Ako by ste charakterizovali filozofiu a hodnoty firmy Xolution v oblasti umelej inteligencie?
Umelá inteligencia sa v dnešnej dobe podľa môjho názoru preceňuje. V drvivej väčšine ide o šikovné nástroje, pričom o spôsobe ich využitia rozhodujú ľudia. Psychologické dopady sociálnych sietí na mládež, aktivity Cambridge Analytica a zasahovanie do plebiscitov, to všetko sú negatívne dopady IT (a to nie je len AI). My na takýchto projektoch odmietame spolupracovať.
Jednou z našich firemných hodnôt je udržateľnosť, či už ekologická alebo ekonomická, a to je presne cesta, ktorou sme sa vybrali – pomáhať firmám rásť a uspieť v ich konkurenčnom boji s nadnárodnými korporáciami, ktoré vďaka ohromným dátam môžu skôr či neskôr prevziať ekonomickú iniciatívu na trhu, pretože AI postavená čisto na BIG DATA bude limitovať menších, lokálnych hráčov. To môže zmeniť trhové podnikanie, ako si dnes ešte nedokážeme predstaviť.
Ak však hovoríme o AI známej zo SCI-FI filmov, teda všeobecnej AI (tzv. AGI), resp. nejakej forme superinteligencie, ide o niečo, na čom dlhodobo pracujeme vo výskume. Riešime otázky zmyslu života, nadinterpretácie či slobodnej vôle, o ktorých diskutujeme so zaujímavými ľuďmi z filozofických kruhov. Uvedomujeme si potenciál možného nebezpečenstva, a preto sa riadime myšlienkou: „človek zostrojí umelú inteligenciu na svoj obraz“. Ide o presný opak štatistických algoritmov a nevedomých systémov, ktoré sa dnes zavádzajú do praxe. Je vôbec otázkou, či je možné niečo také (AGI) zostrojiť, ale človek by mal túto otázku preskúmať, lebo len ten, kto ide na hranu, zistí, kde sa nachádzajú hranice. Tento bádateľský duch nás poháňa. Ak však nájdeme bloker (ako v prípade klonovania ľudí), sme pripravení projekt ukončiť, ak by to bola jediná rozumná cesta. Toto sme si už interne v tíme zvedomili.
Kedy a ako firma začala svoju cestu v oblasti robotiky a automatizácie firemných procesov?
Sme IT firma s pôvodným biznisom v Anglicku, kde dodnes dodávame systémy pre oblasť energetiky. „Zhruba pred 10 rokmi, sme už vedeli, že svet IT sa začne nenávratne transformovať a chceli sme byť pri tom. V tom čase každý jasal nad chatbotmi, ktorí boli vtedy „v kurze“. Tak sme našli prvých klientov a povedali sme si, prečo nie.
Najskôr sme s tým vôbec neboli stotožnení, vtedy dostupné technológie boli veľmi primitívne a my sme v tom nevideli potenciál. Ale, ako sme začali do firiem prenikať, začali sme vnímať komplexicitu oblasti konverzačnej AI a porozumení jazyka. Veľmi rýchlo sme sa ale zrazili s nevypovedanou otázkou užitočnosti nášho riešenia a technologickými limitmi. Začali sme to postupne riešiť – prijali sme do tímu vedca p. Kostelníka, ktorý porozumeniu jazyka a kybernetike venoval celý svoj profesionálny život, čím sme tieto technologické limity prelomili.
Hľadali sme tiež užitočnosť v našom riešení, čo sa nám nakoniec podarilo. Zistili sme, že samotné chatboty/mailbot/RPA…, dávajú zmysel až s ostatnými technológiami: orchestrátorom procesov v celkovej E2E automatizácii, ktorú doteraz takmer nik nerobí.
Firmy si najprv potrebujú pripraviť infraštruktúru (a aj o tom je orchestrátor). Pokiaľ majú pozliepané procesy, neprepojené IS a dáta rozprsknuté po všetkých kútoch, tak im nepomôže nasadiť chatbota alebo virtuálneho agenta na malý úkon. Aby to malo žiadaný ekonomický efekt, je potrebné učesať procesy, začať ich riadiť, zbierať dáta a takto ošetrené procesy začať automatizovať.
