Jak zacząć z AI w mojej organizacji? 4 etapy wdrożenia sztucznej inteligencji
Krystian Bergmann
Sztuczna inteligencja (AI) przestała być futurystyczną wizją, a stała się realnym narzędziem, które rewolucjonizuje biznes. Wiele firm dostrzega potencjał AI, która pozwala na optymalizację procesów, zwiększenie efektywności i zdobywanie przewagi konkurencyjnej. Jednak wdrożenie AI w organizacji może wydawać się skomplikowane i przytłaczające. Ważne jest, by podejść do procesu wdrożenia w sposób uporządkowany i efektywny.
Wdrożenie AI to proces, który można podzielić na cztery kluczowe etapy.
Etap 1: Zidentyfikowanie potrzeb i wyzwań w organizacji
Jeśli czujesz, że AI w Twojej organizacji jest niezbędne – to już znasz swoją potrzebę. Chcesz automatyzacji, przyspieszenia pracy, no i oczywiście – oszczędności. Aby jednak ustrukturyzować te potrzeby i zidentyfikować najpilniejsze wyzwania w Twojej organizacji, ważna jest obecność specjalisty-przewodnika, który przeprowadzi Twoją organizację przez cały proces. Warto skorzystać z tzw. przez nas “warsztatu zero”, który będzie dobrym odbiciem zespołu do dalszych działań.
Warsztat zero AI-Primer dostarcza:
- Zrozumienie wpływu AI na biznes.
- Przegląd sytuacji rynkowej – jak Twoja konkurencja pracuje z AI?
- Identyfikację, które wdrożenia stają się standardem rynkowym?
- Identyfikację możliwości wdrożenia AI.
- Strategiczne podejście do implementacji.
- Podniesienie kompetencji zespołu.
- Przykłady Quick Winów i sposobów na ich identyfikację
Etap 2: AI Product Design Sprint
Podczas AI PRIMER zyskujesz rozwiązanie najlepiej dopasowane do aktualnych potrzeb organizacji i dalszego pogłębienia. Gdy już znasz najpilniejsze wyzwania w swojej organizacji, masz przykłady Quick Winów, możesz przejść do dalszej intensywnej pracy i kolejnego etapu, czyli AI Product Design Sprint.
AI PDS to proces, który pozwala na pogłębioną analizę wybranych pomysłów.
Do analizy potencjału projektów wykorzystujemy ćwiczenia warsztatowe. Skupiamy się na zrozumieniu perspektywy użytkownika, określamy wymagania funkcjonalne, by wreszcie skupić się na doborze technologii do wymagań biznesowych.
Co zyskasz w 2 etapie, czyli podczas design sprintu?
- Określenie Wyzwania Biznesowego: Wspólnie z Tobą precyzujemy, jakie problemy w Twojej firmie mogą zostać rozwiązane za pomocą danych.
- Określenie roli użytkownika lub klienta w procesie
- Wyszukiwanie Optymalnych Rozwiązań: Analizujemy istniejące modele , aby znaleźć te, które najlepiej odpowiadają Twoim potrzebom.
- Ogólne Wytyczne Dotyczące Zarządzania Danymi: Przedstawiamy kluczowe zalecenia dotyczące skutecznego zarządzania Twoimi danymi.
- Ustalenie Metod Nadzoru i Oceny: Opracowujemy plan monitorowania i sprawdzania, czy wdrożone rozwiązanie przynosi oczekiwane rezultaty.
Główne sekcje warsztatu:
- Problem – Co chcemy rozwiązać? Jakie pytanie stawiamy?
- Użytkownicy i interesariusze – Kto skorzysta z modelu? Kto podejmuje decyzje?
- Wartość biznesowa – Jaki wpływ rozwiązanie ma mieć na biznes?
- Dane – Jakie dane mamy? Jakiej jakości są dane?
- Inżynieria ML – Jakiego rodzaju modelu potrzebujemy? Jak będzie wyglądała jego architektura?
- Wskaźniki sukcesu (success metrics) – Jak zmierzymy skuteczność modelu?
- Etapy rozwoju – Jak wygląda plan wdrożenia? Jakie są kamienie milowe?
- Ryzyka i ograniczenia – Co może pójść nie tak? Jakie są ograniczenia prawne, etyczne lub technologiczne?
