AI Crunch Voice | Od roku 2004 ušla společnost Multima dlouhou cestu v oblasti vývoje softwaru. Dnes patří mezi silné hráče v oboru umělé inteligence a cloudových technologií. Co stojí za jejím úspěchem a jak jejich inovativní řešení transformují podnikání po celém světě? V rozhovoru s Daliborem Lukešem, členem představenstva společnosti MULTIMA se dozvíme, jak se firmě daří držet krok s nejnovějšími trendy a jaké revoluční produkty nabízí svým klientům.
Vaše společnost působí na trhu ICT řešení již od roku 2004. Můžete nám přiblížit, jak se firma od svého založení vyvíjela?
Na začátku fungování naší společnosti bylo hlavní zaměření na vývoj software. I proto o sobě říkáme, že jsme Software Atelier. Ke klasickému vývoji jsme však průběžně přidávali další oblasti jako datová integrace, umělá inteligence, cloudifikace, či digitalizace firemních agend na bázi Microsoft365. Aktuálně máme skoro 80 lidí v Pardubicích, Praze a Plzni.
Kdy a proč jste se rozhodli začít využívat strojové učení ve vašich projektech?
Jednou z našich tradičních oblastí je integrace a zpracování dat. Při objemech a důležitosti zpracovávaných dat, jsme už před lety hledali způsob jak provádět jejich čištění a standardizaci. A jako nejefektivnější jsme vyhodnotili právě metody na základě strojového učení.
Můžete nám přiblížit některá AI řešení, která nabízíte, a popsat, jak transformují podnikání vašich klientů?
S AI jsme začali již před několika lety a tou dobou bylo primárním zaměřením strojové učení. Tehdy jsme vytvořili náš model NATHAN, který slouží pro automatické vytěžování informací z dokumentů. Využívá ho například i aplikace Dokladovna.cz pro digitalizaci faktur a účtenek, čímž zrychluje jejich zpracování.
NATHAN je aktuálně natrénován primárně na vyčítání faktur a účtenek, ale je možné naučit jej i jiné typy dokumentů. Nedávno jsme ho například naučili vyčítat klíčová data z vyúčtování energií. Když jsme jej tvořili, chtěli jsme, aby byl co možná nejvíce univerzální a bylo jej možné upravovat podle potřeb konkrétních scénářů použití a klientů. A to nejen z pohledu typu dokumentů a struktury dat, ale i způsobu zapojení do okolních aplikací. Je tedy možné jej využívat v různých zákaznických aplikacích, napojit na ERP (jako třeba SAP), nebo využít v rámci procesních aplikací na low-code platformách typu Microsoft PowerApps.
Další zajímavou aplikací je ESTER AI, což je digitální firemní asistent. Formou chatbota dokáže vyhledávat v interních dokumentech, zpřístupnit služby ChatGPT, ale také zajistit služby interního agenta – třeba rezervovat parkovací místo. Tím dokážeme u klientů zefektivnit řadu interních procesů i spokojenost pracovníků. Zajímavé na tomto řešení je také fakt, že zájem o něj roste společně se zájmem o Microsoft Copilot, který u klientů pomáháme zavádět. Ten totiž z různých důvodů nedáte všem lidem ve firmě. A ESTER AI zpřístupní zmíněné služby generativní umělé inteligence i těm, na koho Copilot nevyjde. Ester je tak ve firmách nejlepší parťák pro Microsoft Copilot.
Pro externí weby pak máme řešení Chetty Plus, které opět kombinuje LLM, sémantické vyhledávání, vektorové databáze a další technologie, které z něj dělají ideální doplněk informačních či prodejních webů. Vznikl jako rozšíření základního webového chatbota Chetty, pro situace, kdy nestačí odpovídat nad základním informačním textem, ale je třeba opravdu dobře v datech hledat. Příkladem může být web města, kde pak chatbot může celkem dobře poradit v různých životních situacích.
V oblasti strojového učení máte vytvořený zmíněný model NATHAN-AI. Co když by klient chtěl vytvořit model pro jiný typ použití, například prediktivní údržbu?
Náš tým datových vědců je připraven vytvořit model na bázi strojového učení v podstatě libovolné oblasti. Pochopitelně tam, kde jsou k dispozici data a popis domény. Kolegové mají zkušenosti například s modely v oblasti zdravotnictví, nebo právě i analýzy dat z výrobních strojů. Vytvoření i trénování nového modelu je tak již celkem rychlá záležitost.
Jaké výhody přináší nasazení umělé inteligence do firemních procesů?
