Tehisintellekti ehitamine? See Booking.com juht ütleb, et alustage väikesest ja lahendage üks probleem hästi

Alustasite Booking.com masinõppe spetsialistina, keskendudes usaldusele ja ohutusele, ning nüüd juhite meeskonda, mis ühendab masinõppe (ML) ja tarkvaratehnika. Tagasi vaadates, mis on üks õppetund teie praktilisest tööst, mis kujundab teie juhtimist ka tänapäeval?

Kui ma vaatan tagasi oma teekonnale, siis kui ma peaksin valima ühe põhiõppetunni, mis määratleb minu ülemineku juhtimisse, on see omandiõiguse tähtsus mitmetähenduslikkuses navigeerimisel.

ML-teadlasena elate oma olemuselt ebakindluses; kunagi ei tea, kas mudel saavutab oma siht-KPI-d, ja ajakavad on oma olemuselt vähem prognoositavad kui traditsioonilises tarkvaratehnikas. Selles pidevas ebaselguses navigeerimise õppimine õpetas mulle elutähtsat oskust: omada avastamise ja riski protsessi otsast lõpuni.

Juhina tähendab see psühholoogilise turvalisuse ja vastupidava planeerimise kultuuri loomist. Ma juhin sellega, et annan oma meeskondadele võimaluse tundmatu lahendamise protsessi omada, selle asemel, et karta garanteeritud tulemuse puudumist. Eelistan riski ja tõenäosuse läbipaistvat kommunikeerimist fikseeritud kindluse asemel, tagades, et teeme teadlikke otsuseid, hoides samal ajal sidusrühmad kooskõlas, isegi kui projekti teekond areneb. See ebakindluse juhtimise oskus on võib-olla kõige olulisem üleminek teadusmaailmast juhtimismaailma.

Nii tipptasemel tehisintellekti kui ka kriitiliste turvaelementide kallal töötavate meeskondade juhtimine peab olema keeruline. Kuidas julgustate oma inseneride meeskonda uuendusi tegema, hoides samal ajal usaldust ja usaldusväärsust kõige ehitamise keskmes?

Innovatsiooni tasakaalustamine usalduse ja usaldusväärsusega on tõepoolest üks suurimaid väljakutseid meie valdkonnas ja see on midagi, mida ma juhina pidevalt silmas pean. Meie peamine eesmärk on alati aidata kaitsta oma kliente ja teha õiget asja, mitte ainult tehniliselt kõige põnevamate ideede tagaajamine. Kuid tõhususe säilitamine tähendab, et peame pidevalt arenema.

Innovatsiooni soodustamiseks, säilitades samal ajal usalduse, praktiseerime seda, mida ma nimetan “riskipõhiseks innovatsiooniks”. Me eraldame selgelt eksperimenteerimise tootmisest. Näiteks korraldame sageli sisemisi häkatone, mis on turvalised liivakastid õppimiseks ja loovuseks. Nendest ideedest saavad kontseptsiooni tõestused, mis läbivad range riskihindamise ja valideerimise enne integreerimist meie reaalajas ohutuskriitilistesse süsteemidesse. Selline lähenemine võimaldab meil teha julgeid uuendusi, ilma et see kahjustaks usaldusväärsust.

Usaldusväärsus ise ei ole läbiräägitav. Iga uuenduslik ML-lahendus peab toetuma tugevale tarkvaratehnikale. Me mõõdame edu mitte ainult mudeli täpsuse, vaid kogu tootmistorustiku stabiilsuse, jälgitavuse ja hooldatavuse järgi. See tagab, et meie ohutuskriitilised teenused on ehitatud kestma.

Lõpuks olen tugev kiirete võitude ja teadmiste jagamise pooldaja. Korraldame regulaarselt teadmiste jagamise seansse ja hoiame aktiivseid Slacki kanaleid, et levitada uusi teadmisi, alates konverentsi õppetundidest kuni ajaveebi avastusteni. See pideva õppimise kultuur aitab meeskonnal väljakutseid kiiremini lahendada ja inspireerib värskeid ideid.

Seda mõtteviisi edendades tagame, et innovatsioon toetab otseselt meie põhimissiooni: muuta maailma ohutu kogemine kõigi jaoks lihtsamaks.