- Ścieżka użytkownika / klienta – w jaki sposób użytkownik będzie korzystał z produktu lub usługi?
Dlaczego ten etap jest ważny?
Przede wszystkim, dążymy do stworzenia spójnej wizji projektu dla całego zespołu – od analityków danych po kadrę zarządzającą. Dzięki temu każdy doskonale rozumie cel i zakres prac. Kolejno, kluczowe jest dla nas precyzyjne dopasowanie modelu uczenia maszynowego do rzeczywistych potrzeb biznesowych, co gwarantuje jego praktyczne zastosowanie i skuteczność. Nie bez znaczenia jest również proaktywne identyfikowanie potencjalnych luk i ryzyk na wczesnym etapie, jeszcze przed rozpoczęciem prac programistycznych, co pozwala uniknąć kosztownych błędów i opóźnień w przyszłości. Po etapie AI Product Design Sprint organizacja posiada konkretne pomysły na wdrożenie AI, które są dostosowane do jej potrzeb i możliwości.
#caseStudy
NewGlobe, chcąc przyspieszyć tworzenie przewodników dla nauczycieli na potrzeby ekspansji, nawiązał współpracę z Netguru. Dzięki zastosowaniu GenAI, czas potrzebny na stworzenie jednego przewodnika został skrócony z 4 godzin do zaledwie 45 sekund. To znacząco przyspieszyło wejście na nowe rynki i umożliwiło szybsze dostosowanie treści do lokalnych programów nauczania. W rezultacie NewGlobe zyskał możliwość szybkiego skalowania i personalizacji materiałów edukacyjnych, co przełożyło się na wyższą efektywność operacyjną i zadowolenie klienta (NPS 9). Wdrożone rozwiązanie oparte na GenAI umocniło pozycję NewGlobe jako innowacyjnego lidera w dziedzinie EdTech.
Etap 3: AI PoC Pilot
Po fazie eksploracji możliwości, jakie niesie ze sobą sztuczna inteligencja, oraz po starannym zdefiniowaniu problemu biznesowego i wstępnym wyborze potencjalnych rozwiązań, nadchodzi kluczowy moment w procesie implementacji AI – etap pilotażowy Proof of Concept (PoC).
Zanim zdecydujemy się na pełnoskalowe wdrożenie, które wiąże się ze znacznymi inwestycjami czasowymi, finansowymi i zasobowymi, przeprowadzenie starannie zaplanowanego pilotażu staje się nieodzownym krokiem w minimalizacji ryzyka i weryfikacji realnej wartości wybranego rozwiązania AI w konkretnym środowisku operacyjnym.
Pilot AI PoC to nic innego jak kontrolowane środowisko testowe, w którym wybrane rozwiązanie sztucznej inteligencji jest wdrażane na ograniczoną skalę, w rzeczywistych warunkach biznesowych, ale bez pełnego zaangażowania wszystkich systemów i procesów organizacji. Jego głównym celem jest praktyczna weryfikacja założeń, które legły u podstaw wyboru danej technologii AI. Pozwala on na ocenę, jak algorytm radzi sobie z rzeczywistymi danymi, jak integruje się z istniejącą infrastrukturą, jak reagują na niego użytkownicy oraz czy generuje oczekiwane rezultaty biznesowe.
Efektywność POC mierzy się za pomocą wskaźników, które pozwalają ocenić, czy rozwiązanie AI ma potencjał do dalszego rozwoju i wdrożenia w danym kontekście biznesowym. Kluczowe KPI na tym etapie dotyczą głównie wykonalności technologicznej, dopasowania do procesu i jakości danych.
Przykładowe KPI monitorowane podczas POC obejmują:
- Dokładność działania algorytmu: Czy model osiąga minimalną akceptowalną skuteczność (np. >80% dokładności), aby uzasadnić dalsze prace? To pozwala określić potencjał rozwiązania przy ograniczonym zbiorze danych i w kontrolowanych warunkach.
- Zgodność rozwiązania z procesem biznesowym: Na ile technologia może zostać osadzona w istniejącym procesie? KPI mogą obejmować liczbę niezbędnych modyfikacji procesów, czas integracji, czy poziom ręcznej interwencji.
