Cómo los datos y la IA generan oportunidades para LinkedIn y sus miembros y clientes



Estamos entusiasmados de traer de vuelta Rework 2022 en persona el 19 de julio y virtualmente del 20 al 28 de julio. Únase a los líderes de inteligencia synthetic y datos para charlas perspicaces y oportunidades emocionantes para establecer contactos. Regístrese hoy!


A pesar de su enorme variedad de más de 750 millones de miembros, el gigante de las redes sociales centrado en el empleo, el jefe de datos de LinkedIn, Ya Xudestila el papel de la inteligencia synthetic (IA) y los datos en la empresa en tres categorías: Talento, conocimiento y producto.

Independientemente de dónde se apliquen los datos o la IA, Xu afirma que, en última instancia, LinkedIn tiene como objetivo abordar todo de una manera que «cree oportunidades económicas y valor para los miembros, clientes y empresas».

Pero, ¿cómo aborda el gigante de las redes cuestiones clave como el sesgo mientras innova para el futuro? ¿Cómo protege la privacidad, al mismo tiempo que proporciona su franja de datos útiles para informar la investigación?

Detrás de la IA que alimenta las redes modernas

A medida que el campo de la IA continúa evolucionando, las conversaciones entre los profesionales de la industria continúan evolucionando con él, tal vez como una forma de responsabilizar a la tecnología y a sus desarrolladores.

Temas y publicaciones sobre sesgo de IA, sensibilidad y sus oportunidades son abundantes en Twitter y, por supuesto, también en LinkedIn. Estas conversaciones a menudo giran en torno a cómo la IA está afectando el uso y la experiencia de las propias plataformas sociales.

En lo de VentureBeat Cumbre ejecutiva de IA y datos Rework 2022las conversaciones subrayaron aún más estas tendencias.

LinkedIn tiene una posición única como desarrollador e implementador de sus propios modelos de IA y como investigador con su espectro de recopilación de datos. También es una plataforma central para las conexiones profesionales, que fomenta un espacio para el diálogo sobre los problemas y la evolución de la industria.

Xu dijo que debido a que LinkedIn tiene como objetivo brindar oportunidades económicas a todos los miembros, la empresa simplemente «no puede permitirse no de AI de manera responsable”.

LinkedIn integra una IA responsable en toda su empresa, con controles y equilibrios que miden y apuntan a detectar cualquier consecuencia no deseada o resultados sesgados de los modelos que entrenan la IA de la empresa. Es importante, dijo Xu, que los equipos que interactúan con cualquier parte de los algoritmos de IA deben planificar juntos, reunirse y comunicarse de manera efectiva. Hacerlo, particularmente en una gran empresa, ayuda a proporcionar otra forma de mantener la IA «bajo management».

Por ejemplo, Xu dijo que si un reclutador realiza una búsqueda en la plataforma de LinkedIn de «enfermeras» o «científicos de datos», su equipo trabaja arduamente para asegurarse de que se muestren resultados responsables, lo que significa que el algoritmo no obtiene más resultados femeninos para el profesión de enfermera o un número desproporcionado de hombres para los resultados de búsqueda de científicos de datos. Xu señaló que independientemente de si un miembro de LinkedIn está aprovechando las funciones de aprendizaje, postulando a trabajos, haciendo conexiones o buscando candidatos potenciales para el reclutamiento, la IA debe desarrollarse siempre teniendo en cuenta las interacciones del usuario last.

“Ha sido interesante ver que la IA se ha convertido en una palabra de moda entre muchos líderes empresariales”, dijo Xu. «Pero esto [AI] es un área en la que LinkedIn se desempeña particularmente bien. El desarrollo de IA debe estar muy bien integrado con el resto de los procesos de desarrollo de productos y [across] equipos… Es diferente del desarrollo de software program, y tampoco es determinista. Cuando estás diseñando, tienes que pensar en si la IA interactúa [with] un usuario de una manera que tenga sentido?’ Es importante diferenciar y entender los matices. [in its functionalities].”

Sin embargo, los ajustes del algoritmo al aspecto de las redes sociales de la plataforma, que un miembro de la audiencia de Rework dijo que últimamente «se ha vuelto mucho más como Fb», todavía es un trabajo en progreso, según Xu. Reconoció que son comentarios que la compañía ha escuchado antes y que «nuestra experiencia de usuario es muy importante para nosotros», pero señaló que ha sido difícil encontrar el equilibrio adecuado con esta pieza. Xu dijo que, en última instancia, LinkedIn es «una pink social profesional y es importante para nosotros que nos mantengamos fieles a eso».

Una gran cantidad de datos, pero ¿a qué costo?

Por supuesto, como plataforma de participación profesional infundida en las redes sociales, la empresa tiene acceso a una gran cantidad de datos, un aspecto que crece todos los días. Los datos de LinkedIn que se han posicionado para aprovechar nuestro mundo profesional son enormes, desde qué graduados universitarios obtienen la mayor cantidad de trabajos en un campo determinado hasta cómo ha evolucionado el trabajo debido a COVID-19.

Es esto Datos impulsados ​​por IA que atrae el interés de entidades gubernamentales, organizaciones sin fines de lucro y foros económicos globales. La gran cantidad de datos de la empresa conlleva una gran responsabilidad de mantener la privacidad del usuario, al mismo tiempo que alimenta la investigación económica mundial con sus conocimientos detallados.

«Reconocemos que LinkedIn se encuentra en una posición única… nuestro equipo de gráficos económicos, dirigido por nuestro economista jefe, garantiza que las perspectivas de los datos se sinteticen en un formato agregado para asegurarse de que no haya problemas de privacidad», dijo Xu.

Continuó señalando que la compañía reconoce que dentro del increíble poder de los algoritmos de IA que ayudan a aprovechar los datos y formar la experiencia del usuario, los problemas de sesgo y privacidad son priorizados.

Equilibrar un espectro de desafíos

El panorama en evolución de la privacidad, específicamente, es uno de los principales desafíos en los que se centran Xu y su equipo en LinkedIn.

“Cuando hablamos de IA responsable, no se trata solo de justicia, la privacidad también es un pilar importante”, dijo.

Por un lado, los algoritmos de aprendizaje automático que ha desarrollado LinkedIn intentan recopilar datos, aprender de ellos y personalizarlos para los usuarios, pero debido a que la privacidad se basa en no querer que se conozca cierta información, dijo Xu, la empresa navega constantemente por estas dos prioridades contrastantes. .

“Están tirando de dos direcciones diferentes en la superficie. ¿Cómo podemos avanzar en las cosas y al mismo tiempo preservar la privacidad? explicó Xu. «Siempre estamos equilibrando los desafíos de la privacidad… Es realmente importante para nosotros trabajar en cómo continuamos disfrutando de los beneficios de la IA y respetando la privacidad de las personas».

Otra oportunidad en la que se enfoca el gigante de las redes es el empleo de MLops para la observación de datos sobre sus funciones críticas para garantizar canalizaciones fluidas y experiencias de usuario, lo que Xu señaló que no es poca cosa.

“Mucha gente piensa que la IA es algo mágico. Que si rocías un poco, entonces las cosas estarán mejor”, dijo. «Pero no lo es. Lo que hará que la IA funcione en cualquier empresa es la ingeniería, el trabajo arduo y, lo que es más importante, los datos… Necesita buenos datos para brindar una buena experiencia a sus usuarios».