Tripadvisor數據和AI負責人Rahul Todkar的職責範圍很廣。除了領導從AI到工程和平台的一系列數據功能之外，他還負責把企業收集的資訊進行變現。2023年1月他加入公司的時候，發現這個機會的前景是非常誘人的。
他說：「這是一個深受喜愛的出色的旅遊品牌——如果你正在尋找旅行指南，請前往Tripadvisor，Tripadvisor網站擁有超過3億用戶，擁有豐富的數據集合、超過十億條評論以及1100萬家企業入駐。它規模巨大，在利用數據創造影響力方面有很多機會。」
除了使用數據開展有趣的項目之外，Todkar加入的這個企業組織是非常渴望轉型的。他說，公司首席執行官Matt Goldberg希望利用數據開發差異化的旅行者體驗和指南。Todkar表示，在這兩年的時間裡，他對數據領導力方面的挑戰很感興趣。
他說：「當我加入公司的時候，我所期望的一切都是真實的——我們擁有大量數據，有很多事情要做，然後出現了一種有趣的技術——生成式AI，給他們所有人帶來的影響。這種影響是巨大的，我們在這個領域正在做著驚人的工作。所以，我很喜歡這個角色。」
規劃旅程
Todkar曾在LinkedIn和Charles Schwab擔任過高級數據領導的職位，他說，他在Tripadvisor的主要成就之一，就是針對這項業務制定了專注於三個核心要素的數據戰略。
第一個要素是基礎，重點關注支持數據戰略的技術基礎；第二個要素是推動增量增長，而且這一增長是可以通過明確指標衡量的；最後一個要素是擁抱可以變現的創新成果。
他說：「我們在戰略所涉及的三個領域都取得了巨大進展，其中一項重大舉措是通過Snowflake遷移到雲端。我們的本地環境中有數據，我們把所有數據都轉移到了Snowflake雲環境中，這是一個巨大的轉變。」
Tripadvisor希望把他們的所有企業數據集集中在一個位置。Tripadvisor使用了Snowflake AI Data Cloud for Travel and Hospitality，利用這個平台提供服務冗餘性和數據保護，同時確保遵守各項隱私法規，例如歐盟的《通用數據保護條例》(GDPR)。
Todkar表示，通過Snowflake技術建立堅實的數據基礎，從而更容易打造創新的客戶服務。這個平台幫助Tripadvisor統一了產品、營銷、運營、客戶洞察和財務運營方面的企業數據和分析。Todkar表示，單一事實來源對於現代企業至關重要，尤其是像Tripadvisor這樣收集大量資訊的企業。
「任何擁有大量數據收集的公司最終都會在某個時候——如果他們從一開始就不深思熟慮的話——出現嚴重的數據蔓延。這正是我們遇到的情況，」他說，目前Tripadvisor擁有多達10000多個數據管道和30000到40000多個數據集。
Todkar說，與Snowflake合作的決定早在他加入Tripadvisor之前就已存在。然而，Tripadvisor公司對技術採取了一致的方法。他說，高級專業人員會探索市場上的解決方案，並使用概念驗證研究來找到應對業務挑戰的最佳解決方案。
此前該團隊對Snowflake的初始用例能力印象深刻，將平台的覆蓋範圍擴展到其他領域。Todkar建議其他數字和數據領導者與可以覆蓋儘可能多方面的可信賴合作夥伴展開合作。
「要迅速融合，而不是分道揚鑣，圍繞一些關鍵合作夥伴進行技術整合。」
探索新機遇
他的團隊正在建立的技術基礎，意味著他們可以支持數據戰略的第二個核心要素——通過AI等資訊技術推動增量增長和可衡量的增長。
Todkar表示，Tripadvisor公司已經成功地在生產中啟動了生成式AI用例，這和很多其他公司是有很大不同的。他認識到，CIO們經常把生成式AI視為他們組織正在探索的一項概念和技術，但實際實用可能是較少的。
德勤表示，大多數公司都難以將生成式AI項目投入生產。德勤表示，有70%的企業領導者將30%或更少的實驗投入了生產中。與此同時，根據Gartner的預測，到2025年，至少有30%的生成式AI項目將在概念驗證階段後被放棄。
