Glean公司的創(chuàng)始人兼CEO、前谷歌杰出工程師Arvind Jain做客CXOTalk，討論了當(dāng)下AI初創(chuàng)企業(yè)所面臨的機(jī)遇與現(xiàn)實(shí)。Glean是一家估值近50億美元的企業(yè)AI公司，早在GenAI成為主流之前，就率先在企業(yè)環(huán)境中實(shí)施了Transformer技術(shù)。

針對(duì)初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)始人：

? AI熱潮如何使融資變得更復(fù)雜

? 為什么在基礎(chǔ)模型上進(jìn)行構(gòu)建會(huì)帶來(lái)新型的技術(shù)和商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)

? 在擁有無(wú)數(shù)AI初創(chuàng)企業(yè)的市場(chǎng)中脫穎而出的策略

? 當(dāng)AI能力每周都在進(jìn)化時(shí)，維持創(chuàng)新的挑戰(zhàn)

針對(duì)企業(yè)采購(gòu)方和CXO：

? 在一個(gè)擁擠的市場(chǎng)中如何評(píng)估AI初創(chuàng)企業(yè)供應(yīng)商

? 了解初創(chuàng)企業(yè)在第三方AI模型上進(jìn)行構(gòu)建時(shí)存在的風(fēng)險(xiǎn)

? 為什么一些資金充足的AI初創(chuàng)企業(yè)盡管技術(shù)強(qiáng)大但仍可能無(wú)法生存

? 評(píng)估哪些AI能力應(yīng)該自建與購(gòu)買(mǎi)的框架

Arvind Jain憑借他在谷歌擔(dān)任高管的獨(dú)特視角和作為當(dāng)前AI初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)始人的身份，為我們提供了對(duì)2025年構(gòu)建和購(gòu)買(mǎi)AI技術(shù)真正差異的實(shí)用見(jiàn)解。

節(jié)目透過(guò)炒作現(xiàn)象，為AI市場(chǎng)的雙方——那些構(gòu)建解決方案和進(jìn)行投資的人——提供了實(shí)用的指導(dǎo)。

無(wú)論你是正在籌集資金的創(chuàng)始人，還是正在做出數(shù)百萬(wàn)美元AI投資決策的首席高管，本次討論都提供了一個(gè)至關(guān)重要的視角，幫助你在當(dāng)今復(fù)雜的AI生態(tài)系統(tǒng)中導(dǎo)航。

Michael Krigsman：我們今天在CXOTalk的節(jié)目中，與Glean公司的創(chuàng)始人兼CEO Arvind Jain討論AI初創(chuàng)企業(yè)。他曾是谷歌的杰出工程師，后來(lái)創(chuàng)辦了并帶領(lǐng)網(wǎng)絡(luò)安全公司Rubrik上市。Glean已籌集6億美元資金，估值接近50億美元。

Arvind Jain：Glean是一家企業(yè)AI公司。你可以把它想象成是谷歌或ChatGPT，但它存在于你的公司內(nèi)部。這就是我們所做的。

Michael Krigsman：你可以說(shuō)是最早進(jìn)入“AI”或“AI原生”公司的那批人了，你是幫助我們了解當(dāng)今AI初創(chuàng)企業(yè)情況的最佳人選。

Arvind Jain：當(dāng)然。我認(rèn)為我們是第一家將Transformer技術(shù)引入企業(yè)的公司。我們從中獲得了大量的寶貴經(jīng)驗(yàn)，六年前我們就成為了一家原生的GenAI公司。

Michael Krigsman：AI公司已存在六年。這遠(yuǎn)早于ChatGPT和OpenAI所引發(fā)的營(yíng)銷(xiāo)熱潮。

Arvind Jain：沒(méi)錯(cuò)。當(dāng)時(shí)“GenAI”這個(gè)詞還不存在，但為GenAI提供動(dòng)力的核心技術(shù)——Transformer——已經(jīng)存在，我們?cè)?019年初就開(kāi)始使用它們來(lái)理解企業(yè)數(shù)據(jù)、知識(shí)和信息，使用AI將其深入剖析，然后使公司內(nèi)部的人員都能搜索到這些信息。

Michael Krigsman：你能描述一下AI與傳統(tǒng)技術(shù)初創(chuàng)企業(yè)之間的區(qū)別嗎?

Arvind Jain：首先，無(wú)論是初創(chuàng)企業(yè)還是成熟企業(yè)，我認(rèn)為AI都已成為一種必須使用的核心基礎(chǔ)工具，因?yàn)樗潜３诸I(lǐng)先地位、構(gòu)建全新且令人驚嘆事物的方式。實(shí)際上，我認(rèn)為這就是我對(duì)今天所有初創(chuàng)企業(yè)的看法;你可以將它們都稱(chēng)為AI初創(chuàng)企業(yè)。

然而，另一種看待這個(gè)問(wèn)題的方式是，看看是否有一些公司正在構(gòu)建核心基礎(chǔ)技術(shù)。例如，他們正在構(gòu)建模型和基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)訓(xùn)練模型。也許這是一類(lèi)公司。

但如今正在起步的絕大多數(shù)AI初創(chuàng)企業(yè)都是思考如何解決業(yè)務(wù)問(wèn)題的公司。在這個(gè)消費(fèi)者問(wèn)題中，他們認(rèn)為AI以及新的推理和生成能力將在他們將要構(gòu)建的產(chǎn)品中發(fā)揮重要作用。

但像我們這樣生活在AI世界中，我與許多初創(chuàng)企業(yè)有過(guò)接觸，并且我從未見(jiàn)過(guò)任何一個(gè)沒(méi)有將AI作為其核心技術(shù)棧重要部分的初創(chuàng)企業(yè)。

Michael Krigsman：隨著AI的成熟，人們更加清楚地認(rèn)識(shí)到，正如你剛才所描述的，AI必須支持AI初創(chuàng)企業(yè)所要解決的某些業(yè)務(wù)問(wèn)題，而AI技術(shù)是這些初創(chuàng)企業(yè)的核心。那么，與傳統(tǒng)的軟件公司相比，這些公司的區(qū)別是什么?后者同樣在解決業(yè)務(wù)問(wèn)題，但其技術(shù)基礎(chǔ)截然不同?

Arvind Jain：AI技術(shù)發(fā)展得非常快。它以非常快的速度變化。當(dāng)你考慮產(chǎn)品開(kāi)發(fā)時(shí)，新的AI初創(chuàng)企業(yè)首先非常精簡(jiǎn)。他們實(shí)際上能夠做很多事情，因?yàn)檐浖幊獭⑹褂肁I構(gòu)建系統(tǒng)，這些事情在AI時(shí)代到來(lái)之前變得更加容易。

從我的角度來(lái)看，當(dāng)你考慮正在發(fā)生的投資時(shí)，實(shí)際上大部分來(lái)自風(fēng)險(xiǎn)投資的資金都流向了那些將AI作為自己故事重要部分的公司。

我可以將其與兩年前才開(kāi)始起步的公司與今天的公司進(jìn)行比較。它們之間的關(guān)鍵區(qū)別在于思考這種新模式，你可以真正構(gòu)建出比以前所能想象的更加強(qiáng)大、更加功能強(qiáng)大的產(chǎn)品。

但是，從公司建設(shè)的角度來(lái)看，我認(rèn)為初創(chuàng)企業(yè)就是初創(chuàng)企業(yè)。我們是一家AI公司，當(dāng)我將它與我之前創(chuàng)辦的初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行比較時(shí)，我想說(shuō)，我們所做的大部分事情都沒(méi)有改變。我們?nèi)匀恍枰紤]核心業(yè)務(wù)問(wèn)題。

