Dieses Talentkollektiv hilft Unternehmen, Zugang zu den besten KI-Talenten zu erhalten

Künstliche Intelligenz

In der sich schnell entwickelnden Welt der KI und des maschinellen Lernens versuchen Unternehmen, mit den sich ständig ändernden Anforderungen Schritt zu halten. Es gibt jedoch nur eine begrenzte Anzahl erfahrener Talente. Ein Unternehmen namens Tribe AI konzentriert sich ausschließlich auf die Personalbeschaffung und Schulung dieses Tsunamis an Bedürfnissen im gesamten Tech-Talent-Ökosystem. Über Tribe AI erhalten Unternehmen Zugang zu den besten 1 % der KI-Experten von Unternehmen wie OpenAI, Google und anderen führenden Innovatoren.

In dieser Frage-und-Antwort-Runde befasst sich Mitbegründerin und CEO Jaclyn Rice Nelson mit ihrem Weg von Google zur Gründung von Tribe AI, der Rolle ihres Unternehmens im Tech-Talent-Ökosystem und seinen Auswirkungen auf Unternehmen. Während KI in eine neue Ära eintritt, stellt sich Jaclyn vor, dass Tribe AI zur Orchestrierungsebene wird, die es jedem Unternehmen ermöglicht, eine KI-gesteuerte Einheit zu werden und die Vorteile der Technologie für alle zugänglich zu machen.

Gary Drenik:Erzählen Sie uns von Ihrem Hintergrund bei Google und dem Weg, der Sie zur Gründung von Tribe AI geführt hat.

Jaclyn Rice Nelson: Ich habe fast acht Jahre bei Google verbracht, um Produkte zu entwickeln und mit Unternehmen in der Wachstumsphase bei CapitalG, dem Late-Stage-Risikofonds von Alphabet, zusammenzuarbeiten. Ich habe aus diesen Erfahrungen zwei wichtige Dinge mitgenommen. Das erste war die Überzeugung, dass KI die entscheidende technische Innovation unseres Lebens sein würde. Bei Google gab es keinen einzigen Unternehmensbereich, der nicht mit KI oder ML betrieben wurde. Die zweite Erkenntnis war der Glaube an die Macht von Expertennetzwerken.

Ich habe an der Gründung von Google Helpouts mitgewirkt – einem Experten-Marktplatz innerhalb von Google. Letztlich hatte es Schwierigkeiten, Fuß zu fassen, wie es Start-ups innerhalb von Technologiegiganten oft tun, aber der Kern der Idee blieb bei mir hängen. Dann sah ich bei CapitalG, dass selbst äußerst erfolgreiche Unternehmen in der Wachstumsphase wie Airbnb und Stripe Schwierigkeiten hatten, Mitarbeiter für Stellen im Bereich Datenwissenschaft und maschinelles Lernen zu finden, und wir bauten unser eigenes Expertennetzwerk aus Top-Google-KI-Talenten auf, um sie zu beraten. Es schien, als gäbe es ein ganz klares Problem und eine Lösung: eine bessere Nutzung vorhandener technischer Talente, um die Leistungsfähigkeit der KI allen Unternehmen zugänglich zu machen, nicht nur Google.

Ich habe mich mit meinem Mitbegründer Noah Gale zusammengetan, weil ich an die enormen Chancen der KI glaubte, ein gemeinsames Verständnis davon hatte, wie technische Exzellenz aussieht, und weil ich davon überzeugt war, dass ein netzwerkbasierter Ansatz für Talente der beste Weg zur Beschleunigung wäre KI auf dem Markt.

Und der Markt hat unsere These in den letzten Jahren wirklich unterstützt. Covid-19, gefolgt von der Großen Resignation, hat einige der talentiertesten Ingenieure von Big Tech befreit und wir konnten dies in einen strategischen Vorteil für unsere Kunden umwandeln.

Drenik : Erklären Sie die Rolle von Tribe AI im heutigen Tech-Talent-Ökosystem und heben Sie Ihre bisherigen Fortschritte mit dem Unternehmen hervor. Fügen Sie Beispiele hinzu, um zu veranschaulichen, wie Tribe AI funktioniert.

