Reálné aplikace umělé inteligence v tisku

V tomto díle pořadu FESPA Insights se diskutuje o zásadní roli umělé inteligence, automatizace a udržitelnosti v podnikání. Cílem řečníků je demystifikovat umělou inteligenci sdílením praktických aplikací a případových studií a zdůraznit význam zapojení člověka do procesu umělé inteligence. Zdůrazní, jak může AI zvýšit efektivitu služeb zákazníkům a zachovat konzistentnost hlasu značky, a zároveň se budou zabývat běžnými obavami managementu ohledně zavádění AI. Sezení vybízí podniky, aby začaly s malými zlepšeními a zapojily zúčastněné strany pro úspěšnou integraci. Když konverzace přejde do formátu otázek a odpovědí, jsou zkoumány různé platformy AI a jejich aplikace, což ukazuje rostoucí poptávku po funkcích AI napříč odvětvími.

Přepis

Vítejte všichni u prvního dílu Fespa Insights, ve kterém doufáme, že některé z vás provedeme cestou k přijetí umělé inteligence.

Takže zpočátku vás opět vítám u prvního dílu. Co je Fespa Insights? No, první z mnoha epizod, které se zaměřují na tři hlavní odvětví, a to převážně na umělou inteligenci, automatizaci a udržitelnost.

V krátkosti vám představím, co je vlastně na programu dnešního dne a proč to děláme. Takže umělá inteligence je tu teď, už to není trend. Je to něco, s čím se budeme muset všichni v brzké době nebo někdy v blízké budoucnosti vyrovnat. Plánujeme se prokousat humbukem a pochopit, co je dnes skutečně reálné a použitelné.

AI v reálném světě, musíme se učit z případových studií a podniků, které jsou již průkopníky v oblasti fermentace, a abychom se od nich mohli učit. Praktické aplikace, učit se a využívat správné nástroje pro vaše podnikání a samozřejmě konečný cíl vybudování plánu pro vaši vlastní cestu implementace.

Proč je tato epizoda důležitá?

A na této epizodě záleží z několika důvodů, z nichž převažuje hlavní cíl. Současný humbuk kolem umělé inteligence z velké části rozmělnil kvalitu informací. Nevíte úplně přesně, co je správné, co hledáte a kam se pro to vydat Proto doufáme, že vám nabídneme pochopení všech činností, které byste mohli podniknout směrem k implementaci již dnes, nastavíme čas do budoucna a vydláždíme cestu. Takže výsledkem tohoto sezení doufáme, že přeměníme znalosti na praktické poznatky a něco, na čem můžete skutečně pracovat již dnes, Důvěra k vylepšení vašich projektů s aplikacemi AI a zlepšení celkové zkušenosti a co nejdříve se dostanete do škálování.

A samozřejmě se v budoucnu budeme snažit prozkoumat ještě více, protože věci, které dnes probíráme, jsou i přes svou pokročilost stále v rané fázi vývoje umělé inteligence. Je toho ještě spousta a spousta dalšího se připravuje, takže se těšte a přemýšlejte. A samozřejmě celkové téma, nevadilo by nám budovat kulturu, experimentování, protože toto je experimentální doba a je toho hodně, na co je třeba přijít a co zjistit. Takže teď přejdu k našim řečníkům a představím je, počínaje Robem Hayesem.

Ahoj, Jacku. Ahoj, lidi. Jmenuji se Rob. Moc vám všem děkuji, že jste se k nám dnes připojili.

Jsem zakladatelem společnosti AirNova. A jak Jack zdvořile řekl již dříve, opravdu, víte, byl založen s cílem a a snížit vám humbuk. Správně? Jde o praktičnost v oblasti zavádění umělé inteligence.

Pomáhá, ať už jde o naše zákazníky, klienty, partnery nebo třeba jen o širokou veřejnost, pochopit, co je v souvislosti s umělou inteligencí reálné, co není a co je pro ně vlastně hmatatelné. Dbáme na to, abychom vše přivedli nebo já dbám na to, abychom vše přivedli zpět k obchodní hodnotě, protože nakonec, i kdybychom AI na pár minut odložili stranou a podívali se jen na jakýkoli nový proces, jakýkoli transformační projekt, který chcete udělat, měl by mít kořeny v obchodní hodnotě, obchodní změně. A to je to, co bereme AI od samého začátku.

Takže se vrátíme k tomu, co to vlastně udělá pro vaše podnikání, kde to přinese hodnotu. Nedávno vyšla zpráva z MIT, kde se hovoří o tom, že devadesát pět procent projektů AI selže, nebo se nedostane přes fázi prokázání hodnoty, prokázání konceptu, nebo nepřináší hodnotu. Za sebe, Chrise a Carla, kteří se účastní hovoru, mohu říci, že procento úspěchu u všech projektů, na kterých jsme se podíleli, bylo mnohem vyšší. A z velké části je to proto, že máme stejný étos, opravdu.

To je to, že je to řez vás humbuk. Ať je to skutečné. Ať je to praktické. Ať je snadné si to osvojit.

Udělejte to tak, aby to pro vás bylo relevantní. To jsem já. Omlouvám se. Poslední kousek o mně na úvod. Mám za sebou patnáct let praxe v oblasti rozvíjejících se technologií.

A ano, poslední dva a půl, tři roky jsem se zaměřoval na zavádění umělé inteligence do různých odvětví na Blízkém východě a v oblasti GCC.

Díky, Jacquesi. Carlo?

Ahoj, lidi. Jmenuji se Carlo Pepe. Už dvacet šest let se pohybuji v oblasti technologií a začínal jsem u prvního nezávislého poskytovatele internetových služeb ve Velké Británii, společnosti Demon Internet, kterou si možná někteří z vás pamatují z minulosti.

Jsem obchodní konzultant v oblasti umělé inteligence a zakladatel společnosti Kashima.

V podstatě pomáháme jednotlivcům, týmům, oddělením i organizacím jako celku, aby se s umělou inteligencí vyrovnali tam, kde jim může skutečně pomoci, ale účelně.

Jak uvedl Jack, umělá inteligence je poměrně nová. Tedy, není. Jako koncept existuje už pětasedmdesát let. Ale pokud jde o generativní umělou inteligenci, která nám ji dala do rukou, je to nový koncept.

Samotná Kašima tedy dělá dvě věci několika různými způsoby. Za prvé poskytujeme zvyšování kvalifikace. To znamená, že pomáháme jednotlivcům naučit se používat nástroje k plnění jejich úkolů a pracovních postupů. A pak za druhé, poskytujeme poradenství, takže můžeme lovit v těch oblastech, kde AI může skutečně přidat hodnotu, pro podnikání.

Chrisi?

Jo. Díky, Carlo. Díky za pozvání, Jacku. Dobré odpoledne, dobré ráno nebo dobrý večer, podle toho, kde se právě nacházíte.

Měl jsem to štěstí, že jsem posledních patnáct let pracoval v tiskařském průmyslu. Ne tak zkušený jako Carlo nebo Rob s některými z těch větších čísel, o kterých se právě zmínili. Nejsem si jistý, jestli je to dáno věkem nebo ne, Carlo, ale můžeme to vzít offline. Takže v podstatě jsem pro automatizaci.

Jednou z mých specializací je přenos z webu do tisku, personalizace, cokoli, co zapojí koncového uživatele, abychom mohli využívat technologie. Takže AI se toho rozhodně dotýká. Ale jak jsem říkal klukům, když jsme se v zákulisí připravovali na tento hovor, jednou z frustrací je ten chuchvalec, který se kolem AI teď točí. A jednou z věcí, na které opravdu rád a s nadšením pracuji, je spolupráce s konzultanty, jako jsou tito kluci, abychom se ji pokusili správně využít, abychom mohli lépe automatizovat naše systémy a nakonec ty lisy nakrmit a udržet je v chodu.

To je jedna z mých největších motivací. Mám velké štěstí, že mohu vést velmi úspěšný a chytrý tým markeťáků, kteří rozumí automatizaci tisku a pracovním postupům.

Mám také velké štěstí, že jsem v lednu spolupracoval se společností Vespa Middle East, kde jsem se s těmito pány setkal, a oni mi opravdu změnili pohled na to, jak se na umělou inteligenci dívat a jak bychom ji měli implementovat. Lekce, které jsem se od Carla a Roba v lednu v Dubaji naučil, jsem cítil tak silně, že jsem o nich mluvil na Fespa Global v Berlíně a, měl jsem velké, velké štěstí, že jsem se o toto poselství mohl podělit dál. Takže ano, Digital Ink je nakonec tím, co říká. Jsme digitální.

Pracujeme se všemi digitálními platformami a chceme se ujistit, že udržujeme inkoust v chodu. A to může být cokoli od poradenství přes pracovní postupy až po tvorbu zdrojů a marketingové strategie. Takže sídlíme pravděpodobně převážně v zemích GCC. Máme ale také zákazníky a týmy v Evropě, v kontinentální Evropě, ve Velké Británii a v Severní Americe.

A nakonec nám jde o to, abychom dosáhli úspěchu. Ať už to bude vypadat jakkoli, může to být partnerství, integrace nebo rozhovor s někým, jako je Carlo nebo Rob?

Fantastické, lidi. Je mi velkým potěšením, že jste tu všichni, a mám pocit, že mám teď velké štěstí. Než se pustíme do obsahové stránky věci, hodím do chatu anketu, abychom zjistili, jak na tom kdo je s implementací umělé inteligence. Bude to trvat asi minutu třicet, takže to nebude moc spěchat, a na konci probereme ty výsledky.

Takže to jen začnu a dostaneme se k dalšímu sešitu další části obsahu.

Takže, pánové, kdybyste nám mohli sdělit reálný kontext a pro koho je tento webinář vlastně určen.

Takže já to odstartuju, lidi. Takže to je pro lidi, kteří jsou nejen zvědaví, ale tak trochu zahlceni tím obrovským množstvím nových informací, které se objevují, nových nástrojů a tvrzení na LinkedIn, na Instagramu kolem, vyvinul jsem tento nástroj. Zničilo to můj prodejní tým. Zbavil jsem se jich všech.

Nebo jsem vytvořil tento pracovní postup, pracovní postup s komentáři, a dám vám tuto schopnost snížit váš marketingový tým na jednoho člověka a vykonávat práci pěti set. To je většina z toho je trochu nesmysl, abych byl upřímný. A tak pokud chcete pochopit, jak vám vlastně může umělá inteligence pomoci a jak s tím můžete začít už dnes a jak můžete zlepšit to, co děláte v současné době, protože můj odhad tak možná, Jacku, to je, vlastně na anketu. Já nevím.

Odhaduji však, že naprostá většina z vás používá nástroj umělé inteligence každý týden, možná každý den. V telefonu používáte Gemini v Androidu, možná používáte chat gpt a ještě jste se to všechno nenaučili používat. Prostě to děláte jako všichni ostatní, a to je prostě používání a pokus a omyl. Takže pokud patříte do jedné z těchto kategorií, je to pro vás, abyste přesně pochopili, jaké by měly být tyto přístupy, nejlepší postupy.

A to vám poskytne velmi přímočarý pohled. Jak řekl Chris, když jsme byli v lednu na veletrhu FESPA Middle East, všichni chtěli zapomenout na nesmysly a přejít rovnou k tomu, co lze skutečně udělat. A to je přístup Roba i můj. Takže pokud jste udělali první krok, pokud jste zvědaví, je to pro vás ideální, abyste se dozvěděli více.

Naštěstí, a myslím, že podle výsledků průzkumu, máme v místnosti ty správné lidi, a já se s vámi o tyto výsledky jen rychle podělím, abych vám je trochu přiblížil. Takže pouze tři procenta posluchačů ji používají déle než pět let a šedesát jedna procent posluchačů je teprve v počátcích, zatímco třicet šest procent nepoužívá umělou inteligenci ani v nejmenším. Takže si myslím, že bychom mohli mít v místnosti ty správné lidi. Naštěstí jsem pro vás dosadil ty správné lidi. Takže teď přejdeme k další části obsahu a prostě si projdeme, co můžete od využití AI očekávat, některé případové studie a jakých výsledků je vlastně možné dosáhnout.

Myslím, že ještě předtím, než se k tomu dostaneme, Jacku, jen k výsledkům průzkumu, o kterém jsi mluvil, bylo 36 %, myslím, že jsi řekl, že ho vůbec nikdy nepoužili. Jo. Během Carlova úvodu zmínil zajímavou věc, že umělá inteligence existuje už něco přes sedmdesát let. Ale generativní umělá inteligence, kterou známe mnohem lépe, takže vaše ChatChipts, vaše Gemini, to je staré už tři roky. Ale pro naprostou většinu lidí je to každodenní záležitost už patnáct let. A pro některé další lidi je tam mnohem déle.

Když se podíváte na CRM systémy, které možná používáte, tedy Salesforce, HubSpot, nebo se podíváte na některé nástroje, které používáte pro marketingové kampaně, nebo když to dokonce přeneseme do vaší domácnosti a podíváte se, jestli máte doma Alexu nebo Siri, všechny používají technologii AI pod kapotou. Není to generativní AI, což je nejnovější iterace. A jak zmínil Carlo, to je taková ta nová, která se nám dostala více do rukou, se kterou jsme obeznámeni. Ale AI je technologie, která je tu už léta a my ji léta používáme, aniž bychom si to nutně uvědomovali nebo věděli, že ji používáme, jako takovou.

Teď s nedávnou změnou nebo novou verzí jsme si řekli, že je to spíš v pořádku. Nyní před sebou vidím mnohem více hmatatelných přínosů. Teď mi to může pomoci naplánovat si dovolenou. Teď mi to může pomoci podívat se na recept, co budu zítra vařit k večeři, na základě toho, že vložím obrázek toho, co mám v lednici.

Nyní to dokáže, ale je tu už dlouho. A jedna z věcí, která mě velmi zaujala, když jsem dělal spoustu svých seminářů a některé z těch, které jsem dělal s Carlem předtím, je množství lidí, kteří říkají, nikdy se toho nedotýkejte. My to nepoužíváme. Ne.

Nikdy jsem se toho všeho nedotkl. A ty si říkáš: „Dobře. Ale máš Siri? Používal jsi například Alexu?

Ano. Dobře. Spotify, Netflix, ti všichni opět používají umělou inteligenci v pozadí, aby nám mohli doporučovat. Takže z tohoto pohledu, a jedna z věcí, o které hodně mluvíme na našich různých workshopech, které pořádáme, je, že to není nic nového.

Obecná umělá inteligence je nová, ale základní koncepty a technologie nejsou nové.

Jo. Můžu k tomu něco říct, Robe? Mohu se do toho vložit a uvést příklad z tiskařského průmyslu? Protože si myslím, že jsi právě uhodil hřebíček na hlavičku. Většina lidí, kteří se pravděpodobně připojili k tomuto hovoru, používá Enfocus a aplikace Enfocus.

Pokud používáte například aplikace Enfocus a přepínač Enfocus, dejte nám v chatu palec nahoru. Ale například tito lidé používají tento druh technologií pod kapotou již deset let. Lidé, kteří mají systémy MIS. Systémy MIS používají tento druh inteligence, když zpracovávají ceny.

Personalizace webu pro tisk, XMPI již nějakou dobu něco používá. Takže si myslím, že Jack by mohl opravdu podpořit Robův názor. Ano. Je v domácnosti, ale už asi deset let je také v tiskařském průmyslu.

Myslím, že zapomínáme na to, jak je tiskařský průmysl technicky vyspělý.

A vlastně se příliš soustředíme na chmýří a uniká nám podstata funkce. Takže ano, jen jsem chtěl uvést pár příkladů, Robe. Doufám, že ti to nevadí. Jo.

Jo. Ano. Ne. Ne. Velmi dobře. Nyní se vraťte k běžnému vysílání. Takže co v něm vlastně tak nějak je nebo nebo co můžete udělat víc?

Pojďme si to dnes více přiblížit. Protože je kolem toho spousta humbuku. Je tu spousta vzrušení. Je tu velký potenciál.

Generativní umělá inteligence prošla obrovským vývojem a skutečně změnila pravidla hry. Máme tu před vámi tři případové studie. První z nich, ačkoli se týká průmyslových nemovitostí, je to, co rádi děláme, že se vracíme ke konceptům.

