Virgin Atlantic Veri ve Yapay Zeka (AI) başkan yardımcısı Richard Masters, kurumsal verilerde uzmandır, ancak kariyeri farklı bir yer başladı. Analitik’e geçmeden önce Masters, Oxford Üniversitesi’nde astrofizikte doktora derecesi iki büyük proje üzerinde çalıştı.
“Biri, Şili’deki Atacama Çölü’ndeki çok büyük teleskopta bir enstrüman inşa ediyordu, bu da galaksileri tartıyor ve diğeri, hubble uzay teleskopundan verileri kullanarak galaksilerde karanlık maddeye bakıyordu” diyor.
Bakan bir yabancı, üst düzey bilim ile büyük şirketler için müşteri odaklı hizmetler oluşturmak arasında çok az ilişki olduğunu varsayabilir. Ancak Masters, Cosmos’un ihtişamını gözlemleyen çalışmalarının, Virgin’deki kurumsal bilgi minutiaları ile başa çıkmak için mükemmel bir hazırlık sağladığını söyledi.
“Bu teleskoplardan gelen çok fazla gürültülü veriniz var” diyor. “Galaksilere ve yıldızlara bakabilmeniz için zamanınızın çoğunu gürültüyü gidererek geçiriyorsunuz. Bu gürültüyü çıkardıktan sonra, içgörünüzü almak için bazı analizler yapacağınız bir sinyali bırakıyorsunuz.”
Mevcut rolünü yansıtan bir yaklaşım. Masters, ince detaylara uzun süredir odaklanmasının bir veri lideri olarak bir saplantı haline geldiğini söylüyor: “Yaptığımız her şeyden mümkün olduğunca çok gürültüyü basitleştirebilir ve kaldırabilir miyim?”
Önde gelen veri girişimleri
Akademisyadan ayrıldıktan sonra Masters, deneyimini Detica’daki siber zekaya ve grafik ağlarına bakan bir veri analizi danışmanı da dahil olmak üzere bir dizi sektörde uyguladı. Daha sonra 2018-2021 yılları arasında Virgin’deki ilk üç yıllık görevinden önce danışman EY ile veri bilimi yöneticisi olarak çalıştı ve burada veri bilimi ve mühendislik başkanına yükseldi.
Ustalar, Havayolundan geri dönmek için ayrıldı ve burada müdür yardımcısı olarak uyum ve davranışsal analizler için ürünler inşa etme şansı verildi. İki buçuk yıl sonra EY’deki zanaatını geliştirdikten sonra Kasım 2023’te Virgin Atlantic’e döndü. Tanıdığı ve saygı duyduğu bir şirkette kıdemli bir veri liderliği rolüne adım atmaya istekliydi.
“Bir şeyler inşa etmek istiyorum ve bu şeyleri inşa etmem için beni anlayan ve güvenen insanlarla çalışmak istiyorum. Beni bakireye geri götüren şey, takımların içinde doğru platformlara ve zihniyetlere sahip olmalarıdır”
Richard Masters, Virgin Atlantic
“Yönetici ekibiyle yapılan konuşmalar nedeniyle geri döndüm. AI’nın sektörde uygulanabileceği fırsatları düşündük. Sadece ‘gelip bir sohbet botu yapmanızı istiyoruz’ diye düşünmüyorlardı.
“Daha çok, ‘Bu teknolojinin dağıtım boru hatlarının bir kısmını daha hızlı ve kalite güvencesini daha iyi hale getirmek için nasıl kullanılabileceğini biliyoruz, ancak aynı zamanda temel unsurları düşünmek ve verilerimizi doğru yapmak istiyoruz’. Birden fazla alana odaklanmak cazipti. Havayolu endüstrisinde müşteri davranışına ve optimizasyonuna odaklanmak için bakire geri döndüm.
Virgin markasının çekilişi de büyük bir faktördü. “Bir şeyler inşa etmek istiyorum ve bu şeyleri inşa etmem için beni anlayan ve güvenen insanlarla çalışmak istiyorum” diyor. “Beni Virgin’e geri götüren şey, EY’de olduğu gibi, takımların içinde doğru platformlara ve zihniyetlere sahip olmaları. Ama buradaki uçtan uca sürece sahip olma fırsatı harikaydı.”
Kariyer yolculuğuna baktığımızda Masters, ince detaylara odaklanmanın, yönetici akranlarının veri liderliğindeki değişimin faydalarını görmesine yardımcı olmasına izin verdiğini söyledi. “Düşünce netliği esastır” diyor AI çağında başarılı bir veri liderini tanımlayan özellikleri özetleyerek.
“Olan her şeyi damıtmanız gerekiyor. Stratejik düzeyde bile, gürültü ve görüşler, isimlendirme ve şaşkınlık var. Teknik insanlar çok fazla kısaltma kullanıyor. Her seviyede, işleri olabildiğince basitleştirmek istiyorsunuz.
“Bunu yapabileceğim yol daha net açıklamalar sağlamaktır. Akademik bir arka plan bu gereksinime yardımcı olur, çünkü karmaşık kavramları daha basit bir şeye damıtma deneyimine sahipsiniz. Ekibinizle konuştuğunuzda da önemlidir, bu yüzden net destekleyici puanımızı artırabilir ve diyelim ki, örneğin, insanları uçakta deneyimleri geliştirmek için nasıl kullandığımızı gösterebiliriz ‘.
Yeni uygulamaları yönetmek
Masters, sorumluluklarının, analitik veri mühendisliği ve bakımından operasyon kontrol merkezine ve müşteri ve ticari uygulamalara kadar kuruluş genelinde veri kullanımının tüm yönlerini kapsadığını söylüyor. Rolünün bir diğer kritik unsuru AI gelişmelerine öncülük etmek ve uygulamalar hakkında önemli sorular sormaktır.
“Peki, AI nasıl kullanıyoruz?” diyor. “Hangi platformları kullanmalıyız ve kiminle ortaklık yapmalıyız? Teknolojilerin etkili olmasını ve doğru alanlara yatırım yaptığımızı nasıl sağlıyoruz? Ve sorumlu AI bizim için ne anlama geliyor? Benim için bu soru, veri ve büyütme kullanımımıza geliyor – bu insan veri soyları etrafında güvence döngüsü.”
Masters, iş süreçleri arasındaki güçlü AI uygulamalarının öneminin, özellikle yönetişim ve etik için artmaya devam ettiğini söylüyor.
“Yapay zeka veri koruma sürecimizin bir uzantısı haline geldi. Odağın çalışmalarımız için kritik olmasını sağlıyoruz” diyor.
“Üretken AI’daki son gelişmelerden önce bile [GenAI]Makine öğreniminde önyargı, modeller yaparken veya model kullanırken her zaman bir düşünülmüştür. İnsanları önyargı potansiyelinden haberdar etmeli ve bu araçları kullandıklarında daha fazla veri ürettiklerini anlamalarına yardımcı olmalısınız. Halkımızın bu verileri yönetme sorumluluğu var. ”
Masters, Virgin’deki son 18 ay boyunca bazı büyük başarılarının kilit iş alanları için veri özellikli karar verme desteğine odaklandığını söyledi. Insight, operasyonel süreçleri artırmak, müşteri hizmetlerini geliştirmek ve yeni bilgi yönetimi yetenekleri geliştirmek için kullanıldığını söylüyor.
“Verileri ve modelleri sağlama yeteneğimiz doğru olduğumuz için bizim için büyük bir başarı oldu” diyor. “Ekibi, ‘Doğru mu?’ Ve bina yetenekleri sormak için bir zihniyet haline getirdim. Bu fabrikayı platformda yarattık, çünkü gurur duyuyorum çünkü bu yaklaşımı nereye genişletebileceğimizi görebiliyorum.”
AI yeteneklerini geliştirmek
Önemli bir ilerleme alanı veri temelleridir. Ustalar 2023’ün sonlarında Virgin’e döndüğünde, havayolu yürütme ekibi AI’dan yararlanmaya hevesliydi.
İşletme ile ilk büyüsü sırasında Databricks platformunun uygulanmasına yardımcı oldu. Firmaya tekrar katıldıktan sonra Masters, teknolojinin hizmetleri optimize eden üretken AI uygulamaları ve karar alma süreçlerini hızlandıran temelleri nasıl sağlayabileceğini araştırdı.
Virgin, farklı veri kaynaklarını bir araya getirmek ve firmanın AI özellikli hizmetlerine güç veren bilgiler için merkezi bir yer yaratmak için Databricks’i, özellikle teknoloji uzmanının Unity kataloğunu kullanıyor. Havayolu, çeşitli girişimler için Databricks’in arayüz genie de dahil olmak üzere Genai’yi kullanıyor.
