Sono nato in Russia e quando avevo 10 anni mi sono trasferito ad Atlanta, in Georgia. Un giorno, mio padre mi portò a vedere un film chiamato "WarGames" nel 1983 o 1984, e rimasi subito affascinato dai computer. Sono diventato uno sviluppatore professionista per oltre un decennio e poi ho avviato la mia prima azienda, Aonics, nel 2000. Era un'azienda di software aziendale di cybersecurity che ho costruito, per la quale ho raccolto 34 milioni di dollari e che aveva oltre 2 milioni di posti distribuiti.

Dopo di che, ho avviato un'altra azienda chiamata Vio, che era un editor video per YouTube. Abbiamo raccolto 70 milioni di dollari per quello e abbiamo iniziato a fare molto lavoro sulle raccomandazioni, anche prima che YouTube avesse le raccomandazioni. Poi sono andato a MySpace e sono stato il CTO di MySpace Music, dove abbiamo fatto molto lavoro di IA sulle raccomandazioni e sul collegamento delle persone.

Poi sono andato a Google dal 2012 al 2016, dove ho diretto il prodotto in tre team che utilizzavano l'apprendimento automatico. Dopo aver lasciato Google nel 2016, io e il mio co-fondatore Sean Thelen abbiamo avviato Mind Studio, poiché abbiamo visto arrivare ChatGPT sul mercato e ci siamo resi conto che questi modelli sarebbero diventati sempre più potenti. Volevamo creare una piattaforma che potesse sfruttare tutti questi modelli di IA e permettere a individui, aziende e chiunque altro di modellare questa "gelatina di intelligenza" nelle forme giuste per ottenere risultati.

Le aziende stanno sfruttando l'IA in una varietà di modi per automatizzare e razionalizzare le loro operazioni. Alcuni dei principali casi d'uso includono:

1. Elaborazione automatica dei dati: l'IA può essere utilizzata per elaborare grandi volumi di dati, come curriculum o moduli, e per effettuare la triage, la classificazione ed estrarre le informazioni rilevanti senza intervento umano. Questo aiuta ad eliminare attività manuali e ripetitive.

2. Automazione dei flussi di lavoro: l'IA può alimentare flussi di lavoro multi-step, attivando e eseguendo automaticamente vari processi quando arrivano nuovi dati o lead. Questo sostituisce la necessità per gli esseri umani di gestire e coordinare manualmente questi flussi di lavoro.

3. Automazione delle vendite: l'IA può analizzare le conversazioni di vendita, identificare i segnali di acquisto e fornire proattivamente informazioni pertinenti alle squadre di vendita. Questo aiuta i rappresentanti delle vendite a essere più efficaci ed efficienti nelle loro interazioni.

4. Allineamento e formazione del team: l'IA può monitorare continuamente i cambiamenti in un'organizzazione e fornire formazione e allineamento personalizzati per i team, garantendo che tutti rimangano aggiornati man mano che l'azienda evolve.

5. Comprensione contestuale: i modelli di IA sono spesso migliori degli esseri umani nel leggere tra le righe, comprendendo le sfumature e il contesto delle conversazioni. Ciò consente loro di fornire risposte più approfondite e personalizzate.

In qualità di persona con una vasta esperienza con vari modelli di IA, Dimitri ritiene che gli attuali modelli di linguaggio di grandi dimensioni siano drasticamente migliori della maggior parte degli esseri umani nel leggere tra le righe e comprendere le sfumature di una situazione.

Egli spiega che, sebbene ci siano alcune persone eccezionali che hanno una grande empatia e intuizione, la stragrande maggioranza delle persone manca della pazienza e delle competenze necessarie per ascoltare davvero e comprendere il significato sottostante di ciò che viene detto. Al contrario, i modelli di IA possono analizzare una situazione da più angolazioni, enumerare le possibili configurazioni e identificare ciò che non viene esplicitamente dichiarato.

Questa capacità di leggere tra le righe è particolarmente preziosa negli scenari di vendita, dove l'IA può agire come un "ascoltatore terzo" nelle conversazioni di vendita. L'IA può valutare se un potenziale cliente è davvero pronto ad acquistare o se sta semplicemente annuendo senza comprendere appieno il prodotto. L'IA può quindi fornire proattivamente informazioni o materiale aggiuntivo per affrontare le domande e le preoccupazioni inespresse del potenziale cliente, contribuendo a far progredire la vendita in modo più produttivo.

Dimitri ritiene che questo tipo di "iniezione di intelligenza" nei processi di vendita, in cui l'IA può scalare e elaborare ogni conversazione, sia un vantaggio chiave della tecnologia IA attuale rispetto ai rappresentanti delle vendite umani. La capacità dell'IA di leggere tra le righe e rispondere di conseguenza può portare a un migliore allineamento tra acquirente e venditore, con risultati più positivi.

Dimitri ritiene che il vero potere dell'IA si muoverà verso cose che accadono dietro le quinte, senza la necessità di un'interazione umana costante. Egli sostiene che gli esseri umani sono il collo di bottiglia e la situazione migliore è quando l'IA può lavorare in modo autonomo per ottenere risultati, senza che gli esseri umani debbano fornire comandi o istruzioni.

