Každá firma si podľa neho prejde AI transformáciou a potvrdil tézu, že AI nenahrádza ľudí, ale ľudia, ktorí vedia robiť s AI nahrádzajú ľudí bez AI skillov. Agentúra Invelity zo Zvolena si transformáciu vyskúšala najprv na vlastných ľuďoch a až potom ju začala predávať klientom.
Prvé problémy pritom neboli o modeloch ani o promptoch. Boli to zmluvy, prístupové práva a fakt, že rovnaké procesy mali pri každom klientovi popísané trochu inak.
Jakub Gombár hovorí o tom, kde firmy začínajú, prečo vyššia efektivita neznamená menej práce a prečo sa neoplatí staviť všetko na jedného dodávateľa modelov.
[Tento rozhovor bol skrátený a editorsky upravený.]
Reklamné agentúry zvyčajne nepredávajú AI transformáciu firiem. Ako si sa k tomu dostal ty?
Normálne to nie je. Bavím sa aj s inými agentúrami a veľa ich týmto smerom nešlo. U nás to vzniklo prirodzene. Máme silný technologický tím, ktorý stavia weby, takže máme know-how okolo bezpečnostnej infraštruktúry aj práce s dátami. A v marketingu sa dlhodobo špecializujeme práve na dátovú časť, lebo bez kvalitných dát dnes marketing nefunguje. Pri vývoji sme sa navyše vždy dostávali do kontaktu s CRM a so zákazníckou starostlivosťou. Videli sme u klientov veľa vecí, na ktorých vie marketing naraziť.
Kto by mal AI vo firme uchopiť? Nadšenec, alebo niekto z vedenia?
Musí to byť niekto, kto rozumie obidvom vrstvám. Technológii aj tomu, ako firma funguje. Ak tam je len nadšenec do technológie, skončí to tak, že ľudia protestujú, že im to dáva zlé výstupy a nekomunikuje to s ich systémami. A ten človek potrebuje povolenie od vedenia vidieť do všetkého.
Ak mám prerobiť firmu, musím poznať procesy od A po Z a musím vedieť, koho čo páli a koľko času. To nie je o tom, že niekomu zaplatím ChatGPT.
U nás to na začiatku drhlo presne v tomto. Niekto rozumel technológii a bol nadšený, ale nerozumel tomu, čo sa deje v pozadí a ako sa vo firme robia rozhodnutia.
Ty si si vibe coding vyskúšali osobne. Ako to dopadlo?
Vystrelilo ma, keď som zistil, čo zrazu dokážem sám, a že nemusím čakať na programátorov. Lenže tu je Dunning-Krugerov efekt. Človek to objaví a myslí si, čo všetko zvládne. Potrebuje pri sebe niekoho, kto vie, ako to naozaj funguje.
Ak niečo ide na produkciu, je za tým veľa debugovania a musí to prejsť odbornou zložkou. Ako nástroj na overenie konceptu alebo rýchle vyskúšanie myšlienky je to výborné. Namiesto niekoľkostranovej špecifikácie viem ukázať vec, ktorá beží.
Keď ste to začali nasadzovať naprieč firmou, čo bol najväčší problém?
Nie modely a nie prompty. Veľa ľudí si myslí, že celé je to o tom, aký prompt zadám. My sme sa dostali k legal veciam a k dátovej štruktúre a zistili sme, že ku každému klientovi máme rovnakú vec napísanú trochu inak. Procesy máme popísané desiatimi slovami, čo si medzi sebou rozumieme, ale keď to ide do AI, vznikne extrémne veľa roboty s tým, ako to budeme jednotne volať.
Ľahko sa to robí, keď je človek sám. Keď máte 30 ľudí a idete nastaviť fungovanie, vznikne X problémov, ktoré nikto nepredpokladá. Až potom sme sa začali pozerať, kde ľudí páli najviac času, a to boli prvé veci na automatizáciu.
Prečo by mala AI transformáciou prejsť každá firma?
Dnes už nikto nevystavuje faktúry na papieri, o chvíľu ich nebude vystavovať ani digitálne, budú sa tvoriť samy na základe podmienok. Každá firma má kontakt so zákazníkom, každá má maily a trávi nad nimi veľa času. Tých miest je extrémne veľa. Mnoho firiem to netuší a AI vníma ako ChatGPT, teda ako rozhranie, nie ako niečo, čo im vie pomôcť vnútri procesov.
Znamená to, že firma bude potrebovať menej ľudí?
Sú tam dve roviny. Zvýšenie efektivity, teda urobíme viac za menej času. A nové možnosti, ktoré firmy doteraz nemali.
Ale platí Jevonsov paradox. Zvýšenie efektivity neznamená, že budeme menej robiť. Znamená to, že robiť je lacnejšie, takže tých výstupov bude na konci dňa ešte viac. Čas, ktorý sa uvoľní automatizáciou rutiny, budem musieť venovať niečomu inému, lebo to isté bude robiť aj konkurencia. Neexistuje, že by som robil menej. Budem robiť rovnako, alebo niekedy viac.
Nároky na ľudí sa jednoznačne zvyšujú aj u nás. Iné je to riešiť vo firme s desiatkami tisíc zamestnancov a iné s desiatkami. U nás je to o ľuďoch, nie o tabuľkách. Snažíme sa im nájsť novú robotu alebo ich doškoliť na veci, ktoré doteraz nerobili. Zrazu vieme získať viac projektov a ten istý človek môže robiť strategickejšie veci.
