Podoba Ci się ten artykuł?
Oceń:
Jakie były początkowe motywacje do zastosowania AI w Sotrenderze?
Od samego początku byliśmy głęboko przekonani, że sztuczna inteligencja jest przełomem technologicznym, który może przynieść bardzo wiele korzyści. Gdy kilka lat temu zaczęliśmy wchodzić w temat, wierzyliśmy, że stworzymy nowe świetne produkty, zautomatyzujemy różne czynności i obniżymy sobie koszty, a jednocześnie udostępnimy naszym klientom rozwiązania z efektem wow. Mieliśmy też przekonanie, że choć jest to dopiero raczkujący trend, warto się z nim zmierzyć i warto go poznawać, bo bardzo wiele rzeczy może z niego wyniknąć. O części z nich nawet nie byliśmy w stanie śnić. To się akurat potwierdziło i to nawet szybciej niż myśleliśmy. Cała historia, która się dzieje od półtora roku, związana z rozwojem LLM-ów, dobitnie o tym świadczy.
Jakie cele postawiliście przed sobą, zanim zdecydowaliście się na wdrożenie AI w Sotrenderze?
W naszym obszarze sztuczna inteligencja stwarza możliwość kreacji dodatkowej wartości – nawet jeśli mamy do dyspozycji te same dane, możemy nie tylko wyciągnąć z nich więcej insightów, ale także w pełni zautomatyzować proces ich analizy i interpretacji.
Ile czasu zajęło Wam wdrożenie AI w Sotrenderze i z jakimi wyzwaniami się spotkaliście?
Wdrażaliśmy i wdrażamy AI w Sotrenderze na kilku płaszczyznach.
Z jednej strony budowaliśmy od zera własne modele, testowaliśmy je, poprawialiśmy, potem wbudowaliśmy w produkt – to zajęło łącznie na wszystkich etapach około 3 lata. Natomiast znacznie szybciej i sprawniej, tak naprawdę w ciągu ostatnich 2 lat, wdrożyliśmy w różnych obszarach naszej działalności rozwiązania tworzone przez innych, przede wszystkim LLM-y.
Jeśli chodzi o wyzwania i tworzenie własnych modeli to oczywiście jest to skomplikowana, złożona technologia. Większość firm ma wciąż stosunkowo niewiele doświadczeń z nią związanych (było tak zwłaszcza 3 lata temu, gdy zaczęliśmy się tym zajmować). Dodatkowo development takich rozwiązań wygląda inaczej niż standardowy development oprogramowania. Z tym przede wszystkim były związane nasze wyzwania.
Bardzo często problemem związanym ze sztuczną inteligencją jest też dostęp do danych, ale z tym akurat nie mieliśmy większych problemów, bo jako firma specjalizująca się w analizie, zbieraniu i przetwarzaniu danych mieliśmy ten obszar pod kontrolą.
Jeśli chodzi o wyzwania związane ze stosowaniem rozwiązań i produktów innych firm w różnych obszarach naszego działania były to przede wszystkim bariery psychologiczne – jak znaleźć wartość, jak przełamać początkowe opory, jak sprawić, żeby ludzie spróbowali i później zaczęli regularnie korzystać.
Jakie konkretne korzyści biznesowe przyniosła Wam sztuczna inteligencja w kontekście rozwoju, w szczególności w obszarze automatyzacji pracy, generowania raportów lub dostarczania gotowych rozwiązań dla klientów?
Przede wszystkim stworzyliśmy nowy, unikalny moduł do naszego głównego produktu – Sotrendera – umożliwiający optymalizację reklam w ekosystemie Meta, który już teraz widać, że jest wyróżnikiem na rynku, przewagą konkurencyjną, która z czasem będzie nam pomagać zwiększać przychody.
Ponadto, w bardzo dużym stopniu wykorzystujemy sztuczną inteligencję w różnych usługach dodatkowych skierowanych do naszych klientów, takich jak raporty, analizy, porównania – tutaj korzystamy głównie z produktów innych firm, ale trochę też z naszych własnych modeli stworzonych i zaadaptowanych wewnętrznie.
