Assaf Elovic, Người đứng đầu bộ phận Trí tuệ nhân tạo tại monday.com – Loạt bài phỏng vấn

Bạn đã lãnh đạo các nỗ lực Trí tuệ nhân tạo tại một số công ty năng động nhất trong lĩnh vực công nghệ, bao gồm Wix và hiện tại là monday.com— điều gì đã thu hút bạn cá nhân đến thách thức xây dựng các hệ thống thông minh?

Chuyến hành trình của tôi vào Trí tuệ nhân tạo 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 Trí tuệ nhân tạo có thể thực sự hiểu 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 Trí tuệ nhân tạo 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 này thật thú vị, và tôi biết tôi muốn đóng góp vào sự chuyển đổi này. Kể từ đó, tôi đã dành mình để xây dựng các sản phẩm Trí tuệ nhân tạo giải quyết các thách thức của thế giới thực và cải thiện cuộc sống của con người.

Thách thức xây dựng các hệ thống thông minh hấp dẫn tôi vì nó nằm ở giao điểm của sự sáng tạo và công nghệ tiên tiến. Mỗi dự án đều giống như giải quyết một câu đố mới; bạn phải hiểu không chỉ các khả năng kỹ thuật mà còn cách con 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, điều này đã thu hút được sự quan tâm của cả nhà phát triển và nhà nghiên cứu. Những kinh nghiệm này đã ảnh hưởng đến cách tiếp cận của bạn trong việc xây dựng các sản phẩm Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp như thế nào?

Trải 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 một cách cởi 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 tính hữu ích thực tế hơn là các bản demo ấn tượng.

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

Sớm đây, monday.com đã công bố một tầm nhìn Trí tuệ nhân tạo táo bạo mới với ba trụ cột: Khối Trí tuệ nhân tạo, Nâng cấp sản phẩm và Lực lượng lao động số. 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 Trí tuệ nhân tạo của chúng tôi xuất phát từ việc quan sát một thách thức cơ bản: các tổ chức của tất cả các quy mô muốn tận dụng Trí tuệ nhân tạo, nhưng hầu hết các giải pháp đều yêu cầu chuyên môn kỹ thuật đáng kể hoặc quá cứng nhắc cho các nhu cầu kinh doanh đa dạng. Chúng tôi nhận thấy rằng người dùng không chỉ đang tìm kiếm một trợ lý Trí tuệ nhân tạo khác; họ cần Trí tuệ nhân tạo có thể tích hợp một cách无缝 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 Trí tuệ nhân tạo, 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 Trí tuệ nhân tạo 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 Trí tuệ nhân tạo 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 nâng cấp và cuối cùng xây dựng các lực lượng lao động số tinh vi.

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

Chúng tôi cũng đã giới thiệu các sản phẩm “vibe coding” nhằm mục đích dân chủ hóa phần mềm. Với những tiến bộ gần đây trong Trí tuệ nhân tạo, 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 kỹ thuật nào tận dụng hệ sinh thái monday để xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh cho công việc.

Bạn có thể giải thích cách các Khối Trí tuệ nhân tạo hoạt động trong thực tế không? Đường cong học tập cho người dùng không kỹ thuật khi tích hợp các công cụ này vào quy trình làm việc hàng ngày là gì?

Các Khối Trí tuệ nhân tạo được thiết kế để trực quan như xây dựng các khối – đó là lý do tại sao chúng được gọi là “khối”. Trong thực tế, một 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 quá trình xem xét hàng tuần của họ. Các khối xử lý sự phức tạp của Trí tuệ nhân tạo 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 ý tối thiểu. Chúng tôi đã thấy các đội thành công triển khai Khối Trí tuệ nhân tạo 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.

Khả năng hiểu chính là rằng mọi người không cần phải hiểu cách Trí tuệ nhân tạo 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 quy trình làm việc của họ.

Bạn gần đây đã ra mắt một bộ công cụ Trí tuệ nhân tạo, 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 Trí tuệ nhân tạo 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 biến 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.

monday magic mang lại tự động hóa thông minh cho các quy trình làm việc, sử dụng Trí tuệ nhân tạo 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 hoạt động như một người bạn đồng hành Trí tuệ nhân tạo theo ngữ cảnh, 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 chỉ quản lý và theo dõi công việc để thực sự thực hiện nó một cách thông minh hơn. Thay vì chỉ tổ chức nhiệm vụ và theo dõi tiến độ, các đội hiện có thể dựa vào Trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa hiệu suất, dự đoán thách thức và hành động tự 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 thúc đẩy kết quả.

