Razvoj umjetne inteligencije i prisutnost tehnoloških rješenja koji počivaju na takvim tehnologijama ubrzat će digitalizaciju i u telekomunikacijskoj industriji. Nova rješenja pomoći će u razvoju novih digitalnih komunikacijskih kanala poput chatbot ili voicebot rješenja, utjecat će i na optimizaciju mreže i pružiti rješenja koja mogu preventivno ukloniti nastale poteškoće unutar mreže ili tehničkih sustava, što će pridonijeti korisničkom iskustvu, a promijenit će i optimizirat će brojne prodajne procese. Svjesni su toga i u domaćim telekomima, u kojima ne samo da su prepoznali potencijal koji donosi umjetna inteligencija, nego već razvijaju vlastita rješenja temeljena na AI-ju.
Pa tako A1 Hrvatska posljednjih šest godina razvija interni tim koji se bavi implementacijom AI rješenja u različitim domenama kompanije. Razvijaju AI rješenja koja su uključena u različite prodajne procese, optimizaciju IT sustava, komunikaciju s korisnicima te unaprjeđenje različitih procesa, a to nije ni sve.
- Također, vrlo rano prepoznali smo potencijal u NLP (natural language processing) rješenjima te smo razvili nekoliko AI sustava koji pomažu u svakodnevnoj komunikaciji s korisnicima. Jedno takvo rješenje je AI alat koji sudjeluje u obradi pristiglih mailova u korisničku službu i ubrzava proces komunikacije s korisnicima. Kako bismo ubrzali razvoj različitih AI projekata, intenzivno ulažemo u razvoj internog tima, međutim, uvijek smo otvoreni za suradnju s drugim kompanijama u ovom području i trenutno imamo nekoliko aktualnih projekata na kojima zajednički razvijamo AI rješenja.
Najveći izazovi u implementaciji NLP rješenja bio je nedostatak korpusa na hrvatskom jeziku nad kojima bi AI rješenja mogla učiti izvan A1 domene. Naš interni AI tim, zajedno s kolegama iz korisničke službe, kontinuirano je mjesecima prikupljao inpute za treniranje modela i to je bio najizazovniji dio projekta - objasnila je Andrea Pirša Ilić, voditeljica kognitivnog računarstva u A1 Hrvatska.
Kadrove educiraju sami
Ona je navela i to da iskusni AI inženjera u Hrvatskoj trenutno nema mnogo jer se domena umjetne inteligencije u Hrvatskoj ubrzano razvija tek posljednjih nekoliko godina. Unatoč tome, kaže Pirša Ilić, interes za rad u A1 u području umjetne inteligencije zaista je velik i trenutno nema izazova s kadrovima.
- Imamo iskusne stručnjake koji ulažu u mlade kolege u ovom području i vjerujemo da je to recept za uspješan razvoj AI timova - istaknula je.
Inače, istraživanje i razvoj umjetne inteligencije trenutno i u drugim industrijama, pa tako i u telekomunikacijama, većim dijelom ovisi o financiranju iz sredstava Europske unije i privatnom kapitalu tvrtki koje vide potencijal u razvoju ovog područja. I A1 će nastaviti ulagati u razvoj AI rješenja koja se koriste u različitim domenama kompanije, tim više jer tvrtka raspolaže velikim količinama podataka i upravo se razvojem AI rješenja stvara dodatna vrijednost koju podaci donose.
Ivan Runje, direktor Sektora upravljanja proizvodima u Hrvatskom Telekomu, za Lider je rekao kako su tehnologije poput umjetne inteligencije važan dio digitalne transformacije Hrvatskog Telekoma koji se u svojoj poslovnoj praksi nastoji što više približiti konceptu „data driven“ kompanije.
- A podrazumijeva korištenje koncepata potencijala data science/podatkovne znanosti, a samim time i AI modela u svakodnevnom poslovanju za potrebe realizacije različitih projekata koji imaju široku lepezu primjene, od prevencije tehničkih grešaka, preko prepoznavanja tržišnih trendova, povećanja zadovoljstva korisnika, optimizacije procesa i slično - naglasio je Runje i dodao kako rezultati tih rješenja doprinose boljem razumijevanju njihovih korisnika, kao i tržišta, optimizaciji troškova, te isto tako služe kao ulazni parametri u svrhu donošenja poslovnih odluka.
On tumači da će umjetna inteligencija omogućiti telekom poduzećima da pružaju bolje korisničko iskustvo te da istovremeno, temeljem automatizacije mreže, proaktivnih sustava upravljanja, virtualnih asistenata i robotske automatizacije procesa stvaraju dodanu vrijednost za svoje korisnike, što je Runje objasnio i na primjeru.
