Сід Містрі, віце-президент з маркетингу в Appen – Серія інтерв’ю

Сід Містрі 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, зв’язки з громадськістю та генерацію попиту.

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

Найбільшим сюрпризом стала зміна від “срібної кулі” до підходу, орієнтованого на вдосконалення внутрішніх процесів. Це змінилося порівняно з попередніми роками, коли увага була зосереджена на зовнішніх продуктах і послугах, що використовують штучний інтелект. Тепер організації використовують штучний інтелект, щоб допомогти покращити свою діяльність, і ми побачили це у всіх компаніях, що брали участь у опитуванні.

У цьому році звіт показує значне збільшення бюджетів на штучний інтелект, що варіюється від $500 000 до $5 мільйонів на рік, що на 55% більше, ніж минулого року. Чому ви приписуєте цей ріст?

З минулорічного звіту ми побачили, що штучний інтелект став критично важливим для успіху бізнесу, і це збільшення бюджету підтверджує це. Компанії були змушені під час пандемії шукати творчі рішення та зосередитися на ефективності. Ми бачили зростання кількості розгортань штучного інтелекту через COVID-19 і продовжимо бачити це. Ми також 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 виділити на штучний інтелект?

Ми виявили кореляцію між бюджетами та успішними розгортаннями для організацій з річним бюджетом на штучний інтелект у розмірі $1 мільйона. З організацій, які мали бюджет між $1 мільйоном і $3 мільйонами, 48% мали рівень розгортання 61-90%. Це було значно вище, ніж у організацій з бюджетом нижче $1 мільйона.

Звіт вказує, що виконавчі директори несуть відповідальність за ініціативи штучного інтелекту лише у 39% організацій, що нижче, ніж 71% минулого року, при цьому компанії делегують відповідальність віце-президентам та директорам. Які ключові поради ви можете дати віце-президентам та директорам, щоб вони краще зрозуміли потенціал та важливість ініціатив штучного інтелекту?

Вплив випадків використання може бути великим на організацію. Важливо визначити сферу програми, чи то продуктивність, операції, чи бізнес-функції. Метою програми потрібно бути чітко сформульованими, 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 у таких питаннях, як етика та інтерпретація. Що потрібно зробити, щоб усі були на одній сторінці щодо етики штучного інтелекту та відповідальності?

Найкращі практики відповідальності штучного інтелекту відбуваються на кожному етапі процесу побудови моделі. Потрібно збільшити обговорення цих питань, і лідери повинні знайти спільну мову. Вони повинні визначити своє бачення того, що означає етика та відповідальність штучного інтелекту для їхньої організації, і забезпечити, щоб усі 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 штучного інтелекту. Які найважливіші питання компанії повинні поставити собі, коли шукають зовнішніх постачальників даних?

Важливо вибрати постачальника, який поділяє схожі цінності та є прозорим щодо своєї ланцюжка постачань. Якщо для вашої організації важлива відповідальна збір даних та добробут натовпу, то вам потрібно знайти постачальника, який цінує це також. Розмаїття даних та інклюзивність починаються з постачальника даних та глибини анотації, яку 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, про що потрібно подумати, – це якість даних, які ви отримуєте.

Пріоритети штучного інтелекту різняться залежно від розміру організації, при цьому масштабування є особливо важливим для великих підприємств, тоді як різноманітність даних є більш важливою для малих та середніх організацій. Чому ви вважаєте, що різноманітність даних є більш важливою для малих організацій?

Великі організації вважають масштабування більш важливим через широкий спектр випадків використання, бізнес-підрозділів та внутрішніх команд. У малих організаціях їхній бізнес 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 штучного інтелекту покаже?

Наступного року ми повинні побачити подальше збільшення бюджетів та фокус на штучному інтелекті всередині організацій з підвищеною узгодженістю між технологами та бізнес-лідерами. Ми також очікуємо побачити більшу увагу до етики, різноманітності та упередженості, оскільки розмови навколо цих тем продовжують бути на порядку денному для фахівців штучного інтелекту.

Дякую за чудовий інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, рекомендуємо відвідати Appen або прочитати сьомий щорічний звіт про стан штучного інтелекту.