Adam Field, Giám đốc Điều hành Trí tuệ Nhân tạo tại Tungsten Automation – Series Phỏng vấn

Adam Field, Giám đốc Điều hành Trí tuệ Nhân tạo tại Tungsten Automation, là một nhà lãnh đạo công nghệ doanh nghiệp lâu năm với chuyên môn sâu về trí tuệ nhân tạo, tự động hóa thông minh và chiến lược sản phẩm. Trong vai trò hiện tại, ông dẫn đầu các nỗ lực chuyển đổi trí tuệ nhân tạo toàn cầu của công ty, giám sát việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào danh mục sản phẩm của Tungsten, hướng dẫn Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo Tungsten và thiết lập các khuôn khổ quản trị cho việc áp dụng trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm. Trước khi trở thành Giám đốc Điều hành Trí tuệ Nhân tạo, ông từng là Giám đốc Sản phẩm, quản lý một danh mục tạo ra hơn 550 triệu đô la doanh thu hàng năm. Trước khi gia nhập Tungsten, Field đã dành gần 17 năm tại Pegasystems, nơi ông lãnh đạo các sáng kiến đổi mới và trải nghiệm khách hàng, giúp định hình chiến lược công nghệ mới nổi và trở thành người được biết đến với việc cung cấp các chương trình đổi mới doanh nghiệp và sản phẩm quy mô lớn. Sớm trong sự nghiệp của mình, ông đã giữ các vai trò công nghệ và tư vấn tại Staples, Publicis Sapient và Fidelity Investments.

Tungsten Automation, trước đây được biết đến với tên Kofax, là một công ty phần mềm doanh nghiệp tập trung vào tự động hóa quy trình công việc được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, xử lý tài liệu thông minh, tự động hóa quy trình robot (RPA) và điều hành quy trình kinh doanh. Công ty cung cấp các công cụ tự động hóa được các tổ chức trên các ngành như tài chính, chăm sóc sức khỏe, bảo hiểm và chính phủ sử dụng để tối ưu hóa các hoạt động nặng về tài liệu và cải thiện hiệu quả. Nền tảng của công ty kết hợp trí tuệ nhân tạo, tự động hóa mã thấp và công nghệ thông minh tài liệu để giúp các doanh nghiệp tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, trích xuất thông tin từ dữ liệu không cấu trúc và hiện đại hóa các quy trình kinh doanh ở quy mô lớn.

Bạn đã dành nhiều năm lãnh đạo chiến lược sản phẩm và đổi mới, bao gồm xây dựng các phòng thí nghiệm đổi mới và mở rộng danh mục sản phẩm trị giá hơn 500 triệu đô la, trước khi bước vào vai trò Giám đốc Điều hành Trí tuệ Nhân tạo tại Tungsten Automation. Điều gì đã thuyết phục bạn rằng bây giờ là thời điểm để chuyển hoàn toàn sang lãnh đạo trí tuệ nhân tạo, và kinh nghiệm trước đây của bạn đã định hình quyết định đó như thế nào?

Tôi đã dành một phần lớn sự nghiệp của mình tập trung vào việc biến các công nghệ mới thành thứ gì đó thực sự hoạt động ở quy mô trong môi trường doanh nghiệp. Trong vài năm qua, đã trở nên rõ ràng rằng trí tuệ nhân tạo không chỉ là một khả năng khác để tích hợp vào sản phẩm. Nó đang thay đổi cách phần mềm được xây dựng và cách các quyết định được đưa ra trên toàn bộ doanh nghiệp, dường như đang vượt qua và phá vỡ mọi thứ đã đến trước đó. Sự chuyển đổi này từ thử nghiệm sang kỳ vọng thực sự về kết quả, cùng với sự thật ngày càng không thể phủ nhận rằng trí tuệ nhân tạo ở đây để ở, đã làm cho nó trở thành thời điểm đúng để bước hoàn toàn vào vai trò lãnh đạo trí tuệ nhân tạo.

Nó cũng trở nên rõ ràng rằng thành công của trí tuệ nhân tạo đòi hỏi những người kết hợp chuyên môn kỹ thuật và kiến thức ngành. Tungsten muốn giúp các công ty làm trí tuệ nhân tạo đúng cách và trải nghiệm lợi ích thực sự, đó là lý do tại sao Tungsten đã tạo ra Văn phòng Trí tuệ Nhân tạo và vai trò của tôi trong đó.

Tungsten đã phát triển từ việc thu thập và nhận dạng tài liệu ban đầu thành một nền tảng tự động hóa thông minh toàn diện, cung cấp các quy trình công việc quan trọng cho hàng nghìn tổ chức. Bạn nhìn thấy di sản đó ảnh hưởng đến cách tiếp cận trí tuệ nhân tạo của bạn như thế nào?

