Как Globus выстроила масштабируемую стратегию агентного ИИ

Почему давление ощущается реально

Если вы о нас не слышали, Globus — это международный туроператор. Мы работаем на рынке почти 100 лет, организуя уникальные маршруты в более чем 80 странах на всех континентах для более чем 500 000 путешественников ежегодно.

Хотя мы туристическая компания, два фактора подталкивают нас к внедрению ИИ, и они применимы далеко за пределами нашей отрасли:

• Новое поколение клиентов. Хотя многие наши гости — пенсионеры, мы наблюдаем растущий спрос со стороны молодых путешественников, которые хотят готовые пакетные туры и ожидают беззаботного опыта, обеспеченного ИИ-решениями.
• Необходимость быстро реагировать и адаптироваться. Наш бизнес сильно зависит от внешних факторов, таких как стихийные бедствия, геополитические события и правительственные ограничения. Они становятся все более частыми и требуют быстрого, обоснованного принятия решений, чтобы держать наших клиентов в курсе и обеспечивать их безопасность.

Опора на ручные процессы для решения этих проблем является препятствием для роста нашего бизнеса. Что еще важнее, это влияет на нашу миссию — превращать каждое путешествие в запоминающийся, значимый опыт.

Поэтому мы начали рассматривать агентный ИИ как способ оправдать ожидания наших клиентов, одновременно устраняя операционные трения, чтобы дать нашим сотрудникам возможность приносить максимальную пользу.

Но мы очень взвешенно подходим к нашей стратегии. Наша цель — сначала делать правильные вещи.

Для нас это начинается с того, чтобы прислушиваться к нашим сотрудникам и клиентам, чтобы понять, где ИИ может устранить реальные трения и создать значимую ценность. ИИ — это не то, что можно просто «прикрутить» к бизнесу только потому, что технология доступна. Это представляет собой более фундаментальный сдвиг в том, как выполняется работа, как принимаются решения и как должна развиваться операционная модель. Как и в случае с другими крупными сдвигами в истории бизнеса, ценность придет от целенаправленности и осознанности, а не от быстрых действий без изменения принципов работы организации.

Правильная стратегия начинается под поверхностью: почему данные — ваше секретное оружие

К настоящему моменту мы все хорошо осведомлены о the cost, both financial and security, of AI sprawl, uncontrolled token consumption, и решениях, принятых без должного человеческого контроля.

Избежание этого начинается еще до того, как вы выберете инструмент для разработки агентного ИИ. Ключ к успешной агентной стратегии начинается с правильной архитектуры, правильных данных и правильных сценариев использования.

Мы усвоили это на горьком опыте.

В начале нашего пути к модернизации мы запустили инкубатор для переработки наших приложений для гостей до и во время поездки. Когда мы начали связывать эти процессы, мы обнаружили, что наши данные не так взаимосвязаны, как того требовало наше видение. Данные о клиентах хранились в разных местах, часто дублировались, а данные о продуктах были несогласованными. Это затрудняло предоставление тех самых подключенных решений в реальном времени, к которым мы стремились, и сделало бы невозможным уверенное внедрение ИИ поверх них.

Поэтому мы начали с инвестиций в управление мастер-данными (MDM), потому что реальность проста:

Вы не можете масштабировать клиентский опыт, и уж точно не можете масштабировать ИИ, не приведя сначала в порядок данные.

Мы использовали OutSystems для создания того, что мы называем нашей платформой унифицированного интеллекта, где мы расширили наши основные системы и соединили их. Это позволило нам сохранить наше наследие, немедленно раскрыв его ценность.

На практике мы перешли от системно-центричного подхода к доставке на основе возможностей: мы создаем возможности один раз и повторно используем их везде.

OutSystems стала идеальной платформой для этого не только потому, что она позволила нам создавать повторно используемые шаблоны (многие платформы могут это делать), но и потому, что это платформа для агентных систем. Это означает, что она позволяет нам создавать агентные возможности и повторно использовать их для создания систем, которые работают во всех аспектах клиентского опыта, инструментов для агентов и операционной деятельности. Все это опирается на наш корпоративный контекст с единым доверенным местом для подключения и управления данными, от которых зависит ИИ.

Как определить правильные сценарии использования для агентного ИИ

Имея правильный фундамент, следующим вопросом было, с чего начать. В Globus мы создали простой фильтр, чтобы решить, где ИИ действительно имеет смысл. Мы задаем четыре вопроса:

• Решает ли это реальную операционную проблему? Не демо-версию, не «было бы неплохо», а реальную точку трения.
• Есть ли у нас данные для поддержки этого? Если данные не готовы, ИИ не будет работать, независимо от того, насколько хороша модель.
• Улучшает ли это скорость, принятие решений или клиентский опыт? Если это не влияет на один из этих показателей, сейчас это не является приоритетом.
• Можем ли мы оставить человека в контуре управления? Сегодня мы отдаем приоритет решениям с поддержкой ИИ, а не полной автоматизации.

Если идея проходит все четыре пункта, мы движемся дальше. Если нет, она отправляется в бэклог на потом.

Как это выглядит в реальной жизни

Один из брендов Globus — Avalon, флот речных круизных судов. Распространенный сценарий — когда уровень воды в реке делает навигацию судна небезопасной, и нам приходится пересаживать пассажиров на другое судно, выше или ниже по течению. Это означает обновление распределения кают, инвентаризации и длинного списка других логистических задач, которые сегодня выполняются вручную и несут высокий риск ошибки. Это идеальный кандидат для ИИ, потому что он может предложить правильные варианты, выделить последствия и предоставить информацию, которая поможет командам действовать быстрее.

Мы также создаем ИИ-агента, который помогает турагентам быстрее продавать, рассчитывать стоимость и обслуживать клиентов. Сегодня этот процесс требует от агентов переключения между несколькими разрозненными экранами, чтобы просто ответить на вопрос клиента. Этот агент может использовать историю и предпочтения клиента для формирования предложений, поиска возможностей для апсейла и ответов на сложные вопросы. Опытные консультанты затем могут свободно закрывать высокодоходные сделки по поездкам, которые часто стоят тысячи долларов.

Мои 6 золотых правил успешной стратегии агентного ИИ

В итоге, если вы технический руководитель с тем же мандатом, что и у меня, вот мои рекомендации перед запуском вашей следующей ИИ-инициативы:

• Начните с точки операционного трения.
• Проверьте свои данные, чтобы сделать их связанными, согласованными и заслуживающими доверия.
• Создавайте возможности, которые можно повторно использовать в других процессах и сценариях.
• Держите людей в контуре управления.
• Внедряйте управление по мере продвижения.
• Начинайте с малого и докажите эффективность модели.

Мы в Globus еще не все выяснили. Мы продолжаем строить фундамент и учиться в процессе. Но мы узнали достаточно, чтобы понять, какие организации получат выгоду от агентного ИИ. Это те, кто построил правильный фундамент и четко понимал, чего они хотят достичь, прежде чем вообще предпринимать какие-либо действия.

Люси Дональдсон — директор по информационным технологиям (CIO) в Globus Family of Brands, возглавляющая глобальную технологическую стратегию и ИТ-операции, включая инфраструктуру, кибербезопасность и корпоративную доставку. Опытный технологический руководитель с опытом работы в сфере туризма, финансовых услуг и глобальных предприятий, Люси известна тем, что выравнивает технологии с ростом бизнеса, улучшает клиентский опыт и создает высокоэффективные команды.

Посмотреть все публикации этого автора