O tym, jak AI przekształca marketing oraz wpływa na mobile

Czy rzeczywiście AI to obecnie najgorętszy temat, czy nie jest ciągle za wcześnie? Dla niektórych to przereklamowany tech-trend, który ma jeszcze długą drogę przed sobą. Dla innych to motor napędowy innowacji. Rozumiem, że jesteście w tej drugiej grupie?

Krzysztof Blusz, global expansion director, Synerise: Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to dziedziny nauki o kilkudziesięcioletniej historii, a mechanizmy, które za nimi stoją, są od dawna znane badaczom. Inteligentne maszyny i systemy komputerowe pobudzają wyobraźnię człowieka od dawna mimo teorii spiskowych i obaw o to czy roboty się zbuntują, czy zabiorą nam pracę itd. Mamy więc dziś do czynienia z powrotem powszechnego zainteresowania sztuczną inteligencją, modnie nazywanym hypem. Sinusoidalnie AI powraca na pierwsze strony gazet od kilku dziesięcioleci. Miało swoje „zimy” i „lata”. Na poziomie popkultury, w latach 80. temat odżył w serii filmów o Terminatorze, obecnie znów jest na wznoszącej fali.

Co jest nowe i przyczynia się do dzisiejszej popularności AI, to do niedawna niedostępne zastosowania AI, wynikające z rozwoju technologii chmurowej i wzrostu mocy obliczeniowej maszyn. Biznes odkrywa potencjał tkwiący w algorytmach i w rozwiązaniach wspomaganych sztuczną inteligencją. To ona, w stopniu niedostępnym człowiekowi, jest w stanie wyłowić wartość z zalewu danych i ułatwić podejmowanie strategicznych decyzji.

Trudno zgodzić się więc, że dla zastosowania AI jest jeszcze za wcześnie. Rozwija się od lat jako obszar badań naukowych, natomiast jej aplikacyjna rola jako dziedziny stosowanej w biznesie przyspiesza. Teraz właśnie jest najlepszy czas, żeby wydobyć z tej technologii pełen potencjał, dlatego w Synerise prowadzimy nieustanny dialog z rynkiem i dostarczamy coraz to nowszych rozwiązań w tym zakresie.

Piotr Nikel, head of AI products, Synerise: Warto dodać, że przez lata wysokie koszty i ograniczone możliwości techniczne przechowywania danych były dla wielu firm barierą w stosowaniu technologii, takich jak AI. Gromadzenie i analizowanie danych było więc dostępne w większości dla gigantów, takich jak Facebook czy Google. Dziś zarówno świadomość firm, jak i zdolność do przetwarzania danych wzrosła, dlatego niemal każda organizacja w pewnym zakresie może zacząć czerpać korzyści z wiedzy opartej o posiadane dane.

Co jednak zrobić z danymi? Wraz ze wzrostem ich ilości nie rośnie możliwość wyciągania z nich wniosków, inaczej mówiąc, nasza zdolność pojmowania na pewnym etapie się kończy i potrzebne jest rozwiązanie, które pomoże te dane przetwarzać.

Coraz więcej firm podaje, że świadczy usługi sztucznej inteligencji. Tymczasem dostarczają usługi oparte na algorytmach oraz na tak zwanych decision trees. Czy nie sądzicie, że wiele firm podpiera się hypem na AI?

KB: W każdym sektorze istnieją bardziej lub mniej rzetelni dostawcy rozwiązań i usług więc tu nie odkryjemy Ameryki – trzeba pracować z tymi rzetelnymi. Wyzwanie tkwi w innym miejscu. Różny jest zakres wykorzystania technologii AI w dostępnych na rynku produktach. I to dostawcy technologii powinni jasno komunikować do rynku. Niektóre firmy tylko w niewielkim stopniu potrzebują algorytmów, inne cały swój biznes i jego model opierają na działaniu AI. Wiele zależy od tego, czego oczekują klienci. Czasem jest tak, że wystarczy zaaplikować prostą funkcję, która zoptymalizuje pewien proces i przyniesie zysk, ale łatwiej ją sprzedać podpinając się marketingowo pod trend AI. W tym wypadku to nic złego, jeśli jasno komunikujemy cechy produktu. Gorzej jeśli sprzedaje się produkty znane od lat, niewiele mające wspólnego z AI, i podpina się pod hype AI.

