TechBuddy

Lukáš Smelík: Když řeknu smart industry, může se vybavit spousta věcí. Já doufám, že se vybaví také konference 23. a 24 10. v Pardubicích. A když už jsme u toho Smart Industry, tak to bude hodně o technologiích. A mezi těmi technologiemi v rámci digitalizace určitě v mediálním prostoru vévodí umělá inteligence. A my jsme rádi, že i to téma umělé inteligence přivedeme na konferenci a podaří se nám to i díky společnosti TechBuddy. A já mám tady pro rozhovor Václava Maixnera, který zastupuje společnost TechBuddy a možná nám řekne, kde ta umělá inteligence může v rámci té struktury Smart Industry být užitečná. Takže co děláte TechBuddy?

Václav Maixner: Takhle. Já si myslím, že to použití je hodně široký. Myslím si, že ten záběr je hodně, opravdu hodně do šířky. Myslím si, že se tom vede poměrně široká debata, kde to vlastně dává smysl. My jsme si v rámci TechBuddy vybrali hodně úzké zaměření. To znamená, my nechceme jít do té šířky, chceme si najít jedno konkrétní místo a to je pro nás tech support, servisní technici. To je, kde vidíme za á tu bolest. Servisní technici – je jich na trhu málo, je těžký je shánět. Techsupport – vyžaduje to technicky vzdělaný lidi, který ale ve výsledku dělají pořád repetitivní tasky. To je ta bolest. A ta druhá část je ta možnost tý realizace. Já to vlastně vnímám tak, že je strašně silná technologie, ale je těžký jí použít v praxi. Myslím si, že s tím všichni bojujou. Myslím si, že to je i takový celý ten příběh, ta historie industry 4.0. Takže my se zaměřujeme na to, abysme dělali jednu jednoduchou věc správně. A to v tomhle kontextu TechBuddy dělá to, že pomáhá hledat rychle ty relevantní informace. To znamená, jste servisní technik, jste někde na výjezdu, máte nějaký error na zařízení, který neznáte, tak TechBuddy by pro Vás měl být ten „seniorní“ kolega, kterého se vlastně zeptáte, máte ho hnedka jakoby na pomoc, aby vám poradil, co vlastně máte dělat, jak si s tím poradit.

Lukáš Smelík: My se v rozhovorech tady, ale i na konferenci hodně o tomto tématu bavíme a budeme bavit. Je to, ne náhrada lidské práce, ale ten substitut té lidské práce, která chybí. Ta seniorita se vytrácí. Jak na to přistupují vaši zákazníci, ať už ti potenciální nebo současní? Je to přesně to, kde trefujete tu hlavičku, že opravdu ti zkušení pracovníci odchází, nemáme je jak nahradit a ta umělá inteligence může být cesta?

Václav Maixner: Určitě, určitě jo, já v tom vidím jakoby dvě věci. Ta první je, že my se snažíme být hodně jasný v tom, že my neříkáme, že umělá inteligence má ty lidi nahrazovat. Já spíš vidím, ten problém je opačný. Těch lidí je tak absurdní nedostatek, že často třeba nedostatek lidí na Tech Supportu brzdí to škálování té firmy. Vlastně ta firma je jako v růstu, vyrábí hodně, má hodně jako poptávek, ale pak už není schopná dělat ten servis. Takže za mě spíš ten příběh je, pojďme ty lidi, který už v tom průmyslu jsou, spíš vylepšovat, tak aby byly rychlejší, efektivnější a nemuseli dělat takovou tu repetitivní, nudnou práci, co kterou může za ní dělat ta umělá inteligence. A ještě abych se trochu vrátil víc k tý otázce, tak myslím si, že to hodně trefujeme. Myslím si, že obzvlášť jakoby ta oblast toho techsupportu a servisních techniků je tím hodně zasažena. Těch lidí je málo, je problém je udržet a zároveň to vyžaduje takovou podle mě náročnou kombinaci toho, že ty lidi často furt dělají tu manuální práci někde na výjezdech nebo někde v tý hlavní opravně, ale zároveň potřebuju mít opravdu rigorózní technický vzdělání. Nemůže to dělat jakoby člověk, kterej v uvozovkách, když to jako hodně řeknu, jednoduše kroutí jenom šroubkama. Ten člověk opravdu musí bejt jako technicky zdatnej.

Lukáš Smelík: Jak si to mám představit v praxi? Já se obávám, někdo poslouchá rozhovor, chce zkratkovité řešení. Umělá inteligence dneska vypadá hezky zkratkovitě, takže zavolám TechBuddy, vy mi nainstalujete nějaký balíček umělé inteligence, dodáte mi to v krabici a mám hotovo. Tak to asi nebude.