我們必須弄清楚我們將如何解決它，如何構(gòu)建出色的技術(shù)以及團(tuán)隊(duì)，然后將這些技術(shù)帶給我們的客戶(hù)。我個(gè)人有這種感覺(jué)，是的，AI正在成為我們技術(shù)棧的重要組成部分，但從根本上講，我們構(gòu)建和設(shè)計(jì)公司的方式并沒(méi)有改變，除了一件事可能除外。

你有時(shí)會(huì)聽(tīng)到一些公司說(shuō)，現(xiàn)在有了AI，你實(shí)際上可以擁有一人公司卻能創(chuàng)造10億美元的收入。你在新一代公司中看到了這一點(diǎn)。你看到一些AI公司以比以往SaaS公司無(wú)法達(dá)到的速度增加收入。

我經(jīng)常讀到這樣的例子：一家初創(chuàng)公司在成立后兩個(gè)月內(nèi)就實(shí)現(xiàn)了2000萬(wàn)美元的收入，或一家公司在第一年內(nèi)的收入就達(dá)到了1億美元的年化水平。在AI時(shí)代到來(lái)之前，這些事情在很多方面都是不可能的。

但考慮到你可以多么快速地構(gòu)建產(chǎn)品，以及它們與當(dāng)前市場(chǎng)上的產(chǎn)品相比可以多么不同，這使人們能夠以與上一代初創(chuàng)企業(yè)不同的速度和水平實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)張。

Michael Krigsman：Arvind，你剛才提出了一個(gè)非常有趣的觀點(diǎn)，即AI初創(chuàng)企業(yè)如何用相對(duì)較少的人創(chuàng)造如此多的收入。是什么因素使這項(xiàng)技術(shù)和圍繞它發(fā)生的初創(chuàng)企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)這種現(xiàn)象?

Arvind Jain：首先，你可以構(gòu)建出功能非常不同于現(xiàn)有產(chǎn)品的產(chǎn)品，例如，當(dāng)你考慮軟件開(kāi)發(fā)時(shí)，有些公司提供新的開(kāi)發(fā)環(huán)境，這些環(huán)境可以讓開(kāi)發(fā)人員的工作效率提高五倍。

這些產(chǎn)品所帶來(lái)的功能上的巨大飛躍，在市場(chǎng)上為它們創(chuàng)造了即時(shí)的興奮感。這些新的編碼工具，即使對(duì)于我們這家原生的GenAI公司來(lái)說(shuō)，我們每天都能看到這一點(diǎn)。

人們只是想使用這些工具。從底層開(kāi)始就有對(duì)這種新型AI產(chǎn)品的巨大需求。人們對(duì)這些AI產(chǎn)品充滿(mǎn)了喜愛(ài)。這太令人難以置信了。我認(rèn)為，這就是它們能夠?qū)a(chǎn)品推向市場(chǎng)、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的原因，于是人們紛紛涌入，想要使用這些產(chǎn)品。我認(rèn)為，這很大程度上是由這些全新的、令人驚嘆的能力以及軟件所做的事情——這些事情是人們以前沒(méi)想到它能做到的——所驅(qū)動(dòng)的。我認(rèn)為這是最大的一部分，它創(chuàng)造了興奮感，然后產(chǎn)生了即時(shí)需求。

但另一個(gè)讓這些公司在短時(shí)間內(nèi)取得成功的原因是，當(dāng)你使用這些新工具時(shí)，軟件開(kāi)發(fā)本身也得到了極大的加速。你可以構(gòu)建出比當(dāng)前市場(chǎng)上現(xiàn)有的產(chǎn)品功能更加強(qiáng)大的產(chǎn)品，而且你可以在短時(shí)間內(nèi)完成。你可以在一個(gè)月、兩個(gè)月內(nèi)構(gòu)建出令人驚嘆的東西，這在以前可能需要一到兩年的時(shí)間。這是另一個(gè)縮短這些公司成功周期的因素。

Michael Krigsman：工具帶來(lái)了巨大的興趣和市場(chǎng)需求，同時(shí)也顯著提高了開(kāi)發(fā)者的生產(chǎn)力。這樣說(shuō)對(duì)嗎?

Arvind Jain：對(duì)。沒(méi)錯(cuò)。

Michael Krigsman：我們收到了一個(gè)來(lái)自L(fǎng)inkedIn的有趣問(wèn)題，這是Santhosh Siruvole提出的，他問(wèn)的是誰(shuí)在使用并支付AI服務(wù)?

Arvind Jain：AI已經(jīng)吸引了所有人的注意。現(xiàn)在，世界上沒(méi)有任何一家企業(yè)認(rèn)為可以過(guò)幾年再考慮AI。大家都知道，如果想保持競(jìng)爭(zhēng)力，就必須立即擁抱AI。從高層希望將AI引入企業(yè)的愿望出發(fā)，我們現(xiàn)在看到的是，人們有兩種不同的方式將AI引入公司。

一種是CIO，CIO顯然有責(zé)任為企業(yè)全體員工引入合適的技術(shù)。他們正帶頭引入廣泛適用、有用的AI產(chǎn)品。

比如，在Glean，這也是我們的主要目標(biāo)用戶(hù)。因?yàn)镚lean是一款知識(shí)獲取工具。人們使用Glean，提出問(wèn)題，我們會(huì)迅速利用所有的企業(yè)背景、數(shù)據(jù)和知識(shí)來(lái)回答這些問(wèn)題。

這是一個(gè)每個(gè)知識(shí)工作者都會(huì)用到的工具，無(wú)論你是工程師、支持人員，還是HR、IT或銷(xiāo)售人員，我們都有需求。我們都有問(wèn)題。我們都認(rèn)為AI能為我們完成一些任務(wù)。它是一個(gè)廣泛的工具，CIO通常是購(gòu)買(mǎi)這類(lèi)公司范圍工具的人。

但與此同時(shí)，每個(gè)職能部門(mén)的領(lǐng)導(dǎo)也都在關(guān)注。如果你是支持部門(mén)的負(fù)責(zé)人，如果你是CTO，你想確保你的工程師和開(kāi)發(fā)者能高效地使用AI。如果你是銷(xiāo)售人員，銷(xiāo)售部門(mén)的負(fù)責(zé)人，你想確保你正在使用現(xiàn)代的方式來(lái)接觸客戶(hù)，與他們進(jìn)行強(qiáng)有力的互動(dòng)，每個(gè)職能部門(mén)的領(lǐng)導(dǎo)都在考慮和評(píng)估AI工具，并將它們引入企業(yè)。

這是一個(gè)非常廣泛的現(xiàn)象，整個(gè)行業(yè)、各個(gè)垂直領(lǐng)域、各個(gè)地區(qū)都在進(jìn)行。我經(jīng)常在世界各地出差。我看不到任何不重視AI的公司或國(guó)家。真的是這樣，每個(gè)人都在把AI引入他們的企業(yè)。

Michael Krigsman：這遵循了傳統(tǒng)的企業(yè)軟件采購(gòu)流程，因?yàn)槟銊偛琶枋龅模蠭T和CIO，同時(shí)還有職能業(yè)務(wù)部門(mén)領(lǐng)導(dǎo)：HR、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等。

這兩個(gè)群體都在關(guān)注AI產(chǎn)品，我猜想這與你之前所說(shuō)的核心問(wèn)題緊密相關(guān)，那就是要解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題。

