Od RPA po AI

Rozmowy o robotyzacji bez hajpu są możliwe i udowodniliśmy to na kwietniowym spotkaniu społeczności CIONET, które odbyło się w gościnnych progach CEDC. To wyjątkowe biuro, z imponującym barem, który był jedną z atrakcji części networkingowej, należy do firmy będącej liderem rynku alkoholi w Polsce. Na spotkaniu powitał nas Piotr Majewski CIO, CEDC.

Ład pojęciowy

Profesor Andrzej Sobczak, SGH, który jest także redaktorem naczelnym serwisu Robonomika.pl starał się ustalić definicję pojęcia RPA. Jest to klasa narzędzi technologicznych  do automatyzacji procesów, gdzie podstawowym elementem jest software’owy robot. Robot pracuje na poziomie interfejsu użytkownika i stara się 1:1 naśladować zachowanie człowieka. Andrzej przygotuje dla nas specjalną mapę pojęciową, którą przekażemy Państwu w najbliższych tygodniach.

Przed spotkaniem prof. Andrzej Sobczak przeprowadził badanie wśród przedstawiciel naszej społeczności. Wynika z niego, że już ok. 30% firm wdraża produkcyjnie lub jako proof of concept RPA, ale zwykle skala wdrożeń jest niewielka (pod uwagę braliśmy medianę wyników). Najważniejsze cele wdrożeń to obniżanie kosztów i minimalizacja błędów przy wykonywaniu określonych działań. Wciąż brakuje kontekstu strategicznego robotyzacji. Obszary, w których najczęściej stosuje się RPA to marketing i sprzedaż. Aby wzrosła skala wdrożeń potrzeba więcej specjalistów na rynku, budowania świadomości i posiadania dobrej jakości danych.

Społeczność robotyzatorów

Marek Grabowski, Dyrektor Obsługi Klienta B2B Orange, mówił o innowacyjnym zastosowaniu RPA w obsłudze klienta. Jego firma ma ogromną, stale rosnącą bazę klientów i 5 tys. pracowników w contact center. Aby podnieść wydajność i nie musieć stale zwiększać zatrudnienia, rozpoczęto eksperymenty z robotyzacją. W pierwszej generacji roboty zaczęły pracować w back office, gdzie m.in. odpowiadają na reklamacje klientów – w ciągu miesiąca obsługują kilkadziesiąt tys. zadań. Teraz nadszedł czas na trzecią generację, gdzie robot wyszukuje określone podobne do siebie zlecenia i przekazuje je do realizacji określonej grupie agentów.

W firmie powstała licząca ok. 150 osób społeczność robotyzatorów, trwają prace nad kolejnymi etapami robotyzacji. Punkt odcięcia to robot, który jest w stanie oszczędzić miesięcznie minimum jedno FTE.

Sztuczna inteligencja w służbie HR

Czy sztuczna inteligencja może pomóc w procesie rekrutacji nowych pracowników? Zdaniem Macieja Chwiłoca, Dyrektora Rozwoju Produktu, Grupa Pracuj – jest do tego idealnym narzędziem.

Jego firma zatrudnia w Polsce ponad 500 osób, ma 4,5 mln użytkowników, wysyła 50 mln maili miesięcznie i to pozwala jej eksperymentować z danymi i stwarza duże pole dla rozwoju automatyzacji. Zespół, który na co dzień pracuje nad big data i data science liczy 6 osób, korzysta także z pomocy zewnętrznych ekspertów.

Artificial Intelligence jest powszechnie dostępna w rozwiązaniach HR, zarówno dla rekruterów jak i kandydatów – jest szereg narzędzi ułatwiających cały proces rekrutacyjny na każdym z etapów. Myśląc o narzędziach do analityki warto zacząć od prostych rozwiązań, sprawdzonych mechanizmów analitycznych.

Zaczęło się od najprostszych narzędzi, później pojawiła się potrzeba stworzenia programów rekomendacyjnych i personalizacji przekazu dla poszczególnych użytkowników. W kolejnym etapie pełnąa kontrolę nad kontaktem z użytkownikiem przejmie AI. Jeden z używanych w Pracuj.pl modeli predykcyjnych jest w stanie ograniczyć ilość wysyłanych maili o 3 mln w miesiącu.

Nowa generacja marketingu

Jacek Dąbrowski, Chief AI Officer, Synerise, jest wybitnym specjalistą w dziedzinie sztucznej inteligencji. Na świecie można znaleźć zaledwie ok.10-20 tys. osób z poważnym doświadczeniem w AI i machine learningu (to mniej niż wynosi zatrudnienie w ZUS). Braki kadrowe to jedno z największych wyzwań związanych z rozwojem AI.

Drugie wyzwanie to rodzaj dopasowania kulturowego do środowiska programistów – tu na pewno nie sprawdzi się podejście korporacyjne. Specjaliści AI muszą jednocześnie rozumieć matematykę, statystykę i dobrze programować.

Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest przede wszystkim w marketingu i sprzedaży. Synerise tworzy Next Generation AI Markeging Clould,  zbiera dane ze wszystkich kanałów, heterogeniczne, w czasie rzeczywistym. Wdrożenie rozwiązania w dużej firmie trwa krócej niż tydzień. Narzędzie bierze pod uwagę wszystkie interakcje użytkowników z daną firmą, rozpoznaje anomalie, automatyzuje działanie. To dopiero początki wykorzystania AI w biznesie na dużą skalę. Jacek Dąbrowski uważa, że produkty w obszarze sztucznej inteligencji są na etapie telefonu Nokia 3310, a Synerise – na etapie budowy pierwszego iPhona.

Czas wirtualnych agentów

Mirosław Forystek, VP Groupon, ma ogromne doświadczenie w pracy ze sztuczną inteligencją, jeszcze z czasów, gdy swoją karierę wiązał z sektorem bankowym. Zdaniem Mirka, w 2020 r. większość agentów w contact centers to będą wirtualni agenci. Przy wyborze rozwiązań z obszaru sztucznej inteligencji, każda firma powinna zdecydować, w jaki sposób chce ją wykorzystać, ponieważ te rozwiązania świetnie wyglądają na slajdach, ale nie da się zrealizować wszystkiego. Groupon działa na 20 światowych rynkach i intensywnie pracuje nad robotyzacją i wykorzystaniem AI przede wszystkim w obszarze procesów przedsprzedażowych. Agenci firmy podejmują pół miliona decyzji dziennie, korzystając ze sformalizowanego drzewa decyzyjnego. W tym automatyzacja może znacząco pomóc. Rozwijane są także kanały selfservice. W ciągu miesiąca można podnieść efektywność o 20%, a to przekłada się na wymierne oszczędności finansowe. Powstał już portal machine learningowy, do którego każdy pracownik może wprowadzić dane. Rozwiązanie zostało zbudowane in-house.

Gdzie jest mózg dla robota?

Kacper Nowicki, CEO NoMagic AI, opowiadał nam o budowaniu mózgów robotów i uczeniu ich poruszania się w prawdziwym świecie – tym właśnie zajmuje się jego startup, który stworzył po wielu latach pracy w Google.  Kultowe, znane wszystkim z „Gwiezdnych Wojen” R2D2 i C3PO to obietnica sprzed kilkudziesięciu lat, że pojawią się roboty, które będą nam pomagały w codziennym życiu. Kacper rozwiał nasze złudzenia: przed twórcami technologii jeszcze długa droga. Na razie roboty do koszenia trawy czy froterowania podłogi, trudno uznać za specjalnie inteligentne. Na rynku robotów przemysłowych jest sporo zaawansowanych urządzeń, które jednak są już wcześniej dokładnie zaprogramowane i nie podejmują żadnych decyzji.

Kto spowoduje, że roboty będą miały mózg? Kilkunastoosobowy zespół Kacpra już nad tym pracuje – w środowisku testowym roboty uczą się podnosić różnego rodzaju przedmioty, a dzięki sieci neuronowej potrafią je coraz lepiej rozróżniać i samodzielnie dobrać odpowiedni chwyt do danego kształtu. Przełomem w tej dziedzinie są właśnie sieci neuronowe, które pozwalają na nowy sposób rozwiązywania problemów – systemy uczą się na przykładach, a nie za pomocą algorytmu.

Na kolejne spotkanie społeczności CIONET Polska – „Kamienie na drodze do cloudu” – zapraszamy 10 maja 2018.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *