Wdrażanie AI w firmie i organizacji,
które daje realne efekty

Sztuczna inteligencja ma dziś status „magicznego rozwiązania” – wszyscy o niej mówią, wielu coś testuje, ale niewiele firm widzi z tego realne pieniądze. Najczęściej brakuje konkretnej strategii: jasnych celów, mierników sukcesu i listy projektów, które naprawdę wspierają biznes, a nie tylko robią wrażenie w prezentacjach. W tym artykule pokazuję, jak krok po kroku zbudować strategię AI, która łączy wizję zarządu z codzienną pracą zespołów i prowadzi od pierwszych pomysłów do mierzalnych wyników. Poznasz praktyczny model pracy, przykłady zastosowań i najważniejsze ryzyka, o których większość firm przypomina sobie dopiero, gdy jest za późno.

Spis treści:

• Jak wdrażać AI w firmie, żeby naprawdę dawała efekty?
• Napięcie między hype’em a rzeczywistą skutecznością
• Lekcje z przeszłości: RPA
• Definicje: AI i GenAI
• Strategia oparta na solidnych fundamentach
• Najlepsze praktyki tworzenia przypadków użycia
• Burza mózgów: identyfikacja przypadków użycia
• Typowe przypadki użycia
• Kwalifikowanie przypadków użycia
• Różne technologie AI do różnych przypadków
• Definiowanie celów SMART
• Cykl życia projektu AI
• Zrozumieć ryzyka podkopujące sukces AI
• Ryzyko jakości
• Ryzyko w stosie technologicznym
• Ryzyko banału
• 4-fazowa metodologia Haba Group
• Faza 1: Discovery – odkrywanie
• Strategiczne przypadki użycia
• Polityka i etyka
• Faza 2: Evaluation – ocena
• Mapowanie procesów i wartości bazowych
• Jakość danych
• Stos technologiczny
• Faza 3: Deployment – wdrożenie
• Porządkowanie danych
• Dostęp i bezpieczeństwo
• Szkolenia i adopcja
• Faza 4: Analiza i doskonalenie
• Śledzenie wyników
• Aktualizacja AI

Jak wdrażać AI w firmie, żeby naprawdę dawała efekty?

Sztuczna inteligencja wzbudza ogromne zainteresowanie, ponieważ daje organizacjom szansę na rozwój i poprawę efektywności. Ta szansa jest jednak często opisywana bardzo ogólnie, a w wielu firmach rzeczywistość wcale nie nadąża za marketingowym szumem.

Raport McKinsey & Company z 2025 roku pokazał, że projekty AI mają bardzo niewielki wpływ na przychody i redukcję kosztów – 30% organizacji nie odnotowało żadnego pozytywnego efektu, a kolejne 47% zauważyło wpływ na wynik finansowy mniejszy niż 5%.

Na podstawie pracy z własnymi klientami, konsultanci i eksperci AI z Haba Group zauważyli, że niemal wszyscy chcą „zacząć z AI”, ale nie mają jasnej wizji, co to konkretnie oznacza dla ich organizacji.

Jeśli chcemy dostarczać wyraźne, mierzalne rezultaty biznesowe, organizacje nie powinny zaczynać od technologii. Powinny zaczynać od celu. Haba Group opracowała prosty, czterofazowy model, który pomaga przejść przez potencjalne cele biznesowe i przypadki użycia, aby zbudować przemyślaną, nastawioną na wyniki strategię AI.

Napięcie między hype’em a rzeczywistą skutecznością

Badanie Upwork pokazało, że 96% prezesów (CEO) oczekuje, że AI zwiększy produktywność – ale 77% pracowników twierdzi, że AI… zwiększyło ich obciążenie pracą.

Skąd tak duży rozdźwięk między celem a rezultatem? Owszem, istnieją typowe wyzwania wdrożeniowe – problemy z integracją AI z dotychczasowym stosem technologicznym czy braki w architekturze danych – ale większość trudności wynika z braku wizji.

Liderzy technologii widzą „jasną przyszłość AI” i słusznie się ekscytują, ale nie mają klarownego pomysłu, co konkretnie zrobić z AI, poza ogólnym „coś by się przydało”. Efekt? Bardzo drogie i skomplikowane projekty AI, które nigdy nie dowożą obiecywanych rezultatów.

Ostatecznie odpowiedź na pytanie „jak i po co używać AI w organizacji” nie sprowadza się do zakupu technologii. To decyzja biznesowa, którą musi napędzać wizja pożądanych rezultatów, a nie lista funkcji.

