スノーフレークのCEOは、AI ROIがデータを正しくすることから始めると言います

「AIはビッグバンではないはずです」とSnowflakeのCEOは座り込みで私に言った。 「それは、あらゆる段階で価値を示す一連の小さなプロジェクトであるべきです。」しかし、Ramaswamyが指摘したように、それは注意のように聞こえるかもしれませんが、実際には戦略です。

インタビューでは、RamaswamyはエンタープライズAIのシンプルだが急進的なロードマップをレイアウトしました。 「派手なデモや大規模なモデル投資から始めないでください」と彼は言いました。データから始めます。小さく始めます。価値を証明します。次に、構築します。

エージェントAIの誇大広告 - そしてその下の隠された作品

10ベンダーに「エージェントAI」を定義するように依頼すると、10種類の回答が得られる可能性があります。しかし、Ramaswamyに彼がエージェントAIについて本当に考えたことを尋ねたとき、彼の応答は、過去のセマンティクスを実際に機能させる実際の作業に移動しなければならないということでした。

ラマスワミーが見ているのは、検索と要約だけでなく、行動するAIに対する欲求の高まりです。研究前の研究の自動化から内部システムの更新まで、エージェントAIは、人間がプラットフォーム全体でデータのステッチを費やす時間を短縮することを約束します。しかし、それは、そもそもデータにアクセスし、接続され、信頼できる場合にのみ機能します。

「ステップ1は、情報を簡単にアクセスできるようにしています」と彼は説明しました。 「ステップ2」と彼は続けました。「モデルに何を引くかを決定させます。ステップ3は、それらのコンポーネントを一緒にチェックしています。そこからオーケストレーションが始まります。」

それでも、彼は企業が基礎をスキップできないと警告しました。それは費用のかかる間違いだからです。これは、業界の専門家が今日業界全体で伝播し始めているという重要なメッセージの1つです。特に、AIをすべての問題を消滅させる魔法の杖と考えるのは簡単だからです。

しかし、車のように、AIはドライバーがその車輪をするところだけに行きます。これに関連して、ビジネスリーダーは運転席に座って、誇大広告を切り抜けてAIから本当の価値を得る方法を見つけなければなりません。 Loganandh Natarjanが「生成的AIは魔法の杖ではなく、戦略的なツールである」というタイトルのOP- EDで述べたように、「AIの可能性は、組織の機能の非常に核心に熟考された場合にのみタップできます。」

エンタープライズAIプロジェクトにおける唯一の最大の間違い

企業がAIのトレンドに対応するために急いでいると、多くの人がコストのかかるミスステップを作ります。ミッションの代わりにモデルから始めます。

「多くの人々が外に出て、それが価値を生み出す場所を考えずにGPUの容量やモデルのライセンスを購入しました」とラマスワミーは指摘しました。前の記事で以前に書いたように、それは失望する速いトラックです。

彼の解決策？スケールから始めるのではなく、顧客のニーズから始めてください。

Snowflake独自の内部の例 - 販売イネーブルメントコンテンツの軽量チャットインターフェイス - は、その好例です。 「構築するのに多くのお金がかかりませんでした」とラマスワミーは言いました。

aiは、それがあるデータと同じくらい賢いだけです

「AIはそのデータと同じくらい良い」というフレーズは頻繁に繰り返されます。しかし、それは実際に現代の企業にとって何を意味するのでしょうか？

Snowflakeでは、100を超えるSaaSアプリが会社全体で使用されているため、データが統一されていない限り、実際には見えないということです。それが意味するのは、AIプロジェクトからAIを正常に展開したり、実際の値を抽出できないということです。

Ramaswamyが私に言ったように、Workday、Googleカレンダー、Qualtrics、Hubspot、SalesforceなどのCRMなど、さまざまなソースからデータを統合せずに適切なダッシュボードを実行することさえできません。 「そして、ダッシュボードを実行できない場合、「彼は付け加えました」と付け加えました。

Ramaswamyによると、課題はビジネスインテリジェンスよりも深い。 ChatGptやGeminiなどのほとんどの外部ツールは、会社の内部システムにアクセスできません。これらのシステムが集中化され、アクセス可能でない限り、消費メトリックや営業担当者のアクティビティを引き出すことはできません。

「だからこそ、データの準備は単なる技術プロジェクトではありません」と彼は指摘しました。 「AI投資が機能するかどうかの基盤です。」

SaaSモデルは書き直されています

Ramaswamyは、AIがSaaSツールがコアレベルでどのように機能するかを再定義すると考えています。

「ほとんどのSaaSアプリケーションは、人間がより効率的になるのを助けるために構築されました」と彼は説明しました。 「しかし、未来は、実際に作品自体のかなりの部分を処理できるソフトウェアです。」

そのシフトは、意思決定サポートから意思決定の実行に至るまで - BIツール、ダッシュボード、さらにはカスタマーサポートプラットフォームさえも急速に進化する理由です。自然言語が成熟するにつれて、ビジネスデータを直接照会できる人の数は、アナリストやデータチームを超えて拡大します。

「この技術により、ビジネスを理解している人なら誰でも質問することができます」と彼は言いました。 「それは大きな変化です。」

最も需要の高いスキルは技術的ではありません

今後18か月でどのような役割やスキルが最も価値があるかについて彼に尋ねたとき、ラマスワミーはコーディングやデータサイエンスを指し示しませんでした。これは、これらの特定のスキルがAI時代の最も需要の高いスキルのリストに載っていることが多いため、驚くべきことでした。

代わりに、彼は閉鎖性について話しました - 実験、好奇心を維持し、AIの出力に疑問を抱く考え方です。

「それは何が可能で何が空想的であるかを理解する能力です」と彼は言いました。 「新しいことを試してみるだけでなく、何かが正しく見えないときも批判的であること。それは、単一の技術的スキルよりも重要です。」

それはまた、ラマスワミーがどのように接地されたかです。彼はまだAIエージェントを個人的にテストし、直観を鋭く保つためだけに簡単なユースケースを構築しています。

「あなたはこのようなものを生き、呼吸する必要がある」と彼は指摘した。 「誇大広告から現実を分離する唯一の方法です。」

データとAIプラットフォームERA

Snowflakeは、単なる倉庫ではなく、エンドツーエンドのデータとAIプラットフォームであることを2倍にしているため、Ramaswamyはその役割を明確にしています。

「AIが繁栄している世界では、雪片が繁栄するでしょう」と彼は言いました。 「私たちは、このデータアクセスを強化するレイヤーだからです。」

将来は、エージェントAI、結果ファーストSAAS、および推論価格設定に対するオープンソースの圧力に属する可能性があります。しかし、企業がデータをまとめることができない場合、それは重要ではありません。 AIの約束は、あなたがそれを与えるものから始まり、時には終了します。

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