No i wreszcie, po trzecie, podobnie jak bardzo wiele innych firm, stosujemy sztuczną inteligencję we wspomaganiu własnych procesów i działań operacyjnych, w zasadzie we wszystkich obszarach firmy – od procesowania umów, przez tworzenie oprogramowania, analizy sprzedażowe, wstępne tworzenie treści marketingowych. W zasadzie każdy zespół w jakimś stopniu wykorzystuje AI w swojej pracy, choć głównie są to LLM-y.
Przeczytaj także: Wywiad: Jak warsztaty AI i Automatyzacji usprawniają procesy biznesowe?
Czy zauważyliście jakieś potencjalne ryzyka związane z wprowadzeniem AI do Sotrendera?
Zawsze bardzo dbamy o poufność i bezpieczeństwo danych, więc tam, gdzie korzystamy z rozwiązań stworzonych przez inne podmioty decydujemy się na ich wersje płatne, które ograniczają wykorzystanie danych przez nas wysyłanych i zapytań przez nas tworzonych.
Inne potencjalne ryzyka, bardzo istotne z perspektywy firmy, która stara się dostarczać sprawdzone rekomendacje, pewne wnioski i trafne raporty to są ryzyka związane z halucynacjami modeli. W pewnych sytuacjach nie można być pewnym odpowiedzi, których udzielają modele robione przez innych. W związku z tym, po pierwsze staramy się w odpowiedni sposób promptować, czyli tak pisać zapytania, tak przesyłać dane, żeby zwiększać szanse na uzyskanie prawdziwej odpowiedzi, no i po drugie sprawdzamy wyniki, które otrzymujemy.
Jakie dane są przetwarzane przez AI w Sotrenderze?
Bardzo różne – przede wszystkim numeryczne i tekstowe w różnych językach, ale mamy też trochę doświadczeń z przetwarzaniem obrazu.
W module Optymalizacja reklam wykorzystujemy przede wszystkim dane związane z ustawieniami kampanii reklamowych, czyli z ustawieniami targetowania – komu reklama ma się wyświetlać, w jaki sposób, kim ci odbiorcy mają być. Tych kryteriów jest bardzo dużo, blisko sto tysięcy, i rzeczywiście różne ich kombinacje wpływają na koniec na to, jaki będzie koszt i zasięg danej kampanii reklamowej. Człowiekowi trudno jest to tak dobrze zrozumieć i przetworzyć jak rozwiązaniom sztucznej inteligencji, które jeszcze dodatkowo uczą się wraz z rozwojem produktu.
Poza tym analizujemy bardzo dużo danych związanych z komunikacją, nie tylko firm, ale także instytucji publicznych i szerzej komunikacją internetową.
Jakie działania podejmujecie, aby zwiększyć wykorzystanie AI w Sotrenderze, skąd czerpiecie wiedzę?
Po pierwsze mamy w zespole kilka osób, które są żywo zainteresowane, a wręcz zafascynowane, tematem, które z różnych źródeł, głównie internetowych (choć tych źródeł jest bardzo dużo) dowiadują się o tym, co się w świecie AI dzieje.
Mamy również różne inicjatywy wewnętrzne. Na przykład, w tym kwartale na naszych cotygodniowych spotkaniach ogólnofirmowych staramy się pokazywać przykłady wykorzystania AI w różnych obszarach firmy, po to, by inspirować innych. Różne osoby przygotowują krótkie prezentacje o tym, jak wykorzystują AI w swojej codziennej pracy i w pracy swojego zespołu. Również w ramach niedawnego spotkania integracyjnego jednym z punktów programu była krótka prezentacja z różnymi praktycznymi przykładami na temat możliwości wykorzystania Chata GPT w codziennej pracy.
Większość osób, gdy już przełamie tę wstępną barierę, zacznie korzystać ze sztucznej inteligencji, znajdzie obszar, w którym rzeczywiście zwiększy się ich produktywność i urosną im skrzydła, same będą chętnie wykorzystywać tę technologię dalej – trzeba im tylko nie przeszkadzać i zapewniać odpowiednie narzędzia.
Jakie są Wasze plany dotyczące dalszego rozwoju AI w Sotrenderze?
