Rozhovor s expertem:
Jakub Malý, Managing Director Ipsos CZ & SK, IPSOS
Jakub je ředitelem Ipsos v ČR, největší tuzemské výzkumné agentury, která je součástí největší nezávislé výzkumné sítě na světě. Má více než 20 let zkušeností ve výzkumu trhu, působí v roli konzultanta pro stanovení a implementaci výzkumných zjištění. Podílí se také na rozvoji a implementaci AI do výzkumných nástrojů i interních procesů. Je dlouholetým členem globální výzkumné asociace ESOMAR.
V Ipsosu vedete proces adopce AI. Co byl hlavní důvod, proč jste se rozhodli AI aktivně využívat – a podle čeho jste určovali priority, do kterých oblastí ji zavést nejdříve a co naopak odložit?
JM: Potenciál efektivního využití AI sledujeme a vyhodnocujeme v Ipsosu řadu let, až do nástupu chatovacích prostředí velkých jazykových modelů byla v rukou velmi úzkého okruhu našich analytiků.
Možnost zadávat AI úkoly bez technické znalosti algoritmů či kódování však otevřela dveře “dokořán” doslova všem.
Hlavní důvody pro širší adopci těchto nástrojů by se daly shrnout do dvou oblastí: inovační (kde sledujeme hlavně rychlejší a chytřejší zpracování velkých datových objemů v řešeních pro naše klienty i interní využití) a procesní (se zaměřením na odbourání nudných/repetitivních činností pro zjednodušení práce v našich týmech).
Priority zavádění v konkrétních oblastech se orientují podle dlouhodobé roadmapy, která je průběžně aktualizována podle nových možností různých AI modelů, resp. podle jejich ohlášených budoucích možností.
Ipsos pracuje s obrovským množstvím dat. Jaké konkrétní výsledky nebo hodnotu pro byznys vám AI zatím přinesla – a kde vidíte její největší přínos do budoucna?
JM: Největší přínos do budoucna vidím ve větším uvolnění kapacity našich lidí pro projektové fáze s nejvyšší přidanou hodnotou – tj. perfektní vyladění business zadání/briefu s klienty na začátku a následně společná definice implikací pro zadavatele na konci projektu.
Dosud nám AI uplatnění přineslo hlavně i. úplně nové klientské poptávky, ii. možnost zpracovat více projektů na jednoho zaměstnance, iii. další rozvojové a inovační příležitosti.
Na konci dne tak sledujeme přímý finanční přínos a zároveň vyšší retenci zaměstnanců.
AI dnes mění i samotný výzkum. Jak konkrétně AI výzkum posouvá? Jaké zde přináší přínosy a rizika? A liší se tyto přínosy a rizika zásadně při vstupu AI do kvalitativního versus kvantitativního výzkumu?
JM: Pole vlivu ve výzkumu jsou v zásadě tři: r/evoluce zaběhlých postupů, expanze do nových oblastí, generování a práce se syntetickými daty (tj. „umělými“, která nepocházejí od skutečných respondentů).
Jako příklad proměny zaběhlých postupů si můžeme představit kódování
a kategorizaci slovní zpětné vazby od spotřebitelů/zákazníků v reálném čase, nebo dotazování chytrým chatbotem namísto živého operátora/tazatele.
Rozšíření do nových oblastí lze ilustrovat například na shromažďování, zpracování a vyhodnocování dat o tom, co veřejně dostupné GPT’s říkají o vaší značce nebo společnosti (což má málokterá firma plně v rukou).
U syntetických dat pak existuje vůbec nejvyšší míra rizika při nesprávném nastavení očekávání i práce s takto vzniklými daty jako takovými – je klíčové nepodcenit research & development fázi, stejně jako transparentně upozorňovat na plusy a mínusy. Proto spolupracujeme se Stanford University i dalšími akademickými pracovišti a vydáváme k tématu řadu publikací.
Tyto záležitosti se pak prolínají kvalitativním i kvantitativním výzkumem;
u kvalitativního výstupu je logicky obtížnější odhalit, zda vám AI persona „lže o svých pocitech“ oproti ověřitelnějšímu kvantitativnímu dotazu např. na počet zaměstnanců konkrétní firmy.
