Publicis Sapient este divizia de transformare digitală și AI a grupului Publicis, care ajută marile companii să-și refacă tehnologia, produsele și operațiunile. Publicis este un gigant global din industria media & advertising, evaluat la 18,3 mld. euro la Bursa din Paris. În România, Publicis este unul dintre cei mai mari jucători locali, sub umbrela grupului aflându-se agenții precum Leo Burnett, Zenith, MSL The Practice sau Saatchi & Saatchi.
Nigel Vaz, șeful Publicis Sapient recunoaște că atunci când vine vorba de AI așteptările clienților sunt ridicate dar subliniază că ”este normal să fie așa”.
Problema, în opinia sa, este că prea mult timp piața a fost concentrată pe „tehnologia de bază”, adică modelele și infrastructura legacy, în loc să se concentreze pe întrebarea cu adevărat importantă: ce aplicații construiești peste acestea și cum îți transformă ele concret afacerea.
Publicis Sapient se repoziționează ca firmă de produse și servicii AI pentru companii
Vaz descrie Publicis Sapient drept o companie de produse și servicii enterprise AI, o evoluție firească după anii în care grupul s-a concentrat pe transformare digitală.
”Acum miza este folosirea expertizei acumulate în transformarea industriilor pentru a construi produse tehnologice bazate pe AI, care să poată fi implementate alături de echipele umane”, menționează el.
În acest cadru, Publicis Sapient mizează pe trei platforme. Prima este Slingshot, orientată spre accelerarea ciclului de dezvoltare software și modernizarea sistemelor legacy. A doua este Bodhi, o platformă de orchestrare agentică, prin care clienții își pot păstra propriul context și își pot construi agenți adaptați nevoilor lor. A treia este Sustain, un produs prin care compania încearcă să schimbe zona de managed services, folosind AI pentru monitorizare, auto-reparare și auto-remediere în sisteme mari. În viziunea lui Vaz, aceste platforme funcționează aproape ca un sistem de operare pentru clienți.
Care model AI este cel mai bun? Vaz: ”Perspectiva trebuie regândită. AI-ul trebuie ales precum mașina, în funcție de felul în care vrei să o folosești și destinația pe care o ai
Una dintre cele mai des întâlnite întrebări, atât în rândul utilizatorilor cât și în rândul companiilor care vor să implementeze soluții AI în propriile sisteme sau în fluxul de lucru este ”ce model AI este cel mai bun? Ce să folosim?”.
”Este ca și când ai întreba «care este cea mai bună mașină?» Răspunsul este că depinde care este destinația unde vrei să mergi cu acea mașină. Dacă de exemplu mergi în centrul orașului, o mașină foarte mare s-ar putea să îți îngreuneze drumul. Mai degrabă vei avea nevoie de o mașină mai mică, una care să fie mai ușor de parcat”, explică Nigel Vaz.
Cu alte cuvinte, discuția despre modelul perfect ratează adesea esențialul: scopul. Alegerea modelului nu poate fi separată de contextul în care acesta este folosit.
În Publicis Sapient, compania folosește prin Slingshot un „model hub” care permite selectarea mai multor modele într-un mediu securizat, fără pierderea confidențialității sau a contextului clientului.
Cea mai mare greșeală: Companiile cred că AI vine „gata inteligentă” din exterior
Una dintre cele mai frecvente greșeli pe care le fac companiile când implementează AI este plecarea de la ideea preconcepută potrivit căreia poți cumpăra o soluție externă și aceasta va deveni automat relevantă pentru businessul tău.
„Cred că primul lucru este ideea că poți aduce ceva din exterior și acel ceva va fi, în mod automat, inteligent de la sine”, spune Nigel Vaz. „Iar ceea ce descoperi de obicei este că, chiar dacă este inteligent în sine, nu este relevant pentru businessul tău decât dacă găsești modalități de a-l conecta la datele organizației tale”, a mai adăugat el.
Așadar, soluțiile AI nu aduc o valoare foarte mare dacă nu au acces la datele companiei și dacă aceste date nu sunt conectate între ele.
„Una dintre marile greșeli este că foarte mulți vorbesc despre o strategie de AI, iar întrebarea pe care o pun eu mereu este: «aveți datele în locurile potrivite? Sunt datele de vânzări separate de cele de marketing? Sunt datele de vânzări și marketing separate de cele din producție și dezvoltare de produs?» Așadar, AI-ul este la fel de bun precum datele pe care este construit”, a declarat CEO-ul Publicis Sapient.
Datele și contextul devin active strategice. Dacă le pierzi, o iei de la capăt
A doua mare greșeală ține de felul în care companiile își construiesc arhitectura AI. Nigel Vaz avertizează că organizațiile trebuie să fie foarte atente la modul în care își păstrează contextul, mai ales dacă vor să poată schimba modele sau platforme fără să piardă ceea ce au acumulat.
„Trebuie să fii foarte atent la modul în care construiești aceste sisteme AI, astfel încât să poți alege între diferite tehnologii de bază și, în același timp, să îți păstrezi contextul”, spune CEO-ul Publicis Sapient.
Compania construiește pentru clienți ceea ce numește un „enterprise context graph”, însă ideea centrală este că acesta trebuie să rămână în proprietatea clientului. „Ei dețin acel enterprise context graph tocmai pentru a evita dependența totală de o singură tehnologie sau de un singur furnizor”.
Explicația lui merge direct la problemă: „Dacă tot contextul tău trăiește în această platformă, cu acest model, iar mâine treci la alt model și la altă platformă și pierzi tot acel context, practic vei fi obligat să o iei de la capăt”. Pentru companii, asta înseamnă că datele și contextul trebuie tratate ca active strategice, nu ca simple detalii tehnice.