Di sản của Tungsten gắn liền chặt chẽ với cách các doanh nghiệp thực sự hoạt động. Chúng tôi đã dành nhiều thập kỷ làm việc với tài liệu và quy trình công việc nằm ở trung tâm của các quy trình kinh doanh quan trọng. Điều đó có nghĩa là chúng tôi hiểu được sự phức tạp và thường không cấu trúc của thông tin đó.

Cơ sở đó rất liên quan đến trí tuệ nhân tạo có chủ động. Những hệ thống này cần hoạt động trong môi trường thực, không chỉ giải thích thông tin trong môi trường cô lập. Kinh nghiệm của chúng tôi trong lĩnh vực thông minh tài liệu cho phép chúng tôi tập trung vào bối cảnh và đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo hoạt động theo cách nhất quán với cách doanh nghiệp hoạt động. Đó là về việc xây dựng các hệ thống có thể được tin cậy trong sản xuất, không chỉ được khám phá trong lý thuyết.

Bạn đã nhấn mạnh việc nhúng trí tuệ nhân tạo vào toàn bộ danh mục sản phẩm thay vì đối xử với nó như một tính năng độc lập. “Chuyển đổi bản địa trí tuệ nhân tạo” thực sự trông như thế nào trong một nền tảng phần mềm lớn và thành lập?

Nó đã trở nên rõ ràng từ sớm rằng các tính năng được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo tạo ra và có chủ động đang trở thành tiêu chuẩn, có nghĩa là khách hàng không luôn sẵn sàng trả thêm tiền cho chúng. Chúng tôi cũng nhận ra rằng những công nghệ này cho phép chúng tôi hiện đại hóa những gì Tungsten đã làm trong nhiều năm: giúp các công ty hiểu dữ liệu tài liệu của họ.

Chúng tôi không thay đổi lời hứa thương hiệu của mình. Chúng tôi không tạo ra các sản phẩm một lần hoặc các tính năng được gắn thêm. Chúng tôi đã tái cấu trúc cách sản phẩm được sử dụng, và khi nền tảng đó được thiết lập, trí tuệ nhân tạo có thể hoạt động theo cách cảm thấy tự nhiên trong sản phẩm chứ không tách biệt với nó. Và các trường hợp sử dụng mà khách hàng của chúng tôi bắt đầu giải quyết đã chuyển từ tài liệu cấu trúc sang nguồn thông tin không cấu trúc. Và, chúng tôi đã định nghĩa lại “tài liệu” trên đường đi. Không còn là một hình ảnh của giấy hoặc một tệp tin kỹ thuật số. Dữ liệu không cấu trúc sống trong những thứ như lưu ý của người điều chỉnh yêu cầu, bản ghi cuộc gọi trung tâm liên lạc, bài đăng trên mạng xã hội, bài viết trên web và nhiều hơn nữa.

Là Giám đốc Điều hành Trí tuệ Nhân tạo đầu tiên của công ty, bạn đang cân bằng giữa tốc độ đổi mới và nhu cầu về quản trị, bảo mật và triển khai trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm ở quy mô lớn như thế nào?

Luôn có áp lực để di chuyển nhanh với trí tuệ nhân tạo, nhưng trong môi trường doanh nghiệp, sự tin cậy quan trọng không kém tốc độ. Quản trị và bảo mật không thể được coi là một ý nghĩ sau. Chúng cần được xây dựng vào hệ thống từ đầu.

Cách chúng tôi làm điều này là bằng cách thiết lập kỳ vọng từ đầu bằng cách giáo dục người dùng cuối của chúng tôi. Ví dụ, một nửa vai trò của tôi tập trung vào chiến lược trí tuệ nhân tạo nội bộ, truyền bá và quản trị. Chúng tôi đã tập hợp một hội đồng tư vấn xuyên chức năng từ rất sớm. Chúng tôi khuyến khích chia sẻ, thử nghiệm và giao tiếp. Có những thời điểm công nghệ đã sẵn sàng để triển khai đến tất cả nhân viên kết nối với các hệ thống nội bộ. Các nguyên mẫu rất mạnh và mọi người rất hào hứng, nhưng chúng tôi đã cho hội đồng tư vấn của mình biết bất cứ khi nào chúng tôi gặp phải các rào cản bảo mật hoặc quy định tiềm năng. Họ đánh giá cao sự hiểu biết và thường tham gia vào giải pháp.

