Costruire l’intelligenza artificiale? Questo leader Booking.com dice di iniziare in piccolo e risolvere bene un problema

Hai iniziato in Booking.com come specialista di machine learning concentrandoti su Trust & Safety, e ora guidi un team che combina machine learning (ML) e ingegneria del software. Guardando indietro, qual è una lezione del tuo lavoro pratico che ancora oggi modella il tuo modo di guidare?

Quando guardo indietro al mio percorso, se dovessi scegliere una lezione fondamentale che definisce la mia transizione verso il management, è l’importanza della proprietà nella navigazione dell’ambiguità.

In qualità di scienziato ML, vivi intrinsecamente con l’incertezza; non si sa mai se un modello raggiungerà i KPI target e le tempistiche sono intrinsecamente meno prevedibili rispetto all’ingegneria del software tradizionale. Imparare a navigare in questa costante ambiguità mi ha insegnato un’abilità vitale: gestire il processo di scoperta e il rischio dall’inizio alla fine.

Come manager, questo si traduce nella creazione di una cultura della sicurezza psicologica e della pianificazione resiliente. Guido dando ai miei team la responsabilità del processo di risoluzione dell’ignoto, piuttosto che temere la mancanza di un risultato garantito. Privilegio la comunicazione trasparente del rischio e della probabilità rispetto alla certezza fissa, assicurandomi di prendere decisioni deliberate mantenendo allineati gli stakeholder, anche quando il percorso del progetto è in evoluzione. Questa capacità di gestire l’incertezza è forse il passaggio più importante dal mondo scientifico a quello manageriale.

La gestione di team che lavorano sia sull’intelligenza artificiale all’avanguardia che su funzionalità di sicurezza critiche deve essere complessa. Come incoraggiare il tuo team di ingegneri a innovare mantenendo la fiducia e l’affidabilità al centro di tutto ciò che costruisci?

Bilanciare l’innovazione con la fiducia e l’affidabilità è davvero una delle maggiori sfide nel nostro settore, ed è qualcosa che tengo costantemente a mente come manager. Il nostro obiettivo principale è sempre quello di aiutare a proteggere i nostri clienti e fare la cosa giusta, non solo inseguire le idee tecnicamente più entusiasmanti. Tuttavia, rimanere efficienti significa che dobbiamo evolverci continuamente.

Per incoraggiare l’innovazione mantenendo la fiducia, pratichiamo quella che chiamo “innovazione risk-gated”. Separiamo chiaramente la sperimentazione dalla produzione. Ad esempio, organizziamo frequenti hackathon interni come sandbox sicuri per l’apprendimento e la creatività. Queste idee diventano Proof of Concept che vengono sottoposte a una rigorosa valutazione e convalida del rischio prima di qualsiasi integrazione nei nostri sistemi attivi e critici per la sicurezza. Questo approccio ci consente di innovare in modo audace senza compromettere l’affidabilità.

L’affidabilità in sé non è negoziabile. Ogni soluzione ML innovativa deve poggiare su una solida ingegneria del software. Misuriamo il successo non solo in base all’accuratezza del modello, ma anche in base alla stabilità, all’osservabilità e alla manutenibilità dell’intera pipeline di produzione. Ciò garantisce che i nostri servizi critici per la sicurezza siano costruiti per durare.

Infine, sono un forte sostenitore della condivisione di vittorie rapide e conoscenze. Teniamo regolarmente sessioni di condivisione delle conoscenze e manteniamo attivi i canali Slack per diffondere nuove informazioni, dalle lezioni alle conferenze alle scoperte dei blog. Questa cultura dell’apprendimento continuo aiuta il team a risolvere le sfide più velocemente e ispira nuove idee.

Promuovendo questa mentalità, ci assicuriamo che l’innovazione sostenga direttamente la nostra missione principale: rendere più facile per tutti vivere il mondo in sicurezza.

Il tuo intervento all’8a Conferenza regionale sull’e-commerce, “Come manteniamo i nostri clienti al sicuro utilizzando l’intelligenza artificiale”, esplora come Booking.com salvaguardi non solo le esperienze online ma anche quelle del mondo reale. Cosa ha ispirato questo focus e quale messaggio chiave speri che il pubblico porti con sé?

L’ispirazione per questo focus viene direttamente dalla missione di Booking.com di consentire a tutti di vivere il mondo in sicurezza. Lavorando in Trust & Safety, questa missione guida tutto ciò che facciamo. In qualità di manager dei team di ML e ingegneria, ho il privilegio di vedere come l’intelligenza artificiale e la tecnologia portano avanti questa missione su larga scala.

È interessante notare che molte persone presumono che la sicurezza significhi solo problemi informatici come il rilevamento di frodi o pagamenti sicuri. Sebbene questi siano fondamentali, i nostri sforzi per la fiducia e la sicurezza vanno anche oltre. Ci concentriamo sull’aiutare a proteggere il benessere fisico e psicologico dei viaggiatori e dei partner durante l’intero viaggio, dalla prenotazione al check-out.

Il messaggio chiave che voglio che il pubblico porti via è duplice. In primo luogo, le aziende devono andare oltre il semplice rispetto della conformità normativa o la spunta delle caselle di controllo di sicurezza. Dobbiamo passare da “cosa dobbiamo fare” a “cosa possiamo fare” per migliorare davvero l’esperienza del cliente. In secondo luogo, le nuove tecnologie e l’intelligenza artificiale sono i fattori essenziali di questo cambiamento. Colma il divario tra la nostra piattaforma online e il mondo reale, consentendoci di prevedere, prevenire e rispondere a rischi umani complessi su larga scala.