Teie 8 . piirkondliku e-kaubanduse konverentsi põhiettekanne “Kuidas me hoiame oma kliente tehisintellekti abil turvaliselt” uurib, kuidas Booking.com kaitseb mitte ainult veebipõhist, vaid ka reaalseid kogemusi. Mis inspireeris seda fookust ja millise põhisõnumi loodate publikul kaasa võtta?

Selle fookuse inspiratsioon pärineb otseselt Booking.com missioonist võimaldada kõigil maailma turvaliselt kogeda. Töötades usalduse ja ohutuse valdkonnas, juhib see missioon kõike, mida teeme. ML- ja insenerimeeskondade juhina on mul privileeg näha, kuidas tehisintellekt ja tehnoloogia seda missiooni mastaapselt edasi viivad.

Huvitaval kombel eeldavad paljud inimesed, et turvalisus tähendab lihtsalt küberprobleeme, nagu pettuste tuvastamine või turvalised maksed. Kuigi need on üliolulised, ulatuvad meie usalduse ja ohutuse alased jõupingutused sellest veelgi kaugemale. Keskendume reisijate ja partnerite füüsilise ja psühholoogilise heaolu kaitsmisele kogu reisi vältel, alates broneerimisest kuni väljaregistreerimiseni.

Põhisõnum, mida ma tahan, et publik kaasa võtaks, on kahekordne. Esiteks peavad ettevõtted liikuma kaugemale pelgalt õigusnormide järgimisest või turvalisuse märkeruutude märkimisest. Kliendikogemuse tõeliseks tõstmiseks peame liikuma sellelt “mida me peame tegema” asemel “mida me saame teha”. Teiseks on uued tehnoloogiad ja tehisintellekt selle nihke olulised võimaldajad. See ületab lõhe meie veebiplatvormi ja reaalse maailma vahel, võimaldades meil ennustada, ennetada ja reageerida keerulistele inimriskidele ulatuslikult.

Reisitööstus areneb pidevalt, uute digitaalsete riskide ja klientide ootustega. Kuidas näete, et tehisintellekt kujundab lähiaastatel veebipõhise reisimise ja e-kaubanduse tulevikku?

Tehisintellekti entusiastina näen, et tehisintellekt muudab e-kaubanduse tööstust, muutes kliendikogemuse isikupärasemaks, tõhusamaks ja sujuvamaks. Kuid nende süsteemide loomisel on oluline keskenduda sellele, mis on tõeliselt oluline: inimeste jaoks tõeliste probleemide lahendamisele ning seda ohutult, vastutustundlikult ja mastaapselt.

Üks valdkond, mis juba praegu kiiresti muutub, on otsimine ja avastamine. Olen aru saanud, et üha rohkem inimesi, sealhulgas mina, eelistab nüüd rääkida LLM-idega, selle asemel, et midagi guugeldada. Olgu selleks reisi planeerimine, söögikoha otsimine või robotpuhastusvahendi ostmise võrdlemine, soovime vastuseid, mis on kohandatud, vestluslikud ja tegelikult kasulikud. Tehisintellekt nihutab avastamise põhiliselt filtreerimiselt intelligentsetele ja ennetavatele kogemustele, mis juhendavad kasutajaid kogu teekonnal, mitte ainult ühe tehingu jooksul. Põnev hiljutine näide sellest nihkest on see, et Booking.com sai üheks esimeseks ChatGPT-s käivitatud partnerrakenduseks. See muudab reisijate jaoks veelgi lihtsamaks meie laia majutusvalikuga tutvumise, kasutades vestlusviipasid (nt “Booking.com, leidke mulle 3.–5. novembril basseiniga hotellid Miami rannas”), kusjuures ChatGPT rakendus loob asjakohaseid valikuid ja sujuvat juurdepääsu. (Kui soovite selle funktsiooni kohta rohkem lugeda, saate vaadata täielikku värskendust siin.)

Siis on veel operatiivne vastupidavus, mis on veel üks tohutu mõjuvaldkond. Tööstuses võtab tehisintellekt üle keerukad ja korduvad ülesanded, nagu klienditeeninduse triaaž, dünaamiline hinnakujundus või vastavuskontrollid. See tähendab kiiremaid platvorme, sujuvamaid toiminguid ja vähem käsitsi tehtavat tööd, mis vabastab meeskonnad keskenduma väärtuslikule tööle, mis nõuab loovust ja inimlikku otsustusvõimet.

