Kā iekļūt mākslīgā intelekta atbildēs? Latvijas jaunuzņēmums izstrādā rīku uzņēmumu redzamības analīzei MI vidē

Latvijas jaunuzņēmums "WebGlazer" izveidojis interneta datu analītikas platformu, kas palīdz uzņēmumiem saprast, kā tos uztver un iesaka mākslīgā intelekta (MI) sistēmas, tostarp "ChatGPT" un "Gemini", un kā šajā vidē tie konkurē ar citiem zīmoliem. "WebGlazer" šovasar veicis arī pētījumu, kurā analizētas gandrīz 26 000 mākslīgā intelekta atbildes par 358 uzņēmumiem Baltijas valstīs.

"WebGlazer" galvenais mērķis ir pārvērst līdz šim grūti izmērāmo MI redzamību pārbaudāmos datos un konkrētos lēmumos, lai uzņēmumiem palīdzētu stiprināt savu pozīciju digitālajā vidē. Šobrīd ar platformas palīdzību dati par uzņēmumu redzamību analizēti ne tikai Baltijā, jo ir jau bijuši pirmie klienti un sadarbības partneri Austrijā un Vācijā. Interesi par "WebGlazer" pakalpojumu izrādījuši uzņēmumi arī no citām Eiropas valstīm. Tādēļ kā viens no nākamajiem "WebGlazer" attīstības vektoriem uzņēmuma dibinātāju Mārtiņa Mozga un Markusa Titova skatījumā ir ASV tirgus.

MI ieteikumos — ne vienmēr lielie uzņēmumi

"Kad pircējs MI asistentam jautā, kuru banku, veikalu vai pakalpojumu sniedzēju viņam izvēlēties, parasti MI vidēji nosauc trīs uzņēmumus. Mūsu veiktais pētījums parāda, ka ne vienmēr lielākais uzņēmums tirgū būs starp tiem, ko MI pircējam vai interesentam parāda. Tātad ir citi kritēriji, pēc kuriem savus apskatus un ieteikumus veido MI. Kādi? Palīdzēt to noskaidrot, lai uzņēmumi šiem kritērijiem pielāgotos un MI atbildēs interesentiem viņi tiktu parādīti, — tas arī ir mūsu izveidotās platformas un jaunuzņēmuma biznesa idejas galvenais uzdevums," stāsta Mārtiņš Mozga.

Lai izmērītu, vai MI pazīst lielākos Baltijas uzņēmumus, "WebGlazer" veicis pirmo publisko MI redzamības mērījumu mūsu reģionā.

Datu analīzes pētījumā apkopotas 25 932 atbildes par 358 Baltijas reģiona uzņēmumiem četros MI rīkos: "ChatGPT", "Gemini", "Perplexity" un "Google AI". Pircēju ieteikumu analīze aptvērusi 355 uzņēmumus 48 nozarēs. Jautājumi uzdoti angļu un katras valsts vietējā valodā, atkārtojot pārbaudi pēc nedēļas.

Piemēram, interesenti Latvijā, Lietuvā un Igaunijā MI rīkiem jautā, kuru banku, kurjeru vai piegādātāju savām vajadzībām izvēlēties. MI atbild ar īsu nosaukumu sarakstu. Par to, kas šajā sarakstā nonāk, dati vākti šā gada augustā, iegūstot sešas būtiskākās atziņas. Pirmkārt, tirgus lielākie uzņēmumi bieži paliek ārpus MI ieteikumiem, atbildēs 53% gadījumu nav ticis minēts neviens no pētījumā iekļautajiem attiecīgās nozares vadošajiem uzņēmumiem. Tas nenozīmē kļūdainu atbildi, jo MI var ieteikt mazākus, iespējams, klientiem parocīgākus konkurentus. Līdz ar to kļuvis skaidrs, ka uzņēmuma lielums pats par sevi nenodrošina redzamību.

Otrkārt, pircēja izvēlētais MI rīks var dot dažādus ieteikumus.

Piemēram, "ChatGPT" vidēji nosaucis 4,4 uzņēmumus, bet "Google AI" 1,9. Salīdzinot "Google AI" un "Perplexity" atbildes uz vienādiem jautājumiem, 60% gadījumu sarakstos nav parādījies neviens kopīgs uzņēmums. Tāpēc ar vajadzības pārbaudi tikai vienā MI platformā objektīva aina var neparādīties. Treškārt, viena atbilde neparāda, cik regulāri MI uzņēmumu var ieteikt.

Pēc nedēļas uz to pašu jautājumu tajā pašā platformā uzņēmuma pieminējums atkārtojās 82,6% gadījumu. Viens veiksmīgs pieminējums vēl nenozīmē stabilu vietu ieteikumos.

Ceturtkārt, uzdodot jautājumus MI angļu valodā, tā platformas vietējos uzņēmumus iesaka biežāk. Latvijas uzņēmumu vidējais pieminēšanas biežums angļu valodā bijis 32,3%, savukārt, jautājot latviski, 27,4% gadījumu. Tātad uzņēmumam jāpārbauda atbildes tajās valodās, kuras lieto tā klienti.