Implementace AI ve firmách nebývá vždy hladká. S jakými největšími překážkami jste se setkali vy – a jak se vám je daří překonávat?
JM: Fakticky jde o práci se změnou, která má svá klasická úskalí. Největším úkolem je rozmotání „začarované smyčky“: musím udělat/naučit se něco nad rámec zaběhlé praxe – abych si následně praxi ulehčil a začal si nový způsob pochvalovat.
V našem případě jsme šli kombinací zpřístupnění AI nástrojů všem zaměstnancům, online certifikace i offline školení, stejně jako průběžného sdílení best-practice a tipů/triků různými týmy.
AI je často spojována také s obavami. Daří se vám motivovat zaměstnance, aby ji opravdu využívali a nebáli se jí? A jak se tato změna propisuje do firemní kultury Ipsosu?
JM: V Ipsosu jsme si dali na začátku poměrně dost práce s tím, abychom vytvořili vlastní zabezpečené prostředí integrující různé modely generativní a analytické umělé inteligence – platformu Ipsos Facto.
V jejím rámci máme díky speciálním kontraktům s OpenAI, Googlem, Anthropicem nebo Mistralem naprostou kontrolu nad tím, co se děje s daty.
Následně jsme dali toto prostředí k dispozici zaměstnancům spolu se vstupním školením a začali doplňovat o online i offline sdílení toho, co jednotlivým lidem nebo celým týmům zafungovalo.
V návaznosti na prvotní R&D aktivity i pozdější ostrý provoz potvrdil platnost našeho přístupu „HI + AI“ – ten jednak shrnuje nezbytnost kombinace „human intelligence + artificial intelligence“, jednak symbolizuje pozitivní přístup Ipsosu k AI, kterou „vítáme“.
Z pozice vedení – jaké kroky se vám nejvíce osvědčily, aby se AI opravdu stala součástí práce ve firmě? Je to o širokém přístupu pro všechny zaměstnance, systematickém školení, nebo spíše o ukazování praktických příkladů?
JM: Prakticky se nelišily od jiných klíčových iniciativ v naší společnosti – největším ambasadorem musí být vždy nejvyšší vedení.
Následně opakovaně komunikovat při každé příležitosti, ideálně vlastní autentické zkušenosti (pozitivní i negativní).
Osobně jsem interní AI certifikaci absolvoval mezi prvními zaměstnanci na světě, stejně tak jsem sám absolvoval vícero praktických i teoretických kurzů z produkce Harvardu nebo MIT. Průběžně také sleduji rozvojové roadmapy globálních AI specialistů a přímo se zapojuji do řady AI projektů pro naše klienty.
Naše zkušenost ukazuje, že pak mají dostupnost nástrojů i průběžná edukace mnohem větší na pozitivní přijetí, resp. praktické uplatnění.
Pokud byste měl poradit firmám v ČR, které teprve uvažují o zavádění AI – co by měl být jejich úplně první krok?
JM: Moje obvyklé doporučení prvního kroku je, dát si dohromady „wish list“ toho, co bychom se ve firmě/týmu přáli, aby za nás AI do budoucna vyřešila.
A to bez ohledu na detail existující technické znalosti ve firmě.
Následně je užitečné se spojit z někým, kdo již technickou znalost a zkušenosti má, aby pomohl takový seznam vyselektovat, zprioritizovat a přetvořit právě do roadmapy pro další období.
Anebo můžete svůj seznam přání rovnou vložit do AI chatbota pro inspiraci k dalšímu postupu (jen ale pozor na vkládání citlivých informací 😊!).
O projektu AI Kompas
Business Leaders Forum přináší projekt AI Kompas – rámec pro efektivní, etické a odpovědné využívání umělé inteligence, který podporuje udržitelnost, snižuje environmentální dopady a pomáhá naplňovat cíle ESG.
Více informací naleznete na webu projektu.
Kontakt pro spolupráci: stachova@blf.cz.