Uczenie się od Google: cotygodniowy przestój komputera Prześlij podcast


Praca w firmie będącej gigantem branży technologicznej ma wiele zalet, ale Arvindowi Jainowi, prezesowi Glean, pomaga także praca w znacznie mniejszych organizacjach.

Glean pozycjonuje się jako Google wiedzy i odkryć dla przedsiębiorstw. W rzeczywistości została założona w 2019 roku przez wielu inżynierów Google. W skład zespołu wykonawczego Jaina wchodzą byli inżynierowie Google, Facebooka, Microsoft i Ubera. Przed Glean Jain pracował w wielu firmach informatycznych, w tym przez 10 lat w Google.

Oprócz pracy dla Google jako wybitny inżynier zajmujący się technologią wyszukiwarek, Jain jest współzałożycielem Rubrik I inżynier założyciel w Riverbed.

Jain wierzy, że ludzie uczą się na każdym stanowisku pracy. Mówi, że Google pomogło mu stać się znacznie lepszym inżynierem: „Pracowałem z naprawdę niesamowitymi kolegami i uczyłem się od nich”.

Mówi jednak, że praca w mniejszej firmie pozwala ludziom znacznie lepiej zrozumieć, jak działa firma: „Mam wrażenie, że faktycznie pozwala ona zyskać większą wiarę we własne umiejętności prowadzenia i rozwijania firmy”.

Jain opisuje Glean jako Google lub ChatGPT dla miejsca pracy. Omawiając motywację założenia firmy, mówi: „Jeśli pomyślimy o przedsiębiorstwach dzisiaj, to w naszych firmach kryje się mnóstwo informacji, mnóstwo danych i wiedzy. Często informacje te są bardzo fragmentaryczne w wielu różnych systemach, więc znalezienie w nich informacji jest niezwykle trudne.

Reklama

„To był problem, z którym borykaliśmy się w moim poprzednim startupie. To duży spadek produktywności. Jeśli ludzie nie mogą wyszukiwać i znajdować potrzebnych informacji, ich praca zajmie im dwa razy więcej czasu, co jest bardzo frustrujące”.

Patrząc na sposób, w jaki jego doświadczenie w Google wpłynęło na sposób prowadzenia Glean, Jain twierdzi, że nauczył się w Google wielu przydatnych umiejętności, które są obecnie wykorzystywane w Glean. Jednym z nich jest zapewnienie inżynierom swobody pracy nad własnymi projektami.

„Modelem w Google był [to] zatrudnij najlepszych inżynierów, a następnie pozwól im znaleźć odpowiednie elementy do pracy” – mówi. „Zejdź im z drogi. To jedno z podejść, które wybieram przy każdej kolejnej pracy – skupienie się na budowaniu naprawdę świetnego zespołu, z odpowiednimi inżynierami, którzy naprawdę pasjonują się rozwiązaniem problemu.”

Zamiast tworzyć warstwy kierownictwa lub menedżerów produktu, aby decydować, co należy zrobić, Jain twierdzi, że inżynierowie są swoimi własnymi menedżerami i menedżerami produktu: „Decydują, jak powinien wyglądać asortyment produktów”. Zasadniczo obejmuje to umożliwianie inżynierom, a nie kierowanie nimi.

Drugi wniosek Google, który jest obecnie stosowany w Glean, Jain opisuje jako „wykonanie inżynieryjne w szybkim tempie”. Mówi: „Nie lubimy tworzyć sześciomiesięcznego lub rocznego planu realizacji inżynieryjnej. Tak naprawdę Google ma plan tygodniowy.”

Chociaż wokół sztucznej inteligencji (AI) panuje ogromny szum branżowy, Jain wskazuje, że sztuczna inteligencja jest częścią technologii wyszukiwania od 25 lat.

„Wyszukiwanie to największa na świecie aplikacja oparta na sztucznej inteligencji” – mówi. „Wszystkie podstawowe komponenty wyszukiwania są zbudowane przy użyciu modeli i technik opartych na uczeniu maszynowym”. Chociaż sztuczna inteligencja nie jest nowością w wyszukiwarkach, Jain twierdzi, że nowością jest postęp w modelach sztucznej inteligencji, zwłaszcza w zakresie ich zdolności do rozumienia języka, takiego jak ChatGPT, który jest obecnie włączany do wyszukiwarek.

Jain wierzy, że sztuczna inteligencja zwiększy dostęp do analityki biznesowej. Zwraca uwagę, że wiele analiz ogranicza się do analityków lub inżynierów zajmujących się danymi, którzy przeprowadzają skomplikowane zapytania do baz danych i rozumieją modele danych. „To dość skomplikowane” – dodaje.

W kontekście normalnego użytku służbowego pracownik może mieć pytanie, na które należy odpowiedzieć, ale aby uzyskać odpowiedź, nie powinno być konieczne zagłębianie się w skomplikowane zapytania o dane.

„Powinienem móc swobodnie formułować swoje pytania w języku naturalnym, na przykład: «Jak bardzo wzrosła nasza sprzedaż w zeszłym roku?». W ten sposób ludzie zadają pytania, a teraz możesz je zadawać, a sztuczna inteligencja może przełożyć je na skomplikowane operacje maszynowe, które muszą odbywać się za kulisami, aby móc zajrzeć do danych i uzyskać odpowiedzi” – mówi.



Source link

Advertisment

Więcej

ZOSTAW ODPOWIEDŹ

Proszę wpisać swój komentarz!
Proszę podać swoje imię tutaj

Advertisment

Podobne

Advertisment

Najnowsze

Skandal w urzędzie pocztowym: dochodzenie policji Met ma zasięg ogólnokrajowy

Metropolitan Police potwierdziła, że ​​wszczyna ogólnokrajowe dochodzenie w sprawie skandalu związanego z pocztą, chociaż może minąć co najmniej dwa lata, zanim jakiekolwiek osoby...

Podcast Apple @ Work: MSP skłaniają się ku Apple

Usługa Apple @ Work jest dostarczana wyłącznie przez firmę Mosyle, jedyna zunifikowana platforma Apple. Mosyle to jedyne rozwiązanie, które integruje w jednej...

Vinpower ogłasza ulepszoną ładowarkę iXCharger, oferującą ładowanie 140 W i 2 TB przestrzeni dyskowej

Vinpower, Inc., dzięki strategicznemu sojuszowi z Phihong Technology, wracają do laboratorium, udoskonalając wielokrotnie nagradzaną i długo oczekiwaną wersję iXCharger 65 W, która jest...
Advertisment