Wdrożenie AI w firmie.

Od audytu procesów i pilotażu na jednym z nich. Wdrożenie na całą firmę naraz kończy się narzędziem, z którego nikt nie korzysta. Jeden proces, jeden zespół, mierzalny wynik, potem kolejny. O tym, czy dany proces w ogóle nadaje się do wdrożenia, decyduje liczba godzin, które miesięcznie zajmuje, i to, jak bardzo jest powtarzalny. Jeśli po audycie wyjdzie, że nie ma czego wdrażać albo że wystarczy zwykła automatyzacja bez modelu, mówię to wprost.

O koszcie decydują trzy rzeczy: liczba procesów objętych wdrożeniem, liczba systemów, do których trzeba się podłączyć, i to, czy dane są uporządkowane na tyle, żeby model miał z czego korzystać. Audyt procesów to kilka dni pracy. Pilotaż jednego procesu liczy się w tygodniach, bo część czasu zajmuje praca zespołu na wyniku. Wycenę wdrożenia podaję po audycie, bo dopiero wtedy wiadomo, co realnie trzeba zbudować. Osobno wyceniam utrzymanie.

Trzy rodziny, w kolejności od najprostszej do wdrożenia. Gotowe narzędzia z chmury, czyli ChatGPT, Claude czy Copilot, skonfigurowane pod firmę i z regułami korzystania. Modele podłączone do firmowych danych, które odpowiadają z dokumentacji, z historii komunikacji albo z systemów, do których mają dostęp przez API. Agenci wykonujący kroki procesu samodzielnie, na przykład klasyfikujący zgłoszenia albo przygotowujący odpowiedź na zapytanie ofertowe. Zaczynam zawsze od najprostszej rodziny, która załatwia sprawę.

Zakres danych, do których model ma dostęp, ustalimy przed startem i ograniczam do potrzebnych. Dane wrażliwe pobiera przez API, w momencie zapytania. W bazie wiedzy zostają materiały, które i tak krążą po firmie. W branżach regulowanych sprawdzam najpierw, czy dostawca podpisuje umowę powierzenia przetwarzania danych; bez niej nie zaczynam, choćby rozwiązanie techniczne było proste.

W procesach, które wdrażam, model pisze pierwszą wersję, a człowiek ją sprawdza i wysyła. Zmienia się rozkład pracy: mniej pisania od zera, więcej weryfikacji. Etap, na którym coś idzie do klienta bez czyjejś akceptacji, jest osobną decyzją i zapada później.

Bo bazę wiedzy projektuje się też od strony tematów wyłączonych, a start idzie na jednym kanale, z podglądem rozmów. Zdarzyło się wdrożenie czata, w którym model odpowiedział na pytanie o profil klientów firmy, i to wystarczyło, żeby projekt zamknąć. Od tamtej pory granice ustala się przed uruchomieniem, nie po wpadce.

Nie. Wdrożenie AI jest samodzielnym projektem i pracuje na tych systemach, które firma ma. CRM ułatwia sprawę, bo dane o klientach leżą w jednym miejscu, ale nie jest warunkiem.