Dirbtinio intelekto kūrimas? Tai Booking.com lyderis sako: pradėkite nuo mažų dalykų ir gerai išspręskite vieną problemą

Pradėjote dirbti Booking.com kaip mašininio mokymosi specialistas, daugiausia dėmesio skirdamas pasitikėjimui ir saugumui, o dabar vadovaujate komandai, kuri derina mašininį mokymąsi (ML) ir programinės įrangos inžineriją. Žvelgiant atgal, kokia pamoka iš jūsų praktinio darbo, kuri vis dar formuoja jūsų vadovavimą šiandien?

Kai pažvelgiu atgal į savo kelionę, jei turėčiau pasirinkti vieną pagrindinę pamoką, apibrėžiančią mano perėjimą į vadybą, tai yra nuosavybės svarba naršant dviprasmybę.

Kaip ML mokslininkas, jūs iš prigimties gyvenate su netikrumu; niekada nežinai, ar modelis pasieks tikslinius KPI, o terminai iš esmės yra mažiau nuspėjami nei tradicinėje programinės įrangos inžinerijoje. Mokymasis naršyti šiame nuolatiniame dviprasmybėje išmokė mane gyvybiškai svarbų įgūdį: valdyti atradimo ir rizikos procesą nuo galo iki galo.

Kaip vadovui, tai reiškia psichologinio saugumo ir atsparaus planavimo kultūros kūrimą. Aš vadovauju įgalindamas savo komandas valdyti nežinomybės sprendimo procesą, o ne bijoti, kad nebus garantuoto rezultato. Pirmenybę teikiu skaidriam rizikos ir tikimybių komunikavimui, o ne fiksuotam tikrumui, užtikrinant, kad priimame apgalvotus sprendimus, o suinteresuotosios šalys yra suderintos, net kai projekto kelias vystosi. Šis neapibrėžtumo valdymo įgūdis yra bene svarbiausias perėjimas iš mokslo pasaulio į vadybinį.

Komandų, dirbančių su pažangiausiu dirbtiniu intelektu ir svarbiomis saugos funkcijomis, valdymas turi būti sudėtingas. Kaip paskatinti savo inžinierių komandą diegti naujoves, išlaikant pasitikėjimą ir patikimumą?

Inovacijų ir pasitikėjimo bei patikimumo derinimas iš tiesų yra vienas didžiausių iššūkių mūsų pramonėje, ir tai nuolat turiu omenyje kaip vadovas. Mūsų pagrindinis tikslas visada yra padėti apsaugoti savo klientus ir elgtis teisingai, o ne tik vaikytis techniškai įdomiausių idėjų. Tačiau išlikti veiksmingiems reiškia, kad turime nuolat tobulėti.

Norėdami skatinti naujoves ir išlaikyti pasitikėjimą, praktikuojame tai, ką aš vadinu „rizikingomis inovacijomis”. Mes aiškiai atskiriame eksperimentavimą nuo gamybos. Pavyzdžiui, dažnai rengiame vidinius hakatonus kaip saugias smėlio dėžes mokymuisi ir kūrybiškumui. Šios idėjos tampa koncepcijos įrodymais, kurie yra kruopščiai įvertinami ir patvirtinami prieš integruojant į mūsų gyvas, saugai svarbias sistemas. Šis požiūris leidžia drąsiai diegti naujoves nepakenkiant patikimumui.

Pats patikimumas yra nediskutuotinas. Kiekvienas novatoriškas ML sprendimas turi remtis tvirtos programinės įrangos inžinerijos pagrindu. Sėkmę matuojame ne tik pagal modelio tikslumą, bet ir pagal viso gamybos vamzdyno stabilumą, stebimumą ir priežiūrą. Tai užtikrina, kad mūsų saugumui svarbios paslaugos būtų sukurtos taip, kad tarnautų.

Galiausiai, esu stiprus dalijimosi greitais laimėjimais ir žiniomis šalininkas. Reguliariai rengiame dalijimosi žiniomis sesijas ir palaikome aktyvius „Slack” kanalus, kad skleistume naujas įžvalgas – nuo konferencijų mokymosi iki tinklaraščio atradimų. Ši nuolatinio mokymosi kultūra padeda komandai greičiau išspręsti iššūkius ir įkvepia naujų idėjų.

Puoselėdami šį mąstymą, užtikriname, kad inovacijos tiesiogiai palaikytų mūsų pagrindinę misiją: padėti visiems saugiai pažinti pasaulį.

