Wojciech Ozimek, wiceprezes One2Tribe, w rozmowie z ISBtech o planach rozwojowych i oczywiście… AI…

1. Jak wyglądały ostatnie miesiące pod względem nowych projektów i zamówień?

W ostatnich miesiącach roku 2024 firma odnotowała wzrost zamówień i projektów. Uruchomiliśmy kilka projektów pilotażowych dla dużych sieci sprzedaży – między innymi dużego contact center, sieci stacji paliw czy kilku sieci retail. Pojedynczo – każdy z tych pilotażowych klientów jest wielkości, naszych największych odbiorców. Liczymy więc na duży wzrost. Zgodnie z przyjętym przez nas podejściem będziemy informować o podpisanych umowach na pełne wdrożenie.

Rozpoczęliśmy także oferowanie platformy Tribeware i związanych z nią narzędzi AI w dwóch kolejnych obszarach – zarządzania influencerami (którzy z naszego punktu widzenia stanowią także fragment zespołu sprzedażowego firmy) oraz w edukacji (tutaj rozpoczęliśmy prace koncepcyjne z jedną ze szkół).

2. Które branże są kluczowe dla waszego biznesu?

Kluczowe dla naszego biznesu są nadal branże retail, FMCG, farmaceutyczna oraz finansowa. Czyli te obszary rynku, w której kluczowe dla efektywności gospodarczej jest zarządzanie setkami czy tysiącami pracowników. Nasza platforma pozwala także na zarządzanie rozproszonymi zespołami – które trzeba zsynchronizować. Gamifikacja działa tutaj wyjątkowo dobrze. Ostatnio – u jednego z klientów w branży farmaceutycznej uzyskaliśmy 926% zwrotu z inwestycji w nagradzanie pracowników. Źródłem tego sukcesu było skoordynowanie działań wielu pracowników i zespołów w obszarze digital transformation. Platforma podpowiadała codzienne zadania, nagradzała za najmniejszy sukces i nadawała rytm pracy kilkudziesięciu osobom.

3. Czy nadal konsekwentnie realizujecie założenia obranej strategii rozwoju?

Tak. Od wielu lat konsekwentnie rozwijamy tę samą platformę, bazując na psychologii behawioralnej i społecznej oraz gamifikacji. Nasz model działania nie ulega zmianie – chociaż dodajemy do niego kolejne narzędzia. W ubiegłym roku ogłosiliśmy strategię rozwoju, której głównym celem było wykorzystanie rozwiązań sztucznej inteligencji w całej organizacji. Sztuczna inteligencja (AI), pozwala nam na szybkie tworzenie zadań i materiałów edukacyjnych. Ostatnio wykorzystujemy ją także do weryfikowania zadań (np. na podstawie zdjęcia AI określa czy pracownik dobrze ustawił towar na półce).

4. Jaki wyznaczyliście sobie cel rozwojowy na ten rok?

Przede wszystkim konsekwentnie stawiamy na zastosowanie AI w naszych produktach i w naszym zespole. Nie jesteśmy software house, tylko firmą usługową, która dostarcza specjalistyczną technologię, więc sztuczną inteligencję traktujemy przede wszystkim jako część naszych usług i produktów. Chcemy być „All AI Company”. Jako przykład tego, co to znaczy, chcę podać jeden z naszych ostatnich projektów – dla Sanofi Austria. Wykorzystując bazę materiałów medycznych dla jednej z terapii przygotowaliśmy program zmiany (transformacji) dla przedstawicieli medycznych oparty o naszą platformę. Praca odbywała się w kilku językach (polski, angielskim, niemiecki).

Dzięki zastosowaniu AI (w tym technologii RAG – Retrieval Augmented Generation) specjalistyczne materiały oparte o tekst, grafikę, dźwięk (podcasty) zostały przekształcone w graf wiedzy i na ich podstawie tworzyliśmy quizy, zadania i materiały dla klienta. Skróciło to czas startu projektu o tygodnie (jeśli nie miesiące) oraz znacząco obniżyło dodatkowe koszty. Dzięki wykorzystaniu asystentów AI nie musieliśmy mieć na przykład osoby niemieckojęzycznej w zespole. Agent AI sprawdzał także materiały pod kątem wiedzy medycznej (były one potem weryfikowane przez człowieka).

