Zwycięzca bierze wszystko? „AI-zacja” zastępuje digitalizację

Z Robertem Woźniakiem, CEO i współzałożycielem; Maciejem Chojnackim, Head of Delivery i Pawłem Borowieckim, Head of Sales w Elitmind oraz z Piotrem Oraczem, CEO w Elitmind Academy rozmawiamy o: specyfice rozwiązań AI – i nie tylko – realizowanych przez spółkę; sposobach podejścia do narzędzi AI z perspektywy analizy danych; kompetencjach niezbędnych do efektywnego wykorzystania AI i głównych kierunkach rozwoju Elitmind.

Elitmind wyróżniono tytułem Microsoft Country Partner of the Year 2023 oraz Partnera Roku w obszarze AI w Polsce.

Robert Woźniak (R.W.): Ta nagroda jest dla nas zwieńczeniem wieloletniego wysiłku w realizacji obranej strategii. Jesteśmy dumni, że zostaliśmy wyróżnieni, tym bardziej że oprócz głównej kategorii zostaliśmy też docenieni w jednym z naszych głównych obszarów – AI. Jak powiedział Piotr Grzywacz, dyrektor kanału partnerskiego Microsoft w Polsce, nagroda ta to „wyraz uznania dla pracy całego zespołu Elitmind, odważnie podejmującego decyzje, których efektem są innowacyjne rozwiązania kierowane do rozmaitych branż i organizacji w Polsce”. Traktujemy to zarówno jako potwierdzenie wysokiego poziomu doradztwa, jakie świadczymy, jak i wypracowanych standardów, pozwalających nam dostarczać rozwiązania największym i najbardziej strategicznym organizacjom w kraju i za granicą.

W jaki sposób w ostatnich latach zmienił się charakter projektów, w których uczestniczy Elitmind?

Maciej Chojnacki (M.Ch.): Wdrażając rozwiązania, nie możemy koncentrować komunikacji jedynie na aspektach technicznych. Od 1 dnia istnienia firmy niezmiernie istotny był zawsze element empatii biznesowej, dobrego zrozumienia potrzeb klientów, przemyślenia wpływu dostarczanego rozwiązania na biznes. Często współtworzymy projekty pomagające budować i definiować produkt pod kątem zwrotu z inwestycji lub bezpośrednio nastawionych na monetyzację danych. Istotną rolę pełnią tu nasi konsultanci, zwłaszcza analitycy biznesowi, którzy są pośrednikami pomiędzy biznesem a zespołem technicznym. Jest to swoisty wyróżnik Elitmind na rynku. Zmienił się też charakter samych projektów, gdzie wskaźnik Time To Market jest równie ważny jak samo rozwiązanie.

W aspekcie technologii ostatnie 3 lata to zasadnicza rewolucja, a nawet kilka rewolucji. Sam Elitmind przeszedł ścieżkę od wdrożeń rozwiązań klasy Business Intelligence do wdrożeń usług chmurowych. W obszarze Data & AI rewolucja objęła zaś zarówno architekturę rozwiązań, jak i ich charakter. Klasyczne hurtownie danych, budowane na relacyjnych bazach danych, zaczęliśmy zastępować otwartymi platformami analitycznymi, bazującymi na pryncypiach rozdzielenia warstw przechowywania i przetwarzania danych. Natomiast bazy relacyjne zastąpiły rozwiązania oparte na strukturach plikowych.

Obecnie najpopularniejszą architekturą jest Data Lakehouse, który powstał w wyniku połączenia hurtowni danych i Data Lake. Bierze ona co najlepsze z obu podejść i staje się fundamentem platformy analitycznej.

O jakich projektach, w których brali Państwo udział, warto wspomnieć?

