Zaváděním a různými novinkami souvisejícími s umělou inteligencí se v poslední době ohání obrazně řečeno všichni. „Teď jsme v zajímavém momentu, kdy se v mnoha firmách začínají filtrovat slova od reality,“ komentuje to Jan Kešelák, šéf módního agregátoru Glami z portfolia skupiny Miton. Na tyto technologie ve firmě vsadili již před pěti lety. „Aktuálně sklízíme ovoce,“ pochvaluje si šestatřicetiletý manažer, jenž vedení přebral koncem roku 2022.

Interní tým pro umělou inteligenci a strojové učení Glami aktuálně čítá asi desítku lidí, využívání nových možností ale management „tlačí“ napříč firmou s celkem sto zaměstnanci. Ti mají například i možnost využít jeden day off čistě pro testování a zkoušeních různých novinek AI a nemusí přitom ani reagovat na zprávy na Slacku či maily. I díky tomu nachází spoustu nových use casů, ať už při práci s produkty, automatizací, překlady i personalizací.

„Pro nás ‚AI-first‘ neznamená mít pár hackathonů nebo rozjet nějaký experiment. Znamená to, že každý nový problém nebo nápad zvažujeme optikou toho, jestli ho dokážeme vyřešit nebo zrychlit pomocí umělé inteligence. Je to způsob uvažování, ne checkbox,“ vysvětluje Kešelák. V rozhovoru pro CzechCrunch přibližuje, jak k práci s umělou inteligencí v Glami přistupují, co se již změnilo, jaké konkrétní nástroje používají, či jak motivují zaměstnance v týmu, aby AI use casy hledali.

Na začátek se zeptám, nebojíte se, že umělá inteligence nahradí Glami? Stále více se zmiňují agenti, kteří budou nakupovat za nás, Google představil Shop with AI mód, který bude krást návštěvníky samotným e-shopům…
Určitě se dějí zásadní změny, už jen model vyhledávání na Googlu se mění a dávno to není o deseti modrých odkazech. Organického trafficu bude méně, proto potřebují být firmy agilní, flexibilní a schopné rychle reagovat na změny – i proto hodně investujeme do AI už několik let. Máme obrovský katalog produktů a hodně dat, interně s nimi pracujeme a hledáme způsoby, jak být pro uživatele užiteční nad rámec.

Foto: Glami

Jan Kešelák, ředitel Glami

Jaká byla vaše motivace začít investovat do interního AI týmu již před lety?
Museli jsme vyřešit vlastní problémy. Máme obrovské množství produktů a potřebujeme, aby byl výběr konkrétního zboží pro daného člověka co nejrelevantnější. Existující řešení na trhu se zaměřují hlavně na e-shopy, pro nás jakožto agregátor nebyly použitelné, byly prohibitivně drahé. Zároveň jsme cítili, že umělá inteligence bude stále důležitější a že se vyplatí investovat do interní expertízy. Což se ukázalo jako správné rozhodnutí, i když to nebylo vždy jednoduché. Protože jde o deset odborníků na strojové učení, výrazně to zvyšuje personální náklady. Brali jsme to ale jako strategické myšlení do budoucna.

Hodně firem přitom o umělé inteligenci mluví…
Ano, a u některých to končí tím, že pár vyvolených lidí dostane přístup do ChatGPT. My se to snažíme přenášet na operativní úroveň, máme nástroje pro automatizaci na úrovni jednotlivých týmů i procesů. Pracujeme také na využití AI ke zlepšení samotného produktu. Výsledkem bude například lepší doporučování, relevantnější vyhledávání, přesnější srovnání cen a rychlejší cesta k tomu, co lidé opravdu hledají – ať už jsou to „letní šaty na svatbu“ nebo „nejlevnější bílé tenisky ve velikosti 38“. Jestli se podíváme víc dopředu, vidíme konverzační nákupní asistenty nebo systémy, které doporučí outfit podle osobního stylu. Umělá inteligence už nebude jen věci zrychlovat, ale úplně měnit způsob, jakým lidé módu objevují.