Tu však firmy čelia ďalšej výzve – bežne dostupné IT riešenia nefungujú na neštruktúrované dáta , kedy napr. systém potrebuje porozumieť e-mailu a urobiť ďalšie rozhodnutie, čo s tým. A tak sme orchestrátor procesov prepojili s virtuálnymi agentmi a RPA. Riešili sme výzvy klientov a postupne sme do našej platformy začali pridávať jednotlivé komponenty, dielik po dieliku, až sme si odrazu uvedomili, že sa vlastne venujeme oblasti nazývanej „kognitívna AI“. Ergo, simulujeme prácu človeka a sme pri tom našom: „vytvárame syntetickú inteligenciu, na obraz človeka…“.
Aké sú hlavné oblasti, v ktorých Xolution využíva umelú inteligenciu a robotiku?
Veľa závisí od „technickej maturity“ firmy, ktorej sa venujeme. Množstvo starších firiem sa stretáva s problémom legacy systémov, ktoré si kedysi vytvorili. Firmy v tomto štádiu sa dostanú do bodu, kedy už nevedia rásť, a zároveň sú pod tlakom ako čeliť neustále pribúdajúcej konkurencii v podobe nových pružných firiem (využívajúcich SaaS nástroje). Stoja vtedy pred rozhodnutím, ako ďalej nasmerovať svoje IT tak, aby vo firme pomáhalo a nie ju brzdilo. Častokrát sa rozhodnú nahradiť jeden IS monolit, za iný. Ide o veľmi nepríjemnú situáciu, pretože odrazu je potrebné firmu nárazovo previesť na nové spôsoby riadenia a spustiť „všetko naraz“. Týmto firmám ponúkame alternatívu, začať riadiť procesy zavedením spomínaného orchestrátora. Umožníme firme robiť zmeny postupne, čím sa výrazne znižuje procesno-operatívne, ale aj HR riziko. Firma si tiež dokáže zachovať nezávislosť, keďže má možnosti si vyskladať infraštruktúru z ľubovoľných produktov dostupných na trhu, a vyhne sa tzv. „vendor lock-in“ efektu. V priebehu implementácie orchestrátora postupne prechádzame procesmi a robíme rozhodnutia ohľadom toho, ktoré z nich sa ponechajú v správe pôvodného systému, ako sa to bude robiť po novom, resp. či sa to vôbec bude robiť a či rovno to celé nezautomatizovať.
Orchestrátor teda popisuje proces. Ide o expertný systém, technológiu, ktorá riadi napríklad autonómne vesmírne sondy. Vďaka tomu, že je proces popísaný, je možné nahrádzať jeho jednotlivé úlohy (otvor email, vytvor tiket, vykonaj akciu, …), a to klasickou automatizáciou či RPA, ale nevyhnutným dielikom tejto skladačky je konverzačná AI, vďaka ktorej sa spracúvajú aj neštruktúrované texty, v dôsledku čoho sa dosahuje automatizácia E2E – a to je ten žiadaný stav. Ak sa automatizujú iba dielčie úlohy, aký má význam, že ušetríme človeku X hodín práce, ak ho nevieme nahradiť, a navyše k jeho mzde prirátame aj výdavky na licencie na dodatočný SW…
V neskoršej fáze prichádza niečo, čo nazývame „centrálny mozog firmy“. Je to systém, ktorý rozumie procesom (koná), rozumie textom (komunikuje), čím sa dostávame k tomu, aby takýto systém postupne vedel odpovedať na ľubovoľné otázky týkajúce sa činnosti danej firmy. Vďaka predchádzajúcim krokom sa nazbieral dostatok dostupných dát, takže teraz je už možné zaviesť Business Inteligent reporting, príp. neurónové siete pre odporúčania či predikcie. Veľa firiem sa mylne domnieva, že skočia rovno do AI, ale takúto pripravenosť, resp. „maturitu firiem“ som doteraz našiel len v 2% z nich (kde som v ČR/SR bol).
Môžete nám poskytnúť príklad úspešnej implementácie vášho riešenia v konkrétnom podniku?
