Umjetna inteligencija u hrvatskim kompanijama: Na stotine tisuća mailova već obrađuje ChatGPT
Nakon što je krajem pretprošle godine kompanija Open AI javnosti predstavila prototip sustava ChatGPT, u najširoj javnosti snažno je porastao interes za korištenje umjetne inteligencije. Mnogi, taj i slične alate, koriste za zabavu, ali i u poslovne svrhe – pisanje tekstova, kreiranje slogana, prikupljanje informacija, odgovaranje na upite potencijalnih gostiju u turizmu itd.
Sustavi umjetne inteligencije integrirani su i u poslovanje mnogih kompanija, čak i u Hrvatskoj. O tome koliko i na koje načine hrvatski poslovni sektor koristi umjetnu inteligenciju, razgovarali smo s Mladenom Fernežirom, suosnivačem i glavnim podatkovnim znanstvenikom u Velebit AI, te s Robertom Gobom, direktorom digitalizacije u Valamaru, jednoj od najvećih turističkih kompanija u Hrvatskoj.
Nekim tvrtkama je umjetna inteligencija temelj poslovanja
Fernežir se od 2015. godine profesionalno bavi metodama strojnog učenja koje brojimo pod umjetnu inteligenciju. Bavio se razvojem komercijalnih sustava koji razumiju sadržaj slike i teksta pa nude slične sadržaje, AI sustavima za prognozu vremena, sustavima za pomoć radiolozima za brže shvaćanje medicinskih slika, razvojem prilagođenih jezičnih modela za specifičan stil i tematiku, modelima za razumijevanje sadržaja matematičkih dokumenata, detekcijom objekata u 3D prostoru, a u zadnje vrijeme, AI sustavima za bolje razumijevanje bioloških procesa.
Također, i njegova kompanija Velebit AI bavi se širokim spektrom poslovnih primjena umjetne inteligencije, a klijenti su im svi – od velikih korporacija do startupova. Na listi klijenata su im, između ostalih, Photomath, Infinum, Njuškalo, ali i Sveučilište u Rijeci.
Ako plaćate račune ili rješavate matematičke zadatke tako da ih se najprije raspoznaje iz slike, koristite chatbota koji oponaša ljudskog stručnjaka, upogonite industrijskog robota koji se snalazi po skladištu, želite bolje razumijevanje izraza lica, iza toga ili stoje neki javno dostupni gotovi modeli ili puno češće, specijalizirani modeli razvijeni u tim kompanijama, strojnim učenjem nad vlastitim podacima
Mladen Fernežir, Velebit AI
“Umjetna inteligencija se često doživljava kao neko gotovo ili fiksno rješenje. Razlog tome je idealizacija i popularna kultura pa zamišljamo neki inteligentan sustav sličan nama, odmah spreman za korištenje i rješavanje različitih problema. U stvarnosti, posljednjih godina došlo je do velike komoditizacije i olakšanog korištenja raznih modela za koje je inače bio potreban dugotrajan i specijaliziran razvoj. Primjerice, prije ste za sustav koji zna prevoditi s engleskog na francuski trebali skupiti podatke za oba jezika te tehnikama strojnog učenja, s pomoću tih podataka, razviti model koji je dobar za točno taj zadatak”, kaže Fernežir.
Dodaje i da se danas može uzeti gotovo rješenje koje zna puno više od tog jednog zadatka, ali u pozadini je, u suštini i dalje ista vrsta modela.
“Imamo brojne modele koji su dobri u specifičnim zadacima, dobro izvršavaju nešto za što nama treba inteligentno rasuđivanje i složeni mentalni procesi, imaju kvalitetne brojčane reprezentacije jezičnih i slikovnih koncepata, ali za sami odgovor, svi ti sustavi imaju jednostavan slijed računa kao da koristite običan kalkulator”, pojašnjava Fernežir.
Kaže da u Hrvatskoj postoje brojne kompanije kojima je umjetna inteligencija, odnosno modeli strojnog učenja, temelj cijelog poslovanja.
“Ako plaćate račune ili rješavate matematičke zadatke tako da ih se najprije raspoznaje iz slike, koristite chatbota koji oponaša ljudskog stručnjaka, upogonite industrijskog robota koji se snalazi po skladištu, želite bolje razumijevanje izraza lica, iza toga ili stoje neki javno dostupni gotovi modeli ili puno češće, specijalizirani modeli razvijeni u tim kompanijama, strojnim učenjem nad vlastitim podacima”, pojašnjava Fernežir.
Zamislite da u jednom trenutku primite preko 10 tisuća mailova i svi oni čekaju odgovor gostu, što bi moglo značiti višednevno čekanje gosta na odgovor, kada ne bismo imali uspostavljene sustave koji koriste umjetnu inteligenciju. Dobar dio tih mailova su upiti za rezervacije u našim objektima i uspješnost se mjeri u satima tj. cilj je na prodajne mailove odgovoriti u istom danu.
Roberto Gobo, Valamar
U drugu skupinu spadaju kompanije kojima umjetna inteligencija nije temelj poslovanja, ali je koriste za poboljšanje efikasnosti.
“Primjerice, za bolje predviđanje količine potrebne robe i buduće prodaje ili za otkrivanje bolje preporuke na nekom online oglasniku. S obzirom na olakšanu primjenu gotovih rješenja nastalih u zadnjih godinu dana, postoji eksplozija upita i od onih koji nisu do sad mogli organizirati specifične stručne odjele unutar vlastite kompanije”, kaže Fernežir.
Obrada stotina tisuća mailova uz pomoć umjetne inteligencije
Roberto Gobo iz Valamara pojasnio je kako oni u svom poslovanju koriste ChatGPT.
“U Valamaru kategoriziramo ankete zadovoljstva zaposlenika i ankete zadovoljstva gosta na različite kategorije i potkategorije. Za svaki komentar zaposlenika ili gosta želimo znati kojoj kategoriji pripada i kakav mu je sentiment tj. je li gost kroz komentar izrazio zadovoljstvo ili nezadovoljstvo uslugom ili objektom. Prije smo morali anotirati tekstove i komentare te trenirati naše vlastite modele umjetne inteligencije, što je bio zahtjevan i dugotrajan postupak. Korištenjem ChatGPTa, anonimizirali smo ankete, skratili smo i ubrzali cijeli proces. Više treniramo kontinuirano vlastite ML modele te smo pojednostavili i poboljšali kvalitetu cijelog procesa prepoznavanja kategorizacije komentara zaposlenika i gostiju. Posao od nekoliko mjeseci, sad je gotov za nekoliko dana”, kaže Gobo.
Osim toga, počinju testirati ChatGPT, odnosno kvalitetu tekstova koje proizvede za marketinške i prodajne aktivnosti, kampanje i slično.
“Cilj je doći do mogućnosti da je sadržaj teksta personaliziran za tip i kategoriju gosta, npr. za mlađe malo ležerniji tekst u prvom licu, za one koji vole sportske aktivnosti tekst koji daje naglasak na usluge vezane na sport i slično”, pojašnjava Gobo.
Kao velika hotelska kuća, njihov rezervacijski centar godišnje primi nekoliko stotina tisuća mailova. Za njihovu obradu također koriste umjetnu inteligenciju.
“Zamislite da u jednom trenutku primite preko 10 tisuća mailova i svi oni čekaju odgovor gostu, što bi moglo značiti višednevno čekanje gosta na odgovor, kada ne bismo imali uspostavljene sustave koji koriste umjetnu inteligenciju. Dobar dio tih mailova su upiti za rezervacije u našim objektima i uspješnost se mjeri u satima tj. cilj je prodajne mailove odgovoriti u istom danu. U Valamaru smo inicijalno razvili vlastite modele umjetne inteligencije koji iz emaila prepozna jezik (kako bismo znali kojem agentu proslijediti email) , ‘intent’ tj. namjenu maila (booking, plaćanje, informacije itd.) te datum dolaska ako je u pitanju nova rezervacija. Kad umjetna inteligencija pročita mail na osnovi atributa koje smo izvukli, svakom mailu dodjeljujemo poslovnu vrijednost pa se tako prodajni mailovi sortiraju na vrh liste i adresiraju prioritetno te nakon toga oni mailovi niže prioritete. Umjetna inteligencija nam je omogućila da prioritiziramo upite gostiju, prepoznamo namjenu, poboljšamo prodaju te povećamo konverziju”, pojašnjava Gobo.
Postoji niz alata koji mogu biti korisni na radnom mjestu
I Fernežir izdvaja nekoliko konkretnih primjera korištenja umjetne inteligencije, među kojima je i programiranje.
“Alati poput GitHub Copilota ubrzavaju programera u nekim učestalim zadacima. Meni je to koristan alat, a osobno znam više ljudi kojima su taj ili slični alati ubrzali posao. Drugi primjer je pisanje sadržaja za marketing i prodaju. Postoje brojni alati kojima se kreativni profesionalci mogu inspirirati i brže doći do željenog rješenja ili barem do dobrog prvog nacrta. Pretraživanje sadržaja i traženje odgovora na komplicirana pitanja je također znatno napredovalo. Meni omiljen alat za tu svrhu je Perplexity.AI. Još jedan česti primjer i klijentski upit koji smo više puta dobili je razvoj takozvanih RAG (Retrieval Augmented Generation) modela za efikasniju i kvalitetniju pretragu internog znanja unutar neke kompanije”, kaže.
I za prosječnog uredskog zaposlenika postoji cijeli niz aplikacija baziranih na umjetnoj inteligenciji, koji mu mogu olakšati svakodnevne zadatke.
“Predlažem da se zaposlenici igraju s onim što im je trenutno bitno za rad. OpenAI ima novi GPT store sa specijaliziranim modelima, po uzoru na Play Store za mobilne aplikacije. Tu postoje modeli za pomoć u pisanju, pretragu informacija i analizu, brže programiranje, izradu grafičkih sadržaja i razni drugi. Nedavno je Microsoft izbacio Copilot Pro koji se može koristiti unutar Microsoft 365 paketa. Radi se o dodacima umjetne inteligencije za tipične uredske alate kao što su Word, Excel, Powerpoint, OneNote, Teams i Outlook. Ovo je novost koja će se odraziti na brojne uredske zaposlenike. Za kraj, još jedan zanimljiv alat za naše jezično područje je YugoGPT. Radi se o nedavno razvijenom jezičnom modelu sličnom ChatGPT-u, ali uz jaču prilagodbu i podršku za hrvatski, srpski i druge slične jezike s našeg geografskog područja. Može mu se reći na kojem jeziku želimo odgovor, a trenutno je još uvijek u procesu razvoja i poboljšanja”, zaključuje Fernežir.