Jak jste pracovali s tím, aby se využívání AI dostalo opravdu do celé firmy?
Mělo to dvě úrovně – já a nejvyšší management jsme téma AI začali tlačit. S jednotlivými týmy hledáme skutečné use casy, jdeme příkladem, sami zkoušíme a ukazujeme, co funguje i co nefunguje. To dává lidem rozměr toho, že je zde technologie, která nám umožňuje dělat věci, které jsem předtím neuměl nebo nemohl. Druhá věc je, že díky internímu týmu jsme začali experimentovat s nástroji, které nám pomohly rychle dostat umělou inteligenci ke všem.

Máte konkrétní příklad?
Skvělý je LibreChat, což je open source a vypadá jako ChatGPT. Můžeme do něj přes API napojit všechny modely, během několika dnů jsme všem ve firmě dali přístupy. Navíc si to pamatuje kontext, má paměť, umožňuje modely střídat. Nákladově je to dostupnější než každému platit ChatGPT. Místo toho, abychom všem platili dané měsíční předplatné, platíme za použití, tzv. per use podle skutečně využitých tokenů.

K tomu se začaly rozšiřovat tzv. MCP, které standardizují způsob, jak modely AI komunikují, díky čemuž se dají propojovat na Google Drive, Notion a tak dále. Reálné use casy už nejsou o tom, že vám pomohou napsat e-mail, ale dokážou vytáhnout čtyři hlavní body z posledního all-hands nebo se podívat do dokumentace a poradit vám, s kým v rámci týmu máte řešit daný problém.

Co další software, který využíváte?
Experimentujeme s nástrojem n8n.io, které umožňuje automatizovat workflow. Můžete si naklikat integrace na Slack, systémy, databáze. Pokud vedle toho máte otevřený ChatGPT, tak i ne-techničtí lidé dokáží automatizovat. Díky tomu z firmy mizí tzv. bottlenecky, tedy úzká místa, kde se zasekávala práce. Ve firmě máme sto lidí, dva z nich jsou datoví analytici, za kterými všichni chodili a permanentně měli v pořadníku padesát úkolů. Se správným nastavením nástrojů si většinu dat již lidé dokáží obstarat sami. Všechno se tak zrychluje, včetně prototypování.

Takže tyto systémy využíváte i v samotném produktu?
Ano, tradiční proces předtím vypadal tak, že někdo má nápad na funkcionalitu, produktový manažer si sedne s designérem, kreslí mockup a přemýšlí, jak by to mělo vypadat. Což bylo na týdny práce. Teď to můžeme dělat v reálném čase. Dva týdny dozadu jsme měli meeting, kde jsme něco diskutovali, na jeho konci nám produktová ředitelka (CPO) ukázala funkční prototyp, který udělala během patnácti minut. Mohli jsme rovnou klikat, testovat, diskutovat. Kreativní lidé díky těmto nástrojům mají mnohem větší dopad na firmu – odebírají jim překážky i administrativní procesy.

Nedávno jste na LinkedInu napsal, že vám AI hodně pomáhá také v marketingu. Když jste před dvěma lety kolegům ukázal Midjourney, smáli se rukám se třinácti prsty, dnes je to již ale standard.
Takové problémy s obrázky už jsou víceméně vyřešené, v marketingu podobné nástroje využíváme hodně. Pro nás je to skvělá oblast, potřebujeme hodně obsahu. Protože působíme na třinácti trzích, máme hodně účtů na Facebooku a Instagramu, nemáme ale třináct specialistů na sociální média pro každou zemi. Překlady jsou dnes již vyřešené, AI je zvládne lépe než juniorní nebo mediorní content specialista.

Teď si víc hrajeme s novými modely na videa, zatím je to na naši škálu relativně drahé, ale nejsme daleko od toho, že si budeme automaticky generovat šestisekundové bumpery pro YouTube. To je naprosto brutální úspora, předtím tvorba takového krátkého animovaného videa stála u agentury desítky tisíc, hrané vyšly i na stovky tisíc. Nemluvě o času, který to zabralo.

Bavíme se o vývoji, produktovém či marketingovém oddělení. Využívají ale podobné nástroje všichni ve firmě?
Určitě ne všichni, ale je to stále více lidí. Je to stejné jako vždy – existují early-adopters, postupně se to rozšiřuje dál až po ty, kteří jsou k využívání „donuceni“. Například ve vývoji bylo před dvěma lety používání coding asistentů nice-to-have, nyní je to must-have. Dobrého developera technologie zrychlí i pětinásobně. Pokud AI nepoužívá, zpomaluje celou organizaci. Zároveň nacházíme silné příklady využití AI i v méně očekávaných částech firmy. Třeba v people týmu dnes AI pomáhá se zápisy ze screeningu, automatizací rutinních úkolů a smluv přes Google Scripts nebo přípravou prezentací. Právě v oblastech, které bývají vnímané jako „měkčí“ nebo podpůrné, se často ukáže, jak velký dopad může mít dobře uchopená technologie.

Co se vám v praxi osvědčilo, abyste lidi k využívání AI motivovali?
Hodně pomáhá, když o všem mluvíme – ve Slacku máme kanál, kam lidé každý den sdílí příklady, co se jim díky AI podařilo vyřešit. A to nejen z práce. Kolega napsal příhodu, jak na svém autě díky ChatGPT zjistil, který kabel mu zkratoval a opravil tak zadní stěrač.

Častou překážkou pro lidi bývá, že možná by si i chtěli s AI hrát a zkoušet, ale kvůli své agendě prostě nemají čas.
Proto jsme zavedli jeden pracovní den, který mohou využít právě na to. Nemusí být na Slacku, ani reagovat na maily. Jedinou podmínkou je, že musí sdílet, co se naučili, co testovali a jak to dopadlo, i když to nedopadlo nijak. Zatím s tímto režimem experimentujeme, lidem jsme dali jeden den v roce, a když uvidíme, že je to baví a nás to vede k inovacím, budeme to rozšiřovat.

Foto: Glami

Antonín Hoskovec, Chief AI Officer v Glami

Kam umělá inteligence obecně směřuje? Bude nahrazovat lidi, jak se někteří obávají?
Nemyslím si, že by je přímo nahradila, ale změní se profil lidí, kteří nemají problém najít si práci. Na úrovni firem se bude zkracovat čas nutný na vývoj a budou se odstraňovat překážky v tvorbě produktu, u nás očekávám, že se zvýší schopnost netechnických lidí dělat věci, na které předtím potřebovali vývojáře. Ale i u administrativních pozic to u nás nebude jen o automatizaci. Bavíme se o tom, že AI jim uvolňuje kapacitu na zajímavější a kreativnější činnosti.

Takže kvůli AI jste nepropouštěli?
Ne, k tomu nedošlo.

Jak umělou inteligenci využíváte vy?
Hodně, musím jít příkladem a objektivně mě to i baví. Například přes víkend jsem si vytvořil Slack boty, což jsou agenti, kteří reportují výkyvy ve výkonu a další statistiky. To vše, aniž bych byl dobrý programátor. Tradičně bych musel jít za vývojářem, vysvětlit mu, co chci, sepsat to a doufat, že to pochopí a vytvoří správně… to byla práce na týdny. Teď mám automatizační nástroje napojené přímo na databázi.

Bavíme se o pracovním kontextu, máte i osobní use case?
Geniální mi přijde NotebookLM od Googlu. Můžete tam nahrát cokoliv – video z YouTube, PDF o tématu, co vás zajímá. A já si pak nechávám generovat dvaceti až čtyřicetiminutový podcast, kde se o tom baví dva lidé. Nemusím číst abstrakty, pustím si to ve fitku. To můžeme využít například i při náboru nových lidí, pro které můžeme připravit pár podcastů, jak u nás fungují jednotlivé procesy, odpovědnosti, benefity, zvyšování platů… Dělat to předtím by kvůli nákladům nedávalo smysl, teď je to jedna z možností, jak to využít v praxi.