เดวิด เดซานโต้ ซีอีโอของ Anaconda – สัมภาษณ์ซีรีส์

เดวิด เดซานโต้ เป็น Chief Executive Officer ที่ Anaconda โดยที่เขานำพาบริษัทในการส่งเสริมชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ทั่วโลกผ่านนวัตกรรมโอเพ่นซอร์สและโซลูชั่นระดับองค์กรที่มีความปลอดภัย ในฐานะผู้บริหารผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีที่มีประสบการณ์ เดวิดมีประสบการณ์มากกว่าสองทศวรรษที่ครอบคลุมด้านความปลอดภัยไซเบอร์ แพลตฟอร์มผู้พัฒนา และซอฟต์แวร์ระดับองค์กร

ล่าสุด เดวิด曾任 Chief Product Officer ที่ GitLab (GTLB ) โดยที่เขานำทีมผลิตภัณฑ์ระดับโลกในการส่งมอบแพลตฟอร์ม DevSecOps ที่มี AI เป็นหลัก โดยมีผู้ใช้มากกว่า 50 ล้านคนทั่วโลก ในช่วงหกปีที่เขาทำงานกับบริษัท เขาได้ช่วยเปลี่ยนแปลง GitLab จากสตาร์ทอัพแบบเติบโตสูงให้เป็นผู้นำในอุตสาหกรรมที่มีการซื้อขายสาธารณะ

Anaconda เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สชั้นนำสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และปัญญาประดิษฐ์ โดยสร้างขึ้นรอบๆ ภาษาโปรแกรมมิ่ง Python และใช้โดยนักพัฒนาบุคคลและองค์กรขนาดใหญ่ ตั้งแต่เริ่มก่อตั้งในปี 2012 Anaconda ให้สภาพแวดล้อมที่ครอบคลุมซึ่งรวมถึงเครื่องมือสำหรับการเขียนโค้ด การจัดการแพ็คเกจผ่าน Conda และการเข้าถึงไลบรารี่ที่สร้างไว้แล้วมากกว่าพันรายการ เช่น NumPy, pandas และ TensorFlow ทำให้ผู้ใช้สามารถพัฒนา ทดสอบ และใช้งานแบบจำลอง AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เมื่อเวลาผ่านไป Anaconda ได้พัฒนาเป็นแพลตฟอร์ม AI ระดับองค์กรมูลค่าเต็มรูปแบบที่ช่วยให้องค์กรจัดการชีวิตวงจร AI ทั้งหมด ตั้งแต่การหาสร้างและรักษาความปลอดภัยของแพ็คเกจโอเพ่นซอร์สไปจนถึงการสร้าง ตรวจสอบ และใช้งานแอปพลิเคชันข้ามสภาพแวดล้อมคลาวด์และออน-พรีเมส โดยมีผู้ใช้หลายสิบล้านคนและใช้ในองค์กร Fortune 500 จำนวนมาก Anaconda จึงกลายเป็นชั้นพื้นฐานสำหรับการพัฒนา AI ในยุคสมัยใหม่ โดยเน้นการสร้างสรรค์นวัตกรรมโอเพ่นซอร์ส ความสามารถในการปรับขนาด และกระบวนการทำงานที่ปลอดภัยและซ้ำได้

คุณใช้เวลาเกือบหกปีที่ GitLab มากกว่าสามปีในฐานะ Chief Product Officer ช่วยให้แพลตฟอร์ม DevSecOps ที่มี AI เป็นหลักเติบโตไปถึงผู้ใช้หลายสิบล้านคน การทำงานที่ GitLab สอนคุณอะไรบ้าง และสิ่งใดที่รู้สึกแตกต่างเมื่อเป็นผู้นำบริษัทมากกว่าการเป็นผู้นำผลิตภัณฑ์

เวลาที่ GitLab ของผมได้เน้นย้ำหลักการบางอย่างที่ตอนนี้เป็นศูนย์กลางของวิธีการที่ผมเข้าใกล้ Anaconda ประการแรกคือการเติบโตอย่างมีความรับผิดชอบ การขยายทีม ผลิตภัณฑ์ และรายได้โดยที่ยังคงยั่งยืน ที่ GitLab เราเติบโตเพื่อเสิร์ฟผู้ใช้หลายสิบล้านคน และการเห็น GitLab Ultimate คิดเป็นมากกว่าครึ่งหนึ่งของรายได้ของบริษัทแสดงให้เห็นว่าสำคัญแค่ไหนที่จะจัดตำแหน่งคุณค่าผลิตภัณฑ์กับผลกระทบทางธุรกิจในระยะยาว

ประการสอง คือทัศนคติของผลลัพธ์และประสิทธิภาพมากกว่ากระบวนการและโครงสร้าง มันไม่เป็นไรที่จะส่งสิ่งที่ดีพอและแสดงทิศทางเพื่อให้ได้ผลลัพธ์จากข้อเสนอแนะของลูกค้า การส่งมอบคุณค่าจริงอย่างรวดเร็วเป็นสิ่งจำเป็น แต่คุณยังคงต้องคิดอย่างรอบคอบเกี่ยวกับวิธีการที่คุณจะขยายสเกล สิ่งนี้เชื่อมโยงใกล้ชิดกับหลักการหลักที่สาม ซึ่งก็คือ ความหลงใหลในลูกค้า และการพบปะกับลูกค้า ณ ที่ที่พวกเขาอยู่

และประการสุดท้าย คือความโปร่งใสด้วยจุดประสงค์ ค่านิยมหลักของ Anaconda นี้ทำให้ทุกฝ่ายสามารถเข้าร่วมและร่วมมือกันในการปรับปรุงบริษัทและข้อเสนอของมัน ผมหวังว่าจะได้สร้างค่านิยมนี้ต่อไปเพื่อให้แน่ใจว่าเรากำลังให้社区ของเราทุกสิ่งที่พวกเขาต้องการเพื่อความสำเร็จ

ในฐานะ CEO คุณมีความรับผิดชอบต่อระบบทั้งหมด – กลยุทธ์ วัฒนธรรม การดำเนินงาน และผลลัพธ์ ผมยังคงเชื่อมโยงอย่างลึกซึ้งกับผลิตภัณฑ์ แต่ผมคิดในแง่ของภาพรวมและระยะยาวมากขึ้น ผมต้องแน่ใจว่าบริษัทเติบโตอย่างมีความรับผิดชอบ สนับสนุนคนของเรา และส่งมอบคุณค่าให้กับลูกค้าของเราในทุกมิติของธุรกิจ

สิ่งใดที่กระตุ้นให้คุณส่วนบุคคลเข้ารับตำแหน่ง CEO ที่ Anaconda และอะไรที่ทำให้คุณเชื่อว่านี่คือแพลตฟอร์มที่เหมาะสมในการสร้างบทใหม่ของ AI ระดับองค์กร

ผมบอกทุกคนมีสี่เหตุผลที่ผมตื่นเต้นที่จะเข้าร่วม Anaconda ในฐานะ CEO ประการแรก เทคโนโลยี ในฐานะนักพัฒนา ผมคุ้นเคยกับและใช้ Anaconda มานานแล้ว ผมรู้ว่ามันแข็งแกร่งและสามารถทำอะไรได้บ้าง

ประการที่สอง คือชุมชน ผมเชื่อมั่นในพลังของชุมชนโอเพ่นซอร์ส มีไม่มากนักที่จะมีชุมชนกว้างและเข้าร่วมเช่น Anaconda

ประการที่สาม คือผู้คน มันหายากที่จะพบความเป็นผู้นำในระดับนี้ในสถานที่เดียว ทีมผู้บริหารนั้นไม่ธรรมดา และความหลงใหลของพวกเขานั้นแท้จริง

และประการสุดท้าย คือโอกาส สิ่งนี้ทำให้การตัดสินใจสุดท้ายสำหรับผม Anaconda นั่งอยู่ที่จุดศูนย์กลางของการทำให้ AI มีความเข้าถึงได้มากขึ้น ช่วยให้องค์กรต่างๆ สร้าง รักษาความปลอดภัย ใช้งาน และติดตาม AI ในระดับใหญ่

โอเพ่นซอร์สเป็นพลังหลักที่ขับเคลื่อนการพัฒนา AI ในยุคสมัยใหม่ แต่หลายองค์กรยังคงดิ้นรนในการไว้วางใจมันในระดับใหญ่ คุณเชื่อว่าทำไมโอเพ่นซอร์สจึงยังคงเป็นพื้นฐานที่ทรงพลังที่สุดสำหรับ AI และที่ไหนที่คุณคิดว่ามันเข้าใจผิดมากที่สุด

มีความเข้าใจผิดทั่วไปที่ว่ารหัสที่ปลอดภัยที่สุดคือรหัสที่ถูกซ่อนไว้เพียงสำหรับคนเลือกบางคนเท่านั้น นี่คือสิ่งที่ตรงกันข้ามกับโอเพ่นซอร์ส โอเพ่นซอร์สเป็นแบบโปร่งใส ยินดีต้อนรับทุกคนในการมีส่วนร่วม และให้องค์กรทั่วโลกมีระดับของตาที่สูงกว่าเพื่อให้แน่ใจว่ารหัสนั้นปลอดภัยและทำงานตามที่คาดหวัง

