როგორ შეცვალა Localiza-მ მუშაობის მეთოდი გენერაციული AI-ით
კომპანიისთვის გენერაციული AI პროდუქტიულობის გაზრდის ინსტრუმენტზე მეტია — ის ახალი კომპიუტერული ინტერფეისია. ეს ხედვა სამ მიმართულებაში ვლინდება: გარდაქმნის ბიზნესს, ნერგავს მომხმარებლის ახალ ინტერფეისებს და ქმნის AI-ზე დაფუძნებულ პროდუქტებს.
გენერაციული AI-ის გამოჩენისთანავე Localiza-მ ჩამოაყალიბა ხედვა, რომელმაც მისი ყველა შემდგომი ნაბიჯი განსაზღვრა: ეს არ იყო უბრალოდ კიდევ ერთი პროგრამა არსებულ ინსტრუმენტებს შორის — ის კომპანიის მუშაობის წესს ცვლიდა.
ცალკეული გამოყენების სცენარებზე მუშაობის ნაცვლად, კომპანიამ OpenAI-სთან თანამშრომლობა სამ სტრატეგიულ მიმართულებაზე ააგო: ბიზნესის გარდაქმნა ფართომასშტაბიანი ექსპერიმენტებით, მომხმარებლებისთვის ახალი ინტერფეისების შექმნა და ისეთი პროდუქტების შემუშავება, რომლებიც თავიდანვე AI-ზე დაფუძნებულია. სამივეს აერთიანებს ის გადაწყვეტილება, რომ პროცესები ინტელექტის, კონტექსტისა და სისწრაფის გათვალისწინებით გარდაიქმნას.
„ამას ძლიერ ინსტრუმენტად აღვიქვამთ, რომელიც ჩვენს გუნდებს ეხმარება იმაში, რასაც ისინი ისედაც კარგად აკეთებენ. ისინი ჩვენი კულტურის ღირებულებებით მოქმედებენ, ესმით მომხმარებელთა საჭიროებები და იციან, როგორ შესთავაზონ მათ შესანიშნავი მომსახურება.“
კომპანიაში ტექნოლოგიის დანერგვის სახელმძღვანელო პრინციპი მარტივია: მასშტაბი სწავლის შესაძლებლობას ქმნის, სწავლა კი — უკეთეს პროდუქტებს.
პრაქტიკაში ეს ნიშნავდა ChatGPT‑ის ლიცენზიების განაწილებას ექსპერიმენტებისა და პროდუქტიულობის რესურსად და არა უბრალოდ თანამშრომელთა ინდივიდუალურ სარგებლად. Localiza-ს გუნდები, ფინანსებიდან დაწყებული ყოველდღიური ოპერაციებით დასრულებული, აქტიურად ატარებენ ექსპერიმენტებს მორგებული GPT‑ებით, აგენტებითა და Codex-ით.
Codex პირველად ტექნოლოგიების დეპარტამენტში პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებმა, პროდუქტის მენეჯერებმა, დიზაინერებმა და მონაცემთა მეცნიერებმა დანერგეს. თუმცა დანერგვა ამით არ დასრულებულა: ანალიტიკოსებმა, მენეჯერებმა, პროექტების მართვის ოფისებმა, იურისტებმა და სხვა ბიზნესსპეციალისტებმა საკუთარი პროტოტიპებისა და ავტომატიზებული პროცესების შექმნა დაიწყეს, რათა თავიანთ სფეროებში ჰიპოთეზები შეემოწმებინათ.
კომპანია ასეთ შედეგს არ ელოდა: შეიცვალა პროგრამული შემუშავების წინმსწრები ეტაპები — სხვადასხვა სპეციალობის წარმომადგენლებისგან შემდგარი გუნდები გადაწყვეტების პროტოტიპებს მანამდე ქმნიან, სანამ მათი შემუშავების რიგი დადგება.
მისი თქმით, მთავარი შემაფერხებელი ფაქტორი ადამიანურია და არა — ტექნიკური.