AI nu va însemna un singur agent, ci mai mulți agenți orchestrați într-un singur flux de lucru
Nigel Vaz spune că multe organizații se uită încă prea simplist la agenții AI. Nu este suficient să măsori cât de bine execută un agent o singură sarcină. În business, cele mai multe procese implică mai mulți pași, mai mulți oameni și, în viitor, mai mulți agenți.
„Cea mai mare parte a muncii nu este făcută de o singură persoană care execută o singură sarcină. Cea mai mare parte a muncii este făcută de mai mulți oameni care lucrează la același lucru. Din acest motiv trebuie să ai capacitatea de a orchestra mai mulți agenți AI diferiți pentru a susține un singur flux de lucru”.
Cu alte cuvinte, miza nu va fi doar existența agenților AI, ci capacitatea companiilor de a-i ”lega” între ei într-un sistem de lucru coerent și util.
În plus, companiile trebuie să fie pregătite să aibă oameni și agenți AI în aceeași forță de muncă.
În viziunea lui Nigel Vaz, una dintre cele mai mari schimbări din următorii ani va fi felul în care companiile vor începe să privească relația dintre oameni și AI. Nu ca pe o competiție, ci ca pe o forță de muncă mixtă.
„Ceea ce veți vedea peste câțiva ani este că oamenii din forța de muncă și agenții din forța de muncă vor fi gestionați amândoi ca echipe”, menționează el.
Acest lucru va schimba inclusiv felul în care este evaluată performanța individuală. „Vei gestiona performanța individului, dar o vei gestiona în contextul agenților cu care lucrează”, spune Nigel Vaz. În această logică, valoarea nu mai vine doar din ce face omul singur, ci și din modul în care acesta lucrează cu tehnologia.
Șefii companiilor vor trebui să învețe să renunțe la vechile obiceiuri
Pentru Nigel Vaz, noua eră AI schimbă nu doar procesele și tehnologia, ci și felul în care ar trebui să gândească liderii.
„Recunoașterea faptului că vor exista multe lucruri pe care nu le știi este unul dintre primele lucruri pe care liderii trebuie să le accepte. Mai departe, va deveni tot mai important să fii deschis să renunți la ceea ce știai înainte și să înveți din nou alte moduri de a face lucrurile”, este de părere Vaz.
La nivel de competențe, Nigel Vaz spune că una dintre cele mai importante abilități va fi capacitatea de a lucra cu AI, nu împotriva AI.
„Una dintre cele mai importante competențe va fi înțelegerea modului în care lucrezi cu AI, în loc să gândești AI versus oameni”, afirmă el.
În această ecuație, rolul omului nu dispare, ci se mută tot mai mult spre acele puncte critice în care intervenția umană rămâne esențială.
Sistemele legacy rămân un blocaj major, mai ales în companiile mari și în zona financiară
Când vine vorba de transformarea și modernizarea companiilor, una dintre cele mai sensibile teme este cea a sistemelor vechi (legacy), mai ales când vorbim de giganții din sectorul financiar.
Întrebat dacă frica de a schimba aceste sisteme nu blochează inovația, Vaz răspunde fără ezitare: „Categoric da.”
Tocmai de aceea, spune el, Publicis Sapient a construit Slingshot astfel încât să poată accelera modernizarea platformelor critice, inclusiv în banking.
„Folosim Slingshot pentru a moderniza platforma de core banking”, spune CEO-ul companiei.
El explică faptul că multe instituții financiare încă depind de mainframe-uri construite acum 20 sau 30 de ani, iar AI poate ajuta la transformarea acestora într-un ritm imposibil până de curând.
„Slingshot poate să preia tot acest cod istoric, să identifice oportunitățile pornind de la scopul pentru care acel cod a fost scris și apoi să genereze cod nou pentru a face tranziția din structura legacy”, explică Nigel Vaz.
Acesta spune că rezistența companiilor față de modernizarea sistemelor legacy este reală, însă are și o explicație practică: costul, complexitatea și durata proiectelor.
Ca exemplu, CEO-ul Publicis Sapient vorbește despre un client care avea în plan un proiect de modernizare a unor mainframe-uri COBOL, estimat inițial la nouă sau zece ani. „Am redus acest interval de la nouă sau zece ani la puțin sub trei ani”, spune Nigel Vaz.
Sfatul său pentru companiile care încearcă să împace continuitatea operațională cu transformarea pe termen lung este să nu încerce să rezolve o problemă de astăzi cu soluții de ieri.
Adevărata valoare a AI se va vedea odată cu apariția aplicațiilor construite peste modele AI
Deși modelele AI evoluează rapid, Nigel Vaz crede că piața se apropie de un punct în care adevărata competiție nu se va mai da în primul rând la nivelul modelelor, ci la nivelul aplicațiilor construite peste ele.
„Modelele probabil sunt deja suficient de bune, iar puterea de calcul este suficient de bună”, spune el. În opinia sa, exact aici se va muta accentul: de la infrastructură la modul în care companiile folosesc această infrastructură pentru a crea produse, servicii și experiențe noi.
Pentru a explica acest moment, CEO-ul Publicis Sapient face o paralelă cu începuturile internetului, când piața era obsedată de browsere și infrastructură, în timp ce marile modele de business, precum Uber, Airbnb sau ecommerce-ul încă nu apăruseră. „Pentru mine, adevărata valoare este în stratul de aplicații construit deasupra modulului AI, pentru că acolo companiile vor debloca adevărata valoare”, concluzionează Nigel Vaz.