Nelson: Als wir Tribe im Jahr 2019 gründeten, waren wir davon überzeugt, dass jedes Unternehmen ein KI-Unternehmen werden muss. Dank generativer KI möchte nun jedes Unternehmen über Nacht ein KI-Unternehmen werden. Doch die meisten Unternehmen bauen immer noch ihre Datengrundlage auf, kämpfen mit Bedenken hinsichtlich des geistigen Eigentums und des Datenschutzes und haben Schwierigkeiten, die richtigen Daten- und KI-Talente zu finden. Dies gilt insbesondere für mittelständische und nicht technologieorientierte Unternehmen, die über enorme Datenbestände verfügen, aber nicht über die technischen Fähigkeiten verfügen, um aus ihren Daten einen Mehrwert zu ziehen.

Tribe konzentriert sich seit seiner Gründung ausschließlich auf KI und maschinelles Lernen. Wir haben Hunderte von KI-Produkten entwickelt und beschäftigen über 400 erstklassige KI-Ingenieure. Wir nutzen diese Fachkompetenz, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre KI-Roadmap, ihren Umfang und ihre PoCs zu erstellen, zeitaufwändige, manuelle Prozesse zu automatisieren und mit KI statt mit Personal zu skalieren.

ChatGPT ist tiefgreifend, weil es die Fantasie der Welt anregte und KI greifbar machte. Laut einer aktuellen Prosper Insights & Analytics-Umfrage kennen 27,7 % der über 18-Jährigen in den USA ChatGPT und haben es bereits verwendet oder sind gespannt, wie es funktioniert. Weitere 31,9 % kennen das Tool und wissen einfach noch nicht, wie man es nutzt. Aber – es sind die langweiligeren, weniger sexy Anwendungen, bei denen ich den größten Nutzen für Unternehmen sehe und die mich am meisten begeistern.

Prosper – von ChatGPT gehört

Wir haben beispielsweise mit einem großen Lebensmittelvertriebsunternehmen zusammengearbeitet, das aufgrund eines stark manuellen Angebotsentwicklungsprozesses Marktanteile verlor. Tribe entwickelte und lieferte eine KI-gestützte Softwarelösung, die erweiterte Analysen zur Automatisierung eines Teils des Prozesses bereitstellte und die Effizienz des Bieterteams um 50 % steigerte – das bedeutet zusätzliche 60 Gebote oder einen Umsatz von bis zu 40 Millionen US-Dollar über einen Zeitraum von fünf Jahren.

Ein weiteres Beispiel: Wir haben mit einem öffentlichen Unternehmen für medizinische Geräte zusammengearbeitet, um die Kundenabwanderung vorherzusagen und zu reduzieren. Sie verfügten über Daten und erstellten einige Datenmodelle, hatten jedoch nicht die nötigen Mittel, um diese zu operationalisieren. Innerhalb von 12 Wochen hatte Tribe ein erfolgreiches Abwanderungsmodell eingeführt und automatisiert, das auch die Entwicklungsausgaben um 20 % reduzierte.

Hier ist der KI-Hype angebracht. Heute kann für jedes Unternehmen ein Mehrwert geschaffen werden, und Tribe ist hier, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre KI-Ambitionen in die Realität umzusetzen.

Drenik: Sie leiten auch eine VC-Firma, Coalition Operators. Was hat zu dieser Entscheidung geführt? Wie unterstützt Ihre Arbeit in Venture Ihre Arbeit mit Tribe AI? Gibt es Überschneidungen, die Sie in jedem Job besser machen? Wie sieht es mit Herausforderungen aus?

Nelson: Als ich Venture Capital verließ, um Tribe zu gründen, war es die Landschaftsansicht, die Fähigkeit, unternehmensübergreifende Muster zu erkennen, die mir am meisten gefehlt hat. Bei Tribe befinden wir uns an einer wirklich interessanten Stelle im KI-Ökosystem, die mir als Investor einen einzigartigen Vorteil verschafft und es zu schwierig macht, am Rande zu bleiben. Tribe arbeitet mit den führenden KI-Plattformen und Hyperscalern wie OpenAI und AWS, führenden Unternehmen, die KI-Lösungen entwickeln, und den besten KI-Talenten unserer Branche zusammen. Eines der einzigartigsten Dinge bei Tribe ist unsere Sicht auf den Markt und unser tiefes Verständnis für die Bedürfnisse und Lücken dieser Gruppen.

Dieser Standpunkt ermöglicht es uns, Tribe so aufzubauen, dass es den Marktbedürfnissen gerecht wird und unser Wachstum als zentraler Knotenpunkt im KI-Ökosystem beschleunigt. Bei meiner Arbeit bei Tribe geht es vor allem darum, brillante Technologen zusammenzubringen, um Kundenbedürfnisse zu lösen. Investitionen sind für mich nur eine weitere Möglichkeit, dies zu tun und dabei dazu beizutragen, die allgemeine Marktakzeptanz von KI zu beschleunigen.