„მთავარი გამოწვევაა, დიდ გუნდს მუშაობის ახალი მეთოდებისა და უნარების ათვისებაში დავეხმაროთ და, ამავდროულად, უზრუნველვყოთ, რომ ჩვენი 19-ვე გაერთიანება და 130 გუნდი ეფექტიანად და თანმიმდევრულად მუშაობდეს.“
მეორე მიმართულება ქცევაზე დაკვირვებით იწყება: ადამიანებმა თავიანთი საჭიროებების ბუნებრივი ენით აღწერა დაიწყეს. ეს სატრანსპორტო სერვისებს საშუალებას აძლევს, მომხმარებელს შესთავაზოს სერვისი, როგორც კი ის სურვილს გამოთქვამს.
Localiza-ს შიდა მონაცემებიც ამ ცვლილებას ადასტურებს: 2024 წლიდან დიდი ენობრივი მოდელებიდან შემოსული ტრაფიკი სწრაფად იზრდება, მთავარ არხად კი ChatGPT ყალიბდება.
კომპანიამ გადაწყვიტა, ამ სივრცეში ადრეულ ეტაპზევე დამკვიდრებულიყო. 2026 წლის მარტში ის გახდა პირველი სატრანსპორტო პლატფორმა ბრაზილიაში და ერთ-ერთი პირველი ლათინურ ამერიკაში, რომელმაც მომხმარებლებს უშუალოდ ChatGPT‑ში ინტეგრირებული აპი შესთავაზა. მომხმარებლებს შეუძლიათ, საუბრისას გაეცნონ ავტომობილის ქირაობის, გამოწერისა და მეორეული ავტომობილების ვარიანტებს და პროცესი იქვე დაიწყონ, შემდეგ კი ტრანზაქცია Localiza-ს უსაფრთხო გარემოში შეასრულონ.
„გვჯერა, რომ მომხმარებლებისთვის მომსახურების ამ ახალი გზების შეთავაზება იმიტომ შევძელით, რომ გამოწვევას ადრეულ ეტაპზევე შევეჭიდეთ და ყოველ ნაბიჯზე სწავლას ვაგრძელებდით.“
კომპანიაში Localiza-ს ChatGPT‑ის აპს აღიქვამენ იმად, რაც სინამდვილეშია: ექსპერიმენტი, რომელიც ეხმარება კომპანიას, ახლოდან ადევნოს თვალი მომხმარებელთა ქცევის უახლეს ცვლილებებს და უფრო სწრაფად გაიგოს ყველაფერი რეალურ ურთიერთქმედებებზე დაყრდნობით; ასევე ეხმარება იმის შესწავლაში, თუ როგორ ავსებს AI არსებულ ეკოსისტემას.
კომპანიის პროდუქტებს შორის თავიდანვე AI-ზე დაფუძნებული მიდგომის ყველაზე თვალსაჩინო მაგალითია Liza — სასაუბრო ასისტენტი, რომლის წარმატებაც კომპანიის საქმიანობაში უკვე დამტკიცდა.
ტრადიციული ჩატბოტისგან მას არქიტექტურა განასხვავებს და არა — ინტერფეისი. გადაწყვეტილებათა ფიქსირებული სტრუქტურისთვის მიყოლის ნაცვლად, Liza საუბრის, განზრახვისა და კონტექსტის გათვალისწინებით შეიქმნა: ის აერთიანებს OpenAI-ის მოდელებს, Localiza-ს სერვისებსა და სპეციალიზებულ ინსტრუმენტებს, რათა მომხმარებელს მომსახურების მნიშვნელოვან ეტაპებზე დაეხმაროს — საწყისი მოთხოვნის გაგებიდან დაწყებული ქირაობის ძირითადი ნაბიჯების გავლით დასრულებული.
მიზანია, განმეორებადი პროცესები ხარისხიანად შესრულდეს, გუნდებს კი მეტი დრო დარჩეთ რთული და უფრო ღირებული ინტერაქციებისთვის.
თუმცა წარმატება ავტომატიზაციის მასშტაბურობით არ იზომება.
Localiza მომხმარებელთა მომსახურების პროცესებს ამ ტიპის ტექნოლოგიაზე წვდომამდეც აღწერდა და ზომავდა. სწორედ ამ საფუძველმა გახადა შესაძლებელი მკაფიოდ განგვესაზღვრა, სად უნდა ჩაერთოს აგენტი და სად არის ადამიანის ჩარევა საჭირო.
