Sve što ih zanima o godišnjim odmorima, plaćenim dopustima, bolovanjima, porodiljnim dopustima, dopunskom i dodatnom zdravstvenom osiguranju, božićnici, naknadi za prijevoz i drugim kadrovskim pitanjima zaposlenici telekoma A1 Hrvatska od sad mogu saznati tako što pitaju internog chatbota. U šali mu interno tepaju Bob Rock. Novi HR chatbot u A1 Hrvatska priča hrvatski, koristi umjetnu inteligenciju i produkt je internog razvoja unutar samog telekoma. Dizajnirao ga je i izradio A1 tim za kognitivno računarstvo u suradnji s ljudskim resursima.
Tim čine Boris Gotovac, direktor razvoja IT i telekomunikacijskih usluga A1 Hrvatska, zatim Andrea Pirša Ilić, voditeljica kognitivnog računarstva u A1 Hrvatska te tri specijalista za strojno učenje: Borna Bejuk, Karlo Brajdić i Josip Džaja. S izuzetkom Gotovca, svi su oni mlađi od 30 godina. Usto, svi su diplomirali na zagrebačkom Fakultetu elektrotehnike i računarstva.
"Kao da pričate sa čovjekom"
Karlo Brajdić, specijalist za strojno učenje kaže da chatbot Bob, njihov najnoviji proizvod, osim što odgovara na pitanja, odmah i automatizira dio repetitivnih poslova u ljudskim potencijalima i tehničkoj podršci.
"Chatbot na pitanje 'Koja mi potvrda treba za dijete za vrtić?' neće samo dati odgovor koja je to potvrda, već će odmah napraviti potvrdu za tog zaposlenika i dostaviti ju kroz sučelje aplikacije, a sve to će moći kroz običan razgovor, kao da pričate sa čovjekom, i to na hrvatskom jeziku", kaže Brajdić.
Možda vam se, naime, čini da se u velikim kompanijama engleski sve više nameće kao glavni jezik u poslovanju. Međutim, ekipa iz A1 Hrvatska, baš suprotno tome, naučila je računala hrvatski jezik da bi svojim kolegama olakšali obavljanje svakodnevnih zadataka na materinjem jeziku. Sustavi umjetne inteligencije, koje je razvio A1 tim za kognitivno računarstvo, ne koriste se samo u obliku chatbota već i da bi zaposlenici mogli lakše sortirati mailove, zatim da preko interne tražilice, koja funkcionira slično Googleu, korisnička podrška i prodaja mogu brzo i jednostavno doznati sve što ih zanima o kompaniji i proizvodima.
Tri godine razvoja
Boris Gotovac, direktor razvoja IT i telekomunikacijskih usluga A1 Hrvatska kaže da je to rezultat tri godine internog razvoja na području strojnog učenja i umjetne inteligencije.
"Ciljano smo razvijali tehnologije koje mogu pomoći u automatizaciji dosadnih, repetitivnih poslova u kompaniji te dodatno, olakšati obavljanje nekih važnih zadataka i onda smo od toga odmah radili praktične i korisne proizvode. Takva rješenja nismo mogli kupiti gotova na tržištu, a povratne reakcije zaposlenika su jako dobre", kaže Gotovac.
Dodaje da stoga kontinuirano razvijaju nove interne proizvode koji razumiju hrvatski jezik. Globalno, takva rješenja postoje za engleski, njemački, francuski, španjolski i druge velike svjetske jezike.
Računalo koje razumije hrvatski
Andrea Pirša Ilić, voditeljica kognitivnog računarstva u A1 Hrvatska kaže da za hrvatski pak ništa slično nisu mogli pronaći.
"Osim toga, naš kognitivni sustav, odnosno 'računalo koje razumije i koristi hrvatski', postao je stručnjak za hrvatski koji se koristi upravo u našoj branši telekomunikacijama pa se šalimo da zapravo priča 'A1 hrvatski'", kaže Pirša Ilić.
