Automatyzacja procesów · Wybór dostawcy
Jak wybrać dostawcę AI do automatyzacji procesów: na co zwrócić uwagę
Decyzja o współpracy z dostawcą AI zapada zwykle wtedy, gdy firma chce zautomatyzować konkretny proces i wie już, że potrzebuje wiedzy z zewnątrz. Rynek jest mało przejrzysty, wielu dostawców brzmi podobnie, a różnice z zewnątrz trudno dostrzec. Sześć poniższych kryteriów ułatwi Ci wybór.
Julia Rose
Najważniejsze w skrócie
- Najpierw ustal podejście: czy proces wymaga dedykowanego rozwiązania, czy wystarczy standardowy produkt? Dobry partner rzetelnie to sprawdzi.
- Wartość zależy od połączenia z systemami, których już używasz. Doświadczeniu dostawcy w integracji przyjrzyj się uważniej niż jego technologii.
- W branżach regulowanych miejsce przetwarzania danych jest często wymogiem. Dostawca powinien obsługiwać zarówno on-premise, jak i chmurę oraz wyjaśnić, gdzie przetwarzane są poszczególne dane.
- Podejście krok po kroku, przez proof of concept, ogranicza ryzyko. Konkretne referencje z punktem wyjścia, przebiegiem i wynikiem liczą się bardziej niż modne hasła.
- Udział w wymianie wiedzy w branży i niezawodne wsparcie po uruchomieniu pokazują, że dostawca będzie rozwijał rozwiązanie w dłuższej perspektywie.
Na początku warto zadać konkretne pytania: czy proces w ogóle wymaga dedykowanego rozwiązania? Czy AI da się osadzić w systemach, w których już odbywa się Twoja praca? Gdzie przetwarzane są dane? I po czym poznać, czy dostawca jest w stanie zrealizować to, co obiecuje? Poniższe kryteria powstały z myślą o osobach decyzyjnych w średnich i dużych firmach.
1.Rozwiązanie standardowe czy dedykowane
Pierwsze pytanie dotyczy podejścia, jeszcze przed wyborem dostawcy. Standardowe produkty dobrze radzą sobie z jasno określonymi, powtarzalnymi zadaniami. Nie wystarczają jednak tam, gdzie procesy są specyficzne dla firmy, współpracuje ze sobą kilka systemów albo dane odbiegają od standardowego przypadku.
W praktyce: Hamburg Epilepsy Center
Ogniskowe dysplazje korowe, jedna z najczęstszych przyczyn padaczki lekoopornej, są niezwykle trudne do wykrycia w obrazach MRI, a na świecie niewielu specjalistów potrafi je niezawodnie rozpoznać. Standardowego narzędzia nie było. Razem z neurologami Hamburg Epilepsy Center w Evangelisches Krankenhaus Alsterdorf opracowaliśmy dedykowaną trójwymiarową sieć neuronową, która wykrywa te zmiany z wyższą czułością niż ocena wzrokowa.
Nasze stanowisko jest jasne: budowa dedykowanego rozwiązania opłaca się wtedy, gdy proces ma realną wartość biznesową i nie da się go obsłużyć standardowym produktem. Dobry dostawca rzetelnie ustala to z Tobą, zanim zaproponuje budowę rozwiązania od podstaw. Kto rekomenduje rozwiązanie szyte na miarę bez analizy przypadku, myśli przede wszystkim o własnym zleceniu. Więcej o tym wyborze piszemy w artykule dedykowana AI czy gotowe rozwiązanie.
2.Integracja z istniejącym środowiskiem IT
Rozwiązanie AI przynosi wartość dopiero wtedy, gdy zostanie osadzone w systemach, które już działają w firmie. Dane pochodzą z systemów ERP, repozytoriów dokumentów, systemów zgłoszeniowych lub aplikacji specjalistycznych, a wyniki muszą wracać tam, gdzie wykonywana jest praca.
Sprawdź, czy dostawca ma doświadczenie w integracji z istniejącą infrastrukturą. SAP, Microsoft 365 czy Jira to tylko przykłady; systemy własne i aplikacje specjalistyczne liczą się tak samo. Ważne, żeby dostawca rozumiał Twoje interfejsy i osadził automatyzację w rzeczywistym procesie. Jak to wygląda w praktyce, pokazujemy w artykule integracja AI z SAP, Microsoft 365 i Jira.
Wartość zależy od połączenia z systemami, w których odbywa się Twoja praca. Doświadczeniu dostawcy w integracji przyjrzyj się uważniej niż jego technologii.
3.Ochrona danych i model działania
Przy wrażliwych danych firmowych kluczowe pytanie brzmi: gdzie znajdują się dane i kto ma do nich dostęp. Dla wielu firm, zwłaszcza w branżach regulowanych, działanie we własnym centrum danych lub w kontrolowanym środowisku jest wymogiem.
Sprawdź, czy dostawca potrafi zrealizować zarówno scenariusze on-premise, jak i chmurowe, i którą opcję rekomenduje w Twoim przypadku. Rzetelny partner jasno wyjaśnia, gdzie przetwarzane są poszczególne dane i jak od strony technicznej zapewnia ochronę danych oraz compliance.
4.Podejście i struktura projektu
Działające rozwiązanie AI rzadko powstaje za jednym zamachem. Sprawdza się podejście krok po kroku: jasno określić potrzebę biznesową, zbudować proof of concept lub pierwszy użyteczny produkt minimalny, a następnie rozbudować go w dojrzałe rozwiązanie.
