ROI by u AI projektů neměla být jediným rozhodujícím argumentem, říká Pavel Jindra z CETIN

Ivana Karhanová: Vy jste mi řekl, když jsme spolu mluvili před natáčením, že teď máme šanci zavést nové technologie. Proč právě teď? 

Pavel Jindra: Obecně není o tom, zda právě teď, ale my jako technologická firma se snažíme zavádět nové technologie kontinuálně, abychom udrželi svoji konkurenceschopnost a zlepšovali interní procesy i služby. Proč konkrétně nyní v oblasti AI? Je to dáno tím, že trh je masivně pod palbou nabídek různých společností a konzultačních firem, což před pár lety zapříčinil vzestup ChatGPT. Mediální masáž je veliká a my se snažíme tomu nepodléhat, ale je dobré mít trh zmapovaný a vidět, jaké možnosti existují.  

Ivana Karhanová: Když se bavíme o AI, tak je to široký pojem. O čem konkrétně teď přemýšlíte? Co vlastně potřebujete vybudovat? 

Pavel Jindra: Jak jsem již říkal, jsme technologická firma a vlastník, provozovatel největší telekomunikační sítě v České republice. Máme velké množství dat o provozu na síti ze signalizace a nabízí se je využít v rámci machine learningu. Takže se spíše koukáme na machine learning úlohy a pokročilou analytiku. Samozřejmě si „hrajeme“ s běžnými věcmi, jako jsou různí co-piloti, pomocníci, chatboty. Ale to není náš primární byznys. My nemáme retailové zákazníky, jsme partner pro velké operátory jako O2, T-Mobile atd. Takže pro nás není potřeba mít chatbota pro denní komunikaci se zákazníky. 

Ivana Karhanová: Když ale mluvíte o machine learningu, o optimalizaci, tak to jsou vlastně věci, které tu byly i před publikací modelů ChatGPT, téměř před dvěma lety, na podzim roku 2022. Proč realizujete ty use casy až teď? 

Pavel Jindra: Myslím si, že tady nám právě ta popularizace a rozšíření AI do laické veřejnosti pomohlo, protože samozřejmě to rezonuje i na úrovni managementu byznysu. Najednou je to velké téma. Když to hodně zjednoduším, tak když chcete něco prodat, dejte tomu nálepku AI a úspěch je zaručen. Je to trošku jako ochranná známka „bio“ v potravinách. Tohle nám samozřejmě v tom pozitivním duchu pomáhá, protože to téma má najednou pozornost. Pokud se o tom pak bavíme v rámci firmy, tak všichni chápou, že pokud nenaskočí do vlaku teď, tak už nám opravdu ujede a budeme velice těžko potom zpětně něco dohánět. 

Ivana Karhanová: Ale zrovna vaše vedení si důležitost umělé inteligence a toho, aby CETIN i na tomto poli byl aktivní, uvědomuje.  

Pavel Jindra: Velmi dobře, protože to není, že bychom se v rámci posledních týdnů tomu začali věnovat. Ta příprava byla delší, hlavní zlomové období byl konec minulého roku, kdy jsme si odsouhlasili start celého programu, který zastřešuje nejen umělou inteligenci, ale i digitalizaci, automatizaci, robotizaci a vlastně všechny tyhle aktivity jsme dali pod hlavičku jednoho programu. Byl ustanoven akční tým, který je nejenom z kolegů z IT platforem, ale i z enterprise architektury a z transformace. A to je něco, co dalo jasný signál do firmy. Ano, je to pro nás velká priorita, je to téma. Samozřejmě je s tím spojený i nějaký budget, který máme, který nám pomáhá realizovat jednotlivé PoC. Pomáhá nám s adopcí nejen v AI oblasti, ale i v dalších digitalizačních aktivitách. Takže určitě pozornost máme a je na nás, abychom toho využili, přinesli i konkrétní výsledky a byli schopni to obhájit i u vedení. 

Ivana Karhanová: A myslíte, že by to šlo bez jejich podpory? 

Pavel Jindra: Určitě ne v tuhle chvíli. Neměli bychom kapacity, neměli bychom zdroje. Velmi těžko bychom to prosazovali a myslím si, že by asi nedávalo smysl tyhle aktivity vyvíjet. 

Ivana Karhanová: Já jsem na začátku říkala, že chcete budovat interní AI tým. Kde s ním chcete začít? 

Pavel Jindra: My jsme s ním začali. Na začátku jsme si řekli, že máme vizi, pojďme se ale dostat k nějakým konkrétním akčním krokům. Samozřejmě to, co by mělo vzniknout na začátku, je nějaká AI strategie, která je první základní kámen, na kterém se pak dá stavět. To bylo zhruba první kvartál letošního roku, kdy jsme řekli, jdeme do toho, pojďme dát dohromady strategii, která nám řekne, jaké lidi potřebujeme, jaké role nám chybí, jaké skilly měli mít, jak by měly být zasazené do organizační struktury, jak by měli spolupracovat v rámci CETIN. 

