Cum cumpără companiile Enterprise SaaS AI (sau nu)

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

La Saastr Annual, am găzduit un grup de lideri în domeniul inteligenței artificiale pentru întreprinderi pentru a-și împărtăși experiența și cunoștințele pentru a-i ajuta pe alții să înțeleagă cum gândesc marile companii despre AI și cum le folosește. Sigur – ascensiunea ChatGPT a devenit populară pentru consumatori și companiile mai mici, dar cum rămâne cu băieții mari? Deși prima generație de IA generativă este grozavă, nu este tocmai pregătită să rezolve problemele Enterprise. Deci, unde suntem acum în ciclul de adoptare pentru lumea Enterprise?

În această sesiune, am reunit:

Douwe Kiela, CEO al ContextualAI
Benjamin Mann, co-fondatorul Anthropic
Arvind Jain, CEO al Glean
și Sandhya Hedge, partener general la Unusual VC,

Pentru a ne ajuta să înțelegem cum să vindem software-ul GenAI unora dintre cele mai mari organizații din lume.

[Conținutul încorporat]

Pentru ce sunt cele mai încântate întreprinderile să folosească AI?

Întrucât panelul nostru a lucrat cu toții cu companii Enterprise (adică Amazon, Google, Salesforce etc.), toți au văzut un nivel de entuziasm la care nu l-au mai asistat niciodată când vine vorba de AI. Întreprinderile caută două mari teme.

Vor să folosească AI pentru a îmbunătăți produsele pe care le vând clienților lor.
Vor să folosească inteligența artificială pentru a-și transforma afacerea și modul în care lucrează ei și angajații lor.

Unele dintre cele mai mari cazuri de utilizare pentru AI în întreprindere sunt în asistența pentru clienți, vânzări și marketing și inginerie, adică ajutând dezvoltatorii să testeze codul și să depaneze problemele. În plus, acești experți în inteligență artificială au fost impresionați de modul în care cele mai mari companii din lume, nu doar companiile de software, ci și mai multe companii de dimensiunea întreprinderilor care se adresează consumatorilor, cum ar fi băncile și comercianții cu amănuntul, avansează cu AI.

Benjamin Mann, cofondatorul Anthropic a adăugat: „De exemplu, o bancă mare cu care vorbeam a venit la noi și ne-a spus: „Am vorbit cu toată lumea din compania noastră și avem 500 de cazuri de utilizare diferite cărora vrem să le aplicăm modele mari de limbaj”. Asta e cu adevărat incredibil. Și nici nu știu de unde să înceapă. Deci, lucrează cu noi pentru a spune ce pot face astăzi? Și apoi, dincolo de asta, cum pot face AI un expert în ceea ce este produsul lor, astfel încât clienții lor să nu fie nevoiți să-și citească toată documentația, ci, în schimb, să vorbească cu un AI ca și cum ar fi un arhitect de soluții sau implementat în avans inginer și să poată utiliza produsul imediat.”

Toată lumea știe că AI a schimbat deja modul în care lucrăm. În același timp, puteți vedea în multe întreprinderi că mulți oameni sunt încântați de această schimbare, dar încă nu sunt siguri cum arată exact. Și asta este ceea ce toată lumea încearcă să descopere - unde tehnologia va conta cel mai mult, unde este gata și unde va fi gata în curând.

Cazuri de utilizare Enterprise pentru AI

Dacă te uiți la peisajul cazurilor de utilizare chiar acum, Douwe Kiela, CEO al ContextualAI, a explicat că acolo sunt în esență trei găleți mari:

Descoperirea informațiilor și sinteza informațiilor — cum obțin informații mai profunde și nu doar date?
Rezumat ierarhic - cum o transform în ceva asupra căruia pot acționa?
Asistență chatbot

95% din toate cazurile de utilizare se încadrează, de obicei, într-una dintre aceste compartimente, iar în acele categorii, companiile încearcă să-și dea seama ce vor să facă.

