Isidro Fernándezekin hitz egin dugu, Euskaltel Taldeko Enpresa Korporatiboko zuzendariarekin, adimen artifizialak eta big datak enpresei ekarri dizkien erronka berriei buruz. Euskaltelek abangoardiako soluziorik onenak eskaintzeko aprobetxatu nahi du erronka hori.
Zer abantaila dakarkit AA eta big data erabiltzeak?
Adimen artifiziala indarrez sartu da eta gero eta alor eta industria gehiagotan ezartzen ari da. Aspalditik dago gure eguneroko bizitzan, nahiz ez garen beti horretaz jabetzen. Enpresa teknologiko handietan hasi ziren adimen artifiziala eskala handian ezartzen (Facebook,Google, Amazon…), eta, gaur egun, era guztietako enpresa eta industrietan ezartzen da, nola handietan hala ertainetan. Txikietan ere gero eta gehiago ezartzen da, adimen artifizialeko teknikak aprobetxatzeko aukerak dauzkaten tresna espezializatuen bidez.
Herritar batzuen bizitzan duen eragin handiaren adibide dira industrian eta osasungintzan lantzen ari diren erabilera ugarietako batzuk, hala nola laguntzaile birtualak eta gidatze automatikoa. Dena den, erabilera asko zeharkakoak(cross) dira: industria bati baino gehiagori eragiten diete aldi berean, eta ez dagozkio berariaz enpresa-mota jakin bati. Hauek dira adimen artifizialak gaur egun dituen erabilera nagusi batzuk (guk landu ditugunak eta enpresetan eragin handia izan dutenak): bezeroak atxikitzea; maileguen eta finantzazioen arriskua iragartzea (finantza-industriarentzat espezifikoagoa); marketin-kanalak esleitzea, publizitate-gastua optimizatzeko; elektrizitate-sorkuntza edo -eskaera kalkulatzea; iruzur eta zibererasoak hautematea; bezeroen eskaintzak pertsonalizatzea, haien gogobetetzea handitzeko; eta konpainia baten harreman komertzialak eta salmenta-bolumena iragartzeko aukera, ekoizpena, stocka eta kostuak eraginkorragoak izan daitezen.
Nola aprobetxatzen du hori Euskaltelek?
Euskaltelen, BAI Analyticsen, adimen artifizialeko ereduak izateak ematen dituen abantailak aprobetxatzen ditugu geure negoziorako. Gure helburuetan, eragin handiena duenetako bat da bezeroekiko erlazioa eta haiek gure produktuak erabiltzean duten esperientzia hobetzea. Halako ekimenekin lortu nahi da bezeroak markarekin gusturago egotea eta gure bezeroak leialtzea, lehiakideengana joan ez daitezen. Hori lortzeko, baina, egoera asko hartu behar dira kontuan: kontratazioa bera, bezeroarenean produktua gaitzea (teknikariek lehenbailehen egin behar dute, lehen egunetan konektagarritasun-arazorik ez izateko), kontratatutako zerbitzuak etenik gabe erabili ahal izatea erabiltzaileak, eta abar. Hala, ezinbestekoak dira konexio-gailuen mantentze-lan prediktiboa egiteko, nola fakturazioan hala zerbitzuan akatsik ez izateko, bezeroaren beharrei egokitutako eskaintzak egiteko gai izateko eta bezeroen gogobetetze-maila handitzeko.
Adimen artifizialaren erabilera ez da, jakina, hor bukatzen; negozio-mailako beste erabilera batzuek ere eragin handia dute. Adibidez, batetik, publizitate-gastuaren optimizazioak, zeinarekin ikus-entzule gehien dituzten kanalak identifikatzen baitira; eta, bestetik, kasuan-kasuan terminal garrantzitsuenetan eskain ditzakegun finantzazio-aukera onenak identifikatzea.
Azkenik, telekomunikazioen sektoreari berariaz dagokionez eta mantentze-lan prediktibotik harago joanez, oso garrantzitsua da zerbitzu-mota bakoitzak eremu bakoitzean izango duen eskaera aurreikustea. Zerbitzu horien hornitzaileak garenez, ezinbestekoa dugu unean-unean behar besteko ahalmenez bermatzea eskaera.
