– Mi az a „life automation” trend?

– Az innováció egyik iránya lett, hogyha valamilyen hétköznapi, ismétlődő tevékenységet egyszerűbbé tudsz tenni, akár automatizálni tudsz, akkor azzal értéket teremtesz, a befektetők is felfigyelnek rád. A leghíresebb, illetve leghírhedtebb példája ennek a trendnek az Über, még ha bizonyos szempontból meg is előzi a korát. Persze disztruptív – azaz hatmalmas piaci változást hozó – technológiának is nevezhetnénk, hiszen egy komplett iparágat tesz részben feleslegessé.

– Miért figyelnek ennyire erre oda a nyugati világ kockázati tőkés (Venture Capital, VC) iparágában? Hol van, illetve hol lesz egy-két év múlva ebben a hatalmas üzlet?

– Pontosan a közvetlenül megfogalmazható ROI (Return On Investment, azaz a befektetett tőkére vetített megtérülési, hatékonysági mutató – a szerk.) miatt. Ha 10 percet meg tudsz takarítani valakinek, azért hajlandó lesz fizetni is. Teljesen egyszerű hétköznapi, ám időt rabló dolgokra érdemes gondolni. Sok hasonló szolgáltatás már teljesen beépült a mindennapjainkba és természetesnek tartjuk. Például egy rendezvény élvezeti értékét a részvétel adja, nem pedig az, hogy előtte 2 hónappal eltöltesz 1 órát azzal, hogy elmész egy jegyirodába és ott esetleg sorban állsz és jegyet veszel rá. Ha csak lehet, ezt inkább az interneten szeretnénk megtenni. De ilyen startup kezdeményezés volt az is, amikor az ötletgazda a mosásból csinált háztól-házig terjedő tevékenységet. Kirakod az ajtó elé a szabvány zsákban a szennyest és egy nap múlva visszahozzák kimosva. Persze alapvető, hogy ott ér a legtöbbet a hasonló időmegtakarítást ajánló szolgáltatás, ahol drága valakinek az ideje.

– Nem csak a hagyományosan IT uralta világban tesz feleslegessé munkahelyeket, alakít át iparágakat az App-ökoszisztéma, a sharing economy, a szenzorgazdaság és a Big Data, hanem másutt is. Mondjon pár példát erre?

– Az egyik legmeglepőbb példa számomra a vendéglátás területén van. Azért meglepő, mert a pincér szakmát szoktam használni példának annak bemutatására, hogy bár egyre több és több munkát – és egyre inkább a szellemi munka területén is – tesz feleslegessé a technológiai fejlődés, de például pincérekre ugyanúgy szükség lesz 30 év múlva is – gondoltam korábban. Ezért lepődtem meg, hogy egy új startup Amerikában pontosan ezen a területen hoz egy új – és szerintem is jó – ötletet. Azon gondolkodhattak el ők is, hogy melyik eset az, ahol valóban hozzáadott érték a pincér? Az a tény, hogy kihozza az asztalodhoz az ételt. És mikor nem az? Amikor 5-10 percet kell várnod a túlzsúfolt étteremben a látogatás végén, mert nem ér rá a pincér, hogy fizess. Pontosan a fizetést viszi át mobilra az új ötlet. A mobilodon te magad önállóan fizetheted ki a fogyasztásodat. Nekem tetszik.

– A life automation trendet hogyan tudja egy-egy cég versenyelőnnyé formálni?

Az előny nyilvánvaló a vendég számára, de az étteremnek is előnyös, hiszen gyorsul a vendégek forgási sebessége is, sőt a ma már egyre kritikusabb vásárlói elégedettség is nő. Egyébként itt is van már teljesen hétköznapivá vált példa. A PayPass és a PayWave érintéses fizetés is ezt a folyamatot gyorsította fel, és tette egyszerűbbé.

– Beszéljünk kicsit az adatrobbanással kapcsolatos trendekről is. A Big Data mitől lesz értékes a kereső és ajánlórendszerek számára?

– Big Data olyan értelemben, hogy nagy mennyiségű adat, mindig is létezett a szakmában. Részben marketing, hogy új és hangzatosabb neveket találunk neki. Például a statisztikusokat ma a Big Data világában Data Scientist-nek kezdték el hívni. Tény viszont, hogy akkor kezd plusz érték keletkezni a hasonló rendszerekben, amikor új és új az alaprendszerünkhöz kapcsolódó adatokkal próbáljuk összekombinálni a nálunk keletkező adatokat. A keresés területén a legnyilvánvalóbb példa, amikor a keresést végrehajtó személy kontextusát (hol van, mikor történik a keresés) használjuk fel a keresés során. Ha éttermet keres, akkor például felhasználjuk a korábbi ajánlásokat, mások tapasztalatait.