Umělá inteligence má velký potenciál zrychlit řadu firemních procesů. A to díky větší automatizaci v rozhodování, vyhodnocování vstupů či přímo jejich digitalizaci. Například takovou účtenku za drobné výdaje je možné pouze vyfotit mobilem a aplikace se postará o vytěžení dat, posouzení výdaje a výběr vhodného schvalovacího kolečka, případné automatické schválení či následné zaúčtování. To celé bez nutnosti definování procesu “natvrdo”, ale na základě historické zkušenosti, kterou aplikace načerpá z existujících dat. Do budoucna se automatizace firemních procesů posune díky nasazení AI agentů, kteří budou navzájem spolupracovat. To úplně změní hru.
Jaké jsou naopak hlavní výzvy, kterým čelíte při implementaci AI řešení ve firmách?
Očekávání a data. Lidé mají díky aktuální pozornosti vůči AI relativně velká očekávání. To je na jednu stranu dobře, protože to zjednodušuje otvírání diskuze na toto téma. Na druhou stranu jsou často ta očekávání až nereálná a musíme pak balancovat co lidé reálně mohou chtít a současné technologie dokážou. Často nám to pak komplikují právě data – tedy nejen chybějící data, ze kterých by mohly AI nástroje čerpat, ale i jejich správnost a přístup. Tedy například správné rozlišení verzí jednoho dokumentu, případně řízení přístupu konkrétních lidí k dokumentům.
Máte za sebou už úctyhodnou kariéru. Jaké klíčové zkušenosti z vaší 30leté profesní cesty v korporacích jako Microsoft, Siemens a SoftwareONE aplikujete nyní v Multimě?
Za těch 30 let jsem zažil IT i byznys v různých oblastech. Díky tomu mám doufám schopnost nadhledu a vnímání konkrétního projektu v celkovém kontextu a z různých úhlů. Současně jsem si opakovaně ověřil, že musíte být rychlí a přizpůsobiví, jinak přijde jakákoliv snaha o pomoc klientovi vniveč.
Jaké jsou vaše plány a vize pro budoucí vývoj a inovace v oblasti AI a cloudových technologií v Multimě a jak vidíte jejich dopad na trh?
Velký potenciál vidím v kombinaci umělé inteligence a low-code přístupu. Tento přístup bude mít velký dopad především v oblasti digitalizace firemních agend a procesů. Výrazně se totiž zefektivní proces vývoje a zavádění těchto řešení. Promění se díky tomu i struktura týmů, kde bude potřeba méně samotného kódování a důraz bude na správnou definici procesu, jeho změnu díky digitalizaci a následnou adopci uživateli. A u toho chceme jako MULTIMA rozhodně být. Proto už nyní kombinujeme AI a nástroje typu Microsoft PowerApps.
Do budoucna pak vidím ještě jeden trend a to je náhrada, nebo alternativa, klasického uživatelského rozhraní aplikací jak jej známe nyní, a to rozhraním ve firmě chatbota. Tedy s aplikacemi si budeme v podstatě povídat. Už teď na podobném rozhraní pracujeme například pro systém řízení zakázek ve výrobní firmě.
Zmínil jste cloudifikaci. Jaké výzvy obvykle organizace čelí při migraci do cloudu?
To, s čím se často setkáváme, je představa, často i dodavatelských firem, že cloudifikace je v podstatě jen přesun stávající aplikace z firemních prostředků někam do cloudu. Tento přístup ale nepřináší takové úspory a efekty, jaké klienti očekávají a jsou pak často zklamaní. My cloudifikaci vnímáme spíše jako modernizaci a tak během tohoto procesu měníme architekturu aplikace i její komponenty tak, aby to odpovídalo moderním trendům pro vývoj a provoz.
Aktuální technologických změny se dějí velmi rychle. Jak se MULTIMA udržuje tzv. na tepu doby a přizpůsobuje se novým trendům?
Hodně si s AI hrajeme, zkoušíme různé nástroje i scénáře použití přímo na sobě. A to nejen v rámci AI týmu jako takového, ale napříč celou společností. Pochopitelně pak aktivně sledujeme naše klíčové partnery jako Microsoft a další, se kterými AI projekty a budoucnost hodně řešíme. A přístup hraní, zkoušení, vytvoření jakéhosi “AI Lab” doporučujeme i našim klientům. Zájem i očekávání jsou obecně velká, živená i obecnými médii, přitom ale těch klíčových a přelomových scénářů použití zatím tolik v reálném provozu není. A proto je třeba je hledat a být připraven.
Tento rozhovor je součástí série AI Crunch Voice a vznikl ve spolupráci se společností MULTIMA.
