„Jei norime, kad DI ne tik kurtų gražius – paveiksliukus, bet ir plautų indus, tai yra – atliktų realius darbus, pirmiausia turime susitvarkyti virtuvę. Virtuvė šiuo atveju – tai tvarkinga organizacijos duomenų infrastruktūra“, – vaizdžiai aiškina N. Kvietkauskaitė.
Ji atkreipia dėmesį, kad dirbtinio intelekto teoretikai, pavyzdžiui, knygos „Superintelektas: keliai, pavojai, strategijos“ autorius Nickas Bostromas prieš dešimt metų žadėjo rojų – darbo vietų pokyčius, procesų revoliuciją, didelio masto sprendimus visose pramonės šakose.
„Bet šiandien turime paklausti: kur tas žadėtas rojus? Žvelgiant į tai, kas realiai egzistuoja, turime pripažinti, kad, neskaitant kalbos modelių, didelio masto DI sprendimų pramonėje vis dar yra mažai“, – konstatuoja N. Kvietkauskaitė.
Tačiau ji pažymi, kad tai ne pesimizmas, o blaivus situacijos vertinimas, nulemtas ilgametės asmeninės patirties, bandant įvairiausius DI sprendimus pritaikyti „Iki“ prekybos tinklo veikloje.
Prekybos sektoriui lemta lyderiauti
N. Kvietkauskaitė šypteli, kad gali atrodyti keista, jog apie dirbtinio intelekto sprendimus kalba „bananų, bulvių ir mėsos pardavėjai“. Tačiau „IKI Lietuva“ vadovė neabejoja – būtent mažmeninės prekybos sektorius ilgainiui taps lyderiu pagal įvairių DI sprendimų naudojimą. To priežastis paprasta – tūkstančiai pasikartojančių procesų, sukuriančių idealias sąlygas veiklos robotizavimo ir automatizavimo galimybėms.
„Ir šiandien mes naudojame ir testuojame daug dirbtinio intelekto sprendimų prekių kategorijų valdyme, savitarnos kasose, net darbuotojų darbo laiko grafikų planavime. Ir mes žinome apie ką kalbame, nes dar daugiau sprendimų esame išbandę – nuo autonominių parduotuvių ir prekes pristatančių automobilių iki sukčiavimo atpažinimo sistemos parduotuvių savitarnos kasose“, – pasakoja N. Kvietkauskaitė.
Pasak jos, „Iki“ patirties su dirbtiniu intelektu rezultatai įspūdingi, tačiau jo panaudojimo mastas toks vis dar nėra: „Už autonominės parduotuvės sienų vis tiek dirbo daug žmonių. Tad šiandien dirbtinis intelektas yra puikus fizinės prekybos priedas, bet dar ne galutinis sprendimas.“
Tačiau, pavyzdžiui, rinkodaros srityje DI jau šiandien naudojamas išties plačiai ir įvairiose situacijose. Kaip pavyzdį N. Kvietkauskaitė pateikia „Iki“ reklamą su voveriuku, kuri visa buvo sukurta naudojant tik dirbtinio intelekto įrankius.
„Tiesa, strateginis sprendimas – ar voveriukas reklamoje dėvės kelnes – liko žmonių rankose“, – šypsosi „IKI Lietuva“ vadovė.
Be tikslių duomenų – nė iš vietos
N. Kvietkauskaitė pasakoja, kad pagrindinė pamoka, kurią ji išmoko iš „Iki“ patirties su dirbtiniu intelektu yra ne apie technologijas, o apie duomenis ir organizacijos brandą. Pasak jos, praktika rodo, kad būtent tai yra svarbiausia, kai įmonės imasi investuoti į DI sprendimus, kitaip rizikuojama padaryti klaidų, dėl kurių bus kaltas ne sprendimo teikėjas, o tik pati organizacija.
Prieš kurį laiką „Iki“ prekybos tinklas ėmė diegti dirbtinio intelekto įrankį, skirtą akcijų planavimui. Akcijiniai pardavimai Lietuvoje sudaro didelę dalį mažmeninės prekybos apyvartos, todėl sprendimai, kokios akcijos vykdomos, kokios nuolaidos suteikiamos, kaip prekės paskirstomos po parduotuves, tiesiogiai ir labai pastebimai veikia verslo rezultatus.
„Tai sudėtingas, kelių dalių procesas. Produktų kategorijų vadovai analizuoja tendencijas ir konkurenciją, tiekimo grandinės specialistai koordinuoja užsakymus iš tiekėjų, logistika viską paskirsto po parduotuves. Tūkstančiai produktų, šimtai parduotuvių, dešimtys skirtingų akcijų formatų ir t. t. Tad išsikėlėme ambicingą tikslą visoms šioms funkcijoms atlikti skiriamą laiką sumažinti iki 70 procentų“, – prisimena N. Kvietkauskaitė.
Pirmoji užduotis buvo pateikti duomenis apie visas vykdomas akcijas, kad dirbtinis intelektas galėtų juos išanalizuoti ir pasiūlyti efektyviausius sprendimus. Tačiau nutiko tai, ko niekas nesitikėjo: DI akcijų prognozės šimtus kartų viršijo realiuosius prekybos tinklo poreikius. Tik pasikapsčius giliau paaiškėjo, kad DI paprasčiausiai pasiklydo tarp įvairių akcijų ir išpardavimų formatų, visus juos traktuodamas vienodai.
„Duomenų valymas užtruko pusę metų, tiek laiko teko nukelti projekto pradžią. Iki pirmųjų rezultatų užtrukome aštuonis mėnesius, ir nors šį įrankį tik pradedame naudoti, jau galime matyti pirmuosius rezultatus, kurie išties yra daug žadantys. Mūsų diegiamas modelis taip pat tapo vienu iš „Rewe“ grupės bandomųjų projektų ir sėkmės atveju jis galėtų būti pritaikytas ir kitose grupės šalyse. Jau tapo įprasta, kad „Rewe“ grupė įvairias inovacijas išbando būtent Lietuvoje, o pasiteisinę sprendimai vėliau pritaikomi kitose Europos valstybėse“, – pažymi N. Kvietkauskaitė.
Pasak jos, ši istorija aiškiai parodo, kad jokie DI sprendimai neveiks, jei organizacija nebus jiems tinkamai pasiruošusi, o imantis plataus masto pokyčių duomenų kokybė yra lemiamas veiksnys – nepakanka, kad lentelės užpildytos, kur kas svarbiau, kas tiksliai jose įrašyta ir ar tai padaryta teisingai bei nuosekliai. Be to, reikia suprasti, kad DI žino tik tai, ką jam pasakote, todėl negalima palikti jo vieno, reikia prižiūrinčio žmogaus, kadangi informacija nuolat kinta, ypač tokiame dinamiškame sektoriuje kaip mažmeninė prekyba.
„Duomenys turi būti tvarkingi, procesai – aiškiai aprašyti, o į visus galinčius kilti klausimus – iš anksto atsakyta. Naivu tikėtis, kad be viso to, DI duos tokių rezultatų, kokių tikitės. Tai sunkus ir nuolatinis darbas, tačiau jį daryti tikrai verta“, – įsitikinusi N. Kvietkauskaitė.