我們收到了一個(gè)來(lái)自L(fǎng)inkedIn的非常有趣的問(wèn)題。請(qǐng)繼續(xù)提問(wèn)。我們還有一些Twitter上的問(wèn)題，我們會(huì)一一解答。

Richa Varshney問(wèn)，你們的產(chǎn)品如何解決AI倫理、越獄、提示泄露以及AI透明度和可解釋性風(fēng)險(xiǎn)?我想提一下，Isha是Freddie Mac風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)部的資深總監(jiān)，當(dāng)然，金融服務(wù)業(yè)對(duì)這些話(huà)題非常感興趣。

Arvind Jain：Glean是一款企業(yè)級(jí)AI解決方案。我們與不同行業(yè)領(lǐng)域的眾多知名企業(yè)合作。我們與金融服務(wù)行業(yè)有很多合作，這些風(fēng)險(xiǎn)都是真實(shí)存在的。我認(rèn)為，AI是一項(xiàng)非常強(qiáng)大的技術(shù)。它既是創(chuàng)新的源泉，也可能被一些人用來(lái)制造安全問(wèn)題。

在推出這項(xiàng)技術(shù)時(shí)，你必須非常小心，確保它以安全的方式推出，而且確保這項(xiàng)技術(shù)是無(wú)偏見(jiàn)的，并且它所做的都是你認(rèn)為在你的企業(yè)環(huán)境中安全的事情。

我給你舉一些在安全方面需要解決的問(wèn)題的例子。使用AI的關(guān)鍵之一在于，如果你想讓它對(duì)你的企業(yè)有用，你必須使用基于公共網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)構(gòu)建的語(yǔ)言模型。

它們并不真正了解你的企業(yè)和信息、數(shù)據(jù)。你必須想辦法將這些企業(yè)背景與這些語(yǔ)言模型的強(qiáng)大功能結(jié)合起來(lái)，而且要以安全的方式。例如，如果你訓(xùn)練模型，并將你所有的企業(yè)數(shù)據(jù)和知識(shí)與該模型連接起來(lái)，那么現(xiàn)在公司里的任何人都可以提問(wèn)，這將會(huì)向沒(méi)有權(quán)限訪(fǎng)問(wèn)這些信息的人泄露大量敏感數(shù)據(jù)，因?yàn)槠髽I(yè)數(shù)據(jù)和知識(shí)本質(zhì)上是私有的。

比如，某個(gè)文檔在公司里可能只有幾個(gè)人有權(quán)限訪(fǎng)問(wèn)。你不能將企業(yè)內(nèi)容全盤(pán)用于訓(xùn)練或構(gòu)建任何AI系統(tǒng)。你構(gòu)建的任何AI系統(tǒng)都必須了解正在使用該系統(tǒng)或軟件的人是誰(shuí)。

你如何確保AI只使用這個(gè)人有權(quán)在公司內(nèi)部使用的信息，并創(chuàng)造那些安全、可靠的AI體驗(yàn)?這是我們?cè)贕lean解決的一個(gè)問(wèn)題。在Glean上構(gòu)建的任何AI代理，你都必須以員工的身份使用，并且必須登錄，然后它會(huì)確保我們?yōu)槟闼龅娜魏问虑槎际腔谀憧梢栽L(fǎng)問(wèn)的知識(shí)和信息。

Michael Krigsman：讓我們看看Twitter上Arsalan Khan的問(wèn)題，他問(wèn)，你認(rèn)為AI會(huì)變得像即插即用那樣簡(jiǎn)單，即使對(duì)非技術(shù)型的企業(yè)員工來(lái)說(shuō)也是如此嗎?讓我們其他人使用起來(lái)也更加方便。

Arvind Jain：當(dāng)然。我很有信心，也很希望這會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。我認(rèn)為，當(dāng)AI變得易于使用時(shí)，它的真正力量才會(huì)顯現(xiàn)。你可以像商業(yè)用戶(hù)一樣使用AI。你不需要了解如何編碼、如何構(gòu)建系統(tǒng)或成為一名工程師。

例如，假設(shè)你是法律部門(mén)的員工，你每天都要審閱合同。這是一個(gè)非常耗時(shí)的過(guò)程，你應(yīng)該能夠?qū)I說(shuō)，看，這就是我審閱合同的方式。這是我遵循的流程。

你應(yīng)該能夠?qū)I系統(tǒng)這樣說(shuō)，然后AI就應(yīng)該為你識(shí)別并自動(dòng)化這個(gè)特定的業(yè)務(wù)流程。AI必須真正變得像這樣易于訪(fǎng)問(wèn)。我們的代理平臺(tái)做的就是這件事。

我們實(shí)際上真的在考慮如何讓這項(xiàng)技術(shù)變得超級(jí)易于訪(fǎng)問(wèn)。確保無(wú)論你是誰(shuí)，你可能在HR、財(cái)務(wù)、法律等部門(mén)，你不需要了解AI的工作原理、什么是語(yǔ)言模型。你不需要擔(dān)心這些。你需要的是與AI協(xié)同工作，就像與一個(gè)真正聰明的人一起工作一樣，你可以讓他們幫你完成工作。你只需要告訴他們這項(xiàng)工作應(yīng)該如何進(jìn)行。

然后AI就會(huì)為你完成。這就是你將會(huì)看到的模型。市場(chǎng)上將要成功的任何AI代理平臺(tái)都將具有這樣的特性。你必須提升這些系統(tǒng)的能力。你必須使它們對(duì)非技術(shù)用戶(hù)更加友好。

而且我還要補(bǔ)充一點(diǎn)，人們尋求AI幫助的程度并不如你預(yù)期的那樣。我們都有習(xí)慣，我們做事的方式都是我們自己的方式，或者我們?cè)诳紤]是否應(yīng)該以不同的方式做這項(xiàng)任務(wù)時(shí)會(huì)有很多慣性。

人們并沒(méi)有這樣想。大多數(shù)情況下，你甚至沒(méi)有時(shí)間思考是否應(yīng)該改變你的工作方式。而且，AI不僅要簡(jiǎn)單易用，你需要能夠隨時(shí)召喚它并讓它為你完成工作。

AI還必須跟隨你，主動(dòng)找到你，并說(shuō)，看，我注意到你每天都在做這項(xiàng)工作，并花費(fèi)兩個(gè)小時(shí)來(lái)完成它，我可以幫助你。當(dāng)AI做到這一點(diǎn)時(shí)，你才會(huì)真正看到人們會(huì)大規(guī)模地接受這項(xiàng)技術(shù)。

Michael Krigsman：我期待著那一天的到來(lái)，因?yàn)槲铱梢愿嬖V你，我每天都在使用大型語(yǔ)言模型，而且我會(huì)使用多個(gè)語(yǔ)言模型和不同的模式，包括研究和非研究等。這很大程度上取決于你使用的模型。它似乎與一天中的時(shí)間、月相、你如何構(gòu)建你的提示有關(guān)，而整個(gè)過(guò)程簡(jiǎn)直太麻煩了。

Arvind Jain：是的，這確實(shí)很難。今天并不容易。順便說(shuō)一下，你正在使用的可能是我說(shuō)過(guò)的最容易上手的工具之一。你只是像用自然語(yǔ)言一樣與系統(tǒng)對(duì)話(huà)。是的，你可以在這里或那里進(jìn)行一些選擇，但這會(huì)變得更容易，這也是我們的工作。