Als ich anfing, in junge Unternehmen zu investieren, wollte ich nicht nur zu meinem eigenen finanziellen Vorteil investieren, sondern einen Fonds aufbauen, der den Zugang zu den talentiertesten Frauen im Technologiebereich, meinen klügsten Kolleginnen, die zu beschäftigt waren, erweiterte Ich wusste, dass ich in Tagesjobs investieren musste, deren Fachwissen aber für Gründer von großem Wert sein würde. Ähnlich wie beim Talentnetzwerkmodell von Tribe haben wir bei Coalition ein Netzwerk aus Top-Mitarbeiterinnen aller Funktionen aufgebaut. Wir investieren nicht nur direkt in Unternehmen, sondern helfen Gründern auch dabei, diesen Talentpool zu erschließen, um ihr Geschäft voranzutreiben und dabei ihre Kapitalisierungstabellen zu diversifizieren.

Die Synergie zwischen meiner Arbeit an „Tribe and Coalition“ ist enorm. Wir hatten Mitglieder des Coalition Network, die Jobs bei KI-Unternehmen annahmen, die dann Partner von Tribe wurden. Unser Fonds hat Tribe-Mitglieder damit beauftragt, eine Due-Diligence-Prüfung bei Unternehmen durchzuführen, bei denen wir wissen, dass sie über Fachwissen verfügen. Ich habe über Coalition in Unternehmen investiert, die dann zu Tribe-Kunden wurden. Und ich bin ein besserer CEO und Partner für unsere Kunden bei Tribe und die Unternehmen, in die ich bei Coalition investiere, weil ich so viel Kontext zum gesamten KI-Markt habe und nicht nur die Rolle, die Tribe darin spielt. Zwischen Tribe und Coalition habe ich das Gefühl, dass ich endlich die Arbeit erledige, die ich tun sollte.

Drenik: Besonders interessiert hat uns das Thema Ethik in der KI. Wie kann ein Unternehmen wie Tribe sicherstellen, dass KI unter Berücksichtigung ethischer Grundsätze entwickelt wird? Wie kommt „Talent“ in die ethische Gleichung?

Nelson: Ich denke, Talent ist enorm wichtig, wenn es um den Aufbau ethischer, unvoreingenommener KI-Systeme geht. Es ist kein Geheimnis, dass es in der Technologie ein Diversitätsproblem gibt, das sich in spezialisierten Ingenieurbereichen wie der KI noch verschlimmert. Es besteht die Möglichkeit und die Pflicht, sich der Vorurteile bewusst zu sein, die in diesen Systemen aufgrund der Menschen, die sie bauen, auftreten können, und eine vielfältige Gruppe von Bauherren zu fördern, um dem entgegenzuwirken.

Für Tribe bedeutet dies den Aufbau eines vielfältigen Netzwerks von Ingenieuren. Und es bedeutet, Möglichkeiten zu schaffen, um diese vielfältigen Bauherren an die Spitze von Bauprodukten zu bringen, die voreingenommen sein könnten, sie in regulatorische Diskussionen einzubeziehen und sicherzustellen, dass Anreize vorhanden sind, unter Berücksichtigung ethischer Grundsätze zu bauen. Indem wir unseren Kunden ermöglichen, auf ein vielfältiges Talentnetzwerk zuzugreifen, können wir sicherstellen, dass wir gemeinsam die Art von Lösungen entwickeln, mit denen leistungsstarke und faire KI-Systeme aufgebaut werden können.

Drenik: Ein weiterer Bereich, der uns fasziniert, sind die Datenquellen, die KI-Modelle speisen. Als Unternehmen, das aus erster Hand sehen kann, wie Dutzende von Unternehmen Schulungsmodelle anbieten, welche Best Practices tauchen auf, um sicherzustellen, dass es fair und gerecht ist und gleichzeitig leistungsstark und effektiv ist?

Nelson: Ich bin auch fasziniert von den Datenquellen, die KI-Modelle speisen. In einer Kategorie mit wenigen Schutzgräben sind Daten möglicherweise das am besten vertretbare Gut.

