Gradnja umetne inteligence? Ta vodja Booking.com pravi, da začnite z majhnimi in dobro rešite en problem

Pri Booking.com ste začeli kot strokovnjak za strojno učenje, ki se osredotoča na zaupanje in varnost, zdaj pa vodite ekipo, ki združuje strojno učenje (ML) in programski inženiring. Če se ozremo nazaj, kaj je ena lekcija iz vašega praktičnega dela, ki še vedno oblikuje, kako vodite danes?

Ko se ozrem nazaj na svoje potovanje, če bi moral izbrati eno ključno lekcijo, ki opredeljuje moj prehod v vodstvo, je to pomen lastništva pri krmarjenju po dvoumnosti.

Kot znanstvenik ML živite v negotovosti; nikoli ne veste, ali bo model dosegel ciljne KPI-je, časovnice pa so same po sebi manj predvidljive kot v tradicionalnem programskem inženiringu. Učenje krmarjenja po tej nenehni dvoumnosti me je naučilo pomembne veščine: imeti v lasti proces odkrivanja in tveganja od konca do konca.

Kot vodja to pomeni ustvarjanje kulture psihološke varnosti in odpornega načrtovanja. Vodim tako, da svojim ekipam omogočam, da prevzamejo proces reševanja neznanega, namesto da bi se bali pomanjkanja zagotovljenega rezultata. Dajem prednost preglednemu komuniciranju tveganja in verjetnosti pred fiksno gotovostjo, s čimer zagotavljam, da sprejemamo premišljene odločitve, hkrati pa ohranjamo usklajenost deležnikov, tudi ko se pot projekta razvija. Ta spretnost obvladovanja negotovosti je morda najpomembnejši prehod iz znanstvenega sveta v vodstveni.

Upravljanje skupin, ki delajo na najsodobnejši umetni inteligenci in kritičnih varnostnih funkcijah, mora biti zapleteno. Kako spodbujate svojo ekipo inženirjev k inovacijam, hkrati pa ohranjate zaupanje in zanesljivost v središču vsega, kar gradite?

Uravnoteženje inovacij z zaupanjem in zanesljivostjo je resnično eden največjih izzivov v naši panogi in to je nekaj, kar imam kot vodja nenehno v mislih. Naš glavni cilj je vedno pomagati pri zaščiti naših strank in narediti pravo stvar, ne le loviti tehnično najbolj vznemirljive ideje. Vendar pa ostati učinkovit pomeni, da se moramo nenehno razvijati.

Da bi spodbudili inovacije in hkrati ohranili zaupanje, izvajamo tisto, kar imenujem “inovacije s tveganjem”. Jasno ločujemo eksperimentiranje od proizvodnje. Na primer, pogosto izvajamo interne hackathone kot varne peskovnike za učenje in ustvarjalnost. Te ideje postanejo dokazi koncepta, ki so podvrženi strogi oceni tveganja in potrjevanju pred kakršno koli integracijo v naše žive, varnostno kritične sisteme. Ta pristop nam omogoča drzne inovacije, ne da bi pri tem ogrozili zanesljivost.

O zanesljivosti se ni mogoče pogajati. Vsaka inovativna rešitev ML mora temeljiti na temeljih robustnega programskega inženiringa. Uspeh ne merimo le z natančnostjo modela, temveč tudi s stabilnostjo, opazljivostjo in vzdržljivostjo celotnega proizvodnega cevovoda. To zagotavlja, da so naše storitve, ki so kritične za varnost, zgrajene tako, da trajajo.

Končno sem močan zagovornik izmenjave hitrih zmag in znanja. Redno organiziramo seje za izmenjavo znanja in vzdržujemo aktivne kanale Slack za širjenje novih vpogledov, od konferenčnih spoznanj do odkritij blogov. Ta kultura nenehnega učenja pomaga ekipi hitreje reševati izzive in navdihuje sveže ideje.

S spodbujanjem te miselnosti zagotavljamo, da inovacije neposredno podpirajo naše temeljno poslanstvo: vsem olajšati varno doživljanje sveta.

