Zespół wspierany przez AI: nowy podręcznik dla liderów produktu

Hannah Clark

W miarę jak przechodzimy przez rewolucję AI, wspólnie tworzymy nową rzeczywistość, która jest daleka od utopii, a zarówno liderzy, jak i poszczególni pracownicy mają trudności ze znalezieniem drogi w tej niepewności. Kwestie etyki w miejscu pracy, jakości wyników i długoterminowych skutków zajmują ważne miejsce w świadomości wielu osób, ale stwarza to również okazję do czerpania nauki z przełomowych osiągnięć innych oraz kształtowania przyszłości, którą chcemy zobaczyć.

Andrew Saxe, wiceprezes ds. produktu w Smartling, dzieli się swoim doświadczeniem w kierowaniu firmą, która ewoluowała od ręcznych usług tłumaczeniowych do integrowania przepływów pracy opartych na AI. Omawia, jak odróżnić rzeczywistą wartość AI od szumu medialnego, jakie kwestie etyczne muszą brać pod uwagę liderzy oraz jak szybko zmieniają się umiejętności, na które jest dziś największe zapotrzebowanie w środowisku napędzanym przez AI.

Najważniejsze punkty wywiadu

  • Poznaj Andrew Saxego z firmy Smartling [01:33]
    • Andrew zainteresował się internetem i technologią w połowie lat 90.
    • Studiował technologię i pracował na stanowiskach związanych z programowaniem oraz produktem.
    • Na początku zajmował się tworzeniem stron internetowych, choć przyznaje, że ich jakość nie była wysoka.
    • Z czasem przeszedł do zarządzania produktem.
    • Od prawie 15 lat pracuje w Smartling, niezmiennie koncentrując się na produkcie.
  • Wpływ AI na przepływy pracy związane z tłumaczeniami [02:23]
    • Smartling działa w branży tłumaczeniowej, która tradycyjnie opierała się na pracy ludzi.
    • Zmiany technologiczne, takie jak chmura obliczeniowa, wpłynęły na działalność firm, ale miały niewielki bezpośredni wpływ na poszczególne osoby.
    • Rozwój AI jest zasadniczo inny — znacząco wpływa na codzienną pracę ludzi.
    • AI już zmienia branżę tłumaczeniową i przewiduje się, że nadal będzie przekształcać role ludzi w różnych sektorach.
    • Smartling oferuje zarówno narzędzia SaaS, jak i usługi tłumaczeniowe, które tradycyjnie angażowały tłumaczy.
    • Neuronowe tłumaczenie maszynowe poprawiło jakość, ale nadal wymagało udziału człowieka, aby zapewnić dokładność i zachować styl marki.
    • AI umożliwia obecnie tworzenie wysokiej jakości tłumaczeń wstępnych oraz ocenę ich jakości.
    • Rola ludzi zmienia się z tworzenia tłumaczeń na weryfikowanie wyników AI i obsługę przypadków nietypowych.
    • Oznacza to istotną zmianę w przepływie pracy — ludzie przechodzą na koniec procesu.
    • Dalszy rozwój może całkowicie ograniczyć lub wyeliminować potrzebę ludzkiej weryfikacji.
  • Wpływ AI na przepływ pracy związany z tłumaczeniami [07:49]
    • Wcześniej tłumaczenia w dużej mierze opierały się na ludziach, którzy zajmowali się pisaniem, korektą i oceną jakości.
    • AI radykalnie zmieniło przepływ pracy — tłumaczenia są teraz niemal natychmiastowe i znacznie tańsze.
    • Udział człowieka ogranicza się głównie do obsługi przypadków nietypowych lub weryfikowania treści o dużym znaczeniu.
    • Niektóre rodzaje treści, takie jak dokumenty prawne, nadal wymagają pełnej weryfikacji przez człowieka.
    • Ta zmiana zwiększyła wydajność przepływów pracy, a role ludzi nadal ewoluują wraz z rozwojem AI.

Kiedy bierzemy pod uwagę koszt tłumaczeń, organizacje wydają setki milionów, a nawet miliardy dolarów. Wykonanie tłumaczeń przez ludzi może zająć dużo czasu. Wraz z AI przepływ pracy się zmienia — tłumaczenia powstają natychmiast, a koszty znacznie spadają, ponieważ nie trzeba już płacić ludziom za wykonanie tej pracy.