Je to tak? Takže klient, se kterým jsem pracoval, to je pro jeho tým zákaznické zkušenosti. Dobře? Téměř každá organizace, ať už velká nebo malá, má tým pro zákaznickou zkušenost.

V závislosti na velikosti vaší společnosti může být generální ředitel stále osobou odpovědnou za zákaznickou zkušenost, ale někde tam stále bude někdo, kdo se tím bude zabývat. A jedním z problémů, které tito lidé měli, bylo to, že se jednalo o obrovskou společnost, která si pronajímala, fyzické pozemky, kanceláře, výrobní prostory. A měli problém, že pokud měl některý z jejich klientů přestupek, když byl nahlášen, trvalo někde mezi pětačtyřiceti až šedesáti minutami, než byl tým zákaznické zkušenosti schopen zjistit, jaký přestupek klient udělal, podívat se do sbírky pravidel, zjistit, jaký by měl být další krok, jaká je v důsledku toho sankce, jaký je postup, pokud je tato sankce nebo pokud není do určité doby napravena atd. a jaké jsou další kroky z toho vyplývající.

Poté je porovnejte s relativní situací, sestavte e-mail a odešlete jej klientovi. Dobře? A samozřejmě, když jde o takový e-mail, musíte si dávat velký pozor na to, jak určité věci formulujete, a klíčový je váš tón a empatie, se kterou se v závislosti na problému setkáte. Takže by jim to zabralo pětačtyřicet až šedesát minut.

Týdně měli dvacet až třicet těchto vydání. Dobře? To by jim trvalo tak dlouho. Takže když to nazveme hodina na vydání, tak to znamená, že některé týdny by jim to zabralo třicet hodin.

A byl to tým pro zákaznickou zkušenost, který měl asi deset lidí. Takže to také znamenalo, že v závislosti na člověku, který se s problémem setkal, si mohl vybrat jiné pravidlo a říct, že jste vlastně porušil pravidlo pět bod jedna místo sedm bod dva nebo naopak, a podobně. Takže také neexistovala žádná jednotnost napříč všemi, kdy každý měl trochu jiný názor a každý také trochu jinak formuloval a posílal e-maily.

Zavedením řešení GenAI se jim podařilo zkrátit tuto dobu na pět minut na případ. Do asistenta GenAI tak mohli vložit obrázky z přestupku i popis toho, co se stalo.

Asistent Gen AI se podíval do knihy pravidel, vrátil se a řekl: „Tady jsou tři pravidla, tři přestupky, o kterých si myslíme, že je porušili. Tohle je ten, který bych považoval za nejlépe hodnocený. Takže stále máte ten lidský prvek, který to přezkoumá a řekne, souhlasím nebo nesouhlasím. Vlastně je to číslo dvě.

Je to číslo tři. A na základě tohoto výběru pak napsal e-mail klientovi. Nyní opět platí, že člověk tento e-mail ještě zkontroloval. Dobře?

Takže stále máte v procesu smyčky člověka, což je klíčové. Člověk stále kontroluje e-mail, ujišťuje se, že jsou s námi spokojeni, s tónem, s použitou formulací. A pak se to všechno odeslalo klientovi. Ale další věc je, že na jeden incident ušetříte padesát pět minut, z toho třicet denně, třicet týdně, pardon.

Týdně ušetříte dvacet osm a půl hodiny. To je téměř plný úvazek zaměstnance. Když to rozdělíte na měsíce a roky, je to obrovská, obrovská úspora. Ale myslím, že mnoho lidí, kteří se zabývají zaváděním umělé inteligence a mluví o ní, se vždy nesoustředí na finanční stránku věci.

Takže ano, můžeme říci, že ano. Získali efektivitu. Takže, hej. Správně. Protože jsem jim vrátil čas, možná byli schopni dělat něco jiného.

Jako tým zákazníků se možná dokázali rychleji vrátit k více problémům. Fantastické. To je skvělé. Ale i z pohledu samotných agentů pro zákaznickou zkušenost to byl nudný, zdlouhavý úkol, který nikdo z nich nedělal opravdu rád.

To nezní jako zábava. Musíte prosazovat pravidla. Tuhle práci nemá nikdo rád. Promiň.

Je pár lidí, kterým se tato práce líbí, ale většina lidí tuto práci nemusí mít ráda. Takže tohle byl jeden z případů, kdy se jim to jako týmu líbilo, protože zkušenost, kterou vlastně měli ze zlepšení tohoto procesu, pro ně byla obrovská, protože to teď změnilo proces, který trval padesát pět, šedesát minut a který je nebavil, na pětiminutový proces, který byl extrémně efektivnější. A měli pocit, že vlastně přidávají větší hodnotu tím, že se starají o to, co jim nástroj umělé inteligence vrací, místo aby museli trávit spoustu času zkoumáním, pročítáním všech pravidel a ujišťováním se, že jim v kontextu situace správně rozumějí.

Takže pro mě je to skvělé, protože nejde jen o úsporu času. Zlepšuje se v něm také prvek zážitku. Ale to se dá vzít, i když to není tam, kde jste říkal, že se to dá vzít kamkoli, kde máte tým zákaznické zkušenosti, který se snaží buď řešit problémy, nebo který se setkává s problémy od zákazníka. Jak můžeme projít naše procesy, které dnes máme, a ujistit se, že identifikujeme správný způsob, jak toto řešení vyřešit, abychom vyřešili tento problém od zákazníka?

Vaše koncepce je stejná a my o koncepcích hodně mluvíme na různých workshopech. Děláme to.

Takže, Robe, tohle se mi opravdu líbí.

Jestli tomu dobře rozumím, máte téměř standardizovaný proces a standardizovanou odpověď na toto oznámení. Je to tak? Ano. Takže pokud se podíváte na výhody standardizace procesu a získání stále potřebujete člověka ve smyčce, což je to, co jste zmínil. Je to tak? Člověk ve smyčce je umělá inteligence, která udělá spoustu práce, a člověk pak ten e-mail řekněme upraví nebo zkontroluje pár věcí, aby se ujistil, že je správný, než se odešle. Co se mi na tom opravdu líbí, je to, že pokud jste řekněme vedoucím týmu prodejců v polygrafické společnosti a máte patnáct prodejců a každý z těchto patnácti prodejců dostává výstup, návrh, nebo dostává rychlou nabídku, nebo dělá něco jako velmi zakázkového, pokud jde o možná designové služby, stejně jako různé různé tisky na různá aktiva.

Z toho, co jste řekl, vyplývá, že jednou z obrovských výhod je skutečnost, že nyní máte standardizovaný tón hlasu a standardizovanou osobnost firmy, kterou trhy přijímají. Je to tak?

A to je pak pro mě super, protože teď už je jedno, jestli mluvíte s Bobem, Petrem nebo Pavlem, ale vaše organizace vám odpoví s člověkem ve smyčce, abyste to trochu personalizovali.

Ale co mě na tom opravdu vzrušuje, je skutečnost, že jakmile to jednou uděláte, začnete zlepšovat proces, zlepšujete výsledek pro celou organizaci a už se nesnažíte zlepšit deset lidí, deset prodejců.

Děláte to tak, že je všechny zlepšujete malými úpravami, malými vylepšeními tohoto procesu navrhování a pak to extrapolujete na všechno, že? Představte si dodavatelské služby nebo spolupráci s primárními partnery.

Není to jen v jedné oblasti. Tohle je opravdu skvělý případ použití. Tohle se mi opravdu líbí.

Jo. Myslím, Carlo, že vidím ještě dvě věci. Je zvláštní, že to říkáš. Vidím další dvě věci, které na mě vyskočí. Především vidím konzistenci značky.

Díky tomuto procesu máte konzistentní značku. Proto, jak říkáte, máte svého ideálního zákazníka, za kterým jdete. Víte, že víte, jak víte, komu chcete prodávat, ale pak máte konzistenci značky. Značka bude konzistentní znovu a znovu.

Můžete si odpočinout. Proto máte objem. Ale také se to vrací k tomu, co jste nám říkali v lednu. Jde o to najít ta myslím, že to bylo jedno procento jedno procento na každém úkolu.

Nakonec získáte jeden den zpět, a to vám umožní škálovat, protože pokud máte jeden den zpět, můžete dělat větší a větší objemy atd. a tak dále. Takže si opět myslím, že to, jak říkáš, Carlo, platí pro všechno.

Jo.

A řekl bych, že je to to, co říkáte, myslím.

Přesně to říkáš, Robe. Je to tak? Takže to může být případ použití v oblasti nemovitostí, zaměření na nemovitosti, řešení nebo zapojení, ale vlastně z koncepčního hlediska a Rob a já, jsme v tomto sdělení na trhu zcela synchronizováni.

Pokud dokážete pochopit, jak se umělá inteligence používá na koncepční úrovni, otevírá se vám svět, protože to, o čem Rob právě mluvil, můžete nyní aplikovat třeba na právní tým nebo na různé aspekty podnikání. Je to tak? Protože to, co děláte, je, že přebíráte proces, zlepšujete proces, který používají mnozí. Takže je to jako z koncepční úrovně, je to skvělé. Skvělé.

Chtěl bych se dotknout dvou částí, abych to doplnil, a přejdeme k další části, Carlo, mluvil jsi o tom, že postupné zisky se přesouvají. Konkrétně tohle bylo týdenní angažmá. Je to tak? Takže hodně z toho, co vidíme online, je, že to musí být velká transformační část.

Musí to být projekt na šest měsíců, devět měsíců, dvanáct měsíců. Nemusí být. Když se podíváte na ty, jak řekl Chris, ty jednoprocentní zisky, ty přírůstkové zisky, které se přidají k většímu dílu, nemusí to být šest, devět měsíců dlouhé projekty iniciativ, které jdeme, než začnete vidět hodnotu. Tohle bylo subtýdenní zapojení, abychom se dostali dovnitř, identifikovali problém, našli řešení, které funguje, otestovali řešení a pak ho na chvíli uvedli do provozu.

Od té doby ji používají velmi rádi a nyní se zabýváme dalšími oblastmi. Ale na druhém konci je další část, kterou jsi tam také zmínil, Carlo, týkající se konzistence značky, a Chrisi, toho ses také dotkl. To nás velmi dobře přivádí k druhému bodu. Takže druhou oblastí je elektronické obchodování.

Je to tak? A jsem si jistý, že mnoho lidí na tomto webináři, ačkoli by mohli být, že by mohli říct, že jsou tiskařské společnosti, by také byly ecommerce ecommerce společnosti velmi úzce propojené, že ano, s nimi. A mnoho našich zákazníků jsou potenciálně také společnosti zabývající se elektronickým obchodem. A jeden z problémů, se kterým jsem pracoval, byl ten, že přidávali, že rostli docela rychle.

A každý týden přidávali dvacet až padesát nových skews.

Potýkali se s problémy při vytváření značky a tónu hlasu v popisech a vyprávění, které chtěli poskytnout každému produktu. Protože v týmu je několik různých lidí, kteří pomáhají psát popisy, jak a kdy přicházejí, jak a kdy přicházejí produkty a jsme připraveni je spustit. A to je každý individuální. A to, že je každý individuální, je skvělé, ale také to znamená, že když se jako společnost snažíte říct, že tady je naše značka a tón hlasu, o který se snažíme, je velmi, velmi těžké udržet to konzistentní, když to dělají různí lidé a píší tyto popisy a dávají tyto informace dohromady. Takže to, co použili, bylo postaveno tak, že jsme s nimi spolupracovali na vytvoření velmi, velmi jednoduchého procesu, kdy jsme se řídili jejich pokyny ohledně hlasu značky. Takže každý bude mít průvodce hlasem značky.

Vzali jsme obrázky, které měli k dispozici pro nové produkty, které se chystali umístit, takže několik obrázků na SKU. A pak jsme uvedli několik vzorových popisů.

To jsme vložili do systému umělé inteligence a nechali ho, aby nám vydával návrhy. Takže opět, tady je jeden. Tady jsou dva. Zajímavé je, že když jsme začínali, klient chtěl pět příkladů.

A já na to, že ano, ale že ne, protože naším cílem je udržet konzistenci značky. Takže si myslíte, že jich chcete pět, ale ve skutečnosti vám dám dvě, protože jsme také lidé, u kterých si myslíme, že máme rádi výběr, ale nechceme příliš velký výběr. Takže nám dejte příliš velký výběr, a pak to bude oddalovat a oddalovat a oddalovat naše rozhodnutí. Takže jsme s nimi provedli malý experiment, kdy jsme předtím, než jsme začali pracovat s umělou inteligencí, vzali pět lidí z jejich týmu, kteří předtím psali popisy produktů, a tak trochu jsme je posadili k jednotlivým stolům, kde spolu nemluvili.

Dostali jsme od nich obrázky stejného výrobku a oni nám řekli, tady, napište nám popis. A měli úplně stejné nástroje, jaké měl nástroj AI. Správně? Měli před sebou směrnici pro značku.

Měli před sebou popisy příkladů a obrázky.

A tým, s nímž jsem pracoval, vedoucí marketingu, s ním spolupracoval a řekl: „Dobře. Teď se podíváme na všech pět. A byl jako, aha, tohle se mi líbí. Tohle se mi docela líbí.

Tohle se mi docela líbí. Je to v pořádku. Ale kdybychom se podívali jen na jednu od Jimmyho a tohle byl její předchozí proces, šlo by to na internet? Ano.

Je to jako, dobře. Tak se podívejte, kde nám ten kus možností může tak trochu vzít, protože teď nás to zpomaluje. Tak jsme si řekli, dobře. Udělali jsme kompromis.

Řekli jsme dvě možnosti. Takže máme nástroj umělé inteligence, který navrhne dvě možnosti, a pak jste opět člověk ve smyčce. Vedoucí marketingu vybere možnost a, možnost b, a to je možnost, která jde online. Dobře?

A to je vše. Velmi, velmi jednoduchý pracovní postup. Jedna z věcí, která se mi na něm opravdu líbila, bylo to, že jsme se hodně zaměřili na to, jaký proces dnes mají.

Zaměřit se na to, abychom jasně pochopili, kde jsou problémy, co nás v dnešním procesu frustruje a co se vlastně snažíme vyřešit. Protože v tomto scénáři nešlo o to, hej. Chtěli jsme, aby to bylo efektivnější, protože nám to ušetří peníze. To nebylo cílem.

Cílem byl hlas značky. To je to, co chceme. Chceme, aby byl konzistentní. Takže v důsledku toho jsou možnosti také špatné.

Ale v tom jsme s nimi šli a řekli si, že dobře. Pojďme dnes upravit váš proces. Pojďme ho rozdělit. Udělejme příklad, jak by mohl nástroj umělé inteligence fungovat, ale nejdřív ho polidštíme.

Takže jasně pochopili, že tohle je to, co to bude dělat, ale my ten proces prostě zautomatizujeme. Opět jsme provedli několik testovacích cyklů, se kterými jsme byli spokojeni, abychom se ujistili, že výstup a vše je takové, jak jsme očekávali, a pak jsme to přesunuli do výroby. Stále však udržujeme tohoto člověka v kontaktu. Takže nástroj umělé inteligence nevysílá popis rovnou na webové stránky.

Stále prochází přezkumem, ale nyní je to mnohem rychlejší a jednodušší proces, kdy se schvaluje a následně zveřejňuje na internetu. Tím se tento velmi opakovaný úkol zkrátil na několik minut, protože nyní se jedná pouze o přezkum. Rozhodnutí o těchto věcech.

Robe, můžeme se k tomu vrátit později v rámci výzev? Protože chci říct opravdu důležitou, marketingovou lekci, kterou jsme se naučili z rozhovorů s marketingovými konzultanty v oblasti umělé inteligence ohledně člověka ve smyčce.

Rozhodně. A poslední kousek, který bych k tomu řekl, podobně jako ten výše, opět to nebyl, hej. Tady je šestiměsíční plán transformačního projektu, kterým se musíme vydat. This was also a a a sub one we can get.

Je to tak? Pojďte dál. Určete, na co se chceme zaměřit. Pochopíme proces, jaký je dnes.