Ma usun siiralt, et tehisintellekt võib edendada ettevõtteid, lihtsustada elu ja avada täiesti uusi kogemusi, kui me seda vastutustundlikult kasutame. Meeskonnad, kes selles valdkonnas juhivad, on need, kes liiguvad kiiresti, kuid jäävad ka eetikasse, klientide usaldusse ja õigesse asja tegemisse.

Masinõpe on tehisintellekti oluline osa, mis on kesksel kohal teie töös nii spetsialisti kui ka insenerijuhina. Kas on mingeid tehisintellekti tööriistu, raamistikke või tehnoloogiaid, millele toetute kõige rohkem – isiklikult või koos oma meeskonnaga –, millest teised e-kaubanduse spetsialistid peaksid teadma?

Ütlematagi selge, et tänapäeval toetume kõik tehisintellekti rakendustele, mis on muutumas meie igapäevatöö üha olulisemaks osaks nii inseneride kui ka juhtidena.

Lisaks nüüdseks laialdasele tuginemisele avatud lähtekoodiga tööriistadele on minu arvates praegu inseneride ja juhtide suurim väljakutse ja fookus MLOps ning mudelite usaldusväärne juurutamine, skaleerimine ja tervena püsimine. Meie Booking.com. aasta meeskonnas tegeleme sellega, kasutades tugevaid MLOps-platvorme, nagu AWS SageMaker, mis standardiseerivad torujuhtme funktsioonide loomisest jälgimiseni. See lähenemisviis on e-kaubanduse jaoks kriitilise tähtsusega, kuna see välistab riski, et mudeli triiv põhjustab tulude vähenemist, ja tagab, et usaldusväärseid mudeleid saab ühe klõpsuga kasutusele võtta, mis osutub palju olulisemaks kui mudeli esialgne täpsus.

Paljud Lääne-Balkani idufirmad ja ettevõtted hakkavad tehisintellektiga katsetama. Tuginedes teie kogemusele ülemaailmsel platvormil, mis oleks teie parim nõuanne siinsetele meeskondadele, kes soovivad luua tehisintellekti lahendusi vastutustundlikult ja tõhusalt – kaotamata silmist kliendikogemust?

Minu arvates peaks tehisintellekti lahenduste loomine alati käima käsikäes kliendikesksusega. Kõige edukamad tehisintellekti rakendused, mida olen näinud või milles olen osalenud, algavad selgest arusaamast kasutajate tegelikest vajadustest, mitte ainult uusimast tehnoloogiatrendist.

Lääne-Balkani ettevõtetel soovitaksin alustada väikesest ja keskendunud kasutusjuhtumitest, mis parandavad tõeliselt klienditeekonda. Ärge püüdke esimesest päevast alates kõike “tehisintellektiga teha”, vaid tuvastage konkreetne hõõrdepunkt, mida saate hästi lahendada. Samuti on oluline lisada protsessi varakult vastutus, pidades eelarvamusi, õiglust ja andmete privaatsust oma arendusstrateegia lahutamatuks osaks, mitte tagantjärele mõeldud.

Interaktiivne lähenemine on ülioluline: koguge pidevalt kasutajate tagasisidet ja hoidke inimesi varases staadiumis kursis, kuni olete silmapaistev, eriti otsuste puhul, mis mõjutavad otseselt kliente või on oma olemuselt kriitilised. See aitab säilitada usaldust ja tagab pideva järelevalve. Edu ei tohiks mõõta mitte ainult tehnilise täpsusega, vaid ka sellega, kui kasulik ja usaldusväärne lahendus kasutajatele on.

Lääne-Balkani riikidel on ainulaadne võimalus luua tehisintellekti lahendusi, millel on värsked vaatenurgad ja vähem pärandpiiranguid. Kui meeskonnad jäävad eetikale ja kliendiväärtusele, on reaalne võimalus juhtida nutika ja vastutustundliku innovatsiooniga, mis on tõeliselt põnev.