„ყოველთვის ვცდილობდით, მომხმარებელს მომსახურების ყველა ეტაპი რაც შეიძლება შეუფერხებლად გაევლო და ამ გამოცდილების ხარისხის შესაფასებლად საზომებიც შევიმუშავეთ. ცხადია, ფინანსურ მოგებასაც ვაკვირდებით, თუმცა ჩვენი მთავარი ყურადღება მომხმარებლის გამოცდილებაზეა მიმართული.“
Liza უწყვეტი სწავლის ციკლსაც ქმნის: ინტერაქციებით მიღებული, გაერთიანებული და მონიტორინგს დაქვემდებარებული ინფორმაცია საჭიროებების, დაბრკოლებებისა და მომსახურების გაუმჯობესების შესაძლებლობების გამოვლენას უწყობს ხელს. ხმოვან შესაძლებლობებთან (ხმის ტექსტად და ტექსტის ხმად გარდაქმნა) ერთად ეს ინფორმაცია ხელს უწყობს Liza-ს განვითარებას: ტრანზაქციების ჩატბოტი იქცა AI-ზე დაფუძნებულ სამომხმარებლო ინტერფეისად, რომელსაც შეუძლია ისწავლოს და სატრანსპორტო მომსახურების სხვადასხვა პროცესზე გავრცელდეს.
„ეს გუნდის დიდ ნაწილს დროს უთავისუფლებს, რათა უფრო მნიშვნელოვანი პრობლემები მეტი თავდაჯერებითა და სიმარტივით გადაჭრას, ჩვენ კი გვეხმარება, მომხმარებლების წინაშე ჩვენი მისია შევასრულოთ.“
OpenAI-სთან პარტნიორობა ადრეულ ეტაპზე დაიწყო: Liza-ს პირველი ვერსია ჯერ კიდევ GPT‑3.5‑ზე მუშაობდა.
პეტენუსისთვის ამ ურთიერთობაში ყველაზე ღირებული ორი პარალელურად განვითარებადი კომპანიის მიერ ერთმანეთისგან აქტიური სწავლაა და არა — კონკრეტული ფუნქცია. ამასთან, პარტნიორს ესმის Localiza-ს გამოწვევები და მისი შესაძლებლობების განვითარების განსხვავებული დონეები, როგორც ტექნოლოგიების სფეროში, ისე მის ფარგლებს გარეთ.
ამ არგუმენტს ის ბაზარზე მოქმედ სხვა კომპანიებთანაც ხშირად იყენებს: როცა ტექნოლოგია ჯერ კიდევ ვითარდება, ცდისა და შეცდომის გზით სწავლასა და მჭიდრო თანამშრომლობა ძალიან ღირებულია.
„ვფიქრობთ, ჯერ კიდევ იმ ტექნოლოგიის განვითარების საწყის წლებში ვართ, რომელიც გარდაქმნის ბაზრებს, ჩვენი მუშაობის წესსა და პროდუქტებითა და სერვისებით სარგებლობის გზებს. ის მომდევნო 5, 10 და 15 წლის განმავლობაში ჩვენი სამყაროს ჩამოყალიბებაში მნიშვნელოვან როლს შეასრულებს.“
2026 წლის მარტში Localiza გახდა პირველი კომპანია ბრაზილიაში და ერთ-ერთი პირველი ლათინურ ამერიკაში, რომელმაც უშუალოდ ChatGPT‑ში ინტეგრირებული აპი გაუშვა; სულ ახლახან კი ბრაზილიაში პლატფორმის სარეკლამო საპილოტე პროგრამას რეკლამის განმთავსებლის როლში შეუერთდა.
2024 წლიდან დიდი ენობრივი მოდელებიდან შემოსული ტრაფიკი სწრაფად იზრდება, მთავარი არხი კი ChatGPT‑ია.
ასისტენტი Liza 60-ზე მეტი სპეციალიზებული აგენტით მუშაობს. ისინი ეფუძნება მსჯელობის მოდელებს, მოდელის კონტექსტის პროტოკოლის (MCP) ინტეგრაციასა და სპეციალიზებულ ინსტრუმენტებს, რომლებიც ქირაობის პროცესს კოორდინაციას უწევს.