Pochopíme, jaké bolestivé body se snažíme vyřešit, a to je to, co se budeme snažit vyřešit a dosáhnout.

Pojďme a ano, pojďme na to. A to bylo to, co jsme udělali tady. Je to zajímavé.

Všichni jsou zahlceni každodenními starostmi.

Je to tak? Všichni jsou opravdu zaneprázdnění.

Nikdo si nemůže dovolit čas.

Ale myslím, že v hloubi duše budeme vědět, co musíme udělat. Je to tak?

Pokud podnik definuje své potřeby, umělá inteligence definuje svou obchodní hodnotu.

Je třeba věnovat čas tomu, abyste pochopili, co se děje, co funguje, co nefunguje, kde máme neefektivitu, abyste se pak mohli zaměřit na správnou oblast. A tak to vypadá, Robe, že z tohoto příkladu vyplývá, že jsi jim poskytl další výhodu, a to možnost udělat krok zpět a podívat se na obchodní problémy, které mají, a na nejlepší způsob, jak přistoupit k jejich řešení. A tak, a vím, že když jsme spolu dříve mluvili, spousta práce, kterou děláme během zjišťování, vlastně funguje jako zrcadlo zpět k zákazníkovi.

A oni si říkají, woah. To je opravdu zajímavé. Takhle jsem svůj byznys ještě neviděl. Takže další výsledek, který jste získali, je, že jste pomohli zákazníkovi vidět nejen obchodní výzvu, ale i různé způsoby, jak k ní přistupovat způsobem, který by možná neudělal.

Jo. Ano. Ano.

Jasnost. Je to jasnost, že? Je to krok zpět. Víte, fungujeme jako firma správně? Jsou naše pracovní postupy efektivní? Jsou lidé efektivní?

Opravdu bychom, AI je spouštěčem pro tento myšlenkový proces. Víte, mohli jsme to udělat i bez AI, opravdu. Jde jen o to, že když nyní vnášíte strukturu do myšlení.

Takže ano.

Je to dobré. Je to dobré. Takže já budu oh, máme Jacka zpátky. Ahoj, Jacku.

Dobrý den, pánové.

Tak jsem si řekl, že se na chvíli vrátím na pódium, jen jsem čekal, až se to dostatečně uzavře.

Nespěchejte však. Nespěchejte.

Chyběli jste nám. Chyběli jste nám.

Vítejte. Další z nich je společnost poskytující služby pro podniky.

Kreativní vlastně podle své obchodní funkce. Pracují na výstavách a jejich produktem je v podstatě kreativní design kolem výstavních stánků.

Zaměřil se na prodejní týmy.

Tato organizace má nyní mnoho různých dílčích oddělení s vlastními prodejními týmy, vlastními kreativními týmy atd.

Ve dvou případech však uznali, že návrhy, které byly předloženy, jsou naprosto nepřehledné. Neexistoval žádný skutečně standardizovaný proces.

A v důsledku toho některé z problémů, které měli v návaznosti, prostě ucpávaly jejich podnikání. Je to tak? A jsem si jistý, že s tím bude rezonovat každý. Takže některé z problémů, které měli, spočívaly v tom, že návrhy nebyly dostatečně jasné, nebyly dostatečně stručné a dva návrhy, tedy první návrh a revidovaný návrh, vlastně mohou mít zcela odlišné přístupy.

Protože to vypadá, jako by prodejci začínali od nuly.

Když se teď pustíte do podnikání a pochopíte to, mají standardizované návrhy? Ano. Jsou používány? Ne.

Proč se nepoužívají? Protože se standardizované návrhy časem vyvinuly a lidé zjistili nebo jejich prodejní tým zjistil, že pro ně nefungují. Byly příliš dlouhé. Víte, takže jen smíšené přijetí.

V poměrně velkých organizacích proto vždy přistupuji k tomu, že každému, koho se to týká, zadám online dotazník.

Anonymní průzkum, je to opravdu snadné. Lidé to mohou udělat třeba v pohodlí svého stolu nebo domova. Nemyslí si, že je sleduje velký bratr, a jsou brutálně upřímní.

Proto jsme se s tímto problémem seznámili, získali původní nebo prvotní poznatky a poté uspořádali workshopy napříč týmy, abychom se dostali k podstatě problému, což nám umožnilo získat různé názory na tento problém, který se týkal všech. I když měli standardizované návrhy, které byly jejich řešením.

Takže důležitou část toho, co se chystám říct teď, probereme o něco později.

Při zavádění nových procesů však musíte myslet na řízení změn. A nemyslím tím jako skutečně formální způsob. Ale musíte přemýšlet o tom, jak organizace nebo zaměstnanci přijmou nový proces nebo jak se s ním vyrovnají.

V opačném případě si můžete vše řádně prověřit. Můžete mít sebelepší proces nebo řešení na světě. Ale pokud nebude přijato, zapomeňte na něj. Tak a hodnota toho se pak snižuje.

Abyste toho dosáhli, musíte mít co nejmenší tření.

Proto jsem masivním zastáncem toho, že pokud hledáte nová řešení AI, a za chvíli se dostanu k tomu, proč to vysvětluji, měli byste se poohlédnout po stávajících technologiích nebo dodavatelích, které máte k dispozici.

Řešením, které jsme zde měli, bylo využít stávající standardizované návrhy, které byly uloženy v Microsoft OneDrive, a zpřístupnit je pomocí Microsoft Copilot, což je asistent umělé inteligence, který pracuje speciálně v Office třiašedesát pět. A to, co byli schopni udělat, je použít Microsoft Copilot strukturovaným způsobem, který by pak upravoval standardizované návrhy.

To jim umožnilo provádět opravdu rychlé změny, v případě potřeby odstraňovat obsah ve velkém pro revize návrhů, a to vše způsobem, který byl v souladu s pokyny pro značku, v souladu s komunikací, zachovával malá právní upozornění, která potřebovali ve svých návrzích, a zajistil, že ceny byly strukturovány přesně stejným způsobem.

Díky tomu mohl prodejní tým rychleji, rychleji a efektivněji rozesílat nabídky.

Ale také to přineslo mnohem větší přehled ze strany zákazníka, který je obdržel, protože návrhy byly strukturovány velmi jasným způsobem.

To vedlo k tomu, že se z šedesáti procent všech návrhů, které byly rozeslány, snížil počet objasňujících schůzek na deset procent. A teď si představte, jak se snížila pracovní zátěž a kolik času mohli tito prodejci věnovat jiným prodejním činnostem.

A námitky se snížily o sedmdesát procent.

Zvýšení nebo zkrácení prodejního cyklu celkově o třicet procent. To jsou obrovské výsledky. Je to tak? A když se podívám na Robovy první dva případy použití, dvě případové studie, a podívám se na to: Pokud se na to podíváme z koncepčního hlediska, děláme to, že zlepšujeme proces, standardizujeme ho, vyjasňujeme ho, abychom mohli získat jasnost zpět, odstraňujeme tření.

Takže ano, z koncepčního hlediska jsou si velmi podobné, ale myslím, že je důležité zdůraznit, že se chcete podívat na stávající nástroje, které máte.

Zákazníkům často radím, aby si pozvali své stávající dodavatele technologií a zeptali se jich, co máte s umělou inteligencí? Protože možná mají něco, k čemu už máte přístup a o čem jste nebyli informováni.

Jo. Ale další část, která se mi líbí, Carlo, jsou dva velké prvky. Prvním je interakce se zákaznickým místem, která se teď prostě drasticky zlepšila. Takže skvělé. Ušetřili jsme spoustu času, protože se nám nevracejí námitky nebo se nám nevrací vysvětlení.

Ale také mé služby zákazníkům se nyní výrazně zlepšily. Takže tento prvek zákaznické zkušenosti, o kterém se možná nutně nemluvilo, má svou hodnotu. Ve skutečnosti se to nyní výrazně zlepšilo, protože se ke mně nevracejí s tolika dotazy nebo s tolika otázkami, protože jsou mnohem spokojenější, mnohem srozumitelnější s tím, co jsme jim poskytli. To nám ve výběrovém řízení přinese body navíc a bonusové body, což je fantastické.