Ako príklad si môžeme zobrať právnickú agentúru, ktorá poskytuje klientom službu opakovaného zápisu ochrannej známky do registra. Robot stráži termín skončenia platnosti povolenia v CRM a v dostatočnom predstihu sám osloví klientov s ponukou obnovenia záznamu. Automaticky vygeneruje a predvyplní k tomu potrebnú žiadosť a odošle ju klientom aj s ďalšími informáciami emailom. A tu sa dostávame k spomínanej E2E automatizácii, pretože každá automatizácia workflow väčšinou skončí na tomto mieste.
Klient ale môže na e-mail odpovedať, potvrdiť ho, či doplní informácie a proces pokračuje. Pri E2E automatizácii sa do procesu zapojí konverzačná AI napr. mailbot, ktorý email prečíta a v prípade potreby si vyžiada odpoveď od človeka a dotaz vybaví. Orchestrátor umožňuje tieto procesy spracovávať asynchrónne, tj. rôzne žiadosti môžu byť v rôznych fázach riešenia a robot vždy vstúpi do riešenia individuálne a zasiahne vždy podľa potreby a rozpracovanosti konkrétneho prípadu.
Ktoré konkrétne výzvy ste museli prekonať pri vývoji a implementácii vašich technologických riešení?
V konverzačnej AI je štandardom tzv. intencia. V jednoduchosti to znamená, že sa jednou vetou pýtam na konkrétnu vec. Takým spôsobom ale ľudia v praxi bežne nekomunikujú, a to je zreteľné napríklad pri hlasových asistentoch, keď ľudia „vyklopia“ z prvého nástrelu množstvo faktov „na jeden dych“. Pred rokmi sme v rámci tejto problematiky vytvorili niečo, čo nazývame „intuitívna extrakcia“, kde nepracujeme len s jediným intentom. Šlo o riešenie pre jedného českého telekomunikačného operátora.
Veľkou výzvou sa pre nás stala aj tzv. pragmatika. Tu sa napríklad ukazuje rozdiel v porovnaní s ChatGPT ktorý mieša slová, fakty a znalosti dohromady. Ak však disponujeme znalosťami (web, manuály, FAQ, videá, informácie z externého systému apod.), potom ktorý z týchto materiálov bude ten najvhodnejší? V tomto bode už nestačí porozumieť len tomu, čo sa človek pýta alebo čo hľadá (v prípade sémantického vyhľadávania), robot totiž potrebuje „svojim“ informáciám rozumieť sám. Obrovský pokrok v tejto oblasti sa nám podarilo urobiť vo vyhľadávaní pre firmu ComAp alebo v chatbotoch pre firmy Viessmann, Xella či BBSK. Na tento účel používame rôzne taxonomické modely, cez ktoré robotovi vysvetľujeme, ako má rozumieť tomu, čo sa ho pýtame, ale aj tomu, „čo vie“.
Vo výskume sa aktuálne zaoberáme tým, ako by si robot dokázal odvodzovať fakty sám (bez učenia sa témy). Napr. „mu dáme prečítať“ manuál a robot by mal podľa neho vedieť odpovedať na otázky. Už ho neučíme otázky, už ho neučíme vlastne nič. Všetko, čo potrebujeme, je vysvetliť mu svet, ktorý daný manuál popisuje (ako napríklad súvisí strecha s konštrukciou domu, ale aj s autom kde ide o vlastne o inú strechu apod.). Tento projekt zaujal aj Jazykovedný ústav Ľ. Štúra SAV, čo otvára dvere spoločnému projektu pre skúmanie tzv. sémantiky na Slovensku.
V akých odvetviach a sektoroch vidíte najväčší potenciál pre vaše technologické inovácie?
Orchestrátor a následná E2E automatizácia sa využije práve tam, kde je potrebné nahradiť starý legacy systém. Nezáleží na tom, či ide o výrobnú firmu, telco operátora alebo účtovnú, či právnickú agentúru. Častokrát majú tieto firmy jedinú možnosť – buď niečo zmenia, alebo zaniknú. No tí agilnejší spomedzi nich rýchlo pochopia, že tento proces sa dá aj monetizovať a okrem potrebných inovácií (čo sa obecne vníma ako náklad), môžu rovno zvažovať vstup do modrých oceánoch úpravou celého svojou biznis modelu (teda zmeniť to na generovanie príjmov). A povedzme si na rovinu, kvôli klientskej základni majú lepšiu pozíciu ako startupy. Ale žiada si to uvažovať o procesoch inovatívne a začať firmu digitálne transformovať, a nielen digitalizovať. Tieto pojmy sa na konferenciách často pletú.