Václav Maixner: Jo, takhle jednoduchý to není, ale, zároveň jakoby tady tendence jít tímhle směrem, ty krabicový řešení jsou jakoby to, co ty zákazníci požadují, takže my se snažíme se k tomu přiblížit co nejvíc to jde. Krabice opravdu v tom smyslu, že byste si ji jako koupili v regálu a jenom ji takhle zasadili, do toho procesu to nikdy nebude. Snažím se k tomu dostat co nejblíž. To znamená, je to řešení na klíč. Když se nám ozvete, my s vámi probereme, jaký máte data, v jakým jsou stavu. Všechny si od vás vezmeme a vlastně tu práci děláme kompletně za vás jako za toho zákazníka. Ty data dáme na jednu hromadu, nakrmíme tím ten model a potom začíná takzvaný pilot testovací období. A tohle je pro mě ta klíčová věc. Spousta těhle řešení funguje relativně dobře, ale ta relativnost je ten problém. Pokud to funguje na 70, či 80 %, tak ten technik ho bude používat pár dní a pak se na to vybodne a už se k tomu v životě nevrátí. Takže proto děláme ten pilot, kdy s vámi jako s tím zákazníkem odchytáme všechny ty možné chyby. Ten model vlastně vylepšujeme, máme různé páky, jak ten model donutit, aby byl víc konzervativní nebo aby využíval různé datové zdroje. Často se setkám s tím, že zákazníci mají hodně dat v tiketech historických z oprav nebo mají technickou dokumentaci, která je ta prioritní, kterou se má odpovídat. Takže tadleta všechna práce, jak ten model trošku jakoby poštuouchat, pořešit tak, aby fungovalo, tak to děláme za vás. Vy si to vyzkoušíte v tom pilotu a na konci si můžete říct, jestli to řešení chcete adaptovat nebo ne. To je za mě jakoby ta klíčová věc, protože i ze své praxe, když jsme dřív ještě v rámci matky dělali spoustu těhle projektů, tak tohle jsem vnímal jako klíčové, že do každé firmy, kam jsme přišli, tak jsme slyšel ten stejný příběh. My jsme se pokusili adoptovat tady copilota, chat GPT, tady inventory management s pomocí nějakýho chytrýho modelu a nevyšlo nám to a spousta těch zákazníků je hodně skeptických, takže proto na to chceme mít trošku tím opatrným směrem. My tý technologii věříme. Máme to ověřené u našich zákazníků, že to funguje velice dobře na tenhleten úzký use case, na tuhlectu jakoby úzkou oblast. A proto jdeme tím směrem toho, že všechno si vyzkoušejte, my to pro vás doladíme, kdyžtak. Takže krabice to není, je tam nějaká práce, ale to je na naší straně.

Lukáš Smelík: Co vašim potenciálním zákazníkům určitě pomůže, je kdybychom dokázali shrnout třeba na konkrétním zákazníkovi stav před nasazením toho systému a to, co má teď, v čem si pomohl a co může být tou
odpovědí, proč vás kontaktovat třeba na konferenci.

Václav Maixner: Já bych tedy zmínil našeho vlastně prvního zákazníka, kterým byl ACONT. Je to jeho jihočeská firma Z Milevska, která vyrábí tepelná čerpadla. Je to v podstatě rodinná firma, která vyrostla už do poměrně velké velikosti a jsou hodně takový inovativní, mají opravdu tak pěkný drive a přístup k tomu a my jsme s nima začínali v době, kdy vlastně měli velkou poptávku, potřebovali škálovat a zároveň mají jako prioritu to, aby ten techsupport vlastně ta péče o to zařízení, respektive o toho zákazníka byla opravdu perfektní, protože tím se chtějí jakoby odlišit od toho zbytku trhu a byli v bodě, kdy vlastně nebyli schopni už škálovat. vlastně ten počet těch tiketů, který chodili každý den těch zákazníků byl hrozně vysoký. Nestíhali to odbavovat a měli velký problém taky s s tím udržováním toho knowhow. To znamená,
mám nějakého seniorního člověka a ten, když mi odejde, tak je to vlastně velká rána, protože nejenom, že on odbavuje, ale zároveň školí ty juniory. A tady jsme zaznamenali velký úspěch vlastně, když jsme to řešení nasadili, tak jsme zvýšili tu produktivitu těch lidí o 30 % v průměru. Je to škála. To znamená, pokud máte víc ty jakoby juniorní techniky, těm to pomáhá samozřejmě víc. U těch seniorů tam vidíme, že to je trošku jiný styl použití. Teď to zrychlí dejme tomu třeba o 10, 15 % a už to není o tom, že vlastně by jim to radilo, jak ty věci dělat. Je to spíš o tom, že jim to hledá ty relevantní informace. To znamená, ten seniorní technik už ví, jak to opravit, ale nechce se mu hledat ten klíčový postup, protože přece z paměti ho jakoby celý nezná.

Lukáš Smelík: Já moc děkuju. Já často dostávám otázku, jestli jsem někde v praxi viděl to nasazení umělé inteligence. A myslím si, že teď na konferenci máme hezkou odpověď, že servisní zásahy pomocí umělé inteligence opravdu můžou být něco, čemu říkat smart industry. Já moc děkuji za tento rozhovor a doufám, že si najdou za vámi i návštěvníci konference Smart Industry cestu a třeba zkusí tu umělou inteligenci skutečně do výroby nasadit, protože jí tam zatím máme málo. Děkuju.

Václav Maixner: Děkuju za rozhovor. Díky moc.