Представляем: Джереми Шульман, старший директор по комплексным решениям, Главная лига бейсбола
Краткое содержание: Главная лига бейсбола (MLB) — профессиональная спортивная лига, объединяющая 30 клубов в США и Канаде. Команда инфраструктурных технологий обратилась к ИИ-гиперкомпьютеру из Google Cloud, чтобы заняться агентным ИИ и создать модели, необходимые для улучшения систем автоматизации инфраструктуры. Команда стремилась сократить время реагирования на возникающие проблемы на любом из 30 бейсбольных стадионов, что позволило бы более эффективно решать проблемы на основе сотрудничества.
Задача: Имея небольшую операционную команду, MLB нуждается в современных системах и современном подходе к технологиям для обслуживания болельщиков с помощью сложных систем автоматизации. Они охватывают весь спектр задач, связанных с трансляцией, безопасностью и сетевым проектированием, а также с воспроизведением и другими аспектами, требующими больших объемов данных для обслуживания болельщиков в США и Канаде. Группа инфраструктурных технологий MLB отслеживает производительность этих систем в режиме реального времени, чтобы немедленно реагировать на возникающие проблемы или сбои. Однако команда увидела возможность быстрее найти первопричину проблемы и быстрее преобразовать идеи в решения.
Решение: MLB внедрила агентный ИИ, используя протокол контекста модели (MCP) для взаимодействия с конечными системами. Команда уже потратила время на разработку ботов, но хотела сократить время разработки новых агентов с месяцев до недель. MLB превратила инженерные знания, заложенные в операционных планах, в подсказки. Теперь команда разворачивает локальные модели, а также агента ИИ, на базе Google Kubernetes Engine для достижения масштабируемости и 360-градусной наблюдаемости. Затем агент взаимодействует с сетью MLB, инструментами безопасности и системами наблюдения через MCP, обеспечивая проактивное устранение проблем и общее улучшение качества обслуживания болельщиков.
Результаты: С момента начала работы с Google Cloud MLB сократила время разработки ботов с месяцев до недель, а время отклика — с часов до секунд, что обеспечивает значительную экономию средств. Цель команды — расширить применение агентских решений на все типы инфраструктуры, чтобы устранить узкие места в работе, упростить доступ к системам и информации и способствовать сотрудничеству в рамках всей организации.
Ключевые моменты интервью и ключевые выводы из нашего интервью с Джереми Шульманом, старшим директором по интегрированным решениям Главной лиги бейсбола
→ «Вместо того, чтобы разрабатывать индивидуальные решения и ботов, мы берем наши операционные стратегии и преобразуем их в подсказки ИИ, а затем, в конечном итоге, в продукт. Это сокращает время разработки с месяцев до недель».
→ «Мы хотим предоставлять агентские решения, которые устраняют узкие места в работе, способствуют сотрудничеству в рамках всей организации и упрощают доступ к различным системам. Когда сотрудники в разных подразделениях организации пытаются решить проблему, им не нужно обращаться в службу безопасности или к специалистам по сетевому взаимодействию. Им просто нужно спросить агента: «Эй, на этом стадионе что-то не так?» — и быстро получить ответ».
→ «Мы испытали настоящее ошеломляющее чувство, когда [с помощью Conversational Agents] ощутили, что теперь мы можем буквально перетаскивать элементы диалога и получать интерфейс на языке «человек-машина» без необходимости писать ни строчки кода. Это было невероятно».
Продукты Google: Conversational Agents (ранее известные как Google Dialogflow), Google Cloud AI Hypercomputer, Google Kubernetes Engine
Подробнее: https://www.mlb.com/
Информация по комментариям в разработке