Cum ar fi ca toată munca administrativă dintr-o companie să devină o formalitate? Sau ca managerii de transport să poată intermedia de două ori mai multe curse? Sau ca dispecerii să poată coordona mai multe camioane? Totul se poate și în prezent, cu ajutorul inteligenței artificiale. Am aflat cum, în timpul panelului dedicat din cadrul Conferinței ZIUA CARGO de la Poiana Brașov.
Oliver Albu, sales director LEKTRI.CO, a făcut celor prezenți o introducere în lumea agenților AI, care fac posibile toate aceste „minuni”. El a povestit că începuturile AI datează încă din 1958, când au fost inventate primele rețele neuronale. În 1986, a început evoluția rețelelor neuronale adânci, care permit, practic, AI-ul pe care îl știm noi în prezent. Dar adevărată revoluție a venit în 2017, când cercetătorii Google au inventat arhitectura Transformer, folosită apoi de OpenAI, pentru a dezvolta ChatGPT.
„GPT-3 se bazează pe cunoștințele scrise de către omenire pe internet și o putere mare de calcul ca să se obțină un prim AI. De fapt, Large Language Model este un model de limbaj care folosește text ingerat de pe internet și care are posibilitatea, după cum bine știți, să scrie, să răspundă, să programeze, să compună poezii, felicitări și așa mai departe”, a explicat Oliver Albu.
Totuși, în momentul de față, AI nu creează doar conținut, ci înțelege ce i se cere și încearcă să găsească soluția la problemă. Practic, am ajuns în etapa în care AI devine un AGI, o inteligență artificială generalistă. „Cu toate astea, poate că ați văzut că sunt, în continuare, mici scăpări, AI mai are halucinații, în sensul că îți răspunde câteodată lucruri neadevărate, dar cu foarte mare încredere. Dispune doar de datele salvate până în momentul trainingului, datele mai noi nu le are salvate. Și câteodată mai face și greșeli de calcule. Dar și noi greșim, nu? Și noi, oamenii, suntem imperfecți”.
Copiază modelul uman
Dar cu ce ne deosebim noi, oamenii, față de un Large Language Model? În primul rând, noi planificăm, în momentul în care avem o problemă sau vrem să obținem un rezultat. Rupem problema în probleme mai mici și facem o reflexie asupra posibilelor soluții. Și, mai mult decât atât, folosim instrumente, softuri, aplicații sau unelte fizice pentru a rezolva probleme. Până acum, asta era specific oamenilor. Chiar și ChatGPT, până de curând, nu putea să facă treaba asta. Dar, mai nou, poate.
„Așa a apărut agentul AI, care, de fapt, este un AI autonom, care planifică, la fel ca oamenii, care folosește unelte, la fel ca oamenii. Poate să folosească browser-ul, poate să folosească o aplicație, poate să caute pe internet și poate să reflecteze asupra deciziilor pe care urmează să le ia. Deci imită modul nostru de a rezolva problemele”.
Soluție salvatoare
Ca exemple, există deja agenți care pot să creeze un website cap-coadă, să analizeze datele dintr-o companie sau să acționeze ca agent de călătorii (caută bilete de avion, caută hoteluri, face rezervări). „Noi am implementat un astfel de agent AI la LEKTRI.CO, drept soluție la o problemă. Colegii de la R&D au luat o decizie nefericită, să facă update simultan la firmware și la aplicație, fapt care a dus la nefuncționarea a peste 5.000 de încărcătoare ale clienților. A fost haos. Telefoane, suport tehnic, peste 1.000 de tichete deschise și, ca să fie totul și mai dramatic, doi colegi de la suport erau în concediu”.
