Kaip Kauno startuoliai naudoja dirbtinį intelektą verslo procesams automatizuoti: realūs pavyzdžiai ir rezultatai
Kaunas pastaruoju metu vis dažniau minimas kaip vieta, kur technologijų startuoliai bando dirbtinį intelektą ne kaip madingą priedą, o kaip realų įrankį kasdieniams galvos skausmams spręsti. Kalbant su keliais miesto verslo bendruomenės atstovais, pastebi vieną dalyką – niekas nesistengia sukurti kažko revoliucingo iš karto. Dauguma pradeda nuo mažų, nuobodžių procesų, kurie atima laiką, bet nereikalauja didelio proto.
Nuo klientų aptarnavimo iki sąskaitų tvarkymo
Vienas dažniausiai minimų pavyzdžių – klientų aptarnavimo automatizavimas. Kelios Kauno komandos, dirbančios e-komercijos srityje, per pastaruosius metus perkėlė didžiąją dalį pirminio klientų bendravimo pokalbių robotams. Ne todėl, kad norėtų atsikratyti žmonių, o todėl, kad 70-80 proc. klausimų kartojasi – kur mano užsakymas, kaip grąžinti prekę, kada bus pristatyta. Tokius klausimus dabar tvarko sistemos, apmokytos ant įmonės pačios sukauptų duomenų, o žmonės lieka spręsti sudėtingesnius atvejus.
Panašiai atsitiko ir su buhalterija bei dokumentų tvarkymu. Viena nedidelė finansinių paslaugų komanda pasakojo, kad sąskaitų faktūrų apdorojimas, kuris anksčiau užimdavo visą darbo dieną vienam žmogui, dabar vyksta beveik savaime – sistema nuskaito dokumentą, atpažįsta duomenis, sulygina su sutartimis ir tik įtartinus atvejus perduoda žmogui patikrinti. Klaidų, žinoma, nesumažėjo iki nulio, bet laikas, praleidžiamas rutinai, sumažėjo ženkliai.
Rinkodara be nuolatinio galvos sukimo
Rinkodaros srityje vaizdas kiek kitoks. Čia dirbtinis intelektas dažniau naudojamas ne pilnam procesui automatizuoti, o kaip pagalbininkas – teksto juodraščiams, socialinių tinklų turinio planams, reklamos tekstų variantams testuoti. Vienas startuolis, dirbantis su mobiliosiomis aplikacijomis, pasakojo, kad anksčiau reklaminių tekstų kūrimui reikėdavo atskiro žmogaus ar agentūros, dabar didžiąją dalį pirminių variantų sugeneruoja įrankiai, o komandos narys tik redaguoja ir pritaiko tonui.
Įdomu tai, kad ne visi rezultatai buvo teigiami iš pirmo karto. Keletas komandų minėjo, kad pirmieji bandymai automatizuoti sudėtingesnius procesus – pavyzdžiui, pardavimų prognozes ar personalizuotus pasiūlymus – baigėsi nusivylimu. Duomenų buvo per mažai arba jie buvo per netvarkingi, kad modelis galėtų duoti patikimus rezultatus. Tai priminimas, kad dirbtinis intelektas nėra magija – jam reikia tvarkingo pagrindo.
Kas iš tikrųjų pasikeitė
Kalbant apie konkrečius skaičius, dauguma pašnekovų vengia perdėtų pažadų. Vietoj to minimi kuklesni, bet apčiuopiami dalykai: sutaupytos kelios darbo valandos per savaitę, greitesnis atsakymas klientui, mažiau rankinio darbo su dokumentais. Vienas komandos narys pasakė gana taikliai – automatizavimas nepakeitė to, ką jie daro, bet pakeitė, kiek laiko tam reikia skirti.
Taip pat pastebima, kad Kauno startuolių bendruomenė noriai dalijasi patirtimi tarpusavyje. Neformalūs susitikimai, kuriuose vieni pasakoja, kokie įrankiai pas juos pasiteisino, o kokie ne, tapo įprasta praktika. Tai gal ne tokia matoma dalis, bet būtent ji, atrodo, ir padeda mažoms komandoms nedaryti tų pačių klaidų iš naujo.
Vietoj gražios pabaigos – kelios pastabos praktikoje
Jei reikėtų apibendrinti, kas jungia visus šiuos pavyzdžius, tai būtų pragmatizmas. Niekas nekalba apie dirbtinį intelektą kaip apie stebuklą, kuris išspręs visas problemas. Kalbama apie konkrečius, dažnai gana nuobodžius procesus, kurie tapo šiek tiek lengvesni. Ir galbūt būtent tai yra tikrasis požymis, kad technologija pradeda prigyti – kai apie ją nustojama kalbėti su pompastika ir pradedama naudoti taip pat paprastai, kaip elektroninį paštą ar skaičiuoklę. Kauno startuoliai, atrodo, būtent tą etapą ir pasiekė – jie nebando nustebinti, jie tiesiog bando dirbti šiek tiek efektyviau.