Giám đốc Meta AI Rohit Patel rời đi để đảm nhận Microsoft Office và Google Workspace

Sau tám năm phát triển AI cho Meta, Rohit Patel sẽ rời công ty, TechCrunch đưa tin độc quyền. Cựu giám đốc của Meta Superintelligence Labs đã ra mắt Ndoc, một công ty khởi nghiệp mà ông đang quảng cáo là giải pháp thay thế dựa trên AI cho bộ Microsoft Office hoặc Google Workspace.

Patel là người mới nhất trong số ít những người nổi tiếng rời khỏi Meta sau sự ra đi của Giám đốc các vấn đề toàn cầu Joel Kaplan, nhà nghiên cứu AI Andrew Tulloch và Giám đốc sản phẩm AI-for-Work Emily Dalton Smith.

Patel đã thiết kế Ndoc không chỉ là một công cụ AI khác được xếp lớp trong quy trình làm việc hiện có. Mục tiêu là thay thế cách thức mọi người làm việc rời rạc trên các công cụ như Excel, Word, PowerPoint, Tableau, Replit và “ChatGPT sao chép-dán” bằng một không gian làm việc thống nhất mà tất cả đồng nghiệp đều có thể truy cập, ngay cả khi họ chưa đăng ký Ndoc.

Ndoc tập hợp ba thành phần lại với nhau trong một bố cục. Tab Giai đoạn là nơi hiển thị trực tiếp các bản trình bày về những phát hiện chính, chẳng hạn như các bản trình bày, bảng thông tin, mô phỏng hoặc ứng dụng nhỏ. Tab Tường thuật có các phân tích, trích dẫn được đánh số, số liệu được tạo và nói chung là “lý do” đằng sau các con số. Tab Model là nơi chứa các bộ dữ liệu cơ bản và tập lệnh Python.

Thiết kế phản ánh nền tảng của Patel. Trong nhiệm kỳ của mình tại Meta, Patel tập trung vào học tăng cường — một loại học máy trong đó các tác nhân AI học cách đưa ra quyết định thông qua thử và sai cũng như tối đa hóa phần thưởng — và đánh giá xem đầu ra AI có đáng tin cậy hay không. Patel tin rằng nếu AI xây dựng bảng tính và trình chiếu mà các công ty sử dụng để đưa ra quyết định thì ai đó sẽ có thể kiểm tra công việc của nó. Ví dụ: người dùng có thể tìm thấy các tập lệnh Python được sử dụng để tạo tài liệu.

“Ngay cả khi bạn không biết bất kỳ Python nào, bạn có thể yêu cầu (cuộc trò chuyện AI) giải thích, ‘Này, tập lệnh này làm gì? Dòng nào có công thức của tôi?’ Và bạn có thể xác minh công thức đó,” Patel nói. “Không có gì ẩn đằng sau bức màn ở đây cả.”

Trong thực tế, người dùng có thể tải lên tập dữ liệu và yêu cầu Ndoc thực hiện phân tích và viết bài tường thuật về các phát hiện. Họ cũng có thể thêm ngữ cảnh dành riêng cho tài liệu, bao gồm khán giả, giai điệu và ký ức. Patel nói: “Nó duy trì ký ức về con người bạn, tài liệu cụ thể đó, nhóm của bạn và công ty của bạn.

Patel cũng cho biết Ndoc được xây dựng và tinh chỉnh bằng cách sử dụng hỗn hợp các mô hình nguồn mở. Bởi vì nền tảng này được phát triển từ đầu nên ông cho biết chi phí vận hành thấp hơn đáng kể so với các giải pháp thay thế được xây dựng trên các mô hình AI tiên tiến.

“Tôi nghĩ đó là điều mọi người sẽ hào hứng, nhưng mọi người không quan tâm đến điều đó,” anh nói, đề cập đến những người dùng thử đầu tiên của mình. “Điều khiến mọi người hào hứng là họ thích nhìn thấy tất cả các sản phẩm của mình ở cùng một nơi.”

Tham vọng lớn hơn của Patel là phát minh lại chính tập tin đó. Anh ấy nói rằng các tài liệu có thể được xuất dưới dạng một tệp “.ndoc.html” duy nhất có thể mở được trong bất kỳ trình duyệt nào, một định dạng mà anh ấy dự định mở nguồn để các nhà phát triển khác có thể xây dựng các ứng dụng hoạt động với nó mà không bị khóa vào Ndoc theo cách mà rất nhiều người đã bị khóa vào Microsoft hoặc Google trong nhiều năm.

