Před mikrofonem: Jak vymyslet, vytvořit a nasadit AI a nadchnout zaměstnance
- Datum: 11.10.2024
- Autor: František Nonnemann
Jan Kulíšek, AI evangelista, průkopník nasazování AI ve firmách, lektor, školitel a popularizátor umělé inteligence.
Honzo, jak jsi se k umělé inteligenci (AI) dostal? Ne pouze jako ke koníčku, ale jako k předmětu svojí práce?
Jan Kulíšek (AI v podnikání): K tomu mě napadají dvě poprvé. Poprvé jsem se o AI a strojovém učení dozvěděl v roce 2016 (machine learning, deep learning) v STRV (česká IT firma, která se proslavila prací pro USA klienty, cca 200 zaměstnanců) a brzy nato jsem na AI projektech pracoval v roli návrhu řešení ve firmě Flexiana. Už v té době jsme vytvářeli machine learning modely pro klienty z různých oborů (sport, finance atd.).
Poprvé jsem se o si o AI četl v létě 2022 v souvislosti s modelem GPT 3 (předchůdce ChatGPT) a bylo pro mě náročné si představit možné dopady Gen AI. Často říkám, že nevidíme za roh. Tím myslím, že se těžko odhaduje, jaký dopad budou mít některé inovace.
Používáš AI i ve svém osobním životě?
Jan Kulíšek (AI v podnikání): Ano, používám, například pro rychlejší vyhledávání informací. Například nástroj Perplexity čerpá až z pěti online zdrojů tak poskytuje dost přesné informace. Umí také výborně srovnat dvě a více služeb/aplikací.
Nedávno jsem používal AI pro projekci investice s měsíčním odkládáním, výpočet ROI a jak se na návratnosti podepíše, jestli jde o měsíční nebo roční reinvestici výnosů. Kupodivu ten rozdíl není zas tak velký.
Mám rád i 4V (vision) od GPT. Nahraju obrázek, kde je 30 inzerátů LEGO, a ptám se, který nejlépe sedí na moje požadavky. Takto jsme nedávno nechal GPT přechroustat 60+ inzerátů na Facebook Marketplace, abych zjistil, kde mohu koupit Lego Duplo pro syna za nejlepší cenu.
Se svými kolegy ze společnosti AI v podnikání se zabýváte zaváděním AI do firemních procesů. Po zmapování aktuálního stavu a kapacitní náročnosti zavedených činností navrhnete, které z nich by bylo vhodné zčásti nebo zcela automatizovat a kdy by se tato investice mohla vrátit. Je možné říci, které procesy jsou obecně k využití AI vhodnější a s podnětem na jejich automatizaci v praxi uspějete nejčastěji?
Jan Kulíšek (AI v podnikání): Vhodné jsou primárně procesy, kdy uživatel analyzuje velké množství dat. Například PDF dokument s 50 stránkami. Práce s interní znalostní bází (wikipedií) je také výborný proces. Ve firmě máme 200 článků, ve kterých potřebuje tým zákaznické podpory vyhledávat informace. Proč to dělat pokaždé manuálně, což zabírá hodně času, když se lze zeptat na míru postaveného AI nástroje?
Celkově se dobře optimalizují velké týmy. Pokud si mohu vybrat mezi týmem 4 marketérů, kde každý dělá něco jiného, a týmem 20 pracovníků, kteří dělají stejnou věc, tak v drtivé většině vyhrává tým 20 lidí. Nejde však pouze o čísla, například u výrobních nebo logistických firem má většina pracovníků málo času na práci na počítači nebo chytrém telefonu.
Před začátkem AI projektů se vždy ptáme:
Kolik má tým členů? Můžeme potenciálně analyzovat i jiný, větší tým?
Jak různorodá (variabilní) je práce? Dělá stejnou aktivitu několik (desítek) pracovníků?
Jak velké procento práce je bílý límeček (v kanceláři, u počítače)?