Bir örnek özetleme ve kategorizasyondur. Sağlık ve güvenlik ekibi, uzun bir listede dolaşmak yerine öncelik olaylarını belirlemek için AI kullanıyor. Bu yaklaşım, e -posta yoluyla müşteri hizmetleri mesajları da dahil olmak üzere, işletmenin diğer alanlarındaki sorunları eleme ve önceliklendirme modeli olarak uygulanmaktadır.
Yaklaşımın en son uygulaması bilgi yönetimi içindir. Virgin personeli, çağrı merkezi için Genesys, müşteri hizmetleri için dinamikler ve geleneksel olarak verileri ayrı yerlerde saklayan mürettebat uygulamaları gibi farklı sistemler kullanır. Databricks kullanarak veriler tek bir konumda saklanır. Çalışanlar daha sonra bilgileri aramak ve özetlemek için dil modelleri çalıştırırlar.
Masters, “Bir veri kümesini politikalar olarak koruyabilir ve farklı sistemlerimiz söz konusu olduğunda herkesin aynı ilahi sayfasından şarkı söylediğinden emin olabilirsiniz” diyor Masters. “Yani, Genai de verileri yönetmenize yardımcı olabilir.”
Keşiften Genai’ye yapılan kilit dersin, işletmenin bir alanındaki bir çözümün başka bir yerde yeniden kullanılabileceğini söylüyor: “Yaptığımız bir sürü yetenek oluşturmaktır, böylece Genai’ye gelince uygulamamızla bir şeyler yapmak gibi, daha sonra ihtiyaç duyduğumuz gibi bu yetenekleri çizebiliriz.”
Kesintisiz deneyimler sunmak
Ustalar, önümüzdeki birkaç yıl boyunca veri özellikli seyahatin son noktasının daha kişiselleştirme ve daha kaliteli, kesintisiz deneyimler olduğunu kabul ediyor. Ancak, bu noktaya ulaşmak bazı zorlu soruları cevaplamak anlamına gelir.
“AI hakkında müşteri olarak ne kadar bilmek istiyorsunuz?” diyor. “Cevap, değilsiniz, sadece deneyiminizin daha iyi olmasını istiyorsunuz. Bu nedenle, müşteriler onlar hakkında daha fazla şey bilmemizi istiyorlar – bir şeylerin gerçekleşmesi veya yolculukları boyunca daha iyi bilgi sağlaması durumunda şeylerle hızlı bir şekilde başa çıkmamızı istiyorlar.”
Check -in yapmanız gerekmeyecek bir noktaya geçmek istiyoruz [for your flight]. Sizinle ilgili yeterince bilgi sahibi olmalıyız, sadece uçuşunuzun gününde ortaya çıkmanızı sağlamamız gerekiyor. Diğer her şey kimlik ve sistem yoluyla ele alınır
Richard Masters, Virgin Atlantic
Ustalar, havayolunun profesyonellerini artırmak için AI, dijital deneyimler ve veriler kullanmak istiyor. Virgin personeli, AI müşteriyle konuşmanın bir parçası olmadan daha iyi hizmetler sağlamak için bu teknolojik yetenekleri kendi deneyimleriyle harmanlayabilmelidir. Daha geniş sektörde, AI özellikli otomasyona geçişini not ediyor.
“Kontrol etmeniz gerekmeyecek bir noktaya geçmek istiyoruz [for your flight]”Diyor. Diğer her şey kimlik ve sistem yoluyla ele alınır. Endüstri burada hareket ediyor. Ve aslında, AI bize bu duruma geçişte bize yardımcı olabilir, eskimiş olacak veya hızla hareket etmemizi yasaklayacak büyük çözümler inşa edebilir. ”
Masters, bu aşamaya ulaşmanın, özellikle taşıma ve hedef otelleri birbirine bağlama gibi yolcu yolculuğunun diğer unsurlarıyla entegrasyonlar söz konusu olduğunda, çerçeveler, terminolojiler ve araçlarda endüstri uyumunu gerektireceğini söylüyor. Ancak, gelişmekte olan teknoloji vaadi gerçekleştiğinden ilerlemenin hızlı olmasını bekliyor.
“Önümüzdeki birkaç yıl içinde sektörde daha fazla uyum göreceksiniz” diyor. “Virgin Atlantic’te bu ilerleme, ekiplerimizin havayolumuzu özel kılan şeyleri daha fazla serbest bırakmasını sağlamak için verileri kullanabileceğimiz yerde olacak.”
