Konica Minolta IT Solutions Czech s.r.o.

Lukáš Smelík: Zznačka Konica Minolta… možná mnozí máme, včetně mě, častou asociaci k průmyslovým kamerám. Nicméně Konica Minolta dnes je velkým pomocníkem v rámci cesty digitální transformace, světa IT a spousta řešení, které souvisí se Smart Industry, což je nejen konferencí, která se chystá do Plzně, ale také pojítko všech rozhovorů včetně toho s Romanem Haluzíkem z Konica Minolty, kterého vítám u tohoto povídání.

Roman Haluzík: Děkuji za přivítání, hezký den.

Lukáš Smelík: Já už jsem to načrtl. Konica Minolta má spoustu tváří, spoustu podob. My dneska zůstaneme zejména u té IT. A když jsme u IT, tak dneska jsme také u dalších dvou písmenek – AI, tedy umělé inteligence. Jak si myslíte, že umělá inteligence dneska zasahuje do té digitální transformace? Hodně se o tom mluví, hodně se o tom přemýšlí… Kolik se toho dělá?

Roman Haluzík: Téma AI dneska je všudypřítomné a zaznívá na každé schůzce, na každém setkání se zákazníkem. A očekávání zákazníků jsou vysoká a v podstatě vnímají AI jako spasitele všech problémů, které potkávají v každodenním životě. A jak při rutinní práci uživatelů, kteří sedí za počítačem, tak obchodníků, kteří jsou v terénu, tak servisáků, kteří jezdí k zákazníkům na servisní zásahy nebo preventivní údržby, tak případně nějakých pokročilejších scénářů třeba při plánování výroby nebo při plánování poptávky, předpovídání poptávky.

A za mě je dobré udělat si trošku odstup od AI a říct si, vlastně jaký problém potřebuji vyřešit a jaké jsou předpoklady pro to, aby to AI mělo skutečný přínos. A většinou ty předpoklady jsou správná data. To znamená, našich zákazníků se reálně ptáme nejdříve: „Co potřebujeme řešit? Jak jste na to připraveni?“ Protože ne všechna očekávání se dají naplnit rychle a snadno v krátkém čase.

Lukáš Smelík: Vidíte dneska větší příležitost… rozvoj digitalizace nebo využití umělé inteligence nebo bez využití umělé inteligence… více třeba právě v těch výrobních procesech, a nebo častěji uspějí řešení a projekty nebo jsou větší úspory v těch předvýrobních, povýrobních, v obchodě a v dalších činnostech? Kde vidíte ten největší potenciál v dnešních dnech?

Roman Haluzík: Je to zase o tom zadání. Protože ta meřítka toho úspěchu a návratnosti té investice nebo toho úsilí, které do toho dáme, tak se liší firmu od firmy a roli od role.

To znamená, pokud jsem obchodník a potřebuji se dobře připravit na nějaké jednání obchodní, nebo pokud potřebuji zpracovat nějaký velký objem dokumentace, která je rozsáhlá a potřebuji se v ní rychle zorientovat a nasměrovat správně priority, tak je to o tom, že AI nástroj mi ušetří hodiny času, možná i více v nějaké přípravě a říct si ty priority a být potom efektivnější třeba při tom vymýšlet obchodní strategie.

Když se na to podívám ze strany provozu, v případě, kdy třeba řeším závislost energetické spotřeby a kvality ve výrobě a nějakým způsobem porovnávám data z výroby, z laboratoří měření kvality s tím, kolik energie spotřebuju na výrobu daného produktu, tak tam ta závislost je jasná, je daná prostě vyčíslením potom už v penězích.

Takže ty scénáře jsou různé a je to, jak říkám, o tom být prostě vždycky si vyhodnotit tu připravenost. Protože v podstatě ten případ, kdy jsem obchodník, jak jsem ho popisoval, a potřebuji si načíst nějaký větší objem dokumentů, udělat z toho nějaký destilát, tak to je v podstatě pár kliknutí myší. Je to rychlá akce, firmu to nic moc nestojí a pro mě ten přínos je velký a rychlý, okamžitý.

V okamžiku, kdy vezmu ten druhý případ, kdy řeším skutečně nějaké pokročilejší scénáře ve výrobě, tak to znamená nějakou datovou přípravu, nějaký sběr těch dat, mít odpovídající vzorek, sbírat ho nějakou dobu, být schopný najít korelace, naučit ty modely pracovat s těmi daty, abych potom mohl dosahovat třeba schopností lépe předvídat, lépe korigovat třeba spotřebu energií a tak dále.

Lukáš Smelík: Aby se mi všechno tohleto, o čem se tady bavíme, povedlo, tak musí přijít ta klíčová fáze – je sběr informací a přeměna… nebo sběr dat a přeměna v informace, abych byl přesný. Kde se nejčastěji setkáváte s tím, že tady tahle mezifáze drhne? Je to špatné očekávání, je to špatný ten sběr dat, nemožnost jejich interpretace? Dokážeme plošně říct, kde jsou ty nejčastější chyby, když přistupujeme k digitální transformaci?

Roman Haluzík: Nevím, jestli bych použil slovo chyby. To očekávání samozřejmě může být někdy přehnané, ale dá se nějakým způsobem korigovat nebo přenastavit. Ale reálné překážky, na které narážíme, tak je mnohdy bezpečnost, citlivost těch dat, jejich nějaká kvalifikace, schopnost je řídit. A mnohdy je to nějaká citlivost zákazníků vůči expozici do cloudu. Ne každý výrobní zákazník je připravený někam data poskytovat a běžně slýcháme otázky… nebo poskytovat za účelem dalšího zpracování. Slýcháme otázky nejenom: „Jsou moje data bezpečná?“, ale když se na nich nějaký model trénuje, tak kam potom jdou dále výsledky toho tréninku? JSou to naše data? Nesdílí se nikam výsledky toho tréninku a tak dále.

To znamená, jsou tam nějaké obavy, jsou tam nějaké bariéry tohoto typu, ale často narážíme reálně na tu bezpečnost, na interní pravidla ve firmách, které říkají: „Máme pravidla bezpečnosti taková, že my prostě nemůžeme data nikam poslat ani nikoho sem nepustíme.“ A potom v podstatě hledáme svým způsobem nějaké zjednodušené možnosti třeba prototypování, abychom nejdrve ověřili, že ten scénář je legitimní, že tam ten přínos reálně se dostaví pro obhajobu toho business casu. A v okamžiku, kdy třeba tenhle krok uděláme, tak pak můžeme dělat ten následující, kdy obhajujeme vlastně ten přístup k a poskytnutí třeba těch dat do toho cloudu.

Lukáš Smelík: A to je možná dobrá otázka. Když já jako návštěvník konference přijdu za vámi, jsem zvyklý držet všechna data u sebe, on-premise, a řeknu si: „Možná bych chtěl do cloudu, ale bojím se.“ Jaké máte argumenty nebo vysvětlení toho, že cloud je dneska stejně bezpečný jako držet data u sebe? Dokážete mít něco takového, a nebo takového zákazníka o té bezpečnosti nepřesvědčíme?

Roman Haluzík: Já si myslím, že pokud ten zákazník bude chtít nechat se přesvědčit, bude otevřený naslouchat, tak ho přesvědčíme. Naše řešení v 99 % vycházejí z kuchyně Microsoftu, který důrazně dbá na to, aby ta bezpečnost v podstatě souvisí bezprostředně s jeho byznys modelem. Cloud je dneska to, co Microsoft živí. To znamená, nemůže si dovolit jakékoliv riziko, proto má velmi dobře zpracovanou dokumentaci, v podstatě celý sekuritní model navázaný na identitu, na oběh kvalifikací informací. Zákazník transparentně vidí, kde jeho data mohou ležet.

To znamená, pokud zákazník je připravený naslouchat a chce tu argumentaci přijmout, tak ho přesvědčíme, respektive ukážeme a vysvětlíme, jakým způsobem tahle témata se řeší. A dneska je běžné, že citlivá data v cloudu jsou, ať už prostě naše v uvozovkách osobní peníze v bankách nebo firemní peníze nebo jakékoliv další případy, kdy v podstatě kritické aplikace přešly do cloudu mnohem dříve a každodenně je používáme.

Lukáš Smelík: Já trochu doufám, že návštěvníci konference za vámi nepůjdou s obavami, ale spíše s očekáváními. Jaká ta očekávání směrem k vám mohou mít? S čím teda konkrétně budete schopni pomoci, s čím přijíždíte na konferenci Smart Industry s nabídkou směrem k nim?

Roman Haluzík: Díky škále těch řešení, které máme k dispozici, v podstatě od pořizování transakčních dat přes nějakou schopnost ty data sjednocovat, konsolidovat, vyhodnocovat, posouvat je dál směrem k reportingu, k AI a k nějaké agentizaci, tak si myslím, že jsme schopni nabídnout přínosnou diskusi ve smyslu hledání těch správných scénářů, těch správných řekněme situací nebo problémů, které zákazníci chtějí řešit, a nalézání odpovědí. Máme velkou škálu možností nástrojů, to znamená, je velká pravděpodobnost, že když zákazník řekne: „Mám scénář A, B, C,“ minimálně jeden z nich ukážeme a posuneme.

Lukáš Smelík: Já moc děkuju. Věřím tedy, že vy jako budoucí návštěvníci konference Smart Industry – připomínám 12. a 13. listopadu v Plzni – budete mít spoustu otázek a Konica Minolta spolu s Romanem Haluzíkem budou mít vhodné odpovědi.

Roman Haluzík: Budeme se těšit, díky moc za pozvání.

Lukáš Smelík: Děkuji také.