Lekcje z przeszłości: RPA (Robotic Process Automation - robotyzacja procesów biznesowych)

Przykładem technologii, która była mocno „napompowana” obietnicami, a w praktyce okazała się bardzo ograniczona, jest robotyczna automatyzacja procesów (RPA). Pomysł polegał na połączeniu uczenia maszynowego, systemów do zarządzania procesami biznesowymi i narzędzi automatyzacji, aby zautomatyzować złożone przepływy pracy: szybciej, taniej, dokładniej, z lepszym doświadczeniem klienta.

Rzeczywistość wyglądała tak, że większość projektów RPA nigdy nie wyszła poza etap pilotażowy. Ernst & Young raportował, że nawet 50% projektów ich klientów zakończyło się fiaskiem.

Przytłaczająca większość organizacji (62%) nie miała wystarczającej wiedzy o własnych procesach biznesowych – była w stanie zmapować mniej niż jedną czwartą rutynowych przepływów pracy. Co więcej, firmy często nie miały rozpoznanych alternatywnych ścieżek czy procedur awaryjnych.

W praktyce oznaczało to, że organizacje tworzyły błędne, niekompletne lub bardzo kruche procesy automatyczne – które po prostu doprowadzały do złych wyników szybciej niż dotychczas.

Przyczyną porażek RPA nie była finalnie technologia, lecz brak wglądu we własne procesy, wymagania i priorytety.

Definicje: AI i GenAI

Sztuczna inteligencja (AI) to wykorzystanie algorytmów i modeli do analizy danych, identyfikacji wzorców oraz automatyzacji podejmowania decyzji.

Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) jest podzbiorem AI, który koncentruje się na tworzeniu nowych treści – takich jak tekst, obrazy czy kod – na podstawie wzorców wyuczonych z istniejących danych.

Strategia oparta na solidnych fundamentach

Przy obecnych projektach AI obserwujemy bardzo podobny wzorzec porażek jak przy RPA – i z bardzo podobnych powodów:

- niepełne zrozumienie kluczowych procesów i danych
- brak zdefiniowanych (i śledzonych) kluczowych metryk
- brak jasno określonego procesu, który ma być modelem dla AI
- brak jasno zakomunikowanej wartości dla zespołów objętych zmianą
- zmienność rynku

Liderzy w organizacji powinni mieć pewną, przemyślaną wizję strategiczną dla AI – zarówno w krótkim, jak i długim horyzoncie. Strategia ta powinna zostać doprecyzowana do konkretnych przypadków użycia, które są intuicyjnie zrozumiałe dla zespołów i mają realny, uchwytny cel biznesowy.

Strategia określa ogólny plan zastosowania AI w celu osiągnięcia celów biznesowych. Przypadki użycia to konkretne zastosowania AI, które realizują jasno opisane cele.

Tworzenie wartości składa się z wielu elementów. Nie ma jednego uniwersalnego rozwiązania. Kluczem do sukcesu jest znalezienie własnego, unikalnego celu – tego, co jest strategicznie najważniejsze dla Twojego biznesu – i odwrócenie procesu: zaplanowanie podejścia, które dowiezie te rezultaty, przy użyciu technologii dopasowanej do Twojej kultury organizacyjnej.

Najlepsze praktyki tworzenia przypadków użycia

Strategia AI nie może istnieć w próżni – musi odzwierciedlać nadrzędne cele całej organizacji. Jednocześnie sama strategia jest z natury ogólna. Do praktycznego wdrożenia potrzebne są jasno zdefiniowane przypadki użycia przypisane do konkretnych rezultatów.

Struktura ta przypomina popularny model OKR (Objectives and Key Results), w którym cele wysokiego poziomu są rozbijane na konkretne rezultaty i wskaźniki.

Burza mózgów: identyfikacja przypadków użycia

Aby określić dobry przypadek użycia AI, warto zadać sobie m.in. następujące pytania:

- Co dokładnie próbujemy rozwiązać?
- Jakie są nasze najważniejsze cele strategiczne?
- Czy ten proces jest dobrze zrozumiany od początku do końca, wraz z możliwymi ścieżkami alternatywnymi?
- Czy zadanie jest oparte na danych – i czy dane są wysokiej jakości?
- Czy jest to zadanie powtarzalne lub częste?
- Czy zmiana tego procesu pozytywnie wpłynie na pracę zaangażowanych zespołów?
- Jakiego rodzaju rezultat generuje to zadanie (raport, decyzję, dokument, zlecenie)?
- Kto „jest właścicielem” tego procesu? Kto będzie „właścicielem” projektu AI wspierającego ten proces?
- Jakie zespoły lub osoby uczestniczą w procesie od początku do końca (np. sprzedaż, obsługa klienta, klienci)?
- Czy możemy zmierzyć rezultaty i co będzie oznaką sukcesu?

