Aktivnosti

08.06.2021.

POSTANI ČLAN

Preoblikovanje biznisa u vreme veštačke inteligencije

Prvi radni doručak posle dužeg vremena, održan je u utorak, 8.6. uživo u SAM-u. Pred stručnom poslovnom publikom, predavanje je održala Valentina Đorđević ispred Data Science Srbije i Head of Data Science u kompaniji Things Solver.

Posle uvodnih reči o radu udruženja Data Science Srbija, Valentina je naglasila da je njihova misija da budu i globalno vidljivi i stvaraju pojedince koji će biti dobar i edukovan kadar za privredu kako bi im pomogli u što uspešnijem poslovanju. Za biznis zajednicu je važno da shvati koliko im data science može pomoći u što boljem definisanju potreba poslovanja jer je sve negde zabeleženo nekim podatkom od npr. potrošačkih navika, učestalost kupovine, osetljivosti na popuste što stvara dobru verovatnoću u profilisanju klijenata i stvaranja predikcije da li će nešto kupiti ili ne. Ljudi često ne prave razliku između  data science (uvid), mašinskog učenja (predikcije) i veštačke inteligencije (akcija) iako sve spada u šire polje nauke o podacima. Na osnovu određenih paterna stvara se sistem za preporuku koji proizvodi predikcije koje su najčešće u budućnosti.

Valentini se u razgovoru pridružio i Aleksandar Popović, CTO, SuperKartica i objasnio značaj saradnje sa Things Solver-om za svoju kompaniju. Istakao je da su oni napravili jednu sinergiju validnih informacija i podataka i zahvaljujući tome mogli da provere da li su ponude koje su napravili bile dobre, da li je ciljna grupa dobro profilisana i koji segment eventualno nije bio dovoljno jasan i precizan, a sve u cilju što bolje prodaje. Ugao posmatranja nekad je presudan za validnost posla.

Ne mogu se sve sposobnosti, adekvatna znanja naći samo u jednom čoveku. Kompanija je u zabludi da je dovoljno da samo zaposli jednog čoveka kao data scientist-a i da je time rešen problem.  Potrebno je praviti timove i naći interni kapacitet zaposlenih koji dovoljno poznaju materiju da bi mogli da sarađuju sa eksternim saradnicima.

Mašinsko poslovanje se može primeniti u svim segmentima poslovanja, čak i u društvenim naukama.  Kako bi se precizno odredio model koji je klijentu potreban kreće se od definisanja problema, određivanje podataka koje treba iskoristiti, zatim sledi modelovanje i evaluacija. Ljudi imaju veliki strah od zloupotrebe podataka ali danas postoje regulative poput GDPR-a što je mnogo olakšalo poverenje, a biće sve bolje u budućnosti, optimistična je Valentina.

Posebnu zahvalnost dugujemo sponzoru formata Radni doručak, kompaniji Zlatiborac na nastavku zajedničke saradnje.