Jūsų pagrindiniame pranešime 8-ojoje regioninėje elektroninės prekybos konferencijoje „Kaip užtikriname savo klientų saugumą naudodami dirbtinį intelektą” nagrinėjama, kaip Booking.com apsaugo ne tik internetinę, bet ir realaus pasaulio patirtį. Kas įkvėpė šį dėmesį ir kokią pagrindinę žinutę tikitės, kad žiūrovai išsineš?

Įkvėpimas šiam dėmesiui ateina tiesiogiai iš Booking.com misijos suteikti galimybę visiems saugiai patirti pasaulį. Dirbdami pasitikėjimo ir saugumo srityje, ši misija vadovaujasi viskuo, ką darome. Kaip ML ir inžinerijos komandų vadovas, turiu privilegiją matyti, kaip dirbtinis intelektas ir technologijos skatina šią misiją dideliu mastu.

Įdomu tai, kad daugelis žmonių mano, kad saugumas reiškia tik kibernetinius rūpesčius, tokius kaip sukčiavimo aptikimas ar saugūs mokėjimai. Nors tai labai svarbu, mūsų pasitikėjimo ir saugos pastangos yra dar daugiau. Mes stengiamės apsaugoti keliautojų ir partnerių fizinę ir psichologinę gerovę visos kelionės metu – nuo užsakymo iki išsiregistravimo.

Pagrindinė žinutė, kurią noriu, kad žiūrovai išsineštų, yra dvejopa. Pirma, įmonės turi pereiti ne tik prie reguliavimo reikalavimų laikymosi ar saugos žymimųjų langelių. Turime pereiti nuo „ką turime padaryti” prie „ką galime padaryti”, kad iš tikrųjų pagerintume klientų patirtį. Antra, naujos technologijos ir dirbtinis intelektas yra esminiai šio pokyčio veiksniai. Ji užpildo atotrūkį tarp mūsų internetinės platformos ir realaus pasaulio, todėl galime numatyti, užkirsti kelią ir reaguoti į sudėtingą žmogiškąją riziką dideliu mastu.

Kelionių pramonė nuolat tobulėja, atsiranda naujų skaitmeninių rizikų ir klientų lūkesčių. Kaip manote, kaip dirbtinis intelektas pakeis internetinių kelionių ir elektroninės prekybos ateitį per ateinančius kelerius metus?

Kaip dirbtinio intelekto entuziastas, matau, kad dirbtinis intelektas keičia elektroninės prekybos pramonę, nes klientų patirtis tampa labiau suasmeninta, efektyvesnė ir sklandesnė. Tačiau kuriant šias sistemas svarbu sutelkti dėmesį į tai, kas iš tikrųjų svarbu: spręsti realias žmonių problemas ir tai daryti saugiai, atsakingai ir dideliu mastu.

Viena sritis, kuri jau greitai keičiasi, yra paieška ir atradimas. Supratau, kad vis daugiau žmonių, įskaitant mane, dabar nori kalbėtis su LLM, o ne kažką ieškoti „Google”. Nesvarbu, ar planuojate kelionę, ieškote vietos pavalgyti, ar palyginame, kokį robotą valyti, norime atsakymų, kurie būtų pritaikyti, pokalbiai ir iš tikrųjų naudingi. Dirbtinis intelektas perkelia atradimus nuo paprasto filtravimo prie išmanios, aktyvios patirties, kuri padeda naudotojams per visą kelionę, o ne tik vieną operaciją. Įdomus naujausias šio pokyčio pavyzdys yra tai, kad Booking.com tapo viena pirmųjų partnerių programų, paleistų „ChatGPT”. Tai leidžia keliautojams dar lengviau tyrinėti platų apgyvendinimo įstaigų asortimentą naudojant pokalbio raginimus (pvz., „Booking.com, surask man viešbučius Majamio paplūdimyje lapkričio 3–5 d. su baseinu”), o „ChatGPT” programėlė sukuria atitinkamas parinktis ir sklandžią prieigą. (Jei norite sužinoti daugiau apie šią funkciją, galite patikrinti visą atnaujinimą čia.)

