Wdrożenia AI
AI, które działa także po wdrożeniu, bez stałej zależności od nas.
Dobre wdrożenie AI nie zaczyna się od wyboru modelu. Zaczyna się od zrozumienia pracy zespołu, jakości potrzebnego rezultatu i odpowiedzialności za każdą decyzję w procesie.
Projektujemy architekturę, konfigurujemy narzędzia i testujemy rozwiązanie na realnych przypadkach. Następnie przekazujemy dokumentację oraz sposób pracy, a w razie potrzeby pozostajemy odpowiedzialni za utrzymanie wdrożenia.
- 01
Podejście
Projektujemy proces, konfigurujemy istniejące narzędzia i przekazujemy zespołowi sposób pracy, który potrafi samodzielnie utrzymać i rozwijać.
- Punktem wyjścia jest konkretny proces i jego cel.
- Konfigurujemy rozwiązania oparte na dostępnych platformach AI.
- Dokumentacja, szkolenie i utrzymanie są częścią wdrożenia.
- 02
Zakres
Audyt procesu
Obecny workflow, potrzeby zespołu, dane wejściowe, ryzyka i priorytety
Architektura rozwiązania
Dobór narzędzi, przepływ pracy, role, punkty kontroli jakości
Konfiguracja i wdrożenie
Prompty, automatyzacje no-code i low-code, testy oraz uruchomienie
Przekazanie i utrzymanie
Dokumentacja, szkolenie, opieka po wdrożeniu i rozwój procesu
- 03
Proces
Audyt
Audyt opisuje obecny proces i mierzalny cel wdrożenia.
Architektura
Przepływ pracy powstaje razem z punktami kontroli jakości.
Wdrożenie
Konfigurujemy rozwiązanie, testujemy je na realnych przypadkach i poprawiamy z zespołem.
Przekazanie
Na koniec proces zostaje spisany, a zespół przeszkolony.
- 04
Rezultat
- Zakres wynika z audytu konkretnego procesu i ograniczeń organizacji.
- Człowiek pozostaje właścicielem decyzji oraz kontroli jakości.
- Zespół uczestniczy w testach i przejmuje rozwiązanie wraz z dokumentacją.
- Konfigurację utrzymujemy i rozwijamy także po uruchomieniu.
- 05
Pytania
Obecnie koncentrujemy się na architekturze procesu, konfiguracji istniejących narzędzi oraz integracjach no-code i low-code. Jeśli projekt wymaga dedykowanego oprogramowania, określamy ten zakres osobno.
Od konkretnego procesu i osób, które w nim pracują. Sprawdzamy obecny sposób działania, dane wejściowe, kryteria jakości i miejsca, w których AI może przynieść rzeczywistą zmianę.
Taki jest cel. Przygotowujemy dokumentację i szkolenie, a role oraz punkty kontroli projektujemy tak, aby rozwiązanie nie zależało od jednej osoby ani od naszej stałej obecności.
Tak. Bieżące utrzymanie konfiguracji i wsparcie zespołu bierzemy na siebie w uzgodnionym zakresie.
Na etapie audytu identyfikujemy rodzaje danych i ograniczenia organizacji. Dobór narzędzi konsultujemy z osobami odpowiedzialnymi po stronie klienta; nie składamy obietnic bezpieczeństwa bez analizy konkretnego środowiska.