Ostatné naše „edge“ technológie, nájdu uplatnenie vo firmách s vyššou technologickou maturitou. Ide o firmy s inováciami zakorenenými priamo v stratégii, niektoré navyše s ambíciou stať sa plne-autonómnymi. Takých firiem je však u nás len zopár na trhu, o ktorých viem.
No a v neposlednom rade sú to startupy, ktoré vstupujú do existujúceho biznisu, ale potrebujú nájsť iný biznis model, ak chcú prežiť medzi etablovanými firmami. Tlak na odlíšenie vytvára potrebu EDGE technológií. Takže nás oslovujú s tým, aby sme im pomohli realizovať ich „šialené“ nápady.
Ako sa Xolution pozerá na otázku etiky a bezpečnosti pri implementácii umelej inteligencie vo firemných prostrediach?
Najväčším problémom, ktorý môže vznikať, sú modely trénované na skreslených dátach, ktoré môžu znevýhodňovať rôzne skupiny ľudí, pričom to systém nevie „vysvetliť“ (to je ten problém „nevedomých systémov“). O týchto problémoch by mali byť zákazníci informovaní. Je možné tomu predísť testovaním či úpravou datasetov. Inými slovami, je nutné o týchto veciach rozmýšľať. Ale zo skúsenosti viem, že firmy k tejto problematike pristupujú zodpovedne.
S akými výzvami sa stretávate pri informovaní verejnosti o prínosoch umelej inteligencie a robotiky?
Záleží na tom, o akej umelej inteligencii sa rozprávame. Ja osobne považujem AI za súbor kognitívnych schopností, takže či rozprávam o expertnom systéme alebo machine learningu, je pre mňa v zásade jedno. Ľudia si ale často zamieňajú neurónové siete s AI, a to je dosť zúžený pohľad. A máme aj takú skupinu ľudí, ktorá si pod pojmom AI predstavuje rovno AGI (tú z filmov). V dôsledku toho potom vzniká celkom zaujímavý názorový mišmaš, ktorému nenapomáha ani subjektívna interpretácia názorov vedcov (ktorí hovoria o jednej AI) a médiami či laickou verejnosťou, ktorí pracujú s iným pojmom AI.
Tak vznikajú rôzne strachy na miestach, kde sa niet čoho báť, ale na druhej strane médiami nie sú pokryté reálne nebezpečenstvá, napr. v generatívnej AI, lebo jej zneužitie (nehovorím teraz o deep fakes), môže byť tak náročné na porozumenie, že sa tomu každý vyhne. Dopady niektorých produktov, ktoré môžu vzniknúť nad generatívnou AI, môžu byť pritom vcelku desivé.
Ako vnímate súčasný stav prijatia umelej inteligencie medzi podnikmi a spoločnosťami?
Pre podniky ide o veľmi lákavú tému, ale väčšina z nich AI nepotrebuje a ani ju nie je schopná zaviesť. Snáď len jej fragmenty.
Je dôležité, aby firma svoje aktuálne potreby riešila s dôrazom na budúcu integráciu AI. Častokrát sme pri procesoch a automatizácii potrební ako soľ, ale buď firmy nevedia ako na to, alebo pre nich „business first“ znamená neinvestovať do IT. Neskôr príde z vedenia požiadavka na implementáciu AI, ale ako som spomínal, technickú maturitu sa nedá preskočiť.
Môžete nám priblížiť proces vývoja nových technologických riešení vo vašej spoločnosti?
Na firmu nazerám cez tri streamy. Prvým je to, čo zákazníci potrebujú. Rozprávame s nimi, analyzujeme. Snažíme sa im pomôcť (misia).
Potom tu máme aplikovaný výskum. Vytvoríme nejakú technológiu a zisťujeme, ako by aktuálnym zákazníkom dokázala pomôcť. Zahŕňa to množstvo diskusií a práce, lebo prezentovať technológiu (nie potrebu firmy) už nie je o predaji. Takže máme pár „early adopter“ klientov, ktorí okamžite vedia identifikovať, kde im technológia môže pomôcť. Keď pomáhame firmám s E2E automatizáciou, stáva sa, že sa stretneme s naoko neriešiteľným problémom, a potom nám doklapne, ako danú technológiu upraviť a používať úplne ináč. Nasadzujeme ju ako pilotnú verziu. Väčšinou sa to nenaceňuje celé, aby sme neodradili zákazníkov, čím sme v týchto projektoch stratoví. Ale cieľom je odpilotovať to, získať use-case, zahrnúť nový dielik do produktu a opäť ho predávať.
Niektoré časti si pilotujeme s vedomím, že tam nie je potenciál na ďalší zárobok. Získame však vzácnu prerekvizitu pre našu víziu a potrebné odladenie v reálnej prevádzke.
No a potom máme základný výskum. Ten nie je o inováciách, ale o vynálezoch, avšak bez záruky alebo nejakých istôt. Máme tú česť spolupracovať so SAV či univerzitami. Ide o technológie, ktoré sa neskôr monetizujú v aplikovanom výskume. Primárnym cieľom základného výskumu nie je zarábať, je napojený na víziu – tou sú autonómne roboty. Parciálne časti základného výskumu ale častokrát monetizovať vieme. Obvykle nemusíme čakať na celý vynález, už samotná cesta a to ako prekonávame prekážky na nej, sa dajú aplikovať u zákazníkov.
Ako si predstavujete budúcnosť umelej inteligencie a automatizácie vo firemnom prostredí?
Netajíme sa názorom, že AI vidíme na vrchole pyramídy vo firmách. Ale podobne, ako by si ten najlepší šéf mal prejsť cestu „zospodu až nahor“, takto ideme za svojím cieľom s AI aj my. Najprv pomáha na jednotlivých oddeleniach a konečnou stanicou budú plne-autonómne firmy. Sledujúc digitalizáciu ekonomiky prestáva byť tento cieľ nereálny a dokonca už v tejto chvíli máme pár klientov, ktorí by si to radi vyskúšali.
Samozrejme, že nebudú existovať iba autonómne firmy, ale aj oblasti, kde bude potrebný človek alebo hybridné modely.
Autonómne firmy by však mali byť tým, čo v budúcnosti dokáže exponenciálne navýšiť HDP sveta a riešiť problém s nedostatkom pracovných síl. A pri tom chceme určite byť.
Aké sú vaše plány v oblasti výskumu a vývoja nových technologických trendov?
AI vnímame cez: konaj, rozhoduj a komunikuj. V každej z týchto oblasti potrebujeme urobiť nejaký technologický prielom.
Napríklad: Architektúra orchestrátora umožní zjednodušiť prácu IT, ideálne zredukovať ju na pár ľudí vo firme (to je to konaj). Umožňuje to rozloženie monolitu IS, na malé nezávislé moduly. V ďalšom kroku tak máme možnosť cez generatívnu AI tieto malé dieliky si nechať „programovať“ samotnou AI. Každým krokom tak znižujem potrebu na IT.
Po napojení rôznych odporúčaní a predikčných modelov sa dostane na rad vytvorenie systému, ktorý sa dokáže sám meniť (časť rozhoduj). Každú hodinu, kedy bude orchestrátor spracovávať procesy zamestnancov alebo komunikovať s klientom, sa bude nepretržite zdokonaľovať. Čím by mala vzniknúť firemná „singularita“.
Ako by ste opisovali spoluprácu s partnermi a zákazníkmi pri implementácii vášho riešenia?
Zákazníkom sa snažíme dodávať viac, ako je sľúbené. Tento prístup v súčinnosti s atraktivitou toho, čo robíme, zasa umožňuje ich väčšiu zhovievavosť. K niektorým veciam pristupujeme experimentálne, čomu zákazník rozumie. A to je zrejme možné len vďaka našim vzájomným vzťahom a možno aj typom zákazníkov, ktorí sa na nás obracajú.