ที่ Anaconda เราให้ความสำคัญกับสิ่งนี้ ความสามารถหลักและระบบนิเวศ Python ของเรานั้นเป็นโอเพ่นซอร์สเพราะว่านี่คือวิธีที่ดีที่สุดสำหรับทีมในการเริ่มต้นและนวัตกรรมอย่างรวดเร็ว

อัตราการล้มเหลวของ AI ในองค์กรยังคงสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการทดลอง AI ที่สร้างขึ้นใหม่ จากมุมมองของคุณ สาเหตุหลักๆ ที่โครงการเหล่านี้หยุดชะงักคืออะไร และวิธีการเลือกโครงสร้างพื้นฐานสามารถทำให้หรือหักล้างความสำเร็จในระยะยาวได้อย่างไร

หลายองค์กรได้ดำเนินการทดลองแล้ว บางองค์กรมีโครงการ proof-of-concept ที่มั่นคง และบางองค์กรมีเครื่องมือที่สร้างขึ้นภายในที่ช่วยประหยัดเวลาให้กับทีมจริงๆ แต่ไม่มากที่ได้เคลื่อนย้าย AI ไปสู่การผลิตที่แท้จริงที่ทำงานทั่วทั้งธุรกิจ มีความแตกต่างที่ยิ่งใหญ่ระหว่าง “เรากำลังทดลอง” และ “นี่คือวิธีการทำงานของเราแล้ว” ช่องว่างนี้คือที่ที่บริษัทส่วนใหญ่ติดค้าง

การนำเสนอที่น่าประทับใจมักจะดูดี แต่ปัญหาก็ปรากฏขึ้นเมื่อคุณพยายามทำซ้ำการนำเสนอในระดับองค์กรทันที คุณต้องเผชิญกับคำถามเกี่ยวกับการกำกับดูแลข้อมูล ความกังวลเรื่องความปลอดภัย ปัญหาเรื่องความน่าเชื่อถือ และปัญหาเรื่องความไว้วางใจพื้นฐาน

อุปสรรคต่อความสำเร็จของ AI ไม่ใช่ความสามารถ แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานและความเป็นมาตรฐานของกระบวนการ องค์กรที่นำหน้าเป็นผู้นำโดยเลือกที่จะลงทุนในรากฐานสมัยใหม่ที่ความไว้วางใจและความเร็วอยู่ร่วมกัน และที่ความปลอดภัยและความเป็นธรรมที่ถูกสร้างเข้าไปช่วยเร่งการทำงานแทนการขัดขวาง

คุณได้นำทีมข้ามด้านความปลอดภัยของไซเบอร์ ผลิตภัณฑ์ และแพลตฟอร์มผู้พัฒนา คุณนำทัศนคติความปลอดภัยเป็นอันดับแรกเข้าสู่กลยุทธ์ของ Anaconda ในเรื่องการจัดการความพึ่งพา การทำซ้ำสภาพแวดล้อม และความเสี่ยงของโซ่อัพพลายเชนได้อย่างไร

เส้นทางของผมเข้าสู่ความปลอดภัยเริ่มต้นในด้านการดูแลสุขภาพ โดยที่ผมเห็นกับตนเองว่าสิ่งที่เรียกว่า “ปลอดภัย” ในสมัยนั้นเป็นอย่างไร เมื่อการทำงาน AI มีความซับซ้อนมากขึ้น โมเดล เอเจนต์ และการผสานรวม ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยเพิ่มขึ้นเร็วกว่าที่การกำกับดูแลสามารถติดตามได้

ความปลอดภัยและความสอดคล้องกับ AI เป็นเรื่องที่ท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการได้รับการมองเห็นจริงต่อความเสี่ยงในการพัฒนาและการผลิต นั่นคือที่ที่เรามุ่งเน้น เรากำลังสร้างความสามารถด้านความปลอดภัยที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นในการจัดการสภาพแวดล้อม

มีความกังขาเกี่ยวกับ ROI ของ AI ที่เพิ่มขึ้นพร้อมกับการทดลองและโค้ดที่มีจิตวิญญาณที่เพิ่มขึ้น คุณแยกแยะระหว่างการทดลองที่มีประสิทธิผลและระบบ AI ระดับองค์กรที่ส่งมอบคุณค่าที่วัดได้จริงได้อย่างไร

