Jak rozwija się biuro Snowflake w Warszawie?

Grzegorz Czajkowski: Prowadzimy w Polsce centrum inżynierskie i jesteśmy tutaj obecni od prawie 3 lat. W tym czasie urośliśmy do ponad 300 osób. Cały szereg rozwiązań, które oferuje Chmura Danych Snowflake, powstaje właśnie w Warszawie. Dla wielu obszarów jest to główne centrum kompetencyjne, dzięki czemu specjaliści z Polski mają duży wkład w rozwój Snowflake.

Czyli zaczynaliście jeszcze w pandemii?

G.C.: Dokładnie tak. Zatrudnialiśmy pracowników, ale też przejmowaliśmy spółki, aby zyskiwać dużą część specjalistów od razu. W przeciwnym razie niemożliwe byłoby dojście do ponad 300 osób w tak krótkim czasie.

Zobacz również:

• Snowflake Arctic - nowy model językowy LLM klasy korporacyjnej
• Copilot Pro czyli subskrypcja na AI - wkraczamy w nową erę usług?

Czy w Warszawie znajdziemy głównie programistów?

G.C.: To kompletne biuro, a więc poza programistami mamy też specjalistów od UX designu, bezpieczeństwa, czy też od sprzedaży.

Jednym z klientów Snowflake jest sieć Żabka, która z pewnością jest firmą data-driven. Do czego konkretnie wykorzystuje wasze rozwiązania?

G.C.: Rozwiązanie Żabki oparte na Snowflake to silnik wykorzystujący machine learning. Ułatwia on między innymi ocenę, jakie lokalizacje są najbardziej dogodne do umiejscowienia nowych sklepów sieci. Dodatkowo Żabka ma też swoją aplikację, dzięki której zyskuje dużo cennych informacji do analiz, aby optymalizować swój biznes.

Grzegorz Kapusta: Chmura Danych Snowflake może wspomagać też logistykę i zatowarowanie. Pozwala łączyć dane z różnych źródeł, np. dane uwzględniają demografię w danej lokalizacji, co z kolei umożliwia dostosowanie asortymentu danego sklepu.

Czy można jednak powiedzieć, że Polska znacząco odstaje od reszty świata w kontekście rozwoju firm data-driven i cyfrowej transformacji?

G.C.: Nie można powiedzieć, że Polska odstaje, natomiast trudno o firmy, które mają zrozumienie wartości danych oraz odwagę, aby wykonać ten pierwszy krok. Wspomniana Żabka jest jednym z przedsiębiorstw, które są już od dawna w chmurze i wykorzystują dane.

G.K.: W wielu firmach brakuje odpowiedniej wizji, dlatego właśnie adopcja podejścia data-driven była dotychczas w Polsce na niskim poziomie. Dodajmy, że obecnie Stany Zjednoczone przodują w wykorzystaniu rozwiązań chmurowych i danych. Jeszcze kilka lat temu Snowflake miał niewielu klientów w Niemczech czy Skandynawii. To się zdecydowanie zmienia i Polska również dojdzie do takiego momentu, kiedy wiele lokalnych firm będzie data-driven.

G.C.: Tak, są też różne cykle technologiczne. Dla przykładu, wiele firm w Polsce może ciągle działać na licencjach, które jeszcze nie wygasły i na razie nie chce wprowadzać odpowiednich zmian. W Polsce mamy też problem z brakiem odpowiednich kompetencji w kontekście digitalizacji niektórych sektorów.

G.K.: Tak, niektóre firmy działają jeszcze w sposób bardzo tradycyjny, wręcz "analogowy". Na stanowiskach kierowniczych brakuje osób z odpowiednimi kompetencjami, menedżerów ds. cyfryzacji. Trzeba jednak podkreślić, że pandemia znacznie przyspieszyła proces digitalizacji.

Analiza danych i poleganie na właściwych, odpowiednio przygotowanych informacjach muszą być wspierane przez technologię. Co jest potrzebne, aby korzystać z pogłębionych analiz danych i być data-driven?

G.C.: Analiza danych, w wielu przypadkach, wymaga dostępu do odpowiedniej infrastruktury chmurowej, dedykowanych narzędzi. W przypadku Chmury Danych Snowflake to wszystko mamy w jednym rozwiązaniu. Data Cloud to bowiem globalna infrastruktura, która w zoptymalizowany sposób obsługuje praktycznie nieograniczony zakres obciążeń w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Klient nie musi osobno wykupować dostępu do chmury, wszystkie swoje dane może przechowywać i przetwarzać bezpiecznie za pomocą zintegrowanej platformy Snowflake.