Douwe a adăugat: „Pentru noi, cel mai bun caz de utilizare este acela în care puteți defini cum arată succesul. Și vedem surprinzător de puține dintre aceste tipuri de cazuri de utilizare de fapt. Este mai mult „Oh, această tehnologie este grozavă. Vreau să-l încerc pe chatbot-ul meu.' Când întrebăm oamenii, cum definiți succesul? Cum veți măsura că acest lucru este de fapt suficient de bun pentru o implementare de producție? De foarte multe ori, nu au un răspuns bun. Acesta este într-adevăr unul dintre lucrurile pe care le căutăm mai întâi. Chiar înțelegi ce vrei?”

Care sunt cele mai mari bariere în calea adopției în întreprinderi?

În mod specific în Enterprise, ce au văzut paneliştii noştri în ceea ce priveşte reţinerea sau pierderea ofertelor când vine vorba de AI?

Securitate – datele lor proprietare părăsesc modelul și ies pe piețele deschise
Siguranță – menținerea sau necesitatea stabilirii unei monitorizări constante a datelor
Guvernanța internă a datelor – pierzându-le pe măsură ce vă consolidați într-un singur instrument sau model AI
Halucinații — modele care alcătuiesc lucrurile
Probleme de atribuire — posibilitatea de a le urmări până la datele de antrenament
Probleme de conformitate — uită lucrurile sau nu le poate actualiza cu ușurință
FOMO – Ce se întâmplă dacă acest model nu este la fel de bun ca al altcuiva în 2 săptămâni?

„Cei mai sensibili clienți își doresc lucruri precum certificarea FedRAMP și lucruri care necesită mai mulți ani și o mulțime de efort pentru a fi implementate”, a adăugat Benjamin Mann, cofondatorul Anthropic. Deși au reușit să navigheze prin acest parteneriat cu programul Amazon Bedrock, acest lucru nu va funcționa pentru toți.

Și, în cele din urmă, o altă barieră în calea adoptării Enterprise este lățimea de bandă suplimentară necesară pentru implementarea acesteia - cu succes.

Benjamin a adăugat: „Cred că mulți oameni se gândesc la această nouă tehnologie AI ca la ceva care va veni și va place munca din prima zi. Dar de fapt, se pare că este încă software. Și cu software-ul, trebuie să faceți munca de a face cercetarea utilizatorilor și de a repeta cu toate echipele dvs. diferite. În cazul nostru, Notion este un exemplu grozav în care am lucrat îndeaproape cu CTO și cu toată lumea, până la inginerii lor din prima linie pentru a integra profund Anthropics AI în experiența produsului noțiune și credem că este extrem de bun. Dar a fost, a fost nevoie de multă dedicare pentru ca acest lucru să se întâmple.”

Cine sunt primii care adoptă AI în întreprinderi?

Utilizatorii timpurii de până acum în Enterprise, poate fără a fi surprinzător, sunt de obicei companii foarte avansate în tehnologie, dar și bănci mari și retaileri. Alți primitori ar putea fi întreprinderi de software care sunt acum mari și se confruntă cu barierele enumerate mai sus. CIO conduc adesea sarcina pentru că reprezintă cerințele întregii companii. Oamenii de vânzări, marketingul, resursele umane și ingineria doresc cu toții tehnologia, așa că CIO a devenit punctul focal pentru a aduce un produs.

Douwe Kiela, CEO al ContextualAI a rezumat-o cel mai bine spunând; „Cred că ai tendința de a avea companii foarte avansate în tehnologie, care sunt practic gata să meargă, dar de foarte multe ori ei cred că pot face acest lucru în interior. Și cred că probabil că această credință va dispărea în următorii doi ani, când oamenii își dau seama că aceste lucruri sunt puțin mai dificile decât au crezut inițial. Dar, pe lângă asta, cred că unul dintre lucrurile interesante pe care le vedem este că există într-adevăr un mandat de la CEO în jos. Acolo unde este, trebuie să facem ceva și, pentru mine, este interesant, deoarece este o oportunitate de afaceri.”