在Glean，我們所做的事情之一是，我們不是一家LLM(大型語(yǔ)言模型)公司。我們并沒(méi)有在構(gòu)建和訓(xùn)練這些基礎(chǔ)模型，但是，我們的目標(biāo)是從業(yè)務(wù)用戶(hù)的角度考慮，看看我們?nèi)绾未_保行業(yè)內(nèi)正在發(fā)生的所有創(chuàng)新，以及如何讓它對(duì)你更加友好和便捷?我們要讓事情變得簡(jiǎn)單，對(duì)我來(lái)說(shuō)，AI的工作模式應(yīng)該是就像一個(gè)從你公司第一天就存在的智能人類(lèi)一樣。

他們了解你公司的所有事情。他們認(rèn)識(shí)所有人。他們閱讀過(guò)所有文件，他們參加過(guò)每一次會(huì)議，現(xiàn)在他們準(zhǔn)備24小時(shí)為你提供幫助。你只需要告訴他們你想要什么，他們就會(huì)為你去做。當(dāng)AI在企業(yè)中真正創(chuàng)造價(jià)值時(shí)，這就是正確的模式。

Michael Krigsman：Greg Walters說(shuō)，Glean看起來(lái)像是不同數(shù)據(jù)庫(kù)之間的粘合劑或連接器。你認(rèn)為這個(gè)功能將來(lái)會(huì)不再需要嗎?

Arvind Jain：企業(yè)環(huán)境非常復(fù)雜。如今，任何大型企業(yè)都有數(shù)千個(gè)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文檔等。

AI的真正魔力在于，當(dāng)你有權(quán)訪(fǎng)問(wèn)所有這些不同系統(tǒng)中的所有信息時(shí)。也許我認(rèn)為事情肯定會(huì)變得更簡(jiǎn)單，因?yàn)閺拈L(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，AI會(huì)變得越來(lái)越聰明，越來(lái)越能夠連接到所有這些不同的系統(tǒng)。

我們?cè)贕lean做的很多事情，比如實(shí)際連接到這些不同的企業(yè)系統(tǒng)，需要我們做很多艱苦的工作。但隨著時(shí)間的推移，我期待這會(huì)變得更容易。是的，我認(rèn)為如果復(fù)雜性不會(huì)消失，那么AI就沒(méi)有做好它的工作。

Michael Krigsman：Dave Brace在LinkedIn上問(wèn)，非確定性代理系統(tǒng)是否有可能在企業(yè)中真正證明自己值得信賴(lài)，以及企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)是否可以信任像Glean這樣的產(chǎn)品來(lái)每天做出數(shù)千個(gè)業(yè)務(wù)決策?

Arvind Jain：AI是非確定性的。它也可能出錯(cuò)。它可能會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)。在某種程度上，人類(lèi)也是如此。如果你有問(wèn)題，你去問(wèn)別人，他們有時(shí)沒(méi)有完整的背景信息，他們會(huì)給你一個(gè)答案，它可能是錯(cuò)誤的，或者是不完整的。

我認(rèn)為要記住的一件根本性的事情是，這些AI系統(tǒng)實(shí)際上更像人類(lèi)，而不像以前那樣像機(jī)器。那么現(xiàn)在你必須弄清楚我該如何使用這項(xiàng)技術(shù)?這不是完美的。這可能會(huì)出錯(cuò)。

我該如何信任它來(lái)完成我的關(guān)鍵任務(wù)，在這些任務(wù)中精確度是絕對(duì)必要的?作為企業(yè)，你可以考慮一些不同的策略。有很多工作不需要精確度，也有很多工作需要?jiǎng)?chuàng)造力，而這正是這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)非常擅長(zhǎng)的地方。

但是，當(dāng)你考慮需要精確度的任務(wù)時(shí)，AI實(shí)際上可以以幾種不同的方式使用。一是，假設(shè)有一個(gè)業(yè)務(wù)流程。現(xiàn)在你要識(shí)別那個(gè)業(yè)務(wù)流程。你要將其自動(dòng)化。你要讓AI理解那個(gè)業(yè)務(wù)流程，并提出一個(gè)計(jì)劃，提出一個(gè)工作流程來(lái)實(shí)際執(zhí)行那個(gè)業(yè)務(wù)流程。

當(dāng)你以這種方式使用AI時(shí)，你會(huì)讓AI實(shí)際上為你構(gòu)建那個(gè)代理，它可能會(huì)出錯(cuò)。你應(yīng)該在那里，去監(jiān)督它，要求它調(diào)整它的工作，手動(dòng)修復(fù)、編輯它。

在與AI的這種協(xié)作中，你實(shí)際上是在編碼和構(gòu)建那個(gè)代理，那個(gè)工作流程。但現(xiàn)在這個(gè)工作流程是確定性的。你在它上面投入了一些精力。AI幫助你非常快速地構(gòu)建了這個(gè)工作流程，但你完全掌控著它。

你在監(jiān)控它。你已經(jīng)讓它進(jìn)入了一個(gè)狀態(tài)，現(xiàn)在，正如我所說(shuō)，它是確定性的，現(xiàn)在這個(gè)業(yè)務(wù)流程可以實(shí)際運(yùn)行，并且沒(méi)有問(wèn)題。你不需要全自動(dòng)化。你實(shí)際上可以與AI一起工作，并在一開(kāi)始投入一兩個(gè)小時(shí)的時(shí)間。

但現(xiàn)在你將擁有數(shù)年的自動(dòng)化，而且它不再是非確定性的。你要把它想象成一種技術(shù)，它允許你做偉大的事情，你不必依賴(lài)AI在幕后做出復(fù)雜的決策。你實(shí)際上可以一開(kāi)始就與它一起工作，并用它構(gòu)建系統(tǒng)。

Michael Krigsman：你描述的內(nèi)容本質(zhì)上是我們經(jīng)常聽(tīng)到的“人在回路中”這一說(shuō)法。是的，那么在這個(gè)階段，作為工具而不是……我在LinkedIn上看到Greg Walters說(shuō)，AI替換舊標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用程序的真正魔力。

Arvind Jain：讓我們舉一些例子。我們最初談到的是一名審查合同的法務(wù)人員。現(xiàn)在如果你得到一份一百頁(yè)的客戶(hù)協(xié)議，你可能需要一到兩周的時(shí)間才能真正去審查它，并確保所有條款和條件都符合你企業(yè)的要求，并且你需要對(duì)這份文件進(jìn)行標(biāo)記修改。

你可能會(huì)說(shuō)，我不信任AI來(lái)為我做這件事。這是相當(dāng)敏感的東西。但讓AI來(lái)做標(biāo)記修改的第一版，它會(huì)做得很好。如果你告訴它你是如何做的，你把它告訴AI，它會(huì)完成90%的工作。

如果它完成了90%的工作，現(xiàn)在你可以根據(jù)自己的背景和知識(shí)對(duì)其進(jìn)行微調(diào)并完成剩余的工作。那個(gè)原本需要兩周的任務(wù)，現(xiàn)在實(shí)際上你只需要一天就能完成。這是非常大的進(jìn)步。你不必追求百分之百的自動(dòng)化，并完全從任務(wù)中解脫出來(lái)。

如果有90%的效果，我就很滿(mǎn)意了，這對(duì)業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的影響。

Michael Krigsman：這是來(lái)自L(fǎng)inkedIn的Gursharan S.的問(wèn)題，他問(wèn)在大型企業(yè)的功能中，哪些代理正在創(chuàng)造最大的價(jià)值。如果能在工業(yè)AI的背景下給出例子就更好了，我應(yīng)該提到Gerran是一名在金屬采礦行業(yè)工作的AI產(chǎn)品經(jīng)理。在企業(yè)的功能中，哪些代理正在創(chuàng)造最大的價(jià)值?