Pentru a crea agentul AI necesar, Oliver a folosit o platformă de automatizare numită n8n. Dar nu a fost simplu. „Nu e ca și cum vorbești cu ChatGPT. De ce? Pentru că, în momentul în care folosești ChatGPT sau orice alt AI pe care îl ai de pe internet, el are acces doar la datele publice, nu și la datele companiei tale. În cazul nostru, AI nu avea acces, evident, la manualele noastre de utilizare, la procesele noastre interne, la toate datele noastre. Și atunci primul pas este să-l instruiești, exact așa cum ai instrui un angajat”.
Instruirea agentului AI
Primul lucru a fost crearea unei baze de date cu toate aceste informații. „Informația nu se salvează într-o bază de date obișnuită, SQL sau relațională, ci într-o bază de date vectorială, ca și memoria AI-ului, în cloud. Practic, noi ne facem un mini-AI, care are memoria lui locală. E foarte relevant și important pentru viitor, pentru că, în general, companiile nu vor dori să-și împărtășească toate datele interne”.
În pasul al doilea, la fel cum ai face cu un angajat nou, agentul AI a fost pus să observe ce face un senior, pentru a „fura” meserie. „Practic, am legat instrumentul la platforma noastră de ticketing, de unde am extras tichetele rezolvate. Am rugat AI să facă o sinteză a tichetului, care a fost problema, care a fost soluția propusă de colegul de la suport, cum s-a rezolvat și inclusiv textul în clar al tichetului, atât al clientului, cât și al colegilor de suport. Toate datele astea, la fel, merg în aceeași bază de date vectorială în care sunt stocate și manualele”.
În pasul 3, atunci când îl pui efectiv la lucru, agentul AI are acces la bazele tale de date. „În momentul în care îi dai un input, de exemplu, poți să îl legi la platforma de ticketing sau la chat-ul din aplicație și îi pui o întrebare agentului, el va putea să răspundă direct bazat pe documentele tale, pe informațiile pe care le are din companie, cât și din problemele anterioare. Practic, devine un angajat 100% operațional, care nu doarme, e întotdeauna amabil și răbdător (aproape întotdeauna, sunt niște procese de verificare, pentru că mai pot exista și scăpări). Dar, în principiu, este o soluție care nu costă foarte mult și poate suplimenta foarte bine o echipă de suport”.
Alte aplicații posibile
Dar, la fel de bine, agentul AI poate fi transformat într-un mini contabil, care să poată prelua facturile automat, să le proceseze, să le bage în contabilitate sau să genereze rapoarte, atunci când este nevoie și în felul în care este nevoie. Inclusiv să caute informații despre posibilii clienți. Sunt foarte multe automatizări ce se pot face în nenumărate domenii, în interiorul firmei, folosind agenți care să preia din sarcinile repetitive, entry-level, care nu sunt nici bine plătite și care nu prea aduc satisfacții.
„Asta este noua paradigmă AI. Am trecut de la comunicarea cu linii de cod, la interfață cu mouse și, mai departe, ajungem la interfețele API de agenți. Pe viitor, agenții vor putea colabora între ei. Vei avea un agent de la marketing, care colaborează cu un agent financiar, care colaborează cu un agent de la suport și vor face schimb de date între ei”.
Impactul economic
Impactul agenților AI în logistică este foarte greu de estimat. Unii experți financiari evaluează economiile din lanțul de aprovizionare de 40 de miliarde de euro, până în 2030. „Cu siguranță, vor scădea costurile de exploatare. Companiile care vor adopta AI vor fi mai eficiente, vor putea să facă mai multă treabă cu aceleași resurse. Reducerea stocurilor va fi, iarăși, considerabilă, pentru că se vor putea face niște previziuni mai bune asupra cererii, bazate chiar și pe analiza sentimentelor. Și, evident, va crește calitatea serviciilor oferită prin boți și agenți”.
Oliver Albu a dat și două exemple concrete, actuale: UPS economisește între 300 și 400 de milioane de dolari cu ajutorul AI, iar DHL și-a crescut productivitatea cu 180%, datorită automatizării.