Ivana Karhanová: Tuhle strategii jste dávali dohromady s Adastrou. Jak to celé probíhalo? 

Pavel Jindra: Průběh byl takový, že na začátku logicky proběhlo několik seancí, workshopů s byznysovými a technickými složkami v rámci celého CETINu a bylo potřeba si uvědomit, v jaké té výchozí situaci jsme. To znamená, kde je ten startovací bod? Mimo jiné kvůli tomu, abychom mohli se i pak v čase nějak poměřit, jestli nějaký posun nastal. V rámci AI strategie, kde jsme spolupracovali právě s Adastrou, jsme si vytyčili pět základních dimenzí, které chceme projít. Na konci té strategie byl i výstup v podobě maturity assessment, který nám řekl, jak si stojíme, a vytyčili jsme si i cíle, kam se chceme dostat na škále od 1 do 5. 

Ivana Karhanová: A ty cíle, kam se chcete dostat, jsou definované nějakými měřitelnými KPI? 

Pavel Jindra: Je za tím framework, který s tím měřením pomáhá. Když to zjednoduším, jsme teď na stupni 2 na škále od 1 do 5 a chtěli bychom se v rámci jednoho roku dostat na stupeň 3.  

Ivana Karhanová: Co ty stupně ilustrují? Je to nějaká vaše schopnost pracovat jako s nástroji umělé inteligence a s daty? 

Pavel Jindra: Znamená to, jak jsme připraveni z pohledu dat, z pohledu technologických platforem. Je to high level pohled na technologie skrze procesy. Jakým způsobem si chceme nastavit KPI, čísla, monitoring, provoz vůbec všech těch platforem a samozřejmě, co to znamená z pohledu governance, legislativy a bezpečnosti. U AI je velmi důležitá i etika a v neposlední řadě je s tím spojená i komunikační strategie, jakým způsobem budeme do firmy deklarovat jednotlivé úspěchy apod. A to nám zase zpětně pomáhá při sběru use case. 

Ivana Karhanová: To vypadá na docela veliký projekt. 

Pavel Jindra: To je. A to ještě není všechno. To je vlastně jen ta báze, která nám říká, v jakém stavu jsme, kam se chceme dostat. Ruku v ruce s AI strategií samozřejmě musí jít nějaká roadmapa, která jasně definuje akční kroky v časovém sledu, kdy se má co stát. My jsme šli tou cestou, že jsme si udělali roadmapu na následující rok. Končí nám zhruba v květnu, tedy v prvním kvartálu příštího roku. Takže spíš jde krátkodobější cíle zaměřené na adopci. Musíme totiž nejdříve nastavit tým, lidi, governance, technologie. A v neposlední část celé té AI strategie je právě sbírání prvotních use case, se kterými začneme, které sbírají kolegové ve firmě. 

Ivana Karhanová: Kolik jich sebrali? 

Pavel Jindra: Podařilo se nám posbírat třináct use case, které je potřeba ohodnotit, dát tomu nějaký prioritizovaný seznam a tak dále. Tam jsme s kolegy využívali RICE matici. To je určitě zajímavý ukazatel, který nám říká, kolik nákladů, času, financí do toho budeme muset investovat, jaký to bude mít potom benefit, ať už finanční nebo nefinanční. V neposlední řadě je to i určitá jistota, že ten use case je vůbec realizovatelný a díky tomu získá i důvěru. Když tohle všechno posbíráte, tak nám to dá nějaké ohodnocení toho daného use case. 

Ivana Karhanová: Jak dlouhé vám tohle všechno trvalo od myšlenky, že potřebujete AI strategii až po stanovení a vybrání use casů? 

Pavel Jindra: Byly to týdny. Dost je to dáno samozřejmě i tím, že bylo potřeba se spojit a sejít s konkrétními lidmi po celé firmě. Uspořádat takové workshopy nebyla otázka jednoho týdne, ale zhruba 6 týdnů. Myslím si, že pokud bychom měli lepší časovou osu a byli bychom schopni tam ty lidi dohnat rychleji, tak by se to dalo zvládnout i v kratším čase. Ale zhruba horizont nějakých 6-8 týdnů včetně závěrečné zprávy. 

Ivana Karhanová: Můžete vybrat některý z use case, o kterých jste mluvili, a popsat je, ať si představíme, o čem to je a čeho jste schopni tím dosáhnout? 

Pavel Jindra: Když začnu tím nejjednodušším, který bude dobře představitelný, je to chatbot. Měli jsme pěkný use case od našeho HR oddělení, který chtěl jednoduchého chatbota pro onboarding nováčků. To znamená, přijde nováček do firmy, nepolíbený ničím žádnými procesy a má samozřejmě spoustu všetečných dotazů. Jak si mám zadat dovolenou? Na jaké benefity mám nárok? A tak dále. Požadavek vlastně byl, abychom byli schopni to implementovat přímo do Teams tak, aby to bylo jednoduše použitelné. Takže poměrně jednoduchý use case. Z našeho pohledu quick-win, co dokážeme do firmy rychle dodat. Z tohohle důvodu jsme se i vlastně rozhodli použít Copilot Studio, byť víme, že má určitá omezení. Nicméně to naplňuje ten požadavek, že to je něco, co je rychlé, ve své podstatě nějaká low-code cloud platforma, kterou jsme schopni rychle nasadit. 

