„Soha nem versenyeztem senkivel, csak építkeztem”

Az adat mára a Yettel egyik legfontosabb stratégiai erőforrásává vált.
A generatív AI-t zárt, biztonságos környezetben alkalmazzák, nem építenek saját rendszert.
A prediktív analitika már több mint hét éve segíti a működést és a hálózatoptimalizálást.
Legacy rendszerek lecserélése nélkül nincs valódi adatvezérelt működés.
A mesterséges intelligencia gyorsabb termékfejlesztést, olcsóbb működést és személyre szabottabb ügyfélélményt hoz.
Az AI a telekommunikációt is felforgatta – a startupok új szereplőként gyorsítják az átalakulást.
Denitsa Gavrilova szerint a női vezetők erőssége a kontextusérzékeny, sokszempontú gondolkodás.

Az adatok mára a vállalatok egyik legfontosabb stratégiai erőforrásává váltak, adatok nélkül ma már elképzelhetetlen a hatékony döntéshozatal. Mit jelent, ha egy vállalat adatvezérelt? Hogyan lehet a vállalaton belül adatkultúrát építeni?

Egy adatvezérelt vállalat számára alapvető, hogy a vásárlói visszajelzésekre, a működés technikai részleteire és a folyamatok hatékonyságára építse az új termékek és megoldások fejlesztését. Ez persze nem azt jelenti, hogy az ilyen cégek ne tudnák meglepni a piacot valami igazán újszerűvel – sőt, gyakran épp ezek a vállalatok képesek valódi újdonságokat hozni. Nem kizárólag adat alapon döntenek, de pontosan érzik, hol vannak a piaci igények és a még kiaknázatlan lehetőségek.

A gazdaság és az üzleti élet legfrissebb hírei az Economx.hu hírlevelében.

Adatkultúrát építeni kétségtelenül nem könnyű feladat, hiszen sokan tartanak az adatokkal történő munkától – legyen szó nagy táblázatokról, bonyolult statisztikákról vagy nehezen értelmezhető dashboardokról. Az adatközpontú szemlélet kialakításánál nem az a cél, hogy hirtelen mindenki szenvedélyesen érdeklődjön az adatok iránt, vagy magától kezdje el keresni és beépíteni azokat a döntéshozatalba. Ez a hétköznapi munkakörnyezetben nem így működik. A vállalatoknak figyelembe kell venniük, hogy különböző típusú emberek dolgoznak együtt, és úgy kell bevezetni az adatokkal történő munkát, hogy az adott részlegek számára a megfelelő eszközök könnyen használhatóak legyenek. Az adatalapú kultúra nem erőltethető rá senkire – a szemléletváltást az hozza el, ha meg tudjuk mutatni az adatok valódi értékét és lehetőségeit a megfelelő módon.

Mit jelent mindez a Yettelnél?

A Yettelnél ez azt jelenti, hogy ahhoz, hogy valóban adatvezérelt döntéshozatal és kultúra alakuljon ki, először is elérhetővé kell tennünk az adatokat, és úgy kell rendszereznünk őket, hogy a folyamatban résztvevő emberek értsék, átlássák és a különböző rendszerek képesek legyenek hatékonyan kommunikálni egymással. A valódi varázslat ott kezdődik, amikor ügyfeleink és kollégáink is megtapasztalják, milyen gyorsan és pontosan tudunk reagálni az igényeikre az adatok megfelelő értelmezésével és a megfelelő következtetések levonásával.

Az adatvezérelt működés nem új keletű dolog a cég életében, hiszen már hosszú évek óta van data scientist pozíció a szervezetben. Azóta sokat fejlődtünk, és az elmúlt években lefektettük egy hosszú távon is fenntartható, adatközpontú működés alapjait. Az irányok világosak, és fókuszáltan dolgozunk azon, hogy ezt minél teljesebb mértékben megvalósítsuk. Aki részt vett már IT- vagy adattranszformációs projektekben, tudja, hogy ez egy összetett és fokozatos folyamat, sokszor nem egyenes úton haladva. De

amikor az alapok stabilak, és minden a helyére kerül, az új termékek és szolgáltatások gyorsabban piacra vihetők, ami kézzelfogható előnyt jelent majd ügyfeleink számára.

Saját tapasztalatból is mondhatom, hogy jó úton járunk, és nagyon bizakodó vagyok a jövőt illetően.

Milyen kihívásokba ütközött eddig az adatvezérelt működés bevezetésekor?

