»715,5 % donosnost kapitala: podjetje, ki zna poleg kupca prepričati tudi algoritem«

Golden Tree svojo organizacijo oblikuje okoli manjših samostojnih ekip in umetne inteligence, saj direktor Haris Begić verjame, da bo tehnologija v prihodnjih letih spremenila tudi predstavo o tem, kako velika mora biti uspešna družba.

Ko podjetje raste, se običajno povečuje tudi njegova organizacijska struktura. Nastajajo novi oddelki, funkcije in vse bolj zapletena hierarhija zaposlenih, z njimi pa se delo razdeli na posamezne specializirane naloge. Vsaj tako je bilo do zdaj. Tak model je desetletja temeljil na predpostavki: za več poslovanja potrebuješ več ljudi. Umetna inteligenca pa to predpostavko postavlja pod vprašaj.

Slovensko podjetje Golden Tree, ki prehranska dopolnila prodaja neposredno končnim kupcem in je danes prisotno na 15 trgih, svojo organizacijo prav zato spreminja. Klasično strukturo, razdeljeno na funkcijske oddelke, nadomešča z manjšimi enotami, ki bodo bolj neposredno odgovarjale za rezultat. Umetna inteligenca pri tem ni zamišljena kot orodje za zmanjševanje stroškov, ampak kot način, kako lahko manjša ekipa naredi več.

Podjetje je na zadnji lestvici Podjetne Slovenije TOP 500 MSP z donosnostjo kapitala 715,5 odstotka zasedlo drugo mesto med najdonosnejšimi srednje velikimi podjetji v Sloveniji.

Za direktorja Harisa Begića je pri tem pomembnejša od same številke logika, ki stoji za njo. Pojasnil nam je, zakaj donosnost ni vprašanje velikosti.

Golden Tree je na lestvici TOP 500 MSP na drugem mestu po donosnosti kapitala, s 715,5 odstotka. Kaj ta številka v resnici pove?

Pove, da nimamo kapitala, ki bi mirno ležal. ROE ni merilo, koliko zaslužiš, ampak kako hitro obrneš tisto, kar imaš. V klasični veleprodaji denar obtiči v zalogah pri distributerjih in trgovcih, plačilni roki so 60 ali 90 dni. Pri nas kupec plača takoj, izdelek gre iz našega skladišča k njemu, denar se vrne v nekaj dneh in gre spet v delo. Golden Tree je del poslovnega modela zgradil okoli neposrednega odnosa s kupcem. To pomeni tudi drugačno upravljanje kapitala kot pri klasični veleprodaji.

»Donosnost kapitala ni nagrada za velikost. Je merilo, kako malo kapitala potrebuješ, da narediš isto stvar.«

Na lestvici so pred vami in za vami podjetja, ki jih javnost dobro pozna. Kaj imate skupnega z njimi?

Nič v panogi. Vse pa v tem, da nobeno od teh podjetij ne živi od slovenskega trga. Slovenija je za nas testno okolje – trg, kjer stvari poskusimo, ker so cikli kratki in napake poceni. Denar pride od drugod: iz 14 držav, kjer nas nihče ne pozna in kjer moramo vsak evro prihodka zares zaslužiti.

»Slovenija je odličen laboratorij, ni pa cilj. Kdor tega ne loči, si sam postavi mejo.«

Begić poudarja, da Golden Tree ni zgodba o enem uspešnem poslovnem ciklu. Leta 2022 je bilo podjetje nominirano za gorenjsko gazelo, sam pa se je med letoma 2019 in 2023 z drugim podjetjem uvrščal med najhitreje rastoča podjetja.

Kaj vam pomeni ta kontinuiteta?