Care sunt cele mai importante investiții care asigură că o companie viitoare 50 poate adopta?

Conformitatea contează. Securitatea contează. Și la început, deoarece AI manipulează atât de multe date, încrederea este fundamentală.

Arvind Jain, CEO-ul Glean a explicat: „Primul lucru este doar să lucrezi la toate aspectele de securitate și conformitate. Prin urmare, obțineți certificarea SOC-2, conformitatea cu HIPAA, GDPR și FedRAMP. Acesta este un flux de cerințe ale întreprinderii, adică doar nevoie de toate aceste chestiuni de conformitate. În plus, în ceea ce privește produsul, în funcție de care este produsul tău, vor exista o mulțime de cerințe pe care Enterprises le vor impune asupra ta.”

Întreprinderile nu vor doar să-și partajeze toate datele într-o singură zi – astfel încât să fie capabile fie să stratifice AI în mediul lor de date existent, fie să utilizeze cadre pe Amazon și Google pot ajuta la eliminarea necesității de a trece prin achiziții extinse și audituri suplimentare de securitate. Viitorul acestor modele mari de limbaj va fi rezolvarea barierelor halucinațiilor lingvistice și atribuirii datelor, a fi demn de încredere și a înțelege vocea mărcii dvs. și despre ce este vorba despre compania dvs.

Reglarea fină oferă un avantaj competitiv?

Deoarece acoperirea media a AI este atât de intensă în aceste zile, mulți oameni vin la ContextualAI, Anthropic și Glean cu multe așteptări de la început.

Mulți nu înțeleg ce vor de la reglare fină. Ei doar aud despre asta și cred că este o modalitate de a obține un avantaj competitiv. Cu toate acestea, există forme mai bune de tehnologie care ies și Douwe Kiela, CEO al ContextualAI, a spus cel mai bine: „Vedem de fapt acest lucru foarte mult acolo unde doar merg clienții, vrem să ne perfecționăm modelul. Ne puteți ajuta cu asta? Și așa este ceea ce le spunem probabil că ai fost mințit. Nu trebuie să-ți ajustezi modelul.”

Douwe a adăugat: „Chiar nu ar trebui să ai nevoie de el. Probabil că puteți rezolva această problemă doar prin generarea augmentată de recuperare sau printr-o fereastră de context foarte lungă. Singurul caz în care aveți nevoie de el este dacă doriți să suporte un caz de utilizare în care aveți o mulțime de date pe care nimeni altcineva nu le are și este cu adevărat specific acelui caz de utilizare.”

O rundă de predicții despre AI pentru 2023

Sandhya a încheiat sesiunea întrebând: „Ce este ceva sălbatic și ceva realist, sperați că va fi adevărat în 2030?”

Pentru Arvind de la Glean, el a avut o speranță practică că vom avea cu toții un asistent personal cu adevărat inteligent și bine informat, care să ne facă cea mai mare parte a muncii pentru noi până în 2030. Astăzi, acest lux este limitat la directorii din Enterprises. În viitor, va fi pentru noi toți.

Pentru Ben de la Anthropic, viitorul strălucit implică modelele lingvistice care ne înțeleg mai bine decât ne înțelegem pe noi înșine. Când îi cerem să facă lucruri pentru noi, va face ceea ce vrem să spunem și nu ceea ce spunem. În mod ideal, AI ne va face pe toți oameni mai buni, ne va îmbunătăți relațiile și ne va ajuta să fim cea mai bună versiune a noastră. Ce va fi de fapt? Poate 60% din asta, ceea ce tot ar fi grozav.

Pentru Douwe de la ContextualAI, el crede că tehnologia are mult potențial de a face bine. 2030 va fi un loc diferit, așa că speră că până atunci AI va face toate „lucrurile plictisitoare și banale”, astfel încât să putem fi mai creativi și să facem lucrurile care ne plac.

[Conținutul încorporat]