- Stabilność i wydajność techniczna: Czas odpowiedzi, zużycie zasobów, łatwość wdrożenia w środowisku testowym. POC ma zweryfikować, czy rozwiązanie działa płynnie i niezawodnie w małej skali.
- Jakość danych: Weryfikacja, czy dostępne dane są wystarczające do trenowania i działania modelu. KPI mogą obejmować wskaźniki kompletności, spójności i przydatności danych.
- Akceptacja użytkowników (wstępna): Choć w ograniczonym zakresie, warto ocenić, czy użytkownicy końcowi widzą wartość w rozwiązaniu — np. poprzez feedback jakościowy lub podstawowe testy użyteczności.
Etap 4: AI MVP – wdrożenie pełne
Po pomyślnym zakończeniu testów pilotażowych, z pełnym przekonaniem przystępujemy do wdrożenia MVP – Minimum Viable Product, czyli pierwszej w pełni funkcjonalnej wersji produkcyjnej naszego rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji. Ten kluczowy etap charakteryzuje się głęboką integracją AI z fundamentami operacyjnymi naszej firmy. Bezproblemowo łączymy nową technologię z naszymi kluczowymi systemami i narzędziami, takimi jak CRM (Customer Relationship Management) dla inteligentniejszego zarządzania relacjami z klientami, ERP (Enterprise Resource Planning) optymalizującym procesy biznesowe, CMS (Content Management System) wspierającym personalizację treści, a także z naszymi aplikacjami mobilnymi, zapewniając dostępność inteligentnych funkcji na wszystkich platformach.
Równolegle z integracją techniczną, kluczowym elementem tego etapu jest kompleksowe przeszkolenie naszego zespołu. Zapewniamy, że każdy pracownik, niezależnie od działu, jest w pełni przygotowany do efektywnego korzystania z nowego narzędzia AI oraz do poprawnej interpretacji generowanych przez nie wyników i analiz. Inwestujemy w programy szkoleniowe, które nie tylko uczą obsługi interfejsu, ale także tłumaczą logikę działania algorytmów, budując zrozumienie i zaufanie do nowej technologii.
Aby zapewnić pełną transparentność i ułatwić podejmowanie decyzji opartych na danych, wdrażamy zaawansowane dashboardy wizualizujące kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) generowane przez AI. Te intuicyjne panele dostarczają w czasie rzeczywistym jasnych i zrozumiałych informacji o efektywności wdrożonego rozwiązania. Dodatkowo, konfigurujemy system alertów, który automatycznie informuje o istotnych zdarzeniach i odchyleniach, umożliwiając szybką reakcję i proaktywne zarządzanie.
Wdrożenie MVP to nie koniec procesu, lecz jego ważny kamień milowy. Nieustannie monitorujemy skuteczność wdrożonego rozwiązania, analizując jego wpływ na kluczowe metryki biznesowe i zbierając opinie użytkowników. Na podstawie tych danych aktywnie planujemy roadmapę dalszego rozwoju naszego systemu AI, identyfikując obszary do optymalizacji i nowe możliwości zastosowania sztucznej inteligencji w naszej organizacji.
Strategiczne wdrożenie AI przynosi naszej firmie wymierne korzyści. Automatyzacja powtarzalnych zadań znacząco oszczędza czas i zasoby, pozwalając naszemu zespołowi skupić się na bardziej strategicznych inicjatywach. Wykorzystanie AI do optymalizacji procesów i personalizacji oferty buduje trwałą przewagę konkurencyjną, oferując naszym klientom szybsze, lepsze i bardziej dopasowane do ich potrzeb rozwiązania. Co więcej, głęboka personalizacja oferty bezpośrednio przekłada się na wzrost przychodów i zwiększenie lojalności klientów. Ostatecznie, podejmowanie decyzji w oparciu o rzetelne dane i analizy dostarczane przez AI eliminuje zgadywanie i znacząco zwiększa trafność naszych wyborów biznesowych.
Chcesz zidentyfikować wyzwania swojej organizacji i zobaczyć, jak AI może pomóc Ci rozwinąć skrzydła. Zobacz więcej o warsztacie AI PRIMER: https://www.concordiadesign.pl/ai-primer/
