Fausto Fleites, potpredsjednik za inteligenciju podataka u specijalisti za baštovanstvo ScottsMiracle-Gro, drugačiji je tip digitalnog lidera. „Veoma sam praktičan“, kaže on. “Razvio sam mnogo modela mašinskog učenja koje i sami koristimo.”
Ovaj taktilni pristup znači da Fleites nastavlja da usavršava svoja iskustva sa podacima na terenu. Dok unapređenje na više izvršne uloge može značiti da se neki digitalni lideri odvoje od svakodnevnih izazova podataka koji zbunjuju kompanije, njegov praktični pristup znači da ima oštru svijest o tome kako tehnologija može pružiti rješenje za organizacijske probleme – a taj fokus je ključan u doba automatizacije.
„Jasno razumijem šta možemo da uradimo sa veštačkom inteligencijom i kako da je koristimo“, kaže on. “Većina kompanija kojima nije jasno AI vjeruje u marketinške materijale ili sluša nekoga ko naduvava moć AI. Ključ uspjeha je razumijevanje šta AI može, a šta ne može, i kako primijeniti AI na način koji je kopilot, za razliku od nečega što radi sve, od kraja do kraja.”
Fleites je ranije bio na višim vodećim pozicijama u digitalnim kompanijama Sears i Accenture, a počeo je raditi sa Scottsom u februaru 2023. godine. 150-godišnja kompanija bila je željna da efikasnije iskoristi svoje podatke, a on je želio razviti strategiju za transformaciju.
„Nekada su donosili mnogo odluka sa Google Sheets-om, ali kompanija je imala tržišni udeo da izvuče sav sok iz napredne analitike, a postojala je i prilika da uradi mnogo sa njihovim informacijama“, kaže Fleites. „Dakle, za mene je to bila savršena kompanija da uradi nešto od prave vrednosti sa naprednom analitikom i svime što to podrazumeva.”
U cilju ostvarivanja koristi
Kao dio svoje početne strategije podataka, Fleites je stvorio moderno jezero podataka u oblaku Amazon Web Services (AWS) i razvio prve slučajeve korištenja za strojno učenje. Ovi primjeri su pokazali kako podaci mogu dati informacije o procesima donošenja odluka, kao što je razumijevanje uticaja promocije prodaje i efekata makroekonomskih faktora, i simulacija koje omogućavaju testiranje operativnih planova.
“Kroz sav taj rad pokazao sam da možemo pružiti uvide koji mijenjaju način na koji poslujemo, a unaprijeđen sam u potpredsjednika za obavještavanje podataka”, kaže on, govoreći o svom prelasku na svoju trenutnu ulogu u maju 2024. “Sada razmišljam o tome kako efikasnije upravljamo našim podacima i imovinom umjetne inteligencije i kako radimo transformaciju AI u svijetu.”
Fleites kaže da je promjena njegove uloge posljedica širih promjena u tehnološkom okruženju. On priznaje da se velika promjena dogodila izdavanjem ChatGPT-a od strane OpenAI-a krajem 2022. Danas, kaže, većina kompanija želi koristiti AI jer vjeruju da je to budućnost poslovanja. Međutim, to nije samo sebi cilj.
„Pitanje je da se taj posao radi ispravno na način koji obezbeđuje povrat ulaganja u posao“, kaže on. “U Scottsu je potražnja za umjetnom inteligencijom stvorila pokret u izvršnom rukovodstvu da razmotri kako bismo mogli koristiti novu tehnologiju za unapređenje naše digitalne transformacije. I na osnovu mog iskustva sa AI sistemima i algoritmima za mašinsko učenje, bio sam pogodan da vodim implementaciju kako da te napore na odgovarajući način povećam.”
Fleites kaže da je smjer digitalne transformacije u Scotts-u općenitiji pomak u tri faze ka ostvarenju koristi. On sugerira da je temeljna faza digitalne transformacije u kojoj kompanije kreiraju strategiju za promjenu vođenu podacima i sigurno preuzimanje izvršne vlasti. Druga faza, implementacija, fokusira se na digitalizaciju procesa, primenu novih tehnologija i podršku odlukama zasnovanim na podacima.