Zein bezerori eta zein saili egin diezaioke mesede AA erabiltzeak?
Pixkanaka frogatzen ari da era guztietako soluzioak emateko gai dela eta ematen ari dela, industria- eta konpainia-mota gorabehera. Hasieran, AA gehiago zabaldu zen finantza- eta aseguru-industrian, enpresa horiek negozio-ereduaren ondorioz datu-bolumen izugarriak eta erabilera oso jakinak izaten dituztelako (adibidez, zer mailegu ez diren ordainduko iragartzea eta istripuak izateko arriskua kalkulatzea). Bi osagai horiek oso garrantzitsuak eta erabakigarriak dira sektore horietan halako ekimenak gauzatzeko, konpainiak biziraute aldera, eta horregatik dira, AAri dagokionez, sektore lehiakorrenak.
Gizarteak eta teknologiak eboluzionatu ahala, AA pixkanaka sartzen joan da industria berrietan, frogatzen joan delako arazo eta erabilera-kasu asko ebatz ditzakeela. Horren ondorioz, gora egin du teknologia hori erabiltzeko interesa duten konpainien kopuruak, eta, aldi berean, AAko teknologien aurrerapenak negozio-alor eta erabiltzaile-profil gehiagotan erabiltzeko aukera ekarri du (datu-zientzialarietatik hasi, eta negozio huts-hutseko profiletara).
Gero eta sektore gehiagotan AAko proiektuak egitean ikusi dugunez, kasu jakin batzuk nahiko homogeneoak dira. Industria bakoitzak baditu berariazko erabilerak, baina, hala ere, ia beti aurkitzen ditugu behar komunak: salmentak areagotu, bezero-ihesa murriztu, bezero handiak erakartzeko aukerak identifikatu, produktu berriak saldu, eta bezeroei eskaintza pertsonalizatuagoak egiteko aukera bilatu.
Konpainia gehienek datu-zientzia negozio-profiletara demokratizatzea bilatzen dute, eta arrakasta nagusietako bat izango litzateke hori lortzea. Izan ere, badakite halako profilak ez direla ugari, eta eskasia horrek mugatu egiten du lehiakortasunez hazteko aukera.
Normalean AAko ekimenak datu-zientzien, datu-analisien edo big dataren arduradunek kudeatzen dituzten arren, gero eta ohikoagoa da talde horiek deszentralizatuta egotea eta beste alor batzuetan ere lan egitea, hala nola marketinaren, negozio-adimenaren eta negozien arloetan. Horrek aukera ematen die negozio-bezeroengandik eta haien esperientziatik hurbilago egoteko, datu-zientzialarien lantalde teknikoekin lotura duten arren.
Zer tresna behar dira?
Euskaltelen plataforma batzuk ditugu, desberdinak, AA ereduak egiteko. Adibidez, R Studio eta Jupyter Notebook, R eta Python lengoaietan ad hoc idatzitako kode eta ereduetarako, eta dagoeneko erabiltzen ditugun AAko berariazko plataformak, zeinetara gero eta gehiago ari baikara aldatzen (adibidez, geure AAko plataforma, Mileva izenekoa, eta DataRoboten AAko plataforma). Plataforma modernoagoetara aldatzeari esker, bereziki bi alderditan egin ahal izan du aurrera BAI Analyticsek. Batetik, hilabete batzuetatik aste batzuetara murriztu da ereduak garatzeko eta ekoizten hasteko behar den denbora. Eta bestetik, ereduen mantentze-lanak homogeneizatu dira, negozio-erabakietan eragina duten AAko ereduen monitorizazio eta gobernantzako industriako jardunbide onenei jarraituta.
Jakin nahi duzu adimen artifizialeko zer soluzio izan daitezkeen egoki zure enpresarako? Gehiago jakin nahi baduzu, harpidetu zaitez gure buletinera. Enpresa-bezeroentzako sail komertzialarekin ere jar zaitezke harremanetan.