Implementácia Generative AI pre Skill Management Platformu Solvedio

Integrácia Generative AI riešenia do platformy Solvedio transformovala tradičné riadenie zručností na inteligentný, automatizovaný a kontextovo uvedomelý systém. Riešenie na AWS Bedrock zefektívnilo spracovanie dokumentov, vytváranie matíc zručností a zostavovanie tímov, čo prinieslo merateľné obchodné prínosy pre HR a projektové riadenie.

03. apríl 2025 ┃ 6 minút čítania

Klient

Solvedio je platforma typu Digitalization as a Service (DaaS), zameraná na komplexnú digitalizáciu podnikov prostredníctvom ľudsky orientovaného, no-code prístupu. Riešenia Solvedio sú prispôsobené pre výrobný, HR a verejný sektor, s cieľom umožniť rýchlu a dostupnú digitálnu transformáciu. Vďaka rýchlosti, flexibilite a nízkym nákladom sa Solvedio stalo kľúčovým partnerom pre firmy, ktoré chcú modernizovať svoje procesy a zvýšiť produktivitu.

Kontext a výzvy

V posledných rokoch prechádza trh digitalizačných a HR technológií zásadnou zmenou. Organizácie čoraz viac presúvajú dôraz na inteligentné systémy, ktoré dokážu automaticky vyhodnocovať schopnosti, optimalizovať pracovné tímy a predikovať potreby vzdelávania. Tento trend vedie k masívnej adopcii cloudových a AI riešení.

Hlavnou obchodnou výzvou pre platformu Solvedio bolo obmedzenie pri automatickom spracovaní a porozumení neštruktúrovaných údajov na naplnenie a udržiavanie jej matíc zručností. Zákazníci potrebovali riešenie, ktoré by mohlo ísť nad rámec manuálneho zadávania údajov a základného sledovania zručností. Platforma si vyžadovala výrazné technologické vylepšenie, aby:

Automaticky generovala komplexnú maticu zručností priamo z rôznych dokumentov zamestnancov, ako sú životopisy a certifikáty. Systém musel spracovať viacero formátov, ako sú PDF, DOCX, TXT a rôzne typy obrázkov.
Inteligentne poskytovala odporúčania pre nové zručnosti na základe existujúceho profilu a dokumentov používateľa.
Automatizovala navrhovanie kvalifikovaných používateľov pre konkrétne skupiny zručností alebo projekty, čím sa zefektívnilo formovanie tímu.
Umožnila konverzačnú interakciu so systémom na vyhľadávanie zručností a poznatkov pomocou modelu chatu s umelou inteligenciou.

Bez vylepšenia platformy o generatívnu umelú inteligenciu čelilo Solvedio niekoľkým dlhodobým obchodným rizikám:

Stagnujúca ponuka produktov: Platforme by chýbala konkurenčná diferenciácia, ktorú poskytujú funkcie založené na umelej inteligencii, čím by sa riskoval podiel na trhu v prospech inovatívnejších riešení.
Obmedzená hodnota pre zákazníka: Záťaž manuálneho zadávania údajov a analýzy by zostala na zákazníkovi, čo by znížilo hodnotovú ponuku platformy a potenciálne viedlo k odchodu zákazníkov.
Obmedzenia škálovateľnosti: Neschopnosť automatizovať extrakciu zručností by zákazníkom zabránila efektívne riadiť zručnosti veľkej a dynamickej pracovnej sily, čím by sa obmedzila atraktívnosť Solvedio na podnikovej úrovni.
Prevádzková neefektívnosť pre koncových používateľov: Zákazníci by naďalej zápasili s neefektívnym obsadzovaním projektov, pomalou identifikáciou odborných znalostí a nedostatkom strategického prehľadu o ich kolektívnej základni zručností.

Cieľ

Obchodné ciele:

Automatizovať generovanie a aktualizáciu matíc zručností priamo z dokumentov zamestnancov.
Optimalizovať zostavovanie tímov pomocou AI odporúčaní podľa zručností a dostupnosti.

Technické ciele:

Vybudovať inteligentnú, API-riadenú platformu s generatívnou AI na spracovanie rôznych formátov dokumentov.
Implementovať sadu bezpečných, asynchrónnych API pre dlhodobé spracovanie úloh.

