Sid Mistry, віце-президент з маркетингу в Appen – Серія інтерв’ю

Sid Mistry є віце-президентом з маркетингу в Appen, він керує командою фахівців з маркетингу та розвитку продажів по всьому світу, включаючи маркетинг продукції, веб-сайт, бренд, контент, PR та генерацію попиту.

Appen недавно опублікував свій сьомий щорічний звіт про стан AI, чи було щось у звіті, що вас здивувало?

Найбільшим сюрпризом стала зміна від «срібної кулі» до придатності для конкретної мети та фокусу на покращенні внутрішніх процесів. Це змінилося порівняно з попередніми роками, коли увага була зосереджена на зовнішніх продуктах та послугах, що використовують AI. Тепер організації використовують AI для покращення операцій, і ми побачили це у всіх компаніях, що брали участь у опитуванні.

У цьому році звіт показує значне збільшення бюджету на AI, що варіюється від $500 000 до $5 млн на рік, що на 55% більше, ніж у минулому році. Чому ви вважаєте, що відбулося таке зростання?

За даними минулорічного звіту, ми побачили, що AI став критично важливим для бізнес-успіху, і це збільшення бюджету підтверджує це. Компанії були змушені пандемією стати більш творчими та зосередитися на ефективності. Ми бачили зростання кількості розгортань AI через COVID-19, і це триватиме. Також ми побачили збільшення потреби у більшій кількості даних та постійному оновленні моделі. Історичні дані стали недійсними, коли поведінка людей змінилася значно під час пандемії.

На основі цього середнього зростання бюджету, які поради ви можете дати підприємствам, щоб вони краще зрозуміли, який бюджет потрібно застосовувати до AI?

Ми виявили кореляцію між бюджетами та успішними розгортаннями для організацій з річним бюджетом на AI у розмірі $1 млн. Серед організацій з бюджетом від $1 млн до $3 млн 48% мали рівень розгортання 61-90%. Це було значно вище, ніж у організацій з бюджетом нижче $1 млн.

Звіт вказує, що виконавчі директори відповідають за ініціативи AI лише в 39% організацій, що нижче, ніж 71% у минулому році, при цьому компанії делегують відповідальність віце-президентам та директорам. Які поради ви можете дати віце-президентам та директорам, щоб вони краще зрозуміли потенціал та важливість ініціатив AI?

Вплив випадків використання може бути великим на організацію. Важливо визначити масштаб програми, яку б вона не була – продуктивність, операції чи бізнес-функції. Мети програми повинні бути чіткими, щоб їх можна було легко повідомити керівництву компанії. Узгодженість всередині організації буде важливою для успіху.

Звіт показує, що бізнес-лідери та технологи ще не погоджуються в таких сферах, як етика та інтерпретація. Що потрібно зробити, щоб привести всіх на одну сторінку щодо етики AI та відповідальної AI?

Найкращі практики відповідальної AI відбуваються на кожному етапі процесу побудови моделі. Необхідно збільшити обговорення цих тем, і лідери повинні знайти спільну мову. Вони повинні визначити своє бачення того, що етика та відповідальна AI означає для їхньої організації, і забезпечити, щоб всі учасники процесу були на одній сторінці.

Компанії, які використовують зовнішніх постачальників даних, у 1,5 раза частіше кажуть, що їхня компанія випереджає інших у розгортанні AI. Які найважливіші питання компанії повинні поставити собі при виборі зовнішніх постачальників даних?

Важливо вибрати постачальника, який поділяє схожі цінності та є прозорим щодо своєї ланцюжка поставок. Якщо відповідальне збирання даних та добробут натовпу важливі для вашої організації, то вам потрібно знайти постачальника, який цінує це також. Різноманітність даних та інклюзивність починаються з постачальника даних та ширини пулу анотації, який має постачальник. Які їхні політики безпеки та конфіденційності, і чи вони узгоджуються з вашими? В залежності від проекту вам може знадобитися знайти когось, хто має досвід у масштабуванні даних для вашого проекту. Останнє, яка якість даних ви отримуєте?

Пріоритети AI різняться залежно від розміру організації, при цьому масштабування значно важливіше для великих підприємств, а різноманітність даних важливіша для малих та середніх організацій. Чому ви вважаєте, що різноманітність даних важливіша для малих організацій?

Великі організації вважають масштабування важливішим через широкий спектр випадків використання, бізнес-підрозділів та розміру внутрішніх команд. У малих організаціях їхній бізнес-розмір та розмір команди значно менші, тому масштабування не є їхнім фокусом, і вони ставлять різноманітність даних вище.

Що ви особисто очікуєте, що наступний звіт про стан AI покаже?

Наступного року ми повинні побачити подальше збільшення бюджету та фокус на AI всередині організацій з підвищенням узгодженості між технологами та бізнес-лідерами. Ми також очікуємо побачити більший фокус на етиці, різноманітності та упередженості, оскільки розмови про ці теми продовжують бути на першому місці для фахівців AI.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Appen або прочитати сьомий щорічний звіт про стан AI.