Как Levi’s меняет свою вневременную компанию с помощью искусственного интеллекта

Умножьте эту сложность на 50 000 ритейлеров в 120 странах, и проблема навигации по данным возрастет в геометрической прогрессии. Только в программе лояльности Levi’s Red Tab участвуют 40 миллионов участников, каждый из которых имеет свои предпочтения по размеру, истории покупок и стилю. Если учесть столетнюю смену вкусов, то получится огромный, практически неиспользованный кладезь мудрости бренда. Но это сокровище нуждалось в радикальном обновлении. С 1853 года компания Levi’s построила свою империю на понимании ткани и ее посадки, а не на алгоритмах.

«То, что наша продукция значила для майнеров полтора столетия назад, отличается от того, что она значит для нашей культуры сегодня», — говорит Джейсон Гованс, директор по цифровым технологиям Levi’s. Вот почему два года назад Levi’s заключила партнерское соглашение с Microsoft и Copilot для создания агентов, которые объединяют данные в более чем 400 технологических системах, от торгового зала до высшего руководства. В HR, финансах, UX и других сферах команды создают агентов для модернизации рабочих процессов и выявления идей, которые ранее были недоступны. «От разработки продукта до момента его появления на полках ИИ и агенты будут влиять на каждый этап нашей цифровой трансформации», — говорит Гованс. «Это открывает такой темп инноваций, который ранее был невозможен».

Увидев возможность, Ширк решил попробовать что-то совершенно новое. Однажды в пятницу днем в мае прошлого года он создал собственный агент в Copilot Studio. Он назвал его Минервой, в честь римской богини мудрости, и сначала обучил его на нескольких отчетах об удовлетворенности клиентов (CSAT). Ширк дал Минерве рекомендации на родном языке Леви: называть клиентов «фанатами», а сотрудников магазинов «стилистами». Обосновайте каждый ответ данными Levi’s. Никогда не догадывайтесь — всегда ссылайтесь на источник с надежной ссылкой. То, что получилось, напоминало живой архив, свободно владеющий историей, системами и языком Леви, готовый в любой момент дать ответы.

Вознаграждение последовало немедленно. Как изменились баллы CSAT за последние два года? Минерва вернула тенденции с прикрепленными надежными источниками. Какие улучшения кассы мы протестировали до того, как они оказались неэффективными? Он обнаружил забытые эксперименты, такие как экран регистрации программы лояльности, которые оказались неудачными. Чем отличаются впечатления от посещения магазинов Levi’s в США и Levi’s в Европе? Минерва сравнила региональные исследования часов пик, кадрового обеспечения и предпочтений в отношении размеров.

До Минервы ответ на эти вопросы подразумевал загрузку отдельных PDF-файлов, просмотр презентаций и надежду, что никто не упустил важную информацию из слайда 47. Теперь Ширк мог запрашивать данные за месяцы и получать цитируемые ответы за секунды. «Для новичков это было мгновенное повышение эффективности и способ быстрее получить знания», — говорит он. «Это был настоящий вау-момент».

Вот как выглядела Frontier Firm в первые дни своего существования. Это не отполированное пятилетнее внедрение, представленное в кабинете руководителей, а живая лаборатория, где эксперименты органично возникают во всей организации. Руководство Levi’s развернуло Copilot по всей компании и отошло на второй план, чтобы наблюдать, что будут создавать сотрудники, получив возможность решать свои собственные задачи. Каждая инициатива начинается скромно, демонстрирует свою ценность и распространяется за счет устной речи. Хотя полностью автономные агенты, управляющие всеми рабочими процессами, остаются на горизонте, сегодня наблюдается ощутимый энтузиазм по поводу того, как эти инструменты могут придать традиционному бренду гибкость выскочки в области искусственного интеллекта.

«На протяжении 170 лет наша продукция развивалась», — говорит Гованс. «То, как мы работаем, тоже должно меняться».

Цель в 10 миллиардов долларов, поддерживаемая агентным искусственным интеллектом

Прогуляйтесь по глобальной штаб-квартире Levi’s на Levi’s Plaza в Сан-Франциско, и эту трансформацию трудно не заметить. В разных отделах агенты анализируют, какие продукты фанаты Levi’s покупают вместе, и даже корректируют справочник сотрудников — HR активно обсуждает нового помощника по адаптации под названием Ask Ben (как и в случае с льготами).

Каждый из этих небольших прорывов ведет к более масштабным амбициям: увеличению годового дохода Levi’s с 6,5 до 10 миллиардов долларов. Но для достижения этой отметки потребуется нечто большее, чем просто продажа большего количества джинсов. Это означает перепрограммирование компании, родившейся во время золотой лихорадки, — той, которая одевала всех, от Альберта Эйнштейна до Бейонсе, — чтобы каждое решение, от автоматизации счетов до прогнозирования спроса, происходило с той же точностью и развязностью, которые изначально определяли ее стиль.