Naime, putem matematičkih modela simuliraju se i prepoznaju potrebe korisnika kako bi se na adekvatan i relevantan način moglo odgovoriti na njih. U tu svrhu koristi se, navodi, troslojna arhitektura koja u prvom sloju sadrži prediktivne modele koji procjenjuju stupanj zadovoljstva korisnika temeljem prepoznatih uzoraka iz povijesnih razdoblja, u drugom sloju koriste se ekspertni sustavi bazirani na ‘fuzzy‘ logici koji prepoznaju disruptivne događaje koji mogu ugroziti korisničko iskustvo, dok je treći sloj baziran na procesiranju hrvatskog jezika, te je njegova zadaća prepoznavanje skrivenih uzoraka koji utječu na stupanj korisničkog zadovoljstva.
Prilagođavanje na hrvatske padeže i govor
- Tehnologija nam pomaže prepoznati rijetke događaje kod korisnika, što prije nije bio slučaj jer se rješavanje korisničkih prijava vršilo kroz prizmu čestih događaja. Sve skupa to vodi k boljoj kvaliteti naših akcija i odgovora prema korisniku. Brojna rješenja koja koristimo su razvijena interno, poput rješenja za text mining koje je razvijano i zbog prilagođavanja hrvatskom jeziku, padežima i svakodnevnom govoru kao i specifičnostima vezano uz komunikacijske uzorke u korpusu teksta. Ekspertni sustavi bazirani na ‘fuzzy‘ logici također su razvijani interno u kompaniji, kao i rješenja temeljena na prediktivnim modelima koja u sebi sadrže HT-ov ‘know how‘ vezano uz specifičnosti problemskih prostora koji su se rješavali. Također, u Hrvatskom Telekomu testiramo i ChatGPT - rekao je Runje.
Inače, prilikom implementacije bilo kakvih novih procesa i tehnologija može doći do izazova, a oni nisu izostali i u tom telekomu te su uglavnom su bili vezani uz razvoj vlastite programske biblioteke za procesiranje prirodnog hrvatskog jezika i prilagođavanje području te specifičnostima telekomunikacija.
Također, susreli su se s izazovima optimizacije procesa učenja u ‘big data‘ okruženju u svrhu razvoja sustava preporuka gdje tradicionalne AI algoritme treba prilagoditi „big data“ okruženju, osobito u uvjetima gdje glavnu ulogu igra kombinatorika te ju je potrebno reducirati/optimizirati kako bi se uspješno proveo proces strojnog učenja.
Runje posebno naglašava da je zadovoljstvo korisnika u središtu svega što rade te uz pomoć tehnologija HT želi biti u mogućnosti što bolje i kvalitetnije odgovoriti na njihove potrebe i želje te pomoći u rješavanju njihovih prigovora. U skladu s tim, gledaju i druge sfere poslovanja te kako optimizirati poslovanje i potrošnju energije. On navodi i to da je svaki problem koji je rješiv inteligentnom obradom podatak,a u ‘data driven‘ organizaciji kao što je HT, potencijalni fokus interesa.
Nema "kuharica" za data izazove
- U ‘data scienceu‘ rijetko ćete naići na ‘kuharice‘ pomoću kojih ćete rješavati kompleksne probleme u poslovanju, što je dodatna motivacija za daljnji razvoj ovakvih rješenja, posebice ako ona u konačnici riješe neki problem, uštede troškove ili povećaju stupanj zadovoljstva korisnika. Osobito je izazovno matematički opisati i uz pomoć data science metodologije predvidjeti i upravljati s nečim toliko neopipljivim kao što je korisničko iskustvo. Hrvatski Telekom već je pronašao rješenja u toj domeni i traži nova koja objedinjavaju čitav niz algoritama i vlastitih rješenja iz AI domene, nastojeći što bolje razumjeti korisničke potrebe i sukladno tome prilagoditi svoje poslovanje.
S obzirom na globalne trendove gdje je razvidno kako je zadovoljstvo korisnika temelj uspjeha kompanije, modeli procjene iskustva uz pomoć AI bit će sve više u fokusu korištenja, a u svrhu postizanja tržišne prednosti. Ovdje se ne ograničavamo samo na klasične prediktivne modele, već holistički pristup koji objedinjava i analizira različite kanale komunikacije s korisnicima, korisnički put u korištenju proizvoda i usluga te preferencije korištenja usluga. U tu svrhu, postojeće metode AI i data sciencea morat će evoluirati na način koji će adekvatno odgovoriti tim izazovima - zaključio je Runje.