Istnieją różne sposoby oceny potencjalnych przypadków użycia. Można na przykład szukać równowagi między dojrzałością procesu i kultury a jakością danych lub skupić się na metrykach zadania, takich jak szacunkowa liczba godzin.

Na tym etapie może powstać bardzo długa lista pomysłów – i to dobrze. Ten zestaw pytań pomaga odsiewać przypadki słabe od tych, które mają największe szanse na mocny start.

Typowe przypadki użycia

Jednym z powodów niskiej adopcji AI przez użytkowników jest brak jasności co do tego, po co właściwie z niej korzystają. Przydatne może być najpierw zidentyfikowanie najważniejszych priorytetów w poszczególnych zespołach, a dopiero potem przekładanie ich na konkretne przypadki użycia.

Przykłady obszarów:

Marketing:
- szybkie tworzenie zasobów (landing page, maile, streszczenia dla zarządu)
- tworzenie storyboardów i koncepcji kampanii
- badania i research

Sprzedaż:
- wsparcie w pisaniu maili i zarządzaniu relacjami
- rekomendacje „następnego najlepszego produktu” (next best offer)
- identyfikacja klientów „zagrożonych odejściem”

Innowacje:
- analiza danych
- modelowanie i symulacje

Wewnętrzne procesy organizacji:
- automatyzacja zadań
- chatboty do wsparcia pracowników i klientów
- bazy wiedzy i systemy Q&A (Question & Answer)

Kwalifikowanie przypadków użycia

Jednym z kluczowych czynników sukcesu projektu AI jest to, na ile dobrze zespoły potrafią włączyć narzędzia AI do swojej codziennej pracy. To wciąż duże wyzwanie – niemal połowa pracowników mówi, że nie widzi, jak dzięki AI ma osiągnąć założone cele.

Wybierając przypadek użycia, jedną z pierwszych rzeczy do ustalenia jest to, w jaki sposób proces ma się zmienić po włączeniu AI. Około 20% organizacji deklaruje, że modyfikuje swoje workflow na skutek integracji AI – i taka adaptacja często jest warunkiem powodzenia.

Bardzo ważne jest włączenie zespołów w projektowanie rozwiązania. Zarówno zarząd, jak i pracownicy powinni dokładnie rozumieć cel wdrożenia AI. Pracownicy muszą wiedzieć nie tylko, jakich rezultatów się oczekuje, ale również w jaki sposób AI ma pomóc je osiągnąć.

Jeżeli wartości i korzyści projektu nie można skutecznie zakomunikować zespołom, być może trzeba przeprojektować przypadek użycia lub wybrać inny.

Różne technologie AI do różnych przypadków

Istnieje wiele typów technologii AI i każda z nich lepiej sprawdza się w innych rodzajach danych, wyników czy przypadków użycia. Równolegle z oceną przypadków użycia warto ocenić różne „silniki” AI, aby dopasować je do potrzeb:

Wbudowane usługi AI:
Ponad jedna trzecia projektów AI opiera się na funkcjach zaszytych w istniejących aplikacjach, takich jak Microsoft Copilot. Są one przydatne do szybkiego tworzenia usług „na wierzchu” już używanych systemów, np. budowy chatbota korzystającego z bazy HR.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP - Natural Language Processing):
Technologie analizujące tekst lub mowę – np. do transkrypcji nagrań i klasyfikacji treści.

Duże modele językowe (LLM - Large Language Model):
Modele generatywne uczące się heurystyk("...na oko") i wzorców językowych, używane do tworzenia nowych treści tekstowych, kodu, podsumowań itd.

Zaawansowana analityka danych:
Różne modele analityczne, zależne od typu danych (obrazy, wideo, dźwięk, tekst) i oczekiwanych wyników. Zwykle służą do identyfikacji wzorców i generowania predykcji.

Definiowanie celów SMART

Cele SMART są: konkretne (Specific), mierzalne (Measurable), osiągalne (Achievable), istotne (Relevant) oraz określone w czasie (Time-bound). Taka struktura zapewnia przejrzystość inicjatyw oraz pozwala śledzić, czy projekt AI jest faktycznie skuteczny.

