Jaki problem to rozwiązuje
Większość firm podchodzi do AI od tyłu: kupuje się narzędzie, odpala pilotaż, a pół roku później nikt nie umie powiedzieć, co się zmieniło. Zastosowania dobiera się nowością, a nie wartością, wysiłek jest niedoszacowany, bo ignoruje się gotowość danych, a finanse odrzucają dalszy budżet, bo pierwsza fala dała dema zamiast wyników. Efektem jest zmęczenie AI, zanim pojawi się jego wartość.
Jak pracujemy
Systematycznie inwentaryzujemy kandydujące zastosowania w marketingu, sprzedaży, obsłudze i operacjach: gdzie idą godziny, które decyzje się powtarzają, jaka treść jest produkowana, gdzie boli czas reakcji. Kandydaci pochodzą z realnej pracy Twojego zespołu, a nie z listy funkcji dostawcy.
Każde zastosowanie oceniamy pod kątem efektu, wysiłku i ryzyka, z uczciwą oceną gotowości danych, bo właśnie tam załamuje się większość estymat AI. Dla najlepszych kandydatów budujemy uzasadnienia biznesowe: wypisane założenia, koszty łącznie z licencjami, oczekiwany efekt osadzony w Twoich własnych liczbach bazowych oraz sposób pomiaru wyniku.
Efekt zamyka rekomendacja sekwencjonowania: co zrobić najpierw, co czeka, a czego nie robić wcale, z uzasadnieniem doczepionym do każdego punktu.
Deliverables
- Inwentarz zastosowań AI w funkcjach go-to-market
- Macierz priorytetyzacji oceniona pod kątem efektu, wysiłku, ryzyka i gotowości danych
- Uzasadnienia biznesowe dla najwyżej priorytetowych zastosowań
- Jawna lista czego-nie-robić z uzasadnieniem
- Rekomendacja sekwencjonowania
- Podejście do pomiaru per zastosowanie