Krótko po tym, jak Ashok Srivastava latem awansował na stanowisko dyrektora ds. sztucznej inteligencji w Intuit, połączył jednostkę sztucznej inteligencji z zespołem „futures”, którego zadaniem jest zrozumienie i przyspieszenie wdrażania sztucznej inteligencji i innych pojawiających się technologii, takich jak obliczenia kwantowe i blockchain.
Ten nowo utworzony zespół składa się z kilkuset pracowników w różnych lokalizacjach, w tym w Nowym Jorku, Kalifornii i Teksasie, a także w biurach międzynarodowych w Izraelu i Indiach. W skład grupy wchodzą wiceprezesi ds. kontraktów futures i AI/ML, inżynierowie oprogramowania, naukowcy zajmujący się sztuczną inteligencją, menedżerowie produktów oraz inżynierowie AI i ML.
Zadaniem zespołu zwanego Intuit Foresight jest połączenie badań nad sztuczną inteligencją i praktycznych aplikacji AI, które można wdrożyć w celu wspierania pracy programistów firmy fintech, którzy następnie mogą udostępniać nowe funkcje sztucznej inteligencji klientom Intuit.
„Głównie wierzymy, że aby zapewnić klientom najlepsze wyniki, musimy mieć najbardziej zaawansowane możliwości” – mówi Srivastava.
Przykładem jego sposobu myślenia, który poprzedzał połączony zespół Intuit Foresight, ale wskazywał na logikę Srivastavy, jest kluczowa rola jego zespołu w jednym z nowych księgowych agentów AI Intuit. Agent zadebiutował tego lata jako część grupy agentów AI specjalizujących się w zadaniach takich jak analiza finansowa i płatności, co według dyrektora generalnego Intuit, Sasana Goodarzi, było „najbardziej znaczącą premierą, jaką mieliśmy w naszej historii”.
Korzystając ze sztucznej inteligencji o otwartym kodzie źródłowym, zespół Srivastavy stworzył duże podstawowe modele językowe, które według niego są bardzo dokładne, ale charakteryzują się niskim opóźnieniem, czyli opóźnieniem czasowym między momentem otrzymania danych wejściowych a momentem, w którym system AI może wygenerować dane wyjściowe.
Srivastava twierdzi, że ten agent księgowy może zaoszczędzić klientom średnio 12 godzin miesięcznie i osiąga współczynnik dokładności klasyfikowanych przez niego transakcji na poziomie ponad 90%. Intuit twierdzi, że kategoryzacja transakcji jest zadaniem powtarzalnym, ale pozwala księgowym lub klientom biznesowym monitorować i wprowadzać w razie potrzeby korekty. Z biegiem czasu system wykorzystuje zdobytą wiedzę na podstawie informacji zwrotnych od ludzi do przyszłych zadań kategoryzacji transakcji.
„Jeśli weźmie się pod uwagę te kilkanaście godzin zaoszczędzonych w przypadku małej lub średniej firmy, jest to bardzo znacząca oszczędność, gdy się ją zsumuje i pomnoży na wszystkie firmy, które wspieramy, a których jest miliony” – mówi Srivastava.
Jak dotąd duże postawienie Intuit na sztuczną inteligencję opłaciło się. W listopadzie firma ogłosiła lepsze niż oczekiwano wyniki za pierwszy kwartał fiskalny ze względu na rozwój produktów opartych na sztucznej inteligencji, które rozprzestrzeniły się w portfolio marek obejmującym TurboTax, QuickBooks i Credit Karma. W zeszłym miesiącu Intuit podpisał także wieloletnią umowę o wartości 100 milionów dolarów z OpenAI, przenosząc część możliwości swojej platformy bezpośrednio do ChatGPT.
W przyszłości sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja generatywna nadal będą najwyższym priorytetem zespołu Intuit Foresight. Srivastava wskazuje na wiele postępów, jakie firma poczyniła już w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji. Od czasu uruchomienia agentów AI w lipcu ponad dwa miliony klientów korzystających z platformy korporacyjnej Intuit weszło w interakcję z tymi narzędziami, a powtarzalne zaangażowanie przekroczyło 80%. Technologie Intuit stworzyły 3500 różnych przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji wewnętrznie i zewnętrznie w roku finansowym 2025. W dziale IT narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji zaowocowały średnio o 40% szybszym kodowaniem, co przełożyło się na 39% więcej kodu dostarczonego przez jednego programistę.
Srivastava mówi, że nawet przy całym tym postępie nadal istnieje więcej możliwości poprawy.
„Potrzebujemy modeli, które potrafią najlepiej rozumować” – mówi. „Potrzebujemy modeli, które potrafią najlepiej prognozować i planować scenariusze przy użyciu specjalistycznych narzędzi finansowych. Dzięki tym technikom widzimy korzyści, o których wspomniałem wcześniej”.
Zapytany, czy inne duże organizacje powinny stworzyć dedykowane „laboratorium”, które skupiłoby się na rozwoju sztucznej inteligencji, Srivastava udziela kilku ostrzeżeń. „Jeśli firmy nie uporządkowają swoich danych i nie mają platformy sztucznej inteligencji, którą zbudowały lub kupiły, i nie mają talentu, aby wykorzystać to, co jest dzisiaj możliwe, budowanie takiego zespołu jest przedwczesne” – mówi Srivastava. „Pracowaliśmy nad tym przez prawie dekadę”.
Ponieważ w Intuit Foresight pracują setki pracowników, coraz bardziej kosztowna wojna o talenty AI jest również priorytetem dla Srivastavy. Intuit twierdzi, że oferowane przez nią wynagrodzenia są „wysoce konkurencyjne” i opierają się na bieżących porównaniach ze stawkami rynkowymi i są aktualizowane w razie potrzeby.
Ale Srivastava podkreśla, że technologami, do których zabiega, nie kierują się wyłącznie finanse, mimo że Intuit sam jest firmą fintech. Mówi, że istnieje szersza misja obsługi klientów indywidualnych oraz małych i średnich przedsiębiorstw, która jest atrakcyjna dla potencjalnych pracowników. Mówi, że jest zaskoczony liczbą kandydatów na stanowiska w swoim zespole, zarówno w Intuicie, jak i na zewnątrz, nazywając to zapotrzebowanie „bezprecedensowym”.
„Jesteśmy bardzo konkurencyjni, ale moja propozycja sprzedaży jest taka, że przyjdź i poświęć swój czas i energię na uczynienie świata lepszym miejscem” – mówi.
