Assaf Elovic, Người đứng đầu AI tại monday.com – Loạt phỏng vấn

Assaf Elovic, Người đứng đầu AI tại monday.com – là một nhà công nghệ, người sáng lập và nhà đầu tư ở tiền phong của đổi mới AI. Ông đã tạo ra GPT Researcher, tác nhân nghiên cứu sâu đầu tiên với hơn 20.000 ngôi sao GitHub, và đồng sáng lập Tavily, công cụ tìm kiếm hàng đầu cho LLMs. Tại monday.com, ông lãnh đạo chiến lược AI của công ty trên toàn sản phẩm, kỹ thuật, thiết kế và tiếp thị, đồng thời cũng là một trinh sát của Sequoia Capital, tư vấn và đầu tư vào các công ty khởi nghiệp AI giai đoạn đầu. Sự nghiệp của ông bao gồm phát triển sản phẩm, lãnh đạo R&D và mở rộng các đội toàn cầu, với sự tập trung nhất quán vào việc xây dựng các sản phẩm AI chuyển đổi và thúc đẩy làn sóng công ty AI tiếp theo.

monday.com là một hệ thống điều hành công việc hàng đầu giúp các đội quản lý dự án, quy trình làm việc và hợp tác một cách tùy chỉnh cao. Được các tổ chức trên toàn thế giới tin tưởng, nền tảng này tích hợp tự động hóa AI, phân tích và phối hợp giữa các đội một cách liền mạch để tăng năng suất và đẩy nhanh việc ra quyết định. Với các giải pháp bao gồm quản lý dự án, CRM, phát triển sản phẩm và tiếp thị, monday.com đã trở thành trung tâm cho các doanh nghiệp muốn mở rộng quy mô một cách hiệu quả và đổi mới nhanh hơn.

Bạn đã lãnh đạo các nỗ lực AI tại một số công ty công nghệ năng động nhất, bao gồm Wix và hiện tại là monday.com— điều gì đầu tiên thu hút bạn về thách thức xây dựng các hệ thống thông minh?

Hành trình của tôi vào AI bắt đầu trong thời kỳ bùng nổ của các rô-bốt trò chuyện vào năm 2015. Tôi đã có một tương tác với một rô-bốt AI có thể hiểu rõ ý định; nó cảm giác như ma thuật. Điều này không chỉ là một điều mới mẻ; nó đang giải quyết các vấn đề thực sự như đặt lịch hẹn và trả lời các câu hỏi phức tạp. Khoảnh khắc đó đã khơi dậy sự tò mò của tôi về cách các hệ thống này hoạt động.

Điều thực sự thu hút tôi là nhận ra rằng AI đã trở nên dễ tiếp cận như thế nào. Một số công cụ và API đã làm cho nó có thể cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ mà không cần một bằng tiến sĩ về học máy. Những khả năng vô tận là thú vị, và tôi biết tôi muốn đóng góp vào sự chuyển đổi này. Kể từ đó, tôi đã cống hiến để xây dựng các sản phẩm AI giải quyết các thách thức thực tế và cải thiện cuộc sống của mọi người.

Thách thức xây dựng các hệ thống thông minh thu hút tôi vì nó nằm ở giao điểm của sự sáng tạo và công nghệ tiên tiến. Mỗi dự án giống như giải một câu đố mới; bạn phải hiểu không chỉ các khả năng kỹ thuật mà còn cách mọi người thực sự làm việc và những gì họ cần.

Trước khi gia nhập monday.com, bạn đã tạo ra các công cụ mã nguồn mở như GPT Researcher mà đã thu hút được sự chú ý của cả nhà phát triển và nhà nghiên cứu. Những kinh nghiệm từ cộng đồng, cội nguồn này đã định hình cách tiếp cận của bạn trong việc xây dựng các sản phẩm AI doanh nghiệp như thế nào?

Kinh nghiệm mã nguồn mở đã dạy tôi những bài học quý giá về việc xây dựng cho các nhu cầu người dùng thực sự chứ không phải các nhu cầu lý thuyết. Khi bạn xây dựng trong môi trường mở, bạn sẽ nhận được phản hồi ngay lập tức và không bị lọc từ các nhà phát triển đang cố gắng giải quyết các vấn đề. Điều này đã dạy tôi tập trung vào tiện ích thực tế hơn là các bản demo ấn tượng.

Làm việc với cộng đồng cũng đã củng cố tầm quan trọng của việc làm cho AI trở nên dễ tiếp cận. Nhiều nhà phát triển sử dụng các công cụ này không phải là chuyên gia AI – họ đang xây dựng các ứng dụng và cần các khả năng AI đáng tin cậy và dễ dàng tích hợp. Kinh nghiệm này trực tiếp ảnh hưởng đến cách chúng tôi tiếp cận AI Blocks tại monday.com: làm cho các khả năng AI mạnh mẽ có sẵn cho khách hàng không phải là kỹ thuật thông qua các giao diện trực quan.