Exemplul Bipmobile
Adrian Minea a vorbit, în cadrul panelului, în dublă calitate: de fondator al companiei de transport Bipmobile, care, în ultimii doi ani, a câștigat Premiul pentru Digitalizare la concursul „Romanian Transport Company of the Year”, organizat de ZIUA CARGO, dar și de investitor într-un proiect de tehnologie ce folosește inteligența artificială.
Ne-a povestit ce l-a determinat să investească atât de mult în tehnologie. „Acum vreo șase ani, am observat diferențe mari între cei 25-30 de manageri de transport din Bipmobile: unii reușeau să facă 10-15 transporturi pe zi, iar alții făceau două, constant. Ca să vedem ce fac unii bine și alții rău, am mapat procesele operaționale din companie. Am început, culmea, cu procesul care spune «am marfă, caut transport», pentru că noi avem și un departament de expediții”.
În urma mapării, au rezultat proceduri clar de urmat, dar pe care mulți angajați nu voiau să le folosească. „Am angajat un începător, o fată de 21 de ani, fără cunoștințe în transporturi. I-am dat un birou separat, i-am explicat procesul de lucru și i-am dat doi clienți de care să se ocupe. În două luni, fata a ajuns în Top 5 cei mai buni expeditori din companie. Pentru că urmărea acel proces, «Biblia», cum i-am zis. La toate întrebările, orice s-ar întâmpla, găsești răspunsul acolo. I-am crescut și salariul, dar a cerut și să se mute alături de ceilalți colegi. Am mutat-o în biroul mare, iar după trei luni a scăzut sub medie. De ce? Pentru că a început să nu mai urmărească acel flux. Atunci am realizat că nu pot să închid fete tinere într-un birou de 4 metri pătrați și să lucreze individual. În schimb, pot să închid un soft într-un calculator și să-l pun pe el să lucreze”.
Așa că, în urmă cu 5 ani, compania s-a hotărât să investească în tehnologie și, în ultimul timp, în AI. Toate procesele din companie a fost mapate și s-a încercat automatizarea lor. „Mi-am notat câteva idei de mai devreme, din sală, cu care sunt 100% de acord: că în business-ul nostru se lucrează 24 de ore pe zi, că este extrem de stresant, că avem nevoie de deconectare, că simțim nevoia unui control excesiv, că trebuie să comunicăm pe limba fiecăruia, cu șoferul într-un fel, cu clientul în alt fel, că mintea umană reține de obicei șapte taskuri și, puțin mai greu, mai mult de șapte. Gândiți-vă cum ar fi ca lucrurile astea să se schimbe. Să existe o superputere care să schimbe această paradigmă și care să facă din business-urile noastre ceva mai puțin stresant, mai predictibil, cu mai puține pierderi operaționale și cu mai mult timp liber. Ar fi minunat, nu?”.
Aplicația MARS
De aceea, Adrian Minea a devenit investitor la MARS (Management Application for Route Strategy), aplicație care automatizează aproape toate procesele din cadrul unei companii de transporturi. Aplicația, aflată încă în teste, este folosită, în prezent, doar de Bipmobile, dar, din această vară, se dorește începerea vânzării ei în Europa.
„În momentul în care primim o solicitare de servicii de transport de la un client (pe WhatsApp, e-mail, SMS), agenții AI din MARS citesc solicitarea, o introduc în motorul de căutare, o clasifică și încep să caute soluții. Cum caută soluții? Așa cum făcea colega noastră, când era închisă în biroul ăla mic, adică urmărește procesele pe care noi deja le-am mapat. Diferența este că, în maximum zece secunde, putem găsi nelimitate soluții la o cerere de transport”.
Ce urmează? Aplicația negociază tariful pentru transportul respectiv, calculează ETA, trimite alerte către cei implicați, scrie în ERP-ul companiei job-ul respectiv și așa mai departe. Astfel, se automatizează toate aceste procese care acum se fac manual.