PN: Z definicji sztuczna inteligencja to dział informatyki zajmujący się tworzeniem systemów inteligentnych. Poziom tej inteligencji można definiować w różny sposób. Jeżeli rozwiązanie ma zdolność pozyskiwania informacji z otoczenia, wnioskowania na podstawie danych i zwracania właściwej informacji, można je traktować jako system inteligentny. Różne klasy rozwiązań mają różne zastosowanie, można używać prostych decision trees (wykorzystywane bardzo często w chatbotach), ale istnieją też o wiele bardziej zaawansowane rozwiązania, których opanowanie wymaga lat praktyki. W szczególności mam tutaj na myśli systemy unsupervised learning, wykorzystujące sieci neuronowe.

To Google ze swoim Cloud ML (Machine Learning), Microsoft ze swoim Azure ML, Amazon (AWS ML), a także Facebook mają AI i wdrażają ją we własnych produktach i usługach. Jak jest w Waszym przypadku i jakie obecnie świadczycie głównie usługi?

PN: Głównym celem naszego działania jest upowszechnienie zaawansowanych rozwiązań, które do tej pory były dostępne wyłącznie dla gigantów z Doliny Krzemowej. Dzięki Synerise lokalna sieć AGD RTV może mieć systemy rekomendacji tej samej jakości co Amazon.

KB: Dokładnie, Synerise demokratyzuje sztuczną inteligencję, która przestaje być technologią dla elitarnego grona najzamożniejszych firm, mających dostęp do kapitału, wiedzy i danych. W przystępnej cenie, bez konieczności prowadzenia badań, pisania algorytmów, angażowania specjalistów od AI, hodowania własnych sieci neuronowych, mniejsi gracze mogą wykorzystać konkretne produkty do rozwiązania konkretnych biznesowych problemów.

Widziałem, że prowadzicie współpracę z Microsoft. Na czym ona polega i jak do niej doszło?

KB: Microsoft od lat wspiera różne firmy w rozwoju i szczególnie zainteresowany jest tymi podmiotami, które wykorzystują najnowsze technologie w cyfrowej transformacji rynku. Początkowo w polskim oddziale, a następnie w centrali, zauważono olbrzymi potencjał, jaki ma przed sobą nasze rozwiązanie, co jak pewnie widziałeś na naszej stronie, zaowocowało wystąpieniem Satyi Nadelli, w którym opowiedział o Synerise jako twórcy „nowego marketingu”. Nasza współpraca jest wielowymiarowa, jesteśmy zarówno partnerem, jak i korzystamy z rozwiązań technologicznych z Redmond, m.in. z platformy Azure. Microsoft wspiera nas w skalowaniu biznesu. Bierzemy udział w programie akceleracyjnym, spotykamy się z potencjalnymi klientami, bierzemy udział w konferencjach, wspólnie tworzymy komunikację marketingową. Wiele ostatnio się dzieje w tej materii i mamy ambitne plany na dalszą część roku.

Eksperci podają, że dzięki platformom Google, Microsoftu, Amazona bariera wejścia w AI staje się stosunkowo niska dla przedsiębiorstw. Jakie korzyści płyną ze współpracy z nimi, a jakie z Wami?

PN: Podstawową różnicą między nami, a platformami dostarczanymi przez Microsoft czy Amazon, jest fakt, że firmy te tworzą narzędzia do tworzenia na ich bazie produktów, a my z kolei sami tworzymy produkty dla naszych klientów.

Współpracujecie też z branżą marketingową. Na czym zatem polega Wasza współpraca z domami mediowymi i jakie usługi im świadczycie?

KB: Oprócz własnych działań operacyjnych, dostarczamy nasze rozwiązania do klientów za pośrednictwem sieci partnerów, tzw. VAR-ów, do których należą zarówno domy mediowe, firmy wdrożeniowe, jak i agencje interaktywne. Ponieważ w naszym systemie znajduje się w pełni funkcjonalna, afiliowana platforma do RTB, nasi partnerzy mogą obsługiwać przez nią także kampanie reklamowe online dla swoich klientów. Nasze RTB działa w oparciu o wiedzę na temat użytkowników serwisów, jaką dostarczają nasze narzędzia analityczne napędzane AI, co pozwala zwiększyć m.in. skuteczność i zasięgi kampanii.

Rozmawiamy o AI, ale głównie chodzi mi o wydobycie z Was informacji, jak AI przekształca marketing oraz wpływa na mobile. Mówiąc o AI w mobile w pierwszej kolejności przychodzą mi na myśl wszelkiego rodzaju asystenci mowy, w stylu Siri, Google Asystent, Alexa. Od tego się chyba zaczęło, nieprawdaż?

PN: Oprócz asystentów głosowych, AI jest obecne w branży mobile także w postaci systemów rozpoznawania twarzy, blokad biometrycznych czy systemów inteligentnych słowników, które uczą się naszego stylu pisania i podpowiadają kolejne słowa.

Mobile dostarcza bardzo ciekawych danych, z których marketerzy do tej pory rzadko korzystali. Ponieważ telefony oraz wearables nosimy stale ze sobą, można określić, gdzie aktualnie przebywamy, kiedy śpimy i jaka jest jakość naszego snu, gdzie parkujemy samochód, jak trenujemy itd. Urządzenia mobilne są więc źródłem zupełnie nowych, behawioralnych danych, pomocnych w personalizacji, będącej kluczem do pozytywnego doświadczenia zakupowego każdego z nas. Zapoznanie się z komunikacją marketingową w postaci SMS czy mobile pusha jest też łatwiejsze dla odbiorcy, co zwiększa konwersje.

KB: Co jeszcze istotne, urządzenia mobilne dzięki AI zaczynają wreszcie komunikować się dwustronnie z użytkownikiem. Telefony i tablety nie są już tylko odbiorcami naszych komend, ale zaczynają nam podpowiadać pewne rzeczy, np. sugerować powiązanie danych o kontakcie pomiędzy kilkoma niezależnymi aplikacjami, w których jest przechowywany. Są bardziej interaktywne i ożywione.

Następnie, co przychodzi mi do głowy, to chatboty – chyba obecnie najbardziej wyraźny przykład uczenia maszynowego i w ogóle najbardziej rozpoznawalny przez ludzi przykład AI. Specjaliści podają, że w obecnym roku możemy spodziewać się ich ewolucji z komunikatorów wysyłających sztampowe odpowiedzi na zadawane komendy, w stronę RPA (Robotic Process Automation). Na czym ma to polegać?

PN: Chatboty plasują się wysoko na listach trendów, ponieważ są medialne. Niekiedy się zbuntują, zaczynają przeklinać itd., co wzbudza zainteresowanie prasy i napędza hype. Poza tym ludzie mający z nimi do czynienia wiedzą, że za takim botem stoi maszyna, co pobudza ich wyobraźnię. Chatbot to jednak nie jest najczęściej wykorzystywany przykład uczenia maszynowego. Systemy rekomendacji, zarówno w e-commerce, jak i w usługach, takich jak Netflix czy YouTube, w zakresie poziomu utylizacji, zdecydowanie przeważają nad chatbotami, tylko ludzie w większości nie zastanawiają się nad ich istnieniem. Interesują ich tylko efekty ich działań.

KB: Chatbot jest oczywiście przykładem automatyzacji procesu biznesowego z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, ale w ujęciu makroekonomicznym, największe przychody z RPA, czyli połączenia AI z maszynami, leżą w sektorze B2B, przemyśle wytwórczym i produkcyjnym: tam gdzie dzieją się największe projekty. Wykorzystanie czujników, nowych materiałów, druku 3D, robotów, przetwarzania danych w chmurze, to wszystko powoduje, że procesy wytwarzania mają zupełnie inną skalę. Oczywiście najwięcej mówi się w mediach o usługach oraz obsłudze klienta indywidualnego, stąd popularność chatbotów w głównym nurcie. Oczywiście marzeniem wszystkich jest, aby chatboty rozumiały więcej i brały pod uwagę także komunikaty niewerbalne, dlatego kolejna generacja tych komunikatorów powinna być jeszcze bardziej zaawansowana.

Jak AI może wpływać na reklamę online, która obecnie boryka się z problemami viewability? Jak w ogóle wpływa na reklamę mobilną i reklamę w sieci?

PN: Najważniejszymi wartościami, jakie daje korzystanie z rozwiązań AI w reklamie online jest umożliwienie dotarcia do właściwych odbiorców komunikatów oraz personalizacja, o której wcześniej wspominaliśmy. Zwiększa się prawdopodobieństwo zakupu przy jednoczesnym zmniejszeniu kosztów kampanii. Wykluczamy tych klientów, którzy potencjalnie nie będą zainteresowani danym produktem.