A je naopak nějaký proces, který se sice vyskytuje ve většině společností, ale buď vás ani nenapadlo, že by v něm bylo možné AI využít, nebo to žádný z vašich klientů ještě nezkusil?
Jan Kulíšek (AI v podnikání): Je řada procesů, které napadly mě nebo kolegy a klienti se do nich nepustili. O tom je naše práce, přinést řadu návrhů a ty zhodnotit i z hlediska, zda je daný proces vůbec technicky možné automatizovat.
Tato specifika například splňuje aktivní hlasový chatbot nebo video pohovory s AI avatarem. Na rozdíl od reaktivního hlasového bota je zde mnohem náročnější vytrénovat AI na určitém scénáři a dalších potenciálních tématech. Podobně jsou pohovory dost pestré a barevné téma, rozhovory jsou mnohem komplikovanější než řešení jednoho z X problémů na zákaznické podpoře.
Například i rychlost odpovědí (ideální je 100-200 milisekund) a kvalita intonace (plechová huba) jsou také faktorem, které brání rozšíření hlasových robotů poháněných AI.
Dále menší firmy často dávají malou prioritu interní znalostní bázi (wikipedii), je pro ně totiž těžké odhadnout, kolik času (a bolehlavu) jim řešení ušetří. Výsledek není tak hmatatelný.
Z jakých sektorů se nejčastěji rekrutují vaši klienti? Který sektor je odvážnější a který naopak opatrnější?
Jan Kulíšek (AI v podnikání): Klienty máme z různých oblastí: TELCO, banky, finance, fotovoltaika, stavebnictví, právo, e-commerce, HR, marketing atd.
Odvážní jsou klienti z oblasti práva a personalistiky, méně odvážné jsou velké společnosti, kde jakákoliv změna naráží na agendu týmů bezpečnosti, compliance.
Jak vůbec při návrhu nasazení AI do konkrétních procesů řešíte bezpečnostní nebo regulatorní dopady? Kybernetická bezpečnost, únik dat, ochrana osobních údajů atd.? Nebo je vaší rolí to pojmout jen byznysově a tyto souvislosti si musí zmapovat, popsat a vyřešit sám klient?
Jan Kulíšek (AI v podnikání): Naší rolí je vymyslet, vytvořit, nasadit řešení a nadchnout pro jeho používání zaměstnance. Přirovnáváme to k Thanosovi a jeho Infinity Gauntlet. Je potřeba mít všechny drahokamy, včetně bezpečnostních a právních požadavků, jinak se AI transformace nepovede.
Čekáš, že se to nějak změní po přijetí AI Actu? Ptají se na něj vaši zákazníci?
Jan Kulíšek (AI v podnikání): Zákazníci se na AI Act zatím neptají, čekají, že je o AI Actu a dalších důležitých novinkách budeme průběžně informovat. Během studií jsem napsal krátkou povídku o světě, kde nejsou peníze a měnou jsou informace. Právě informace, například o novém AI modelu, který je přesnější o několik procent nebo levnější o desítky procent, mají velký dopad na úspěšnost AI projektů. Proto nové modely, teď poslední dobou stojí za zmínku GPT o1 a nedávno GPT 4o, hned testujeme a jakmile můžeme tak zavádíme do firemního prostředí.
Jak vůbec hodnotíš výslednou podobu AI Actu, dotkne se nějak významně vaší práce?
Jan Kulíšek (AI v podnikání): USA umělou inteligenci vyvíjí, Čína kopíruje a EU ji reguluje.
Regulace je potřeba kvůli “deepfakes” (o čemž, jsem informoval formou videa v létě 2023 AI Denně Ella), detekci emocí a AI v roli nejlepšího obchodníka. Zároveň nechceme regulacemi brzdit inovace a startupy. Už v tuto chvíli jsme vůči USA a Asii s AI startupy hodně pozadu. Zde v ČR naštěstí jsou velmi zajímavé AI projekty, ale musíme se snažit.
Pokračování rozhovoru naleznete na GDPR.cz.