Per quanto riguarda la narrativa secondo cui la voce sarà il futuro dell'IA, Dimitri non è d'accordo. Mentre le interfacce vocali hanno le loro applicazioni, egli ritiene che la digitazione sia spesso più veloce per molte persone e che i veri guadagni di produttività e le innovazioni arriveranno da sistemi di IA che possono lavorare in modo indipendente, senza richiedere input o intervento umano.

Dimitri immagina un futuro in cui sensori e agenti di IA lavorano in background, fornendo informazioni e contesto rilevanti agli utenti quando necessario, piuttosto che richiedere agli utenti di impegnarsi attivamente con l'IA attraverso la voce o la digitazione. L'obiettivo è avere sistemi di IA in grado di comprendere i bisogni e l'ambiente dell'utente e di agire proattivamente o fornire informazioni, senza che l'utente debba richiederlo esplicitamente.

Dimitri condivide la sua prospettiva sul dibattito in corso sull'allineamento e la sicurezza dell'IA. Egli concorda con il punto di vista di Yan LeCun secondo cui l'allineamento generico dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni non è un problema risolvibile, poiché l'allineamento deve essere adattato a casi d'uso e parti specifiche che utilizzano l'IA.

Dimitri ritiene che il punto giusto su cui concentrarsi sull'allineamento sia a livello di come l'IA viene utilizzata, piuttosto che cercare di creare una soluzione di allineamento "one-size-fits-all". Egli utilizza l'esempio dell'utilizzo dell'IA per assistere le squadre di vendita - l'allineamento comporterebbe l'affinamento del comportamento e delle istruzioni dell'IA per adattarsi a quel caso d'uso specifico.

Per quanto riguarda lo scenario del "massimizzatore di graffette" in cui un'IA persegue ostinatamente un obiettivo a scapito del benessere umano, Dimitri è scettico sul fatto che gli attuali modelli di linguaggio di grandi dimensioni siano a rischio di raggiungere quel livello di intelligenza generale e autonomia. Li vede principalmente come predittori statistici della parola successiva, senza una comprensione più profonda della logica e della causalità.

Mind Studio è una piattaforma di automazione senza codice che sfrutta vari modelli di IA, come GPT-3.5 Turbo, GPT-4 e LLaMA 3, per automatizzare e razionalizzare i processi aziendali. Consente alle organizzazioni di trasformare le loro operazioni automatizzando attività che in precedenza venivano svolte manualmente, liberando i dipendenti per concentrarsi su lavori più strategici.

Alcune delle principali capacità di Mind Studio includono:

1. Automazione di attività ripetitive: Mind Studio può automatizzare varie attività ripetitive, come l'elaborazione dei curriculum, la gestione delle richieste dei clienti e la gestione dei flussi di lavoro di vendita. Ciò aiuta le organizzazioni a ridurre gli sforzi manuali e a migliorare l'efficienza.

2. Miglioramento dei processi di vendita: Mind Studio può analizzare le conversazioni di vendita, identificare i segnali di acquisto e fornire raccomandazioni personalizzate alle squadre di vendita. Ciò aiuta i professionisti delle vendite a comprendere meglio i loro potenziali clienti e a chiudere gli affari in modo più efficace.

3. Mantenere allineati i team: Mind Studio può riaddestrarsi e allineare continuamente i team man mano che l'organizzazione evolve, garantendo che tutti siano sulla stessa lunghezza d'onda e lavorino verso obiettivi comuni.

4. Sostituzione dei prodotti SaaS legacy: Mind Studio può essere utilizzato per creare applicazioni aziendali personalizzate, sostituendo la necessità di più prodotti SaaS disparati e razionalizzando il parco tecnologico.

5. Empowerment degli individui: Mind Studio può anche essere utilizzato dagli individui per automatizzare i loro flussi di lavoro, aumentando la loro produttività ed efficienza.

La conversazione con Dimitri Shapiro fornisce spunti preziosi sullo stato attuale e futuro dell'IA. Alcuni punti chiave:

• GPT-3.5 Turbo è attualmente il modello ideale per la maggior parte dei casi d'uso pratici, in quanto bilancia in modo efficace costi, latenza e prestazioni.
• L'IA sta eccellendo nell'automatizzare flussi di lavoro ripetitivi e multi-step che in precedenza richiedevano il coinvolgimento umano, come l'elaborazione dei curriculum, l'automazione delle vendite e l'allineamento dei team.
• I modelli di IA sono spesso migliori degli esseri umani nel leggere tra le righe e comprendere il contesto sfumato di una situazione, rendendoli adatti a compiti come le vendite.
• Il futuro dell'IA sarà probabilmente più incentrato sull'IA che lavora in background per aumentare e potenziare gli esseri umani, piuttosto che sull'interazione diretta uomo-IA attraverso interfacce vocali o altre.
• Le preoccupazioni sulla sicurezza e l'allineamento dell'IA sono spesso esagerate, poiché gli attuali modelli di linguaggio non sono in grado del tipo di intelligenza generale richiesta per lo scenario del "massimizzatore di graffette".
• Il vero valore dell'IA risiede nelle sue applicazioni pratiche per migliorare l'efficienza, la produttività e i risultati in vari settori e casi d'uso.