Czy Polska ma wystarczająco dobrych specjalistów, którzy tworzą zaawansowane rozwiązania chmurowe?

G.C.: Zdecydowanie tak. W Polsce są świetni inżynierowie i dla nich chmura nie stanowi większego wyzwania.

G.K.: Również operatorzy infrastruktury chmurowej, globalne marki, dostrzegają Polskę i inwestują w kraju, zarówno budując centra danych, jak i zatrudniając specjalistów.

G.C.: Ewentualne opóźnienia lub brak wdrożeń nie wynika z tego, że brakuje u nas odpowiednich inżynierów. To raczej kwestia podejścia firm i menedżerów, będąca efektem braku odpowiedniej wizji w zarządach. Ciągle czekamy jeszcze w Polsce na taki moment, w którym np. jakiś wiodący bank, szpital czy inna duża spółka lub instytucja zacznie w dużym stopniu polegać na danych i wtedy zainspiruje setki innych podmiotów do podobnych wdrożeń. Za mało jest w Polsce takich bardzo dużych przedsięwzięć data-driven.

A co z wykorzystaniem sztucznej inteligencji?

G.C.: W Snowflake mamy świetnych specjalistów, którzy rozwijają własne LLM-y (large language model - red.), wielu z nich pozyskaliśmy za sprawą przejęcia zespołu polskiego start-upu Applica. Dziś ci inżynierowie pracują w warszawskim centrum Snowflake. Niedawno udostępniliśmy w prywatnych wersjach zapoznawczych szereg środowisk opartych na LLM, pokazując, co potrafi AI. Możemy np. tłumaczyć język naturalny na zapytania SQL, czy też znacznie uprosić zarządzanie dokumentami. Jeśli zaczniemy już pracować z danymi i staniemy się firmą data-driven, w końcu pojawi się i sztuczna inteligencja.

G.K.: Obecnie każdy biznes myśli już nad strategią AI. To na tyle powszechny i głośny temat, że nie ma żadnej różnicy, czy jesteśmy w Polsce, czy w innym miejscu na świecie. Dużo przedsiębiorstw chce stawiać na AI.

G.C.: Potrzebna jest natomiast strategia w obszarze pracy z danymi. Jeśli już ją mamy, wtedy zostaje tylko stosunkowo niewielki krok do wykonania, aby zacząć sprawnie korzystać i polegać na AI.

Jakie technologie byłyby istotne, na które warto już zwrócić uwagę, bo wyraźnie przyczynią się do naszego rozwoju?

G.C.: Na pewno szeroka adopcja chmury - to musi się wydarzyć. Firmy muszą zauważyć w końcu wartość w chmurze. Ponadto niezbędna będzie odpowiednia praca z danymi i posiadanie Data Strategy. Firmy tworzą dane, ale czy potrafią z nich wyciągać odpowiednio cenne wnioski? Trzeba umieć pracować z danymi w taki sposób, aby faktycznie zmieniać je w cenne informacje i rekomendacje, które pomagają biznesowi.

A jak z waszej perspektywy wyglądać będzie polski rynek za 5 czy 10 lat?

G.C.: Według mnie np. call centers doczekają się szerokiego wdrażania AI i automatyzacji, co uczyni pracę osób odpowiedzialnych za obsługę klienta znacznie bardziej wydajną. Obecnie sztuczna inteligencja nie ma problemu w zasadzie z żadnym językiem naturalnym. Należy też oczekiwać, że ludzie będą mogli używać języka naturalnego do szerokiego zakresu zadań z zakresu analizy danych, czyli zadań obecnie wymagających specjalistycznej wiedzy.

W Polsce były takie miesiące, że przez pewien czas dzwonił automat z ofertą paneli solarnych. To był później wręcz temat memów internetowych.

G.C.: Tak, bo takie automaty nie były i nie są jeszcze odpowiednio dopracowane. Wystarczyło np. zapytać o cenę za pół roku i system już wysiadał. Ale wraz z rozwojem LLM-ów to się na pewno zmieni. Myślę też o wsparciu AI dla osób starszych, samotnych. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą być świetnymi asystentami i wirtualnymi przyjaciółmi dla seniorów. Będą cierpliwe, wszystko wiedzące, nie można się będzie z nimi nudzić. A jest przecież problem starzejącego się społeczeństwa i takie rozwiązania na pewno będą potrzebne.

G.K.: To trochę przerażająca wizja.

G.C.: Trochę tak, ale jeśli te rozwiązania będą użyteczne, to myślę, że taki trend może mieć zastosowanie. Ogólnie wydaje mi się, że AI znajdzie wiele zastosowań w miejscach mało oczywistych.