A co se týče Chrisových předchozích poznámek o tom, že jsme ve všech těchto scénářích, které jsme vám dosud ukázali, neřekli: „Hej. Úplně změním váš prodejní proces.

Umělá inteligence se transformuje ne. Ne. Když se podíváme na poslední z nich, Carlo, který vybral určitý prvek vašeho prodejního procesu od konce do konce, zaměřil se konkrétně na část nabídky a řekl, dobře. Pojďme na tom zapracovat. A právě tam získáte to jedno, dvě procenta zisku v této celkové části, a pak začnete budovat svou dynamiku.

K bodu, který Carol zmínila v souvislosti s řízením změn, je klíčové zapojení zainteresovaných stran. A díky tomuto přístupu a opravte mě, jestli se mýlím, Carle, ale já mám předpoklad. Nerad dělám předpoklady, ale já je dělám.

Pokračujte.

Pokračujte. Protože tento případ použití byl tak úspěšný, že je pak stejný tým otevřenější k přijetí dalšího řešení AI do svých současných pracovních postupů, ale také, podle mých zkušeností, úspěch plodí úspěch. Je to tak? Takže další věc, protože tento obchodní tým o tom mluví, týmy, se kterými velmi dobře spolupracují, technický tým, který možná někdy dělal sestavení návrhu, se k nim teď vrací mnohem méně.

Možná, že marketingový tým, na kterém by mohli být závislí, se k nim nyní vrací mnohem méně. A součástí toho bude i to, že budou něco říkat, protože my teď tímto způsobem využíváme umělou inteligenci, aby nám zde pomohla. A tento úspěch se pak začne množit v celé organizaci, kde se budou chtít podívat na přijetí nástrojů AI do svých pracovních postupů. A to je to, co pomůže vašemu tak trochu celopodnikovému přijetí, vaší větší části transformace.

No, můžu jenom rychle přejít k tomuto bodu? Protože jsme o tom diskutovali v Berlíně na globální konferenci. A jedna z věcí, o které jsme mluvili, byla ta, že jsme se snažili, aby se všichni zapojili. A zeptal jsem se několika lidí v davu, víte, mají vaše týmy nějaký strach z používání umělé inteligence v každodenním životě?

A všichni říkali, že ano, ale já jsem měl velké štěstí. Měl jsem velmi milé publikum, které bylo velmi pro umělou inteligenci, a byli to, řekl bych, pravděpodobně majitelé firem. Jednou z věcí, o které jsme se v Berlíně podělili, byl příklad velmi proaktivního, pokrokově smýšlejícího majitele tiskárny, který vlastně nechal svou starší generaci, více než padesát zaměstnanců, dodatečně proškolit. A on je teď nejen posílil a získal z nich víc než jedno procento, ale oni mají svou práci zase rádi.

Nyní se méně bojí technologií a přijali je, protože přístup shora byl správný, aby je přijali správným způsobem. Takže chci, abyste se o to podělili, protože to vidíme v oblasti tisku, kde správné vedení se správnou mentalitou dostává ještě více z lidí, o kterých nám společnost říká, že by měli být na smetišti. Víte?

Chrisi, tohle je opravdu zajímavé. Dnes jsme vydali bílou knihu o tiskovém průmyslu, o zavádění umělé inteligence v tiskovém průmyslu. A z ní vyplývá, že šedesát procent manažerů si vlastně není jistých, že skutečně rozumí tomu, co AI je.

Přesto devadesát devět procent prodejců a marketingových pracovníků s využitím generativní umělé inteligence ve svém podnikání začalo. Takže máte vedoucí pracovníky, z nichž většina pořádně nechápe, o co jde. Namísto toho. Ano. Nemají důvěru ve své chápání AI, natož v to, jak ji lze využít v jejich podnikání. Ale zatímco se to děje, máte jejich zaměstnance, kteří se lopotí a experimentují s AI bez jakékoliv struktury, vedení, jakýchkoliv pravidel.

A tak tu máme stínovou umělou inteligenci, jak tomu říkáme, kdy lidé dělají věci sami od sebe, což je dobře, protože přebírají iniciativu.

Ale jako majitel firmy ano. Nechci, aby lidé pobíhali divoce jako na divokém západě. Určitě.

Willy nilly.

Lhal jsem. Lhal jsem. Je to zajímavé. Když jdeme a když jdu mapovat proces a pracovní postup pro klienty, je to obrovský rozdíl, který vidíte mezi tím, co vám řekne vedení, jak proces a pracovní postup funguje, a tím, co vám řeknou lidé v terénu, kteří proces a pracovní postup skutečně provádějí, a tím, co vám řeknou oni.

A je to v pohodě, když sedíte v místnosti. Takže udělám to, že vyhodím manažery z místnosti. Vykopnu vedoucí pracovníky z místnosti a řeknu, dobře. Dejte mi sem tým z první linie a promluvíme si s nimi.

Získáme jejich pochopení. Protože někdy, pokud máte v místnosti ještě vedení, se mohou bát promluvit. Je to trochu jako s Carlovým anonymním sluhou. Je to tak?

Každý tak nějak mluví, když ví, že je to v pořádku, ale když vás sleduje velký bratr, může být trochu těžší sdělit, co se opravdu děje.

A jedna ze statistik, která se vždy vrátí, každý klient, u kterého jsem to dělal, se vždy vrátí. Než to udělám, promluvím si s vedením. Říkám: „Dobře, lidi. Kde je jako společnost umělá inteligence?

Používáte umělou inteligenci? A vy říkáte, že většinou ne. Ne. Ještě jsme ji nezavedli.

My s tím vlastně nic neděláme. Nejsme si jisti. Je to jako, dobře.

A pak přejděte k jednotlivcům. Začneme mluvit o procesu a oni říkají: „Dobře, tak jo. Používáte umělou inteligenci? Ano.

Jo. Jo. Používám ChatGPT, který mi s tím pomáhá v práci. Používám Gemini. Používám Copilota.

Používám MidJourney. Používám toto. Používám to, aby mi to pomohlo při práci. Dobře?

Takže máte svůj tým v první linii, který to skutečně používá, aby jim to pomohlo něco udělat, a máte svůj management a vedení se šéfem, který říká: „Ne. Ne. Ne. Vůbec to nepoužíváme.

A to, co mi na tom přijde opravdu zajímavé, je, že když si promluvíte s vedoucím týmem, jeden na jednoho, tak si je opět vezmete z místnosti, promluvíte si s nimi jeden na jednoho a řeknete si, dobře. Používáte to jako společnost? Ne. Ne.

Nevyužíváme je všechny. Žádný problém. Už jsi mi to říkal. To je fantastické. Používáte ji jako jednotlivec?

Jo. Jo. Používám ChachiPT, který mi s tím pomáhá. Obvykle se jedná o scénář související s prací.

Používám Gemini. Používám toto. Používám Okay. Fantastické. Používám Grammarly. Grammarly je také umělá inteligence.

S tím mi pomáhá aplikace Grammarly. Dobře. Takže máš dokonce i případy, kdy na podnikové úrovni, na úrovni společnosti, jako, ne. My to neděláme.

Neděláme s tím nic. Nevíme, co děláme. Dobře. Ale na individuální úrovni je téměř všichni používají k tomu, aby něco dělali pro práci.

Takže máme tu velkou mezeru, která existuje, aby se Carol vyjádřila k tomu, že stínová umělá inteligence je součástí Ano.

Kde je váš tým a omlouvám se, pokud je v hovoru někdo, kdo je jako, ne. Ne. Ne. Můj tým to rozhodně nepoužívá na sto procent.

Vůbec ji nepoužíváme. Oni ano. Omlouváme se. Nechceme vám to teď říkat, ale používají ho.

Myslím si, že to je také část, která je pro mě důležitá, protože lidé mluví o tom, co s tím možná dělají, ale nemluví o tom z úplného konceptu, jak to vypadá uvnitř organizace. Takto to děláme na úrovni organizace. Mluví o tom, že to dělají takto: „Tady je to, co s tím dělám já, pro můj konkrétní způsob, jakým dělám svůj proces.“. Ale to nemusí nutně fungovat uvnitř firmy.

Když se opět vrátí ke standardům značky, víte, pokud to děláte z centrálního bodu, máme centrální proces, pak to každý může používat správným způsobem.

