Внутри Invisible Technologies: CEO Мэтью Фитцпатрик о ИИ, сотрудничестве с людьми и масштабировании автоматизации

Опыт Мэтью Фитцпатрика в операциях и развитии

Мэтью Фитцпатрик обладает обширным опытом в масштабировании сложных рабочих процессов и команд, объединяя консалтинг, стратегию и операционное руководство. В качестве CEO Invisible Technologies он сосредоточен на разработке и оптимизации комплексных бизнес-решений, сочетающих человеческий интеллект и автоматизацию для повышения эффективности и трансформационного роста.

Уникальный подход Invisible Technologies

Invisible Technologies специализируется на автоматизации бизнес-процессов, интегрируя передовые технологии с человеческим опытом. Их модель не стремится заменить человека, а создает кастомные рабочие процессы, где цифровые работники (программное обеспечение) тесно взаимодействуют с операторами. Услуги компании охватывают обогащение данных, генерацию лидов, поддержку клиентов и бэк-офисные операции, позволяя клиентам делегировать сложные повторяющиеся задачи и сосредоточиться на стратегических целях. Модель "работа как услуга" предлагает масштабируемую, прозрачную и экономически эффективную поддержку.

Переход из McKinsey в Invisible Technologies

Работая в QuantumBlack Labs при McKinsey, Мэтью привлекла возможность масштабировать ИИ с помощью гибкой платформы и экспертного рынка для обратной связи с участием человека. Он считает, что Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) — ключ к точным и надежным генеративным ИИ. Invisible поддерживает ИИ на всех этапах, включая очистку данных, автоматизацию, цепочку рассуждений и кастомные оценки.

Основные уроки масштабирования ИИ

Мэтью выделяет два важных урока: успешное внедрение ИИ требует организационных изменений наряду с технологиями, а также критично пройти "последнюю милю" — переход от экспериментов к производству. Invisible применяет эти принципы, помогая клиентам достигать реальной бизнес-ценности.

Тенденции достижения ROI в ИИ

Компании, достигающие реальной окупаемости, четко связывают ИИ с ключевыми бизнес-показателями, инвестируют в качественные данные и обратную связь, а также переходят к специализированным системам, учитывающим сложность их отраслей. Они масштабируют ИИ целенаправленно, а не просто тестируют технологии.

Рост спроса на специализированную разметку данных

Поставщики фундаментальных моделей, такие как AWS, Microsoft и Cohere, стимулируют спрос на специализированную разметку. В Invisible строгий отбор экспертов, многие из которых имеют ученые степени. Этот опыт необходим не только для точной разметки, но и для предоставления контекстно-зависимой обратной связи, улучшающей точность и выравнивание моделей.

Рост агентного ИИ

Агентный ИИ — это системы, которые не просто реагируют на команды, а планируют, принимают решения и действуют в рамках заданных ограничений. Они функционируют как коллеги, а не инструменты. Наибольший успех агентный ИИ показывает в сложных, объемных процессах, таких как поддержка клиентов и урегулирование страховых случаев, снижая нагрузку и повышая стабильность.

Цепочка рассуждений в обучении ИИ

Invisible обучает модели цепочке рассуждений (CoT), что критично при высоких ставках — например, в диагностике, анализе контрактов и финансовой проверке. CoT улучшает прозрачность, отладку и производительность без необходимости больших новых наборов данных. Примеры таких моделей, как Gemini, Sonnet и Grok, раскрывают пути рассуждений, что подготавливает почву для более сложных методов, таких как Tree of Thought и Self-Consistency.

Важность культурной и лингвистической точности

Поддерживая более 40 языков программирования и 30 человеческих языков, Invisible подчеркивает важность учета культурных и языковых нюансов. Их многоязычные тренеры глубоко погружены в соответствующие культуры, чтобы избежать неправильного понимания и рисков несоответствия.

Преодоление проблем масштабирования ИИ в производство

Многие модели ИИ не доходят до производства из-за недооценки операционных требований: отсутствия чистых данных, надежных протоколов оценки и стратегии интеграции в рабочие процессы. Invisible сочетает технический опыт с инфраструктурой производственного уровня, чтобы помочь преодолеть этот разрыв.

Подход Invisible к RLHF

В Invisible RLHF рассматривается как сложный процесс, направленный на сбор структурированной, качественной обратной связи с учетом рассуждений и контекста, а не простых бинарных сигналов. Такой подход улучшает обобщаемость моделей и их соответствие человеческим намерениям, способствуя созданию устойчивых ИИ-систем.

Будущее сотрудничества ИИ и человека

Мэтью видит ИИ не как замену человеку, а как инфраструктуру, поддерживающую человеческую экспертизу. В будущем ИИ-агенты будут выступать напарниками в медицине, государственном управлении и финансах, расширяя возможности специалистов и освобождая их для более стратегических задач.

Для дополнительной информации читателям рекомендуется посетить Invisible Technologies.