Enterprise AI i strategia · Dedykowane czy gotowe
Dlaczego dedykowana AI często daje więcej niż gotowe rozwiązanie
Wydaje się, że na niemal każde zadanie istnieje już gotowe narzędzie AI. To, ile faktycznie daje, zależy od tego, jak dobrze pasuje do Twoich procesów, danych i wymagań. Pokazujemy, kiedy rozwiązania standardowe wystarczą, gdzie kończą się ich możliwości i co systemy dedykowane osiągnęły w trzech projektach.
Julia Rose
Najważniejsze w skrócie
- Rozwiązania standardowe to dobry start, zwłaszcza przy jasno określonych zadaniach i ograniczonym budżecie.
- Ich możliwości kończą się przy złożonych procesach, rozproszonych danych, surowych wymaganiach compliance oraz wtedy, gdy wyniki muszą wracać do istniejących systemów.
- Rozwiązanie dedykowane odwzorowuje proces taki, jaki jest naprawdę, i korzysta z wiedzy wewnętrznej oraz reguł branżowych.
- W naszych projektach pozwoliło to ograniczyć rutynową pracę w RPP Group o 70%, a czas opracowania kwestionariuszy bezpieczeństwa w apoQlar o 75%.
W wielu projektach widzimy, że firmy najpierw sięgają po rozwiązanie dostępne na rynku, bo to najbardziej oczywista i najszybsza droga. Przy części zadań to w zupełności wystarcza. Wiele zespołów dochodzi jednak do punktu, w którym narzędzie przestaje pomagać: AI nie zna wystarczająco dobrze wewnętrznych procesów, pomija specyfikę organizacji albo zwraca wyniki zbyt nieprecyzyjne lub takie, których nie da się przenieść do istniejących systemów.
Kiedy rozwiązania standardowe wystarczą, a gdzie kończą się ich możliwości
W wielu przypadkach rozwiązania standardowe są bardzo wartościowe. Pozwalają szybko zacząć, umożliwiają automatyzację pierwszych procesów i dają doświadczenie w pracy z tą technologią. Przy jasno określonych zastosowaniach lub ograniczonym budżecie często dają bardzo dobre wyniki.
Często obserwujemy jednak punkt zwrotny: wymagania stają się bardziej specjalistyczne i uniwersalne narzędzie już nie wystarcza. Wynika to z jego natury, bo zostało zaprojektowane tak, by obsłużyć jak najwięcej zastosowań. Gdy w grę wchodzą złożone procesy, wymagające środowisko danych lub surowe wymagania compliance, pojawiają się ograniczenia strukturalne. Właśnie tu wkraczają systemy dedykowane, które rozwijają to, co rozwiązanie standardowe już umożliwiło.
| Gotowe rozwiązanie | Dedykowana AI | |
|---|---|---|
| Start | od razu gotowe do użycia | po analizie i prototypie |
| Proces | podporządkowany logice narzędzia | odwzorowuje rzeczywisty przebieg pracy |
| Dane | wiedza ogólna, pojedyncze dokumenty | wiedza wewnętrzna, własne systemy i reguły |
| Integracja | zwykle osobne narzędzie obok Twoich systemów | wyniki trafiają prosto do istniejących systemów |
| Sprawdza się przy | jasno określonych, typowych zadaniach | złożonych procesach o dużej wartości biznesowej |
Cztery pytania, które pomagają podjąć decyzję
To, czy rozwiązanie standardowe wystarczy, zwykle da się ocenić za pomocą kilku pytań. Im częściej odpowiedź brzmi „tak”, tym bardziej opłaca się rozwiązanie dedykowane:
- Czy proces rządzi się własnymi regułami lub wyjątkami, których uniwersalne narzędzie nie zna?
- Czy potrzebne informacje są rozproszone po wewnętrznych systemach i dokumentach?
- Czy odpowiedzi muszą być weryfikowalne, na przykład ze wskazaniem źródła, albo spełniać surowe wymagania compliance?
- Czy wyniki mają trafiać bezpośrednio z powrotem do istniejących systemów?
Trzy przykłady z naszych projektów
Poniższe projekty pokazują, co zmienia system zbudowany specjalnie pod sposób pracy danej firmy.
Public affairs: system wieloagentowy dla RPP Group
W RPP Group, wiodącej firmie doradczej w obszarze public affairs, rutynowa praca pochłaniała czas potrzebny na działania strategiczne: analiza informacji politycznych, ocena dokumentów, pisanie pierwszych wersji tekstów. Rozwiązanie standardowe nie odwzorowałoby tych procesów z potrzebną dokładnością. Razem z Policy-Insider.AI zbudowaliśmy ChatRPP, system pięciu wyspecjalizowanych agentów dopasowany do procesów, stylu komunikacji i wymagań compliance firmy. Analizuje dokumenty, porządkuje informacje polityczne, odpowiada na pytania uzupełniające i sprawdza treści pod kątem wewnętrznych standardów.