Vaš osrednji govor na 8. regionalni konferenci o e-trgovini z naslovom »Kako varujemo naše stranke z uporabo umetne inteligence« raziskuje, kako Booking.com varuje ne le spletne, temveč tudi resnične izkušnje. Kaj je navdihnilo to osredotočenost in kakšno ključno sporočilo upate, da bo občinstvo odneslo s seboj?

Navdih za to osredotočenost prihaja neposredno iz poslanstva Booking.com, da vsem omogoči varno izkušnjo sveta. Delo v zaupanju in varnosti vodi vse, kar počnemo. Kot vodja ML in inženirskih ekip sem privilegiran, da vidim, kako umetna inteligenca in tehnologija poganjata to poslanstvo naprej v velikem obsegu.

Zanimivo je, da mnogi ljudje domnevajo, da varnost pomeni samo kibernetske pomisleke, kot so odkrivanje goljufij ali varna plačila. Čeprav so to ključnega pomena, naša prizadevanja za zaupanje in varnost segajo še dlje. Osredotočeni smo na pomoč pri zaščiti fizičnega in psihičnega počutja potnikov in partnerjev med celotnim potovanjem, od rezervacije do odjave.

Ključno sporočilo, ki ga želim, da občinstvo odnese, je dvojno. Prvič, podjetja morajo preseči zgolj izpolnjevanje skladnosti s predpisi ali označevanje varnostnih potrditvenih polj. Premakniti se moramo od “tega, kar moramo storiti” k “kaj lahko storimo”, da bi resnično izboljšali uporabniško izkušnjo. Drugič, nove tehnologije in umetna inteligenca so bistveni dejavniki, ki omogočajo ta premik. Premošča vrzel med našo spletno platformo in resničnim svetom, kar nam omogoča, da napovedujemo, preprečujemo in se odzivamo na kompleksna tveganja za ljudi v velikem obsegu.

Potovalna industrija se nenehno razvija, z novimi digitalnimi tveganji in pričakovanji strank. Kako vidite umetno inteligenco, ki bo v naslednjih nekaj letih preoblikovala prihodnost spletnih potovanj in e-trgovine?

Kot navdušenec nad umetno inteligenco vidim, da umetna inteligenca spreminja industrijo e-trgovine, tako da naredi izkušnje strank bolj prilagojene, učinkovite in brezhibne. Toda ko gradimo te sisteme, je pomembno, da ostanemo osredotočeni na tisto, kar je resnično pomembno: reševanje resničnih problemov za ljudi in to varno, odgovorno in v velikem obsegu.

Eno področje, ki se že hitro spreminja, je iskanje in odkrivanje. Spoznal sem, da se vedno več ljudi, vključno z mano, zdaj raje pogovarja z LLM-ji, kot da bi nekaj googlali. Ne glede na to, ali načrtujete potovanje, iščete kraj za jesti ali primerjate, kateri robotski čistilec kupiti, želimo odgovore, ki so prilagojeni, pogovorni in dejansko koristni. Umetna inteligenca preusmerja odkrivanje z osnovnega filtriranja na inteligentne, proaktivne izkušnje, ki uporabnike vodijo skozi celotno potovanje, ne le eno transakcijo. Vznemirljiv nedavni primer tega premika je, da je Booking.com postala ena prvih partnerskih aplikacij, ki so se začele v ChatGPT. To popotnikom še olajša raziskovanje naše široke ponudbe nastanitev z uporabo pogovornih pozivov (na primer “Booking.com, poišči mi hotele v Miami Beachu za 3. in 5. novembra z bazenom”), z aplikacijo ChatGPT, ki ustvarja ustrezne možnosti in nemoten dostop. (Če želite prebrati več o tej funkciji, lahko preverite celotno posodobitev tukaj.)

Potem je tu še operativna odpornost, še eno veliko področje vpliva. V industriji umetna inteligenca prevzema zapletene, ponavljajoče se naloge, kot so triaža storitev za stranke, dinamično določanje cen ali preverjanje skladnosti. To pomeni hitrejše platforme, bolj gladko delovanje in manj ročnega napora, kar sprosti ekipe, da se osredotočijo na delo z visoko vrednostjo, ki zahteva ustvarjalnost in človeško presojo.

