Fausto Fleites, wiceprezes ds. analityki danych w firmie specjalizującej się w ogrodnictwie ScottsMiracle-Gro, to inny typ lidera cyfrowego. „Jestem bardzo pracowity” – mówi. „Rozwinąłem wiele z modele uczenia maszynowego którymi sam się posługuję.”
To podejście dotykowe oznacza, że Fleites nadal doskonali swoje doświadczenia z danymi w terenie. Chociaż awans na stanowiska kierownicze wyższego szczebla może oznaczać, że niektórzy liderzy cyfrowi oderwą się od codziennych wyzwań związanych z danymi, które dezorientują firmy, jego praktyczne podejście oznacza, że ma wyraźną świadomość tego, w jaki sposób technologia może zapewnić rozwiązanie problemów organizacyjnych – a to skupienie się jest kluczowe w epoce automatyzacji.
„Mam jasne pojęcie co możemy zrobić dzięki sztucznej inteligencji i jak z niej korzystać” – mówi. „Większość firm, które nie mają pewności co do sztucznej inteligencji, wierzy materiałom marketingowym lub słucha kogoś, kto wyolbrzymia siłę sztucznej inteligencji. Kluczem do sukcesu jest zrozumienie, co sztuczna inteligencja może, a czego nie może zrobić, oraz jak zastosować sztuczną inteligencję w sposób zapewniający działanie drugiego pilota, a nie coś, co robi wszystko od początku do końca”.
Fleites, zajmujący wcześniej wyższe stanowiska kierownicze w firmach Sears i Accenture, rozpoczął współpracę ze Scotts w lutym 2023 r. 150-letnia firma chciała efektywniej wykorzystywać swoje dane i chciała opracować strategię transformacji.
„Kiedyś podejmowali wiele decyzji za pomocą Arkuszy Google, ale firma miała taki udział w rynku, aby w pełni wykorzystać zaawansowane analizy i istniała możliwość szerokiego wykorzystania posiadanych informacji” – mówi Fleites. „Dlatego według mnie była to idealna firma do zrobienia czegoś o prawdziwej wartości dzięki zaawansowanej analityce i wszystkim, co się z tym wiąże”.
Dążenie do realizacji korzyści
W ramach swojej początkowej strategii dotyczącej danych Fleites stworzył plik nowoczesne jezioro danych w chmurze Amazon Web Services (AWS) i opracował pierwsze przypadki użycia uczenia maszynowego. Przykłady te pokazały, w jaki sposób dane mogą informować procesy podejmowania decyzji, takie jak zrozumienie wpływu promocji sprzedaży i wpływu czynników makroekonomicznych, a także wspomagać symulacje w celu testowania planów operacyjnych.
„Dzięki całej tej pracy pokazałem, że możemy zapewnić spostrzeżenia, które zmieniają sposób, w jaki prowadzimy działalność biznesową, i awansowałem na wiceprezesa ds. analityki danych” – mówi, nawiązując do przejścia na swoje obecne stanowisko w maju 2024 r. „Teraz myślę o tym, jak efektywniej zarządzamy naszymi danymi i zasobami sztucznej inteligencji oraz jak przeprowadzamy transformację biznesową w świecie sztucznej inteligencji”.
Fleites twierdzi, że zmiana jego roli wynika z szerszych zmian w środowisku technologicznym. Przyznaje, że wraz z wypuszczeniem ChatGPT przez OpenAI pod koniec 2022 r. nastąpiła poważna zmiana. Dziś twierdzi, że większość firm chce korzystać ze sztucznej inteligencji, ponieważ wierzy, że jest to przyszłość biznesu. Jednak nie jest to celem samym w sobie.
„Problem polega na tym, aby wykonać tę pracę prawidłowo i zapewnić firmie zwrot z inwestycji” – mówi. “W Scotts zapotrzebowanie na sztuczną inteligencję wywołało ruch na kierownictwie wykonawczym, który zaczął zastanawiać się, w jaki sposób moglibyśmy wykorzystać nowe technologie do przyspieszenia naszej transformacji cyfrowej. Bazując na moim doświadczeniu z systemami sztucznej inteligencji i algorytmami uczenia maszynowego, byłem przygotowany do kierowania wdrażaniem i odpowiedniego skalowania tych wysiłków”.
Fleites twierdzi, że kierunek transformacji cyfrowej w Scotts to bardziej ogólny, trzyetapowy ruch w kierunku realizacji korzyści. Sugeruje, że podstawowym etapem transformacji cyfrowej jest stworzenie przez firmy strategii zmian opartych na danych i zapewnienie poparcia kadry kierowniczej. Drugi etap, wdrożenie, koncentruje się na digitalizacji procesów, wdrażaniu nowych technologii i wspieraniu decyzji opartych na danych.