To teraz z innej działki – AI, a urządzenia mobilne. Huawei Mate 10 pro – mamy pierwszy smartfon z zeszłego roku wyposażony w procesor Kirin ze sztuczną inteligencją. Z kolei w najnowszych właśnie zaprezentowanych modelach Huawei P20 i P20 Pro aparat jest AI. Jak podaje producent: “Na podstawie rozpoznanych scenariuszy i obiektów smartfon będzie sugerował, w jaki sposób najlepiej kadrować w danej sytuacji”. Czy możecie to wyjaśnić, jak to jest możliwe?

PN: Trudno oceniać nam technologie wykorzystywane przez inne firmy bez szczegółowych informacji na temat ich działania, aczkolwiek można powiedzieć, że Huawei postanowił rozwijać od lat technologię rozpoznawania twarzy, dostępną w telefonach i aparatach fotograficznych i dołączyć się do aktualnie zwyżkującego trendu AI w mediach.

KB: Przypomina mi to przykład Siri, która powstała na bazie rozwiązania opracowanego w 2003 roku przez DARPĘ. Dziś mało kto o tym pamięta, bo przeznaczenie pierwowzoru nie było komercyjne.

Jakie jeszcze zastosowania AI w marketingu i urządzeniach konsumenckich widzicie?

PN: Przede wszystkim chodzi o to, aby zaprezentować właściwemu użytkownikowi właściwą treść, na właściwym urządzeniu i we właściwym czasie. To jest Święty Graal marketingu, którego odnalezienie ułatwia sztuczna inteligencja. Dynamiczne kreacje, serwowane w czasie rzeczywistym w odpowiedzi na oczekiwania klientów, zachowania innych użytkowników, historie zakupowe. AI daje też olbrzymie możliwości analityczne.

KB: Trzeba pamiętać, że technologia powstaje zawsze w odpowiedzi na konkretne potrzeby biznesowe. Człowiek jest niezbędnym ogniwem w całym procesie, bo to on decyduje jak zaprzęgnąć dostępne rozwiązania do pracy na swoją korzyść. Maszyna jest narzędziem, dzięki któremu można robić rzeczy do tej pory niedostępne. Mówiąc inaczej, to marketerzy będą znajdować coraz to nowsze wyzwania dla technologii, a my i inni producenci rozwiązań AI będziemy na te potrzeby odpowiadać.

Zeszły rok w Synerise to m.in. prywatna emisja akcji, która zakończyła się powodzeniem. Jakie wyzwania przed Wami w 2018 roku?

KB: Przed nami globalna ekspansja, która jest wyzwaniem dla całej firmy, jednakże jesteśmy do niej dobrze przygotowani. Dużo inwestujemy w zasoby i kompetencje. Powiększamy zespół AI oraz zatrudniamy osoby z doświadczeniem w sprzedaży na rynkach zagranicznych i kształtowaniu organizacji tak, aby mogła sprostać swej globalnej roli. Celem nadrzędnym jest wspomniana demokratyzacja sztucznej inteligencji jako dziedziny wiedzy, chcemy wyjść szeroko do rynku, aby umożliwić proste rozwiązanie konkretnych problemów. Potencjał jest niewyobrażalnie wielki. Nasz program rozwoju na lata 2017-2018 zakłada inwestycję 5 milionów euro w dział R&D.

Synerise to oprogramowanie do zarządzania kampaniami marketingowo-sprzedażowymi, wykorzystujące do pracy algorytmy sztucznej inteligencji (ang. AI Growth Cloud). Zawiera szereg narzędzi, które pozwalają firmom z sektorów B2C i B2B budować relacje ze swoimi klientami w czasie rzeczywistym i w nieograniczonej skali. Synerise na bieżąco rejestruje i przetwarza każde zdarzenie w dowolnym kanale komunikacji na linii marka-klient, dostarczając unikalnej wiedzy. Analizuje ruch na stronach WWW, w aplikacjach mobilnych, sklepach stacjonarnych (Bluetooth, Wi-Fi) czy w mediach społecznościowych, a także interakcje z nośnikami reklam, programami lojalnościowymi, systemami ERP, chatami itd.