Yönetici röportajı: Salesforce AI başkanı dinamik akış şemalarını tartışıyor


Salesforce yapay zekadan (AI) sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Jayesh Govindarajan, şirketin yapay zeka organizasyonunu yönetiyor ve hizmet olarak yazılım (SaaS) sağlayıcısının oluşturup müşterilerine sunduğu ürün ailesinden sorumlu.

Govindarajan, Salesforce’un yapay zeka müşterilerinin iki geniş kategoriye ayrıldığını söylüyor. “İş akışlarına derinlemesine entegre edilmiş anahtar teslim yapay zekayı arzulayan müşteriler var, bir de satış profesyonelleri, hizmet profesyonelleri ve pazarlama yöneticileri var.”

Salesforce’un Einstein platformu, kendi yapay zekasını oluşturmak isteyen müşteriler için üretken yapay zeka (GenAI) ile tahmine dayalı modelleri bir araya getiriyor.

Salesforce, satış, hizmet ve pazarlama rollerindeki son kullanıcı grubu için ürün tekliflerine yapay zeka teknolojilerini dahil etti. “Geçmişte bu tahmine dayalı yapay zekaydı. Şimdi onları üretken yapay zeka dünyasına getireceğiz” diyor Govindarajan.

Yapay zekanın kurumsal yazılımlara eklenmesinde genel olarak olduğu gibi Salesforce da verimliliği hedefliyor. “Belirli bir şirket hakkında, tanıtım e-postasıyla iletişime geçmeden önce saatler süren araştırmayı birkaç saniye içinde gerçekleştirebilirsiniz” diye ekliyor.

GenAI, kurumsal sistemin insan müdahalesi gerektirebilecek normal işleme istisnaları gibi uç kullanım durumlarını ele almasını sağlayan mevcut iş süreci iş akışlarıyla birleştirildiğinde diğer verimlilik faydaları ortaya çıkar.

GenAI’yi kurumsal iş akışlarıyla birleştirme

Govindarajan, kurumsal sistemlerden gelen veri kümelerinin bir sohbet robotuyla yapılan konuşmayla nasıl birleştirilebileceğine dair bir örnek veriyor. Chatbot’un genellikle önceden tanımlanmış bir akış şemasına göre vermesi gereken bir dizi yanıtla programlanacağını, ancak “çalışma zamanında ona bir görev veya çözmesi için bir talimat verdiğimde bu dinamik olarak değişiyor” diyor.

Govindarajan, böyle bir görevin, önceki bilgilere dayanan bağlamsal verilerin ve sisteme kayıtlı bir dizi eylemin birleşimini gerektirdiğini söylüyor. Daha sonra sistemin, sohbet robotunun bir sorguya yanıt vermesini sağlamak için bunları doğru sırada düzenlemesi gerekir. “Akış şeması, müşteriyle yapılan görüşmelere dayanarak dinamik olarak oluşturuluyor” diyor.

Verimlilik kazanımlarının uzun vadeli etkisi

Kurumsal yapay zeka geliştirmeleri üretkenliği artırmak için tasarlanmıştır. Hiç kimse bunun belirli bir işi yapmak için gereken çalışan sayısında ani bir düşüşe yol açacağını söylemese de, uzun vadeli ticari baskının yapay zekanın yaygınlaşmasıyla birlikte iş gücünde yavaş bir düşüşe yol açması muhtemel. Salesforce gibi BT sağlayıcılarının gelirleri gelecekte bu düşüşten doğrudan etkilenebilir: Daha az çalışan varsa, işletme o kadar büyük bir SaaS aboneliğine ihtiyaç duymayabilir.

Govindarajan buna yanıt olarak fiyat artışlarının gerekli olabileceğini öne sürmekten korkmuyor. “Değer sunmanın en iyi yolu insanları 10 kat daha üretken kılmaksa o zaman biz de bunu yapmalıyız” diyor. “Birini 10 kat daha etkili hale getiren bu değeri gerçekten sunuyorsanız, insanlar para ödemeye hazır olacaktır.”

Yakın vadede yapay zekanın faydasını, personelin daha yüksek değerli görevleri yapmasına olanak sağlaması olarak görüyor. “Muazzam miktarda değerin yaratıldığını görüyoruz” diyor. “[But] yarattığın tüm boş zamana ne olacak?”

Govindarajan, personele yeniden beceri kazandırmak için fırsatlar görüyor. Salesforce’un, personelin zamanının çoğunu iade siparişlerini işlemek veya siparişle ilgili bir sorun için özür dilemekle geçirdiği büyük bir lüks perakendeci için bir hizmet merkezi kurduğu bir örnek veriyor. İadeleri işlemek için yapay zekayı devreye sokarak şunları söylüyor: “Personel, müşteriyle çok daha derin bir bağ kurabildiklerini gördü. Eskiden biletlerin çözülmesi için bir maliyet merkezi olan yer, birdenbire bir kâr merkezi haline geldi çünkü insanlar artık üst düzey satış yapıyor.”

Kas hafızasını kaybetmek

İnsanların daha yüksek değerli işlere kaydırılmasının personele ve işletmelere açıkça faydaları olacaktır. Ancak insanların eskiden yaptıkları görevleri yerine getirememeleri riski de var.

Bunu akılda tutarak Govindarajan, yapay zeka sistemleri geliştirenlerin uçaklardaki yapay zeka deneyiminden faydalanması gerektiğine inanıyor. “Uçak uçuran insanlar otomatik pilotu çok kullanıyor. Bu nedenle, insanların unutmaması ve ihtiyaç duyduklarında devralabilmeleri için sisteme koyduğunuz, sürtünme adı verilen şeye sahip sistemler tasarlarken çok dikkatli olmalısınız.

Govindarajan, yazılım geliştiricilerin uygulamaları için tasarladıkları arayüzlerde bu tür teknikleri kullanacaklarına inanıyor. “Kullanıcıyı daha fazla işlem yapmaya teşvik edebilirsiniz, böylece [lose the] kas hafızası. Bunun bugün olduğunu söylemiyorum ama havayolu endüstrisine bakarsanız onların yaptığı da budur.”

Dahili sürtünme aynı zamanda Tesla Auto Drive’ın bir özelliğidir. Sistem, kendi kendine sürüş işlevselliği sağlıyor ancak Govindarajan şunu belirtiyor: “Elinizi direksiyonda tutmalısınız ve arayüz size bunu hatırlatıyor.”

Govindarajan ile yapılan görüşme, yapay zekanın şirketteki ve BT liderlerinin hemen dikkate almayabileceği, ancak çalışma uygulamalarına daha fazla yapay zeka yerleştirildikçe muhtemelen etkili olacağı ikinci derece etkilerine dair bir fikir veriyor.

“Yapay zekanın insanlar için nasıl faydalı hale getirileceği ve insanların onu benimsemelerinin nasıl sağlanacağı konusunda pek çok düşünce var” diyor.

İşletmelerin yapay zekanın değerini görmelerini ve insanların yapay zekaya sadece bir oyuncak olarak bakmamalarını sağlama ihtiyacının farkında: “Konuştuğum CIO’lar ve CEO’lar, bu yılın, müşterilerin yapay zekayı benimsemeye başlayacağı yıl olduğuna inanıyorum. bir ton değer görmek için.

Govindarajan’a göre kuruluşlar artık yapay zeka dağıtımlarının ölçeğini genişletmeye başlıyor. Ancak şunları ekliyor: “Yapay zeka teknolojilerinin ikinci dereceden etkilerinin çoğunun düşünülmesi ve kullandığımız ürünlere dahil edilmesi gerektiğini düşünüyorum.”



Source link