Riešenie

Riešenie je postavené na serverless architektúre, vďaka čomu AWS automaticky spravuje škálovanie a dostupnosť. Architektúra je navrhnutá tak, aby bola odolná a efektívna v spracovaní dlhodobých úloh, ktoré sú oddelené od počiatočných požiadaviek používateľa. Tento prístup zabezpečuje, že zlyhanie jedného procesu nevedie k zlyhaniu celej API požiadavky.

Architektonický prehľad

Amazon SQS oddeluje načítavanie a spracovanie dát, čo umožňuje systému zvládať vysoké špičky vstupných požiadaviek.
Aurora Serverless (PostgreSQL) a S3 slúžia ako úložisko dát, pričom Aurora funguje ako vektorová databáza spravovaná cez Bedrock Knowledge Base s podporou automatického škálovania a multi-AZ nasadenia.
Vďaka plne serverless prístupu sa odstránili jednotné body zlyhania – komponenty ako API Gateway, Lambda a DynamoDB fungujú a škálujú nezávisle.
Asynchrónny job systém zaručuje, že aj pri zlyhaní čiastkovej úlohy zostáva API dostupné a stabilné.

Spracovanie a riadenie úloh

Pre každú požiadavku sa vytvára samostatná úloha (job), ktorá sa eviduje v DynamoDB. Tabuľka uchováva stavy spracovania (pending, streaming, failed, completed). Po dokončení sa výsledok uloží späť do záznamu. Týmto spôsobom je možné efektívne spracovávať aj dlhodobé AI požiadavky bez preťaženia systému.

Komponenty a ich úloha

Amazon Bedrock Knowledge Base poskytuje plne spravovaný Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline, ktorý zahŕňa vektorizáciu zdrojových dokumentov pomocou Titan Text Embeddings v2, ich ukladanie do Aurora Serverless a spravovanie dotazov. Vlastná implementácia RAG by bola časovo aj technicky náročnejšia.
Aurora Serverless (PostgreSQL) bola zvolená pre automatické škálovanie a optimalizované náklady v porovnaní s OpenSearch Serverless. Využíva sa aj pre širší súbor funkcionalít plánovaných v budúcnosti.
DynamoDB zabezpečuje asynchrónne spracovanie AI požiadaviek, keďže relačná databáza by spôsobovala zbytočné režijné náklady.
SQS podporuje dávkové spracovanie nových záznamov, ktoré treba načítať, predspracovať a vektorizovať – čím zvyšuje odolnosť systému. Alternatívy ako RabbitMQ na EC2 boli odmietnuté pre vyššiu prevádzkovú záťaž.
AWS Lambda je výpočtová vrstva pre všetku biznis logiku – jej event-driven povaha umožňuje reagovať na API volania aj správy z frontov.
EventBridge zabezpečuje periodické spúšťanie Lamdba funkcií pre synchronizáciu znalostnej bázy.
CloudWatch monitoruje výkonnosť, chybovosť a latencie systému pre účely optimalizácie.

Integrácie a dátové toky

SQS → Lambda triggers – pre asynchrónne dávkové spracovanie záznamov.
DynamoDB → Lambda triggers – pre spracovanie nových AI požiadaviek.
Bedrock Knowledge Base ↔ Aurora Serverless – ukladanie vektorov generovaných pomocou Titan Text Embeddings v2.
EventBridge → Lambda – periodické spúšťanie synchronizácie znalostnej bázy.

Tento dizajn zabezpečuje robustnú, škálovateľnú a nákladovo efektívnu prevádzku bez nutnosti správy serverov, pričom všetky komponenty sú navzájom oddelené a nezávislé.

Každá služba AWS bola zvolená na základe analýzy alternatív:

Bedrock Knowledge Base – poskytuje plne spravovaný RAG proces; vlastná implementácia by zvýšila komplexnosť a čas dodania.
Aurora Serverless (PostgreSQL) – zvolená pre automatické škálovanie a nižšie náklady oproti OpenSearch Serverless, s využitím existujúcej expertízy tímu.
DynamoDB – používa sa na správu dlhodobých AI úloh a sledovanie ich stavov, namiesto relačnej databázy kvôli výkonu a jednoduchosti.
SQS – decoupling batch spracovania; alternatívy ako RabbitMQ boli odmietnuté pre vyššiu prevádzkovú záťaž.
Lambda – event-driven výpočtová vrstva bez potreby správy serverov.
EventBridge – plánovanie periodických úloh na synchronizáciu znalostnej bázy.

Integrácie:

Triggery Lambda zo SQS pre dávkové spracovanie záznamov.
Triggery Lambda z DynamoDB (INSERT) pre AI požiadavky.
Prepojenie Bedrock KB – Aurora Serverless pre ukladanie vektorov.
EventBridge trigger pre synchronizáciu znalostnej bázy.

Výsledky a benefity

Riešenie prinieslo merateľné obchodné aj technologické prínosy, pričom sa preukázala jeho optimalita z hľadiska hodnoty, nákladov a komplexnosti. Riešenie je optimálne v troch hlavných oblastiach:

Maximalizovaná obchodná hodnota: Využitím spravovaných služieb ako Amazon Bedrock Knowledge Base sa odstránila potreba budovať vlastný RAG pipeline od začiatku, čím sa výrazne urýchlil vývoj a nasadenie nových AI funkcií pre zákazníkov.
Minimalizované náklady: Serverless architektúra postavená na AWS Lambda, Amazon SQS a Amazon DynamoDB umožňuje platiť len za reálne spotrebované zdroje, bez nákladov na nečinné servery.
Znížená komplexnosť: Event-driven architektúra zjednodušuje celý systém, uľahčuje vývoj, ladenie aj údržbu. Bedrock Knowledge Base zároveň minimalizuje zložitosť implementácie, ladenia a správy bezpečného a efektívneho RAG riešenia.

Riešenie prinieslo merateľnú hodnotu v dvoch hlavných ukazovateľoch, ktoré priamo ovplyvňujú operačnú stabilitu a efektivitu tímov:

Zlepšenie realizácie projektov vďaka priraďovaniu podľa zručností: Pred implementáciou bolo približne 23 % projektov oneskorených kvôli nesprávnemu priradeniu ľudí. Po nasadení platformy Solvedio s AI odporúčaniami klesla miera oneskorení na 10 % do 6 mesiacov, čo predstavuje viac než 50 % zlepšenie. Meranie sa realizovalo prostredníctvom logov dokončenia projektov, sledovaním podielu načas odovzdaných projektov pred a po nasadení riešenia.
Vyrovnanie záťaže a zvýšenie spokojnosti zamestnancov: Pred implementáciou dosahovala spokojnosť so záťažou 60 bodov zo 100. Po šiestich mesiacoch používania nástrojov na analýzu kapacít a zručností stúpla na 80 bodov, čím sa prekonal cieľ 75. Údaje sa získavali z opakovaných zamestnaneckých prieskumov a analytiky vyťaženia (napr. percento zamestnancov v optimálnom využití). Výsledkom bolo lepšie rozdelenie práce, vyššia morálka tímov a pozitívny vplyv na retenciu.

Záver

Táto prípadová štúdia popisuje, ako možno prostredníctvom Generative AI a cloudových technológií zásadne zmeniť spôsob, akým organizácie pristupujú k digitalizácii, automatizácii a využívaniu dát. Integrácia pokročilých AI služieb do existujúcich procesov vytvorila riešenie, ktoré nielen zefektívňuje spracovanie dát, ale aj umožňuje rýchlejšie rozhodovanie a strategické riadenie zdrojov.

Hodnota platformy presahuje oblasť HR. Ide o demonštráciu, ako môže Generative AI urýchliť digitálnu transformáciu v rôznych segmentoch, od výroby cez verejnú správu až po manažment znalostí a interné inovácie. Platforma Solvedio potvrdzuje, že spojením cloudovej infraštruktúry, asynchrónneho spracovania a inteligentného učenia možno vytvoriť flexibilné riešenie pripravené na budúce rozšírenia v oblasti dátovej analytiky, prediktívneho plánovania a autonómneho rozhodovania.

Platforma je dôkazom, že Generative AI sa stáva kľúčovým nástrojom pre digitálnu transformáciu organizácií a poskytuje rýchlosť, presnosť a škálovateľnosť potrebnú na zvládanie komplexných dátových ekosystémov.

Prihláste sa na odber a neunikne vám žiadny článok