Piektkārt, MI redzamībai ar uzņēmuma mājaslapu vien nepietiek. Uzņēmumu mājaslapas veidojušas tikai 8,8% atsauču pircēju atbildēs. MI izmantoja arī uzņēmumu informācijas vietnes, diskusijas un citus avotus. Tādēļ redzamības nodrošināšanai jāzina, kādu informāciju globālajā tīmeklī par uzņēmumu MI atrod ārpus uzņēmuma mājaslapas.

Sestkārt, uzņēmumam internetā svarīgi ir ne tikai parādīties, bet arī tikt aprakstītam pareizi. Pētījuma novērtējumā 72,2% uzņēmumu aprakstu bija pilnībā pareizi, bet 5,3% bija būtiska kļūda, kas varētu maldināt pircēju. Piemēram, vietējam uzņēmumam MI var piedēvēt starptautiskās grupas darbību, kas nav korekti un kaitē reputācijai.

MI kā pārdevējs konsultants

"Pircējiem būtiskākā atšķirība no jau ierastās "Google" meklēšanas ir tā, ka MI palīdz veidot pirkuma izvēli. Tas iesaka produktu, iesaka, kādām tā īpašībām pievērst uzmanību un kādus uzņēmumus salīdzināt. Šādi tas var arī radīt pieprasījumu pēc risinājuma, par kuru cilvēks vai uzņēmums iepriekš nebija domājis. Tas darbojas līdzīgi pārdevējam konsultantam, kurš palīdz saprast klientu vajadzību un piedāvā konkrētas izvēles.

Redzam, ka cilvēki šiem ieteikumiem arvien vairāk uzticas. Līdz ar to uzņēmumam ar ambīcijām pārdošanā ar labu vietu "Google" meklēšanas rezultātos vairs nepietiek. Vispirms uzņēmumam jānoskaidro, vai MI to vispār iesaka un ko par to stāsta. Kā esam pārliecinājušies veiktā pētījuma ietvaros, nepietiks arī ar vienu savu statusa pārbaudi. Kā to regulāri un vislabāk izdarīt — tā ir "WebGlazer" misija," rezumē uzņēmējs Mārtiņš Mozga.

Spēja saskatīt tehnoloģiju attīstības virzienus

Lai modernajā pasaulē varētu palīdzēt citiem uzņēmumiem, tehnoloģiju attīstības virzienus vispirms jāspēj saskatīt pašiem. "Webglazer" dibinātāji Mārtiņš Mozga un Markuss Titovs to var. Mārtiņa līdzšinējā pieredze apvieno inovāciju vadību, produktu attīstību, datu zinātni un arī uzņēmējdarbību. Šīs kompetences ir īpaši nozīmīgas, veidojot jaunuzņēmumu jaunā un strauji augošā mākslīgā intelekta tirgū, pieredzi un prasmes pārvēršot datos balstītos produktos. Robotiku un automatizācijas inovāciju iespējas viņš studējis Dienviddānijas Universitātē Odensē. Jau pirms ģeneratīvā mākslīgā intelekta uzplaukuma viņš atradies vidē, kur pētniecība, robotika un uzņēmējdarbība satikušās reālu produktu izstrādē. Devies arī uz Silīcija ieleju, lai iepazītu Dānijas jaunuzņēmumu pieredzi ASV tehnoloģiju ekosistēmā, apmeklējis arī "Google" galveno mītni.

Profesionālajā darbībā Mārtiņš strādājis robotizētu ražošanas sistēmu projektēšanā, izstrādājis e-komercijas risinājumus u.c. Šogad ar izcilību absolvējis "StartSchool" programmu Rīgā, padziļinot zināšanas datu zinātnē, programmēšanā un mašīnmācīšanās tehnoloģijās. Apvienojot šo tehnisko kompetenci ar produktu vadības pieredzi un mākslīgā intelekta rīkiem, viņš ne tikai definējis "WebGlazer" produkta virzienu, bet arī aktīvi veidojis tā tehnoloģisko pamatu.

"WebGlazer" līdzdibinātājs Markuss Titovs ir MI redzamības un organiskās izaugsmes speciālists, kas piesaistījis vairāk par 500 miljoniem organisko skatījumu dažādās sociālo mediju platformās. Markuss apvieno pieredzi auditorijas piesaistē ar izpratni par to, kā MI maina uzņēmējdarbību. Viņa galvenās darbības jomas ir zīmolu redzamība MI meklētājos, ģeneratīvo meklētāju optimizācija, kā arī MI risinājumu ieviešana darba procesos, MI aģentu koordinēšana un jaunu produktu izstrāde, kuru pamatā ir mākslīgais intelekts.

Publikācija tapusi sadarbībā ar SIA "WebGlazer".