Več kot posamezna uvrstitev. Rast je najlažja stvar na svetu, če ti je vseeno, koliko stane. V enem letu lahko zraste vsak, ki je pripravljen kupovati promet z izgubo. Težje je biti na teh seznamih večkrat zaporedoma, z različnimi podjetji in v različnih tržnih razmerah. Med letoma 2019 in 2023 sem bil med najhitreje rastočimi z drugim podjetjem, zdaj sem tu z Golden Tree. Dve različni podjetji, miselnost in koncept pa enaka. Naša logika ima tri dele. Prvi je hitrost pred popolnostjo. Raje imamo deset stvari, ki so 90 odstotkov dobre in gredo ven ta teden, kot eno popolno čez tri mesece, ker takrat trg ni več isti. Drugi je, da če za odločitev obstajajo podatki, ne sme temeljiti na mnenju. Tudi moja ne. Tretji je odgovornost za rezultat. Kdor nekaj vodi, mora videti, koliko je prineslo in koliko je stalo, sicer optimizira svojo nalogo namesto rezultata. In to troje ni vezano na panogo. Prav zato se je dalo prenesti.

»Rast ni cilj. Rast je posledica tega, da nisi počasen in da se s številkami ne pogajaš.«

Prav odgovornost za rezultat je eno od izhodišč aktualne reorganizacije Golden Tree. Podjetje je bilo doslej organizirano po funkcijah – marketing, operativa, nabava, podpora. Zdaj te funkcije ne bodo več edina os organizacije.

Kaj konkretno spreminjate in zakaj zdaj?

Do zdaj smo bili organizirani po funkcijah. To deluje do določene velikosti, potem pa se zgodi znana stvar: vsak oddelek optimizira svojo številko, nihče pa ne odgovarja za rezultat kupca od prvega oglasa do tretjega ponovnega nakupa. Zdaj gremo v manjše enote, ki imajo lasten izkaz uspeha in lasten trg ali sklop izdelkov. Enota ve, koliko je zaslužila in koliko je porabila, ne samo, ali je izpolnila svojo kvoto. Zakaj zdaj? Ker AI to omogoča. Prej je majhna enota pomenila, da manjka polovica funkcij. Danes pa ne manjka znanja in vse je odvisno od proaktivnosti organizacije.

»Oddelki optimizirajo svoje številke. Kupca nima nihče. To smo hoteli popraviti.«

Tudi pri vodstveni strukturi kombinirajo notranje znanje in zunanji pogled. Operativno vodenje so zaupali človeku iz podjetja, pri marketingu pa iščejo zunanjo okrepitev.

Zakaj takšna kombinacija?

Ker gre za dve različni vrsti tveganja. Operativa je odvisna od poznavanja podrobnosti – dobaviteljev, logistike, internih procesov, tega, kje se stvari lomijo. Tega se od zunaj ne naučiš v enem letu. Marketing pa je odvisen od tega, da se naredi mešanica znanja notranje in zunanje ekipe. Zunanji pogled lahko prinese vprašanje, ki ga v hiši ni več. Če promoviraš od znotraj, dobiš boljšo izvedbo obstoječega. Če človeka pripelješ od zunaj, dobiš tveganje – in možnost, da se izogneš slepi pegi.

»Notranja promocija prinese boljšo izvedbo. Zunanji človek obudi vprašanje, ki si ga sam nehal postavljati.«

Pri Golden Tree umetno inteligenco uvajajo na treh ravneh. Prva je podpora zaposlenim pri ustvarjalnem delu in prilagajanju vsebin za različne trge. Druga je avtomatizacija ponovljivih procesov. Tretja, po Begićevih besedah najpomembnejša, pa je analitična plast nad internimi podatki.

Kje v Golden Tree AI dejansko dela – ne v načrtih, ampak zdaj, danes?

Na treh nivojih in vsak ima drugačen učinek. Prvi je pospešitev ljudi. Kreativa, oglasna besedila, prilagoditve za 15 trgov in jezikov. Tu ni čarovnije – človek še vedno odloča, samo hitreje pride do desete različice namesto do prve. To pomeni velik dvig produktivnosti. Drugi so agenti za ponovljive procese. Vse, kar ima jasen vhod in jasen izhod – poročila, razvrščanje, priprava podatkov, del podpore kupcem. Tu se pozna največ. Pri nas je že okoli 80 odstotkov teh procesov podprtih z AI. Tretji in najpomembnejši nivo je analitična plast nad našimi podatki. Imamo lasten sistem poslovne inteligence, kjer je vse na enem mestu – od donosnosti posameznega naročila do vrednosti kupca skozi čas. AI ne dela samo poročil, postavlja vprašanja, kje se številke med seboj ne ujemajo.

»Najbolj uporabna stvar, ki jo AI dela pri nas, ni odgovor. Je opozorilo, da si dve poročili nasprotujeta in da je potreben odziv.«

Kje ste se pri uvajanju AI zmotili?

Na začetku smo AI merili kot prihranek – koliko ur, koliko manj zunanjih računov. To je napačno vprašanje in vodi v majhne, nepomembne projekte. Pravo vprašanje je, česa prej sploh nismo mogli delati, ker je bilo predrago ali prepočasno. Tam je vrednost. Druga napaka je bila predpostavka, da bodo ljudje orodja uporabljali, ker so na voljo. Ne bodo. Uporabljajo jih, ko je uporaba vgrajena v proces in ko ima nekdo za to odgovornost.

»Če AI merite v prihranjenih urah, boste dobili prihranjene ure. Zastavite si vprašanje, česa doslej sploh niste mogli početi.«

AI pa ne spreminja samo notranje organizacije podjetja. Spreminja tudi odnos med podjetjem in kupcem. Za podjetje, ki je zgradilo poslovni model okoli neposrednega odnosa s potrošnikom, je to še zlasti pomembno.

Dejali ste, da je konec marketinga med človekom in človekom. Kaj to pomeni?

Pomeni, da nas vse več kupcev ne bo srečalo neposredno. Med njimi in nami bo plast – asistent, iskalnik, ki odgovarja namesto povezav, agent, ki opravi nakup. Naša naloga se zato seli. Nismo več samo v tem, da prepričamo človeka, ampak tudi v tem, da nas ta plast sploh pozna in razume. To ni več samo napoved. Alipay je februarja letos v enem samem tednu obdelal 120 milijonov nakupov, ki jih je sprožil agent, ne človek. Plačilni protokol x402 je v letu dni zabeležil 165 milijonov transakcij in 69 tisoč različnih plačujočih agentov. Agenti že plačujejo agentom. Osebni veliki jezikovni modeli uporabnike poznajo bolje, kot se tega pogosto zavedamo, in jim lahko na podlagi tega pripravijo rešitve ter opravijo nakup.

Podjetja, ki se tega lotijo zgodaj, imajo po mojem mnenju v tem oknu veliko stroškovno prednost. Ocenjujem, da je verjetnost, da bo ta prednost do leta 2028 izginila, okoli 70 odstotkov, ker jo bo trg izenačil. Okno je odprto zdaj.

»Doslej smo se trudili, da nas razume kupec. Zdaj se moramo potruditi, da nas razume stroj, ki kupcu svetuje.«

Če se spreminja način, kako kupec pride do podjetja, se spreminja tudi način, kako podjetje meri njegovo pot.

Kaj se za vas konkretno spreminja na digitalu in drugih kanalih?

Trije premiki. Prvi: kanalov je vse več in vsak je vse dražji, zato ni več vprašanje, kje oglašujemo, ampak katero vlogo ima posamezen kanal na poti kupca. Nekateri kanali prinašajo prvi nakup, drugi ponovni nakup. Merjenje po istem merilu je napaka. Drugi: teža se seli s pridobivanja kupca na njegovo zadrževanje. Ko so stroški pridobivanja visoki, prvi nakup pogosto ni dobiček. Dobiček je drugi in tretji. Tretji: količina in število stičnih točk. Danes potrebuješ desetkrat več različic oglasov kot pred tremi leti, ker se izpetost dogaja hitreje. Tu je AI tista razlika med tem, da zmoreš, in tem, da ne.

Kaj potem za vas pomeni omnichannel?

Pri nas pomeni, da ne glede na to, kje kupec kupi – v naši spletni trgovini, prek tržnice ali prek partnerja – vidimo istega človeka in isto zgodovino. Če tega nimaš, omnichannel ni strategija, ampak seznam kanalov. To je predvsem podatkovni problem, ne marketinški. In je bistveno bolj dolgočasen, kot zveni.

»Omnichannel ni prisotnost povsod. Je sposobnost, da kupca prepoznaš, kjerkoli se pojavi.«

Zakaj bi lahko prihodnost pripadala manjšim ekipam

Če umetna inteligenca manjši ekipi omogoči dostop do znanja in zmogljivosti, ki so bile nekoč dosegljive predvsem večjim podjetjem, se lahko spremeni tudi sama ekonomika velikosti.