Ano. Omlouvám se, pánové. Nevadí, když se na chvilku přidám? Budeme muset přejít k mapě.

Nemůžu uvěřit, jak rychle ten čas utekl. Upřímně, už je to pětačtyřicet minut. Ale ano, jestli by nám nevadilo přejít k cestovní mapě, protože mám pocit, že to je to, co chceme lidem zanechat, prostě dobrou představu o tom, kam jít dál. Takže pojďme, pojďme na to.

Chrisi, jestli můžeš, odejdu, lidi. Takže ve vašem podnikání, v každém podnikání existují tři způsoby, jak se dívat na to, jak postupovat s umělou inteligencí. Číslo jedna je nízko visící ovoce. To je vaše pracovní síla, produktivita pracovní síly.

To jsou lidé z oboru.

Zde se díváte na nástroje. Upřímně řečeno, díváte se na Gemini, díváte se na Claude, díváte se na ChatGPT, což je mimochodem podle mého názoru pravděpodobně nástroj generativní umělé inteligence, ke kterému má každý přístup a který má pro organizaci největší hodnotu, protože existuje tolik různých způsobů, jak ChatGPT použít.

Jde tedy o lidi, o jejich úkoly, činnosti a pracovní postupy.

Druhou oblastí, na kterou je třeba se zaměřit, jsou obchodní procesy.

Jakmile se vám podaří pomocí umělé inteligence zajistit, aby zaměstnanci, pracovní síla, pracovali o něco efektivněji a účinněji, další překážkou v podnikání je obvykle obchodní proces. Takže ano, dokážu správně zpracovat návrh, dokážu velmi dobře vést schůzku, protože jsem si udělal nějaký průzkum o svém zákazníkovi. Další věc je noční můra procesu, jak návrh vypracovat. To je obchodní proces.

Nebo sakra, byl jsem opravdu úspěšný a uzavřel jsem obchod. Teď musím interně zadat objednávku. Třeba tyhle obchodní procesy. Takže optimalizace obchodních procesů je další oblastí, na kterou je třeba se zaměřit.

Poté, nebo souběžně, ale možná až jako třetí priorita, jsou klíčové podnikové systémy.

Takže Chris o tom bude schopen mluvit pravděpodobně o něco lépe než já o tiskovém průmyslu.

Ale zde se díváme na umělou inteligenci uvnitř některých masivně nákladných strojů, které používáte, a na dvě tiskové služby, které máte. Takže v těchto oblastech je to trochu jako při operaci otevřeného srdce. Je to tak? Tohle se vám nepovede. A k Robově předchozí poznámce, důvěra plodí důvěru.

Chcete tedy začít s nejnižším ovocem a přejít k obchodním procesům.

Jo. Teprve pak získáte jistotu pro skutečnou operaci otevřeného srdce. Tak nevím, Robe, souhlasil bys s tímto přístupem?

Jo. Ano. Začíná to u vašich zaměstnanců. To je vaše nízko visící ovoce. Tak začnete budovat dynamiku.

Další věc, kterou jsme viděli v mnoha scénářích, je, že oba z nás jsou všichni tady na této straně mikrofonu, je také velmi dobrý identifikátor toho, kam jít dál. Protože když je začnete zrychlovat a posilovat, další věc, se kterou za vámi přijdou, je, dobře. Jako jednotlivec mohu svou roli plnit velmi dobře, ale teď mě tento proces zpomaluje. Už to není já, jak rychle dokážu sestavit návrh?

Právě tento proces, tato funkce, tento pracovní postup mě nyní zpomaluje. A to je opravdu dobré místo pro identifikaci, jak řekla Carol, takového druhu optimalizace obchodních procesů, jejich zlepšení. A co jsem také zjistil, Chrisi, k tvé poznámce o té skupině padesátníků a více, kteří se opravdu vracejí k tomu, že je práce baví, že je baví to, co dělají. Ano.

Je to teď takové téma a bohužel je kolem něj tolik humbuku.

Ale humbuk může být dobrým prvkem, do kterého se chce zapojit každý. Každý chce vědět víc. Všichni s tím chtějí něco dělat, protože je to také vnímáno jako vzrušující. Takže tím, že posílíte i tuto část pracovní síly, můžete začít budovat toto vzrušení, důvěru zpět, aby i oni chtěli začít zlepšovat podnikové procesy. Opět máte méně takových překážek a výzev. Takže jeden z největších, když na chvíli odložíme umělou inteligenci, když se podíváte na jakoukoli změnu procesů, jakoukoli transformační změnu, termín digitální transformace se používá už roky a roky a roky.

Ale taková změna je jedním z největších důvodů, proč se potýkají s problémy, selhávají nebo nedosahují očekávaných výsledků, protože nemáte všechny zúčastněné strany. A jednou z klíčových zainteresovaných stran při jakékoli změně interních procesů jsou vaši zaměstnanci. Takže když začnete v první fázi, v té první části, kdy je nadchnete a oni začnou vidět výsledky, jsou více nakloněni tomu, když začnete zavádět nové procesy a zapojovat umělou inteligenci, protože vím, že to bude fungovat. Vím, že mi to pomůže ušetřit čas.

Vím, že to pomůže zlepšit zkušenosti, které mám. Fantastické. Jdeme na to. Jdeme na to.

A uvidíte mnohem větší interní přijetí a budete mít méně překážek, na které musíte narazit.

Jo.

A to je to, co povede k vaší obchodní hodnotě.

Promiň, Carlo?

Ne. Pak přejdete k identifikaci případů použití štíhlé umělé inteligence. Je to tak? Těch, které netransformují celý podnik. To, co dělají, je, že dělají zlepšení ve správných oblastech. A pak je třeba je jako pilotovat a pak je rozšířit.

Nejde o to, jak sníst slona? Víte, sekci po sekci. Nebo ne? Takže se musíte zaměřit na identifikaci oblastí s vysokou hodnotou, které lze vyřešit poměrně rychle, a pak to dokázat a rozšířit v rámci celého podniku. Takže začlenit osvědčená řešení do pracovního procesu a pak je rozšířit do celé organizace.

Fantastické, pánové. Opravdu si cením toho, že jste všem předložili tento plán. V těch několika posledních minutách, které máme, a můj bože, stále nevěřím, že to uteklo tak rychle. Přejdeme k otázkám a odpovědím a mám na vás pár otázek. Takže nejdřív začnu s Carlem. Moment.

Ne, že by se top momentálně necítil dobře, ale ano. Takže Carlo, jaké platformy umělé inteligence doporučuješ používat v našem podnikání, pokud vůbec nějaké? A mám na mysli takové ty konkrétní značky, chcete-li, nebo nebo nástroje.

Takže odpověď, kterou nikdo nechce slyšet, je, že záleží na tom, co děláte.

Nejdříve se však musíte podívat do svého stávajícího technologického balíčku, jak se tomu říká. Pokud tedy používáte sadu Microsoft Office, pak vaším cílem musí být Microsoft Copilot 3 6 5, což je asistent uvnitř sady Microsoft Office. Pokud používáte Google Workspace, pak je Google Gemini ekvivalentem uvnitř Google Workspace.

Pokud používáte nástroje jako Zoho, ERP, pak mají něco, co se nazývá Zia, což je opět asistent uvnitř Zoho, který pomáhá v mnoha různých oblastech.

Zajděte tedy ke svým stávajícím dodavatelům stávající technologie a prostě se rychle podívejte, co mají k dispozici. Pro mě je bezpochyby nejlepší všestranný OpenAI Chat GPT a vsadím se, že minimálně šedesát procent lidí tady by s ním mělo nějakou interakci. Pokud to používáte každý den už dva roky a nikdy jste se formálně nenaučili s nástrojem pracovat, máte z toho tak pětiprocentní užitnou hodnotu. Je toho tolik, co to umí.

Fantastické. Děkuji. A nejsem si jistý, jestli máte přístup na stránku s otázkami a odpověďmi, ale Mika položil jedinečnou otázku, na kterou bychom, myslím, mohli všichni správně odpovědět. Tak jestli by vám nevadilo, kdybyste se na ni podívali a dali nám vědět.