Arvind Jain：今天，AI在企業(yè)中的三大頂級(jí)用例如下。第一個(gè)是通用知識(shí)、訪(fǎng)問(wèn)和輔助。你是一名知識(shí)工作者。你可能在醫(yī)療保健、金融服務(wù)或工業(yè)部門(mén)工作。

你有問(wèn)題需要答案。你有信息需要完成你的任務(wù)，你使用AI來(lái)幫助你。像ChatGPT這樣的工具，或者像Glean這樣的工具，它們?cè)谀愕墓緝?nèi)部，只是通用工具。

它們不是為了特定的用例而設(shè)計(jì)的。它們基本上是知識(shí)工具。它們幫助你從世界或你的企業(yè)中獲取信息，使其對(duì)你可用，以便你可以更快地完成任務(wù)。這是今天AI的首要用例。

這并不奇怪，因?yàn)檫@場(chǎng)革命是由ChatGPT催化的，當(dāng)人們想到AI時(shí)，這是他們想到的應(yīng)用程序。第二個(gè)用例，我會(huì)說(shuō)是軟件開(kāi)發(fā)，這圍繞著代碼生成，比如開(kāi)發(fā)者的任務(wù)，比如你如何構(gòu)建系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)技術(shù)正在隨著AI而發(fā)生根本性的變化。這是一個(gè)非常強(qiáng)大的用例。

那里有很多糾正。然后第三個(gè)我會(huì)說(shuō)是服務(wù)。當(dāng)我說(shuō)服務(wù)時(shí)，我是指那些實(shí)際上接受問(wèn)題、投訴、來(lái)自客戶(hù)或內(nèi)部員工的任務(wù)的人。

他們是客戶(hù)服務(wù)團(tuán)隊(duì)、內(nèi)部IT幫助臺(tái)、HR幫助臺(tái)人員，他們正在為其他人的請(qǐng)求和需求提供服務(wù)，將你的公司的數(shù)據(jù)知識(shí)用于自動(dòng)化這些互動(dòng)中的很多部分，這是很大的用例。

從功能上講，這是三個(gè)頂級(jí)應(yīng)用，我認(rèn)為在垂直行業(yè)中，這是我們正在看到的。我會(huì)舉一些客戶(hù)服務(wù)方面的例子。我們有這些大型電信公司，他們每天有5萬(wàn)甚至10萬(wàn)名客戶(hù)服務(wù)人員。

他們正在從客戶(hù)那里獲取問(wèn)題需要快速回答。如果你讓這些交易的速度加快一倍，那么這些團(tuán)隊(duì)將節(jié)省數(shù)億美元。這是今天AI一個(gè)非常強(qiáng)大的用例。

對(duì)于Glean，我們已經(jīng)談過(guò)了軟件開(kāi)發(fā)。我們?cè)诠I(yè)部門(mén)、零售業(yè)有大型企業(yè)，你們正在從根本上改變你們?nèi)绾问褂肁I來(lái)更快地構(gòu)建系統(tǒng)，對(duì)其進(jìn)行測(cè)試、審查代碼、故障排除。

這些也是跨行業(yè)的用例。

Michael Krigsman：這是來(lái)自Twitter上Arsalan Khan的提問(wèn)。他說(shuō)，AI或許能夠自動(dòng)化標(biāo)準(zhǔn)操作流程，但那些存在于人們頭腦中的機(jī)構(gòu)知識(shí)呢?他還說(shuō)，這是不是個(gè)重大的就業(yè)保障問(wèn)題?

Arvind Jain：如今，即使借助Glean，AI已經(jīng)能夠挖掘出大量的機(jī)構(gòu)知識(shí)，從而創(chuàng)造出類(lèi)似ChatGPT的強(qiáng)大體驗(yàn)，在那里你可以提出問(wèn)題，并利用這些機(jī)構(gòu)知識(shí)來(lái)回答問(wèn)題。當(dāng)你思考機(jī)構(gòu)知識(shí)時(shí)，它實(shí)際上以幾種不同的形式存在。

你的公司內(nèi)部有文檔，人們會(huì)在里面寫(xiě)東西。你有票務(wù)系統(tǒng)。你有數(shù)據(jù)庫(kù)、CRM系統(tǒng)。每一個(gè)不同的系統(tǒng)內(nèi)部都蘊(yùn)含著大量的知識(shí)財(cái)富。

但除此之外，電子郵件或Slack等溝通工具中也蘊(yùn)含著大量的知識(shí)。越來(lái)越多的企業(yè)正在改變行為方式，以便捕獲越來(lái)越多的機(jī)構(gòu)知識(shí)。其中的一個(gè)例子是，如果兩個(gè)人要實(shí)際交談并舉行會(huì)議，那么他們應(yīng)該記錄這次會(huì)議，或者至少記錄下會(huì)議內(nèi)容的摘要，并將其提供給AI，以便將來(lái)可以加以利用。

我認(rèn)為，這些都是你今天就可以做的事情。我們捕獲所有這些形式的機(jī)構(gòu)知識(shí)，以便讓它們作為個(gè)體為你所用，并為你提供幫助。這就是我們的驅(qū)動(dòng)力。

我們公司的人們也更愿意捕獲這些信息。例如，我們現(xiàn)在會(huì)記錄所有非一對(duì)一的會(huì)議。比如，員工和經(jīng)理之間的機(jī)密會(huì)議，我們不會(huì)記錄。但如果是關(guān)于技術(shù)討論，或者是關(guān)于完成某些工作的會(huì)議，我們通常會(huì)進(jìn)行記錄，以便將來(lái)所有的這些數(shù)據(jù)都可以提供給AI，幫助我們。

但現(xiàn)在回到你的第二個(gè)問(wèn)題，這是否真的會(huì)產(chǎn)生就業(yè)保障問(wèn)題?我認(rèn)為，作為個(gè)體，你確保自己保持相關(guān)性的策略是，去學(xué)習(xí)AI。這些工具非常神奇。

不要把AI看作是會(huì)從你手中奪走工作的東西。我不認(rèn)為AI有那么強(qiáng)大。我不認(rèn)為它會(huì)對(duì)大多數(shù)人這樣做，但你肯定會(huì)在與那些知道如何使用這些AI工具并以比你更快、更好的方式工作的人競(jìng)爭(zhēng)中失去優(yōu)勢(shì)。

我認(rèn)為我們作為個(gè)體需要做的是這樣。一直以來(lái)都是這樣。當(dāng)新技術(shù)出現(xiàn)時(shí)，那些擁抱它們、迅速學(xué)習(xí)它們的人會(huì)脫穎而出。

Michael Krigsman：我認(rèn)為這是一個(gè)非常重要的觀點(diǎn)，我當(dāng)然也會(huì)給人們同樣的建議，即你必須學(xué)習(xí)如何使用AI來(lái)使自己變得更快、更好、更高效，而且會(huì)有很多工作被取代。如果你在聽(tīng)，而且你沒(méi)有這么做，嗯，我假設(shè)如果你在聽(tīng)CXOTalk，那么你正在這么做，但請(qǐng)告訴你的那些可能不那么走在前沿的同事。給他們這個(gè)建議。這是個(gè)好建議。

