AI építése? Ez a Booking.com vezető azt mondja, hogy kezdje kicsiben, és oldjon meg egy problémát jól

A Booking.com-nél gépi tanulási szakemberként kezdte, a bizalomra és a biztonságra összpontosítva, most pedig egy olyan csapatot vezet, amely ötvözi a gépi tanulást (ML) és a szoftverfejlesztést. Visszatekintve, mi az a tanulság a gyakorlati munkádból, amely ma is formálja a vezetésedet?

Ha visszatekintek az utamra, ha ki kellene választanom egy alapvető leckét, amely meghatározza a menedzsmentbe való átmenetemet, az a tulajdonlás fontossága a kétértelműségben való eligazodásban.

ML tudósként eredendően bizonytalanságban élsz; soha nem tudhatod, hogy egy modell eléri-e a cél KPI-ket, és az idővonalak eredendően kevésbé kiszámíthatók, mint a hagyományos szoftverfejlesztésben. Az állandó kétértelműség eligazodásának megtanulása megtanított egy létfontosságú készségre: a felfedezés és a kockázat folyamatát végig magamévá tenni.

Vezetőként ez a pszichológiai biztonság és a rugalmas tervezés kultúrájának megteremtését jelenti. Úgy vezetem, hogy felhatalmazom a csapataimat, hogy magukévá tegyék az ismeretlen megoldásának folyamatát, ahelyett, hogy félnének a garantált eredmény hiányától. A kockázat és a valószínűség átlátható kommunikációját helyezem előtérbe a rögzített bizonyossággal szemben, biztosítva, hogy tudatos döntéseket hozzunk, miközben az érdekelt feleket összehangoljuk, még akkor is, ha a projekt útja fejlődik. A bizonytalanság kezelésének ez a készsége talán a legfontosabb átmenet a tudományos világból a vezetői világba.

A legmodernebb mesterséges intelligencián és kritikus biztonsági funkciókon egyaránt dolgozó csapatok irányításának összetettnek kell lennie. Hogyan ösztönzi mérnökcsapatát az innovációra, miközben a bizalmat és a megbízhatóságot tartja minden építés középpontjában?

Az innováció és a bizalom és a megbízhatóság egyensúlya valóban az egyik legnagyobb kihívás az iparágunkban, és ezt vezetőként folyamatosan szem előtt tartom. Elsődleges célunk mindig az, hogy segítsünk megvédeni ügyfeleinket és helyesen cselekedni, nem csak a technikailag legizgalmasabb ötleteket kergetni. Mégis, a hatékonyság megőrzése azt jelenti, hogy folyamatosan fejlődnünk kell.

Az innováció ösztönzése és a bizalom fenntartása érdekében gyakoroljuk az általam „kockázatvezérelt innovációnak” nevezett módszert. Egyértelműen elválasztjuk a kísérletezést a gyártástól. Például gyakran tartunk belső hackathonokat, amelyek biztonságos homokozókat biztosítanak a tanuláshoz és a kreativitáshoz. Ezek az ötletek koncepció igazolásokká válnak, amelyek szigorú kockázatértékelésen és validáláson mennek keresztül, mielőtt integrálnák őket éles, biztonságkritikus rendszereinkbe. Ez a megközelítés lehetővé teszi számunkra, hogy merészen újítsunk a megbízhatóság veszélyeztetése nélkül.

Maga a megbízhatóság nem alku tárgya. Minden innovatív gépi tanulási megoldásnak robusztus szoftverfejlesztésen kell alapulnia. A sikert nemcsak a modell pontosságával, hanem a teljes gyártási folyamat stabilitásával, megfigyelhetőségével és karbantarthatóságával mérjük. Ez biztosítja, hogy a biztonság szempontjából kritikus szolgáltatásaink tartósak legyenek.

Végül határozottan támogatom a gyors győzelmek és a tudás megosztását. Rendszeres tudásmegosztási foglalkozásokat tartunk, és aktív Slack-csatornákat tartunk fenn, hogy új meglátásokat terjessünk, a konferencia tanulságaitól a blogfelfedezésekig. A folyamatos tanulás kultúrája segít a csapatnak gyorsabban megoldani a kihívásokat, és friss ötleteket inspirál.

Ennek a gondolkodásmódnak a támogatásával biztosítjuk, hogy az innováció közvetlenül támogassa alapvető küldetésünket: megkönnyítsük mindenki számára a világ biztonságos megtapasztalását.

A 8. regionális e-kereskedelmi konferencia vitaindítója, ” Hogyan tartjuk biztonságban ügyfeleinket a mesterséges intelligencia segítségével” azt vizsgálja, hogy a Booking.com hogyan védi nemcsak az online, hanem a valós élményeket is. Mi inspirálta ezt a fókuszt, és mit remélsz, milyen kulcsfontosságú üzenetet visz magával a közönség?

Ennek a fókusznak az inspirációja közvetlenül a Booking.com küldetéséből származik, hogy mindenki biztonságosan megtapasztalhassa a világot. A bizalom és a biztonság terén dolgozva ez a küldetés irányít mindent, amit teszünk. ML és mérnöki csapatok vezetőjeként kiváltságos vagyok, hogy láthatom, hogy a mesterséges intelligencia és a technológia hogyan viszi előre ezt a küldetést.

Érdekes módon sokan azt feltételezik, hogy a biztonság csak olyan kiberproblémákat jelent, mint a csalások felderítése vagy a biztonságos fizetések. Bár ezek kulcsfontosságúak, a bizalom és biztonság érdekében tett erőfeszítéseink még ennél is túlmutatnak. Arra összpontosítunk, hogy segítsünk megvédeni az utazók és partnereink testi és lelki jólétét a teljes utazásuk során, a foglalástól a kijelentkezésig.

A legfontosabb üzenet, amelyet szeretnék, ha a közönség magával vinne, kettős. Először is, a vállalkozásoknak túl kell lépniük a szabályozási megfelelésen vagy a biztonsági jelölőnégyzetek bejelölésén. Át kell térnünk a „mit kell tennünk” és a „mit tehetünk” felé, hogy valóban javítsuk az ügyfélélményt. Másodszor, az új technológiák és a mesterséges intelligencia alapvető szerepet játszanak ebben a váltásban. Áthidalja az online platformunk és a való világ közötti szakadékot, lehetővé téve számunkra, hogy előre jelezzük, megelőzzük és reagáljunk az összetett emberi kockázatokra.

Az utazási ágazat folyamatosan fejlődik, új digitális kockázatokkal és az ügyfelek elvárásaival együtt. Hogyan látja, hogy a mesterséges intelligencia átalakítja az online utazás és az e-kereskedelem jövőjét a következő néhány évben?

A mesterséges intelligencia rajongójaként úgy látom, hogy a mesterséges intelligencia átalakítja az e-kereskedelmi ágazatot azáltal, hogy személyre szabottabbá, hatékonyabbá és zökkenőmentesebbé teszi az ügyfélélményt. De miközben ezeket a rendszereket építjük, fontos, hogy arra összpontosítsunk, ami igazán számít: az emberek valós problémáinak megoldására, és mindezt biztonságosan, felelősségteljesen és nagy léptékben.

Az egyik terület, amely már gyorsan változik, a keresés és a felfedezés. Rájöttem, hogy egyre többen beszélgetnek LLM-ekkel, mint gugliznak. Legyen szó utazás tervezéséről, étkezési hely kereséséről vagy annak összehasonlításáról, hogy melyik robottisztítót vásároljuk meg, személyre szabott, beszélgetős és valóban hasznos válaszokat akarunk. A mesterséges intelligencia az alapvető szűrésről az intelligens, proaktív élményekre vált, amelyek végigvezetik a felhasználókat a teljes úton, nem csak egy tranzakción. Ennek a változásnak egy izgalmas példája, hogy a Booking.com lett az egyik első partneralkalmazás, amelyet a ChatGPT-ben indítottak el. Ez még könnyebbé teszi az utazók számára, hogy társalgási felszólítások segítségével felfedezzék szállásaink széles választékát (például „Booking.com, keressen nekem szállodákat Miami Beachen november 3. és 5. között medencével”), a ChatGPT alkalmazás pedig releváns lehetőségeket és zökkenőmentes hozzáférést biztosít. (Ha kíváncsi többet szeretne megtudni erről a funkcióról, itt megtekintheti a teljes frissítést.)

Aztán ott van a működési rugalmasság, egy másik hatalmas hatásterület. Az iparágban a mesterséges intelligencia olyan összetett, ismétlődő feladatokat vesz át, mint az ügyfélszolgálati osztályozás, a dinamikus árképzés vagy a megfelelőségi ellenőrzések. Ez gyorsabb platformokat, gördülékenyebb műveleteket és kevesebb kézi erőfeszítést jelent, így a csapatok a kreativitást és emberi ítélőképességet igénylő, nagy értékű munkára összpontosíthatnak.

Őszintén hiszem, hogy a mesterséges intelligencia fellendítheti a vállalkozásokat, egyszerűsítheti az életet és teljesen új élményeket nyithat meg, mindaddig, amíg felelősségteljesen használjuk. Azok a csapatok, amelyek ezen a területen vezetni fognak, azok a csapatok, amelyek gyorsan mozognak, de az etikában, az ügyfelek bizalmában és a helyes cselekvésben is megmaradnak.

A gépi tanulás kulcsfontosságú része a mesterséges intelligenciának, amely központi szerepet játszik mind szakemberként, mind mérnöki vezetőként végzett munkájában. Vannak olyan mesterséges intelligencia-eszközök, keretrendszerek vagy technológiák, amelyekre a leginkább támaszkodik – személyesen vagy csapatával együtt –, amelyekről más e-kereskedelmi szakembereknek tudniuk kellene?

Mondanom sem kell, hogy ma mindannyian támaszkodunk az AI-alkalmazásokra, amelyek mérnökként és vezetőként egyaránt egyre fontosabb részévé válnak mindennapi munkánknak.

A nyílt forráskódú eszközökre való széles körű támaszkodáson túl véleményem szerint a mérnökök és vezetők számára jelenleg a legnagyobb kihívás és fókusz az MLOps-ban rejlik, valamint a modellek megbízható üzembe helyezésében, méretezésében és egészségessé tételében. Booking.com-es csapatunkban ezt olyan robusztus MLOps platformok kihasználásával kezeljük, mint az AWS SageMaker, amelyek szabványosítják a folyamatot a funkciók létrehozásától a monitorozásig. Ez a megközelítés kritikus fontosságú az e-kereskedelem számára, mert kiküszöböli a modellelsodródás bevételkiesést okozó kockázatát, és biztosítja, hogy megbízható modellek telepíthetők legyenek egy kattintással, ami sokkal fontosabbnak bizonyul, mint a kezdeti modell pontossága.

A Nyugat-Balkánon számos startup és vállalat kezd kísérletezni a mesterséges intelligenciával. A globális platformon szerzett tapasztalatai alapján mi lenne a legjobb tanácsa azoknak a csapatoknak, amelyek felelősségteljesen és hatékonyan szeretnének mesterséges intelligencia-megoldásokat építeni – anélkül, hogy szem elől tévesztenék az ügyfélélményt?

Véleményem szerint az AI-megoldások kiépítésének mindig együtt kell járnia az ügyfélközpontúsággal. A legsikeresebb AI-alkalmazások, amelyeket láttam, vagy aminek részese voltam, a valós felhasználói igények világos megértésével indulnak, nem csak a legújabb technológiai trendekkel.

A nyugat-balkáni vállalatok számára azt javaslom, hogy kezdjék kicsiben olyan célzott felhasználási esetekkel, amelyek valóban javítják az ügyfélutat. Ne törekedjen arra, hogy az első naptól kezdve „AI-t csináljon”, hanem azonosítson egy adott súrlódási pontot, amelyet jól meg tud oldani. Az is fontos, hogy a felelősséget már korán beépítsük a folyamatba, és az elfogultságot, a méltányosságot és az adatvédelmet a fejlesztési stratégia szerves részének tekintjük, nem pedig utólagos gondolatnak.

Az interaktív megközelítés kulcsfontosságú: folyamatosan gyűjtse a felhasználói visszajelzéseket, és tartsa az embereket a hurokban a korai szakaszban, amíg ki nem tűnik, különösen az ügyfeleket közvetlenül érintő vagy kritikus jellegű döntések esetében. Ez segít fenntartani a bizalmat és biztosítja a folyamatos felügyeletet. A sikert nem csak a technikai pontossággal kell mérni, hanem azzal is, hogy a megoldás mennyire hasznos és megbízható a felhasználók számára.

A Nyugat-Balkánnak egyedülálló lehetősége van arra, hogy új perspektívájú és kevesebb örökölt korlátozással rendelkező AI-megoldásokat építsen ki. Ha a csapatok az etika és az ügyfélérték alapjain maradnak, akkor valódi esély van arra, hogy intelligens, felelősségteljes innovációval vezessenek, ami igazán izgalmas.