Sớm trong năm nay, monday.com đã công bố một tầm nhìn AI táo bạo mới với ba trụ cột: AI Blocks, Product Power-ups và Digital Workforce. Khung khổ này đã được hình thành như thế nào, và bạn đang cố gắng lấp đầy khoảng trống nào trên thị trường?

Tầm nhìn AI của chúng tôi xuất phát từ việc quan sát một thách thức cơ bản: các tổ chức của mọi quy mô muốn tận dụng AI, nhưng hầu hết các giải pháp yêu cầu chuyên môn kỹ thuật đáng kể hoặc quá cứng nhắc cho các nhu cầu kinh doanh đa dạng. Chúng tôi thấy rằng mọi người không chỉ tìm kiếm một trợ lý AI khác; họ cần AI có thể tích hợp liền mạch vào các quy trình làm việc hiện có và thích ứng với các quy trình cụ thể của họ. Cuối cùng, chúng tôi hiện đang tập trung vào việc giúp mọi người hoàn thành công việc với AI, một sự thay đổi từ việc giúp mọi người quản lý công việc.

Khoảng trống chúng tôi đang lấp đầy là không gian giữa các công cụ AI đơn giản và các giải pháp doanh nghiệp phức tạp. Nhiều doanh nghiệp rơi vào khoảng giữa, nơi họ cần nhiều hơn tự động hóa cơ bản nhưng không thể biện minh hoặc triển khai các hệ thống AI nặng. Cách tiếp cận ba trụ cột của chúng tôi cung cấp cho các tổ chức sự linh hoạt để bắt đầu đơn giản với các khối, nâng cao sản phẩm của họ với các tiện ích và cuối cùng xây dựng các lực lượng lao động kỹ thuật số tinh vi.

Kể từ khi ra mắt, chúng tôi đã thúc đẩy mạnh mẽ trên tất cả các lĩnh vực với sự tăng trưởng đáng kể về việc áp dụng và người dùng trả tiền.

Chúng tôi cũng đã giới thiệu các sản phẩm “vibe coding” nhằm vào sứ mệnh của chúng tôi là dân chủ hóa phần mềm. Với những tiến bộ gần đây trong AI, chưa bao giờ dễ dàng hơn để xây dựng các ứng dụng đầy đủ với ngôn ngữ tự nhiên đơn giản. Các sản phẩm mới nhất của chúng tôi như monday vibe và magic có thể cho phép bất kỳ người dùng không phải là kỹ thuật nào cũng có thể tận dụng hệ sinh thái monday để xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh cho công việc.

Bạn có thể giải thích cách AI Blocks hoạt động trong thực tế không? Đường cong học tập cho người dùng không phải là kỹ thuật khi họ cố gắng tích hợp các công cụ này vào các quy trình làm việc hàng ngày của mình là gì?

AI Blocks được thiết kế để trực quan như các khối xây dựng – đó là lý do tại sao chúng được gọi như vậy. Trong thực tế, người dùng có thể kéo một khối “trích xuất thời hạn” vào quy trình quản lý dự án của họ hoặc thêm một khối “tóm tắt ghi chú cuộc họp” vào quy trình xem xét hàng tuần của họ. Các khối xử lý sự phức tạp của AI ở hậu trường trong khi trình bày cho khách hàng các giao diện đơn giản và quen thuộc.

Đường cong học tập là có chủ đích tối thiểu. Chúng tôi đã thấy các đội thành công trong việc triển khai AI Blocks trong phiên đầu tiên của họ. Ví dụ, một đội tiếp thị có thể tạo một quy trình làm việc nơi các đề cập trên mạng xã hội được phân tích tự động về tình cảm và các chủ đề chính được trích xuất, tất cả đều không cần viết một dòng mã nào.

Khóa học quan trọng là mọi người không cần hiểu cách AI hoạt động để được hưởng lợi từ nó. Họ chỉ cần hiểu quy trình của mình đủ tốt để xác định nơi tự động hóa sẽ giúp đỡ. Chúng tôi đã thiết kế các khối để phù hợp với các mô hình tinh thần mà mọi người đã có về các quy trình làm việc của họ.

Bạn gần đây đã ra mắt một bộ công cụ AI mạnh mẽ, bao gồm monday magic, monday vibe và monday sidekick. Những sản phẩm này khác với các trợ lý hoặc đồng nghiệp truyền thống như thế nào, và bạn hình dung chúng sẽ đóng vai trò gì trên các ngành công nghiệp?