Ostatnim etapem transformacji cyfrowej jest realizacja, czyli moment, w którym wdrożona strategia przynosi korzyści biznesowe. Fleites twierdzi, że Scotts jest na bardzo zaawansowanym etapie wdrażania i zaczyna czerpać korzyści, gdy organizacja wchodzi w fazę realizacji.
„Poczyniliśmy znaczne postępy w zakresie cyfryzacji. Posiadamy wieloletnią praktykę w automatyzacji procesów RPAjesteśmy w trakcie modernizacji naszych zasobów cyfrowych za pomocą sztucznej inteligencji i personalizacji oraz wdrażamy produkcyjne przypadki użycia, zarówno w zakresie uczenia maszynowego, jak i sztucznej inteligencji, które zmieniły sposób działania firmy” – mówi. „Jesteśmy zatem na zaawansowanym etapie wdrażania i już czerpiemy niektóre korzyści z realizacji w niektórych wdrożonych przez nas przypadkach użycia”.
Wykorzystanie uczenia maszynowego
Fleites twierdzi, że jednym z jego głównych osiągnięć podczas pracy w firmie było skupienie się organizacji na uczeniu maszynowym. Mówi, że takie podejście pozwala kadrze kierowniczej wyższego szczebla czerpać korzyści z aktualnych spostrzeżeń na potrzeby procesów decyzyjnych.
“Zdecydowanie kluczowym osiągnięciem jest sposób, w jaki wykorzystujemy uczenie maszynowe w firmie. Nie tylko wdrożyliśmy tę technologię w narzędziach do prognozowania produkcji, ale także ją zoperacjonalizowaliśmy i zastosowaliśmy wytłumaczalna sztuczna inteligencja rozbić tę prognozę na pytanie „dlaczego” – mówi.
“Co tydzień liderzy biznesowi w naszych zespołach sprzedaży, w łańcuchach dostaw i markach analizują te spostrzeżenia, aby zrozumieć, co się stało, a to podejście zmienia sposób, w jaki dostosowujemy nasze inwestycje marketingowe na następne dwa tygodnie. Dane mają zatem znaczący wpływ na sposób, w jaki działamy. “
Fleites twierdzi, że modele uczenia maszynowego firmy opierają się na jeziorze danych AWS. Jego zespół wykorzystuje Airflow do orkiestracji i ponownego szkolenia swoich modeli. Rodzaj modelu, z którego korzysta firma, zależy od wymagań.
Do prognoz krótkoterminowych zespół wykorzystuje modele XGBoost lub LightGBM. W przypadku prognoz na poziomie sklepu lub regionu, które mogą obejmować tysiące typów produktów, zespół korzysta z modeli głębokiego uczenia się Google.
Mówi, że wynikające z tego podejście oparte na wglądzie jest kluczowe, ponieważ wiele dużych firm koncentruje się na wykorzystaniu uczenia maszynowego do tworzenia korzyści operacyjnych dla klientów końcowych. „Wykorzystują go do uzupełniania zapasów w łańcuchu dostaw i tym podobnych rzeczy” – mówi. „Jednak możliwość uzyskania bardzo szczegółowych danych na szczeblu wyższego kierownictwa jest czymś niezwykłym”.
Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji
Fleites jest także liderem w udostępnianiu klientom innowacyjnych funkcji obsługujących sztuczną inteligencję. Korzystanie z wyszukiwanie rozszerzone generacji (RAG) aplikacji w Google Vertex AI, klienci mogą za pomocą języka naturalnego przeszukiwać katalog firmy, aby uzyskać odpowiedzi na swoje pytania.
Firma wykorzystuje sztuczną inteligencję także do poprawy jakości rozmów w swoim internetowym agencie chatowym. Technologia ta wykorzystuje analizę danych w celu rozwiania wątpliwości klientów i można je przekazać agentowi na żywo w celu uzyskania szczegółowych zapytań.
„Teraz myślę o tym, jak efektywniej zarządzać naszymi danymi i zasobami sztucznej inteligencji oraz jak przeprowadzić transformację biznesową w świecie sztucznej inteligencji”
Fausto Fleites, ScottsMiracle-Gro
Czat jest obsługiwany przez Sierra, firmę technologiczną zapewniającą spersonalizowanych agentów AI do obsługi klienta, której współzałożycielką jest były współdyrektor generalny Salesforce Bret Taylor. Fleites twierdzi, że jego zespół przekazuje Sierra informacje o katalogu produktów i pytaniach za pośrednictwem interfejsów API działających na platformie Google Cloud.