V oblasti orchestrácie nie je potrebný žiaden výskum, ale používajú sa technológie, ktoré nie sú štandardné. Len treba vedieť čo spojiť s čím a ako, aby firma nestratila svojho ducha. Ak by všetky firmy implementovali best-praktice systémy, boli by rovnaké. Zachovať ducha firmy je preto nesmierne dôležité aj kvôli zachovaniu diverzity na trhu. Toto dávame na oplátku firmám my, lebo rozumiem tejto potrebe.
Ako sa Xolution pozerá na otázku odbornej prípravy pracovníkov na prácu s vašimi technologickými riešeniami?
Nakoľko smerujeme k tomu, aby sa systém vedel upravovať sám (v niektorých oblastiach už podnikáme prvé kroky), tak základnou myšlienkou je, že „naša AI“ musí byť natoľko jednoduchá, aby bola schopná dosiahnuť „samo-úpravy“.
Takže jednoduchosť je naším cieľom a do doby, kým to nerobí sám stroj, je to výhoda pre ľudí, ktorí s našim riešením pracujú. Zatiaľ to znamená, že nie je nevyhnutné, aby človek bol odborník na AI. Postupne budú nároky klesať – ideálne až na „nie IT ľudí“ a potom to predáme do rúk strojom.
Ktoré konkrétne výhody prináša vaša technológia pre podniky a ich konkurencieschopnosť?
Firmy, ktoré sa doteraz vyhýbali transformácii IT, majú možnosť nielen preskočiť mladších konkurentov, ale dokonca sa im naskytá príležitosť uvažovať o svojom biznise v kontexte modrého oceánu. Ale to už je o mind-sete a téma sa bude prekrývať s otázkami okolo agility tímov a riadenia.
Startupom zasa umožňujeme tvorbu systémov novej generácie. Na trhu sa nedá konkurovať „starými cestami“ a častokrát si nové biznis modely vyžadujú prepracovanú technológiu (robiť veci ináč ako konkurenti doteraz).
Aké sú vaše plány na budúcnosť v oblasti umelej inteligencie a automatizácie firemných procesov?
Ja už chcem vidieť jedného z našich zákazníkov, ako autonómnu firmu v realite. A potom ešte jednu, z inej oblasti, aby sme si overili, že koncept je životaschopný. Čo všetko sa na tejto ceste udeje predvídať neviem. Ale tuším, že samotný cieľ, nemusí byť tá najväčšia bomba, čo nás v tejto oblasti čaká. Ale o tom zatiaľ nechcem rozprávať 😊.
Ako by ste zhrnuli význam ceny Inovátor roka pre vašu firmu a celkovú oblasť umelej inteligencie?
Inovátor roka dáva punc a kredibility tomu, čo robíme. Firma získala už niekoľko ocení, napr. 2x Microsoft Awards v kategórií AI apod. Tieto ocenenia nám pomáhajú odlíšiť sa od iných firiem. V oblasti AI je teraz veľa PR a už si to uvedomujú aj klienti. Vedia, že ak to myslia s AI vážne, marketing nestačí. Preto hľadajú skutočného partnera, ktorý im nepredá AI, lebo to má v šuflíku ale pomôže sa zorientovať v tom, čo robiť. A tieto ocenenia a reálne use-casy nám v tom pomáhajú.
Čo bolo pre Xolution rozhodujúcim momentom v získaní ceny Inovátor roka na Inofeste 2023?
Doteraz je to pre nás záhada. Nevieme dokonca ani, kto nás nominoval. Ale chceli by sme sa poďakovať našim zákazníkom a partnerom, ktorým sme rozposlal email, že ak to tak vnímajú, môžu zahlasovať. Nakoľko bolo potrebné uviesť aj dôvod výberu adepta, tak predpokladám, že sa ankety zúčastnili prevažne naši zákazníci a partneri. Všetkým ďakujeme, aj celému nášmu tímu. Sme neskutočne hrdí a takisto šťastní, že v tomto regióne môžeme pracovať na veciach svetového významu a držíme krok s edge technológiami, ktoré ešte len prichádzajú do našich životov. Slovensko a Česko bude medzi prvými, a to aj vďaka našim zákazníkom a ich odvahe, a neraz aj šialeným nápadom, ktorým častokrát nevieme povedať NIE 😊 .