Završna faza putovanja digitalne transformacije je realizacija, gdje poslovne koristi dolaze od usvojene strategije. Fleites kaže da je Scotts dobro napredovao u fazi implementacije i da počinje ubirati prednosti kako organizacija prelazi u fazu realizacije.
“Napravili smo značajan napredak u našim naporima za digitalizaciju. Imamo dugogodišnju praksu u automatizaciji procesa kroz RPA, usred smo modernizacije naše digitalne imovine pomoću AI i personalizacije, i implementiramo slučajeve proizvodne upotrebe, kako u mašinskom učenju tako i AI, koji su promijenili način na koji poslovanje posluje”, kaže on. „Dakle, napredovali smo u toj fazi implementacije i već ubiremo neke od prednosti realizacije u nekim slučajevima upotrebe koje smo implementirali.”
Prihvatanje mašinskog učenja
Fleites kaže da je jedno od njegovih najvećih dostignuća tokom svog vremena u kompaniji uspostavljanje čvrstog fokusa organizacije na mašinsko učenje. On kaže da ovaj pristup omogućava višim rukovodiocima da imaju koristi od pravovremenih uvida u procese donošenja odluka.
“Način na koji koristimo mašinsko učenje u kompaniji je definitivno ključno dostignuće. Ne samo da smo primenili tehnologiju u alatima za predviđanje proizvodnje, već smo takođe operacionalizovali i primenili objašnjivu veštačku inteligenciju da razbijemo to predviđanje na razlog zašto”, kaže on.
“Svake sedmice poslovni lideri u našim prodajnim timovima, u lancima nabavke i brendovima gledaju ovaj uvid kako bi razumjeli šta se dogodilo, a taj pristup mijenja način na koji prilagođavamo naše marketinške investicije za naredne dvije sedmice. Dakle, podaci imaju značajan utjecaj na način na koji radimo.”
Fleites kaže da su modeli mašinskog učenja kompanije podržani njenim AWS jezerom podataka. Njegov tim koristi Airflow za orkestriranje i preobuku svojih modela. Tip modela koji kompanija koristi zavisi od zahteva.
Za kratkoročna predviđanja, tim koristi XGBoost ili LightGBM modele. Za predviđanja trgovine ili regionalnog nivoa, koja mogu uključivati hiljade tipova proizvoda, tim koristi Googleove modele dubokog učenja.
On kaže da je rezultirajući pristup vođen uvidom ključan jer se mnoge velike kompanije koncentrišu na korištenje mašinskog učenja kako bi stvorile operativne prednosti za krajnje kupce. „Koriste ga za dopunu u lancu snabdevanja i slične stvari“, kaže on. “Ali mogućnost posjedovanja finih detalja podataka na nivou višeg rukovodstva je neobično.”
Iskorištavanje generativne AI
Fleites također predvodi izdavanje inovativnih funkcija omogućenih AI za kupce. Koristeći aplikaciju proširene generacije (RAG) u Google Vertex AI, kupci mogu koristiti prirodni jezik za pretraživanje kataloga kompanije kako bi dobili odgovore na svoja pitanja.
Kompanija također koristi umjetnu inteligenciju za poboljšanje kvaliteta razgovora u svom web-baziranom chat agentu. Ova tehnologija koristi uvid u podatke za rješavanje problema kupaca, a oni se mogu prenijeti živom agentu za detaljne upite.
“Sada razmišljam o tome kako efikasnije upravljamo našim podacima i imovinom AI i kako vršimo poslovnu transformaciju u svijetu AI”
Fausto Fleites, ScottsMiracle-Gro
Iskustvo ćaskanja pokreće Sierra, tehnološka kompanija koja pruža personalizirane AI agente za korisničku uslugu, a suosnivač je bivši ko-izvršni direktor Salesforcea Bret Taylor. Fleites kaže da njegov tim Sierri dostavlja katalog proizvoda i informacije o pitanjima putem API-ja koji rade na Google Cloud platformi.
