Matthew Fitzpatrick, doświadczony weteran w dziedzinie operacji i strategii wzrostu, niedawno objął prestiżową funkcję CEO w firmie Niewidzialne technologie. Fitzpatrick’s expansive professional journey includes leading QuantumBlack Labs at McKinsey, where his expertise in scaling AI products and leading large engineering teams shone through. As the new CEO of Invisible, he brings those skills with him to focus on operationalizing AI in a balance of automation and human expertise, aiming to transform how enterprise workflows function.
But what sets Invisible Technologies apart in the world of automation? Unlike a conventional automation company, Invisible doesn’t just replace human labour with digital agents – it creates bespoke workflows where both digital agents and human employees collaborate effectively. The company’s unique “work-as-a-service” approach enables businesses to outsource complex duties (such as data enrichment, customer support, and back-office operations) to them, freeing up time and resources to zero in on strategic business growth.
For Fitzpatrick, the allure of Invisible lay in the potential to scale artificial intelligence effectively. His time at McKinsey, helping clients create AI products, has indeed informed his current mission at Invisible: “At Invisible, I get to help them operationalize it,” Fitzpatrick states. The idea of Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and its crucial role in creating reliable generative AI systems remains central to his beliefs.
Invisible Technologies z całego serca wspiera cały łańcuch wartości AI, od czyszczenia danych po niestandardowe oceny, kształtując swoją misję wokół przeplatania ludzkiej inteligencji i sztucznej inteligencji, aby w pełni uwolnić potencjał przedsiębiorstwa.
But Fitzpatrick also highlights an essential aspect of successful AI implementation: it’s more than just technology – it’s a transformation. “The winners in AI are those who master the ‘last mile,’” Fitzpatrick insists, alluding to the challenging transition from experimentation to production. At his new company, there is a keen focus on structured processes, aiding clients’ shift from pilot projects to implementing scalable and quantifiable solutions.
Seemingly, 2024 was a year for AI trials. But Fitzpatrick insists that 2025 is all about appreciating the returns on those trials. Enterprises that are already witnessing tangible ROI are aligning their AI initiatives with business KPIs and improving the data quality. “They’re not just experimenting—they’re scaling with purpose,” he notes.
Patrząc dalej w przyszłość, Fitzpatrick przewiduje rosnące zapotrzebowanie na precyzyjne etykietowanie danych, ponieważ dostawcy podstawowych modeli, tacy jak AWS, Microsoft i Cohere, zajmują się bardziej złożonymi branżami. Invisible zaspokaja ten popyt dzięki elitarnej puli ekspertów - tylko 1% kandydatów jest akceptowanych, a 30% posiada zaawansowane stopnie naukowe. Ta wiedza specjalistyczna odgrywa kluczową rolę w modelach szkoleniowych, które mogą zapewnić zniuansowane, kontekstowe informacje zwrotne.
Invisible Technologies is also leveraging what Fitzpatrick defines as “agentic AI” — systems that plan, make decisions, and act within certain boundaries and function more like coworkers than tools. In areas like customer support and insurance claims, these AI systems reduce manual effort, improve consistency, and are designed not to replace humans but to augment them.
Patrząc w przyszłość sztucznej inteligencji i współpracy międzyludzkiej, Fitzpatrick przewiduje, że sztuczna inteligencja stanie się infrastrukturą wspierającą ludzką wiedzę specjalistyczną w kluczowych sektorach, takich jak finanse, opieka zdrowotna i rząd. “Sztuczna inteligencja nie zastąpi ekspertów - ona ich wzmocni” - podkreśla.
Zapoznaj się z oryginalnym wywiadem z Matthew Fitzpatrickiem pod adresem Unite.AI.
This website uses cookies.