Tada yra operacinis atsparumas, dar viena didžiulė poveikio sritis. Pramonėje dirbtinis intelektas perima sudėtingas, pasikartojančias užduotis, tokias kaip klientų aptarnavimo triažas, dinaminė kainodara ar atitikties patikrinimai. Tai reiškia greitesnes platformas, sklandesnes operacijas ir mažiau rankinių pastangų, todėl komandos gali sutelkti dėmesį į didelės vertės darbą, reikalaujantį kūrybiškumo ir žmogaus sprendimo.

Nuoširdžiai tikiu, kad dirbtinis intelektas gali paskatinti verslą, supaprastinti gyvenimą ir atverti visiškai naują patirtį, jei tik jį naudojame atsakingai. Komandos, kurios vadovaus šioje srityje, yra tos, kurios juda greitai, bet taip pat išlieka pagrįstos etika, klientų pasitikėjimu ir teisingu elgesiu.

Mašininis mokymasis yra pagrindinė dirbtinio intelekto dalis, kuri yra pagrindinė jūsų, kaip specialisto, ir inžinerijos vadovo, darbe. Ar yra kokių nors dirbtinio intelekto įrankių, sistemų ar technologijų, kuriomis labiausiai pasikliaujate asmeniškai ar su savo komanda, apie kurias turėtų žinoti kiti el. prekybos specialistai?

Nereikia nė sakyti, kad šiandien visi pasikliaujame dirbtinio intelekto programomis, kurios tampa vis svarbesne mūsų, kaip inžinierių, ir lyderių, kasdienio darbo dalimi.

Be dabar plačiai paplitusios priklausomybės nuo atvirojo kodo įrankių, mano nuomone, šiuo metu didžiausias iššūkis ir dėmesys inžinieriams ir lyderiams yra MLOps ir modelių patikimas diegimas, mastelis ir išlikti sveiki. Mūsų komanda Booking.com m. sprendžia šią problemą pasitelkdami patikimas MLOps platformas, tokias kaip AWS SageMaker, kurios standartizuoja vamzdyną nuo funkcijų kūrimo iki stebėjimo. Šis metodas yra labai svarbus elektroninei prekybai, nes pašalina riziką, kad modelio dreifas gali sukelti pajamų praradimą, ir užtikrina, kad patikimi modeliai gali būti įdiegti naudojant vieno paspaudimo funkciją, o tai yra daug svarbesnis nei pradinis modelio tikslumas.

Daugelis Vakarų Balkanų startuolių ir įmonių pradeda eksperimentuoti su dirbtiniu intelektu. Remdamiesi savo patirtimi pasaulinėje platformoje, koks būtų jūsų patarimas komandoms, norinčioms atsakingai ir efektyviai kurti dirbtinio intelekto sprendimus, nepamirštant klientų patirties?

Mano nuomone, dirbtinio intelekto sprendimų kūrimas visada turėtų eiti koja kojon su orientacija į klientą. Sėkmingiausios dirbtinio intelekto programos, kurias mačiau arba kuriose dalyvavau, prasideda nuo aiškaus realių vartotojų poreikių supratimo, o ne tik naujausių technologijų tendencijų.

Vakarų Balkanų įmonėms rekomenduočiau pradėti nuo mažų atvejų, kurie iš tikrųjų pagerina kliento kelionę. Nesistenkite „dirbtinai visko” nuo pirmos dienos, o nustatykite konkretų trinties tašką, kurį galite gerai išspręsti. Taip pat svarbu anksti įtraukti atsakomybę į procesą, šališkumą, sąžiningumą ir duomenų privatumą laikyti neatsiejama plėtros strategijos dalimi, o ne antrine mintimi.

Labai svarbu laikytis interaktyvaus požiūrio: nuolat rinkti vartotojų atsiliepimus ir informuoti žmones ankstyvosiose stadijose, kol pasieksite puikių rezultatų, ypač priimant sprendimus, kurie tiesiogiai veikia klientus arba yra labai svarbūs. Tai padeda išlaikyti pasitikėjimą ir užtikrina nuolatinę priežiūrą. Sėkmė turėtų būti matuojama ne tik pagal techninį tikslumą, bet ir pagal tai, kiek naudingas ir patikimas sprendimas yra vartotojams.

Vakarų Balkanai turi unikalią galimybę kurti dirbtinio intelekto sprendimus su naujomis perspektyvomis ir mažiau senų apribojimų. Jei komandos išliks pagrįstos etika ir klientų verte, yra reali galimybė vadovauti su protingomis, atsakingomis inovacijomis, o tai tikrai įdomu.