Cum se face negocierea
Adrian Minea a explicat și cum se face negocierea, în aplicație. „Clientul ne trimite solicitarea nouă și la încă 50 sau, poate, chiar mai multe case de expediții sau companii de transport. Noi găsim un număr de soluții de la firme de transport, iar aplicația noastră știe să negocieze în amândouă sensurile. Negociază cu transportatorul, îi ia pe primii 10 și vede care sunt cele mai bune tarife. Și, după aceea, negociază, în aceeași secundă, cu clientul. Managerul de transport care folosește aplicația va trebui doar să aleagă una din variantele pe care agenții AI o afișează, pentru că vor fi una, două, trei, zece soluții care respectă atât nevoia clientului, cât și dorința transportatorului”.
Mai mult, după mai multe alegeri manuale, agentul AI va învăța care e comportamentul fiecărui manager de transport. Ulterior, niciun manager de transport nu va mai trebui să facă alegerea asta manual, pentru că platforma va ști exact pe cine să aleagă.
Pe ce canal se face negocierea? În primă fază, pe același pe care s-a făcut solicitarea. „Încercăm să aducem clientul în platformă, ca să-i fie mai ușor și lui. Dacă clientul trimite un e-mail, noi îi creăm un dashboard personalizat și încercăm să-l aducem să comunice în platformă. Bineînțeles că, până îl aducem acolo, îi răspundem înapoi pe e-mail”.
Creșterea productivității
Prin utilizarea aplicației MARS, se dorește creșterea productivității managerilor de transport de 10 ori. „Spuneam, la început, că managerii buni de transport fac în jur de 10-15 job-uri pe zi. Același manager, care nu va mai trebui neapărat să fie atât de bun, dar folosește MARS, va trebui să aibă o rată de succes de cel puțin 10 ori mai mare. Încă nu se întâmplă asta, deocamdată suntem la dublu”, a concluzionat Adrian Minea.
Prezent în cadrul panelului, Bogdan Steliean, general manager sennder România, a dat detalii despre performanțele SenOS, un sistem asemănător, folosit de compania sa. „Investim câteva zeci de milioane de euro pe an în toată tehnologia asta. Noi am ajuns la 350 de comenzi pe lună, poate 400, de om. Sunt câțiva care ajung la 800, dar aceia sunt 1-2 în toată compania”.
De asemenea, inteligența artificială nu poate rezolva orice problemă. „80% din comenzi sunt «no touch». Asta înseamnă că, de când se lansează comanda, până la finalizare și facturare, nu se atinge absolut nimeni de ea. Pentru restul de 20%, e nevoie de intervenție umană”.
De asemenea, Bogdan Steliean este pesimist în ceea ce privește posibilitatea de a aduce clienții în platformă. „Clientul vrea să lucreze în platforma lui, important este să faci legătura între platforma lui și a ta. AI ajută în legătură cu furnizorul, adică transportatorul. Furnizorul este dispus să intre în platformă și să caute, de aceea nu-și dorește să piardă mult timp în negociere. El nu are răbdare să vorbească cu un om, să-i spună nu vrea 1.000 de euro, vrea 970. De aceea e nevoie de AI, ca să răspundă imediat, să facă order matching. În sensul că, dacă tu îți dai seama că ai proporție de 90% ca prețul oferit de transportator să fie corect, să-l dea automat, adică interacțiunea ta cu platforma să dureze 2-3 minute, nu zile”.
Tot cu ajutorul AI, munca administrativă se poate elimina aproape complet, acum, prin citirea documentelor. „În zona de documente, AI rezolvă 89% din hârtii… citește ce scrie pe CMR. Nu mai ai nevoie de 10 angajați, ai nevoie de unul, doar să verifice”, a mai spus Bogdan Steliean.
Ionuț PĂDURARU
ionut.paduraru@ziuacargo.ro
