Este esențial să înveți cum să lucrezi cu AI în 2024. AI nu înlocuiește oamenii, ci îi augmentează
Auzim des că datele sunt noul aur. Ce înseamnă asta? De fapt, ce înseamnă datele? Ce fel de date putem să exploatăm? Și cum le valorificăm?
Dacă avem o mică afacere, nu înseamnă că ne-apucăm să vindem datele clienților noștri către terți. Nu asta înseamnă valorificare, ci interpretarea datelor (despre produsele cele mai căutate, demograficele clienților, statistici, contracte, facturi, plăți, furnizori) pentru automatizări de procese, previziuni, optimizarea stocurilor și a lanțului de aprovizionare, personalizarea ofertei și îmbunătățirea serviciilor. Utilizarea inteligentă a datelor poate duce la decizii de afaceri mai informate și, evident, la reducerea costurilor. Și un avantaj enorm în fața competiției.
Sunt încă multe companii care nu înțeleg importanța acestui scenariu. Și nici măcar nu e scump să implementezi astfel de mecanisme. Este o investiție, ce-i drept, dar nu una scumpă. Îi poți face și pe angajați fericiți. Cele mai noi date de piață arată că nu prea sunt semnale că oamenii ar fi dați afară din cauza inteligenței artificiale. Companiile preferă să păstreze angajații pe care îi au și să-I învețe să devină mai productivi.
Despre acest aspect am vorbit cu Horia Niculescu, Customer Engineer, Data Analytics Specialist. Sună periculos ce face, dar în realitate ajută companiile fix în problema povestită mai sus.
Se schimbă total perspectiva afacerii când poți să gândești despre viitor cu datele în față, nu?
Marian Andrei: Bun găsit la emisiunea I Like AI, locul în care vorbim cu oameni despre inteligență artificială, pentru că încă nu am găsit robot suficient de amuzant să facă asta în locul nostru. Invitatul nostru de astăzi este Horia Niculescu. Vezi, nu poți să pui o gemină aia să facă glumele astea așa. Trebuie să fii untată ca să înțelegi glumele astea.
Horia Niculescu, tu ești Customer Engineer Data Analytics Specialist la Google România. Prezent.
Horia Niculescu: Prezent.
Marian Andrei: Ce înseamnă mai exact rolul tău și exista acum 2 sau 3 ani?
Horia Niculescu: Rolul ăsta a început să ia amploare în ultimii ani, într-adevăr, și eu l-aș descrie așa. Rolul meu este să devin un transfer advisor pentru oameni cu influență într-o companie, pentru a împinge partea asta de digitalizare și modernizare a sistemelor și a inovației în cadrul unei organizații.
Marian Andrei: Și ne-ai folosit încă cuvântul AI. Aș vrea să intrăm direct în subiect, am văzut în săptămâna filmării interviului ceva noutăți foarte interesante despre notebook LM și mi se pare fascinant că este cea mai simplă de utilizat unealtă prin care poți să valorifici datele tale ca individ. Nu știu, dacă te pregătești pentru BAC, de exemplu, sau pentru licența ta la facultate, mi se pare o unealtă fantastică. Poți să-mi descrii un pic la ce folosești exact și cum să o folosești?
Horia Niculescu: Bacul este un exemplu foarte bun. Suntem în sezon în momentul ăsta. Hai să spunem așa. În primul și primul rând, tehnologia AI, pentru prima dată am menționat, a început să capete din ce în ce mai mult amploare de vreo 2 ani încoace. În momentul de față, majoritatea publicului încă se gândește cum pot eu să folosesc tehnologia asta.
Pe lângă capabilitățile pe care le are, ne poate ajuta să sumarizăm, să învățăm lucruri noi, să descoperim lucruri noi.
Marian Andrei: Dar din ce avem noi deja, din cantitatea mare de date pe care noi o avem, că atunci când stai de vorbă cu Gemini sau ChatGPT sau...
Horia Niculescu: Da, asta e baza. Însă există și partea de conexiuni, partea de idei, partea aia de Evrica. În momentul în care tu ai fost expus la niște informații de-a lungul zilei, te duci la culcare și spui mi-a venit ideea. Fix înainte să adormi și atunci te lovește momentul ăla de Evrica. Pentru că ce faci în momentul ăla este să iei toate... Punctele, toate informațiile pe care le-ai adunat de-a lungul zilei, de-a lungul săptămânii, de-a lungul anilor și să le lipești, să le pui cap la cap. Și atunci, ce fac modelele astea pentru noi e să ne ajute să facem legăturile astea cât mai repede între niște puncte de date pe care le știam deja.
Majoritatea spun că tehnologia asta de AI e common sense. Dar normal că știam lucrurile astea, îi pui o întrebare și îți dă un răspuns. Normal că știam răspunsul ăla, corect. Dar ce se întâmplă dacă faci follow-up? Încă un, încă o întrebare. Drept exemplu, din ce e compusă apa? H2O. Ce înseamnă H2O? Hidrogen-oxigen. Ce înseamnă hidrogen? Un element chimic. Ce înseamnă un element chimic? Și lucrul ăsta ne ajută întrebări de common sense, dar care ne ajută să punem informația cap la cap. Și, ca să revin la informația inițială, partea de NotebookLM, cu ce ne ajută tehnologia asta, aplicația asta, este să încărcăm niște informații pe care noi deja le știm, Avem o teze de doctorat, avem subiecte de la Bac, avem subiecte de matematică și vrem să învățăm un pic mai bine trigonometria, drept exemplu, și încărcăm informațiile astea și ne oferă un portal, ne oferă un mod de a interacționa cu modelele. Pe care Google le pune la dispoziție. În cazul de față, e vorba de Gemini AI 1.5.
Marian Andrei: Eu încărcasem niște broșuri pentru niște produse, niște broșuri foarte stufoase unde există și foarte multe informații tehnice și poate un detaliu care ți se pare ție important e ascuns undeva în pagina 24, jos de tot. Și mi s-a părut fantastic că a făcut foarte repede analiza acelui document și deja venea cu sugestii de întrebări și eu puteam să întreb pe baza documentelor mele. Ce mai pot să urc? PDF, imagini?
Horia Niculescu: Text și în curând și video.
Marian Andrei: Pentru că tu ești Customer Engineer, asta înseamnă că tu stai foarte mult de vorbă cu alte companii decât cu Google, mă gândesc, conștientizează companiile valoarea informațiilor pe care le-au stocate? Pentru că mă gândesc că există multe facturi în spate, mail-uri, la tot felul de contracte și așa mai departe, care zac într-o arhivă acolo și nu se mai ajunge niciodată la ele.
Horia Niculescu: O întrebare foarte bună și o să adaug un pic niște cifre. Conform unor studii pe care le-am cerut din piață, 85% din companii, din organizații în momentul de față testează tehnologia de tip generative AI.
Ceea ce e confirmat, văd asta zilnic cu toate organizațiile cu care interacționez și cu toate astea, doar 5% din organizațiile astea, în momentul de față, au luat tehnologia și au pus-o într-un mod utilizabil, la o scară largă, în mâinile clienților pe care îi deservesc sau în cadrul companiei. Și atunci, ca să revin la întrebarea ta, sunt în momentul de față organizațiile aware, sunt conștiente de existența tehnologiei și de avantajele ei?
Da, cu siguranță! Au implementat-o încă? Nu suntem acolo. În momentul de față, ce observ, este că majoritatea companiilor încearcă să își expună angajații către tehnologiile acestea. Dar nu mi se pare un mod sănătos neapărat, așa. Trebuie să o facem într-un mod organizat. Și dacă observi, chiar și în spațiul public, din ce în ce mai multe evenimente de explorare, cum ar fi hackathons, datathons, evenimente de genul acesta, în care o...
Companie sau o comunitate se organizează într-o perioadă de timp, o zi, două, trei, ca să exploreze tehnologia asta și să înțeleagă de fapt cu ce se ocupă. Prin evenimente de genul ăsta se ridică gradul de awareness, gradul de conștientizare al existenței. Și potențialul tehnologiei. Exact. Așa că acesta e momentul în care ne aflăm acum.
Horia Niculescu: Companiile în ultimii 5 ani, 7 ani tot propovăduim ideea asta. Hai să salvăm toate datele pe care le avem. Le punem undeva, cum ai spus, într-un dosar. Fie că sunt fizic, sub formă de dosare fizice, fie că sunt niște fișiere PDF puse undeva pe un Google Drive. Hai să le lăsăm acolo, cu siguranță o să avem nevoie de ele pe viitor.
Iar acum, tehnologia asta de tip GenerativeAI (cum este Gemini) ne permite, fără niște procese complexe de prelucrare a documentelor, să punem o simplă întrebare. Când a fost contractul din 2023 prelucrat pentru clientul Horia? Și ce conținea el? Am apăsat Enter. Și avem rezultatul acolo. Deci
Marian Andrei: Ce fel de date putem să exploatăm?
Horia Niculescu: Nestructurate, în primul rând, și structurate. Hai să le împărțim în două.
Avem datele structurate, cum sunt tabelele, cum sunt spreadsheet-urile pe care le folosim în mod zilnic. Avem cheltuieli și așa, mai departe.
Horia Niculescu: Astea sunt structurate pentru că le avem pe coloane, pe rânduri și putem să facem niște calcule pe ele. În general, toate bazele de date știu să le interpreteze. Problema e în momentul în care eu vreau să citesc un statement de earnings pentru compania Google de la finalul anului trecut. El e de pe internet, într-un PDF, îl accesez pe internet, și conține mult text în care mi se explică ce înseamnă KPI-ul, cum am ajuns la rezultatele respective.
Momentul în care, dacă urcăm imaginea asta undeva, o să ne spună, e frumoasă imaginea, e alb, e negru, sunt niște litere, dar trebuie să înțelegem ce e acolo. Și atunci noi numim partea asta de date a fi nestructurate. Imagini, video și sunet nu au o structură anume. Ce ne permite tehnologia GenAI și Gemini în momentul de față este să accesăm informația din spatele acestei structuri libere, o imagine cu mulți pixeli.
Dar ce înseamnă acei pixeli? Înseamnă un fluture frumos, nu înseamnă doar culoare albastră sau roșu. Și să înțelegem ce se întâmplă acolo și să înțelegem contextul din spatele lui, contextul din spatele acelei declarații de avere, acelei declarații de... Deci, practic, putem să urcăm orice și să exploatăm.
Horia Niculescu: Avem partea de early adopters care au început să împingă ideea asta intern de peste un an de zile și acum deja vedem beneficii și impact clar asupra organizației lor.
Marian Andrei: Care sunt beneficiile pe care le poți avea dacă o companie face lucrurile acestea?
Horia Niculescu: În primul rând o productivitate crescută. Asta înseamnă că pentru toate task-urile pe care noi de obicei le facem. Drept exemplu, trebuie să fac o prezentare către managerul meu cu activitatea din ultima lună. Asta înseamnă că trebuie să intru într-un tool, trebuie să mă uit peste niște cifre, să stau să fac niște calcule mentale, trebuie să-mi aduc aminte de niște task-uri și evenimente din ultima lună, pe care ulterior încep să le scriu într-un format foarte ușor de digerat.
Lucrul de ăsta de obicei durează vreo două ore. Putem să spunem că nu e atât de mult. Dar ce ar fi să nu facem, să nu petrecem astea două ore aici? Pentru că task-ul unui analist, care e un expert în domeniul lui, nu e să fie scriitor, să înceapă să scrie tot felul de propoziții. El trebuie să se gândească cum toate informațiile astea pot să afecteze organizația și clientul final.
Și atunci luăm toate activitățile astea, care sunt repetitive, pot fi automatizate, Și le trimitem către o tehnologie tip GenAI.
Marian Andrei: Mi se pare fantastic că deja ai boți pe care poți să îi pui să facă transcript și sumarizare. De ce mai vii la muncă?
Horia Niculescu: Venim la muncă pentru acest plus de valoare pe care îl aducem noi ca experți în domeniul nostru.
Asta e viitorul în care și pentru asta ar trebui să pregătim oamenii din cadrul unei organizații. Cum am înlocuit de-a lungul timpului toate task-urile, drept exemplu, acum 100 de ani pierdeam peste două ore cu spălatul pe zi, cu spălatul rufelor, spălatul vaselor, pe când în momentul de față cred că am redus lucrul ăsta undeva la 15 minute.
Toate activitățile astea repetitive, astfel încât noi ca oameni să putem să ne folosim darul ăsta de creativitate-inteligență într-un mod cât mai constructiv pentru noi ca oameni, cât și pentru organizația noastră.
Marian Andrei: Cât de important este în 2024 să înveți să lucrezi cu inteligența artificială?
Horia Niculescu: Esențial.
Marian Andrei: Esențial azi în... De exemplu, mă gândesc la Microsoft Word. E ceva ce nu mai înveți. Aproape că te naști cu skill-ul de a ști să folosești Microsoft Word sau Google Docs și așa mai departe.
Horia Niculescu: Sunt unele tehnologii care au devenit atât de accesibile. Sunt unele tehnologii care au devenit atât de accesibile încât nu mai avem nevoie de partea asta de training. Deja le știm. Interfața și partea de User Experience este atât de intuitivă încât putem să ne descurcăm foarte ușor în tool-uri de genul ăsta. Acolo trebuie să ajungă și partea de generativă AI. Noi ce încercăm acum să facem prin notebookLM, prin aplicația Gemini App, prin Gemini în general, să dăm acces la cât mai multă populație la tehnologia asta.
Cred că avem un pas de sărit în momentul de față, adopția. Lumea trebuie să fie deschisă la tehnologie ca ulterior să poată să o și adopte. Cred că pasul ăsta trebuie să-l lucrăm și ulterior o să ajungem la partea de adopție și cât de important e skill-ul ăsta de a putea să interacționeze.
Horia Niculescu: Fiecare tehnologie a avut perioada de reticență la început. Și cred că în momentul de față trecem peste un hop, peste partea de reticență Și în curând o să ajungem ca tehnologia să facă parte din viața noastră de zi cu zi Nu cred că suntem încă acolo.
Marian Andrei: Dar este și foarte mult hype în zona acestui domeniu. Adică e și un termen care poate să vândă un pic, dacă ne uităm la produse și probabil de aici vine și un pic de reticență din partea unora.
Horia Niculescu: Există un ciclu virtuos în care valoarea pe care o aduce tehnologia atrage cu ea și atenție din partea investitorilor, din partea organizațiilor, care ulterior aduce la un self-reinforcing cycle.
Hype cu siguranță este. Auzim de AI peste tot, vedem tot felul de clipuri în care se repetă cuvântul AI, sper să nu facă cineva un clip de genul ăsta și cu noi AI, ca să mai spunem încă o dată, și ulterior, trecând peste partea de hype, Toată tehnologia asta AI, este aici să rămână.
Marian Andrei: Și nu înlocuiște oamenii, nu?
Horia Niculescu: În organizațiile cu care am colaborat nu înlocuiește neapărat oamenii, ci mai degrabă i-a augmentat ceva de-asta și în cazul nostru.
Marian Andrei: M-aș mai lega un pic și de costuri. E scump dacă vrei ca în compania ta să introduci astfel de unelte? Mă gândesc la procese de onboarding, de exemplu. E scump ssă implementezi astfel de unelte?
Horia Niculescu: E o întrebare foarte relativă. Scump. E un termen relativ. Scump în funcție de ce. Cu ce îl compar? Este același lucru, doar că punem puțin diferit întrebarea. Ce înseamnă asta? Ar trebui să facem un calcul. Hai să luăm un exemplu clar și să încercăm să facem un calcul de optimizare de costuri. Să spunem că eu vreau să îmi iau liber pentru următoarele două săptămâni în luna iulie și vreau să găsesc care e procesul în compania mea.
Asta înseamnă că trebuie să completez o cerere de concediu, trebuie să îmi găsesc un înlocuitor, trebuie să las toate fișierele ca lumea, toate proiectele să fie pe verde. Încă nu știu lucrul ăsta. Sunt onbordat acum șase luni de zile în companie și încă nu știu lucrul acesta. Și atunci ce o să fac? Păi o să pierd vreo două, trei ore, o să întreb colegi, o să întrerup și o să întreb colegi.
Lucrul ăsta duce la o reducere a productivității atât a mea cât și a celor cu care interacționez. Și atunci, hai să spunem că aș avea posibilitatea să folosesc tehnologia GenAI, pun întrebarea și în mai puțin de cinci minute am tot procesul pus la punct și mă ajută și mă ghidează cu tot ceea ce trebuie să fac.
Tocmai am câștigat 2-3 ore de productivitate, și ale tuturor celorlalți colegi cu care aș fi interacționat și pe care i-aș fi interacționat. Și atunci asta e ceva ce nu poți să cuantifici. Dacă mergem la un nivel foarte granular, am putea să o cuantificăm. Ideea e ce fac cu timpul ăsta. Nu? Am trei ore.
Tocmai am câștigat trei ore de productivitate. Ce fac cu ele? Încep să scriu spreadsheet-ul respectiv și încep să fac activitatea despre care vorbeam un pic mai devreme? Să stau trei ore să fac un fișier pentru managerul meu sau pentru directorul meu? Nu. Pentru că avem și partea aceea automatizată. Deci am mai câștigat încă trei.
Trei ore de productivitate pe care înainte nici măcar nu le aveam, nici măcar nu mă gândeam că pot să fie optimizate. Și atunci există efectul ăsta de snowball effect, iar dacă calculăm care e impactul pe productivitate și pe cost. La face value, la prima iterație, putem să facem lucrul ăsta. Dar care e opportunity cost pentru partea de inovație?
Și eu aici am spus, am dat un exemplu operațional, vreau să-mi iau o zi liberă. Dar ce se întâmplă dacă mie îmi vine o idee foarte bună în companie și vreau să introduc un nou proces sau un nou produs în compania mea pe care să deservească clientul meu? Care sunt procesele acolo? Câteodată sunt destul de complexe, sunt destul de fine.
Trebuie să te duci la logistics, compliance, HR. Pe când în momentul acesta... Eu am posibilitatea să îmi rulez ideile astea și să fac experimente. Cum poți să cuantifici lucrul ăsta din punct de vedere cost?
Marian Andrei: Da, nu ai cum! Aș vrea să mai vorbim un pic, știm prețul la Gemini, în jur de 20-25 de dolari pe lună. Gemini Workspaces, ce face?
Horia Niculescu: Luăm modelul Gemini, modelul de bază, și încercăm să-l facem accesibil cât mai facil în diverse medii. Unul dintre medii e mediul de workspace, mediul cu uneltele pe care le folosesc în activitatea mea zilnică în cadrul organizației. Hai să facem o mică sumarizare.
Ne poate ajuta cu partea de sumarizare de mail-uri, scriere de mail-uri, scriere și interpretare de documente. Am un document intern, tocmai am primit o prezentare de 10 slide-uri și mi se cere opinia doar pe slide-ul numărul 7, pentru că acolo am eu un input ca fiind expert. Trebuie să trec prin toată prezentarea, nici măcar nu știu care e slide-ul, lucrul ăsta eu îl fac zilnic.
Îmi este cerută opinia mea de expert pe foarte multe documente. Normal că opinia este a mea, dar ce fac este să optimizez timpul pe care îl petrec pentru a căuta informația pe care trebuie să o aprob, să o afirm și ulterior pot să-mi petrec restul timpului pentru alt tip de activități. Și atunci, tipul ăsta de activități este unul dintre cele mai bune exemple cu care ne poate ajuta Gemini for Workspace
Marian Andrei: Și este inclus deja în Gmail, în Docs, în Spreadsheet, în toată suitea de Workspace.
Horia Niculescu: Este disponibil în engleză, încă nu este disponibil în limba română. Dar cum știm deja că serviciile Google vorbesc bine română e o chestiune de timp. Modelele cu siguranță știu limba română. Putem să vedem asta și în aplicația Gemini care suportă limba română și care este lansată de curând.
Marian Andrei: Merge și la noi?
Horia Niculescu: Ideea aici e de flavor cultural. Drept exemplu, dacă întrebăm în momentul de față care este când se sărbătorește ziua femeii în America... Se sărbătorește, a fost acum, de curând. Iar în România, cred că e 8 martie.
Marian Andrei: Corect. Bun. Felicitări. Diferențe de genul acesta, culturale sunt importante, chiar dacă sunt mici, dau context puternic modelului și atunci, în momentul în care noi punem modelul ăsta în mâinile românilor, vrem să fim siguri că avem și contextul cultural potrivit. Pentru întrebările și pentru task-urile pe care le avem.
Marian Andrei: Tu bănuiesc că ai acces, că știi niște oameni. Cum te ajută pe tine? Sau chiar te ajută? Da. Unul dintre exemplele am... Mi-ai dat un scenariu, dar chiar sunt curios și de altele.
Horia Niculescu: În rolul meu de Trustful Advisor... Pentru echipe să implementeze partea asta de tehnologie, primesc foarte multe întrebări de la arhitectură, high level, ajută-ne să implementăm o nouă platformă de date pentru clienții noștri sau ajută-ne să implementăm partea asta de search, de documente.
Primesc foarte multe întrebări de genul acesta, normal, la care știu răspunsul pentru că sunt expus zilnic, însă de obicei întrebările nu vin atât de simplu, de obicei întrebările vin ca documente de 10, 15, 20 de pagini în care mi se cer, ok, astea sunt specificațiile funcționale, specificațiile de business, cum ne poți ajuta să răspundem la el. Eu fac parte dintr-o echipă de experți.
Fiecare dintre noi venim și ne aducem aportul pe un anumit segment. Și atunci mă folosesc aproape zilnic de tehnologia asta să mă ajute să fac față întregului flux de informații cu care sunt lovit zilnic, ca ulterior să mă concentrez fix pe ceea ce am nevoie. Ăsta e unul. Ajutând echipele să implementeze tehnologie, îi ajuti și cu piesă de cod.
Uite, așa se accesează serviciul X. Uite, așa trebuie să faci să implementezi funcționalitatea asta. Am scris cod peste 15 ani din viața mea. Însă nu vreau acum să-mi încarc mintea cu toate piesele de structură, sintaxă, pune o virgulă aici, închide-o acolo, dă-i un enter, lasă patru spații libere, o întreagă nebunie, iubitorii de Python știu.
Și atunci mă folosesc de tehnologia asta ca să pot să scriu acest snippet de cod într-un mod mult mai productiv, pe care ulterior îl testez și-l livrez. Pe lângă lucrul acesta, îl folosesc și ca un sounding board. Vreau să îmi pregătesc pentru discuția pe care o avem aici și vreau să fiu cât mai concis.
Și atunci, vreau să port un dialog cu cineva pe un anumit subiect. În cazul de față, cum ne poate ajuta tehnologia AI? Și încep să conversez cu Gemini, dându-i un rol. Uite, tu ești acum un expert în domeniu și mă corectez pentru a fi cât mai concis. Și încep să spun sau încep să vorbesc și ulterior el mă corectează și îmi spune ideea e bună, ai putea să o reformulezi așa. Aici ai putea să ții ideea mai scurtă. Și atunci folosesc tehnologia asta zilnic Ca un set de asistenți în jurul meu, de la tehnic, la coding, la partea de verbalizare, propriu-zis, a ideilor pe care le am.
Marian Andrei: Bine, asta cu agenții e o discuție pentru o altă dată. Sper să te mai avem aici, în platou.
