- Karjera
Prie to daugiausiai prisideda Duomenų mokslininkų ir dirbtinio intelekto komanda. Šiuolaikinėje telekomunikacijų rinkoje kurti ir diegti pažangius technologinius sprendimus – nebe privalumas, o būtinybė. Tai ypač aktualu kalbant apie vis sparčiau į daugelį verslo procesų ir žmonių gyvenimo sričių besiveržiančio dirbtinio intelekto panaudojimą.
Kaip Telia darbuotojai naudoja dirbtinį intelektą kasdieniame darbe?
Dirbtinį intelektą (angl. artificial intelligence) savo darbe šiandien pritaiko daugelis bendrovės specialistų – nuo metaduomenis dirbtinio intelekto pagalba generuojančių duomenų inžinierių, dirbtinio intelekto asistentus efektyvesniam darbui pasitelkiančių programuotojų iki rinkodaros specialistų, kalbos modelius naudojančių reklaminių žinučių kūrimui. Programavimo įgūdžių neturintys darbuotojai gali sukurti programas vibe coding pagrindu, leidžiančiu idėjas savarankiškai paversti veikiančiais sprendimais be gilių techninių žinių.
Kokie dirbtinio intelekto įrankiai ir modeliai prieinami Telia darbuotojams?
Išnaudoti dirbtinio intelekto suteikiamas galimybes kolegoms padeda „Telia“ inžinierių komanda. Vidinėje įmonės platformoje darbuotojams yra prieinami įvairūs dirbtinio intelekto įrankiai. Sutelkti vienoje vietoje jie palengvina daugelį kasdienių užduočių – pavyzdžiui, suteikia galimybę saugiai talpinti dokumentus vektorinėje duomenų bazėje, joje atlikti efektyvesnę reikiamos informacijos paiešką.
„Telia“ darbuotojams prieinami tiek populiariausi kalbos modeliai, tokie kaip „GPT“, „Gemini“ ar „Sonnet“, tiek labiau specializuoti modeliai, tokie kaip „Mistral“, „Llama“ ar „Qwen“, kuriuos galima diegti lokaliai ir pritaikyti savo poreikiams. Taip pat vidinė DI platforma siūlo įrankius, skirtus darbui su RAG sprendimais ir DI agentų kūrimui bei integravimui į verslo aplikacijas. Eksperimentavimui su kalbos modeliais naudojama „Amazon Bedrock“, o mašininio mokymosi projektams vystoma ir valdoma „Amazon SageMaker“ platforma.
Dirbtinio intelekto sritis itin greitai vystosi – kone kiekvieną savaitę pristatomi nauji modeliai ir įrankiai, o tendencijos sparčiai keičiasi. Tai, kas prieš pusmetį buvo laikoma gerąja praktika, šiandien gali būti jau pasenę. Dėl to svarbu sekti aktualijas, išbandyti naujoves, nuolat gilinti su dirbtiniu intelektu susijusias žinias ir kompetencijas. Turime didelę techninių žinių bazę, kurią nuolat atnaujiname, plečiame ir pritaikome praktikoje, darbuotojai dalyvauja specializuotose konferencijose ir susitikimuose su bendraminčiais už organizacijos ribų.
Kaip dirbtinis intelektas didina darbo efektyvumą: pokalbių robotai
Šiuo metu „Telia“ įgyvendina skirtingus su dirbtiniu intelektu susijusius projektus. Jau yra įdarbinti dirbtinio intelekto pokalbio įrankiai (angl. chatbot), kurie didina darbo efektyvumą, pagreitindami informacijos paiešką ir sprendimų priėmimą. Tokie įrankiai itin naudingi su dideliu informacijos kiekiu dirbantiems kolegoms. Įmonėje naudojami dirbtinio intelekto pokalbių robotai turi prieigą prie vidinių dokumentų, geba greitai rasti reikiamą informaciją, ją apibendrinti ir darbuotojams pateikti tikslius atsakymus su nuorodomis į šaltinius. Taip pat tobulinami ir klientų aptarnavimui skirti pokalbių robotai.
Nestruktūrizuotų duomenų analizė: kaip DI padeda geriau suprasti klientus
Aktyviai plėtojama dirbtinio intelekto panaudojimo sritis yra nestruktūrizuotų duomenų analizė. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto pagalba atliekama rašytinių klientų atsiliepimų ir telefoninių skambučių įrašų apibendrinimas bei analizė padeda geriau suprasti vartotojų nuotaikas bei jų poreikius, surinkti informaciją apie dažniausiai pasitaikančias problemas. Tai leidžia greičiau identifikuoti įvairias spragas ir jas pašalinti, gerinti klientų patirtis, atlaisvinti kolegų laiką kūrybinėms užduotims ir bendravimui su klientais. „Telia“ dirba dešimtys DI agentų, kurie padeda atlikti anksčiau buvusį rutininį darbą.
Personalizuotos rekomendacijos: kaip DI padeda tobulinti Telia Play
Dar viena sfera, kurioje „Telia“ pasitarnauja dirbtinis intelektas – personalizuotų rekomendacijų klientams teikimas. „Telia Play“ naudotojai dirbtinio intelekto atliekamos analizės dėka gauna jų pomėgius atitinkančių filmų ir kito turinio rekomendacijas. Tam reikia išanalizuoti didelius duomenų kiekius, o tai padaryti padeda mašininio mokymosi modeliai. Jie analizuoja ankstesnį vartotojų elgesį ir panašumus tarp individualių paslaugos naudotojų bei jų žiūrimų filmų. Siekiant vartotojams pateikti kuo naudingesnes rekomendacijas algoritmai yra nuolat tobulinami, testuojamos skirtingos jų versijos, vertinami pačių klientų atsiliepimai.
Next Best Offer (NBO): kaip DI parenka tinkamiausius pasiūlymus
Panašų vaidmenį dirbtinis intelektas atlieka ir klientams teikiant personalizuotus paslaugų bei planų pasiūlymus (angl. Next Best Offer / NBO). Tai sudėtingas procesas, reikalaujantis gero kliento pažinimo. Siekiant pasiūlyti tiek klientui, tiek įmonei naudingiausius pasiūlymus taikomi pažangūs modeliai ir metodai – įvairūs segmentavimo algoritmai, churn modeliavimas, kliento viso gyvavimo vertės (CLV) prognozavimas ir kiti. Jų derinys leidžia iš visos paslaugų bei planų gausos išrinkti tuos pasiūlymus, kurie geriausiai dera su kliento poreikiais ir įmonės tikslais.
Natalijos Tumanovos įsitikinimu, dirbtinio intelekto įmonės procesuose tik daugės, o darbuotojams tai suteiks dar geresnes galimybes dirbti su pažangiausiais įrankiais, prisidėti prie jų vystymo ir tobulinti savo įgūdžius šioje srityje.