Ma to praktyczne uzasadnienie. Wyniki widać wcześnie, ryzyko pozostaje niskie, a przemyślana decyzja zapada, zanim trzeba będzie ponieść większe inwestycje. Zapytaj dostawcę wprost o model realizacji: odpowiedź szybko pokaże, jak uporządkowana jest jego praca. Jak ten proces wygląda w theBlue.ai, opisujemy na stronie Jak pracujemy.
5.Udokumentowane doświadczenie
Referencje są najbardziej miarodajnym kryterium wyboru, pod warunkiem że są konkretne: jaki proces zautomatyzowano, jaki był punkt wyjścia i jaki wynik?
W praktyce: Re-Work
Organizator konferencji Re-Work musiał śledzić nastroje uczestników w mediach społecznościowych w trakcie wydarzeń na żywo. Robiono to ręcznie: ktoś przeglądał wpisy, oceniał nastrój i oznaczał pilne sprawy. Zanim negatywne opinie zostały zauważone, moment na reakcję często już mijał. Zastąpiliśmy to narzędziem, które ocenia nastroje w czasie rzeczywistym, wskazuje najważniejsze głosy i pokazuje trendy jeszcze w trakcie wydarzenia.
Sprawdź, czy dostawca realizował projekty o porównywalnej skali lub w podobnej branży. Doświadczenie z podobnymi wymaganiami skraca czas potrzebny na wdrożenie się w projekt i zmniejsza ryzyko błędnej oceny. Sprawdzalne wyniki projektów mówią znacznie więcej niż ogólne deklaracje o innowacyjności. Więcej przykładów znajdziesz w naszych referencjach.
6.Głębia techniczna i ciągłość
AI rozwija się szybko. Partner powinien widocznie uczestniczyć w wymianie wiedzy w branży, na przykład przez wystąpienia na konferencjach branżowych lub udokumentowaną pracę z aktualnymi metodami. Wyniki projektu dotyczącego padaczki opublikowano w dwóch recenzowanych artykułach w czasopiśmie Epilepsy Research, w 2021 i 2024 roku. Takie dowody pokazują, że dostawca zna aktualny stan wiedzy i potrafi go właściwie ocenić.
Równie ważna jest ciągłość. Rozwiązanie AI potrzebuje wsparcia po uruchomieniu, żeby zachować trafność, dostosowywać się do zmieniających się danych i rozwijać wraz z nowymi wymaganiami. Ustal wcześnie, jak dostawca wspiera działanie rozwiązania po wdrożeniu.
Lista kontrolna: pytania do dostawcy AI
| Kryterium | Pytanie do dostawcy |
|---|---|
| Podejście | Dlaczego nasz proces wymaga własnego rozwiązania i co dałby standardowy produkt? |
| Integracja | Które z naszych systemów podłączycie i w jaki sposób wyniki do nich wrócą? |
| Ochrona danych | Gdzie przetwarzane są poszczególne dane i czy możecie działać on-premise? |
| Realizacja | Jak wygląda pierwszy krok i kiedy decydujemy o rozbudowie? |
| Referencje | Jaki porównywalny projekt zrealizowaliście, z jakim punktem wyjścia i wynikiem? |
| Wsparcie | Jak wspieracie rozwiązanie po uruchomieniu, gdy zmieniają się dane i wymagania? |
Kto stoi za tym poradnikiem
theBlue.ai od 2019 roku tworzy w Hamburgu dedykowane rozwiązania AI dla średnich i dużych firm. Pierwsze projekty AI zespołu ruszyły w 2016 roku, a dzięki grupie Apollogic mamy doświadczenie w tworzeniu i integracji systemów korporacyjnych od 2007 roku. Kryteria z tego poradnika opisują sposób, w jaki sami pracujemy: od jasno określonej potrzeby biznesowej, przez proof of concept, po rozwiązanie produkcyjne, osadzone w istniejącym środowisku IT i w razie potrzeby działające w Twoim centrum danych. Więcej na stronie O nas.
Na te pytania najlepiej odpowiedzieć w bezpośredniej rozmowie. Już pierwsza rozmowa szybko pokazuje, czy dostawca słucha, rozumie Twój proces i uczciwie ocenia, gdzie AI ma sens, a gdzie nie.
Chcesz zautomatyzować konkretny proces?
W ramach analizy procesu razem z Twoim zespołem rozpisujemy przebieg pracy, sprawdzamy systemy i dane, a potem uczciwie mówimy, czy dedykowane rozwiązanie to właściwa droga.
Zapytaj o analizę procesuNajczęściej zadawane pytania
Po konkretnych referencjach z punktem wyjścia, przebiegiem i wynikiem, po doświadczeniu w integracji z istniejącymi systemami, po przejrzystym podejściu z proof of concept i po uczciwej ocenie, czy rozwiązanie dedykowane jest w ogóle potrzebne.
Przy jasno określonych, powtarzalnych zadaniach, które odbywają się w niewielu systemach i odpowiadają standardowemu przypadkowi. Gdy procesy są specyficzne dla firmy albo współpracuje ze sobą kilka systemów, standardowe produkty przestają wystarczać.
W branżach regulowanych często tak. Ważne, żeby obsługiwał zarówno on-premise, jak i chmurę, uzasadnił rekomendację dla Twojego przypadku i wyjaśnił, gdzie przetwarzane są poszczególne dane.
W theBlue.ai analiza procesu ma stałą cenę od 3000 €. Wdrożenie kosztuje zwykle od 25 000 do 100 000 €, a wycenę z określonym zakresem 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.