Transformacja AI

Transformacja AI, która trafia do produkcji

Udane inicjatywy AI wymagają czegoś więcej niż modelu: jasnego celu biznesowego, dostępnych i zarządzanych informacji, niezawodnej integracji oraz praktycznego modelu działania. Coded Projects łączy te elementy dzięki skoncentrowanemu, inżynierskiemu podejściu.

Zobacz nasze usługi
Ilustracja zespołu łączącego elementy rozwiązania

Inżynierska ścieżka od pomysłu do działającego rozwiązania

Ilustracja zespołu mapującego proces biznesowy

Odkrywanie

Zaczynamy od procesu

Sprawdzamy, jak dziś wygląda praca, gdzie decyzje lub przekazania ją spowalniają i co można poprawić. AI jest jedną z opcji — nie wymogiem.

Dlaczego to ważne

Zaczynanie od technologii często prowadzi do rozwiązań, które szukają problemu. Zrozumienie procesu pokazuje, gdzie AI może przynieść mierzalną wartość, jakie efekty mierzyć i gdzie prostsza zmiana sprawdzi się lepiej. Daje też wszystkim zaangażowanym wspólny, realistyczny obraz celu, zanim zapadną decyzje o inwestycji.

Ilustracja systemów połączonych przez API z bazą danych

Łączenie

Przygotowanie środowiska firmy

Zanim wprowadzimy automatyzację, oceniamy interfejsy aplikacji, tożsamość, dostęp do danych, ograniczenia integracyjne i wymagania dotyczące nadzoru.

Dlaczego to ważne

Rozwiązanie AI jest tak niezawodne, jak systemy i dane, do których ma dostęp. Jeśli interfejsy, uprawnienia i jakość danych nie zostaną uwzględnione na początku, projekty utykają na etapie integracji albo później stwarzają ryzyko dla bezpieczeństwa i zgodności. Wczesne przygotowanie środowiska pozwala rozwiązaniu działać z istniejącymi systemami, na tych samych zasadach dostępu co pracownicy.

Ilustracja zespołu weryfikującego i zatwierdzającego wyniki

Automatyzacja

Wdrożenie pod kontrolą

Budujemy konkretne rozwiązania, sprawdzamy je na rzeczywistych scenariuszach i określamy, kiedy ludzie powinni weryfikować lub zatwierdzać wyniki.

Dlaczego to ważne

Prototyp, który działa na prezentacji, nie jest jeszcze rozwiązaniem, na którym ludzie mogą polegać. Testy na rzeczywistych przypadkach wcześnie ujawniają sytuacje wyjątkowe, a jasno określone punkty weryfikacji i zatwierdzania zachowują odpowiedzialność ludzi za ważne decyzje. Dzięki temu organizacja może ufać wynikom i stopniowo rozszerzać automatyzację.

Ilustracja zespołu dopracowującego działające rozwiązanie

Utrzymanie

Doskonalenie po wdrożeniu

Pomagamy wprowadzić ocenę jakości, wgląd w działanie rozwiązania i proces jego dopracowywania wraz ze zmianą potrzeb biznesu.

Dlaczego to ważne

Procesy, dane i modele AI zmieniają się z czasem, a rozwiązanie, które nie jest monitorowane, stopniowo traci trafność i przydatność. Mierzenie wyników w trakcie eksploatacji pokazuje, czy oczekiwana wartość jest osiągana, a ustalony proces doskonalenia zamienia pierwsze efekty w trwałe korzyści zamiast jednorazowego projektu.

Czego możesz się spodziewać

W zależności od zakresu współpraca może obejmować:

  • Mapę możliwości
  • Ocenę wykonalności
  • Architekturę integracji
  • Proof of concept
  • Pilotaż
  • Rozwiązanie produkcyjne
  • Dokumentację
  • Przekazanie do eksploatacji i wsparcie

Najczęściej zadawane pytania

Nie. Możemy zacząć od analizy procesu biznesowego i ocenić, czy lepiej sprawdzi się AI, czy klasyczna automatyzacja.

Niekoniecznie. W miarę możliwości stawiamy na wykorzystanie i integrację tego, co firma już ma.

To zależy od architektury rozwiązania i wybranych dostawców. Przed wdrożeniem wspólnie oceniamy sposób przetwarzania danych, opcje wdrożenia, kontrolę dostępu i obowiązujące wymagania.

Nie. Technologię dobieramy do wymagań. AI API Mapper jest jedną z opcji, gdy jego funkcje integracji i nadzoru dobrze pasują do potrzeb.

Planujesz inicjatywę AI?

Opowiedz nam o procesie lub systemach, których dotyczy. Pomożemy ustalić rozsądny pierwszy krok.

Porozmawiajmy o inicjatywie AI