Andrew Saxe
  • Względy etyczne we wdrażaniu AI [09:13]
    • Smartling przesunął lingwistów do nowych ról, jednocześnie utrzymując ich dotychczasowy poziom dochodów.
    • AI zwiększyła produktywność, umożliwiając lingwistom sprawdzanie większej ilości treści przy mniejszym wysiłku.
    • Względy etyczne obejmują długoterminowy wpływ na miejsca pracy oraz to, dokąd trafią pracownicy, którzy stracili zatrudnienie.
    • Tłumaczenie wymaga wyczucia — sama płynność językowa nie wystarcza — dlatego wysoko wykwalifikowany wkład człowieka wciąż jest ceniony.
    • Przyszłe role mogą w większym stopniu koncentrować się na tworzeniu oryginalnych treści w językach docelowych, a nie tylko na tłumaczeniu.
    • Smartling bada sposoby uwzględniania głosu marki i niuansów organizacyjnych w wynikach generowanych przez AI.
    • Informacje o tym, jak organizacja chce być postrzegana, mogą znacząco wpłynąć na jakość tłumaczenia AI.
    • Zaangażowanie człowieka jest nadal ważne przy kształtowaniu tonu i niuansów, szczególnie podczas walidacji.
    • Oczekuje się, że ta rola człowieka będzie dalej ewoluować wraz z rozwojem możliwości AI.
  • Decydowanie o podziale zadań między AI a człowieka w procesach tłumaczeniowych [13:12]
    • Decyzje dotyczące procesu pracy opierają się na równoważeniu kosztów, jakości i szybkości.
    • Smartling wykorzystuje badania i wskaźniki pewności, aby dopasować odpowiednie narzędzia i procesy do różnych typów treści.
    • AI jest stosowana tam, gdzie może niezawodnie zagwarantować jakość, natomiast ludzi angażuje się wtedy, gdy potrzebny jest wyższy poziom pewności.
    • Niektórzy klienci nadal wymagają wielokrotnej weryfikacji przez człowieka w przypadku określonych treści.
    • Procesy pracy oparte na AI są coraz skuteczniejsze w przypadku większości treści, z wyjątkiem słabiej reprezentowanych języków „długiego ogona”.
  • Przyjmowanie i integracja AI w Smartling [15:17]
    • Klienci coraz częściej wymagają integracji AI w celu zwiększenia efektywności, nawet jeśli nie są pewni, jak z niej korzystać.
    • Smartling opracowuje rozwiązania AI, aby spełnić oczekiwania klientów dotyczące oszczędności kosztów i wydajności.
    • Wewnętrznie wszystkie zespoły Smartling wdrażają narzędzia AI, przy czym intensywnie korzystają z nich zespoły inżynieryjne, produktowe i obsługi klienta.
    • Ogólnie przyjęcie AI w organizacji jest powszechne, choć poziom wdrożenia może nieznacznie różnić się w zależności od zespołu.
  • Poruszanie się między szumem wokół AI a rzeczywistą wartością [17:40]
    • Nie każde rozwiązanie wymaga AI; prostsze metody, takie jak reguły lub logika, mogą być skuteczniejsze.
    • Publiczny entuzjazm wokół narzędzi takich jak ChatGPT napędza szum, ale rzeczywiste zastosowanie biznesowe wymaga niezawodności i pewności.
    • Zastosowanie AI w biznesie wymaga głębszej oceny, aby upewnić się, że rzeczywiście przynosi wartość.
    • Smartling koncentruje się na tworzeniu narzędzi AI, które są naprawdę użyteczne, a nie tylko modne.
    • W organizacji stosuje się wyważone i przemyślane podejście, aby uniknąć nadmiernego lub niewystarczającego wykorzystywania AI.
    • Smartling przeprowadza eksperymenty i testy, aby tworzyć narzędzia AI o poziomie pewności wynoszącym 80–85%.
    • Wyniki AI są nadal nieprzewidywalne, a prawdopodobieństwo osiągnięcia oczekiwanego rezultatu wynosi 50/50.
    • Budowanie zaufania do AI obejmuje zapewnienie właściwych przypadków użycia dla technologii programistycznych.

Kiedy zaczynasz stosować AI do rozwiązań biznesowych i potrzeb klientów, musisz mieć większą pewność co do tego, co ona analizuje. Chodzi o ustalenie, jak zastosować tę technologię, aby poprawić wyniki firmy i jej klientów.

Andrew Saxe
  • Szersze implikacje AI w zarządzaniu produktem [20:53]
    • Andrew śledzi nowe narzędzia do zarządzania produktem, ale uważa, że wiele z nich znajduje się nadal na wczesnym etapie rozwoju.
    • AI mogłaby pomagać menedżerom produktu poprzez automatyzację zadań, takich jak tworzenie konspektów, generowanie zgłoszeń w Jira czy przekształcanie szkiców w makiety.
    • Dostrzega potencjał AI w usprawnianiu codziennych zadań, które dotyczą w mniejszym stopniu innowacji, a w większym efektywności.
    • Wiele nowych narzędzi mogłoby uprościć rutynowe zadania, pozwalając menedżerom produktu skupić się na bardziej strategicznej pracy.
  • Przyszłość współpracy AI i człowieka [23:35]
    • Andrew przewiduje przejście w kierunku modelu „zarządzania przez wyjątki”, w którym AI wykonuje większość zadań, a ludzie angażują się tylko wtedy, gdy pojawiają się problemy.
    • Uważa, że AI umożliwi pracownikom poświęcanie mniejszej ilości czasu na rutynowe zadania, a większej na strategiczny nadzór.
    • Chce, aby narzędzia takie jak Smartling były zintegrowane z większą liczbą obszarów, ograniczając potrzebę angażowania ludzi na każdym etapie.
    • Entuzjastycznie podchodzi do technologii usprawniającej procesy pracy i pozwalającej pracownikom zarządzać wyjątkami zamiast codziennymi operacjami.

Poznaj naszego gościa

Andrew Saxe jest wiceprezesem ds. produktu w firmie Smartling, wiodącej platformie do tłumaczeń i lokalizacji opartej na AI. Jako jeden z pierwszych pracowników firmy odegrał kluczową rolę w kształtowaniu wizji produktu Smartling i wspieraniu innowacji w dziedzinie technologii tłumaczeniowych dla przedsiębiorstw. Przed dołączeniem do Smartling Andrew pełnił funkcje związane z produktem i technologią w firmach eMusic, APCO Worldwide i Omni Studio, a także założył i sprzedał sklep internetowy EverythingComputer.com. Uzyskał tytuł licencjata w dziedzinie biznesu w Kelley School of Business na Uniwersytecie Indiany i mieszka w Nowym Jorku.

zdjęcie Andrew Saxe

AI jest świetna, ale nadal tylko w 50% przypadków pozwala uzyskać oczekiwane rezultaty. Zdecydowanie potrzebna jest warstwa zaufania oraz pewność, że technologie wschodzące są stosowane we właściwych przypadkach użycia.

Andrew Saxe

Materiały z tego odcinka:

Powiązane artykuły i podcasty: