Forse non hai ancora sentito parlare di Ada, l'azienda canadese che ha rivoluzionato l'esperienza del servizio clienti con l'IA, ma con marchi domestici come Meta, Verizon e AT&T tra i suoi 300 clienti, probabilmente hai interagito con la sua tecnologia senza rendertene conto.
Da quando è stata fondata nel 2016, Ada è diventata leader nell'automazione basata sull'IA e, quando si tratta di IA generativa, è molto all'avanguardia. Grazie a un'esperienza di automazione omnicanale, la missione di Ada è risolvere le richieste dei clienti più complesse con il minimo sforzo.
Esiste un'enorme quantità di dati non strutturati, con una serie di stranezze, peculiarità e formati di dati su molti canali che un modello linguistico di grandi dimensioni, o LLM, deve incorporare per generare una risposta o una soluzione costruttiva.
Per muoversi in modo rapido e sicuro, questa è una considerazione estremamente importante per le aziende che creano soluzioni di IA utilizzando i dati dei clienti. Mike Gozzo, Chief Product and Technology Officer di Ada, è salito insieme al Chief Executive Officer di MongoDB, Dev Ittycheria, e al Chief Product Officer, Sahir Azam, sul palco del keynote .local di MongoDB del 2023 a New York per discutere di come Ada sia in grado di innovare più velocemente e con maggiore sicurezza, rimanendo all'avanguardia del settore dell'IA generativa su MongoDB Atlas.
Fin dall'inizio, Ada ha voluto immettere sul mercato soluzioni il più rapidamente possibile. Per farlo, le serviva una piattaforma di database senza SQL multi-cloud che permettesse di innovare senza vincoli. Non appena MongoDB Atlas è stato reso disponibile, Ada l'ha subito scelto, perché, come ha detto Gozzo, "volevamo concentrarci sulla nostra attività di automazione delle richieste di assistenza clienti, non sull'amministrazione di Mongo. Questo è stato un enorme punto di svolta per noi in termini di velocità". MongoDB Atlas è alla base di tutte le soluzioni di Ada, armonizzando diversi tipi di dati e consentendo al team di concentrarsi sull'esplorazione dell'IA generativa e degli LLM.
"Usare MongoDB significa che non siamo limitati nelle modalità di raccolta dei dati se vogliamo creare qualcosa di nuovo. Possiamo interrogare dati non strutturati e utilizzarli per addestrare altri modelli", spiega Gozzo. "Utilizziamo facilmente l'IA generativa in tutto il nostro stack di prodotti per automatizzare le query e fornire un supporto che va oltre la semplice risposta a domande in più passaggi. Con MongoDB, siamo in grado di spedire nuovi prodotti in pochi mesi."
Gozzo spiega poi perché Ada ha continuato a lavorare con MongoDB fin dalla nascita della startup: "Avere la flessibilità e la capacità di cambiare idea in un attimo è stato davvero importante. Abbiamo visto che man mano che facevamo progredire l'azienda e introducevamo nuovi canali e nuove modalità, avere un archivio dati che potesse essere facilmente esteso senza migrazioni pazzesche e che avrebbe davvero supportato le nostre esigenze era assolutamente chiaro per MongoDB. Abbiamo sempre mantenuto la collaborazione con Atlas perché le prestazioni sono buone, l'assistenza del team è ottima e crediamo di avere meno dipendenza da un fornitore centrale di cloud grazie alle potenzialità di MongoDB".
Ada ha recentemente adottato Change Streams per iterare e addestrare i modelli in tempo reale mantenendo sincronizzato il data lake interno. Ciò ha consentito al team di creare un sistema distribuito di elaborazione degli eventi che alimenta bot e analytics.
Ada sta anche esplorando Queryable Encryption, che aiuta a far avanzare l'addestramento dell'IA mantenendo private le conversazioni. "Ciò che è più interessante del semplice inserimento delle trascrizioni in un modello di IA è distillare il messaggio principale e le indicazioni delle conversazioni crittografate. Può esaminare il feedback del bot manager sulla qualità e apprendere quali sono le interazioni soddisfacenti", spiega Gozzo.
Tra qualche anno, l'IA sarà probabilmente incorporata in ogni app che utilizziamo. Con MongoDB, Ada è uno degli attori rivoluzionari del mercato che ci porta a raggiungere l'obiettivo. "Siamo molto entusiasti di lavorare con MongoDB Atlas e non vediamo l'ora di scoprire cos'altro c'è in archivio", conclude Gozzo.