Jak wdrożyć AI w firmie i od czego zacząć?

Chcesz wdrożyć sztuczną inteligencję (AI) w swojej firmie, ale nie wiesz od czego zacząć? Doskonale trafiłeś. W tym artykule opowiem Ci, jak zjeść tego wielkiego słonia po kawałku.

Klienci często pytają mnie: „Czy mógłby Pan wdrożyć takiego czata GPT, który będzie bazował na informacjach z naszej organizacji?”. Tak, mógłbym, ale nie od razu. Dlaczego?

Bo sztuczna inteligencja to nie cylinder czarodzieja. To technologia. Działa wtedy, gdy jest dobrze zaprojektowana, a nie tylko dobrze „sprzedana”. A żeby dobrze zaprojektować rozwiązania z wykorzystaniem AI, musisz… wrócić do podstaw. Czyli do problemu, który chcesz rozwiązać.

Sztuczna inteligencja to często pomijalnie mały fragment całego projektu. Większość czasu zajmuje przygotowanie do wdrożenia AI w firmie. Skoro bowiem szukasz wsparcia w narzędziach AI, zapewne borykasz się z jakimś problemem. Czy umiesz go zdefiniować? Poświęć chwilę na to, aby go szczegółowo nakreślić.

To realne problemy. I właśnie od nich powinieneś zacząć. Nie od technologii, nie od narzędzia, ale od pytania: „Co tak naprawdę chcę poprawić?”.

Analiza biznesowa to pierwszy krok do zmiany. Tak, choć analiza kojarzy się z czymś statycznym, to bez niej trudno mówić o jakiejkolwiek zmianie, w tym o wdrożeniu sztucznej inteligencji (AI).

To trochę jak z gotowaniem. Może i masz szczere chęci, by przygotować romantyczną kolację, ale na nic Twoja wola w parze z najlepszym przepisem od Jemiego Olivera, jeśli nie skupisz się na analizie zawartości Twojej spiżarni. To dzięki niej będziesz w stanie sporządzić listę brakujących składników, zrobić zakupy i dopiero wówczas przystąpić do wcielenia swojego pomysłu w życie.

Takie podejście zastosuj w swoim przedsiębiorstwie. Skup się na analizie biznesowej, która pomoże Ci określić:

Cóż, sztuczna inteligencja potrzebuje danych – dobrych, uporządkowanych, aktualnych.

Gdy już analizę biznesową masz za sobą, możesz przystąpić do… rozrysowania mapy drogowej. Stwórz plan, który będzie Twoim GPS-em cyfryzacji. Rozpisz krok po kroku kolejne etapu wdrożenia sztucznej inteligencji:

Proste? W teorii tak. W praktyce to żmudna robota, ale daje Ci gwarancję, że AI z powodu braku danych nie zacznie „lunatykować”, czyli zmyślać tam, gdzie nie ma danych.

Zobaczmy więc, jak to mogłoby wyglądać. Załóżmy, że chcesz wdrożyć model językowy, który ma dostęp do wszystkich dokumentacji, instrukcji technicznych i materiałów w Twojej firmie. Ma on szybciej dostarczać Ci wiedzę i streszczać dokumenty.

Efekt końcowy? Zamiast szukać dokumentacji pompy, instrukcji naprawy, czytać ją i rozumieć – po prostu piszesz: „Czat, zepsuła mi się taka pompa, napisz mi krótko, jak ją wymienić” i od razu dostajesz skondensowaną wiedzę.

Jak dojść do tej wizji? Trzeba słonia podzielić na kawałki i zbudować mapę cyfryzacji:

Można więc powiedzieć, że przepis na AI w produkcji obejmuje trzy składniki: dane, algorytm, interfejs.

Ale – co ciekawe – tylko jeden z nich jest widoczny, do tego ten najmniej kosztowny. Reszta – dane i ich analiza – to 90% wysiłku i często 90% budżetu. Dlatego zanim zafascynuje Cię demo czatbota z przypadkowej konferencji, zadaj sobie pytanie: „Czy mam w ogóle dane, które chciałbym mu pokazać?”. Jeśli odpowiesz: „nie”, zacznij od porządków.

Tak, AI potrzebuje mocy obliczeniowej. Tak, można to zrobić lokalnie – ale czy to na pewno najlepsze rozwiązanie? Na pewno nie dla wszystkich.

W każdym razie masz do wyboru dwie opcje:

Dla większości firm dużo rozsądniejsze jest rozwiązanie hybrydowe: dane trzymamy u siebie, model pracuje w chmurze.

Jak widzisz, wdrożenie AI to nie jest kwestia instalacji nowego programu, lecz cały proces, który wymaga przemyślanej strategii.

Taka strategia pozwoli Ci wdrożyć sztuczną inteligencję w przemyśle w sposób płynny i optymalny kosztowo.