კომპანიის გუნდები — ფინანსების გუნდებიდან დაწყებული ოპერაციების გუნდებით დასრულებული — აქტიურად ატარებენ ექსპერიმენტებს მორგებული GPT‑ებით, აგენტებითა და Codex-ით.
Codex ჯერ ტექნოლოგიების დეპარტამენტში დაინერგა, შემდეგ კი ბიზნესის სხვა მიმართულებებშიც გავრცელდა: ანალიტიკოსებმა, მენეჯერებმა, პროექტების მართვის ოფისის თანამშრომლებმა და იურისტებმა საკუთარი პროტოტიპებისა და ავტომატიზებული პროცესების შექმნა დაიწყეს.
ტექნოლოგიური საქმიანობა 19 გაერთიანებასა და 130 გუნდშია განაწილებული.
AI აღიქვით მუშაობის ახალ მოდელად და არა მხოლოდ პროდუქტიულობის გაზრდის საშუალებად. ყველაზე დიდ სარგებელს პროცესების ინტელექტის, კონტექსტისა და სისწრაფის გათვალისწინებით გარდაქმნა იძლევა.
მასშტაბური დანერგვა სწავლისთვის გამოიყენეთ. ფართო მასშტაბით ერთდროულად ჩატარებული ექსპერიმენტები ორგანიზაციას მეტ ცოდნას სძენს, ვიდრე იდეალური საპილოტე პროექტი.
ექსპერიმენტები ტექნოლოგიების სფეროს უნდა გასცდეს. როცა იურისტები, პროექტების მართვის ოფისის თანამშრომლები და ანალიტიკოსები თავიანთ სფეროებში პროტოტიპებს ქმნიან, მოსამზადებელი სამუშაოს ხასიათიც იცვლება.
ავტომატიზაციამდე აღწერეთ და გაზომეთ მომხმარებლის მომსახურების პროცესები. ხარისხის საზომების არსებობა საშუალებას გაძლევთ, გადაწყვიტოთ, სად უნდა ჩაერთოს აგენტი და სად არის ადამიანის მონაწილეობა აუცილებელი.
დანერგვას მოდელი კი არა, გადამზადების სირთულე აფერხებს. ასობით ადამიანის მუშაობის წესის შეცვლა უფრო რთულია და უფრო გადამწყვეტიც, ვიდრე ტექნოლოგიის ინტეგრაცია.
დაიწყეთ მომხმარებლის პრობლემითა და მომსახურების პროცესით და არა — მოდელის ფუნქციით.
ლიცენზიები ექსპერიმენტების ბიუჯეტის ნაწილად გაანაწილეთ და არა — ინდივიდუალურ სარგებლად.
სასაუბრო აგენტების გამოყენების მასშტაბის გაზრდამდე განსაზღვრეთ ხარისხის საზომები.
ახალ სასაუბრო არხებში ყოფნა აღიქვით სწავლისთვის განკუთვნილ ექსპერიმენტად და არა — მომხმარებლების მოზიდვის კამპანიად.
შექმენით უკუკავშირის ციკლი: ყოველი ინტერაქციისას მიღებული ინფორმაცია თავად პროდუქტის გასაუმჯობესებლად გამოიყენეთ.
Localiza-ს მიზანია, AI მომავალი გამოცდილებებისა და პროცესების ცენტრში მოაქციოს — იქნება ეს სამუშაოს შესრულების წესი, მომხმარებლისთვის შექმნილი გამოცდილება თუ ოპერაციასთან დაკავშირებული პრობლემის გადაჭრა.
OpenAI-სთან ერთად უკვე მუშავდება შემდეგი მიმართულებები: Liza-სა და გაყიდვებზე ორიენტირებული აგენტების განვითარება, სასაუბრო ინტერფეისების მომხმარებელთან პირველი კონტაქტის არხად დამკვიდრება და აგენტების მეშვეობით პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავების ახალი ციკლი.
„მთავარი ყურადღება იმაზეა მიმართული, თუ როგორ შევქმნათ უკეთესი გამოცდილება. იქნება ეს ჩვენი ბიზნესის მომგებიანობის გაზრდა, მისი მდგრადობის უზრუნველყოფა თუ, უპირველეს ყოვლისა, მომხმარებლებისა და თანამშრომლებისთვის სასიამოვნო გამოცდილების შექმნა.“