“Ove dvije karakteristike su samo prvi korak na našem AI putovanju,” kaže Fleites, misleći na AI istraživanja u pretraživanju i ćaskanju. “Međutim, oni su važni, jer je sada samo pitanje dodavanja novih putovanja, poboljšanja našeg sadržaja i odlaska dalje od te faze.”
Dok Scotts nastavlja da napreduje u pogledu svog prednjeg dela za korisničke usluge sa AI-om, Fleites kaže da AI strategija kompanije ima još jednu komponentu fokusiranu na back-office elemente. Usvojeni su kopiloti sa AI pogonom kako bi se ponovo zamislili interni procesi, tako da zaposleni mogu posvetiti svoje vrijeme zadacima veće vrijednosti.
Fleites kaže da je njegova organizacija prije otprilike godinu dana razvila jedan slučaj upotrebe u proizvodnji, poznat kao Email Rewrite. Tim za korisničku podršku tradicionalno je sastavljao odgovore na e-poštu koristeći članke znanja u Salesforceu. Ovaj dugotrajan proces proizveo je e-poruke koje su izgledale nekoherentno i nemaju glas brenda.
Fleitesov tim je razvio agentski alat koji izdvaja tekst iz Salesforce sistema i kreira kohezivne e-poruke za manje od 30 sekundi sa pravim glasom brenda. Kaže da je automatizacija također poboljšala kvalitet odgovora e-poštom do 10 puta. Email Rewrite je bio prvi slučaj upotrebe kompanije za automatizaciju back-officea. Sada, Fleites traži druge mogućnosti kroz interni proces koji se zove X-ray.
„Želimo da razumemo proces sa tehnološke tačke gledišta“, kaže on. “Razmišljamo o tome kako radimo s AI u sredini kako bismo se pripremili za budućnost rada. Ako razmislim za pet do 10 godina od sada, kako tehnologija oko AI agenata bude sazrijevala, ovaj pristup će postati ključan za back-office područje velikih kompanija.”
Pružanje proaktivne personalizacije
Fleites razmišlja o promjenama koje je do sada uveo i daje sliku poslovanja vođenog podacima koji bi želio podržati za 24 mjeseca od sada. U svim službama za korisnike i internim operacijama, cilj je da se snažno krene u realizaciju pogodnosti, konačno područje njegove digitalne transformacije. Prvo se okreće uslugama usmjerenim na kupca.
„Za dvije godine naša digitalna platforma će biti drugačija životinja“, kaže on. “Radimo na izdavanju nove verzije naše platforme, gdje su umjetna inteligencija, personalizacija i dinamički sadržaj u središtu pozornosti od početka, a mi ćemo iskoristiti naše prediktivne sposobnosti kako bismo predvidjeli potrebe potrošača. Način na koji komuniciramo s našim potrošačima, u smislu e-trgovine i digitalne imovine, će potpuno revolucionirati.”
Fleites kaže da će kupci moći da slikaju i postavljaju pitanja o svojim travnjacima ili biljkama putem stručnih savjeta putem generativne AI. Općenito, njegova organizacija će koristiti mašinsko učenje da predvidi zahtjeve kupaca.
„Na primjer, moglo bi se dogoditi da u julu iz vremenske prognoze znamo da će vlaga sljedeće sedmice biti značajno visoka i da postoji šansa za bolesti travnjaka“, kaže on. „Dakle, u tom slučaju, možemo vam proaktivno reći šta da radite u vezi s tim.”
U pozadinskoj kancelariji, Fleites očekuje da će tokom naredna 24 meseca primeniti najmanje desetak slučajeva agentske automatizacije u celoj kompaniji. „Taj uspjeh bi učvrstio pristup koji smo zauzeli i postavio pozornicu za sljedeću fazu skalabilnosti u automatizaciju back-officea“, kaže on.