Martin Čambal (ESET) | Kód píšeme o půl dne rychleji, ale...?Jak řešíme zdražování tokenů. AI adopce pro 2500 lidí.
AI zrychlila psaní kódu v ESETu o půl dne. Doba delivery se ale nezlepšila, protože se bottleneck posunul dál v procesu: uzavření úlohy na straně byznysového vlastníka dnes trvá o půl dne déle než před půl rokem. Martin Čambal, který v ESETu vede AI program, popisuje, jak přišli na use casy, proč se přínosy AI tak těžko měří a co s tím dělají. V epizodě zazní 🧠: - proč se psaní kódu i code review zrychlily o půl dne, ale celkové delivery ne- co se stalo, když ESET začal lidem ukazovat, na kolik procent využívají AI- proč si AI dobrovolně zvolilo 95 % vývojářů, a přínosy přesto zatím nejsou vidět- dodavatelé jim našli 80 AI use casů za jeden týden, jak jsme vybrali 10 prioritních- chyba, kterou by Martin už neudělal: vynechat při prioritizaci vrcholový management- proč zájem zákazníků o AI v podpoře klesá, i když je AI dnes lepší než před dvěma lety- jak AI obsluhuje 40 % požadavků v klíčových ązemích, aniž by firma někoho propustila- proč cílem není snížit headcount, ale vyrůst z 2500 zaměstnanců na dvojnásobek- jak mají pojistky a řešení proti neustálému zdražování tokenůSynthetic Minds vydává BigHub, česká firma, která staví a nasazuje custom AI systémy do produkčního provozu velkých organizací. Moderuje Jan Kabát, Head of Sales. Hostem je Martin Čambal, který v ESETu vede AI program. Toto je první slovensko-český díl.Celá řada Synthetic Minds:https://www.youtube.com/playlist?list=PLY6eTdCQKUskEo6HVwzsbh66NhhV6CXPLESET: https://www.eset.comBigHub: https://bighub.ai Kapitoly 💡 0:00 Upoutávka0:44 Kdo je Martin Čambal a co v ESETu vede2:43 Patnáct let ML v produktech a první vlastní model5:50 První překážky: data a nedůvěra lidí6:16 Hackathon s Microsoftem a AI Boost Week8:28 Deset partnerů za tři týdny, 80 use casů10:05 Z 80 use casů vybrali deset11:12 Pilíře: vývoj, sales, marketing13:12 Voice of customer a 100 tisíc hodin hovorů15:22 Prioritizace a chyba s vrcholovým managementem16:50 AI platforma jako playground a otázka ROI18:51 Upskilling 2500 lidí a interní komunita21:04 Proč se nástroje v byznysu neujmou22:36 Adopce AI jako podmínka pro nábor23:00 Kdo AI odmítá a jak s tím mluvit25:45 40 % požadavků v podpoře, nula propuštěných27:16 Zájem zákazníků o AI klesá a proč29:38 95 % vývojářů si AI zvolilo samo, přínosy chybí32:48 Tři pilíře modelů a vlastní hardware36:56 Tokeny zdražily a brzdí adopci39:28 Jak měřit vývoj a proč lidé hackují metriky41:18 Procesní blokery a proces mining44:17 Kde je bottleneck: kód versus schvalování46:27 Cloudová suverenita a zadní vrátka z Azure49:38 Kam to míří dál a největší fail51:04 Cíl není snížit headcountOdebírejte kanál, ať vám neuteče další díl.Website 🖥 www.bighub.aiLinkedin 👥 https://www.linkedin.com/company/bighubContact ✉️ info@bighub.ai