Wynik
O 70% mniej czasu
na ręczną pracę rutynową. Poufne dane pozostają we własnej infrastrukturze firmy, a zespół znów ma więcej czasu na zadania strategiczne.
MedTech: kwestionariusze bezpieczeństwa w tydzień zamiast w miesiąc
Firmy MedTech regularnie wypełniają obszerne kwestionariusze bezpieczeństwa dotyczące ochrony danych, compliance i bezpieczeństwa technicznego. W apoQlar zajmowało to dużo czasu i często angażowało kilka działów. Rozwiązanie standardowe nie wystarczało, bo każda odpowiedź musiała pochodzić z zatwierdzonych dokumentów i dawać się zweryfikować. Zbudowaliśmy na Azure asystenta, który analizuje polityki i dokumentację techniczną, a do każdej odpowiedzi podaje nazwę dokumentu i numer strony.
Wynik
O 75% krótszy czas opracowania
, z około miesiąca do niecałego tygodnia. Odpowiedzi sprawdzają teraz dwie osoby zamiast ośmiu do dziesięciu.
Wydarzenia: analiza mediów społecznościowych w czasie rzeczywistym dla Re-Work
Organizator wydarzeń Re-Work chciał wiedzieć, jak uczestnicy i wystawcy mówią o konferencji jeszcze w jej trakcie. Rozwiązanie dostępne na rynku dostarczyłoby danych, ale bez głębi i trafności potrzebnych do podejmowania decyzji w czasie wydarzenia. Zbudowaliśmy dedykowaną platformę analityczną, która wykrywa i pokazuje nastroje, trendy, rozkład geograficzny i wpływowe głosy.
Wynik
Monitoring rozmów na żywo
w trakcie wydarzenia, z automatyczną oceną nastrojów i wykrywaniem trendów, bez ręcznego przeglądania.
Jakie wnioski mogą wyciągnąć firmy
Rozwiązania standardowe to dobry początek pracy z AI. Systemy dedykowane mają sens wtedy, gdy procesy są złożone albo wymagania wykraczają poza to, co oferuje uniwersalne narzędzie. Opierają się na rzeczywistych procesach, korzystają z wiedzy wewnętrznej i pomagają podejmować decyzje szybciej i pewniej.
W naszych projektach często słyszymy, że dobrze dopasowane rozwiązanie przestaje być postrzegane jako zewnętrzne narzędzie i staje się częścią sposobu pracy firmy. Na stronie Jak pracujemy opisujemy, jak przechodzimy od pierwszej analizy do bieżącego utrzymania. O przebiegu projektu i kosztach piszemy w artykule o dedykowanych rozwiązaniach AI.
Planujesz projekt AI?
W analizie procesu mapujemy Twoje procesy, porządkujemy możliwe zastosowania według korzyści i proponujemy architekturę. Stała cena od 3000 €.
Zapytaj o analizę procesuNajczęściej zadawane pytania
Przy jasno określonych, typowych zadaniach, ograniczonym budżecie i pierwszych doświadczeniach z AI. Gotowe narzędzia często szybko dają tam dobre wyniki.
Gdy proces rządzi się własnymi regułami, informacje są rozproszone po wewnętrznych systemach, odpowiedzi muszą być weryfikowalne albo wyniki mają trafiać bezpośrednio do istniejących systemów.
Nie. Wiele firm zaczyna od narzędzia standardowego i uzupełnia je rozwiązaniem dedykowanym tam, gdzie gotowe narzędzie nie sięga wystarczająco głęboko.
W theBlue.ai analiza ma stałą cenę od 3000 €. Wdrożenie kosztuje zwykle od 25 000 do 100 000 €, a dokładną wycenę zakresu otrzymujesz na koniec analizy.
Julia jest w theBlue.ai od 2019 roku i od początku istnienia firmy obserwuje z bliska, jak powstają aplikacje AI dla przedsiębiorstw. Jako Marketing Lead ściśle współpracuje z zespołami inżynierów i doradców, a złożone tematy techniczne przekłada na język zrozumiały dla osób decyzyjnych.
W swoich artykułach pisze o praktycznych doświadczeniach z projektów enterprise AI oraz o wyzwaniach i szansach, jakie AI daje firmom.