Các bản phát hành mới nhất của chúng tôi đại diện cho một cách tiếp cận toàn diện để AI tại nơi làm việc, vượt ra ngoài các trợ lý truyền thống. Mỗi khả năng phục vụ một mục đích riêng biệt trong khi hoạt động cùng nhau như một hệ sinh thái tích hợp, cơ bản chuyển đổi cách các đội hoạt động, củng cố sự thay đổi của chúng tôi từ quản lý công việc sang thực hiện công việc cho khách hàng của chúng tôi.

monday magic mang lại tự động hóa thông minh cho các quy trình làm việc, sử dụng AI để dự đoán nhu cầu và tự động hóa các quy trình phức tạp trước khi người dùng thậm chí nhận ra họ cần chúng. monday vibe là một nền tảng mã hóa “vibe” cho phép bất kỳ ai xây dựng các ứng dụng kinh doanh tùy chỉnh an toàn cho nhu cầu chính xác của nhóm của họ. Và monday sidekick đóng vai trò là người bạn đồng hành AI theo ngữ cảnh của bạn, hiểu các mẫu làm việc cụ thể của bạn và cung cấp sự hỗ trợ chủ động được điều chỉnh cho vai trò và trách nhiệm của bạn.

Cùng nhau, những khả năng này di chuyển khách hàng của chúng tôi vượt ra ngoài việc quản lý và theo dõi công việc để thực sự thực hiện nó một cách thông minh hơn. Thay vì chỉ tổ chức các nhiệm vụ và theo dõi tiến度, các đội có thể dựa vào AI để tối ưu hóa hiệu suất, dự đoán thách thức và tự động thực hiện hành động. Sự thay đổi này từ quản lý thụ động sang thực hiện chủ động là chuyển đổi; nó có nghĩa là ít thời gian dành cho quản trị và nhiều thời gian tập trung vào công việc có giá trị cao mang lại kết quả.

Điều khiến những sản phẩm này khác với các trợ lý truyền thống là sự tích hợp sâu của chúng với ngữ cảnh công việc thực tế và sự tập trung của chúng vào hỗ trợ chủ động chứ không phải phản ứng. Trong khi hầu hết các trợ lý AI chờ đợi bạn đặt câu hỏi, bộ sản phẩm của chúng tôi quan sát các mẫu, dự đoán nhu cầu và thực hiện hành động trong các quy trình làm việc và quyền đã thiết lập.

monday.com nhấn mạnh khả năng giải thích và trải nghiệm người dùng, không chỉ là hiệu suất mô hình thô. Điều này trông như thế nào ở hậu trường, và bạn cân bằng giữa minh bạch và quyền lực như thế nào?

Khả năng giải thích là cơ bản để xây dựng niềm tin, đặc biệt là trong các môi trường doanh nghiệp nơi quyết định có hậu quả thực sự. Ở hậu trường, chúng tôi đầu tư nhiều vào việc làm cho lý do của AI trở nên minh bạch. Khi Công cụ phân tích Rủi ro của chúng tôi đánh dấu một sự chậm trễ dự án tiềm năng, nó không chỉ nâng cao cảnh báo; nó chỉ ra chính xác các yếu tố nào đã góp phần vào đánh giá đó và mức độ tự tin trong dự đoán.

Sự tập trung này đến từ kinh nghiệm. Các hệ thống AI sớm thường cảm giác như các hộp đen, điều này khiến khách hàng do dự khi dựa vào chúng cho các quyết định quan trọng. Chúng tôi đã học được rằng khách hàng cần hiểu không chỉ những gì AI đang đề xuất, mà còn tại sao nó đang đưa ra đề xuất đó.

Sự cân bằng giữa minh bạch và quyền lực nằm ở việc tiết lộ theo từng lớp. Chúng tôi cung cấp thông tin chi tiết và có thể hành động ngay lập tức ở cấp độ bề mặt, nhưng khách hàng có thể đào sâu để xem lý do chi tiết khi họ cần. Cách tiếp cận này xây dựng niềm tin trong khi duy trì khả năng sử dụng – khách hàng tin tưởng hệ thống hơn khi họ hiểu nó, điều này ngược lại khiến họ sẵn sàng tận dụng đầy đủ khả năng của nó.

Với hơn 46 triệu hành động AI hiện được thực hiện trên nền tảng, những cách sử dụng AI sáng tạo hoặc bất ngờ nhất mà khách hàng của bạn đã áp dụng là gì?

Sự sáng tạo của khách hàng của chúng tôi luôn khiến tôi ngạc nhiên. Chúng tôi đã thấy một người lập kế hoạch đám cưới sử dụng AI Blocks để tự động phân loại phản hồi của nhà cung cấp và trích xuất các chi tiết chính như giá cả và ngày có sẵn.

