Як компанії Enterprise SaaS купують AI (чи ні)

На Saastr Annual ми організували корпоративну панель лідерів AI, щоб поділитися своїм досвідом і знаннями, щоб допомогти іншим зрозуміти, як великі компанії думають про AI та використовують його. Звичайно, зростання ChatGPT стало мейнстрімом для споживачів і невеликих компаній, але як щодо великих хлопців? Хоча перше покоління Generative AI є чудовим, воно не зовсім готове для вирішення корпоративних проблем. Отже, де ми зараз знаходимося в циклі прийняття для світу Enterprise? 

На цій сесії ми зібрали:

• Доу Кіла, генеральний директор ContextualAI
• Бенджамін Манн, співзасновник Anthropic
• Арвінд Джейн, генеральний директор компанії Glean
• і Сандх'я Хедж, генеральний партнер Unusual VC, 

Щоб допомогти нам зрозуміти, як продавати програмне забезпечення GenAI деяким із найбільших організацій у світі. 

[Вбудоване вміст]

Для чого підприємства найбільше захоплюються використанням ШІ? 

Оскільки всі наші учасники працювали з корпоративними компаніями (наприклад, Amazon, Google, Salesforce тощо), усі вони відчули такий рівень хвилювання, якого вони ніколи раніше не бачили, коли справа доходить до ШІ. Підприємства шукають дві великі теми. 

1. Вони хочуть використовувати ШІ для покращення продуктів, які вони продають своїм клієнтам. 
2. Вони хочуть використовувати штучний інтелект, щоб змінити свій бізнес і те, як працюють вони та їхні співробітники. 

Деякі з найбільших випадків використання штучного інтелекту на підприємстві стосуються підтримки клієнтів, продажів і маркетингу, а також розробки, тобто допомоги розробникам у тестуванні коду та вирішенні проблем. Крім того, ці експерти зі штучного інтелекту були вражені тим, як найбільші компанії в світі, не тільки компанії, що займаються програмним забезпеченням, але навіть більш орієнтовані на споживачів компанії розміру підприємств, такі як банки та роздрібні торговці, просуваються з ШІ.

Бенджамін Манн, співзасновник Anthropic, додав:Наприклад, один великий банк, з яким ми спілкувалися, прийшов до нас і сказав: «Ми спілкувалися з усіма в нашій компанії, і у нас є 500 різних випадків використання, до яких ми хочемо застосувати великі мовні моделі». Це справді неймовірно. І навіть не знають, з чого почати. Тож працюючи з нами, щоб сказати, що вони можуть зробити сьогодні? Крім того, як вони можуть зробити штучний інтелект експертом у тому, що таке їхній продукт, щоб їхнім клієнтам не доводилося читати всю їхню документацію, а натомість просто спілкуватися зі штучним інтелектом так, ніби він був архітектором рішення чи передовим розгортанням інженер і мати можливість негайно використовувати продукт».

Усі знають, що ШІ вже змінив спосіб нашої роботи. У той же час ви можете побачити в багатьох підприємствах, що багато людей у ​​захваті від цієї зміни, але ще не впевнені, як вона точно виглядає.  І це те, що всі намагаються відкрити — де технологія буде найбільш важливою, де вона готова, а де вона буде готова найближчим часом. 

Корпоративні сегменти випадків використання для ШІ

Якщо ви зараз подивитеся на ландшафт випадків використання, Доу Кіла, генеральний директор ContextualAI, пояснив це це по суті три великі відра: 

1. Відкриття інформації та синтез інформації — як мені отримати глибше розуміння, а не лише дані? 
2. Ієрархічне підсумовування — як мені перетворити його на те, на що я можу діяти?
3. Підтримка чат-ботів 

95% усіх варіантів використання зазвичай потрапляють до одного з цих відер, і в цих відрах компанії намагаються з’ясувати, що вони хочуть робити. 

Доуве додав: «Для нас найкращий варіант використання — це той, у якому ви можете визначити, як виглядає успіх. І ми бачимо на диво мало таких випадків використання. Це більше «О, ця технологія чудова. Я хочу спробувати це на своєму чат-боті». Коли ми запитуємо людей, як ви визначаєте успіх? Як ви збираєтеся визначити, що ця річ дійсно достатньо хороша для розгортання виробництва? Дуже часто вони не мають хорошої відповіді. Це дійсно одна з речей, яку ми шукаємо в першу чергу. Ви справді розумієте, чого хочете?»

Які найбільші перешкоди для впровадження на підприємстві? 

Що, зокрема, на підприємстві, бачили наші учасники дискусії, фактично затримували або програвали угоди, коли справа доходить до ШІ?

1. Безпека – їхні власні дані залишають модель і виходять на відкриті ринки
2. Безпека – підтримка або необхідність встановлення постійного моніторингу даних
3. Внутрішнє керування даними – втрата їх під час консолідації в один інструмент чи модель ШІ
4. Галюцинація — моделі, які вигадують речі
5. Проблеми атрибуції — можливість відстежити її назад до даних навчання
6. Проблеми з відповідністю — забуває щось або не може легко оновити
7. FOMO – Що робити, якщо через 2 тижні ця модель не буде такою ж хорошою, як чиясь інша?

«Найбільш чутливі клієнти хочуть таких речей, як сертифікація FedRAMP, і таких речей, на реалізацію яких потрібні багато років і багато зусиль», – додав Бенджамін Манн, співзасновник Anthropic. Хоча вони змогли вирішити цю проблему завдяки партнерству з програмою Amazon Bedrock, це не спрацює для всіх. 

І, нарешті, ще однією перешкодою для впровадження Enterprise є додаткова пропускна здатність, необхідна для його успішного впровадження. 