Bardzo ambitne! Zdecydowanie chcemy kontynuować wykorzystanie w różnych naszych działaniach wewnątrzfirmowych i w różnych zespołach narzędzi AI, które na pewno będą się dalej rozwijać i będzie ich coraz więcej. Po drugie, w usługach i dodatkowych analizach przygotowywanych dla klientów, testujemy różne sposoby wykorzystania AI, z których potem część, którą będzie sens skalować, będziemy wdrażać w produkcie. Jest to najbardziej pracochłonne i czasochłonne – zwykle dość długo trwa osadzenie własnego modelu w konkrentym produkcie software’owym, ale myślę, że z czasem coraz większa liczba funkcji w naszej głównej aplikacji będzie miała komponenty AI-owe.
Wymień 3 najważniejsze korzyści oraz 3 ograniczenia, które zauważasz z wykorzystania AI w codziennej pracy?
Największą korzyścią jest to, że narzędzia AI-owe dodają dobrym ludziom skrzydeł – dzięki nim mogą oni szybować naprawdę wysoko. Osoby mające już pewne kompetencje w danym obszarze i smykałkę do wykorzystania takich rozwiązań potrafią bardzo zwiększyć efektywność swojej pracy, „pozbyć się” tych najbardziej żmudnych zadań i zarazem wygospodarować więcej czasu i energii na to, co jest crème de la crème, na to, czego jeszcze sztuczna inteligencja za nich nie zrobi.
Po drugie, może się bardzo przydawać w procesach, w których jest bardzo wiele zmiennych i w których nie powinno się popełniać błędów. Różnego rodzaju badania pokazują, że często korzystanie z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji znacznie zmniejsza prawdopodobieństwo popełnienia tzw. głupich błędów.
Sztuczna inteligencja to wciąż zarazem nowa, fascynująca i rozwijająca się technologia, więc dla wielu osób eksperymentowanie z nią będzie przyjemnością, czymś ciekawym i ekscytującym, bo modele co chwilę są zmieniane i udoskonalane.
Z kolei ograniczeniem jest po pierwsze to, że jako że jest coś nowego, nie zawsze będzie dobrze i w sensowny sposób działać.
W przypadku kogoś, kto potrzebuje formułować wnioski w oparciu o sprawdzone i rzetelne dane pewnym ograniczeniem będą też wspomniane już halucynacje – trudno czasem powiedzieć, skąd się dane wnioski biorą i czy na pewno można im w pełni zaufać.
Po trzecie, trochę takim paradoksalnym ograniczeniem jest także to, że takie najbardziej oczywiste korzyści z zastosowania LLM-ów, póki co dotyczą tych obszarów, które niekoniecznie chcielibyśmy zautomatyzować. Jak mówi jeden żart, zawsze marzyłem o tym, że sztuczna inteligencja będzie za mnie prać, sprzątać i zmywać po to, żebym miał więcej czasu na pisanie i rysowanie. A jest dokładnie odwrotnie. 😉 Sztuczna inteligencja rzeczywiście może nam pomóc w pisaniu i rysowaniu, ale na razie niekoniecznie w tych najprostszych, żmudnych, codziennych czynnościach, których w większości przypadków najchętniej byśmy się pozbyli. Wbrew zresztą prognozom sprzed mniej więcej stu lat, według których wkrótce miały powstać roboty, które w gospodarstwie domowym będą za nas zmywały, sprzątały, froterowały, przygotowywały posiłki itd.
Czy Sotrender posiada rozwiązania dedykowane i wspierające e-commerce?
Firmy działające w e-commerce lub też obsługujące ich agencje to zdecydowana większość naszych klientów. Nie mamy dla nich specjalnej oferty, natomiast wiemy, że w bardzo dużym stopniu Sotrender jest przez nich wykorzystywany – zarówno po to, żeby sprawdzać skuteczność własnych działań w mediach społecznościowych, jak i po to, żeby porównywać się z konkurentami.
Jan Zając — CEO w Sotrender. Przedsiębiorca i badacz, założyciel i prezes Sotrendera — aplikacji, która pomaga markom z całego świata w prowadzeniu mediów społecznościowych. Wykładowca i szkoleniowiec, prelegent na konferencjach w kraju i za granicą. Posiada doktorat z psychologii społecznej na UW i magisterium z ekonomii na SGH. Zna 6 języków, odwiedził 46 krajów, w tym połowę z nich na rowerze.
