Các công ty SaaS doanh nghiệp đang mua AI (hoặc không) như thế nào

Các công ty SaaS doanh nghiệp đang mua AI (hoặc không) như thế nào

Dấu thời gian: ngày 17 tháng 2024 năm 9 02:XNUMX sáng
Nút nguồn: 3067314

Tại Saastr thường niên, chúng tôi đã tổ chức một hội thảo Doanh nghiệp gồm các nhà lãnh đạo AI để chia sẻ kinh nghiệm và kiến ​​thức của họ nhằm giúp những người khác hiểu cách các công ty lớn suy nghĩ và tận dụng AI. Chắc chắn - sự nổi lên của ChatGPT đã trở thành xu hướng phổ biến đối với người tiêu dùng và các công ty nhỏ hơn, nhưng còn các ông lớn thì sao? Mặc dù thế hệ Generative AI đầu tiên rất tuyệt vời nhưng nó vẫn chưa sẵn sàng để giải quyết các vấn đề của Doanh nghiệp. Vậy hiện tại chúng ta đang ở đâu trong chu kỳ áp dụng cho thế giới Doanh nghiệp? 

Trong buổi này, chúng tôi đã tập hợp:

  • Douwe Kiela, Giám đốc điều hành của ContextualAI
  • Benjamin Mann, đồng sáng lập của Anthropic
  • Arvind Jain, Giám đốc điều hành của Glean
  • và Sandhya Hedge, Đối tác chung tại Unusual VC, 

Để giúp chúng tôi tìm ra cách bán phần mềm GenAI cho một số tổ chức lớn nhất trên thế giới. 

[Nhúng nội dung]

Các doanh nghiệp hào hứng nhất với việc sử dụng AI để làm gì? 

Vì tham luận viên của chúng tôi đều đã từng làm việc với các công ty Doanh nghiệp (ví dụ: Amazon, Google, Salesforce, v.v.), nên tất cả họ đều thấy mức độ phấn khích mà họ chưa từng chứng kiến ​​​​trước đây khi nói đến AI. Các doanh nghiệp đang tìm kiếm hai chủ đề lớn. 

  1. Họ muốn sử dụng AI để cải thiện sản phẩm họ bán cho khách hàng. 
  2. Họ muốn sử dụng AI để chuyển đổi hoạt động kinh doanh cũng như cách họ và nhân viên làm việc. 

Một số trường hợp sử dụng lớn nhất của AI trong doanh nghiệp là hỗ trợ khách hàng, bán hàng, tiếp thị và kỹ thuật - tức là giúp các nhà phát triển kiểm tra mã và khắc phục sự cố. Trên hết, các chuyên gia AI này rất ấn tượng với cách các công ty lớn nhất thế giới, không chỉ các công ty phần mềm, mà thậm chí nhiều công ty có quy mô doanh nghiệp hướng tới người tiêu dùng như ngân hàng và nhà bán lẻ, đang triển khai AI.

Benjamin Mann, người đồng sáng lập Anthropic nói thêm: “Ví dụ: một ngân hàng lớn mà chúng tôi đang nói chuyện đã đến gặp chúng tôi và nói: 'chúng tôi đã nói chuyện với mọi người trong công ty của mình và chúng tôi có 500 trường hợp sử dụng khác nhau mà chúng tôi muốn áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn.' Điều đó thực sự đáng kinh ngạc. Và họ thậm chí không biết bắt đầu từ đâu. Vậy hãy làm việc với chúng tôi để biết họ có thể làm gì hôm nay? Và ngoài ra, làm cách nào họ có thể biến AI trở thành chuyên gia về sản phẩm của họ để khách hàng không cần phải đọc tất cả tài liệu của họ mà thay vào đó, chỉ cần nói chuyện với AI như thể nó là một kiến ​​trúc sư giải pháp hoặc được triển khai tiếp theo kỹ sư và có thể sử dụng sản phẩm ngay lập tức.”

Mọi người đều biết AI đã thay đổi cách chúng ta làm việc. Đồng thời, bạn có thể thấy ở nhiều Doanh nghiệp có rất nhiều người hào hứng với sự thay đổi đó nhưng vẫn chưa chắc chắn chính xác nó trông như thế nào.  Và đó là điều mà mọi người đang cố gắng khám phá — nơi nào công nghệ sẽ quan trọng nhất, nơi nào nó sẵn sàng và nơi nào nó sẽ sớm sẵn sàng. 

Nhóm trường hợp sử dụng dành cho doanh nghiệp dành cho AI

Nếu bạn nhìn vào bối cảnh các trường hợp sử dụng ngay bây giờ, Douwe Kiela, Giám đốc điều hành của ContextualAI, giải thích rằng về cơ bản là ba thùng lớn: 

  1. Khám phá thông tin và tổng hợp thông tin - làm cách nào để tôi có được thông tin chi tiết sâu hơn chứ không chỉ dữ liệu? 
  2. Tóm tắt theo thứ bậc - làm cách nào để biến nó thành thứ mà tôi có thể hành động?
  3. Hỗ trợ chatbot 

95% tất cả các trường hợp sử dụng thường rơi vào một trong các nhóm này và trong các nhóm đó, các công ty đang cố gắng tìm hiểu xem họ muốn làm gì. 

Douwe nói thêm: “Đối với chúng tôi, trường hợp sử dụng tốt nhất là trường hợp bạn có thể xác định thành công trông như thế nào. Và đáng ngạc nhiên là chúng tôi thực sự thấy rất ít trường hợp sử dụng như vậy. Nó còn hơn thế nữa 'Ồ, công nghệ này thật tuyệt. Tôi muốn thử nó trên chatbot của mình.” Khi chúng tôi hỏi mọi người, bạn định nghĩa thành công như thế nào? Làm thế nào bạn có thể đo lường được rằng thứ này thực sự đủ tốt để triển khai sản xuất? Rất thường xuyên, họ không có câu trả lời hay. Đó thực sự là một trong những điều chúng tôi đang tìm kiếm đầu tiên. Bạn có thực sự hiểu mình muốn gì không?”

Rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng trong doanh nghiệp là gì? 

Cụ thể là trong Doanh nghiệp, những người tham gia hội thảo của chúng tôi đã thấy điều gì thực sự giữ được hoặc mất các giao dịch khi nói đến AI?

  1. Bảo mật – dữ liệu độc quyền của họ rời khỏi mô hình và đi ra thị trường mở
  2. An toàn – duy trì hoặc phải thiết lập giám sát dữ liệu liên tục
  3. Quản trị dữ liệu nội bộ – mất nó khi bạn hợp nhất thành một công cụ hoặc mô hình AI duy nhất
  4. Ảo giác - những mô hình tạo nên mọi thứ
  5. Vấn đề về phân bổ - có thể truy ngược lại dữ liệu đào tạo
  6. Các vấn đề về tuân thủ — quên nội dung hoặc không thể cập nhật nội dung một cách dễ dàng
  7. FOMO – Điều gì sẽ xảy ra nếu mô hình này không tốt bằng mô hình của người khác sau 2 tuần?

Benjamin Mann, đồng sáng lập của Anthropic cho biết thêm: “Những khách hàng nhạy cảm nhất muốn những thứ như chứng nhận FedRAMP và những thứ phải mất nhiều năm cũng như rất nhiều nỗ lực để thực hiện”. Mặc dù họ có thể giải quyết vấn đề này bằng cách hợp tác với chương trình Bedrock của Amazon, nhưng điều này sẽ không hiệu quả với tất cả mọi người. 

Và cuối cùng, một rào cản khác đối với việc áp dụng Doanh nghiệp là băng thông bổ sung cần thiết để triển khai nó – thành công. 

Benjamin nói thêm: “Tôi nghĩ nhiều người nghĩ về công nghệ AI mới này như một thứ gì đó sẽ xuất hiện và yêu thích công việc ngay từ ngày đầu tiên. Nhưng trên thực tế, hóa ra nó vẫn là phần mềm. Và với phần mềm, bạn cần thực hiện công việc nghiên cứu người dùng và lặp lại với tất cả các nhóm khác nhau của mình. Trong trường hợp của chúng tôi, Notion là một ví dụ tuyệt vời khi chúng tôi đã hợp tác rất chặt chẽ với CTO của họ và tất cả mọi người cho đến các kỹ sư tuyến đầu của họ để tích hợp sâu Anthropics AI vào trải nghiệm sản phẩm ý tưởng và chúng tôi cho rằng điều đó cực kỳ tốt. Nhưng đúng là cần rất nhiều tâm huyết để biến điều đó thành hiện thực.”

Ai là người áp dụng sớm AI trong doanh nghiệp?

Những người áp dụng sớm trong Doanh nghiệp cho đến nay, có lẽ không có gì ngạc nhiên thường là các công ty rất tiên tiến về công nghệ cũng như các ngân hàng và nhà bán lẻ lớn. Những người áp dụng sớm khác có thể là các Doanh nghiệp phần mềm hiện đã lớn và họ đang phải đối mặt với những rào cản được liệt kê ở trên. CIO thường dẫn đầu vì họ đại diện cho nhu cầu của toàn bộ công ty.  Nhân viên bán hàng, tiếp thị, nhân sự và kỹ thuật đều muốn có công nghệ, vì vậy CIO đã trở thành đầu mối để đưa sản phẩm vào. 

Douwe Kiela, Giám đốc điều hành của ContextualAI tóm tắt nó tốt nhất bằng cách nói; “Tôi nghĩ bạn có xu hướng có những công ty rất tiên tiến về công nghệ, về cơ bản đã sẵn sàng hoạt động, nhưng họ thường nghĩ rằng họ có thể tự làm việc đó. Và vì vậy tôi nghĩ niềm tin đó có thể sẽ mất đi trong vài năm tới khi mọi người nhận ra rằng công việc này khó khăn hơn một chút so với những gì họ nghĩ ban đầu. Nhưng ngoài điều đó ra, tôi nghĩ một trong những điều thú vị mà chúng ta đang thấy là thực sự có sự ủy nhiệm từ CEO trở xuống. Nơi mà chúng ta phải làm điều gì đó và đối với tôi, điều đó thật thú vị vì đó là cơ hội kinh doanh.”