– Konkrétan milyen kontextusokat lehet a kereséshez hozzáadni, és ennek miért van ilyen nagy jelentősége?

– A Jobmonitor keresőnél, ahol a keresőmotort mi építettük, például arra használhatóak a keresési és hirdetési adatok, hogy a hivatalos munkanélküliségi adat megjelenését megelőzve tudjuk megbecsülni a munkaerőpiaci trendeket. Nemsokára szeretnénk ezt nyilvánossá is tenni.

– Egy cégnek, amely nagy Big Data adatvagyonnal gazdálkodik, milyen lépéseket kell megtennie a következő egy-két évben?

– A legfontosabb lépés, hogy eldöntjük, minden a cégben keletkező adatot gyűjtünk automatikusan (azaz úgymond loggolunk) és melyek azok melyeket azután meg is őrzünk. Nem ritka, hogy amikor keresés kapcsán találkozunk egy ügyféllel, és elkérnénk az eddigi keresési logokat, akkor azt halljuk, hát olyan nincs. Pedig az egyik legfontosabb információ lehet az, hogy mit kerestek és nem találtak meg nálam a vásárlóim, vagy egyszerűen a honlapom látogatói. A Big Data módszerek alkalmazhatóságának egyik alapvető feltétele a kellő mennyiségű adat. A faültetéshez hasonlóan a második legjobb döntés az, ha nem ültettük el 10 évvel ezelőtt, hogy elültetjük ma. Itt is meg kell ezt a döntést hozni, hogy minden keletkező információt megőrzünk. Az pedig természetes folyamat, hogy itt is először a webshopok tudták használni az így keletkező adatokat, hiszen ott közvetlenül pénzt hozhat egy kicsit jobb ajánlás. Erre több sikeres magyar startup is alakult. De legyünk türelmesek, ahogy a szoftverekkel előbb a legegyszerűbben megfogalmazható üzleti folyamatokat tudtuk megkönnyíteni, például a számlázást, és csak aztán léptek ezek a komplexebb vállalatirányítási rendszerek felé, ugyanúgy itt is idő, mire megtaláljuk az alkalmazási területeket.

– Egyre jobban függünk az olyan nagy adatsilóktól, mit a Facebook, a Google a LinkedIn és a nagy szoftver- és hardvervállalatok? Ezek az adatokat milliárd-számra gyűjtik és targetált hirdetésekhez már használják is. Mit gondol erről?

– Meggyőződésem, hogy azok a szolgáltatók válnak a legértékesebbé, amelyek a lehető legtöbbet tudják rólunk. Nem véletlen a Google „halott feltámasztó” kísérlete a közösségi szolgáltatások területén a Google Plus-szal. Bár mára úgy tűnik, hogy mégis csak feladták. Azért is ez a legnagyobb érték, mert az elterjedt – ingyenességre épülő – üzleti modellben nehezen megfogalmazható másfajta modell, mint hogy „odaadjuk neked ingyen, te pedig az adataiddal fizetsz”. Márpedig ez a természete folytán – igen kicsi bevétel egy főre vetítve – , csak nagyon nagy számokkal tud igazán működni.

– Hová vezet mindez 3-5 éven belül? Konkrétan az ilyen erős targetálás mennyiben rajzol át iparágakat és változtat meg fogyasztói szokásokat?

– Nagy merészség lenne tőlem, hogy ilyenre jóslásra vállalkozzam, de persze engem is foglalkoztat a kérdés. Azt egész biztosnak látom, hogy még több szoftvereket létrehozó szakemberre lesz szükség, és egyre több és több tevékenységet fogunk egyszerűbbé tenni. A kényelmet pedig nagyon könnyű megszokni, abból biztosan nem szeretnénk majd feladni.

Jóföldi Endre

A Precognox Kft alapító ügyvezetője

A Precognox intelligens kereséssel, szövegbányászattal, illetve agilis Java szoftverfejlesztéssel foglalkozik. Ügyfeleik között megtalálható a Kilgray, a Profession vagy éppen a CEU is. Ők az elindítói a Natural Language Processing Meetup (http://www.meetup.com/Hungarian-nlp/) közösségnek. A Kereső Világ szakmai blog elindítója és egyik szerzője.

Kövesd az oldalunkat a Facebook-on és a Twitteren is!