Powtarzalne czynności
Przenoszenie danych, przygotowanie zestawień i powiadomień. Tam, gdzie wystarczają jasne reguły, prosta automatyzacja może być lepszym wyborem niż model AI.
Automatyzacje i AI
Mniej powtarzalnych czynności. Więcej czasu na właściwą pracę.
01 / OBSZARY DO SPRAWDZENIA
Zacznijmy od zadania, które regularnie wraca.
Poniższe zastosowania są punktem wyjścia do analizy. Nie każde wymaga AI i nie każde będzie opłacalne w Twojej firmie.
Dokumenty i dane
Wstępne odczytywanie, klasyfikowanie i porządkowanie informacji. Sprawdzamy formaty, jakość materiałów oraz to, które wyniki wymagają weryfikacji człowieka.
Praca z informacjami
Wyszukiwanie, zestawianie i przygotowanie roboczych podsumowań. Ważne są dostęp do źródeł, możliwość sprawdzenia odpowiedzi i obsługa niepewności.
Asystenci wiedzy firmowej
Prototypy narzędzi korzystających z wybranego zbioru materiałów. Ustalamy zakres wiedzy, uprawnienia oraz sposób aktualizacji i oceny odpowiedzi.
Łączenie narzędzi
Przepływy informacji pomiędzy systemami, jeśli pozwalają na to ich interfejsy. Uwzględniamy limity, błędy i możliwość ręcznego przejęcia zadania.
Prototypowanie rozwiązań AI
Ograniczony pilotaż na wybranym zadaniu. Porównujemy wynik z obecną metodą pracy, zanim zdecydujemy o szerszym zastosowaniu.
02 / OD POMYSŁU DO DECYZJI
Najpierw sprawdzamy sens i granice.
Wybieramy jedno zadanie i ustalamy, jak ocenimy wynik. Pilotaż ma pokazać przydatność rozwiązania oraz koszt jego codziennej obsługi, zanim powstanie szersze wdrożenie.
- 01
Zadanie i punkt odniesienia
Jak często wraca czynność, ile zajmuje czasu i jaki wynik uznamy za użyteczny.
- 02
Dane i dostęp
Jakie materiały są potrzebne, gdzie mogą być przetwarzane i kto powinien mieć do nich dostęp.
- 03
Pilotaż i ocena jakości
Próbka rzeczywistych przypadków, błędy, wyjątki i wymagany nadzór człowieka.
- 04
Koszty i dalszy kierunek
Koszt przygotowania, użycia i utrzymania w porównaniu z przydatnością rozwiązania.
03 / ŚWIADOME ZASTOSOWANIE
AI może pomagać. Wynik nadal wymaga oceny.
Modele mogą zwracać błędne lub niepełne odpowiedzi. Dlatego ustalamy, które zadania można wspomagać automatycznie, gdzie potrzebna jest akceptacja człowieka i jak użytkownik sprawdzi źródło informacji.
Rozważamy również rozwiązania bez AI. Jeżeli prosta reguła, lepszy formularz lub uporządkowanie danych rozwiązuje problem, nie dokładamy bardziej złożonego narzędzia. Pilotaż może zakończyć się decyzją o niewdrażaniu rozwiązania.
05 / PYTANIA O AUTOMATYZACJĘ
Sprawdźmy, zanim rozbudujemy.
Skąd wiadomo, czy dane zadanie warto automatyzować?
Zaczynamy od częstotliwości, czasu pracy, liczby wyjątków i jakości dostępnych danych. Porównujemy możliwe usprawnienie z kosztem przygotowania i utrzymania. Niewielkie, rzadkie zadanie może nie uzasadniać osobnego rozwiązania.
Czy do automatyzacji zawsze potrzebne jest AI?
Nie. Powtarzalny proces oparty na jasnych regułach często da się obsłużyć prostszym narzędziem. AI rozważamy wtedy, gdy zadanie wymaga pracy z mniej uporządkowaną treścią i możemy ocenić jakość wyników.
Czy asystent AI może korzystać z naszych dokumentów?
Możemy przeanalizować taki scenariusz. Najpierw trzeba ustalić zakres materiałów, uprawnienia użytkowników, miejsce przetwarzania i sposób aktualizacji wiedzy. Pilotaż powinien sprawdzić, czy odpowiedzi są przydatne i możliwe do zweryfikowania.
Co się dzieje, gdy model lub automatyzacja popełni błąd?
Sposób obsługi błędów ustalamy przed szerszym użyciem. Może obejmować akceptację człowieka, zatrzymanie działania, zapis zdarzenia lub powrót do ręcznego procesu. Nie zakładamy, że samo użycie AI usuwa potrzebę kontroli.
KOLEJNY DOBRY PROJEKT ZACZYNA SIĘ OD ROZMOWY.
Co możemy stworzyć razem?
↗Masz pomysł, wyzwanie lub po prostu pytanie? Zacznijmy od poznania Twoich potrzeb.
Opowiedz nam o projekcie