Nuo darbo efektyvumo iki klientų patirčių gerinimo: kaip „Telia“ įdarbina dirbtinį intelektą?
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. Dėl to „Telia“ itin didelį dėmesį skiria pažangių dirbtinio intelekto (DI) sprendimų taikymui bei vystymui.
Dirbtinis intelektas – daugelio darbuotojų kasdienybė
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. „Telia“ aktyviai išnaudojami ne tik išoriniai dirbtinio intelekto įrankiai, bet ir kuriami nauji, vidiniams poreikiams pritaikyti, sprendimai. Prie to daugiausiai prisideda Duomenų mokslininkų ir dirbtinio intelekto komanda.
„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“, – pasakoja „Telia“ Duomenų mokslininkų ir dirbtinio intelekto komandos vadovė Natalija Tumanova.
Prieinama DI įrankių gausa
Išnaudoti dirbtinio intelekto suteikiamas galimybes kolegoms padeda „Telia“ inžinierių komanda. Jos dėka 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 pasiekiami tiek populiariausi kalbos modeliai, tokie kaip „GPT‟ ar „Sonnet‟, tiek labiau specializuoti ar mažiau žinomi – tokie kaip „Mistral“, „Llama“ ar „Salamandra“.
Artimiausiu metu „Telia“ darbuotojai taip pat turės galimybę kurti dirbtinio intelekto agentus naudojantis vidiniais „LangGraph“ platforma grįstais įrankiais. Eksperimentavimui su kalbos modeliais naudojamas „Amazon Bedrock“ , o mašininio mokymosi projektams – „Amazon SageMaker“platforma.
DI Telia viduje: efektyvumui ir augimui
Dirbtinis intelektas – darbo efektyvumui ir procesų spartai
Šiuo metu „Telia“ įgyvendina skirtingus su dirbtiniu intelektu susijusius projektus. Pirmuoju siekiama įdarbinti dirbtinio intelekto pokalbio įrankius (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.
Antroji aktyviai plėtojama dirbtinio intelekto panaudojimo sritis yra nestruktūrizuotų duomenų analizė. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto pagalba atliekama rašytinių klientų atsiliepimų ir telefoninių skambučių įrašų 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, mažiau pastangų skiriant pasikartojančioms rutininėms užduotims.
Sprendimai, kuriantys vertę klientams ir įmonei
Dar viena sfera, kurioje „Telia“ pasitarnauja dirbtinis intelektas – personalizuotų rekomendacijų klientams teikimas. Pavyzdžiui, „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.
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.