Jak Keboola využívá AI k automatizacím nad firemními daty

Trend umělé inteligence (ve zkratce AI) zasáhl nejen obor informačních technologií, ale i online marketingu. Nejen proto je TRITON IT členem České asociace umělé inteligence, kde se ve spolupráci s ostatními společnostmi snažíme získávat stále nové poznatky a informace.

V zájmu rozšíření obzorů a zefektivnění služeb pro naše klienty jsme se zúčastnili přednášky společnosti Keboola. Přednáška byla rozdělena do tří bloků, rozprostřených do několika hodin a my jsme si z nich odnesli několik důležitých úvah, které rozhodně stojí za zamyšlení, a které jsme níže zpracovali do samostatných kapitol.

Nedostatek kvalitních dat a jejich hodnota

Klíčovým bodem pro AI jsou kvalitní data. Jak se nyní ukazuje, množina dostatečně kvalitních dat není nekonečná, což může být problematické pro efektivní trénování umělé inteligence. Po kvalitních datech je v současné chvíli velká poptávka a firmy si je, zcela pochopitelně, začínají více chránit před zcizením umělou inteligencí. Za kvalitní data můžeme považovat jakékoliv interní zdroje firem, dokumentace firemních postupů, či jiné dokumenty obsahující firemní know-how. Jako nekvalitní data, oproti tomu, můžeme označit nejrůznější snadno přístupné diskuze na internetu, které nejsou ověřené a mohou obsahovat nepřesné či přímo nepravdivé informace.

Co z toho plyne? V dlouhodobém horizontu se nemusí vyplatit mít 100% transparentní firmu s veřejně dokumentovanými procesy, protože ji to vystavuje riziku, že citlivá data budou využita umělou inteligencí konkurenčních firem a následně použita k jejich zdokonalení. To, co bylo v minulosti znakem poctivosti, tedy transparentnost, může být nyní slabinou mnoha firem a jistě není od věci zajistit potřebné bezpečnostní opatření.

Dalším rizikem mohou být i nejrůznější soukromé cloud úložiště, které menší firmy často využívají. Jejich informace mohou být zcizeny firmami, které úložiště provozují, aniž by si toho majitelé uložených dat všimli. To vše se může stát za účelem obohacení AI modelu.

Data maturity a digital twin

Jedná se v podstatě o koncept, jak je firma připravena na automatizaci. Pokud vlastní „mature data“, pak je má dostupná v databázích, nad kterými lze dělat strojově dotazy. Největší investicí je zpočátku vytvoření prvního procesu, jak firemní data do úložišť dostávat. Většina firem, aby dosáhla požadovaného výsledku, začínala sběr dat marketingem. Pokud firma dokáže do datového skladu ukládat všechna klíčová data z marketingu, obchodu nebo provozu, je poté schopna vytvářet nejrůznější simulace a predikce fungování firmy, aniž by touto činností ztrácela mnoho času, například vytvořením digitální kopie firmy.

V souvislosti s tímto poznatkem je možné využít AI třemi základními způsoby. Tím prvním je AI Assist, což je zapojení AI při existující práci, například použitím obrázku generovaného AI při tvorbě webové stránky. Druhým způsobem je Augment, tedy způsob využití AI tak, že celý úsek lidské práce je nahrazen AI, která samostatně vytvoří celý design webové stránky. Třetím a zároveň posledním způsobem je Enhance, tedy využití AI takovým způsobem, který dalece přesahuje rozsah lidské práce. Jako příklad můžeme uvést modelovou situaci, kdy AI dodá design web stránky přímo rozdělený na šablonové soubory HTML a CSS.

Rychlý způsob na vytvoření firemního AI chatbota

Firma Keboola představila proces, kterým lze získávat data z firemní databáze, za využití nástroje Confluence od Atlassian. Keboola využívá svůj vlastní software, skrze který se exportují indexovaná data do databáze pro AI, přičemž se vyselektují pouze důležité informace. Následně se připojí Chat GPT API jako chatbot do Slacku. Ve výsledku je k dispozici chatbot, který zaměstnancům na juniorních pozicích odpoví na cokoliv, co je zdokumentované a umí i extrapolovat doporučení na případy, které ještě nikdo neřešil.

Keboola SQL bot jako nástroj dostupný přímo ve společnosti Keboola

Tento nástroj funguje tak, že jeho uživatel napíše dotaz na data a jejich souvislosti, přičemž odkáže na databázi. Následně se vygeneruje SQL query a textová odpověď. Jestliže má uživatel hypotézu pro marketing, není nutné aby dlouhé minuty filtroval soubory a Google Analytics, ale může mít odpověď prakticky okamžitě. Pomocí Keboola SQL bot nástroje je možné rovněž generovat úzce personalizovaný obsah, což se velmi osvědčilo například při mailing kampaních. Jestliže má firma k dispozici všechna data z klientských nákupů i marketingu, která jsou propojena, může nechat AI vygenerovat excelový soubor se zcela osobním e-mailem na každého zákazníka a výsledek aplikovat v mailingu.