Một trường hợp sử dụng đặc biệt sáng tạo là một chuỗi nhà hàng đã sử dụng AI của chúng tôi để phân tích phản hồi của khách hàng trên các địa điểm và tự động đánh dấu các vấn đề an toàn thực phẩm tiềm ẩn bằng cách phát hiện các mẫu trong các khiếu nại. Họ cơ bản đã tạo ra một hệ thống cảnh báo sớm cho các vấn đề hoạt động.

Điều gì ngạc nhiên là cách khách hàng kết hợp các khối đơn giản theo những cách tinh vi. Họ không chỉ tự động hóa các nhiệm vụ riêng lẻ; họ đang thiết kế lại các quy trình hoàn toàn xung quanh các khả năng AI mà chúng tôi chưa bao giờ thiết kế rõ ràng cho các trường hợp sử dụng cụ thể của họ.

Bạn cũng đóng vai trò là một trinh sát cho Sequoia Capital, đầu tư vào các công ty khởi nghiệp AI giai đoạn đầu. Từ góc độ đó, những sai lầm phổ biến mà các nhà sáng lập mắc phải khi xây dựng các sản phẩm AI đầu tiên là gì?

Sai lầm phổ biến nhất tôi thấy là các nhà sáng lập bị cám dỗ bởi các khả năng kỹ thuật của AI mà không hiểu sâu về quy trình làm việc thực tế và các điểm đau của người dùng. Họ xây dựng các bản demo ấn tượng展示 các khả năng AI nhưng không giải quyết các vấn đề thực sự theo cách mọi người thực sự làm việc.

Một vấn đề khác thường gặp là hứa hẹn quá sớm về tính tự chủ của AI. Nhiều nhà sáng lập muốn xây dựng các hệ thống hoàn toàn tự động khi khách hàng thực sự cần các công cụ cộng tác. Mọi người muốn AI tăng cường khả năng của họ, không thay thế phán đoán của họ, đặc biệt là trong các quyết định kinh doanh quan trọng.

Có một xu hướng đánh giá thấp tầm quan trọng của niềm tin và khả năng giải thích. Các nhà sáng lập thường tập trung vào các chỉ số chính xác nhưng bỏ qua trải nghiệm người dùng trong việc xử lý sự không chắc chắn và lỗi. Trong các ngữ cảnh doanh nghiệp, đặc biệt, khách hàng cần hiểu khi nào và tại sao nên tin tưởng vào các khuyến nghị của AI.

Cuối cùng, nhiều công ty khởi nghiệp AI đầu tiên gặp khó khăn với phân phối. Có công nghệ AI tuyệt vời không đủ; bạn cần hiểu cách tích hợp nó vào các quy trình làm việc hiện có và chứng minh ROI rõ ràng cho những người ra quyết định có thể hoài nghi về sự cường điệu của AI.

Bạn nghĩ các tác nhân AI sẽ phát triển như thế nào trong vài năm tới – chúng sẽ trở nên tự chủ hơn, chuyên môn hóa hơn hay là điều gì đó hoàn toàn khác?

Chúng tôi sẽ thấy các tác nhân AI phát triển hướng đến sự cộng tác theo ngữ cảnh thay vì tính tự chủ thuần túy. Tương lai không phải là các tác nhân tự động hoàn toàn đưa ra quyết định độc lập, mà là các tác nhân hiểu sâu về ngữ cảnh và có thể thực hiện các hành động phù hợp dựa trên tình huống và sở thích của người dùng.

Chúng tôi đang chuyển hướng đến các tác nhân có thể xử lý các quyết định thường xuyên một cách tự động trong khi nâng cao các tình huống phức tạp hoặc mơ hồ lên cho con người. Điều này đòi hỏi sự hiểu biết tinh vi về ngữ cảnh, đánh giá rủi ro và ý định của người dùng, những khả năng đang cải thiện nhanh chóng.

Tôi cũng dự đoán sự tiến hóa đáng kể trong việc phối hợp đa tác nhân. Thay vì các trợ lý AI đơn lẻ, chúng tôi sẽ thấy các tác nhân chuyên môn hóa cộng tác với nhau và với con người trong các đội động. Tác nhân nghiên cứu của bạn có thể làm việc với tác nhân lập lịch của bạn và tác nhân truyền thông của bạn để phối hợp một dự án khởi động phức tạp.

Sự tiến hóa chính sẽ là ở giao diện người dùng – AI. Các tác nhân sẽ trở nên tốt hơn trong việc truyền đạt lý do của chúng, thể hiện sự không chắc chắn và thích nghi với các phong cách làm việc cá nhân. Mục tiêu là sự cộng tác không thể phân biệt được nơi ranh giới giữa các đóng góp của con người và AI trở nên ít quan trọng hơn kết quả tập thể.