Budujesz sztuczną inteligencję? Ten lider Booking.com mówi, że zacznij od małych kroków i dobrze rozwiąż jeden problem

Zaczynałeś w Booking.com jako specjalista ds. uczenia maszynowego, koncentrując się na zaufaniu i bezpieczeństwie, a teraz kierujesz zespołem, który łączy uczenie maszynowe (ML) i inżynierię oprogramowania. Patrząc wstecz, jaka jest jedna lekcja z Twojej praktycznej pracy, która nadal kształtuje sposób, w jaki dziś przewodzisz?

Kiedy patrzę wstecz na moją podróż, jeśli miałbym wybrać jedną podstawową lekcję, która definiuje moje przejście do zarządzania, to jest to znaczenie własności w radzeniu sobie z niejednoznacznością.

Jako naukowiec ML z natury żyjesz w niepewności; Nigdy nie wiadomo, czy model osiągnie docelowe wskaźniki KPI, a ramy czasowe są z natury mniej przewidywalne niż w tradycyjnej inżynierii oprogramowania. Nauczenie się poruszania w tej ciągłej niejednoznaczności nauczyło mnie ważnej umiejętności: panowania nad procesem odkrywania i ryzyka od początku do końca.

Dla menedżera przekłada się to na tworzenie kultury bezpieczeństwa psychologicznego i elastycznego planowania. Prowadzę, upoważniając moje zespoły do przejęcia kontroli nad procesem rozwiązywania niewiadomych, zamiast obawiać się braku gwarantowanego wyniku. Priorytetowo traktuję przejrzyste informowanie o ryzyku i prawdopodobieństwie przed stałą pewnością, zapewniając, że podejmujemy przemyślane decyzje, jednocześnie dbając o spójność interesariuszy, nawet gdy ścieżka projektu ewoluuje. Ta umiejętność radzenia sobie z niepewnością jest być może najważniejszym przejściem ze świata nauki do świata zarządzania.

Zarządzanie zespołami, które pracują zarówno nad najnowocześniejszą sztuczną inteligencją, jak i krytycznymi funkcjami bezpieczeństwa, musi być złożone. W jaki sposób zachęcasz swój zespół inżynierów do innowacji, jednocześnie dbając o zaufanie i niezawodność w centrum wszystkiego, co budujesz?

Równoważenie innowacyjności z zaufaniem i niezawodnością jest rzeczywiście jednym z największych wyzwań w naszej branży i jest to coś, o czym stale pamiętam jako menedżer. Naszym głównym celem jest zawsze pomoc w ochronie naszych klientów i robienie właściwych rzeczy, a nie tylko pogoń za najbardziej ekscytującymi technicznie pomysłami. Jednak utrzymanie skuteczności oznacza, że musimy stale się rozwijać.

Aby zachęcać do innowacji przy jednoczesnym utrzymaniu zaufania, praktykujemy to, co nazywam „innowacją opartą na ryzyku”. Wyraźnie oddzielamy eksperymentowanie od produkcji. Na przykład często organizujemy wewnętrzne hackathony jako bezpieczne piaskownice do nauki i kreatywności. Pomysły te stają się dowodami słuszności koncepcji, które są poddawane rygorystycznej ocenie ryzyka i walidacji przed jakąkolwiek integracją z naszymi działającymi systemami o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa. Takie podejście pozwala nam odważnie wprowadzać innowacje bez uszczerbku dla niezawodności.

Niezawodność sama w sobie nie podlega negocjacjom. Każde innowacyjne rozwiązanie ML musi opierać się na solidnej inżynierii oprogramowania. Miarą sukcesu jest nie tylko dokładność modelu, ale także stabilność, obserwowalność i łatwość konserwacji całego procesu produkcyjnego. Dzięki temu nasze usługi o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa są zbudowane z myślą o trwałości.

Wreszcie, jestem zdecydowanym zwolennikiem dzielenia się szybkimi zwycięstwami i wiedzą. Organizujemy regularne sesje wymiany wiedzy i utrzymujemy aktywne kanały Slack, aby rozpowszechniać nowe spostrzeżenia, od wniosków z konferencji po odkrycia na blogach. Ta kultura ciągłego uczenia się pomaga zespołowi szybciej rozwiązywać wyzwania i inspiruje świeże pomysły.

Wspierając ten sposób myślenia, zapewniamy, że innowacje bezpośrednio wspierają naszą podstawową misję: ułatwianie wszystkim bezpiecznego doświadczania świata.

Twoje przemówienie na 8. regionalnej konferencji e-commerce „Jak dbamy o bezpieczeństwo naszych klientów za pomocą sztucznej inteligencji”, bada, w jaki sposób Booking.com zabezpiecza nie tylko doświadczenia online, ale także w świecie rzeczywistym. Co zainspirowało nas do tego pomysłu i jakie kluczowe przesłanie, Twoim zdaniem, przyciągnie do odbiorców?

Inspiracją dla tego skupienia jest bezpośrednio misja Booking.com, aby umożliwić każdemu bezpieczne doświadczanie świata. Pracując w Trust & Safety, ta misja przyświeca wszystkiemu, co robimy. Jako menedżer zespołów ML i inżynierów mam zaszczyt obserwować, jak sztuczna inteligencja i technologia napędzają tę misję na dużą skalę.

Co ciekawe, wiele osób zakłada, że bezpieczeństwo to tylko problemy cybernetyczne, takie jak wykrywanie oszustw lub bezpieczne płatności. Chociaż są one kluczowe, nasze wysiłki w zakresie zaufania i bezpieczeństwa wykraczają jeszcze poza to. Koncentrujemy się na ochronie fizycznego i psychicznego samopoczucia podróżnych i partnerów podczas całej podróży, od rezerwacji do wymeldowania.

Kluczowe przesłanie, które chcę, aby widzowie wynieśli, jest dwojakie. Po pierwsze, firmy muszą wyjść poza zwykłe spełnianie wymogów zgodności z przepisami lub zaznaczanie pól wyboru bezpieczeństwa. Musimy przejść od „co musimy zrobić” do „co możemy zrobić”, aby naprawdę podnieść jakość obsługi klienta. Po drugie, nowe technologie i sztuczna inteligencja są podstawowymi czynnikami umożliwiającymi tę zmianę. Wypełnia lukę między naszą platformą internetową a światem rzeczywistym, umożliwiając nam przewidywanie, zapobieganie i reagowanie na złożone zagrożenia dla ludzi na dużą skalę.

Branża turystyczna stale się rozwija, pojawiają się nowe zagrożenia cyfrowe i oczekiwania klientów. W jaki sposób sztuczna inteligencja zmieni przyszłość podróży online i handlu elektronicznego w ciągu najbliższych kilku lat?

Jako entuzjasta sztucznej inteligencji widzę, jak sztuczna inteligencja przekształca branżę e-commerce, sprawiając, że doświadczenia klientów są bardziej spersonalizowane, wydajne i bezproblemowe. Jednak podczas tworzenia tych systemów ważne jest, aby skupić się na tym, co naprawdę ważne: rozwiązywaniu rzeczywistych problemów ludzi i robieniu tego bezpiecznie, odpowiedzialnie i na dużą skalę.

Jednym z obszarów, który już teraz szybko się zmienia, jest wyszukiwanie i odkrywanie. Zdałem sobie sprawę, że coraz więcej osób, w tym ja, woli teraz rozmawiać z LLM niż coś googlować. Niezależnie od tego, czy planujesz podróż, szukasz miejsca do jedzenia, czy porównujesz, który robot sprzątający kupić, chcemy odpowiedzi, które są dostosowane, konwersacyjne i faktycznie pomocne. Sztuczna inteligencja przenosi odkrywanie z podstawowego filtrowania na inteligentne, proaktywne środowiska, które prowadzą użytkowników przez całą podróż, a nie tylko jedną transakcję. Ekscytującym niedawnym przykładem tej zmiany jest to, że stała się Booking.com jedną z pierwszych aplikacji partnerskich uruchomionych w ChatGPT. To jeszcze bardziej ułatwia podróżnym odkrywanie naszej szerokiej gamy zakwaterowania za pomocą podpowiedzi konwersacyjnych (takich jak „Booking.com, znajdź mi hotele w Miami Beach na 3-5 listopada z basenem”), a aplikacja ChatGPT generuje odpowiednie opcje i bezproblemowy dostęp. (Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tej funkcji, możesz sprawdzić pełną aktualizację tutaj).

Do tego dochodzi odporność operacyjna, kolejny ogromny obszar wpływu. W branży sztuczna inteligencja przejmuje złożone, powtarzalne zadania, takie jak klasyfikacja obsługi klienta, dynamiczne ustalanie cen lub kontrole zgodności. Oznacza to szybsze platformy, płynniejsze operacje i mniejszy wysiłek ręczny, dzięki czemu zespoły mogą skupić się na pracy o wysokiej wartości, która wymaga kreatywności i ludzkiego osądu.

Naprawdę wierzę, że sztuczna inteligencja może rozwijać firmy, upraszczać życie i odblokowywać zupełnie nowe doświadczenia, o ile korzystamy z niej w sposób odpowiedzialny. Zespoły, które będą przewodzić w tej przestrzeni, to te, które działają szybko, ale także pozostają ugruntowane w etyce, zaufaniu klientów i postępują właściwie.

Uczenie maszynowe jest kluczowym elementem sztucznej inteligencji, który ma kluczowe znaczenie w Twojej pracy zarówno jako specjalisty, jak i menedżera ds. inżynierii. Czy są jakieś narzędzia, frameworki lub technologie AI, na których najbardziej polegasz — osobiście lub ze swoim zespołem — o których powinni wiedzieć inni specjaliści z branży e-commerce?

Nie trzeba dodawać, że dziś wszyscy polegamy na aplikacjach AI, które stają się coraz bardziej istotną częścią naszej codziennej pracy, zarówno jako inżynierów, jak i liderów.

Poza powszechnym obecnie poleganiem na narzędziach open source, moim zdaniem, obecnie największym wyzwaniem i skupieniem się inżynierów i liderów jest MLOps i tworzenie modeli niezawodnie wdrażanych, skalowanych i zachowujących dobrą kondycję. W naszym zespole w Booking.com zajmujemy się tym problemem, wykorzystując solidne platformy MLOps, takie jak AWS SageMaker, które standaryzują potok od tworzenia funkcji do monitorowania. Takie podejście ma kluczowe znaczenie dla handlu elektronicznego, ponieważ eliminuje ryzyko dryfu modelu powodującego utratę przychodów i zapewnia, że niezawodne modele mogą być wdrażane z funkcją jednego kliknięcia, co okazuje się znacznie ważniejsze niż początkowa dokładność modelu.

Wiele start-upów i firm na Bałkanach Zachodnich zaczyna eksperymentować ze sztuczną inteligencją. Opierając się na swoim doświadczeniu na globalnej platformie, jaka byłaby Twoja najważniejsza rada dla zespołów, które chcą tworzyć rozwiązania AI w sposób odpowiedzialny i skuteczny — nie tracąc przy tym z oczu doświadczenia klienta?

Moim zdaniem budowanie rozwiązań AI powinno zawsze iść w parze z klientocentrycznością. Najbardziej udane aplikacje AI, z którymi miałem do czynienia lub w których brałem udział, zaczynają się od jasnego zrozumienia rzeczywistych potrzeb użytkowników, a nie tylko najnowszych trendów technologicznych.

W przypadku firm z Bałkanów Zachodnich polecam zacząć od małych kroków od skoncentrowanych przypadków użycia, które naprawdę poprawiają podróż klienta. Nie dąż do „sztucznej inteligencji wszystkiego” od pierwszego dnia, zamiast tego zidentyfikuj konkretny punkt tarcia, który możesz dobrze rozwiązać. Ważne jest również, aby wprowadzić odpowiedzialność do procesu na wczesnym etapie, traktując stronniczość, uczciwość i prywatność danych jako integralne części strategii rozwoju, a nie jako refleksję.

Kluczowe znaczenie ma interaktywne podejście: stale zbieraj opinie użytkowników i informuj ich na bieżąco na wczesnych etapach, aż osiągniesz sukces, zwłaszcza w przypadku decyzji, które mają bezpośredni wpływ na klientów lub mają charakter krytyczny. Pomaga to utrzymać zaufanie i zapewnia ciągły nadzór. Miarą sukcesu powinna być nie tylko dokładność techniczna, ale także to, jak pomocne i niezawodne jest rozwiązanie dla użytkowników.

Bałkany Zachodnie mają wyjątkową okazję do tworzenia rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji z nową perspektywą i mniejszą liczbą ograniczeń związanych z dziedzictwem. Jeśli zespoły pozostaną ugruntowane w etyce i wartości dla klienta, istnieje realna szansa na przewodzenie dzięki inteligentnym, odpowiedzialnym innowacjom, co jest naprawdę ekscytujące.