Viele große Unternehmen sitzen auf riesigen Datenbeständen, die ungenutzt bleiben. Gleichzeitig erleben wir, dass Start-ups, die normalerweise keinen Datenvorteil haben, extrem unskalierbare Dinge tun, wie zum Beispiel von Tür zu Tür gehen, um ihre eigenen proprietären Daten zu sammeln, was ihnen einen unfairen Vorteil verschaffen kann. In beiden Fällen liegt der Schlüssel darin, die Daten freizugeben, die Sie benötigen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Der nächste Schritt besteht darin, diese Daten mit externen Datensätzen anzureichern, die Ihnen noch mehr Signal- und Vorhersagekraft bieten können.

Wenn Sie über die interne Datenerfassung und die öffentlichen Datensätze nachdenken, die Sie nutzen, ist es entscheidend, darüber nachzudenken, wie vielfältig diese Trainingsdaten sind und ob sie für die reale Bevölkerung repräsentativ sind, um sicherzustellen, dass Sie Ergebnisse erhalten, die Ihre Benutzerbasis widerspiegeln. Allerdings wird Bias oft als reines Datenproblem angesehen, kann aber auch in der Problemdefinition dargestellt werden. In diesem Fall kann kein umfassender Datenausgleich eine Verzerrung beheben, wenn die Kriterien von Natur aus auf eine bestimmte Gruppe ausgerichtet sind.

Sobald Sie an einem Punkt angelangt sind, an dem Modelle trainiert oder verfeinert werden, empfehlen wir Unternehmen, alle sensiblen Daten wie Namen auszuschließen, nicht nur aus Datenschutzgründen, sondern auch, um zu vermeiden, dass das Modell rassistische Vorurteile aufgreift. Betrachtet man Daten- und Datenschutzbedenken aus Verbrauchersicht, so ergreift die Mehrheit der Menschen in den USA bewusst Maßnahmen, um diese zu schützen. Basierend auf Daten von Prosper Insights & Analytics haben nur 22,5 % der Menschen über 18 in den USA keine Maßnahmen ergriffen (z. B. privates Surfen aktiviert oder mobiles Tracking deaktiviert), um ihre Online-Privatsphäre zu schützen.

Prosper – Digitaler Online-Datenschutz

Das Messen und Bewerten der Ergebnisse auf Verzerrungen ist wichtig, um auftretende Probleme zu korrigieren. Wir empfehlen, dass ein separates Team eine Überprüfung des Modells und der Ergebnisse durchführt, um etwaige Modellverzerrungen besser erkennen zu können. Kontinuierliche Überwachung und Bewertung sind wichtig für die Aufrechterhaltung eines fairen und effektiven Modells.

Drenik: Die KI schreitet rasant voran. Wie geht es für Tribe weiter, wenn die KI im Laufe der nächsten Jahre in eine neue Ära eintritt? Was ist Ihre Vision für das Unternehmen?

Nelson: Ich glaube, dass die Zukunft der KI Multi-Modell, Multi-Cloud, kundenspezifisch und Open Source ist. Unsere Fähigkeit, plattformübergreifend agnostisch zu sein, das Beste aus jedem Modell herauszuholen und bei Bedarf anzupassen, ist ein großer Teil unseres Werts für Unternehmen und wird uns dabei helfen, weiterhin herausragende Ergebnisse zu erzielen. Eine der größten Chancen in der KI besteht derzeit im Bedarf an Dienstleistungen, die Unternehmen dabei helfen, ihre KI-Ambitionen in die Realität umzusetzen, und das ist es, was Tribe am besten kann.

Neben der Entwicklung von Produkten für andere Unternehmen haben wir auch unsere eigenen KI-Produkte entwickelt, um Tribe zu betreiben und unseren Ingenieuren mehr Zeit zu verschaffen.

Im Laufe der Zeit sehe ich Tribe als die Orchestrierungsebene, die es jedem Unternehmen ermöglicht, ein KI-Unternehmen zu werden, das wahrscheinlich eine Mischung aus SaaS und technologiegestützten Diensten sein wird. Die Fortschritte in der KI sind noch sehr neu und die zugrunde liegende Technologie wird sich weiter verändern. Unser stärkstes Kapital ist unsere Erfahrung in der Entwicklung von KI-Produkten, unser umfassendes Fachwissen in diesem Bereich und unsere kontinuierliche Arbeit an der Spitze, die es uns ermöglichen wird, ein generationsübergreifendes KI-Unternehmen aufzubauen.

Drenik: Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, Ihren Hintergrund, Ihre KI und das Ökosystem für technische Talente zu besprechen. Ich freue mich darauf zu sehen, wie Tribe AI weiterhin die Lücke zwischen Unternehmen und KI-Talenten von Branchenriesen schließt, Innovationen vorantreibt und Auswirkungen in der Praxis erzielt.