Những khoản đầu tư quan trọng nhất đảm bảo một công ty trong tương lai 50 có thể áp dụng là gì? 

 Vấn đề tuân thủ. Vấn đề an ninh. Và ngay từ đầu, vì AI đang xử lý rất nhiều dữ liệu nên niềm tin là nền tảng. 

Arvind Jain, Giám đốc điều hành của Glean giải thích: “Điều đầu tiên chỉ là làm việc trên tất cả các khía cạnh bảo mật và tuân thủ. Vì vậy, hãy nhận được chứng nhận SOC-2, tuân thủ HIPAA, GDPR và FedRAMP. Đó là một dòng yêu cầu của doanh nghiệp, tức là chỉ cần tất cả những vấn đề tuân thủ này. Trên hết, về mặt sản phẩm, tùy thuộc vào sản phẩm của bạn là gì, sẽ có rất nhiều yêu cầu mà Doanh nghiệp đặt ra cho bạn.”

Các doanh nghiệp sẽ không chỉ chia sẻ tất cả dữ liệu của họ trong một ngày - vì vậy họ có thể đưa AI vào môi trường dữ liệu hiện có của họ hoặc sử dụng các khuôn khổ trên Amazon và Google có thể giúp loại bỏ nhu cầu thực hiện mua sắm rộng rãi và kiểm tra bảo mật bổ sung. Tương lai của những mô hình ngôn ngữ lớn này sẽ giải quyết các rào cản về ảo giác ngôn ngữ và phân bổ dữ liệu, trở nên đáng tin cậy và hiểu được tiếng nói thương hiệu cũng như nội dung công ty của bạn. 

Tinh chỉnh có mang lại lợi thế cạnh tranh không? 

Vì ngày nay các phương tiện truyền thông đưa tin về AI quá nhiều nên nhiều người đến với ContextualAI, Anthropic và Glean với rất nhiều kỳ vọng.

Nhiều người không hiểu họ muốn gì khi tinh chỉnh. Họ chỉ nghe về nó và nghĩ rằng đó là một cách để có được lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, có những dạng công nghệ tốt hơn sắp xuất hiện và Douwe Kiela, Giám đốc điều hành của ContextualAI đã trình bày rõ ràng nhất: “Chúng tôi thấy điều này rất nhiều ở những nơi khách hàng đến. Chúng tôi muốn tinh chỉnh mô hình của mình. Bạn có thể giúp chúng tôi việc này không? Và vì vậy điều chúng tôi nói với họ là có lẽ bạn đã bị lừa dối Bạn không cần phải tinh chỉnh mô hình của mình.”

Douwe nói thêm: “Bạn thực sự không cần nó. Có lẽ bạn chỉ có thể giải quyết vấn đề đó thông qua thế hệ tăng cường truy xuất hoặc bằng cách có một cửa sổ ngữ cảnh rất dài. Trường hợp duy nhất bạn có thể cần đến nó là nếu bạn muốn nó hỗ trợ một trường hợp sử dụng trong đó bạn có nhiều dữ liệu mà không ai khác có và nó thực sự dành riêng cho trường hợp sử dụng đó.”

Vòng dự đoán về AI cho năm 2023

Sandhya kết thúc buổi học bằng câu hỏi: “Điều gì hoang dã và thực tế mà bạn hy vọng sẽ trở thành sự thật vào năm 2030?” 

Đối với Arvind tại Glean, anh ấy có một hy vọng thực tế rằng tất cả chúng ta sẽ có một trợ lý cá nhân thực sự thông minh, hiểu biết, người sẽ làm hầu hết công việc cho chúng ta vào năm 2030. Ngày nay, sự xa xỉ đó chỉ giới hạn ở các giám đốc điều hành trong Doanh nghiệp. Trong tương lai, nó sẽ dành cho tất cả chúng ta. 

Đối với Ben tại Anthropic, tương lai tươi sáng liên quan đến việc các mô hình ngôn ngữ hiểu chúng ta hơn là chúng ta hiểu chính mình. Khi chúng ta yêu cầu nó làm việc gì đó cho chúng ta, nó sẽ làm những gì chúng ta muốn chứ không phải những gì chúng ta nói. Lý tưởng nhất là AI sẽ khiến tất cả chúng ta trở thành những người tốt hơn, cải thiện các mối quan hệ và giúp chúng ta trở thành phiên bản tốt nhất của chính mình. Nó thực sự sẽ là gì? Có lẽ là 60% trong số đó, điều đó vẫn tuyệt vời. 

Đối với Douwe tại ContextualAI, ông tin rằng công nghệ có rất nhiều tiềm năng để làm điều tốt. Năm 2030 sẽ là một thời điểm khác, vì vậy ông hy vọng đến lúc đó AI sẽ làm được tất cả “những thứ nhàm chán, trần tục” để chúng ta có thể sáng tạo hơn và làm những điều chúng ta thích. 

[Nhúng nội dung]

bài viết liên quan

Dấu thời gian:

Thêm từ Saastr