12 分钟(包括视频)

2024 年 8 月 7 日

来自 Amazon 首席技术官和 AWS 人工智能和数据副总裁关于以客户为导向的创新的四条经验

Werner Vogels 博士和Swami Sivasubramanian 博士介绍了推动 Amazon 创新的因素以及在生成式人工智能时代真正让他们彻夜难眠的原因。

在 AWS 书写人生

HsiaoSwami Sivasubramanian 博士和Werner Vogels 博士在巴黎举行的 2024 年 VivaTech 大会上齐聚一堂。他们并排而坐,手持麦克风,侃侃而谈。他们身后是亮紫色的背景幕,上面印有多个 Viva Technology 徽标。

Swami Sivasubramanian 博士和Werner Vogels 博士在巴黎举行的 2024 年 VivaTech 大会上齐聚一堂。

2005 年,Swami Sivasubramanian 博士曾在 Amazon 实习,他对公司充满好奇,也很高兴能和他的朋友和导师 Werner Vogels 博士一起工作。见解。十九年后,两人在巴黎齐聚一堂,介绍 Amazon 的创新历史——从与 AWS 合作开创即用即付模式到使用“有效的老式人工智能”改变客户体验,以及生成式人工智能时代真正让他们彻夜难眠的原因。以下是近二十年来推动 Amazon 以客户为导向的创新的四个核心要点。

1.

雇用和培养最优秀的人才,始终以客户为导向。

当 Werner 招募 Swami 作为实习生加入 Amazon 时,他的说辞很简单:“我们即将成就一番大事。” Werner 立即要求 Swami 参与一个关键的内部项目:开发 Amazon 的第一个数据库产品 Amazon DynamoDB。Werner 认为,它的成功“掀起了整个专用数据库领域的革命”,并为 AWS 经济模式的起源提供了依据:“要想成为世界上最以客户为中心的技术提供商,就必须让客户做主——只需为你使用过的东西付费。”

雇用和培养最优秀的人才,始终以客户为导向

2.

生成式人工智能使软件开发人员能够专注于关键业务客户需求。

Swami 认为,生成式人工智能的进步将使开发人员能够将更多时间花在“批判性思维”上,以解决客户问题。Werner 也表达了这一观点,将当前的生成式人工智能比作马拉松比赛的第一步,强调重新编码等繁琐工作的自动化对开发人员和工程师“绝对至关重要”,这使他们能够更好地服务客户,并消除对他们正在构建的业务或产品徒劳无益的耗时工作。

生成式人工智能使开发人员能够专注于关键业务客户需求

3.

几十年来,Amazon 一直在使用“有效的老式”人工智能,而现在正在使用最新的生成式人工智能技术加速创新。

从打击欺诈到预测需求,人工智能的预测能力长期以来致力于提升客户体验。Werner 说:“所有这些工作已开展多年。我们只是在此基础上继续使用更新的人工智能技术进行构建。” Swami 以接受过亚马逊产品目录培训的专业购物助手 Rufus 为例,将其回答客户有关购物需求、产品和比较问题的能力比作“一位专家级朋友”。

Amazon 正在利用最新的生成式人工智能技术加速数十年的人工智能创新

4.

这与客户相关,而不是竞争对手。

当被问及竞争对手是否让他彻夜难眠时,Werner 坚持认为,倾听客户需求(例如,护栏、安全和隐私)并根据这些需求构建产品是 Amazon 取得成功的动力。Swami 表示,他认为 Amazon SageMakerAmazon Bedrock 是通过这种客户至上的方法而构建的成功产品的典范。他补充说:“一味地追赶竞争对手,最终将与他们殊途同归。而认真倾听客户需求,则将真正引领创新。”

这与客户相关,而不是竞争对手。

有关人工智能如何帮助应对当今和未来最困难问题的更多见解,请观看 CNN 在巴黎 VivaTech 大会上对 Werner 的采访

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