Od 2023. godine Fortenova razmatra mogućnost suradnje sa startupima. Kompanija je počela primjenjivati umjetnu inteligenciju pa ima potrebu ojačati kapacitete i proširiti potencijal kako bi ubrzala vlastitu digitalnu transformaciju.
Ali krenimo redom. Strojno učenje danas je sinonim za umjetnu inteligenciju (AI).
Ne bi se svi složili s takvim pojednostavljivanjem, jer je AI širi pojam. Ali modeli strojnog učenja posvuda se primjenjuju od pametne vožnje u Tesli preko preporuka na Netflixu do optimizacije distribucije u Amazonu i zato su postali najpopularniji sinonimi za AI.
Praksa je pak pokazala da što više neka kompanija ima podataka to joj model strojnog učenja može biti precizniji. Igra je to u kojoj prednost imaju najveće kompanije.
Hrvatski primjer
Otud i činjenica da, kad se govori o AI-u, na globalnoj se razini najviše priča o kompanijama poput Tesle, Netflixa, Googlea, Amazona ili Facebooka.
U Hrvatsku taj trend polako dolazi, a sasvim je logično da se ovdje u tom vrhu nađe igrač poput Fortenova grupe. Kompanija, koja pokriva sve od poljoprivrede preko prehrambene industrije do maloprodaje, raspolaže s više od 30 TB podataka.
Usporedbe radi, cijela američka Kongresna knjižnica ima 20 TB podataka. S druge strane, dvije najveće baze podataka od Amazona su prije nekoliko godina zauzimale 42 TB podataka. Velike količine podataka imaju posebno telekomi, banke i energetske kompanije. No, najveća baza podataka, ona o klimi, s kojom upravlja Institut Max Planck za meteorologiju i Njemački klimatski računski centar (DKRZ) broji čak 6000 TB podataka.
Fortenova, kako se moglo doznati na konferenciji AI2Future u Zagrebu, već aktivno radi na primjeni strojnog učenja u svom poslovanju. Napravili su pilot-projekt u Konzumu.
Adrian Alajković, direktor za planiranje i upravljanje zalihama i lancem dobave Konzuma te član Fortenovinog DataLaba opisao je jedan od primjera na kojim su koristili strojno učenje u maloprodaji.
Početak u Konzumu
- Konzum je tu dobro ishodište, jer ima više od 4 milijuna kupaca, bilježi preko 400 milijuna transakcija, a tu je i preko 30 TB podataka. Krenuli smo od jednostavnog primjera - analize potražnje za našim svježim proizvodima - kaže Alajković.
Pojašnjava da su razvili model strojnog učenja koji je analizirao kako se kupuju banane u jednoj od Konzumovih trgovina u Zagrebu i na otoku Krku. Model je učio na podacima prodaje banana tijekom cijele godine. Stručnjaci su mu dodavali kontekst pa Alajković navodi da se brzo moglo prepoznati što se dogodi na dan kad, primjerice, stigne mirovina.
- Ideja je stvoriti kroz grupu Fortenovu kulturu koja se temelji na podacima i stoga razvijamo vlastite analitičke alate, a to donosi višestruke koristi - pojašnjava Alajković.
Jednostavniji primjer je činjenica da cijene poslovnih prostora idu gore i da ih trgovci žele optimizirati. Među inim, to znači da mogu naučiti kako manje formate trgovina učiniti isplativijima, primjerice zbog boljeg uvida u kretanje potražnje na nekoj mikrolokaciji. No, to znači i da mogu više izaći zaposlenicima u susret pri planiranju radnog vremena. Mogu također povećati dostupnost proizvoda koji se stvarno traže, ali i svježinu robe te smanjiti otpise zbog isteka roka trajanja.
Martin Mozina, stručnjak za AI i podatkovnu znanost u slovenskom Mercatoru, koji je također član Fortenovinog DataLaba kaže da je to samo jedan od modela koji razvijaju i da je ovaj konkretan model prvo testiran u Konzumu, a sad se planira primijeniti i u Mercatoru.
Sve distribuirano
- Očekujem da ćemo s više podataka biti samo još precizniji, a to znači da ćemo bolje moći prognozirati uspjeh regularne prodaje, promocija i drugih događaja koji utječu na prodaju - kaže Mozina.
Dodaje da im je u tome najveći izazov taj da podatke učine razumljive modelu strojnog učenja.
- Imamo mnogo podataka u bazama podataka, ali nisu svi ti podaci u obliku koji model prepoznaje na odgovarajući način - kaže Mozina.
Dragan Mrkajić, voditelj DataLaba i član uprave za digitalnu transformaciju u mStartu, tehnološkoj kompaniji Fortenova grupe, naglašava da DataLab nije zasebna kompanija već grupin centar kompetencija za naprednu analitiku i umjetnu inteligenciju.
- Napredna analitika jedan je od stupova digitalne transformacije grupe, koja je strateški oblikovana i proizlazi iz dugoročnih strategija svih vertikala - poljoprivrede, proizvodnje grane i pića te maloprodaje - kaže Mrkajić.
Dodaje da se bave naprednom analitikom kako bi bolje razumjeli kupce i optimizirali procese. Mrkajić je i član uprave mStarta, a upravo je u toj tvrtki fizički smješten taj centar. Dodaje da je ta fizička komponenta u ovoj priči nebitna. Podaci se, pojašnjava, nalaze u Google Cloudu, a članovi DataLab tima dolaze iz kompanija iz cijele Fortenova grupe.
- U samo jednom timu product owner je iz Konzuma, zatim podatkovni znanstvenici, podatkovni inženjeri i scrum master iz mStarta, a poslovni stručnjaci su iz Konzuma iz Hrvatske te Mercatora iz Slovenija - pojašnjava Mrkajić.
Sada je, navodi, pred njima suradnja sa startupima.
Nove prilike
- Apsolutno ima prostora i prilike za suradnju sa startupovima, jer nećemo moći raditi puno modela u paraleli. U takvom se poslu ovisi o broju ljudi i tu vidimo da bi mogli nastupati neki naši budući partneri - kaže Mrkajić.
Navodi da je to smjer u kojem žele ići u 2023. godini te za to stvoriti adekvatan okvir. Pojašnjava da su slično krenuli i u razvoj samog DataLaba.
- Kako bismo naš centar izvrsnosti DataLab ispravno postavili na noge, odabrali smo nekoliko partnera koji s nama već devet mjeseci marljivo rade rame uz rame - kaže Mrkajić.
Dodaje da Fortenova grupa s obzirom na širinu poslovanja ima ogroman potencijal i želi razviti ekosustav partnera u domeni strojnog učenja, umjetne inteligencije i napredne analitike.
- Počeli smo i kroz suradnju s akademskom zajednicom, studentske prakse, radimo i na sadržaju koji možemo ponuditi studentima dodatno - zaključuje Mrkajić.