ปีนี้อาจเป็นปีแรกที่ ROI ของ AI ถูกวัดได้ดี ทุกคนในอุตสาหกรรมกำลังรักษา “ประสิทธิภาพ” เป็นเวลาที่ประหยัดได้ แต่นั่นไม่ใช่ตัวชี้วัด KPI ที่ดีที่สุด องค์กรที่ใช้เวลาในการสร้าง KPI ที่กำหนดเองที่เชื่อมโยงกับสิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับพวกเขาจะได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

Anaconda นั่งอยู่ที่จุดศูนย์กลางของการพัฒนา AI ที่ใช้ Python คุณเห็นว่าบทบาทของสภาพแวดล้อม Python กำลังพัฒนาไปอย่างไรเมื่อองค์กรย้ายจากการทดลองไปสู่ระบบ AI ระดับผลิตที่มีการกำกับดูแลอย่างเต็มที่

Python คือภาษาที่สำคัญที่สุดสำหรับ AI และแม้ว่าผมไม่คาดว่าสิ่งนี้จะเปลี่ยนแปลงในเร็วๆ นี้ แต่ภาษาก็มีการเปลี่ยนแปลงไปตามความนิยม องค์กรต่างๆ ต้องการเครื่องมือที่พัฒนาและแก้ไขปัญหาด้านประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดพื้นฐาน

คุณได้ทำงานอย่างใกล้ชิดกับอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมและองค์กรที่ตระหนักถึงความปลอดภัยในอดีต สิ่งใดที่การกำกับดูแล AI ระดับองค์กรดูเหมือนในทางปฏิบัติ นอกเหนือจากเอกสารนโยบายและรายการตรวจสอบความสอดคล้อง

การกำกับดูแล AI ระดับองค์กรและแอปพลิเคชัน AI ที่มี AI เป็นหลักเป็นสิ่งที่แตกต่างจากพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม เมื่อคุณรักษา AI ไว้เหมือนกับการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม คุณจะสิ้นสุดด้วยความปลอดภัยและความกำกับดูแลที่ไม่สมบูรณ์

การกำกับดูแล AI ระดับองค์กรคือสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อหลักการ AI ที่มีจริยธรรมถูกแปลเป็นเครื่องมือการควบคุมบนแพลตฟอร์ม ความรับผิดชอบที่ชัดเจน และการตรวจสอบและติดตามความสอดคล้องของส่วนประกอบ AI ทั้งหมดอย่างต่อเนื่อง

ด้วยการระดมทุนล่าสุดและผลักดันองค์กรของ Anaconda คุณมีเป้าหมายการเติบโตในระยะสั้นอะไรบ้าง และคุณกำลังลงทุนอย่างจริงจังที่สุดในช่วง 12 ถึง 18 เดือนข้างหน้า

เป้าหมายของเราคือชัดเจน: Anaconda จะเป็นแพลตฟอร์มการพัฒนา AI ระดับองค์กรที่ผู้ใช้ให้ความนิยมสำหรับการสร้าง การรักษาความปลอดภัย และการใช้งานแอปพลิเคชันและบริการ AI ที่มี AI เป็นหลัก

ในฐานะคนที่ช่วยให้แพลตฟอร์มผู้พัฒนาที่มีการซื้อขายสาธารณะเติบโต คุณได้เรียนรู้อะไรเกี่ยวกับการสร้างสำหรับผู้ปฏิบัติงานในขณะเดียวกันก็ให้บริการ CTO, CIO และ Chief AI Officers ระดับบริหาร

ความสำเร็จมักจะกลับมาที่ลูกค้าและผลลัพธ์ที่พวกเขาพยายามบรรลุ มันฟังดูเรียบง่าย แต่ไม่ยากที่ทีมจะหลงใหลไปกับเมตริกภายใน เช่น จำนวนชั่วโมงที่ใช้ในโครงการหรือว่าการเปิดตัวบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้

ผู้นำอาจพูดว่าผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ที่จำเป็นต้องมี แต่ในความเป็นจริง มันอาจเป็นการปรับปรุงสิ่งที่คุณมีอยู่แล้วให้ดีขึ้น เช่น การทำให้ผลิตภัณฑ์มีความเป็นมิตรกับผู้ใช้มากขึ้น และจากนั้นคุณจะได้รับผลลัพธ์ที่คุณกำลังมองหา หากลูกค้ามีความสุขและประสบความสำเร็จ เราทุกคนก็จะมีความสุขและประสบความสำเร็จ

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Anaconda เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม