Анахита Тафвизи из Snowflake о масштабировании ИИ от экспериментов до промышленного применения

В интервью NYSE Live Анахита Тафвизи, главный директор по данным и искусственному интеллекту Snowflake, рассказала о том, как компании переходят от экспериментов с ИИ к масштабным промышленным внедрениям на основе надёжных данных. Она отметила, что успех в области ИИ всё чаще рассматривается как вызов, связанный с данными, не менее чем с моделями. По мере расширения использования ИИ предприятия ищут платформы, объединяющие данные, управление, безопасность и рабочие процессы в единой среде. Этот тренд способствует росту популярности решений Snowflake в области данных и ИИ.

Значительная часть беседы была посвящена операционному ИИ и автоматизации рабочих процессов. Тафвизи привела примеры внутреннего применения ИИ в Snowflake для автоматизации бизнес-процессов, упрощения сложных рабочих процессов и повышения эффективности в различных отделах. Среди кейсов — финансовая отчётность, подготовка результатов, операции продаж и управление внутренними знаниями.

Также обсуждалась растущая роль ИИ-агентов в организациях. Такие системы помогают отвечать на вопросы, автоматизировать рутинные задачи и обеспечивать сотрудников оперативным доступом к информации. Это способствует переходу от разрозненных экспериментов к практическому применению ИИ в повседневной работе.

Тафвизи подчеркнула важность готовности данных: для эффективной работы ИИ на масштабах необходимы надёжное управление, контроль безопасности, проверенные метрики и единые определения данных. Без этих основ ИИ может усугублять существующие проблемы с качеством и управлением данными.

Кроме того, она рассказала о философии Snowflake «customer zero», когда продукты сначала внедряются внутри компании, что помогает улучшать решения, проверять кейсы и находить возможности для автоматизации, приносящей пользу клиентам.

В интервью также приведены примеры клиентов, использующих платформы Snowflake с ИИ для обеспечения надёжного доступа к информации, повышения производительности, персонализации пользовательского опыта и поддержки принятия решений в больших коллективах.

В целом, Тафвизи поделилась взглядами на внедрение ИИ в предприятиях, управление данными, автоматизацию рабочих процессов, ИИ-агентов, рост производительности, надёжную инфраструктуру данных и следующий этап масштабирования ИИ в организациях.