Otázkou tedy je, zda se v tiskovém průmyslu, zejména v oblasti automatizace pracovního postupu, jedná o stejnou cestovní mapu. Pokud se podíváte na cíle, otázky, problémové oblasti a na to, co chcete vyřešit, co přináší umělá inteligence? Rob?

Takže si myslím, že si nejsem jistý, jakým směrem se má otázka ubírat, protože může směřovat na několik různých míst. Ale to, co vidíme z I I socha s automatizací. Je to tak? Takže to, co vidíme v oblasti automatizace, je, že pro lidi je nyní mnohem snazší automatizovat procesy interně sami.

Na trh přichází řada tzv. nízkokódových platforem pro automatizaci bez kódu, které velmi usnadňují propojení různých nástrojů, které můžete používat, aby vám pomohly předávat informace a automatizovat takový proces. A pokud se vrátíme k druhému případu použití, o kterém jsem mluvil, používáme jednu z těchto platforem k automatizaci procesu požití obrázků, požití pokynů pro značku, požití vzorků, vložení do nástroje umělé inteligence, získání výstupu a jeho odeslání člověku ke kontrole. Potřebujeme tedy automatizační platformu, která za tím bude stát.

Ale také bych řekl, že automatizační platformy nejsou pro každého. Je to tak? Nejsou tu pro každého, aby je používal. Není to nástroj, který si každý může zítra vzít do ruky.

Ačkoli jsou, nemusíte být vývojářem softwaru, abyste je mohli používat. Je tu určitý druh myšlenkového procesu technického myšlení, který je pro mnohé z nich nutný, zejména ten druh počáteční křivky učení.

Ale přenesu to na druhou část vaší otázky. Co vidíme v oblasti umělé inteligence? No, dvacet, dvacet pět, podle toho, koho posloucháte na LinkedIn, Instagramu, TikToku, ať už je to jakákoli platforma sociálních médií podle vašeho výběru, budeme mluvit o tom, že dvacet pět je rokem agentní AI. A agentní AI jsou agenti AI.

Takže rozdíl mezi, řekněme, chat g p t dnes, se dostávají tam, ale v tuto chvíli, ChatGPT, řekl bych, například, není opravdu nic dělat. Funkce agenta Broadwell nechme na chvíli stranou. Ale je to tak, že mu zadáte vstup, on vám vrátí výstup. Je to tak?

Položte otázku, pomozte mi napsat návrh. Zde jsou mé pokyny, můj kontext. Ono vám to vrátí. Pomozte mi sepsat e-mail, pomozte mi naplánovat dovolenou.

Přejděte do aplikace Microsoft Copilot v aplikaci Outlook, pomozte mi sestavit e-mail, shrňte mi tento e-mail, do aplikace Copilot v aplikaci Excel, pomozte mi sestavit otočný graf a ona to udělá za vás. Ale nebude tak trochu provádět akce na základě rozhodnutí, které jste chtěli učinit, nebo na základě poznatků, které může získat. Právě v tom spočívá prvek agenturní umělé inteligence. Takže to, co nyní vidíme, je jakási kombinace AI a automatizačních platforem, které se spojují, kdy jste schopni automatizovat rozhodnutí, která se dělají na základě vhledů, které nástroje AI shromažďují z informací, které jakoby prohlíží a analyzují, ale pak také začínají možná personalizovat a přizpůsobovat nějaký obsah, který pak na základě toho automaticky vytváří.

Takže se možná začínáme dívat na to, jak se ti dva také trochu více sbližují. Říkal jsem, že ChatChimpT právě vyvedl agenty. Řekl jsem, že to na chvíli odložím. Je to tam.

Z mých zkušeností s jeho používáním je to stále jako váš první mobilní telefon. Dělá to různé věci. Jo. Je to to nejlepší, co kdy bude?

Ne. Je třeba na něm ještě trochu zapracovat? Má. Ale i tak je to něco, s čím je dobré si začít hrát, jako výchozí bod.

A myslím, že to je to, kam se bude umělá inteligence ubírat, až začne autonomně podnikat více akcí.

Moc vám děkuji, Robe. A Chrisi, pokud se mohu zeptat, kde a jak vidíš budoucnost spolupráce umělé inteligence s tiskovým softwarem?

A to souvisí s Robovou odpovědí na vaši otázku. Už je to zavedeno. Už se to děje. Takže ti z vás, kteří možná znají například Electron, což byl myslím Fesper v Berlíně, jsou dokončovací společností.

Již nyní vytvářejí plán, základy pro to, aby jejich zákazníci mohli využívat umělou inteligenci jako součást servisní podpory, automaticky detekovat problémy a následně vytvářet tikety a provádět další činnosti. Takže vidím, vidím užitečnou podporu a inteligenci na hardwaru. Věřím, že někteří výrobci OEM to již mají na tiskových strojích. Vidím, že se opět objeví věci jako automatické načítání.

Vím, že některé dokončovací stoly to nyní používají, takže uvádějí zlepšení o dvacet až pětatřicet procent.

A myslím, že mám tady čísla. Tisíc pět set ušetřených hodin práce jen díky zavedení umělé inteligence do automatizace všedního úkolu přesouvání substrátů a dalších věcí. To už máme už teď. Už teď to vidíme v naší personalizaci a v našem přenosu z webu do tisku.

Myslím, že když se podíváte na přímý mailing, XMPI nedávno vytvořila ukázku, kde jste uvedli své jméno a město, odkud pocházíte. A hned zapojili některé ze značek, značek AI, které kluci právě sdíleli. A dalo to personalizovaný, landing page produkt a dokonce to udělalo nějaký průzkum města, ze kterého jste, pomocí chatu GPT esque, který pak ten průzkum udělal. Takže si myslím, že budeme mít myslím, že personalizace bude, bude se očekávat.

Nebude to volba. Myslím, že budeme mít rychlost. Myslím, že budeme mít čas zpět. Všichni jsme chudí na čas.

Víte, je mnohem těžší dělat stejnou práci, než tomu bylo dříve. A myslím si, že množství inteligence, které budeme brzy vidět v našem vlastním odvětví, protože mnoho z těchto společností, které zmiňuji, a znovu se na ně soustředím, se k nim vracím. MIS, budou nyní schopny posílat nabídky, okamžité ceny koncovému uživateli na počítači mnohem rychleji, protože rychlost výpočtu je vyšší. Takže si myslím, že až se toho dočkáme, myslím, že v tomto roce.

Myslím, že v příštím roce dojde k velkému skoku v pokroku v oblasti softwaru. Ale chci se vrátit k tomu, co říkají kluci. Mnoho z vás, kteří se účastníte tohoto hovoru, již tento softwarový zásobník má. Budete mít stroj Electron nebo budete mít přepínač Enfocus nebo budete mít systém Web to Print nebo MIS.

Promluvte si s nimi. Zeptejte se jich, co je čeká. Zeptejte se jich, co je na plánu, a zeptejte se jich, jak můžete přimět obsluhu lisu nebo, víte, nebo operátora, aby se o tom dozvěděl v rámci přípravy.

Moc vám děkuji, pánové. Nemohu tomu znovu uvěřit. Ach, promiňte.

Chtěl jsem k tomu říct jen poslední poznámku ke Chrisovu článku. A pokud vám řeknou, že momentálně sami nic nemají, zeptejte se jich proč. Protože by měli mít. Protože všechna ostatní odvětví tam s AI postupují, zavádějí funkce AI, protože si to trh žádá. Takže pokud vy jako poskytovatel technologií nejste, je to rozhodně vlajka, která by vás měla zajímat.

Moc vám děkuji. A ještě než to rychle ukončíme, nechám vás, abyste se na chvíli obrátili na publikum, pokud se chcete s někým z nich spojit. A já se jen rychle zmíním o veletrhu Festa Middle East, kde vlastně můžete zastihnout všechny tři tyto chlápky, naštěstí pro všechny, kde se s vámi podělíme o další postřehy. Ale tentokrát to bude osobně.

Takže sem hodím malý odkaz na registraci, pokud se chcete podívat. Doporučuji vám to. Je to opravdu skvělá akce a je to v krásné Dubaji, takže se nemůžete splést. Takže vám moc děkuji, lidi.

Neváhejte se podělit o své údaje a já se podělím o odkaz. Děkuji.