Todkar解釋說，Tripadvisor的情況並非如此。他說：「從九個月前開始，我們就已經生產出了一些東西，包括我們的旅行計劃工具。從參與度和戰略成功來說，我們看到了用戶的廣泛採用。」
Tripadvisor公司的旅行計劃工具使用大型語言模型和生成式AI為旅行者提供個性化建議。Todkar說，支持該工具的技術堆棧包括安全保存在Snowflake平台中的客戶數據、來自OpenAI的商用模型、以及內部開發的推薦引擎。
「我們所有人都想旅行。然而，當我們出差、休閒或與家人一起旅行的時候，我們知道一個常見的痛點就是規划行程並獲得最佳指南，這對我們所有人來說都是一個挑戰。在旅行之前，通常會有很多痛苦的對話和規劃。這是一個積極且不斷發展的規劃練習過程，」他說。
「這就是旅行規劃功能的用武之地。我們藉助生成式AI和大型語言模型，獲取用戶資訊，以符合隱私的方式利用這些洞察，將數據與我們收集的其他資訊相結合。然後，我們會深思熟慮地、根據上下文向我們的旅行者展示和推薦旅行規劃解決方案。」
Todkar說，他的團隊正在研究生成式AI的其他用途，包括在網站上總結基於文本的評論。「如果你是資訊的消費者，那麼你一般是沒有時間和精力閱讀所有這些文本的，」他說。
「未來將會推出更多的東西。不過，我很高興地告訴大家，在過去18個月裡，我們已經推出了多項服務，並在三大戰略數據支柱方面做了大量的工作。」
支持出色的體驗
作為一家技術型企業的現代數據領導者，Todkar一直關注著未來。他不斷尋找創新的方式來應用數據，並為公司帶來競爭優勢。然而，這個過程並不是遠離其他業務的。
他團隊的所有創新想法都是與業務目標緊密相關的——他希望，24個月之後他們將在數據戰略三大核心支柱方面取得進一步進展：基礎、增長和創新，並補充說：「我希望看到這些領域都能取得巨大的進展。」Todkar首先談到了基礎。
「在存儲、計算和訪問等數據特定問題上，我們已經取得了很大進展。現在我們會更多地考慮機器學習操作[MLOps]、大型語言模型，以及如何創建強大且可擴展的基礎設施來部署AI和機器學習應用。希望在未來24個月內，我們能在該領域取得一些實質性的進展。」
隨著他的團隊不斷完善公司的數據平台，Todkar預計他們將進一步發展和創新。「我很樂意看到數據組織利用所有這些創新技術，但我們必須將創新成果與通過推出多個AI和分析應用以推動業務增長的目標聯繫起來。」
從長遠來看，Todkar相信他的團隊可以利用新興技術創造高度互動的多模式用戶體驗。他說，ChatGPT已經幫助他們把用戶體驗重新定義為雙向和動態的體驗，而不是靜態的單向資訊交換——而且未來還會有更多的變化。
他說：「如果你考慮搜索，傳統上就是使用谷歌，你輸入某些內容就會得到結果，這是一種非常單向的體驗，也不夠互動，這就是為什麼ChatGPT和其他生成式AI工具例如Google Search Experience，正在幫助打造一種互動的體驗。同樣地，我們也可以重新考慮旅行計劃和搜索。」
達到目標
很多數字領導者在嘗試創新時，面臨的最大挑戰就是確保整個組織所有人都看到投資新技術的優勢。
作為一名經驗豐富的高管，Todkar在他的職業生涯中花費了大量的時間和精力讓人們對以數據為主導的變革感到興奮。他說，其中一種方法是成功的關鍵——專注於業務成果。
「我做過很多轉型，總是從問『為什麼？』開始，我問人們，『你為什麼要這樣做？』我告訴我的團隊，要花大量時間解釋他們為什麼要做某些事情。愛上問題，而不是解決方案。」
雖然關注業務成果對於成功至關重要，但Todkar表示，太多技術團隊仍然沉迷於解決方案：「他們會說，『嘿，我要用最新的大型語言模型來做這件事，我要去試用它。』那麼我就會問，『你的目的是什麼？你想用這個模型做什麼？有怎樣的商業利益？』」
Todkar說，好消息是，一旦你讓人們參與進來，證明對數據技術的投資是合理的，一切就變得容易得多。「一旦你預先定義了業務利益並解釋了你試圖解決的確切問題，其他一切都會變得簡單起來。」
「數字化轉型也是如此。一旦人們理解了你想要做什麼，並且你與跨職能利益相關者一起定義了該解決方案，那麼轉型——以及與這個過程相關的所有其他事情——就會水到渠成。」
