для вашего проекта. Наконец, каково качество данных, которые вы получаете?

Приоритеты ИИ варьируются в зависимости от размера организации, при этом масштабируемость заметно более важна для крупных предприятий, а разнообразие данных более важно среди малых и средних организаций. Почему, по вашему мнению, разнообразие данных более важно для небольших организаций?

Крупные организации считают масштабируемость более важной из-за широкого спектра их примеров использования, бизнес-единиц и размера внутренних команд. В то время как в небольших организациях их размер бизнеса и размер команды намного меньше, поэтому масштабируемость не является их фокусом, и они ставят разнообразие данных выше.

Что вы лично ожидаете, что покажет отчет в следующем году о состоянии ИИ?

В следующем году мы должны увидеть продолжение роста бюджета и фокус на ИИ внутри организаций с увеличением выравнивания между технологами и бизнес-лидерами. Мы также ожидаем увидеть больше внимания к этике, разнообразию и предвзятости, поскольку разговоры вокруг этих тем продолжают быть в центре внимания для практиков ИИ.

Благодарим за отличный интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Appen или прочитать седьмой ежегодный отчет о состоянии ИИ.