讓我們回到初創(chuàng)公司的話(huà)題，我們有一個(gè)來(lái)自Twitter上關(guān)于初創(chuàng)公司的直接問(wèn)題，這是Gus Bekdash的提問(wèn)，Arvind，對(duì)于那些創(chuàng)建AI企業(yè)的人來(lái)說(shuō)，你有什么建議?很多人在選擇平臺(tái)將會(huì)接手從而使其公司變得不再相關(guān)的問(wèn)題上犯了錯(cuò)誤。

Arvind Jain：我實(shí)際上并不認(rèn)為，首先，如果你開(kāi)始一家公司，如果你開(kāi)始解決一個(gè)問(wèn)題，而你會(huì)因?yàn)槠渌耍热缫粋€(gè)在位者或大公司，先于你解決這個(gè)問(wèn)題而失敗，作為一個(gè)企業(yè)家，你必須要有堅(jiān)定的信念，認(rèn)為自己能夠比大公司更快地解決這個(gè)問(wèn)題。

大公司總是有很多事情需要擔(dān)心。它們?cè)诮Y(jié)構(gòu)上并不是設(shè)計(jì)成能夠比你作為一個(gè)靈活、早期的初創(chuàng)公司移動(dòng)得更快。我實(shí)際上并不同意人們會(huì)犯這個(gè)錯(cuò)誤的前提。

大多數(shù)初創(chuàng)公司失敗是因?yàn)槿藗兎艞壛耍驗(yàn)槟銓?duì)自己的想法失去了信心，你沒(méi)有足夠的信念，因?yàn)槿绻阌幸粋€(gè)真正的問(wèn)題，你有權(quán)利去解決它，而且競(jìng)爭(zhēng)對(duì)你來(lái)說(shuō)并不重要。

話(huà)雖如此，我要補(bǔ)充的是，作為創(chuàng)始人，你選擇問(wèn)題的正確策略是什么?我喜歡選擇的問(wèn)題，首先，它們是顯而易見(jiàn)的。如果你去和五個(gè)人交談，他們不會(huì)和你爭(zhēng)論這是不是一個(gè)問(wèn)題。

我認(rèn)為，如果你和前五個(gè)人交談，而他們并沒(méi)有給你明確的答復(fù)，那么就有問(wèn)題了，你需要在你的想法上再多下點(diǎn)功夫。要達(dá)到無(wú)論你和誰(shuí)交談，他們都會(huì)同意你正在解決一個(gè)真正重要的問(wèn)題的程度。

而且我還喜歡解決那些對(duì)很多人都有影響、有更大影響力的大問(wèn)題，因?yàn)檫@將會(huì)為你創(chuàng)造更多的機(jī)會(huì)。即使有其他幾家公司也在解決同樣的問(wèn)題，你仍然可以挖掘出一個(gè)龐大的市場(chǎng)，與他們一起獲得成功。

然后隨著時(shí)間的推移，如果你做到最好，你就會(huì)像其他人一樣取得勝利。我要補(bǔ)充的最后一點(diǎn)是，不要想出一個(gè)你覺(jué)得我只需要使用AI就能解決這個(gè)特定任務(wù)的想法。

想想如果它很容易構(gòu)建，那么其他人也可以構(gòu)建它。那么你就沒(méi)有真正增加價(jià)值。AI應(yīng)該只是你解決這個(gè)問(wèn)題的工具箱中的一個(gè)工具，但要確保你正在構(gòu)建的東西是有實(shí)質(zhì)內(nèi)容的。

Michael Krigsman：有這么多公司正在圍繞模型構(gòu)建包裝器。隨著這些模型提高其能力，這類(lèi)公司之間會(huì)出現(xiàn)整合嗎?

Arvind Jain：如果你是一家初創(chuàng)公司，而且你的核心競(jìng)爭(zhēng)力是一個(gè)大型語(yǔ)言模型(LLM)的一小部分，那么你很快就會(huì)變得無(wú)關(guān)緊要。你必須明白，我來(lái)告訴你我們?cè)贕lean的做法。我們知道，我們的產(chǎn)品的工作原理是，我們實(shí)際上與市場(chǎng)上所有存在的LLM合作，無(wú)論是來(lái)自O(shè)penAI、Anthropic、Google還是Meta的LLM。

還有很多來(lái)自開(kāi)源的元素。我們與所有這些元素合作。我們的工作模式是我們將使用這些LLM提供給我們的所有能力，并將這些能力帶給我們的客戶(hù)。

但我們還將確保我們?cè)谀莻€(gè)平臺(tái)之上構(gòu)建了一個(gè)非常深厚的技術(shù)堆棧。隨著LLM的發(fā)展，當(dāng)它們實(shí)際上添加了我們自己構(gòu)建的一些能力時(shí)，那實(shí)際上會(huì)讓我們拋棄我們自己構(gòu)建的東西，而LLM提供商已經(jīng)可以為我們做到這一點(diǎn)，然后我們必須繼續(xù)沿著價(jià)值鏈向上移動(dòng)。這就是我們選擇的模式。

弄清楚你的定位，并最大限度地利用行業(yè)中正在發(fā)生的創(chuàng)新，但要在其上構(gòu)建一個(gè)重要的層次，以便你可以使這項(xiàng)技術(shù)為你的客戶(hù)所用。

Michael Krigsman：鑒于基礎(chǔ)模型對(duì)你的業(yè)務(wù)至關(guān)重要，你是如何管理AI如此快速發(fā)展這一事實(shí)的?同時(shí)，在這些底層能力不斷變化的同時(shí)，你是如何平衡業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性和產(chǎn)品方向的?

Arvind Jain：我們別無(wú)選擇。你必須利用行業(yè)中正在發(fā)生的快速創(chuàng)新，否則你就會(huì)落后，而且你必須從根本上改變你的執(zhí)行模式。

當(dāng)我們開(kāi)始Glean時(shí)，我們從根本上理解了我們從開(kāi)源和云技術(shù)中可以獲得什么，然后你可以制定你的路線(xiàn)圖，并制定一個(gè)一年的路線(xiàn)圖。但這不再是今天的工作方式。

現(xiàn)在，技術(shù)每個(gè)月都在變化。我們不得不從根本上改變我們的架構(gòu)。我們改變的一件事是，因?yàn)槲覀儧](méi)有年度或季度規(guī)劃流程，所以我們切換到了月度規(guī)劃流程，以決定我們?nèi)绾螛?gòu)建我們的技術(shù)。

因?yàn)槊總€(gè)月都有新的東西要看，你必須迅速適應(yīng)。我們還添加的另一件事是，這個(gè)概念是弄清楚你每個(gè)月要拋棄什么技術(shù)。這是構(gòu)建科技初創(chuàng)公司的一個(gè)新的基本方式，那就是，如果你堅(jiān)持使用你多年來(lái)構(gòu)建的技術(shù)，你就會(huì)變得過(guò)時(shí)，因?yàn)槟銉赡昵皹?gòu)建的所有技術(shù)很可能現(xiàn)在已經(jīng)過(guò)時(shí)了。

而且你必須不斷思考這種執(zhí)行模式，不僅要思考要構(gòu)建的新東西，還要非常積極地思考你需要拋棄的東西，并利用行業(yè)中的創(chuàng)新來(lái)替代它。

Michael Krigsman：我們?cè)賮?lái)看看來(lái)自Twitter的Arsalan Khan的另一個(gè)問(wèn)題，他問(wèn)，由于大多數(shù)AI和數(shù)據(jù)都是用英語(yǔ)或中文創(chuàng)建的，你認(rèn)為創(chuàng)業(yè)公司是否也應(yīng)該關(guān)注非英語(yǔ)或非中文?這是否會(huì)造成數(shù)字鴻溝?

Arvind Jain：首先，內(nèi)容是用許多不同的語(yǔ)言創(chuàng)建的。是的，英語(yǔ)在某些方面占據(jù)主導(dǎo)地位，但是也有很多不同語(yǔ)言的系統(tǒng)和內(nèi)容。我認(rèn)為AI今天讓它成為可能的是，它實(shí)際上可以幫助你構(gòu)建具有全球性質(zhì)的產(chǎn)品。

今天，你更容易創(chuàng)建一個(gè)可以帶給世界各地客戶(hù)的產(chǎn)品。用AI你可以更容易地將產(chǎn)品本地化。你可以讓它在日語(yǔ)、韓語(yǔ)、印地語(yǔ)和所有不同的語(yǔ)言中更快地工作。

這是AI的核心能力之一。但是在偏見(jiàn)和數(shù)字鴻溝方面，確實(shí)如此，并且這種情況一直存在，甚至在互聯(lián)網(wǎng)上，甚至在AI出現(xiàn)之前，當(dāng)你使用谷歌搜索信息時(shí)，由于英語(yǔ)主導(dǎo)了世界上的知識(shí)來(lái)源，所以總是存在這種偏見(jiàn)，對(duì)吧?

這是一個(gè)很好的問(wèn)題。這是一個(gè)問(wèn)題。我不知道如何解決它。隨著AI變得越來(lái)越強(qiáng)大，你如何確保它考慮了每個(gè)人的觀點(diǎn)，獲取了所有的知識(shí)?

我認(rèn)為我應(yīng)該補(bǔ)充的一點(diǎn)是，我們今天有了更強(qiáng)的AI能力，能夠以更輕松的方式處理甚至非數(shù)字化的內(nèi)容。希望在這方面有一些好消息：你可以比以往任何時(shí)候都更容易地使用不同語(yǔ)言的數(shù)據(jù)、知識(shí)和內(nèi)容，有了AI。

Michael Krigsman：現(xiàn)在我們來(lái)談?wù)劤鮿?chuàng)公司，從企業(yè)買(mǎi)家的角度來(lái)看，這當(dāng)然是初創(chuàng)公司生命周期中非常重要的一部分。如果你是一家企業(yè)初創(chuàng)公司，對(duì)于評(píng)估AI初創(chuàng)公司，你有沒(méi)有建議或框架可以給企業(yè)買(mǎi)家使用，特別是鑒于你指出的，現(xiàn)在每天都有初創(chuàng)公司在使用AI，而且炒作非常強(qiáng)烈?往往很難區(qū)分哪些說(shuō)法是真實(shí)的，哪些不是。

我還記得傳統(tǒng)軟件公司、ERP供應(yīng)商和其他企業(yè)軟件公司。我必須說(shuō)，從這個(gè)角度來(lái)看，20年前的情況與此沒(méi)有什么不同。現(xiàn)在，軟件公司做出了驚人的斷言。IT買(mǎi)家和業(yè)務(wù)部門(mén)買(mǎi)家應(yīng)該怎么辦呢?

Arvind Jain：這是企業(yè)買(mǎi)家今天面臨的最棘手的問(wèn)題之一。我認(rèn)為AI行業(yè)做了一些不好的事情，他們做出了大膽的斷言，但卻無(wú)法兌現(xiàn)。很容易為AI可以為你做什么創(chuàng)建出非常驚人的演示和視覺(jué)效果。企業(yè)買(mǎi)家已經(jīng)意識(shí)到，當(dāng)他們嘗試這些產(chǎn)品時(shí)，這些斷言往往比現(xiàn)實(shí)要大得多。

我想說(shuō)，也許讓我先退一步，然后我們甚至應(yīng)該做什么?我認(rèn)為你應(yīng)該有一個(gè)計(jì)劃，關(guān)于你如何在你的企業(yè)內(nèi)推出AI。而且我覺(jué)得首先建立一個(gè)企業(yè)核心AI戰(zhàn)略是正確的開(kāi)始方式。

想想你今年想用AI做些什么。你希望AI在哪些不同的領(lǐng)域產(chǎn)生影響?你可以選擇一些部門(mén)，你可以說(shuō)，對(duì)于我們的工程團(tuán)隊(duì)、我們的客戶(hù)服務(wù)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，這是前兩個(gè)或三個(gè)優(yōu)先級(jí)，我們希望AI能夠真正產(chǎn)生影響。

首先，在你的企業(yè)中一起構(gòu)建這個(gè)路線(xiàn)圖。如果你的CIO，或者如果你選擇在企業(yè)中設(shè)立首席AI官這樣的角色，讓他們負(fù)責(zé)確保他們與所有不同的功能團(tuán)隊(duì)一起工作，并為今年制定一個(gè)理想的AI路線(xiàn)圖。

你從那里開(kāi)始。現(xiàn)在在供應(yīng)商數(shù)量方面，不僅僅是Michael，正如你所說(shuō)的，不僅僅是初創(chuàng)公司，實(shí)際上每一家現(xiàn)有的軟件公司也是一家AI公司。他們都有AI產(chǎn)品要賣(mài)給你。我認(rèn)為你必須在那里做出一些決定。

對(duì)你來(lái)說(shuō)，什么是正確的策略?我們覺(jué)得，你必須控制你打算引入的AI產(chǎn)品的數(shù)量?這很難評(píng)估。順便說(shuō)一下，這并不容易，只是你必須花費(fèi)的時(shí)間。

試圖評(píng)估每一個(gè)AI產(chǎn)品是巨大的。你喜歡設(shè)置這些系統(tǒng)，讓它們?cè)谀愕沫h(huán)境中運(yùn)行起來(lái)，然后測(cè)試它們，有的公司經(jīng)歷過(guò)這樣的過(guò)程，他們花費(fèi)了六個(gè)月的時(shí)間，結(jié)果卻發(fā)現(xiàn)這東西根本行不通。

我有兩個(gè)建議：第一，基本上是與較少的數(shù)量合作，不要有太多的POC(Proof of Concept，概念驗(yàn)證)，從幾個(gè)開(kāi)始，這樣你就可以公正地對(duì)待它們。第二，不要僅僅依賴(lài)演示和對(duì)演示的興奮感，你可以有一個(gè)更安全的策略，那就是對(duì)于你合作的每一個(gè)供應(yīng)商，看看他們是否有成功的證明，讓他們聯(lián)系他們成功創(chuàng)造價(jià)值的客戶(hù)。

我認(rèn)為這很有幫助，而不是去評(píng)估，實(shí)際上是與你的行業(yè)同行交談，看看他們?cè)谀睦锶〉昧顺晒ΑＨ绻銍L試了四件事，其中一件事成功了，就與其他人分享這個(gè)故事，他們也會(huì)與你分享。

這可能就是擴(kuò)展的方式。也許這是在為Glean做宣傳，但我們思考AI的方式是，從根本上說(shuō)，企業(yè)中的所有AI都是關(guān)于處理你企業(yè)中的一些數(shù)據(jù)，使用語(yǔ)言模型的推理和智能能力，然后在此基礎(chǔ)上做一些工作，你再次將這些工作保存到企業(yè)系統(tǒng)中。

在你的企業(yè)系統(tǒng)中，這些工作將被記錄并保存在企業(yè)系統(tǒng)中。從根本上說(shuō)，當(dāng)你考慮所有的AI用例時(shí)，它們都是關(guān)于處理你的企業(yè)信息，然后對(duì)其應(yīng)用AI，讓一些神奇的事情發(fā)生。

我們?yōu)镚lean選擇了不同的策略，那就是我們?yōu)槭裁床粯?gòu)建一個(gè)實(shí)際連接到我們所有企業(yè)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)呢?這就是Glean。現(xiàn)在，我們?yōu)槟闾峁┝诉@個(gè)平臺(tái)，你可以在這個(gè)平臺(tái)上構(gòu)建許多這樣的代理、許多這樣的應(yīng)用程序。

有了這種橫向策略，你可以在安全治理方面做得更好，而且不必購(gòu)買(mǎi)許多不同的產(chǎn)品。它更具成本效益，并允許你通過(guò)一個(gè)產(chǎn)品獲得更多價(jià)值。

Michael Krigsman：Arvind，我再問(wèn)你幾個(gè)問(wèn)題，有些是我自己的，有些是聽(tīng)眾的問(wèn)題，我會(huì)要求你從企業(yè)角度快速回答。關(guān)于構(gòu)建與購(gòu)買(mǎi)的決策，企業(yè)應(yīng)該如何做出選擇?