M.Ch.: Wzorcowym projektem może być rozwiązanie dla PKP Energetyka, obecnie PGE Energetyka Kolejowa. Dostarczyliśmy Platformę Danych IoT opartą na Microsoft Azure, zasilaną danymi z systemów dziedzinowych oraz danymi z systemów zarządzania farmami fotowoltaicznymi. Ponadto platformę tę wzbogaciliśmy o moduł wykorzystujący algorytmy AI, w celu przewidywania produkcji energii na podstawie danych pogodowych. Końcowym produktem jest Nowoczesna Platforma Danych IoT, której elementem jest np. raport pokazujący produkcję historyczną – w podziale na urządzenia – i przewidywaną. Klient otrzymywał komplet informacji niezbędnych do podejmowania decyzji.

Warto też wspomnieć o projektach doradczych związanych z budową strategii danych w organizacji, które realizujemy, konkurując z największymi firmami na świecie, począwszy od projektów Data Governance. Kluczowe w nich jest ustalenie i stworzenie procesów – wraz z odpowiedzialnością za nie – oraz nowych ról w firmie. Są to trudne projekty, które wymagają dużej dojrzałości i chęci dążenia do obranego celu organizacji, włączając w to poważne zmiany procesowe. W ich realizacji pomagają nam przygotowane wewnętrznie narzędzia i standardy bazujące na najlepszych praktykach. Jeden z ostatnich projektów Data Governance, połączony z budową nowoczesnej platformy danych w Microsoft Azure, zrealizowaliśmy dla spółki z międzynarodowego holdingu w branży finansowej.

W jaki sposób może lub powinna przebiegać ścieżka transformacji cyfrowej? Jakie mogą być najbardziej widoczne korzyści wynikające z realizacji takich projektów?

M.Ch.: Kluczowe jest właściwe umiejscowienie transformacji cyfrowej w strategii i jasno sprecyzowane cele, najlepiej na poziomie biznesowym w całej organizacji, a nie tylko w dziale IT. Pozwala to podejmować decyzje, wykorzystując uniwersalny mianownik wartości biznesowej oraz wybierać właściwe projekty, mogące przynieść realną wartość.

W aspekcie realizacji, o ile mówimy o powtarzalnych projektach, np. wdrożenia usług chmurowych, ważne jest, aby dostawca – realizujący projekt – trzymał się dobrych praktyk i standardów wyznaczanych przez twórców rozwiązań. Microsoft np. posiada ustrukturyzowany framework projektowania architektury środowiska i modele działania przy migracji do chmury. Mamy i stosujemy też autorskie standardy Cloud Adoption Framework, np. Power BI Adoption Framework, a także liczne standardy dla Data Management. Podobnie sytuacja wygląda w obszarze implementacji bardzo popularnych rozwiązań AI, w szczególności dotyczących ChatGPT i jego poprawnej implementacji, zgodnej z obecnymi dyrektywami CER, NIS2 czy AI Act lub Data Act.

Natomiast przy projektach bardziej ryzykownych należy otworzyć się na eksperymentowanie i próbowanie rozwiązań w ramach projektów tzw. Proof of Concept. Kluczowe przy tym jest dostarczanie wartości w krótkim czasie oraz elastyczność zespołu. Ważne jest również, aby otoczyć się właściwymi partnerami, firmami, które mają doświadczenie, standardy, półprodukty i szablony, realizują podobne projekty i są w stanie przejąć odpowiedzialność za efekty prac, daleko bardziej niż w modelu udostępniania specjalistów „na godziny”.

Co do korzyści płynących z transformacji, to wymieniłbym dwie główne. Transformacja cyfrowa dzisiaj jest transformacją opartą na AI i jej celem jest budowanie przewagi konkurencyjnej oraz możliwość bycia firmą zrównoważonego rozwoju. Choć to niełatwe, nasze myślenie powinno wyprzedzać nas o epokę w przemianach. Dlatego też słowo digitalizacja dzisiaj często jest śmiało zastępowane słowem „AI-zacją”. Kolejnym, istotnym czynnikiem transformacji cyfrowych jest ich wpływ na pracowników. Takie projekty pozwalają zwiększyć kompetencje wewnątrz organizacji. Dzięki ich pozyskaniu pracownicy będą odbierali miejsce pracy jako bardziej atrakcyjne. Pozwala to też łatwiej rekrutować osoby do firmy, gdyż ludzie szukają możliwości rozwoju i pracy z nowymi technologiami.