Бенджамін додав: «Я думаю, що багато людей думають про цю нову технологію штучного інтелекту як про щось, що з’явиться просто так і буде працювати з першого дня. Але насправді, виявляється, це програмне забезпечення. А з програмним забезпеченням вам потрібно виконати роботу з дослідження користувачів і повторення з усіма різними командами. У нашому випадку Notion є чудовим прикладом, коли ми дуже тісно співпрацювали з їхнім технічним директором і всіма, аж до їхніх інженерів на передовій, щоб глибоко інтегрувати штучний інтелект Anthropics у досвід продукту notion, і ми вважаємо, що це надзвичайно добре. Але це було так, щоб це сталося, потрібно було багато відданості».

Хто є першими користувачами штучного інтелекту на підприємствах?

Можливо, це не дивно, що перші користувачі Enterprise поки що це, як правило, дуже передові компанії, а також великі банки та роздрібні торговці. Інші перші користувачі можуть бути великими підприємствами програмного забезпечення, які стикаються з перерахованими вище перешкодами. ІТ-директори часто керують справами, оскільки вони представляють потреби всієї компанії.  Продавці, спеціалісти з маркетингу, відділ кадрів та інженери потребують технологій, тому ІТ-директор став головним центром, який пропонує продукт. 

Доу Кіла, генеральний директор ContextualAI найкраще узагальнив це словами; «Я думаю, що у вас є дуже передові компанії, які в основному готові до роботи, але дуже часто вони думають, що можуть зробити це власними силами. І тому я думаю, що ця віра, ймовірно, зникне протягом наступних кількох років, коли люди зрозуміють, що це трохи складніше, ніж вони спочатку думали. Але окрім цього, я думаю, одна з цікавих речей, які ми бачимо, це те, що насправді є мандат від генерального директора донизу. Там, де нам потрібно щось зробити, тож для мене це захоплююче, тому що це можливість для бізнесу».

Які найважливіші інвестиції гарантують, що компанія Future 50 може прийняти? 

 Відповідність має значення. Питання безпеки. І на початку, оскільки ШІ обробляє так багато даних, довіра є фундаментальною. 

Арвінд Джейн, генеральний директор Glean, пояснив: «По-перше, це просто робота над усіма аспектами безпеки та відповідністю. Отримайте сертифікацію SOC-2, відповідність HIPAA, GDPR і FedRAMP. Це один потік корпоративних вимог, яким просто потрібні всі ці питання відповідності. Крім того, з точки зору продукту, залежно від того, яким є ваш продукт, підприємства пред’являтимуть до вас багато вимог».

Entperises не збираються просто ділитися всіма своїми даними з одним днем, тому вони можуть або розмістити штучний інтелект у своєму існуючому середовищі даних, або використовувати фреймворки на Amazon і Google можуть допомогти усунути необхідність проходити масштабні закупівлі та додаткові перевірки безпеки. Майбутнє цих великих мовних моделей полягатиме у вирішенні бар’єрів мовних галюцинацій і атрибуції даних, надійності та розумінні голосу вашого бренду та діяльності вашої компанії. 

Чи надає тонке налаштування конкурентну перевагу? 

Оскільки в наші дні ЗМІ дуже активно висвітлюють ШІ, багато людей приходять до ContextualAI, Anthropic і Glean з великими очікуваннями.

Багато хто не розуміє, чого вони хочуть від тонкого налаштування. Вони просто чують про це і думають, що це спосіб отримати конкурентну перевагу. Однак з’являються кращі технології Доу Кіла, генеральний директор ContextualAI, виклав це найкраще: «Ми бачимо це часто там, де клієнти просто звертаються, ми хочемо налаштувати нашу модель. Чи можете ви допомогти нам із цим? І тому ми їм говоримо тобі напевно збрехали. Вам не потрібно точно налаштовувати свою модель».

Дуве додав: ” Вам справді це не потрібно. Ймовірно, ви можете просто вирішити цю проблему за допомогою генерації розширеного пошуку або за допомогою дуже довгого контекстного вікна. Єдиний випадок, коли він вам може знадобитися, це якщо ви хочете, щоб він підтримував варіант використання, де у вас є багато даних, яких ніхто більше не має, і це дійсно специфічно для цього випадку використання».

Серія прогнозів щодо ШІ на 2023 рік

Сандх’я закрила сесію, запитавши: «Що таке дивне і щось реалістичне, ви сподіваєтесь, що стане правдою у 2030 році?» 

Щодо Арвінда з Гліна, він мав практичну надію, що до 2030 року всі ми матимемо по-справжньому розумного, досвідченого персонального помічника, який виконуватиме за нас більшу частину нашої роботи. Сьогодні ця розкіш доступна лише керівникам підприємств. У майбутньому це буде для всіх нас. 

Для Бена з Anthropic світле майбутнє передбачає мовні моделі, які розумітимуть нас краще, ніж ми самі. Коли ми просимо його робити щось за нас, він робитиме те, що ми маємо на увазі, а не те, що ми говоримо. В ідеалі ШІ зробить усіх нас кращими людьми, покращить наші стосунки та допоможе нам бути найкращою версією самих себе. Що це буде насправді? Можливо, 60% від цього, що все одно було б чудово. 

Для Douwe з ContextualAI він вважає, що технології мають великий потенціал, щоб робити добро. 2030 рік стане іншим місцем, тож він сподівається, що до того часу штучний інтелект робитиме всі «нудні, буденні речі», щоб ми могли бути більш креативними та робити те, що нам подобається. 

[Вбудоване вміст]

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.saastr.com/how-enterprise-companies-are-buying-ai-or-not-with-contextualai-anthropic-glean-and-unusual-ventures/