A legnagyobb kihívást a legacy rendszerek – régi típusú informatikai rendszerek és szoftverek – jelentették, amelyeket modernizálnunk kellett. És nem is elsősorban azért, mert túl bonyolultak lennének – hanem mert egyszerűen időbe telik, míg az ember korszerűsíti vagy lecseréli őket. Pontosan tudjuk, mennyi fantasztikus dolgot lehetne kihozni már most is az adatokból – akár az ügyfelek, akár az üzleti működés szempontjából – és azt is, hány nagyszerű megoldást lehetne megvalósítani, de mindeközben azt is tudjuk, hogy ehhez türelem kell, míg elérünk a vágyott szintre.

Előfordult már olyan, hogy egy adat vagy elemzés teljesen más fényt vetett valamire, és emiatt másképp döntöttek?

Nem ért váratlanul, de őszintén öröm volt látni, milyen gyorsan kézzelfogható hatása lehet az adatoknak. Régebben, kevésbé előrehaladott megoldásokkal dolgozott a szervezet, és nagyon nehéz volt összehangoltan gyűjteni az ügyféladatokat a különböző csatornákon – az üzletekben, a call centerben vagy éppen a mobilalkalmazásban. Ma viszont lenyűgöző, milyen tempóban tudunk reagálni arra, amit az ügyfelek valójában szeretnének. Ez a gyors visszajelzés pedig óriási segítség abban, hogy az új termékeket és szolgáltatásokat sokkal gyorsabban teszteljük és alakítsuk az ügyfelek igényeihez.

Hogyan hasznosítják a különböző adatokat új szolgáltatások fejlesztésére?

Például az aggregált hálózati adatok elemzése segít azonosítani azokat a területeket, ahol hálózati torlódás vagy gyengébb lefedettség tapasztalható. Folyamatosan optimalizáljuk infrastruktúránk kiépítését, és új, helyi szolgáltatásokat vezetünk be a felhasználói élmény javítása érdekében. Emellett a hálózatelemzési adatok – például az adatfogyasztás, hívási szokások és alkalmazáspreferenciák – vizsgálatával értékes insightokhoz jutunk. Ez végső soron lehetővé teszi számunkra, hogy a teljes ügyfélélményt átfogóan lássuk, és folyamatosan fejlesszük azt.

Tervezik-e generatív AI alkalmazását ügyfélszolgálatban vagy belső folyamatokban?

Igen, mindenképpen. Tavaly jelentős előrelépések történtek a mesterséges intelligencia alkalmazásában, ahol sok korábban felmerült kérdést megoldottunk az üzleti bevezetés és az ügyféloldali alkalmazás terén – például a téves eredmények (hallucinációk), az AI-ba vetett bizalom hiánya vagy annak üzleti limitációi területén. Már hatékonyan használjuk a gépi tanulási modelleket, és ambiciózus terveink vannak a generatív AI területén is.

Dolgoznak-e saját LLM-en – olyan nagyméretű nyelvi modellen, mint például a ChatGPT vagy a Google Gemini –, vagy használják a nagy tech cégek modelljeit? Hogyan oldják meg a compliance és privacy kérdéseket?

Azt gondolom, hogy a technológia óriási fejlődésen ment keresztül, úgy látjuk, nincs szükség arra, hogy saját nagy nyelvi modelleket fejlesszünk. A meglévő modellek, ha jól finomhangoljuk és kezeljük őket, már most is kiváló eredményeket hoznak. Természetesen a generatív mesterséges intelligenciánál sem a nyilvános, nyitott megoldásokra támaszkodunk, hanem mindent zártan, a saját rendszerünkben valósítunk meg, hogy teljes mértékben megfeleljünk a legszigorúbb adatvédelmi és kibervédelmi követelményeknek. Az AI-törvényt pedig kifejezetten üdvözöljük, hiszen támogatja a tisztességes versenyt, megakadályozza az egyoldalú döntéseket, és hozzájárul egy átláthatóbb, egészségesebb mesterséges intelligencia környezet kialakításához.

Milyen AI-megoldásokat vezetnek be mostanában a telekommunikációs szektorban?

A hálózatmenedzsment területén a prediktív elemzések segítenek előre jelezni és megoldani a problémákat, így proaktívan kezelhetőek az esetlegesen felmerülő problémák. Emellett az AI a csalásfelderítésben és a kibervédelemben is kulcsszerepet játszik. Az ügyfelekre szabott marketingkampányokat és célzott ajánlatokat szintén AI-alapú adat elemzések támogatják, így sokkal személyre szabottabb és relevánsabb interakciók valósulnak meg. Továbbá az AI hozzájárul az automatizáláshoz a számlázásban, beszerzésben és szolgáltatásindításban, ami a nap végén gyorsabb termékbevezetést és alacsonyabb működési költségeket eredményez. Nem utolsósorban pedig az 5G és az IoT képességek fejlesztésében is egyre inkább alkalmazzuk az AI-t.

A mesterséges intelligencia használatának lehetőségei rendkívül sokrétűek, ezért a telkó szektor nagyon vonzó a szakemberek számára.

Különösen izgalmas, hogy itt nem csak felhasználói szokásokhoz köthető anomimizált adatokat elemzünk, mint például a bankokban, hanem hardveres adatokat is, és ezzel összefüggő modellezéssel is foglalkozunk.

Merre tart az iparág fejlesztése az AI tükrében?

Az telkó ágazat egyre inkább az automatizált, ügyfélközpontú működés felé halad, amelyet a mesterséges intelligencia hajt. Kiemelt hangsúlyt kap az AI alkalmazása a személyre szabott ügyfélélmények megteremtésében, különösen a conversational interfészeken, tehát a társalgás alapú (chatbot, hang alapú asszisztens) felületeken keresztül. Emellett az AI támogatja az 5G és az IoT ökoszisztémák bővülését, új, innovatív szolgáltatásokat hozva létre, mint például az okos városok vagy az önvezető járművek – ezeket főként a legfejlettebb piacokon látjuk. Az iparág prioritásként kezeli az AI-alapú back-office folyamatok automatizálását, a csalásfelderítést és a biztonságot is. Összességében az AI-t a jövőbeli növekedés és digitális átalakulás kulcsfontosságú hajtóerejének látom.

Mennyire forgatja fel az egész iparágat, mennyire diszruptív az AI a telekommunikációban? Milyen új szereplők jelenhetnek meg ezen a piacon?

A távközlési szektort – akárcsak számos más iparágat – én is rendkívül diszruptívnak látom. Bárhol, ahol nagy mennyiségű adat keletkezik, ott elkerülhetetlen a változás és átalakulás. Most pedig azokban az ágazatokban is eljött az idő, hogy elkezdjék komolyan venni és kihasználni az adatokat, ahol korábban ez nem volt napirenden, ami újabb jelentős átalakulást fog hozni mindenki számára.

A legtöbb új szereplőt startupokban látom, amelyek képesek segíteni a vállalatokat abban, hogy gyorsabban alkalmazkodjanak a piaci változásokhoz és átalakuljanak. Legyen szó akár automatizálási megoldásokról, folyamatfejlesztésekről vagy kiemelkedő ügyfélélmény megteremtéséről, bőven van tér az új szereplők számára.

Milyen személyes tapasztalata van a tech vezetői szerepben nőként, különösen kelet-közép-európai közegben?

Amikor elkezdtem dolgozni ebben a szakmában, a férfi kollégáim gyakran mondták, hogy nem tekintenek rám versenytársként, mert nő vagyok. Amit én tapasztaltam, az az volt, hogy ők inkább arra törekedtek, hogy kivételes technikai szakértőkké váljanak, én pedig sokszor váltogattam a szakértői és az általános szemlélet között, hogy jobban átlássam a technikai kezdeményezések üzleti hatását, és ennek megfelelő döntéseket hozzak.

Őszintén szólva, soha nem versenyeztem senkivel; számomra mindig az volt a legfontosabb, hogy folyamatosan fejlődjek, értéket teremtsek, és olyan kivételes csapatokkal dolgozhassak, amelyek szenvedéllyel végzik a munkájukat.

Ugyanakkor olyan országból származom, ahol az egyik legmagasabb a női vezetők aránya a felsővezetésben, szóval nyilván ez is jól működhet.

Fontosnak tartja, hogy több nő dolgozzon a technológiai szektorban? Ön szerint mit lehet ezért tenni?

Ahogy egyre nagyobb lesz a nők közössége a technológiai területen, úgy növekszik a láthatóságuk is minden vállalatnál, fórumokon, nyilvános megjelenéseken és különböző tech kezdeményezésekben. Ezáltal a szektor egyre vonzóbbá válik más nők számára is. Ráadásul ez erősíti a fiatalokban – akik most kezdik a karrierjüket –, azt az érzést, hogy egy igazságos, ösztönző környezetben dolgoznak, ahol egyenlő esélyekkel lehet előrelépni. Például a mentorálás ezt a folyamatot támogatja, hiszen felgyorsítja a nők beilleszkedését és fejlődését a szakmában, de a legfontosabb mégis az, hogy képesek legyünk őket valóban vonzani a területre, hogy egy konkrétumot is mondjak, évek óta támogatói vagyunk a NaTE Lányok napja programnak is.