Сид Мистри, Вице-президент по Маркетингу в Appen – Серия Интервью

Сид Мистри является Вице-президентом по Маркетингу в Appen, он управляет командой профессионалов по Маркетингу и Продажам по всему миру, включая маркетинг продукта, веб-сайт, бренд, контент, PR и генерацию спроса.

Appen недавно выпустил 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 более подходящий 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 в год, что на 55% больше, чем в прошлом году. Что, по вашему мнению, является причиной этого роста?

Из отчета прошлого года мы увидели, что ИИ становится критически важным для успеха бизнеса, и этот рост бюджета подтверждает это. Компании были вынуждены во время пандемии искать новые решения и сосредоточиться на эффективности. Мы видим увеличение количества развертываний ИИ из-за COVID-19, и это будет продолжаться. Мы также увидели возросшую потребность в большем количестве данных и постоянном обновлении моделей. Исторические данные стали нерелевантными, когда поведение людей изменилось кардинально во время пандемии.

Основываясь на этом среднем росте бюджета, какие рекомендации можно дать предприятиям, чтобы лучше понять, какой бюджет необходим для применения ИИ?

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

Отчет показывает, что руководители высшего уровня несут ответственность за инициативы ИИ только в 39% организаций, что меньше, чем 71% в прошлом году, при этом 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 сообщить руководству. Согласование 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 ответственной ИИ?

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

Компании, которые используют внешних поставщиков данных, в 1,5 раза более вероятно скажут, 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 важно 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 в масштабировании данных для вашего проекта. Наконец, какой уровень качества данных вы получаете?

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

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

Что вы лично ожидаете, что покажет следующий год отчет о состоянии ИИ?

В следующем году мы должны увидеть продолжение роста бюджета и фокус на ИИ внутри организаций с увеличением согласования 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.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Appen или прочитать седьмой ежегодный отчет о состоянии ИИ.