Ako ste vyriešili otázku amerických modelov verzus čínska záloha?
Snažíme sa robiť architektúru otvorenú, aby sme sa nikde nezamkli. Kedykoľvek sa vieme rozhodnúť a model vymeniť. Niektoré procesy máme nastavené kaskádovo: jeden model to urobí, druhý skontroluje a tretí validuje. Ak je nejaký model dostatočne lacný na určitý typ úloh, použijeme ten.
Do čínskeho modelu ale nikdy nebudeme liať biznisovo citlivé dáta.
Ako meriate, či transformácia funguje?
Cez reálnu vyfakturovanú hodinovú sadzbu. Meriame, koľko sme na projektoch reálne odpracovali a koľko sme vyfakturovali. Ak rastie efektivita, rastie reálna hodinová sadzba.
Na strane klienta je to iná rovina. Z hodinovej sadzby sme už dávnejšie prešli na value based pricing. Klient potrebuje výstup v určitej kvalite a špecifikácii a toto je naša cena, bez ohľadu na to, koľko nám to bude trvať. Ak som pred dvomi rokmi za osem hodín stihol dva projekty a dnes štyri, zdvihne sa nám sadzba, lebo vystavíme štyri faktúry namiesto dvoch.
Keď vás niekto osloví, aby ste AI transformáciu spravili u nich, čím začínate?
Pozerám sa na dve veci. Aké dáta nám firma vie poskytnúť a či v nich má poriadok. A či má poriadok v procesoch.
Proces sa nedá automatizovať, ak nie je zmapovaný. Ak to Janka robí nejako, Danka inak a ja štvrtým spôsobom, nedá sa to škálovať. Procesný poriadok a dátový poriadok. Bez toho sa nepohneme. Keď do AI dá niekto blbosti, AI vypľuje blbosti. Ak chcem, aby nevypľúvala blbosti, musím si najprv urobiť poriadok vo firme.
Ako vyzerá prvý reálny projekt?
Vždy odporúčam začať v malom a nečakať, že to bude robiť všetko. Nájdite čiastkový proces, ktorý zaberá veľa času. Napríklad cenové ponuky. Príde mail, štyria ľudia to prepisujú do wordového dokumentu, z toho robia PDF. My neprídeme prerobiť celú firmu na AI. Začneme týmto.
A potom sa to vie vrstviť. Kam idú tie PDF? Do CRM? Tak ich CRM môže čítať automaticky a zase to nemusí robiť nikto. Robia sa workflowy, ktoré sa na seba nabaľujú. Keď automatizujeme jeden proces, máme dáta v nejakej štruktúre a vieme sa pozrieť, čo ďalšie.
Dôležité je jasne si povedať, kde je koniec toho, čo teraz robíme. Keď projekt dokončíme, môžeme sa baviť o ďalšom. My už firmu poznáme lepšie a oni už vedia, čo od AI čakať a ako nám urobiť lepšie zadanie.
Ako predáte transformáciu firme, ktorá netuší, načo jej to je?
Reakcie sú väčšinou veľmi dobré. Podnikatelia často nevedia, s čím im to vie pomôcť, lebo AI vnímajú cez chatové okno.
Pozerám sa vždy na administratívnu časť a pýtam sa, čo robia najmenej radi alebo čo im trvá dlho. Odpoveď býva, že upratovanie faktúr. Alebo Janka, ktorá zapisuje leady do CRM. Alebo že obchodníci to tam nezapíšu, prípadne každý po svojom. Alebo že dlho čakajú na prípravu zmlúv od právnikov.
Vždy sa pozrieme na to, čo nemajú radi, a ako jednoducho sa to dá spraviť tak, aby to bežalo samo.
Nahrávanie mítingov je jedna z vecí, ktorú firmy chvália najviac. Aký máš na to pohľad?
Nahrávanie eliminuje jeden celý krok. Nemusím spisovať to, čo sa práve odohralo, a nemusím AI vysvetľovať, čo som celý deň robil. Vidí to sama a vie byť proaktívnejšia. Som úplne v pohode s tým, aby sa moje mítingy nahrávali, tá hodnota je extrémna.
Ochranu súkromia ľudia podľa mojej skúsenosti veľmi neriešia. Dnes bude nahrávaný asi každý call, takže sa na to treba pripraviť.
Kde to zlyháva, je ľudský rozmer zápisov. My máme z interných callov prepis aj sekundárny manuálny zápis od človeka, ktorý vníma, čo je dôležité a čo sa dá pochopiť medzi riadkami. Naša AI sa potom pozerá na prepis aj na ten zápis a tomu ľudskému dáva väčšiu váhu. Z toho sa otvárajú post meeting scenáre.
Ako vnímaš konkurencieschopnosť Slovenska a Európy v AI pretekoch?
Európu brzdí legislatíva. Málo počuť o tom, aký výkonný model máme, a veľa o tom, ako to ideme regulovať. Namiesto toho, aby sme riešili, ako to firmám implementovať a ako zvýšiť produkciu, míňame čas na to, ako budeme označovať generovaný obsah. Nehovorím, že na to má existovať jeden názor. Ale vyčerpáva to zdroje, ktoré sú v iných krajinách venované niečomu úplne inému.