Arvind Jain：這是構(gòu)建加購(gòu)買(mǎi)。你必須確保你盡可能多地獲得現(xiàn)成的技術(shù)，但你也必須記住，僅僅這些技術(shù)是不夠的，以真正增加價(jià)值。你必須在這些系統(tǒng)之上進(jìn)行構(gòu)建。

Michael Krigsman：來(lái)自Twitter的一個(gè)問(wèn)題。AI和LLM(大型語(yǔ)言模型)平臺(tái)的一個(gè)大障礙是它們沒(méi)有與工作流程集成。你如何看待市場(chǎng)的發(fā)展?

Arvind Jain：完全正確。我認(rèn)為你必須構(gòu)建那一層。實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的關(guān)鍵技術(shù)之一是RAG(可能指的是某種檢索與行動(dòng)系統(tǒng)，但并非通用術(shù)語(yǔ)，因此直譯可能不準(zhǔn)確)，所以你獲取所有的企業(yè)數(shù)據(jù)、知識(shí)系統(tǒng)、工作流程，然后你實(shí)際上在所有企業(yè)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)之上構(gòu)建了這個(gè)檢索系統(tǒng)和行動(dòng)系統(tǒng)。然后你將其與AI連接起來(lái)，這正是我們解決的問(wèn)題。

Michael Krigsman：另一個(gè)來(lái)自Twitter的問(wèn)題，CTO、CFO、COO、首席數(shù)字官，誰(shuí)應(yīng)該制定AI策略，首席AI官應(yīng)該直接向CEO匯報(bào)嗎?

Arvind Jain：這是個(gè)好主意。如果你實(shí)際上有首席AI官，讓他們向CIO或CEO匯報(bào)可能是一個(gè)不錯(cuò)的策略，因?yàn)檫@是一個(gè)全公司范圍內(nèi)的努力。

如果你不與一個(gè)部門(mén)相關(guān)聯(lián)，這在我看來(lái)實(shí)際上更好。否則，我認(rèn)為不要那么死板，誰(shuí)充滿(mǎn)激情、有能力和意愿，就讓他們最初來(lái)推動(dòng)這項(xiàng)工作。

你可以隨時(shí)想出一個(gè)更可擴(kuò)展的方式來(lái)重新組織。

Michael Krigsman：這里有一個(gè)來(lái)自Twitter的問(wèn)題，關(guān)于痛點(diǎn)。如果AI初創(chuàng)公司變得更加精簡(jiǎn)，那么較老的AI初創(chuàng)公司是否會(huì)處于不利地位?并且，當(dāng)這些較老的初創(chuàng)公司因?yàn)楦行У厥褂肁I而變得更加精簡(jiǎn)時(shí)，這對(duì)就業(yè)和勞動(dòng)力有什么影響?

Arvind Jain：關(guān)于第一個(gè)問(wèn)題，AI領(lǐng)域確實(shí)存在先動(dòng)劣勢(shì)，因?yàn)楫?dāng)技術(shù)變化如此迅速，而你的系統(tǒng)中又存在一些遺留代碼庫(kù)時(shí)，這會(huì)讓你變得不那么敏捷。這就像一個(gè)新的初創(chuàng)公司總是擁有敏捷優(yōu)勢(shì)一樣。

作為一個(gè)稍微老一些的初創(chuàng)公司，要努力現(xiàn)代化你的系統(tǒng)和堆棧，這樣你就不會(huì)因?yàn)檫@些原因而落后。至于就業(yè)方面，我想說(shuō)一件事。

我還沒(méi)有看到因?yàn)锳I而失業(yè)的人。我們與許多大型企業(yè)合作，為他們帶來(lái)了大量的自動(dòng)化和效率提升，但與我們合作的所有企業(yè)都既關(guān)心底線(xiàn)也關(guān)心頂線(xiàn)。

當(dāng)他們?nèi)〉靡恍┏晒r(shí)，沒(méi)有人會(huì)放棄自己的團(tuán)隊(duì)成員，他們只是在想“我能做更多”。企業(yè)實(shí)際上在以更快的速度開(kāi)發(fā)產(chǎn)品，他們正在完成更多的事情。

我并不太擔(dān)心，我認(rèn)為我要回到的一點(diǎn)是保持相關(guān)性。這對(duì)個(gè)人來(lái)說(shuō)很重要。如果你學(xué)會(huì)如何使用AI，那么你在未來(lái)就不會(huì)有問(wèn)題。

Michael Krigsman：你是在提倡保持求知欲。我不是在替你說(shuō)，因?yàn)楫?dāng)AI帶來(lái)效率提升時(shí)，如果你對(duì)當(dāng)前發(fā)生的事情保持求知欲，你就能適應(yīng)并應(yīng)對(duì)正在發(fā)生的變化。

Arvind Jain：是的，企業(yè)非常渴望AI專(zhuān)家和人才。成為其中一員，我認(rèn)為這對(duì)你很有好處。

Michael Krigsman：對(duì)于那些考慮創(chuàng)辦AI初創(chuàng)公司的創(chuàng)業(yè)者，你有什么建議?

Arvind Jain：第一，堅(jiān)定信念。堅(jiān)持你的想法，不要放棄。第二，如果你想成功，就要準(zhǔn)備好非常努力地工作。最后我想說(shuō)，一個(gè)公司是由構(gòu)建它的人組成的。專(zhuān)注于擁有一個(gè)偉大的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)，并花很多時(shí)間去尋找合適的員工。當(dāng)你找到合適的人時(shí)，他們會(huì)開(kāi)發(fā)出偉大的產(chǎn)品，他們會(huì)讓你成功。

Michael Krigsman：對(duì)于迅速做出AI投資決策的CIO，你有什么最后的想法或建議嗎?

Arvind Jain：關(guān)注安全，關(guān)注集中化，比如你的AI軟件堆棧。我最后的建議是，嘗試取得小勝利。這是我的建議。不要?jiǎng)?chuàng)建那種如果成功率不到50%就算失敗的項(xiàng)目。迫使你的團(tuán)隊(duì)中的每個(gè)成員、每個(gè)部門(mén)每個(gè)季度都選擇一兩個(gè)AI方面的勝利，并看看效果如何。

Michael Krigsman：好的，時(shí)間到了。非常感謝Arvind Jain來(lái)自Glean公司的Arvind。非常感謝你今天抽出時(shí)間與我們?cè)谝黄稹?/p>

Arvind Jain：非常感謝。這很有趣。