Wdrożenie AI w firmie, które zaczyna się od problemu, a nie od narzędzia
Pomagamy wybrać dwa, trzy zastosowania AI, które faktycznie odciążą zespół, i przeprowadzić je od pilotażu do codziennej pracy. Bez kupowania licencji, z których nikt nie korzysta.
Lista zastosowań AI ocenionych pod kątem zwrotu i ryzyka
Pilotaż na waszych danych, zanim zapadnie decyzja o skali
Zasady korzystania z AI, które zespół rozumie i stosuje
Nie ma tu twojego pytania? Zadzwoń pod +48 726 587 379 albo napisz przez formularz na dole strony.
Najczęściej zadawane pytania
Od czego zacząć wdrożenie AI w małej firmie?
Od jednego powtarzalnego zadania, które zabiera dużo czasu i opiera się na tekście, na przykład odpowiadanie na podobne pytania albo odczytywanie dokumentów. Takie zadanie łatwo przetestować i zmierzyć.
Czy nasze dane będą bezpieczne?
Dobieramy narzędzia i ustawienia tak, żeby dane firmowe nie służyły do trenowania modeli, a dostęp miały tylko wybrane osoby. Spisujemy też zasady, jakich danych nie przekazywać do AI.
Czy AI zastąpi pracowników?
W małych i średnich firmach AI najczęściej przejmuje żmudne części pracy: przepisywanie, wyszukiwanie, pierwsze wersje tekstów. Decyzje i kontakt z klientem zostają przy ludziach.
Ile kosztuje wdrożenie AI?
Zależy od zastosowania i narzędzi. Dlatego zaczynamy od pilotażu o jasno określonym zakresie i koszcie. Dopiero jego wynik pokazuje, czy warto iść dalej.
Co jeśli pilotaż się nie sprawdzi?
Wtedy wiecie to po kilku tygodniach i niewielkim koszcie, a nie po rocznym projekcie. Często wynik pilotażu wskazuje, co zmienić, żeby rozwiązanie zadziałało.
Wdrożenie AI nie musi być wielkim projektem na rok. Pokazujemy plan na trzy miesiące, po których mała lub średnia firma ma pierwsze działające zastosowanie, zasady dla zespołu i twarde dane, czy warto iść dalej.
Sztuczna inteligencja nie zastąpi dobrze poukładanych procesów, ale potrafi przyspieszyć sortowanie zgłoszeń, notatki ze spotkań, pracę z dokumentami i szukanie odpowiedzi w firmowej wiedzy. Pokazujemy, gdzie zacząć.
Firmy chcą wdrażać AI i automatyzacje, a potem okazuje się, że najwięcej pracy wymaga sprzątanie danych. Wyjaśniamy bez żargonu, czym jest struktura danych, jakie błędy spotykamy najczęściej i jak je naprawić.