Mong muốn mở nguồn dự án này của anh ấy là một phần lý do khiến anh ấy rời Meta và quyết định thực hiện nó một mình. Tại một công ty lớn như Meta, việc khiến mọi người đồng ý về một định dạng nguồn mở chắc chắn sẽ cần đến ý kiến ​​đóng góp của “hàng trăm người và ý kiến ​​về hình thức của định dạng đó”.

Patel muốn di chuyển nhanh chóng. “Con người chỉ có thể di chuyển theo tốc độ của con người, trong khi…tôi có thể di chuyển với tốc độ mà AI có thể làm.”

Cố gắng trở thành nền tảng nơi công việc của doanh nghiệp diễn ra là một sự đánh cược lớn đối với người sáng lập với nhóm ba người và không có kinh phí, đặc biệt là khi các phòng thí nghiệm AI khác đang cố gắng sở hữu cùng một không gian.

OpenAI, Anthropic, Meta, SpaceXAI và Google đều đã ra mắt các công cụ AI dành cho doanh nghiệp cho phép người dùng kết nối với Google Workspace, Microsoft 365 và các ứng dụng tại nơi làm việc khác để mô hình AI của họ có thể hoạt động trực tiếp trong các công cụ đó. Và tháng trước, OpenAI đã ra mắt Space, một không gian làm việc chung bên trong ChatGPT, một đối thủ cạnh tranh trực tiếp hơn với những công cụ đã có tên tuổi đó.

Patel thừa nhận rằng Không gian có thể là một mối đe dọa, nhưng cho biết các phòng thí nghiệm phần lớn đã hiểu sai.

Ông nói: “Về cơ bản, các công ty đang gắn AI vào bảng tính và nó sẽ lấp đầy các ô của bạn cho bạn”. “Nó gần như giết chết tâm hồn tôi. Điều này giống như nếu bạn vừa tìm ra điện, và sau đó bạn quyết định trường hợp sử dụng tốt nhất là bật đèn cho những con bò đực đang xới đất của tôi. Không. Hãy mua một chiếc máy kéo.”

Tuy nhiên, có lý do khiến các phòng thí nghiệm AI cố gắng đưa mô hình của họ đến nơi mọi người đang làm việc. Thật khó để thay đổi thói quen và thay thế toàn bộ quy trình công việc. Patel nói rằng anh ấy hiểu điều đó, đó là lý do tại sao anh ấy xây dựng các trình kết nối để khách hàng có thể nhập dữ liệu hiện có từ các công cụ họ đã sử dụng.

“Quan điểm của tôi là tôi sẽ không phát hành bất cứ thứ gì tôi không thích sử dụng,” anh nói. “Tôi đã tối ưu hóa quy trình làm việc AI cho mọi việc tôi làm. Nếu tôi bắt đầu sử dụng công cụ này và tiếp tục quay lại quy trình làm việc của mình, thì nghĩa là tôi chưa xây dựng được một công cụ đủ tốt…Tôi có cả một nghĩa địa các công cụ không đáp ứng được tiêu chuẩn đó.”

Patel có một tiêu chuẩn tương tự để thu hút sự chú ý của khách hàng trước khi anh ấy cố gắng gây quỹ. “Tôi không muốn nhận tiền cho đến khi tôi có bằng chứng cho thấy mọi người yêu thích sản phẩm này,” anh nói.

Kể từ thứ Ba, Ndoc đang tiến hành thí điểm doanh nghiệp và mở phiên bản alpha cho một số lượng khách hàng hạn chế tham gia danh sách chờ. Đăng ký miễn phí nhưng khách hàng sẽ trả tiền cho việc sử dụng và mã thông báo. Anh ấy hy vọng sẽ phát hành phiên bản beta trong vài tuần tới và dự kiến ​​ra mắt đầy đủ vào năm tới.

Đối với Patel, di chuyển càng nhanh càng tốt còn quan trọng hơn việc có được sản phẩm hoàn hảo ngay từ đầu.

“Việc thực thi cực kỳ rẻ…vì vậy hãy thực hiện một kế hoạch dưới mức tối ưu và lo lắng về nó sau,” ông nói. “Vào thời điểm bạn lập được kế hoạch tốt nhất, việc thực hiện sẽ được thực hiện bởi người khác.”