L’industria dei viaggi è in continua evoluzione, con nuovi rischi digitali e aspettative da parte dei clienti. In che modo pensi che l’intelligenza artificiale stia rimodellando il futuro dei viaggi e dell’e-commerce online nei prossimi anni?

Da appassionato di intelligenza artificiale, vedo l’intelligenza artificiale trasformare il settore dell’e-commerce rendendo le esperienze dei clienti più personalizzate, efficienti e senza soluzione di continuità. Ma mentre costruiamo questi sistemi, è importante rimanere concentrati su ciò che conta davvero: risolvere problemi reali per le persone e farlo in modo sicuro, responsabile e su larga scala.

Un’area che sta già cambiando rapidamente è la ricerca e la scoperta. Mi sono reso conto che sempre più persone, me compreso, preferiscono parlare con gli LLM piuttosto che cercare qualcosa su Google. Che si tratti di pianificare un viaggio, cercare un posto dove mangiare o confrontare quale robot aspirapolvere acquistare, vogliamo risposte personalizzate, colloquiali e davvero utili. L’intelligenza artificiale sta spostando la scoperta dai filtri di base a esperienze intelligenti e proattive che guidano gli utenti attraverso l’intero percorso, non solo attraverso una transazione. Un esempio recente ed entusiasmante di questo cambiamento è che Booking.com diventata una delle prime app partner lanciate in ChatGPT. Ciò rende ancora più facile per i viaggiatori esplorare la nostra vasta gamma di alloggi utilizzando suggerimenti di conversazione (come “Booking.com, trovami hotel a Miami Beach per il 3-5 novembre con piscina”), con l’app ChatGPT che genera opzioni pertinenti e un accesso senza interruzioni. (Se sei curioso di saperne di più su questa funzione, puoi controllare l’aggiornamento completo qui.)

Poi c’è la resilienza operativa, un’altra enorme area di impatto. Nel settore, l’intelligenza artificiale si sta occupando di attività complesse e ripetitive come il triage del servizio clienti, i prezzi dinamici o i controlli di conformità. Ciò significa piattaforme più veloci, operazioni più fluide e meno sforzo manuale, consentendo ai team di concentrarsi su lavori di alto valore che richiedono creatività e giudizio umano.

Credo sinceramente che l’intelligenza artificiale possa dare impulso alle aziende, semplificare la vita e sbloccare esperienze completamente nuove, a patto che la usiamo in modo responsabile. I team che guideranno questo spazio sono quelli che si muovono velocemente, ma rimangono anche radicati nell’etica, nella fiducia dei clienti e nel fare la cosa giusta.

L’apprendimento automatico è una parte fondamentale dell’intelligenza artificiale, che è fondamentale per il tuo lavoro sia come specialista che come responsabile tecnico. Ci sono strumenti, framework o tecnologie di intelligenza artificiale su cui fai più affidamento, personalmente o con il tuo team, che gli altri professionisti dell’e-commerce dovrebbero conoscere?

Inutile dire che oggi tutti noi ci affidiamo alle applicazioni di intelligenza artificiale che stanno diventando una parte sempre più cruciale del nostro lavoro quotidiano, sia come ingegneri che come leader.

Al di là dell’ormai diffusa dipendenza dagli strumenti open source, a mio avviso, attualmente la sfida e l’obiettivo più grande per ingegneri e leader risiede in MLOps e nella realizzazione di modelli affidabili. Nel nostro team in Booking.com, affrontiamo questo problema sfruttando solide piattaforme MLOps come AWS SageMaker che standardizzano la pipeline dalla creazione delle funzionalità al monitoraggio. Questo approccio è fondamentale per l’e-commerce perché elimina il rischio che la deriva del modello causi una perdita di ricavi e garantisce che i modelli affidabili possano essere implementati con la funzionalità con un clic, dimostrandosi molto più cruciale dell’accuratezza iniziale del modello.

Molte startup e aziende nei Balcani occidentali stanno iniziando a sperimentare l’intelligenza artificiale. Sulla base della tua esperienza in una piattaforma globale, quale sarebbe il tuo consiglio principale per i team che cercano di creare soluzioni di intelligenza artificiale in modo responsabile ed efficace, senza perdere di vista l’esperienza del cliente?

A mio avviso, la creazione di soluzioni di intelligenza artificiale dovrebbe sempre andare di pari passo con la centralità del cliente. Le applicazioni di intelligenza artificiale di maggior successo che ho visto o di cui ho fatto parte iniziano con una chiara comprensione delle reali esigenze degli utenti, non solo dell’ultima tendenza tecnologica.

Per le aziende dei Balcani occidentali, consiglierei di iniziare in piccolo con casi d’uso mirati che migliorino davvero il percorso del cliente. Non mirare a “IA tutto” fin dal primo giorno, identifica invece un punto di attrito specifico che puoi risolvere bene. È anche importante inserire la responsabilità nel processo fin dall’inizio, considerando i pregiudizi, l’equità e la privacy dei dati come parti integranti della strategia di sviluppo, non come un ripensamento.

Avere un approccio interattivo è fondamentale: raccogli continuamente il feedback degli utenti e mantieni gli esseri umani aggiornati durante le prime fasi fino a quando non eccelli, soprattutto per le decisioni che hanno un impatto diretto sui clienti o sono di natura critica. Questo aiuta a mantenere la fiducia e garantisce una supervisione continua. Il successo dovrebbe essere misurato non solo in base all’accuratezza tecnica, ma anche in base all’utilità e all’affidabilità della soluzione per gli utenti.

I Balcani occidentali hanno un’opportunità unica di creare soluzioni di intelligenza artificiale con nuove prospettive e meno vincoli ereditati. Se i team rimangono radicati nell’etica e nel valore del cliente, c’è una reale possibilità di guidare l’innovazione intelligente e responsabile, il che è davvero entusiasmante.