Rozmowa z Marcinem Łapińskim, Head of EMENA Data Science Hub w Nestlé
Sztuczna inteligencja to bardzo popularny termin. Jakie właściwie są możliwości wykorzystania jej w biznesie?
Sztuczna inteligencja to pojęcie popularne, ale też bardzo szerokie. W organizacji biznesowej można wymienić wiele obszarów, które mogą być wspierane przez AI (artificial inteligence). Bardzo dużo ciekawych inicjatyw jest realizowanych w obszarze automatyzacji pracy i procesów, ale jeszcze większy potencjał drzemie w obszarach komercyjnych. Myślę tutaj zwłaszcza o współpracy producentów z detalistami, a także pozyskaniu i wykorzystaniu danych, żeby jeszcze lepiej zrozumieć konsumenta i dostarczyć mu produkty oraz doświadczenia, które spełnią jego rosnące oczekiwania. Przy realizacji zamiaru wdrożenia sztucznej inteligencji ważne jest, by dzielić się wnioskami. Umiejętność wyciągania wniosków czy zbudowania sugestii (np. z wykorzystaniem narzędzi AI) to jedno, ale umiejętne i skuteczne podzielenie się nimi w organizacji oraz z partnerami to drugie.
A jak Nestlé wykorzystuje AI i analizę danych? Czy można odnieść do Nestlé to określenie, które mówi o biznesowej organizacji kierowanej przez dane (data driven organization)?
Trudno, żeby w obecnej sytuacji było inaczej. W istocie w Nestlé przywiązujemy ogromną wagę nie tylko do gromadzenia, ale też do właściwego wykorzystania danych. I co ważne — nie jest to projekt, tylko proces, w którym co roku pojawiają się nowe możliwości za sprawą rozwoju technologii. Inwestujemy w odpowiednich specjalistów, a także korzystamy z usług naszych sprawdzonych partnerów.
Czy optymalne wykorzystanie danych jest możliwe bez pomocy partnerów?
Wyspecjalizowani partnerzy technologiczni są tu niezbędni. Jeden z naszych kluczowych partnerów — Asseco Business Solutions, wypracował koncepcję „podróży ze sztuczną inteligencją”, nazywaną też „podróżą z Image Recognition” (rozpoznawaniem obrazów). Uważam, że ten przykład bardzo dobrze obrazuje, jak tego rodzaju inicjatywy zazwyczaj przebiegają. Po pierwsze, jest to podróż, proces, który wymaga ciągłej uwagi, dobrego zdefiniowania celów, zakresu, oczekiwanych rezultatów, ale też ryzyka i tego, jak przed nim się zabezpieczyć. Po drugie, trzeba dobrze przewidzieć wpływ nowego rozwiązania na całą firmę i zaangażować wiele działów wokół rozwiązania, wytworzyć popyt i chęć uczestnictwa. Dzięki temu dużo szybciej i naturalniej rozwiązanie zostanie przyjęte przez organizację i dużo więcej osób angażuje się w rozwój i poprawę narzędzia. Po trzecie, ważny jest jasny plan na przyszłość i jego realizacja, ale z pewną dozą elastyczności, bo otoczenie biznesowe zmienia się bardzo szybko.
Czy taki właśnie proces jest realizowany w Nestlé z pomocą Asseco BS?
Odpowiedzią jest projekt Live Image Recognition realizowany we współpracy z Asseco BS. Zaczęliśmy od zmiany sposobu zbierania danych z półki, z ręcznego na w pełni oparty na Live Image Recognition. Podejrzeliśmy pracę przedstawiciela handlowego, zauważyliśmy konieczność takiej poprawy interfejsu w systemie Mobile Touch, by to zadanie przebiegało sprawniej. Określiliśmy potrzeby analityczne z różnych działów i zapisujemy te informacje bez potrzeby prowadzenia i opracowywania dodatkowych ręcznych ankiet. No i wreszcie mamy jasny plan, żeby pozyskiwać zdjęcia z zewnętrznych źródeł, żeby móc dokładniej analizować otaczającą nas rzeczywistość.
Pozyskiwanie zdjęć, by zasilać nimi mechanizmy sztucznej inteligencji, to coraz częściej stosowana praktyka. Czy w przyszłości znajdzie ona powszechne zastosowanie na rynku FMCG?
W obecnej sytuacji rynkowej każda organizacja ma bądź powinna mieć plan czy strategię wykorzystania tego typu narzędzi, to raczej nie jest pytanie czy lecz kiedy. Warto tu jednak jeszcze raz podkreślić, że sama implementacja narzędzia to dopiero pierwszy krok, krok zmieniający sposób pozyskania pewnego zakresu danych. Ważne, żeby na tym nie poprzestać i realizować kolejne etapy tej, jak to wcześniej nazwaliśmy, „podróży z image recognition” (IR).
A jak ta podróż z IR wspierana przez Asseco BS wygląda obecnie w Nestlé? Na jakim jest etapie i jakie korzyści już daje?
Sytuacja Nestlé w naszej „podróży z IR” dynamicznie się zmienia. Zaczynaliśmy od czwartej kategorii, już pracujemy nad piątą, rozważamy kolejne obszary. Obecnie IR wykorzystujemy do badania dystrybucji, udziałów półkowych oraz rozliczania celów indywidualnych, opartych na poprzednio wspomnianych parametrach.
Planujemy już włączanie kolejnych parametrów do badania — i tu bardzo ważną rolę odgrywa nasz partner technologiczny, bo to właśnie Asseco BS proaktywnie dzieli się z nami nowymi pomysłami, np. ideą wykorzystania technologii rozszerzonej rzeczywistości (augmented reality) czy sugestią wykorzystania już zrobionych zdjęć do analizy cen na półkach. Jeśli chodzi o korzyści, jakie już dzisiaj praktycznie widzimy z wykorzystania IR w naszym biznesie, to uzyskaliśmy dostęp do danych wolnych od błędów, obiektywnych o lepszej jakości. Notujemy oszczędność czasu — audyt jest krótszy o 15 proc., co daje nam więcej czasu na sprzedaż właściwą i rozmowy z kierownikiem sklepu. Wyniki dotyczące sytuacji sklepu są dostępne od ręki, w kilkanaście sekund, co daje nam możliwość poprawy sytuacji w sklepie podczas tej samej wizyty, a także możliwość dostosowania częstotliwości wizyt do realnych potrzeb. Możliwe staje się też szybkie i bardziej skuteczne wdrażanie nowych pracowników — instrukcje, materiały szkoleniowe, alerty zawarte w systemie IR. Mogliśmy oddzielić system premiowy od potrzeb analitycznych, bo z tego samego zdjęcia można wyczytać wszystkie informacje dla różnych grup odbiorców, tak że mamy dużo więcej danych do wnioskowania.
Co Nestlé planuje w zakresie dalszego rozwoju tej technologii i jaka będzie tu rola dla Asseco BS?
Warto zwrócić uwagę, że po obu stronach (Nestlé i Asseco BS) mamy pełną zgodność co do tego, by wydobyć pełny potencjał z Image Recognition.Zadaniem jest zwiększenie częstotliwości pozyskiwania danych z półki. Będzie to możliwe tylko wtedy, kiedy włączymy do tego procesu naszych partnerów: sieci, sklepy firmy merchandisingowe czy crowdsourcerów, i zapewnimy im odpowiednie warunki do zebrania tych informacji. Już dzisiaj wiemy, że jest to możliwe od strony zarówno technologicznej, jak i biznesowej.
Planujesz rozpocząć podróż z Image Recognition? Chcesz być stale na bieżąco? Zeskanuj kod QR.
Uczestnictwo w przedsięwzięciu technologicznym to trudna decyzja, bo organizacje mają swoje priorytety, różnych partnerów technologicznych i różną skłonność do dzielenia się danymi. Natomiast dużo zmian zachodzi w podejściu do tego tematu w ostatnich latach. Firmy przekonują się, że otwartość przynosi dużo korzyści. Przyciąga perspektywa, że sieć, która codziennie dostarcza zdjęcia wszystkich producentom danej kategorii, rozliczając kontrakt, akcje promocyjne czy serwis merchandisingowy na podstawie ustalonych parametrów, zostanie uwolniona od czasochłonnych, ręcznych rozliczeń i reklamacji. A to tylko początek, bo dane mogą posłużyć również do wielu innych obszarów, jak choćby strategiczna optymalizacja asortymentu, zwiększenie efektywności promocji itp. Technologia sprawia, że kategorie produktowe i udostępniające je sieci natychmiast uzyskują przewagę konkurencyjną, a ponadto sympatię konsumentów i menedżerów.
Czy to zapowiedź, czy już realizacja?
Od początku 2022 r. będziemy poszerzać zakres zastosowania wspomnianych technologii. Prowadzimy już rozmowy z kilkoma partnerami, mamy pomysły, jak zamiary przekuć w realne korzyści biznesowe. Zabezpieczamy pod to odpowiednie zasoby. Nie wszystko zależy od nas, ale warto być w gronie firm, które są pionierami nowych rozwiązań. Dzięki temu dajemy naszym pracownikom więcej czasu na dostosowanie się do zmiany, która przebiega ewolucyjnie, zaczynając od pilotów na mniejszą skalę, a nie rewolucyjnie.
Ostatnie lata przynoszą bardzo dynamiczny wzrost możliwości przetwarzania, a przede wszystkim pozyskiwania danych z różnych źródeł, które są użyteczne w rozwoju biznesu. Często dla organizacji ten pęd – cel sam w sobie w postaci pozyskania danych jest zgubny, bo sam fakt posiadania danych niewiele wnosi. Bardzo często obserwujemy sytuacje, w których zapomina się o tym, że dane powinny być m.in. odpowiedniej jakości, aktualne, odpowiednio przetworzone i „ułożone” w różnych perspektywach, a przede wszystkim dawać możliwość opisywania procesów biznesowych, w celu wyciągania wniosków i prezentowania ich w postaci wartościowych sugestii dla wszystkich uczestników procesu biznesowego, który opisują. Tylko te organizacje, które nie zapominają o tych kilku zasadach można realnie nazwać Data Driven. Oczywiście „dojrzewanie” do takiego stanu jest procesem, dla którego niezbędne jest wsparcie w postaci odpowiedniej klasy specjalistów oraz rozwiązań informatycznych, które będą w stanie zapewnić użyteczność danych począwszy od ich pozyskania poprzez właściwie przetworzenie, aż do propozycji sugestii konkretnych działań.
W Asseco Business Solutions tymi obszarami zajmujemy się od wielu lat, a od kilku dostarczamy rozwiązania bardzo mocno wspierane przez „sztuczną inteligencję”. Rozumiejąc procesy biznesowe, a przede wszystkim potrzeby naszych klientów staramy się dopasować podejście i metodykę do potrzeb, a przede wszystkim etapu na którym w procesie wykorzystania danych znajduje się nasz klient. Dlatego proponujemy jak to zostało nazwane podróż, której początkiem powinna być definicja interesariuszy i celów tych działań, następnie cały proces pozyskiwania odpowiedniej jakości danych a następnie ich przetworzenie, analiza i wnioskowanie.