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

monday.com nhấn mạnh khả năng giải thích và trải nghiệm người dùng, không chỉ hiệu suất mô hình thô. Điều này trông như thế nào ở hậu trường và bạn cân bằng minh bạch với sức mạnh 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 các quyết định có hậu quả thực sự. Ở hậu trường, chúng tôi đầu tư nhiều vào việc làm cho lý do của Trí tuệ nhân tạo trở nên minh bạch. Khi Bộ phân tích Rủi ro của chúng tôi đánh dấu một sự chậm trễ dự án tiềm năng, nó không chỉ đưa ra một cảnh báo; nó cho thấy chính xác những 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 Trí tuệ nhân tạo 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 Trí tuệ nhân tạo đang đề xuất, mà còn lý do tại sao nó đưa ra đề xuất đó.

Sự cân bằng giữa minh bạch và sức mạnh nằm ở việc tiết lộ phân lớp. Chúng tôi cung cấp thông tin tức thì, có thể hành động 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 sự tự 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 tối đa khả năng của nó.

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

Sự sáng tạo của khách hàng của chúng tôi luôn làm tôi ngạc nhiên. Chúng tôi đã thấy một người lập kế hoạch đám cưới sử dụng Khối Trí tuệ nhân tạo 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 nhóm nghiên cứu đã tạo một quy trình làm việc phân tích các bài báo học thuật và tự động điền vào một cơ sở dữ liệu với các phát hiện chính và ghi chú phương pháp.

Một trường hợp sử dụng đặc biệt sáng tạo là một chuỗi nhà hàng đã sử dụng Trí tuệ nhân tạo 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 khiếu nại. Họ cơ bản đã tạo ra một hệ thống cảnh báo sớm cho các vấn đề hoạt động.

Điều gì đó đáng 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 toàn bộ quy trình xung quanh các khả năng Trí tuệ nhân tạo mà chúng tôi không bao giờ thiết kế rõ ràng cho các trường hợp sử dụng cụ thể của họ.

Bạn cũng phục vụ như một nhà trinh sát cho Sequoia Capital, đầu tư vào các công ty khởi nghiệp Trí tuệ nhân tạo giai đoạn đầu. Từ góc độ này, những sai lầm phổ biến mà các nhà sáng lập mắc phải khi xây dựng các sản phẩm Trí tuệ nhân tạo đầu tiên là gì?

Sai lầm phổ biến nhất tôi thấy là các nhà sáng lập bị thu hút bởi các khả năng kỹ thuật của Trí tuệ nhân tạo 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 Trí tuệ nhân tạo nhưng không giải quyết các vấn đề thực sự theo cách mọi người thực sự làm việc.

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

Cũng có 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 độ chính xác nhưng bỏ qua trải nghiệm người dùng khi xử lý sự không chắc chắn và lỗi. Trong các ngữ cảnh doanh nghiệp, đặc biệt, khách hàng cần hiểu khi và tại sao nên tin tưởng các khuyến nghị của Trí tuệ nhân tạo.

Cuối cùng, nhiều công ty khởi nghiệp Trí tuệ nhân tạo giai đoạn đầu gặp khó khăn trong việc phân phối. Có công nghệ Trí tuệ nhân tạo tuyệt vời là 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 Trí tuệ nhân tạo.

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

Chúng tôi sẽ thấy các tác nhân Trí tuệ nhân tạo phát triển hướng đến sự cộng tác theo ngữ cảnh chứ không phải tự chủ thuần túy. Tương lai không phải là các tác nhân tự chủ hoàn toàn đưa ra quyết định độc lập, mà là các tác nhân hiểu rõ 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 chủ 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 được cải thiện nhanh chóng.

Tôi cũng kỳ vọng sự tiến hóa đáng kể trong việc phối hợp đa tác nhân. Thay vì các trợ lý Trí tuệ nhân tạo độc lập, 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 và tác nhân giao tiếp của bạn để phối hợp một dự án ra mắt phức tạp.

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

Trong nội bộ, bạn cấu trúc sự cộng tác giữa các nhóm Trí tuệ nhân tạo, sản phẩm, thiết kế và GTM của mình như thế nào để đảm bảo Trí tuệ nhân tạo được tích hợp một cách không thể thiếu vào trải nghiệm người dùng?