Tôi nghĩ cũng quan trọng là không cho phép sự hoàn hảo cản trở tiến bộ. Chúng tôi đã thiết lập kỳ vọng với nhân viên của mình rằng họ nên mong đợi thay đổi, và rất nhiều thay đổi. Họ nên mong đợi rằng chúng tôi sẽ triển khai các công cụ và tính năng khi chúng sẵn sàng, nhận phản hồi, thay đổi hướng nếu cần, và sau đó triển khai thêm.

Trí tuệ nhân tạo có chủ động đang trở thành một焦 điểm lớn trên toàn ngành. Theo bạn, điều gì tách biệt các hệ thống doanh nghiệp thực sự khỏi các triển khai thử nghiệm hoặc bị thổi phồng?

Sự khác biệt chính là cách các hệ thống hoạt động trong điều kiện thực. Nhiều cách tiếp cận thử nghiệm hoạt động tốt trong môi trường được kiểm soát nhưng gặp khó khăn khi chúng gặp phải dữ liệu phức tạp hoặc quy trình công việc phức tạp. Các hệ thống cấp doanh nghiệp cần xử lý sự biến đổi đó và vẫn cung cấp kết quả nhất quán.

Hầu hết các hệ thống trong 30 năm qua được xây dựng cho tương tác của con người hoặc thông qua truy cập API được kiểm soát chặt chẽ. Tích hợp hệ thống cần được suy nghĩ lại trong kỷ nguyên có chủ động. Mọi thứ từ cách xử lý ngoại lệ, lỗi và kiểm toán đều khác khi các tác nhân tương tác thay vì con người thông qua giao diện người dùng truyền thống.

Một yếu tố quan trọng khác là trách nhiệm. Các tổ chức cần hiểu cách các quyết định được đưa ra và có thể tin tưởng vào kết quả. Mức độ minh bạch đó là điều cho phép các hệ thống có chủ động di chuyển từ các bản demo thú vị vào sử dụng hoạt động thực sự.

Bạn đang lãnh đạo Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo Tungsten như một trung tâm cho nghiên cứu và đổi mới ứng dụng. Bạn đảm bảo rằng công việc trí tuệ nhân tạo thử nghiệm dịch sang kết quả kinh doanh có thể đo lường được cho khách hàng như thế nào?

Tôi thực sự đã tiếp cận ngược lại với Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo Tungsten. Tôi đã cho nhóm biết từ sớm rằng được phép thử nghiệm, học hỏi và thử các cách tiếp cận mới ngay cả khi kết quả không bao giờ được đưa vào sản phẩm của chúng tôi. Thường thì tốt hơn là học cách không làm gì. Tôi tin rằng điều này đã mang lại cho họ sự tự do suy nghĩ tự do và thử các cách làm mới.

Làm một ví dụ, trong khi tôi không thể tiết lộ tính năng chính xác, một trong những sprint nghiên cứu hiện tại của chúng tôi liên quan đến một cách tiếp cận hoàn toàn mới đối với một thành phần sản phẩm hiện có. Các nhà nghiên cứu đã tìm ra các phương pháp mới để giải quyết một vấn đề dẫn đến một “giờ phút ánh sáng” mà chúng tôi có thể cung cấp một giải pháp bổ sung hoàn toàn mới cho khách hàng của mình. Nếu chúng tôi chỉ nghiên cứu cách thực hiện những gì đã có trong đường lối, chúng tôi sẽ không bao giờ đến được đây.

Nhiều tổ chức vẫn đang gặp khó khăn trong việc chuyển từ các dự án trí tuệ nhân tạo sang sản xuất. Những rào cản lớn nhất bạn đang thấy là gì và các công ty có thể vượt qua chúng như thế nào?

Một trong những rào cản lớn nhất là dữ liệu tối. Hầu hết các tổ chức đều có quyền truy cập vào lượng thông tin khổng lồ, nhưng một phần lớn trong số đó sống trong tài liệu, email, tệp PDF và các định dạng không cấu trúc khác mà các hệ thống trí tuệ nhân tạo khó giải thích. Điều đó có nghĩa là ngay cả những mô hình được thiết kế tốt cũng thường hoạt động với tầm nhìn không đầy đủ và không nhất quán về doanh nghiệp, dẫn đến đầu ra không đáng tin cậy và các sáng kiến bị đình trệ.

Để vượt qua điều đó, các công ty cần tập trung vào việc biến dữ liệu tối thành thứ gì đó có thể sử dụng được. Điều đó liên quan không chỉ đến việc trích xuất thông tin, mà còn tạo ra cấu trúc, bối cảnh và quản trị xung quanh nó để các hệ thống trí tuệ nhân tạo thực sự có thể hoạt động trên nó với sự tự tin. Một khi nền tảng đó được thiết lập, trí tuệ nhân tạo trở nên đáng tin cậy và dễ dàng mở rộng từ các dự án thử nghiệm cô lập sang môi trường sản xuất thực sự.