Napovedujete, da nas čaka več manjših podjetij, ne manj. Zakaj?

Ker se je spremenilo dejstvo, zakaj podjetja sploh rastejo. Rasla so, ker si za vsako funkcijo potreboval ljudi: pravno, računovodstvo, oblikovanje, analitiko, podporo. Velikost je bila cena dostopa do zmogljivosti. Ta cena pada. Ekipa desetih ljudi ima danes dostop do zmogljivosti, ki jih je prej zahtevalo sto. To pomeni, da bo optimalna velikost podjetja padla – in da bo velikih podjetij, ki so velika samo zato, ker so stara, vse manj.

Najbolj nazorna ponazoritev, ki sem jo videl, je naslednja: leta 2020 si za zagon novega produkta potreboval pet do deset ljudi, 18 do 24 mesecev in nekaj sto tisoč evrov zagonskega kapitala. Danes lahko to naredi en človek v 14 dneh za nekaj tisočakov. Ko se to zgodi, se ne spremeni samo hitrost. Spremeni se, kaj je sploh smiselno poskusiti.

Za majhne države je to dobra novica. Slovenija nima kadrovskega bazena za sto tisoč zaposlenih v tehnologiji. Ima pa ga za sto ekip po deset ljudi. Za nas to ne pomeni, da bomo manjši. Pomeni, da bomo z isto ekipo pokrivali več trgov in več izdelkov. Velikost ni ambicija, ampak stranski učinek.

»Velikost je bila nekoč cena dostopa do zmogljivosti. Ta cena pada – in z njo razlog, zakaj so podjetja velika.«

Kaj to pomeni za zaposlene?

Manjša podjetja ne pomenijo nujno manj dela. Pomenijo lahko predvsem drugačno delo. Tudi v Golden Tree se pri reorganizaciji spreminja, kaj pričakujemo od zaposlenih.

Kako se na reorganizacijo odziva ekipa? Reorganizacija je za zaposlene običajno beseda, ki pomeni odpuščanja.

Razumem, zakaj se tako sliši, in ne bi bilo pošteno reči, da se nič ne spremeni. Spremeni se, kaj od ljudi pričakujemo. Ne iščemo več ljudi, ki obvladajo eno opravilo zelo dobro – tisto bo v veliki meri prevzel sistem. Iščemo ljudi, ki znajo voditi rezultat in usmerjati orodja. Kar smo se naučili, je, da je to predvsem vprašanje izobraževanja, ne kadrovanja. Večina ljudi zna narediti ta korak, če jim daš čas in strukturo. Manjši del ne bo – in to je pošteno povedati vnaprej, ne po tihem.

»Ne iščemo več ljudi, ki opravijo delo. Iščemo ljudi, ki znajo delo voditi.«

Kaj to pomeni za Golden Tree čez pet let?

Da bomo verjetno delali v več državah kot danes, z ekipo, ki ne bo bistveno večja. Rast bo šla v število trgov in izdelkov, ne v število ljudi. Struktura, ki jo postavljamo letos, je priprava točno na to. Kar bo ostalo enako, je osnovno pravilo: izdelek mora delovati. AI ne izboljša formulacije in ne prepriča kupca, da ponovno naroči nekaj, kar mu ni pomagalo.

»Rast bo šla v trge in izdelke, ne v število ljudi.«

Za podjetja, ki se šele odločajo, kako se lotiti umetne inteligence, ima Begić zato precej konkreten nasvet.

Kje naj začne slovensko podjetje, ki z AI še ni začelo?

Ne začnite z orodji, ampak z integracijo AI v avtomatizacijo procesov. Začnite s tem, da en mesec zapisujete, kje se vaše delo ustavlja in čaka – na odobritev, na poročilo, na to, da ima nekdo čas. Ta seznam je vaš načrt. In določite enega človeka, ki je za to odgovoren. Spreminjajte miselnost organizacije glede AI, ker se ta razvija veliko hitreje, kot ji lahko vsi skupaj sledimo.