Alustasime Lumavis AI võimaluste uurimist ja katsetamist kohe kui esimene jätkusuutlik mudel turule tuli ning otsisime viise kuidas seda e-ärides rakendada. Hetkel oleme lisaks e-poodidele arendusele ja äriprotsesside automatiseerimisele pakkumas erinevaid AI lahendusi enda klientidele, loomas AI-tooteid ning järjest enam rakendamas tehisintellekti ka manuaalse töö elimineerimises enda sisemistes protsessides.
AI kasutamine – senine kogemus
Peale esimest vaimustuslainet saabus kainenemise faas. Generatiivne AI pakub head meelelahutust ja suudab teha täitsa adekvaatseid kokkuvõtteid, kuid vigu on piisavalt palju, et seda mitte pimesi enda äriprotsessidesse rakendada. AI on nagu Aatomik või parema metafoorina metsik perutav mustang, kes tahab ringi kepselda, kuid vankri ette rakendamiseks peab teda taltsutama.
Praegune järeldus on, et universaalseid kõigile sobivaid (ja tasuta) lahendused ei anna konkurentsieelist, kuigi mõned head leiud seal on. Klient peab kas ise selle töölepanekuks aega investeerima või kasutama eksperdi abi, et täpselt enda jaoks sobivat lahendust seadistada.
Samuti oleme pigem skeptilised väga üldiste ja paljulubavate startupilike “anna mulle igale poole ligipääs ja saad kõike teha” lahenduste suhtes. Tasub teha taustauuringut, kas saad sealt head sisendit ja kas tahad usaldada kõiki enda ettevõtte andmeid mõnele äsja loodud konsultatsiooniettevõttele katsetamiseks. AI’a edu saavutamiseks pead valima partneri, kes suudab mõista Su ettevõtte praegusi äri- ja tehnoloogiaprotsesse.
Mitmete AI projektide teostajana on meie soovitus tehisintellekti edukaks rakendamiseks järgmine.
Esimese sammuna:
1. Lahenda kõigepealt ära üks pakilisem lihtne probleem sisemises protsessis või e-poes. Kindlasti on igas ettevõttes mõni low-hanging-fruit (näiteks kus vaja käsitsi andmeid või kliendipäringuid struktureerida-sorteerida), mille kasutuselevõtt aitaks tiimi kohe dramaatiliselt ning saab kohe näha kui valmis meeskond on uuendusteks ning buy-in järgmiseks faasiks.
Ja alles siis :
2. Tee võimaluste kohta taustauuring, vii end partneri toel või mõne AI koolituse abil kurssi eri võimalustega
3. Kaasa eri osakonnad ja kaardista a) probleemid senises protsessis ja b) unistused, mis lahendusi töötajad sooviksid saada, aga praegu ei tundu kuidagi võimalik
4. Pane kokku AI-teekaart, prioritiseeri arendused ja alusta elluviimist
Toome allpool esile mõned AI valdkonnad, kus oleme saanud nii esimese sammuna kui ka auditi to-do listi täitmisel abiks olla.
1. Tooteinfo rikastamine ja SEO
Selles valdkonnas oleme kõige rohkem katsetanud ja ka kaugemale jõudnud. Esimesed tulemused olid vastuolulised kvaliteedi osas ning inimene peab enne täisautomaatikale üleminekut mõnda aega kontrolliks vahel olema. Küll aga on tehisintellektist karbitootena kasu tooteinfo struktureerimisel vastavalt parimatele praktikatele. Mitme sisendi kasutamisel ja eri mudelite kombineerimisel saab juba häid tulemusi, kuid väike AI’lik taust jääb ikkagi sisse.
Tooteid mida pole veebis üleval või on poolikult, ei saa klient osta. Usume, et tooteinfo rikastamise parandamine võib olla kõige parem investeering. Eelmises postituses kirjutasime ka välisest sortimendist, mis annab võimaluse uute toodete testimiseks ja võimaldab ka väiksema riskiga e-äri skaleerida. Automatiseeritud tooteinfo rikastamise protsess tähendab ettevõtte jaoks sobiliku ERP, e-poe, PIM lahenduse vaheliste liidestuste loomist ning otsust mis lülisse tehinistellekt panna.
Kvaliteetsem tooteinfo suurendab juba iseenesest SEOd, kuid on võimalik kasutada AI lahendusi ka kvaliteetse sisu loomiseks ektra otsingumootorite jaoks. Alt tekstid, meta descriptions jm SEO automaatika saab luua kvaliteetsemalt kui standardsete Magento moodulite väljundid.
2. Andmeanalüüs: igaühest saab teadlane
Tänu AI’e on võimalik dramaatiliselt suurendada teadmisi enda klientidest ja saada parem ülevaade enda e-äris toimuvast. Esmase olukorrateadlikkuse saamiseks saab lasta tehisintellektil töödelda eri andmetüüpe, mis varem oleksid nõudnud suuremat käsitööd:
- Kvalitatiivne ehk üksikisiku kogemused – näiteks kliendi poolt jäetud tagasiside või küsimus. Uute ideede saamiseks ja inimliku kogemuse mõistmiseks.
- Kvantitatiivsed ehk numbrilised andmed suuremate andmemassiivide töötlemiseks. Hea statistikaks ja juhile helikopteri-ülevaate saamiseks.
Näiteks Net Promoter Score ehk Soovitusindeks kombineerib kliendirahulolu teadasaamiseks mõlemat andmetüüpi (Kui palju 10-palli skaalal soovitaksid meie e-poest ostmist oma sõbrale ja miks?) ja AI abiga on võimalik numbriline hinnang teksti põhjal ise määrata ehk juba teha tagasiside andmise samm lihtsamaks. Sadadest ja tuhandetest kliendikirjadest kokkuvõtte tegemine ja ebaolulise eristamine olulisest ei nõua enam näpuga järgi ajavat ning hinnanguid andvat töötajat
Ei pea omame suuri teadmisi andmeanalüüsiks ega oskama süvitsi statistikaprogramme, et teha erinevaid kokkuvõtteid ja raporteid. Tekstile saab taha numbri ja numbritest teha kokkuvõtteid.
3. Tark otsing ja personaliseerimine
Tegime mõni aeg tagasi Lumavis e-poe otsingu teemalise seminari. Fraasi peale “…ja see igavene töö otsinguga…” tundusid külastavad e-poe juhid justkui kooris ohkavat. Tõsi – ootused headele otsingutulemused erinevad nii valdkondade kui ka konkreetsete persoonade ja koguni klientide vahel. Mõnikord tahab klient leida üht ja kaupmees näidata talle teisi tooteid.
Rääkides massotsingutest st suurema hulga toodete otsimine. AI targa otsingu projektid on ühed keerulisemad ja siin ei saa häid tulemusi lootes kasutada lihtsat karbitoodet või mudelit, vaid vaja on tagada kliendipõhine konteksti õpetus. AI põhise otsingu puhul maksab iga päring väikese summa ning otsingut peab kindlasti optimeerima. Oleme Lumavis suutnud väga keerulistele (sh eri keeltes, eri ühikud) ja mahukatele kliendipäringutele saada juba pea 100%-sed õiged vastused, kuid päringu hinnad tulevad ka vastavalt suuremad. Ikkagi siiani soodsam kui mistahes töötaja aeg.
Alternatiivsete toodete soovitamine on üks enim soovitud lahendusi, kuid enamikel juhtudel saab selle lahendada ka ühekordse mooduliga (nt sarnased mõõtmed, mõju, suurus). AI põhine soovitus tuleb võtta kasutusele kui sisend on mitmeti mõistetav, peab arvestama laiema kontekstiga (nt ilm, kliendi mitteformaalne sisend jm) ja/või vastus peab andma lisaväljundi.
4. Teadmusjuhtimine (knowledge management)
Knowledge management. Küsimused nagu “Miks mingid otsused tehti?” “Millega uue projekti alustamisel arvestada?” “Mis teenuseid võiks kliendile veel pakkuda?” “Mis projektid vajaksid lisaressursse?” nõuavad eri allikatest info sünteesimist ja olla ainult inimeste peades. Kui töötaja lahkub, lahkub ka know-how. Kui otsused või tegevused on digitaalselt kaardistatud kas e-mailides, wikis, retrodes või muul viisil, saab süsteemid liidestada ja kasutada AId teadmistepagasina ning vähendada tulevikus tehtavate vigade hulka.
Sellise süsteemi ülesseadmisel on siiski piiranguid:
- Infopärimise õigused – kes mis infot võib näha.
- Info asjakohasus – kas info on relevantne st on mingi hilisem info selle tühistanud.
AS IS kasutuselevõtul on see hea tööriist juhile ülevaate saamiseks otsuste tegemiseks ning ajaloo sirvimiseks. Küsimustele vastamine, mis võib nõuda terve nädala uurimist või mitmeid koosolekuid, on sekundite kaugusel.
5. Sisemiste protsesside automatiseerimine
Ai-baasil valmislahendusi, mis lubavad sinu ajakasutust kordades efektiivsemaks muuta on juba mitmeid. Tasub testida ja parimaid äriprotsessidesse integreerida või luua täpselt enda vajadustele vastav custom protsess.
Koosolekute kokkuleppimine ja protokollimine. E-maili põhjade väljapakkumine. Ülesannete loomine projektijuhtimise või aja trackimis tarkvarasse. Kokkuvõtete tegemine. Testimine. Vabanenud aega saab kasutada klientidega suhete loomiseks või uute toodete müügiks.
“Mul on järsku nii palju vaba aega, mida ma nüüd teen?” tühjustundest jagusaamine seab tuleviku töötajatele uusi nõudeid. Ei usu, et AI inimestelt töö ära võtab, ta lihtsalt seab teistsugused ootused ja võimaldab olla efektiivsemad. Tõlkijast saab AI tõlgete toimetaja. Arendajast saab AI insener. Andmesisestajast analüütik. Kohanemisvõimeline ja nutikas töötaja ei pea midagi kartma, pigem olema avatud uutele arenemisvõimalustele.
Lumavi investeeringud AI kasutamisse
Lisaks jooksvatele kliendiprojektidele jätkame Lumavis AIe investeerimist, seda nii sisemiste tegevuste parandamiseks kui ka uute teenuste ja toodete näol.
Hetkel on arenduses tööriist juhile/ärianalüütikule, mis vähendab andmesisestaja tehnilise analüütiku ja arendaja töökoormust võimaldades teha ja kombineerida infopäringuid ettevõtte eri tarkvarade üleselt.
Teiseks oleme analüüsimas turundusandmete valdkonda ja kuidas AI saab siin abiks olla – siinkohal ikkagi kitsamalt suuremate kataloogidega e-poodidega seotud lahendusi.
Kolmandaks parandame töötajate efektiivsust AI poolt genereeritud asjakohaste teavituste, raportite ning muude AI-tööriistade kasutuselevõtu näol.
AI tööriistad Sinu äri kasuks tööle
Näeme mitmeid väga hästi läbimõeldud ärimudeli ja Ai-automaatikaga protsessidega (kaubandus)ettevõtteid, kus paar töötajat või koguni ühe-mehe-ettevõtted suudavad IT-toel teha sama palju kui suuremad tiimid. Aga samuti heade kavatsustega tehtud lahendusi, mida inimesed lihtsalt ei hakka kasutama.
Tehisintellekti kasutamine annab tugeva konkurentsieelise, kuid kasutuselevõtul ja kasutuselevõtul on vahe. Turule ilmub palju uusi Ai-tooteid, teenuseid ja teenusepakkujaid, kes kõik lubavad mingi probleemi lahendamist ning väikesi võite võib seal omajagu noppimist oodata. Tasub testida ning vaadata müügi/turundusmullist kaugemale – kas see ilus mustang annab Sinu ärivankri ette rakendada või on teda lihtsalt ilus kappamas vaadata?
Parima ja jätkusuutlikuma tulemuse saamiseks peab võtma enda ärilised teadmised ning kohandama AI abil olemasolevasse äriprotsessi. Saame olla siinkohal abiks enda kogemuste ja teadmistega – räägime Su ärist, võtame kiire võidu, teeme mini AI-auditi ning viime automaatika uuele tasemele.