Jakiego rodzaju kompetencje wyróżniają Elitmind?

R.W.: Jesteśmy firmą oferującą usługi w obszarze nowoczesnego konsultingu Data & AI, nie kończącego się na biznesowym doradztwie. Ale polegającego również na płynnym przejściu do implementacji i adopcji, edukacji całej organizacji. Naszą misją jest przyspieszanie rozwoju firm i wprowadzanie ich w świat cyfrowej rewolucji. Wierzymy, że dane to złoto naszych czasów, a AI pozwoli nam i klientom jeszcze lepiej je wykorzystać.

Na rynku wyróżnia nas specjalistyczna wiedza i doświadczenie w wielu sektorach oraz bardzo szybki proces adaptacji nowości, wyczuwania rynku, wczesnej implementacji i inwestowania w to, co nadejdzie. Nasze podejście doceniają klienci i Microsoft, przyznając nam nagrodę główną Partner of The Year oraz w kategorii AI. Znaczącą rolę ma w tym nasz zespół Consultingu, którego celem jest wspieranie w podejmowaniu strategicznych decyzji.

Od lat specjalizujecie się Państwo w zagadnieniach związanych z analizą danych. W jaki sposób podchodzicie do rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji?

R.W.: Musimy posiadać dane, moc obliczeniową, specjalistyczny zespół oraz – co najważniejsze – znać cel biznesowy. Często taki projekt jest po prostu kontynuacją wcześniej zaplanowanej strategii budowy „kultury danych”, która rozpoczyna się od odkrywania i raportowania tego, co się wydarzyło, następnie wnioskowania, dlaczego coś się wydarzyło, a w kolejnym kroku, dzięki AI, możemy przewidzieć, co się wydarzy w przyszłości. Powyższe podejście jest tzw. naturalną konsekwencją obranej drogi. Do takiego projektu podchodzi się stosunkowo łatwo, bo organizacje są świadome danych i możliwości.

Trudniejszym typem projektów są te, których celem jest stworzenie rozwiązania opartego na AI, gdzie albo do końca nie jest znany cel, albo firma nie ma dużych doświadczeń z analizą czy gromadzeniem danych. Bum na wykorzystanie ChatGPT napędza mocno taki rynek. Tutaj Elitmind również jest partnerem dla takich organizacji, przede wszystkim dlatego, że doświadczenia zdobyte w ponad 400 realizacjach wdrożeń Data & AI na świecie to podstawa, aby nie tylko zrealizować projekt, ale dać gwarancję, że będzie on miał szansę się skomercjalizować, a co najważniejsze – uzupełni brakujące kompetencje i zapewni gwarancje utrzymania rozwiązania. W takich przypadkach naszą ofertę uzupełniamy szkoleniami oraz usługą Managed Services.

Innym obszarem, w ramach którego realizujemy projekty, są środowiska pracy dla zespołów Data Science, np. Platformy Feature Store. Taki projekt wiąże się nie tylko z konfiguracją usługi, ale też z dostarczeniem odpowiednich danych pod kątem analizy, ułożeniem procesów umożliwiających efektywne publikowanie modeli Machine Learning i ustaleniem najlepszych praktyk dla zespołu. Widzimy szczególne zainteresowanie naszymi usługami w bankach i firmach telekomunikacyjnych, z którymi realizujemy kolejne projekty.

AI jest więc dla Elitmind strategicznym kierunkiem rozwoju i stanowi oczywistą ewolucję naszej oferty, przygotowując się na wielką zmianę, w jakiej uczestniczymy.

Jakie kompetencje są niezbędne do efektywnego wykorzystania możliwości AI w zastosowaniach biznesowych? Jak potrzeby te adresuje Elitmind Academy?

Piotr Oracz (P.O.): Po pierwsze, warto pracować nad dobrą znajomością technologii związanych z AI, takich jak uczenie maszynowe, głębokie uczenie, przetwarzanie języka naturalnego itp. Pozwala to zastosować je w konkretnych przypadkach biznesowych, przy uwzględnieniu szerokiego kontekstu integracji systemów dziedzinowych.