Organizacje powinny najpierw określić, co można realnie zmierzyć, aby pokazać postęp, a następnie ustalić punkt wyjścia, czyli stan obecny. Można używać bezpośrednich pomiarów lub wskaźników pośrednich (proxy), a tam, gdzie to możliwe, warto stosować testy A/B, aby porównywać rezultaty różnych rozwiązań.

Cykl życia projektu AI

Jednym z typowych problemów w projektach AI jest stworzenie pierwszej wersji rozwiązania i… porzucenie go. W międzyczasie zmieniają się dane, procesy, wymagania i oczekiwane rezultaty. W efekcie projekt zaczyna generować wyniki słabej jakości lub staje się po prostu technicznym długiem.

Traktowanie projektów AI jak projektów programistycznych pozwala stworzyć cykl życia rozwiązania, aby można było nim sensownie zarządzać. Typowe etapy cyklu życia oprogramowania obejmują:

- planowanie
- rozwój (development)
- projektowanie interfejsu i doświadczenia użytkownika (UI/UX)
- testowanie
- wdrożenie (release)
- utrzymanie (maintenance)

Szczegóły procesu mogą różnić się między organizacjami (a nawet między projektami), ale dobry framework powinien zawierać kroki zapewniające jakość i aktualność rozwiązania, takie jak:

- wyznaczenie właściciela dla każdego projektu AI lub przypadku użycia
- testowanie wielu scenariuszy workflow
- porównywanie wyników automatyzacji z wartością bazową i KPI
- określenie momentu, w którym projekt należy wycofać lub zastąpić
- dokumentowanie wszystkich modeli i procesów AI
- walidacja jakości danych

Zrozumieć ryzyka podkopujące sukces AI

Większość problemów projektów AI nie wynika z samej technologii, lecz ze sposobu jej adopcji w organizacji. Strategia AI powinna zawierać elementy wspierające przyjmowanie tej technologii w codziennej pracy w taki sposób, aby wzmacniała nadrzędne cele biznesowe.

Ryzyko jakości

Z badań McKinsey & Company wynika, że tylko 27% organizacji weryfikuje całość wyników generowanych przez swoje usługi AI. Podobny odsetek (30%) sprawdza mniej niż 20% rezultatów.

W zależności od modelu AI i przypadku użycia może to być bardzo ryzykowne. Większość modeli – szczególnie LLM – nie potrafi powiedzieć „nie wiem” i generuje odpowiedź nawet wtedy, gdy jest „niepewna”. To prosty przepis na poważne problemy z dokładnością.

Każde zastosowanie AI musi zawierać jakiś mechanizm kontroli jakości – review lub walidacji – aby upewnić się, że wyniki są poprawne i sensowne.

Ryzyko w stosie technologicznym

Istnieją ryzyka techniczne poza samą usługą AI, które mogą wpływać na jej działanie. Jednym z najważniejszych jest architektura danych – lokalizacja, format i uprawnienia dostępu do danych. Wszystko to wpływa na to, z jakimi informacjami AI faktycznie pracuje.

Może to dotyczyć zarówno bezpieczeństwa (zbyt szeroki dostęp do danych), jak i kompletności (zbyt ograniczony dostęp). Dodatkowo struktura plików i źródeł danych może utrudniać AI ich odczyt i przetwarzanie.

Kilka niezależnych organizacji raportuje, że 59% organizacji uważa dostępne dane dla automatyzacji AI za niekompletne lub niewiarygodne. Co więcej, 60% decydentów IT twierdzi, że AI nie da się poprawnie zintegrować z ich obecnym stosem technologicznym.

Ryzyko banału

GenAI potrafi bardzo szybko tworzyć nowe, spersonalizowane treści, co może być potężnym narzędziem dla sprzedaży i marketingu, aby przyspieszać kampanie i pobudzać kreatywność. Mimo ogromnej popularności treści generowanych przez AI, większość odbiorców będzie coraz mniej zaangażowana – zarówno z powodu przesytu ilościowego, jak i spadku zaufania i zainteresowania przekazem.

Szacuje się, że w ciągu najbliższych dwóch lat zaangażowanie w zasoby marketingowe spadnie o połowę. To ważny sygnał ostrzegawczy: AI nie może zastąpić ludzkiego głosu.