Ivana Karhanová: Klíčové je tam definovat dobře dokumenty, ke kterému Copilot má přístup a definovat mu nějakou prioritizaci informací, že? Co vás třeba překvapilo? 

Pavel Jindra: My jsme si to i pilotovali interně na menší skupince, takže jsme si takové ty první dotazy vyzkoušeli sami na sobě. Je potřeba ale u tohohle si uvědomit, že tohle je opravdu první krok. Ten druhý. Velmi důležitý krok je, že ve chvíli, kdy posbíráte takovou zpětnou vazbu, musíme být schopní rychle jí zprocesovat, aby se ty dokumenty opravdu upravily a změnily. To je ta fáze dva, že musíte kontinuálně sbírat dotazy, upravovat manuály a datový podklad tak, abychom skutečně byli schopni ty dotazy pokrýt. 

Ivana Karhanová: To je možná ta náročnější část celého toho projektu. 

Pavel Jindra: Ano. V téhle fázi jsme ve své podstatě teď, protože pilotně už to naši nováčci používají. Současně se bavíme o tom, jakým způsobem ta revize dokumentů bude kontinuálně v praxi probíhat. 

Ivana Karhanová: Jak u toho měříte návratnost?  

Pavel Jindra: Snažíme se na to dívat ze dvou pohledů. Jeden je vylepšení obchodních procesů. Tam je jasné, že nám to přinese buď snížení nákladů, nebo zvýšení zisků atd. Druhá oblast je vylepšení technologií sítě, což vede třeba ke zlepšení kvality služeb nebo právě minimalizaci nějakých poruch a výpadků, kde už se to pak třeba trošku složitěji počítá. Protože to, že vylepšíte někde technologii ano, budete asi třeba pak prodávat možná lepší produkty, možná jich prodáte víc. 

Ivana Karhanová: Ale nejste schopný kvalifikovat, kolik toho je. 

Pavel Jindra: Ta exaktní kvalifikace takhle dopředu už je složitější. Podle mě je v tu chvíli potřeba vzít tu ROI jen jako podpůrný argument. Podívat se na to, spočítat si to. Jsou samozřejmě use casy, které návratnost mají a jsou byznysově zajímavé, ale neměl by to být podle mě rozhodující nebo jediný argument.  

Ivana Karhanová: A co by vás podle vás měl být rozhodující argument? 

Pavel Jindra: Rozhodně je důležité se na to podívat z několika perspektiv. Kromě legislativních požadavků, které nás k určitým krokům nutí, je tu i potřeba přitáhnout nové talenty. Pro mladé lidi, kteří se zajímají o nové technologie, je důležité, aby viděli, že i tradiční firmy jako CETIN jdou s dobou. Toto je něco, co si chceme vybudovat, co nás baví a co nám může v budoucnu přinést velké výhody. Dokonce i pokud nejsou všechny aktivity okamžitě ziskové, umožní nám to osvojit si nové technologie, což se stane součástí naší rutiny. To následně ulehčí hledání dalších use casů s pozitivní návratností. 

Ivana Karhanová: A váš management akceptoval tyto, řekněme, měkčí benefity? 

Pavel Jindra: Ano, i když jsou to méně hmatatelné benefity, management je akceptoval. Všechny naše první kroky směřující k automatizaci nebo digitalizaci jsme tradičně zahajovali výpočtem návratnosti investice. Avšak důležitý je také faktor, který spočívá v tom, že některé procesy jednoduše potřebujeme automatizovat nejen pro snížení nákladů, ale i pro zefektivnění práce. Pokud bychom se drželi pouze úspor pracovních sil, mohli bychom tím rozladit mnohé kolegy. Místo toho se snažíme, aby lidé mohli dělat kreativnější a smysluplnější práci, což by mohlo vést k inovacím, které firmě přinesou další pozitivní business case. 

Ivana Karhanová: Co byste, když se ohlédnete za uplynulým obdobím, udělal jinak? 

Pavel Jindra: Co mě překvapilo, byly kapacitní problémy. Původně jsem si myslel, že jakmile máme use case definované, půjde vše hladce. Ale realita byla jiná – sice jsme měli na papíře skvělé plány, ale potýkali jsme se s nedostatkem lidí se správnými dovednostmi. A i když jsme se snažili situaci řešit pomocí externích kapacit, jako je Adastra, a měli jsme připravený základní tým, narazili jsme na problém s angažovaností vlastníků jednotlivých projektů. Mnozí z nich nebyli ochotni plně se projektům věnovat nebo bojovat za potřebné zdroje. Kdybych to měl možnost dělat znovu, věnoval bych více času na zajištění jejich plné podpory a závazku před zahájením prací na projektech. 

Ivana Karhanová: Díky moc za fajn povídání a někdy na viděnou.  

Pavel Jindra: Díky za pozvání, Na shledanou.