Po drugie, kompetencje związane z AI muszą być ściśle połączone z wiedzą o branży i celach biznesowych organizacji. Osoby odpowiedzialne za wykorzystanie sztucznej inteligencji powinny mieć umiejętność identyfikowania obszarów, w których może ona przynieść wartość dodaną. Widzimy to szczególnie w przypadku dużego zainteresowania ChatGPT, który otwiera nowe możliwości wsparcia procesów biznesowych klientów, ale umożliwia również tworzenie całkowicie nowych usług.
Skuteczne wykorzystanie AI wymaga też umiejętności pracy z danymi. Osoby odpowiedzialne za AI powinny być w stanie zbierać, analizować i interpretować je, aby móc wyciągnąć wartościowe wnioski i zastosować odpowiednie modele uczenia maszynowego. Ponadto, znajomość umiejętności programowania może być przydatna przy implementacji i dostosowywaniu narzędzi AI. Zdolność pracy z kodem pozwoli lepiej korzystać z różnych narzędzi i frameworków AI.

W ramach Elitmind Academy oferujemy firmom indywidualne szkolenia z zakresu AI, również w zakresie rozwiązań OpenAI, skrojone pod ich branże czy ekosystem wykorzystywanych systemów. Najczęściej proponujemy szkolenia wspierające analityków biznesowych, systemowych, danych, architektów czy inżynierów uczenia maszynowego.

Połączenie doradztwa technologicznego, biznesowego, edukacji i budowania świadomości są elementem naszej misji, którą niezmiennie realizujemy. To podstawowe filary, na których Radosław Kępa i Robert Woźniak budowali naszą organizację.

Jakie są główne kierunki rozwoju oferty Elitmind?

Paweł Borowiecki (P.B.): Naszą ofertę rozwijamy w czterech obszarach. Pierwszym są technologie Intelligent Data Platform/Modern Data Lakehouse, z uwzględnieniem zagadnień z obszaru Data Governance oraz AI, i budowane na podstawie tej platformy rozwiązania dla takich obszarów jak: energetyka, finanse, retail, e-commerce, produkcja czy służba zdrowia. Kolejnym filarem są rozwiązania oparte na Large Language Models. Opracowaliśmy kilkanaście scenariuszy biznesowych gotowych do wdrożenia. Trzeci obszar to doradztwo i raportowanie w zakresie zrównoważonego rozwoju i ESG. Rozwijamy także domenę Managed Services, a więc kompleksowego utrzymania środowisk IT w chmurze Microsoft Azure.

W rozmowie nie poruszaliśmy jeszcze aspektu zrównoważonego rozwoju, a warto podkreślić, że zespół ekspertów Elitmind jest w stanie przeprowadzić każdego klienta przez proces wdrożenia raportowania ESG. Poczynając od zebrania wymagań, poprzez wybór źródeł danych, po wyznaczenie KPI i celów według dobrze zdefiniowanej, gotowej do użycia metodyki obejmującej wszystkie obszary: środowiskowy, społeczny i ładu korporacyjnego. Pomagamy też w utworzeniu centrum kompetencyjnego w zakresie ESG i wyszkoleniu zespołu odpowiedzialnego za wykorzystanie technologii IT do wspomagania raportowania zrównoważonego rozwoju we wszystkich jego aspektach.

Warto również pamiętać o naszej ofercie w zakresie edukacji. Poza szkoleniami z AI, rozwijamy także te w zakresie self- -service BI oraz rozwiązań low-code – Power BI oraz Power Platform – dla użytkowników końcowych, deweloperów i administratorów. Pracujemy też nad szkoleniami z raportowania w obszarze ESG.

Nasz flagowy Data & AI nie może istnieć bez fundamentów architektury chmurowej oraz zapewnienia bezpieczeństwa danych. Dlatego nasi klienci mogą z nami kompleksowo zaadresować obszar Cloud Infrastructure oraz Cybersecurity. W roku 2024 przewidujemy największy rozwój w tej domenie.