Tungsten hoạt động trên các ngành công nghiệp nặng về tài liệu và quy trình công việc. Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách các doanh nghiệp nghĩ về dữ liệu không cấu trúc và ra quyết định như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách các tổ chức nghĩ về giá trị của thông tin họ đã có. Trong nhiều năm, lượng lớn kiến thức doanh nghiệp nằm trong tài liệu, email, tệp PDF và các nội dung không cấu trúc khác mà khó tiếp cận hoặc hoạt động. Giờ đây, các tổ chức đang nhận ra rằng dữ liệu đó chứa bối cảnh và logic kinh doanh mà các hệ thống trí tuệ nhân tạo cần để sản xuất kết quả đáng tin cậy. Các mô hình chính nó là hàng hóa, thông tin độc quyền của tổ chức kết hợp với các mô hình đó là yếu tố khác biệt.

Đồng thời, có sự nhận thức ngày càng tăng về chủ quyền dữ liệu, quản trị và nơi thông tin doanh nghiệp đang chảy. Nhiều công ty đang chạy đua để thu thập thêm dữ liệu bên ngoài hoặc thử nghiệm với quyền truy cập mô hình rộng rãi, khi thực tế họ đã ngồi trên lượng thông tin khổng lồ chưa được khai thác trong chính tổ chức của mình. Sự tập trung đang bắt đầu chuyển hướng towards việc kích hoạt dữ liệu không cấu trúc nội bộ đó một cách an toàn và có quản trị để trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ ra quyết định tốt hơn mà không tạo ra rủi ro không cần thiết.

Bạn đã xây dựng các Hội đồng Tư vấn Khách hàng và làm việc chặt chẽ với khách hàng doanh nghiệp trên toàn sự nghiệp của mình. Phản hồi của khách hàng quan trọng như thế nào trong việc định hình chiến lược trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là khi công nghệ đang phát triển nhanh chóng như vậy?

Phản hồi của khách hàng là một món quà, đặc biệt là trong một không gian đang di chuyển nhanh như trí tuệ nhân tạo. Nó giúp đảm bảo rằng chiến lược vẫn gắn liền với nhu cầu kinh doanh thực sự chứ không phải những khả năng lý thuyết.

Nó cũng giúp với việc ưu tiên hóa. Có nhiều hướng trí tuệ nhân tạo có thể đi, nhưng đầu vào của khách hàng cung cấp sự rõ ràng về nơi giá trị lớn nhất có thể được tạo ra. Điều đó giữ cho sự tập trung vào các kết quả quan trọng và đảm bảo rằng đổi mới vẫn phù hợp với cách các tổ chức thực sự hoạt động.

Tôi nhớ lại những ngày đầu của trí tuệ nhân tạo tạo ra, một khách hàng trong hội đồng tư vấn của chúng tôi đã nói với tôi rằng mặc dù cô ấy yêu thích hướng sản phẩm, nhưng cô ấy sẽ không bao giờ trả thêm tiền cho một tính năng mới được hỗ trợ bởi LLM trong đường lối của chúng tôi. Đó là một điều mở mắt vì cô ấy đã phù hợp với phần còn lại của ngành.

Nhìn về tương lai, bạn thấy cơ hội lớn nhất cho tự động hóa được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo trong 3 đến 5 năm tới là gì và các doanh nghiệp nên chuẩn bị cho điều gì ngay bây giờ?

Cơ hội lớn nhất là trong việc kết nối trí tuệ nhân tạo sâu hơn vào các quy trình công việc từ đầu đến cuối. Thay vì tập trung vào các nhiệm vụ riêng lẻ, các tổ chức sẽ xem xét cách trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ toàn bộ quy trình và cải thiện cách công việc di chuyển trên toàn bộ doanh nghiệp. Hiện tại, nhiều hệ thống có chủ động đang nhắm vào các nhiệm vụ riêng lẻ nhưng các doanh nghiệp hoạt động trên các quy trình từ đầu đến cuối tuân thủ.

Để chuẩn bị cho sự thay đổi đó, các doanh nghiệp cần đầu tư vào các nền tảng dữ liệu và các hệ thống hỗ trợ minh bạch và kiểm soát. Và họ nên suy nghĩ về “xây dựng so với hợp tác” thay vì “xây dựng so với mua”. Chúng tôi đã thấy trí tuệ nhân tạo DIY từ đầu đến cuối thất bại quá nhiều lần. Những tổ chức được hưởng lợi nhiều nhất sẽ là những tổ chức tìm được đúng đối tác hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo để tăng tốc các giải pháp của họ thay vì cố gắng xây dựng lại mọi thứ từ đầu.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Tungsten Automation.