Pojašnjava da njihov sustav zato razumije što je Mozaik, kako se zove njihova nova ponuda. Shvaća i što je širokopojasni internet, ruter, kao i WiFI signal, APN postavke i što su pametni mobiteli. Da bi to mogao, mora cijelo vrijeme učiti. Dakako, pri tome radi i tipične 'dječje' pogreške. Jedna od njih je da je tijekom testiranja, svima koji su ga pitali što napraviti kad su 'dobili opomenu' on 'čestitao na rođenju djeteta'.
"Uvidjeli smo da je sustav, koji koristi neuronske mreže koje kontekstualno povezuju stvari, učio na podacima u kojima se riječ 'dobiti' najčešće koristila u kontekstu 'dobiti dijete' i da je iduća logična i pristojna stvar - čestitati na tome, što je sustav i radio. Dakako, unatoč dobrim namjerama nije bio točno pogodio smisao upita pa smo ga to dodatno naučili", kaže Pirša Ilić.
Boris Gotovac pojašnjava da su svoj kognitivni sustav prvo naučili kako sortirati mailove. Na taj način pojednostavnili su prosljeđivanje e-pošte onim odjelima koji su za njih relevantni. Idući korak, ističe, bio je da su stvorili veliku bazu znanja, koja je unazad godinu dana narasla na 3000 dokumenata i dalje raste. Na temelju toga nastala je interna tražilica za zaposlenike u call centru i prodaji, koja korištenjem ljudskih upita, rečenicama na hrvatskom jeziku, pronalazi točan odgovor.
Iskorijenili višesatno pretraživanje
Borna Bejuk, specijalist za strojno učenje kaže da, uz relevantan odgovor, zaposlenici u call centru i prodaji time su dobili još jednu veliku korist od ovog sustava umjetne inteligencije.
"Prije su zaposlenici u call centru i prodaji morali sami tražiti dokument među katalogom punog menija ili se koristiti zastarjelom verzijom tražilice koja je često vraćala neodgovarajuće rezultate. Zatim bi morali pročitati cijeli dokument dok ne bi saznali odgovor na pitanje koje trenutačno imaju. Sad postave pitanje u internu tražilicu i svo to pretraživanje tražilica obavi za njih te odmah dobiju konkretan odgovor", kaže Bejuk.
Josip Džaja, specijalist za strojno učenje kaže da su stoga prije odjeli međusobno trebali mnogo toga sami 'shareati', a danas sustav dijeli automatski. Navodi da su prije interne tražilice, i to zbog velikog pritiska na IT podršku unutar kompanije u trenutku kad se prošlog proljeća moralo brzo prijeći na rad od doma, inicijalno lansirali svog chatbota, prvo za IT podršku.
"Jedno od najčešćih pitanja bilo je kako otključati zaključani korisnički račun od doma, i ako to nije težak zadatak, u tvrtki je oko dvije tisuće ljudi i čovjeku u IT podršci bi trebalo mnogo vremena da im svima odgovori i pomogne da korisnički račun stvarno profunkcionira, a naš chatbot je u tome pomogao svima istovremeno", kaže Džaja.
Andrea Pirša Ilić ističe da se chatbot u ulozi IT podrške pokazao jako dobrim u praksi i da slično očekuju i od nove funkcionalnosti, gdje savjetuje za kadrovska pitanja. Naglašava da ipak ništa od toga ne bi bilo moguće da kontinuirano ne uče.
"Naš sustav uči svakodnevno iz dokumenata koje u njega dodaju djelatnici prodaje, tehnike, call centra i drugih odjela, zatim iz upita koje postavljaju svi zaposlenici u tvrtki te iz razvoja koji mi radimo na sustavu u odjelu kognitivnog računarstva. Za razvoj takvih sustava osim podataka ključno je kontinuirano pratiti tehnologiju i nova istraživanja, što iziskuje oko 20 posto radnog vremena koje provodimo učeći", zaključuje Pirša Ilić.
Sadržaj omogućuje A1 Hrvatska.