„Te dwie funkcje to dopiero pierwszy krok na naszej drodze do sztucznej inteligencji” – mówi Fleites, odnosząc się do eksploracji sztucznej inteligencji w wyszukiwarkach i czacie. „Są one jednak ważne, ponieważ teraz wystarczy tylko dodać nowe podróże, ulepszyć naszą treść i wyjść poza ten etap”.
Choć Scotts w dalszym ciągu czyni postępy w zakresie interfejsu obsługi klienta obsługującego sztuczną inteligencję, Fleites twierdzi, że strategia firmy w zakresie sztucznej inteligencji obejmuje kolejny komponent skupiający się na elementach zaplecza biurowego. Wdraża się drugich pilotów zasilanych sztuczną inteligencją, aby na nowo przemyśleć procesy wewnętrzne, dzięki czemu pracownicy mogą poświęcić swój czas na zadania o większej wartości.
Fleites twierdzi, że jego organizacja około rok temu opracowała jeden przypadek użycia w środowisku produkcyjnym, znany jako Email Rewrite. Zespół obsługi klienta tradycyjnie łączył odpowiedzi na e-maile, korzystając z artykułów merytorycznych w Salesforce. W wyniku tego czasochłonnego procesu e-maile były niespójne i pozbawione wyrazu marki.
Zespół Fleites opracował narzędzie agentowe, które wyodrębnia tekst z systemu Salesforce i tworzy spójne e-maile w czasie krótszym niż 30 sekund z odpowiednim głosem marki. Mówi, że automatyzacja poprawiła także jakość odpowiedzi na e-maile nawet 10-krotnie. Email Rewrite był pierwszym przypadkiem użycia przez firmę automatyzacji zaplecza biurowego. Obecnie Fleites szuka innych możliwości w ramach wewnętrznego procesu zwanego prześwietleniem.
„Chcemy zrozumieć ten proces z technologicznego punktu widzenia” – mówi. “Zastanawiamy się, w jaki sposób będziemy działać ze sztuczną inteligencją pośrodku, aby przygotować się na przyszłość pracy. Jeśli pomyślę o przyszłości za pięć do dziesięciu lat, gdy technologia wokół agentów AI dojrzeje, podejście to stanie się kluczowe dla obszaru zaplecza dużych firm. “
Zapewnianie proaktywnej personalizacji
Fleites zastanawia się nad wprowadzonymi do tej pory zmianami i rysuje obraz firmy opartej na danych, którą chciałby wspierać za 24 miesiące. W obszarze obsługi klienta i operacji wewnętrznych celem jest mocne przejście do realizacji korzyści, co stanowi końcowy obszar jego cyfrowej transformacji. W pierwszej kolejności zwraca się ku usługom zorientowanym na klienta.
„Za dwa lata nasza platforma cyfrowa będzie zupełnie innym zwierzęciem” – mówi. “Pracujemy nad wydaniem nowej wersji naszej platformy, w której sztuczna inteligencja, personalizacja i dynamiczna treść od początku są w centrum uwagi, i wykorzystamy nasze możliwości predykcyjne, aby przewidywać potrzeby konsumentów. Sposób, w jaki współpracujemy z naszymi konsumentami, pod względem handlu elektronicznego i zasobów cyfrowych, całkowicie się zrewolucjonizuje. “
Fleites twierdzi, że klienci będą mogli zrobić zdjęcie i zadawać pytania dotyczące swoich trawników lub roślin, korzystając z porad ekspertów dzięki generatywnej sztucznej inteligencji. Mówiąc bardziej ogólnie, jego organizacja będzie wykorzystywać uczenie maszynowe do przewidywania wymagań klientów.
„Może być na przykład tak, że w lipcu z prognozy pogody wiemy, że w przyszłym tygodniu wilgotność będzie znacznie wysoka i istnieje ryzyko chorób trawnika” – mówi. „W takim przypadku możemy proaktywnie powiedzieć Ci, co z tym zrobić”.
Na zapleczu Fleites spodziewa się wdrożyć co najmniej kilkanaście przypadków użycia automatyzacji agentów w całej firmie w ciągu najbliższych 24 miesięcy. „Ten sukces umocniłby przyjęte przez nas podejście i przygotował grunt pod kolejną fazę skalowalności w kierunku automatyzacji zaplecza biurowego” – mówi.