И инновации возникают в самых неожиданных местах. Будучи вице-президентом Levi’s по финансам в США и Канаде, Лиза Стирлинг никогда не предполагала, что ей придется создавать собственную цифровую рабочую силу. Когда десять лет назад она присоединилась к компании в качестве помощника контролера по американскому региону, финансы работали так, как всегда: контролируемо, проверено и методично. Изменения были трудными, потому что точность была священна. «Вы не экспериментировали с процессами, которые тщательно проверяли бы аудиторы», — говорит Стирлинг.

В сентябре этого года, услышав, как коллеги делятся своими достижениями в области ИИ, и увидев, что руководство поощряет эксперименты, Стирлинг решил проверить, может ли ИИ выявить возможности автоматизации, скрытые в обширной коллекции стандартных рабочих процедур отдела — пошаговых руководствах, которые регулируют все, от сопоставления счетов до закрытия месяца. Она сама выбрала пять СОП и потратила два дня на их чтение (всего около 15 часов) в поисках задач, с которыми могли бы справиться агенты. Это была утомительная работа: анализировать скриншоты, отслеживать деревья решений, определять, требуют ли шаги человеческого решения или просто соблюдения правил.

Затем она попросила агента провести такой же анализ всех 1100 СОП в библиотеке финансового отдела. И тут произошло нечто ошеломляющее. По словам Стирлинга, за один день агент справился с тем, на что раньше у нескольких человек уходил бы почти год. Он каталогизировал 18 000 отдельных задач, классифицировал их по сложности, определил, какие из них можно автоматизировать, и создал информационную панель с круговыми диаграммами, в которых ручная работа распределялась по уровням утверждений и решений. Вместо того, чтобы опасаться, что этот тип автоматизации придет на ее работу, Стирлинг увидела результаты и подумала: Теперь у меня много работы. «Агент только что оценил возможность, которую, как я предполагала, невозможно оценить количественно», — говорит она.

С тех пор Стирлинг переосмыслил подход финансовых подразделений к своей работе. Она созывает внутренний финансовый саммит, на котором соберет команды со всеми их отчетами, чтобы они могли продемонстрировать вживую, на что способен ИИ. Суть в том, чтобы поставить фундаментальный вопрос: как агенты могут оптимизировать работу, которая удерживает финансовых специалистов от выполнения того, для чего их наняли в первую очередь?

«Что мне нравится в агентах, так это то, что вы не утомлены данными к тому моменту, когда доберетесь до вопроса: «Что здесь пошло не так?» или «где возможность?» — говорит Стирлинг, которая сейчас создает своих собственных агентов. Недавно она построила его за ночь, услышав, как коллега упомянул об их продукте, и обучила его анализировать еженедельные отчеты о продажах на уровне магазина и выявлять закономерности. “Чистый взгляд агента делает вас очень гибким. Вместо ручной работы вы выполняете работу, не увязаете и сосредоточены на поддержке бизнеса”.

Множество агентов, одна панель поиска

В Levi’s успех порождает еще больший успех. Агенты переходят от поиска к реальному принятию решений. Один отслеживает запасы и автоматически запускает повторные заказы. Другой измеряет региональный спрос и корректирует цены в режиме реального времени. Другой обнаруживает проблемы с качеством в поставках поставщикам еще до того, как продукты поступают в продажу.

Но по мере увеличения числа агентов возникает еще одна проблема: запомнить, какой агент что делает. Levi’s сейчас разрабатывает супер агент— один интерфейс, который незаметно управляет маршрутизацией и служит первой остановкой для любой задачи, выполняемой с помощью ИИ. «Сотрудники задают свои вопросы в одном месте, и это связывает их с нужными агентами и возвращает ответ», — объясняет Майкл Вомак, давний руководитель отдела глобальной инфраструктуры и обслуживания конечных пользователей Levi. «Наша цель — устранить всю сложность ИТ, чтобы мы могли иметь данные под рукой и двигаться быстрее, чем когда-либо прежде».

Сегодня не существует руководства по использованию ИИ. Это новый рубеж. Но закономерности появляются. Frontier Firms не накладывают ИИ поверх существующей работы; они переосмысливают, как выполняется работа с самого начала. Они выявляют скрытые узкие места, отслеживают то, что важно, и создают системы, которые учатся на основе фактических данных, а не предположений. Именно так ИИ перестает быть ярким дополнением и становится двигателем гибкости и устойчивого роста.

Назовите это наследием по требованию. То, что началось с джинсов, созданных на века, превратилось в бизнес, построенный на будущее. Дерек Ширк — дизайнер, создавший Minerva, — уже намечает, что будет дальше: агент, который читает тысячи интервью с клиентами и выявляет наиболее распространенные разочарования. Агент, который сравнивает данные опросов на разных континентах и выявляет сбивающие с толку сообщения об ошибках, прежде чем они дойдут до покупателей.

Это радикальное переосмысление того, как выполняется работа, и все это осуществляется с помощью интеллектуальных нажатий клавиш. «Когда вы слышите такие термины, как агентный интерфейс, Звучит сложно, — говорит Ширк. — Но запустить агента и запустить его оказалось проще, чем я ожидал. Самое сложное не в технологиях, а в том, чтобы быть открытыми туда, куда они могут вас привести». Для Levi’s это практическое выражение того, как бренд 19-го века адаптируется к 21-му.