Liderzy biznesu i marketingu muszą mieć jasną wizję swojej marki. Komunikaty kierowane do klientów muszą być znaczące i spójne z tą wizją. AI może być elementem procesu kreatywnego, ale nie może być jego jedynym silnikiem.

4-fazowa metodologia pracy wdrażając AI w firmie

Kluczem do udanego projektu AI jest podejście oparte na intencjonalności i jasności. Projekt musi mieć zdefiniowany, istotny cel i oczekiwany rezultat. Choć brzmi to prosto, w praktyce często jest trudno dobrze opisać przypadek użycia, a potem skutecznie go wdrożyć i monitorować.

W tym miejscu ogromną rolę odgrywa doświadczony partner, firma zamująca się wdrożeniem AI. Najlepsze jest czterofazowe podejście do tworzenia przypadków użycia AI, które jest proste, ale uwzględnia kluczowe, specyficzne wyzwania organizacji. Dobry partner biznesowy we wdrażaniu AI pomaga zadawać właściwe pytania i budować strategie zgodne z celami oraz kulturą firmy.

Faza 1: odkrywanie

Strategiczne przypadki użycia

AI można zastosować do wielu zadań, a firmy często nie widzą zwrotu z inwestycji, ponieważ przypadki użycia są zbyt ogólne lub słabo powiązane z realnymi celami biznesowymi.

Poprzez szczegółowe rozmowy o biznesie i branży, właściwy partner pomaga klientom zidentyfikować te przypadki użycia, które mają potencjał przynieść największy wpływ.

Polityka i etyka

Polityka dotycząca AI musi być ustalona na poziomie całej organizacji i na tyle elastyczna, aby obejmowała różne potencjalne technologie i przypadki użycia. Czasami polityki jasno określają, jakie technologie i zastosowania są dozwolone (lub zakazane), innym razem definiują bardziej ogólne zasady korzystania z AI w kontekście zawodowym.

Zespoły doradcze pomagają przejść przez ramy etyczne organizacji w kontekście AI, biorąc pod uwagę przypadki użycia, zobowiązania zawodowe i zasady działania firmy.

Polityka akceptowalnego użycia powinna zwykle określać zasady dotyczące: materiałów chronionych prawem autorskim, informacji poufnych lub stanowiących tajemnicę przedsiębiorstwa, treści obscenicznych lub obraźliwych oraz publicznie dostępnych danych.

Faza 2: ocena

Aby skutecznie wdrożyć usługi AI, trzeba dobrze rozumieć istniejący stos technologiczny, dane i procesy. Porażki integracyjne dotykają ok. 60% organizacji podejmujących inicjatywy AI. Można im zapobiegać, identyfikując problemy przed rozpoczęciem projektowania rozwiązań.

Mapowanie procesów i wartości bazowych

Bardzo często istnieje luka między tym, jak ludzie wyobrażają sobie dany proces, a tym, jak jest on faktycznie realizowany. Mogą istnieć ukryte ścieżki alternatywne, ręczne obejścia, czy znane punkty awarii, w których człowiek rutynowo interweniuje – choć nie jest to oczywiste, gdy patrzymy tylko na dokumenty i systemy.

Zespoły doradcze analizują realne workflow i identyfikują potencjalne punkty, w których AI może coś zautomatyzować lub wzmocnić (augmentacja). To także dobry moment, aby zacząć liczyć wartości bazowe – np. czas realizacji zadania czy poziom błędów – które posłużą później do mierzenia efektów wdrożenia AI.

Jakość danych

Dobra jakość danych to fundament udanej strategii AI. W projektach wykorzystujących dane oznacza to dokładność, kompletność, aktualność oraz dopasowanie do konkretnego przypadku użycia.

Kompletność dotyczy zarówno pojedynczych zbiorów danych, jak i integracji pomiędzy źródłami. Przykładowo w systemach HR mogą istnieć oddzielne pliki dla benefitów, polityki urlopowej i etyki, a także baza danych z opisami ról i stanowisk. Wszystkie te źródła muszą być dostępne do trenowania AI i odpowiednio połączone.

Stos technologiczny

Choć dane są fundamentem AI, rozwiązania AI muszą być płynnie osadzone w całym środowisku IT. Obejmuje to włączenie AI do procedur backupu i odtwarzania, architektury pamięci masowej, chmury, monitoringu oraz polityk bezpieczeństwa.

Trzeba ustalić, jak kontrolować zarówno dostęp użytkowników, jak i maszyn (usług) do środowiska AI, i jak wpiąć AI w istniejącą infrastrukturę i narzędzia bezpieczeństwa.