Resnično verjamem, da lahko umetna inteligenca spodbudi podjetja, poenostavi življenje in odklene popolnoma nove izkušnje, če jo uporabljamo odgovorno. Ekipe, ki bodo vodile v tem prostoru, so tiste, ki se hitro premikajo, hkrati pa ostanejo prizemljene v etiki, zaupanju strank in ravnanju pravih stvari.

Strojno učenje je ključni del umetne inteligence, ki je osrednjega pomena za vaše delo kot strokovnjaka in vodje inženiringa. Ali obstajajo orodja, okviri ali tehnologije umetne inteligence, na katere se najbolj zanašate – osebno ali s svojo ekipo – za katere bi morali vedeti drugi strokovnjaki za e-poslovanje?

Ni treba posebej poudarjati, da se danes vsi zanašamo na aplikacije umetne inteligence, ki postajajo vse bolj pomemben del našega vsakdanjega dela, tako kot inženirji kot vodje.

Poleg zdaj razširjenega zanašanja na odprtokodna orodja je po mojem mnenju trenutno največji izziv in poudarek za inženirje in vodje v MLOps in zanesljivem uvajanju modelov, ki jih razširjajo in ohranjajo zdravje. V naši ekipi leta Booking.com se tega lotevamo z uporabo robustnih platform MLOps, kot je AWS SageMaker, ki standardizirajo cevovod od ustvarjanja funkcij do spremljanja. Ta pristop je ključnega pomena za e-poslovanje, saj odpravlja tveganje, da bi model povzročil izgubo prihodkov in zagotavlja, da je mogoče zanesljive modele uporabiti s funkcijo enega klika, kar se je izkazalo za veliko pomembnejše od začetne natančnosti modela.

Številna zagonska podjetja in podjetja na Zahodnem Balkanu začenjajo eksperimentirati z umetno inteligenco. Na podlagi vaših izkušenj na globalni platformi, kakšen bi bil vaš najboljši nasvet za ekipe, ki želijo graditi rešitve umetne inteligence odgovorno in učinkovito – ne da bi pri tem izgubile izpred oči uporabniško izkušnjo?

Po mojem mnenju bi morala gradnja rešitev AI vedno iti z roko v roki s osredotočenostjo na stranke. Najuspešnejše aplikacije umetne inteligence, ki sem jih videl ali v katerih sem sodeloval, se začnejo z jasnim razumevanjem resničnih potreb uporabnikov, ne le najnovejših tehnoloških trendov.

Podjetjem na Zahodnem Balkanu priporočam, da začnejo z majhnimi primeri uporabe, ki resnično izboljšajo pot stranke. Ne ciljajte na “umetno inteligenco” od prvega dne, namesto tega določite določeno točko trenja, ki jo lahko dobro rešite. Pomembno je tudi, da zgodaj vključite odgovornost v proces, tako da pristranskost, poštenost in zasebnost podatkov obravnavate kot sestavne dele svoje razvojne strategije, ne pa kot naknadno razmišljanje.

Interaktivni pristop je ključnega pomena: nenehno zbirajte povratne informacije uporabnikov in obveščajte ljudi v zgodnjih fazah, dokler se ne odlikujete, zlasti pri odločitvah, ki neposredno vplivajo na stranke ali so kritične narave. To pomaga ohranjati zaupanje in zagotavlja stalen nadzor. Uspeh je treba meriti ne le s tehnično natančnostjo, temveč tudi s tem, kako koristna in zanesljiva je rešitev za uporabnike.

Zahodni Balkan ima edinstveno priložnost za izdelavo rešitev umetne inteligence s svežimi perspektivami in manj starimi omejitvami. Če ekipe ostanejo utemeljene v etiki in vrednosti za stranke, obstaja resnična priložnost za vodenje s pametnimi in odgovornimi inovacijami, kar je resnično vznemirljivo.