Phát triển sản phẩm Trí tuệ nhân tạo thành công đòi hỏi phải phá vỡ các silo truyền thống và tạo ra sự hiểu biết chung giữa tất cả các nhóm. Chúng tôi đã tìm thấy rằng chìa khóa là thiết lập một ngôn ngữ chung về các khả năng và giới hạn của Trí tuệ nhân tạo mà mọi người có thể sử dụng, từ kỹ sư đến nhà thiết kế đến nhà tiếp thị.

Quy trình của chúng tôi bắt đầu với các phiên khám phá liên chức năng nơi chúng tôi khám phá các vấn đề của người dùng cùng nhau trước khi thảo luận về các giải pháp kỹ thuật. Điều này ngăn chặn sai lầm phổ biến là dẫn đầu bằng các khả năng Trí tuệ nhân tạo và sau đó tìm kiếm các vấn đề để giải quyết.

Chúng tôi cũng đầu tư nhiều vào việc tạo mẫu và thử nghiệm người dùng trong suốt quá trình phát triển. Các nhóm thiết kế và sản phẩm làm việc chặt chẽ với các kỹ sư Trí tuệ nhân tạo để hiểu những gì có thể và các kỹ sư Trí tuệ nhân tạo học về các hạn chế và sở thích thực tế của người dùng. Sự học hỏi hai chiều này là rất quan trọng để tạo ra các tính năng Trí tuệ nhân tạo cảm giác tự nhiên chứ không phải được gắn thêm.

Từ góc độ GTM, các nhóm của chúng tôi được nhúng vào quá trình phát triển từ ngày đầu tiên. Họ giúp chúng tôi hiểu không chỉ những gì khách hàng muốn, mà còn cách họ nghĩ về Trí tuệ nhân tạo, những lo ngại họ có và cách họ thích học về các khả năng mới. Sự hiểu biết này ảnh hưởng trực tiếp đến cả thiết kế sản phẩm và triển khai kỹ thuật.

Cuối cùng, với tư cách là người bắc cầu giữa mã nguồn mở, Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp và VC, bạn nghĩ sự đột phá Trí tuệ nhân tạo lớn tiếp theo sẽ xảy ra ở đâu – trong công cụ, cơ sở hạ tầng hoặc một điều gì đó chúng ta chưa xem xét?

Sự đột phá tiếp theo có khả năng xảy ra tại giao điểm của các giao diện cộng tác Trí tuệ nhân tạo – con người. Chúng tôi đã đạt được tiến bộ đáng kể trong các khả năng của mô hình, nhưng chúng tôi vẫn đang ở giai đoạn đầu của việc tìm ra cách con người và hệ thống Trí tuệ nhân tạo có thể cộng tác hiệu quả nhất.

Sự đột phá sẽ không nằm ở việc làm cho Trí tuệ nhân tạo trở nên tự chủ hơn, mà là làm cho sự cộng tác giữa con người và Trí tuệ nhân tạo trở nên mượt mà và tự nhiên hơn. Điều này bao gồm các tiến bộ trong cách các hệ thống Trí tuệ nhân tạo truyền đạt sự không chắc chắn, cách chúng thích ứng với các phong cách làm việc cá nhân và cách chúng phối hợp với nhiều con người và các hệ thống Trí tuệ nhân tạo khác cùng một lúc.

Từ góc độ cơ sở hạ tầng, tôi đang theo dõi các phát triển trong Trí tuệ nhân tạo thời gian thực, có thể hiểu và hành động trên các luồng thông tin động. Khả năng xây dựng các hệ thống Trí tuệ nhân tạo duy trì ngữ cảnh trong các khoảng thời gian dài và nhiều loại tương tác sẽ cho phép các loại ứng dụng hoàn toàn mới.

Nhưngonestly, những sự đột phá thú vị nhất có thể đến từ các hướng không ngờ. Giống như cách các bộ chuyển đổi xuất hiện từ các cơ chế chú ý trong dịch máy, sự đột phá tiếp theo có thể đến từ việc giải quyết một vấn đề hẹp mà có các ứng dụng rộng rãi. Chìa khóa là duy trì tâm trí của người mới bắt đầu và vẫn cởi mở với những khả năng chúng tôi chưa tưởng tượng ra.

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