Faza 3: wdrożenie

Porządkowanie danych

Zarządzanie danymi jest kluczowe dla sukcesu projektu AI – i musi poprzedzać uruchomienie samych usług AI. Na podstawie analizy danych zwykle trzeba wykonać kilka kroków:

- w miarę możliwości zintegrować różne źródła danych w jednolity „data lake”
- ujednolicić formaty danych, aby ułatwić ich przetwarzanie przez AI
- zdefiniować wymagane wyniki (np. formaty raportów)
- ustawić właściwe uprawnienia dostępu i etykiety plików, aby kontrolować, co trafia do AI

Uwaga: indeksowanie przez AI może być bardzo agresywne. Źle ustawione uprawnienia mogą przypadkowo ujawnić poufne informacje lub – przeciwnie – zbyt mocno ograniczyć dostęp do danych, co pogorszy jakość wyników.

Dostęp i bezpieczeństwo

Bezpieczeństwo działa warstwowo – i dotyczy to także wdrożeń AI. Podstawowe zasady bezpieczeństwa IT obowiązują również w infrastrukturze AI: środowisko chmurowe, uprawnienia administracyjne, właściwie skonfigurowane magazyny danych i kopie zapasowe.

Trzeba też określić, w jaki sposób same aplikacje AI mogą komunikować się z zasobami wewnętrznymi i z internetem. Część aplikacji jest celowo odcinana od dostępu zewnętrznego, aby np. nie dopuścić do wycieku poufnych danych lub nie wprowadzać do modelu niesprawdzonych informacji z otwartych źródeł.

Dobry partner biznesowy pomaga przeanalizować każdą warstwę technologii AI, zadając kluczowe pytania bezpieczeństwa: kto i dlaczego ma dostęp do danej aplikacji, danych czy funkcji.

Szkolenia i adopcja

Około połowa pracowników nie wie, jak korzystać z AI, aby osiągnąć swoje cele. Dobry parner biznesowy od wdrażania AI w firmach włącza szkolenie użytkowników w proces wdrożenia, tak aby wszyscy rozumieli swoje przypadki użycia, znali polityki korzystania z AI i najlepsze praktyki do włączania narzędzi AI w codzienne procesy.

Faza 4: Analiza i doskonalenie

Śledzenie wyników

McKinsey, jako duża firma doradcza z ogromnym doświadczeniem ustalili, że mniej niż 1 na 5 organizacji próbuje w ogóle śledzić KPI dla swoich projektów AI. Metryki takie jak wzrost przychodów czy spadek kosztów są trudne do powiązania z konkretną inicjatywą i wymagają długiego horyzontu czasowego.

Aby skutecznie mierzyć efektywność, warto zacząć od wskaźników krótkoterminowych – takich, które można policzyć w ciągu kwartału i które pokazują zmiany w produktywności zespołów czy zachowaniu klientów.

Przykładowo: długość cyklu sprzedaży, czas realizacji procesu, średni czas odpowiedzi na zapytanie. Są to metryki, które można mierzyć na krótkich odcinkach czasu i obserwować w czasie rzeczywistym wpływ wdrożonego rozwiązania AI.

Aktualizacja AI

AI nie jest technologią „ustaw i zapomnij”. Silniki AI stale się zmieniają, a trenowanie modeli zawsze odzwierciedla dane z konkretnego momentu. W miarę jak dane się zmieniają, a modele dojrzewają, AI trzeba okresowo ponownie trenować lub zastępować nowszymi rozwiązaniami.

Dodatkowo same strategie biznesowe ewoluują – pojawiają się nowe priorytety, które mogą wymagać zmiany workflow obsługiwanych przez AI.

Dlatego tak ważne jest określenie wartości bazowych na początku drogi z AI, a następnie jasne zdefiniowanie i śledzenie KPI. Dane dotyczące wydajności pomagają precyzyjnie dostrajać wdrożenie AI i rozpoznawać moment, w którym obecne rozwiązanie przestaje odpowiadać przyszłym celom organizacji.

Przedstawione podejście fazowe jest przewodnikiem, który należy dostosowywać do indywidualnych potrzeb. Wraz z rozwojem technologii trzeba także okresowo aktualizować sam proces.

Inne ciekawe artykuły i podcasty

Pozycjonowanie stron w AI.

• 20 min.
• 35 min.
• Bartosz Złotucha

Pozycjonowanie stron w Trójmieście.

• 35 min.
• 55 min.
• Bartosz Złotucha