5. Wspominaliście o tym, że jednym z długofalowych celów one2tribe jest budowa
własnego modelu AI. Kiedy to nastąpi oraz z jakimi kosztami to się wiąże?

Od roku 2017 pracujemy nad własnym modelem do optymalnego motywowania pracowników (z uwzględnieniem stresu, nagradzania, skomplikowania zadań). Rozwój prowadzimy w ramach rozwoju platformy Tribeware. Na przestrzeni ostatnich 9 lat nasze nakłady na Tribeware wyniosły przeszło 15,5 milionów złotych. Część tych środków stanowi inwestycja bezpośrednio we własne narzędzia AI, ale traktujemy to po prostu jako rozwój Tribeware (naszego głównego produktu).

Kluczem do sztucznej inteligencji są modele maszynowego uczenia się, sposób zbierania danych czy rozwój architektury całego rozwiązania. Na przykład nasz model opiera się o unikatową wiedzę firmy bazującą na ponad 20 latach doświadczenia w zakresie gier społecznościowych, gamifikacji oraz motywacji pracowniczej (ostatnie 10 lat). Ta wiedza to gigabajty danych. Inwestycja w te obszary dotyka wielu lat działalności One2tribe. Posiadając wiedzę o schematach nagród, realizacji zadań czy rotacji pracowników jesteśmy w stanie budować model, który prowadzi pracownika za rękę. Celem jest rozwiązanie „Intelligent Augmentation” – inteligentnego wzmocnienia pracownika. Nasza przewaga nad konkurencją to fakt, że od zawsze jesteśmy „data-driven” i mamy na czym budować AI.

Mówiąc o konkurencji, warto zauważyć, że dzisiaj na rynku mamy do czynienia z trzema
podejściami. Pierwszym jest wykorzystanie po prostu API do innych modeli (jak OpenAI) – to robi zdecydowana większość firm (my też to robimy w obszarze generowania treści). Kolejnym podejściem jest próba budowy modeli LLM podobnie do OpenAI (nie jest to nasza liga pod względem wydatków, na modele takie trzeba wydać setki milionów, jeśli nie miliardy złotych i w Polsce być może będzie stać na to tylko państwo/rząd – przykładem jest projekt PLLuM – czyli polski model językowy). Pozostaje zatem budowa modeli dziedzinowych w konkretnej dziedzinie. I tutaj naszym celem jest posiadanie foundation model w dziedzinie pracy, zadań czy nagradzania pracowników. Jest to wejście w inny świat niż ChatGPT czy modele językowe. Mówimy tutaj o modelach optymalizacyjnych (predykcja zaangażowania pracownika, propozycja kolejnego zadania czy celu).

Budowa modelu dziedzinowego jest droższa niż korzystanie z API, ale dużo tańsza niż próba porwania się na „własny LLM”. Ma też dużą barierę wejścia dla potencjalnego konkurenta (to my mamy dane).

6. Czy będzie to wymagało dodatkowego finansowania?

Musimy rozwijać własne AI i dostosowywać się do rewolucji AI prowadzonej przez firmy takie, jak OpenAI. Dzisiaj zakładamy, że wariant minimum opiera się o finansowanie własne (z bieżącego  cashflow projektowego). Tak robimy to w tej chwili i tak planujemy nasz budżet. Ewentualnego finansowania będziemy poszukiwać w celu rozwoju sprzedaży i marketingu na kolejnych rynkach (geograficznych, branżowych) – po to, aby znowu w wyniku pozyskanych już od rosnącego grona klientów środków rozwijać dalej platformę. Nie jesteśmy startupem, z naszego systemu korzysta coraz więcej klientów i rozsądne jest takie planowanie kolejnych funkcji, żeby uzyskać zwrot z inwestycji z bieżących kontraktów.

Dzisiaj wyzwaniem dla nas jest skalowanie sprzedaży a nie budowa własnego AI. Od strony
technicznej mamy produkt, który wyprzedza swoją epokę.

Subscribe
Powiadom o
guest
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments