How do you diffuse AI into the real world? — Varun Shenoy, Long Lake

AI Engineer

Resumen

El presentador Varun Shenoy de Long Lake aborda el desafío de desplegar la IA en el mundo real, más allá de los modelos mejorados. Compara la adopción de la IA con la difusión de la electricidad, señalando que lleva tiempo y requiere una integración profunda en los procesos existentes. Long Lake adopta un enfoque único, adquiriendo y operando negocios de servicios en lugar de vender software, para integrar directamente la IA. Destacan tres lecciones clave: evolucionar de co-pilotos a co-trabajadores de IA, aprovechar datos del mundo real no disponibles en internet, y crear bucles de aprendizaje continuo dentro de las empresas. Subrayan la importancia del co-diseño extremo de software y servicio, que implica presencia física y colaboración directa con los empleados para superar la resistencia al cambio y lograr una adopción exitosa.

Capítulos

  1. 0:12Introducción a Long Lake y el problema de la IA
  2. 0:43La brecha entre la demostración y la realidad
  3. 1:48La difusión de la tecnología lleva tiempo
  4. 2:34La difusión de la IA, clave para los próximos 20 años
  5. 2:57El modelo de Long Lake: operador propietario de servicios
  6. 4:37Tres lecciones clave: de copilotos a co-trabajadores
  7. 5:27El espectro de autonomía de los agentes de IA
  8. 7:33La frontera irregular: IA en código vs. servicios
  9. 9:24Preguntas clave para el trabajo del conocimiento con IA
  10. 10:13Aprovechar los datos del mundo real
  11. 10:52El ciclo de retroalimentación y los datos enriquecidos
  12. 13:44Bucles de aprendizaje continuo y el desafío del uso inicial
  13. 15:32Co-diseño extremo y la importancia de la presencia física

Temas tratados

  • Despliegue de IA en el mundo real
  • La difusión de la tecnología

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Extracto de la transcripción

[music] >> Hi everyone. I'm Varun. I'm one of the co-founders at Long Lake and I'm excited to share a little bit about what we've been up to for the last 2 years. It all comes back to a question all of us have asked time and time again. The models are getting better, but the real question is how do you actually deploy the AI into the real world? How do you get the models to complete economically relevant tasks? Let me start by saying everyone has seen the demo. Think of the agent automatically booking a flight, the agent automatically completing a ticket in some kind of customer service portal. Think of an agent completing a block of code ready to commit and go. The reality is we've all seen this and it feels like magic. 2 years ago any of this would have been complete science fiction. The capabilities are real. Now, walk with me into a 200-person property management firm. Real people, r…