Produkty AI osadzone w realnym procesie
Budujemy funkcje i produkty AI tam, gdzie można jasno zmierzyć efekt: krótszy czas obsługi, mniej ręcznej pracy, szybszy dostęp do wiedzy albo większą przepustowość zespołu.
Nie zaczynamy od modelu. Zaczynamy od zadania, danych, jakości wyniku i sposobu, w jaki człowiek ma kontrolować lub zatwierdzać działanie AI.
Pierwszy scenariusz
Jeden workflow AI z jasną miarą jakości i kontroli
Kontrola człowieka
Ocena jakości, feedback i eskalacja ryzykownych wyników
Integracja z danymi
AI osadzone w danych, systemach i pracy użytkownika
Problemy, w których AI może realnie pomóc
AI ma sens wtedy, gdy przejmuje konkretny fragment workflow, a jego wynik da się sprawdzać, poprawiać i mierzyć w codziennej pracy.
Sygnał, który zwykle widać pierwszy
dużo pracy kopiuj-wklej i manualnej klasyfikacji
Jak to układamyBudujemy AI wokół konkretnego zadania operacyjnego
Dobieramy model, zabezpieczenia i interfejs tak, żeby AI wspierało pracę zamiast tworzyć kolejną warstwę ryzyka.
Co to robi z procesem
decyzje są powolne, bo wiedza jest rozproszona
Jak to układamyBudujemy AI wokół konkretnego zadania operacyjnego
Dobieramy model, zabezpieczenia i interfejs tak, żeby AI wspierało pracę zamiast tworzyć kolejną warstwę ryzyka.
Sygnał, który zwykle widać pierwszy
brak źródeł danych, którym można zaufać
Jak to układamyProjektujemy warstwę kontroli, oceny i eskalacji
Wprowadzamy walidację, feedback i monitoring jakości tam, gdzie ryzyko jest największe.
Co to robi z procesem
nie wiadomo, kiedy odpowiedź AI jest błędna
Jak to układamyProjektujemy warstwę kontroli, oceny i eskalacji
Wprowadzamy walidację, feedback i monitoring jakości tam, gdzie ryzyko jest największe.
Sygnał, który zwykle widać pierwszy
brak integracji z systemami i danymi operacyjnymi
Jak to układamyPrzenosimy AI z prototypu do produktu
Osadzamy rozwiązanie w istniejącym procesie, danych i interfejsach użytkownika.
Co to robi z procesem
wynik trafia poza główny przebieg pracy użytkownika
Jak to układamyPrzenosimy AI z prototypu do produktu
Osadzamy rozwiązanie w istniejącym procesie, danych i interfejsach użytkownika.
Gdzie pojawia się zależność
Zdejmujemy z zespołu powtarzalne statusy, kontrole, eksporty i decyzje oparte na prostych regułach
Jak to układamyPracujemy nad tym równolegle
Jeżeli projekt zahacza o kilka warstw naraz, układamy jedną sekwencję prac zamiast kilku niezależnych inicjatyw.
Dlaczego warto to spiąć razem
Ta kategoria zwykle decyduje o tempie wdrożenia, stabilności i sensownej kolejności zmian.
Jak to układamyPracujemy nad tym równolegle
Jeżeli projekt zahacza o kilka warstw naraz, układamy jedną sekwencję prac zamiast kilku niezależnych inicjatyw.
Gdzie pojawia się zależność
Usuwamy ręczne przeklejanie danych między sprzedażą, operacjami, finansami i obsługą klienta
Jak to układamyPracujemy nad tym równolegle
Jeżeli projekt zahacza o kilka warstw naraz, układamy jedną sekwencję prac zamiast kilku niezależnych inicjatyw.
Dlaczego warto to spiąć razem
Ta kategoria zwykle decyduje o tempie wdrożenia, stabilności i sensownej kolejności zmian.
Jak to układamyPracujemy nad tym równolegle
Jeżeli projekt zahacza o kilka warstw naraz, układamy jedną sekwencję prac zamiast kilku niezależnych inicjatyw.
Gdzie pojawia się zależność
Zamieniamy rozproszone zadania, arkusze i ustalenia na jeden system prowadzący codzienną pracę
Jak to układamyPracujemy nad tym równolegle
Jeżeli projekt zahacza o kilka warstw naraz, układamy jedną sekwencję prac zamiast kilku niezależnych inicjatyw.
Dlaczego warto to spiąć razem
Ta kategoria zwykle decyduje o tempie wdrożenia, stabilności i sensownej kolejności zmian.
Jak to układamyPracujemy nad tym równolegle
Jeżeli projekt zahacza o kilka warstw naraz, układamy jedną sekwencję prac zamiast kilku niezależnych inicjatyw.
Kiedy AI ma sens
Tam, gdzie fragment pracy jest powtarzalny, wynik da się ocenić, a wpływ na czas, koszt lub jakość obsługi można zmierzyć.
01
Wybieramy scenariusz, który da się szybko zweryfikować biznesowo
Asystenci i copiloci dla operacji, obsługi klienta, sprzedaży i wsparcia
Tam, gdzie fragment pracy jest powtarzalny, wynik da się ocenić, a wpływ na czas, koszt lub jakość obsługi można zmierzyć.
02
Porządkujemy dane, źródła prawdy i ścieżki odpowiedzialności
Pierwszy scenariusz: klasyfikacja zgłoszeń, OCR dokumentów, wyszukiwanie AI albo sugestie odpowiedzi
Najczęściej zaczynamy od jednego scenariusza, który da się ocenić jakościowo i biznesowo: klasyfikacji zgłoszeń, OCR dokumentów, wyszukiwania w wiedzy firmowej albo asystenta dla zespołu.
03
Projektujemy sposób pracy użytkownika z wynikiem AI, nie tylko samo wywołanie modelu
Wyszukiwanie AI, klasyfikacja treści, OCR i ekstrakcja danych
Najczęściej zaczynamy od jednego scenariusza, który da się ocenić jakościowo i biznesowo: klasyfikacji zgłoszeń, OCR dokumentów, wyszukiwania w wiedzy firmowej albo asystenta dla zespołu.
Masz proces lub zadanie w którym AI ma dać mierzalny efekt?
W 30 minut ustalimy, czy AI ma tu sens, jakie dane są potrzebne i jak bezpiecznie sprawdzić pierwszy scenariusz.
Jak zaczynamy
24h
Po wiadomości wracamy z terminem rozmowy i pierwszym spojrzeniem na temat. Powiemy, czy warto budować, integrować, automatyzować czy zacząć prościej.
Jak zaczynamy
24h
Po wiadomości wracamy z terminem rozmowy i pierwszym spojrzeniem na temat. Powiemy, czy warto budować, integrować, automatyzować czy zacząć prościej.
