AI w codziennej pracy

Pomagamy zespołom korzystać z narzędzi AI przy pisaniu, analizie dokumentów, wyszukiwaniu informacji i programowaniu. Pracujemy na zadaniach, które faktycznie wykonujecie, z uwzględnieniem zasad dostępu do danych.

Podczas konsultacji lub warsztatu ćwiczymy formułowanie poleceń, przekazywanie kontekstu i sprawdzanie odpowiedzi. Omawiamy też sytuacje, w których wynik wymaga poprawienia albo nie nadaje się do użycia.

AI w Twojej aplikacji

Pomagamy połączyć modele AI z istniejącym systemem przez API. Zakres może obejmować wyszukiwanie w dokumentacji, asystenta dla pracowników, porządkowanie zgłoszeń lub przygotowywanie szkiców odpowiedzi.

Najpierw sprawdzamy gotowe narzędzia. Własną integrację proponujemy wtedy, gdy potrzebne są dane, uprawnienia lub sposób pracy specyficzne dla Twojej aplikacji.

Przykładowe zastosowania

Od czego można zacząć? Poniższe przykłady pokazują możliwy zakres wdrożenia. Dobieramy go do sposobu pracy zespołu, dostępnych danych i budżetu.

Rozwój oprogramowania pod nadzorem programisty

AI może przygotowywać zmiany w kodzie, testy i dokumentację. Programista ustala zadanie, sprawdza rozwiązanie i decyduje, czy nadaje się ono do wdrożenia. Przegląd obejmuje zgodność z wymaganiami, bezpieczeństwo, działanie testów i to, czy kod będzie łatwy do dalszego utrzymania.

Celem jest skrócenie czasu powtarzalnych prac i obniżenie ich kosztu. W pilotażu porównujemy czas wykonania zadania razem z weryfikacją i poprawkami. Dopiero wtedy oceniamy, gdzie takie wsparcie się opłaca.

Obsługa klienta z dostępem do aplikacji

Asystent połączony przez API może sprawdzić status zamówienia lub płatności, dobrać instrukcję i przypisać zgłoszenie do właściwej kategorii. W ustalonym zakresie może też odpowiedzieć klientowi albo wykonać dozwoloną czynność, na przykład ponownie wysłać link do śledzenia przesyłki.

Sprawy wymagające decyzji pracownika, takie jak reklamacja, zwrot pieniędzy czy niejasne dane, trafiają do kolejki z oznaczeniem powodu przekazania. Do zgłoszenia można dołączyć opis problemu i wykonanych kroków, żeby pracownik miał od razu potrzebny kontekst. Ustalamy uprawnienia asystenta oraz czynności wymagające zatwierdzenia.

Raporty, które pomagają zaplanować zamówienia

Dane o sprzedaży, stanach magazynowych i terminach dostaw można połączyć z analizą zapotrzebowania. AI może przygotować podsumowanie zmian, wskazać produkty do sprawdzenia i wyjaśnić propozycję uzupełnienia zapasów. Ilości i wartości zamówień wylicza system według ustalonych reguł.

Na początek zamówienie może czekać na akceptację pracownika. Po sprawdzeniu wyników można automatycznie wysyłać do dostawcy zamówienia mieszczące się w ustalonych limitach, a nietypowe sytuacje przekazywać do sprawdzenia.

Dokumenty bez ręcznego przepisywania

Z faktur, zamówień i wiadomości od dostawców można odczytywać dane potrzebne w systemie. Przykładowy proces obejmuje dopasowanie dokumentu do zamówienia, sprawdzenie wymaganych pól i oznaczenie rozbieżności. Pracownik otrzymuje do weryfikacji brakujące lub niejednoznaczne dane.

Codzienny przegląd sprzedaży i kosztów

Zamiast ręcznie przeglądać kilka raportów, zespół może otrzymywać podsumowanie oparte na danych z aplikacji: zmiany marży, zaległe płatności, rosnące koszty dostaw czy produkty, które zalegają w magazynie. Każdy punkt może prowadzić do danych źródłowych i zadania dla właściwej osoby.

Wyszukiwanie w firmowej wiedzy

Asystent może pomagać pracownikom znaleźć procedurę, instrukcję lub odpowiedź w dokumentacji, do której mają dostęp. Odpowiedź z odnośnikiem do źródła ułatwia sprawdzenie szczegółów. Gdy w materiałach brakuje informacji, można skierować pytanie do osoby odpowiedzialnej za dany temat.

Najpierw mały test

Wybieramy zadanie. Ustalamy, co ma się zmienić i po czym ocenimy wynik.
Sprawdzamy narzędzia. Porównujemy jakość odpowiedzi, koszty i warunki przetwarzania danych.
Testujemy na przykładach. Przygotowujemy próbę z typowymi zadaniami oraz trudniejszymi przypadkami.
Decydujemy o wdrożeniu. Omawiamy wyniki i zakres dalszej pracy. Test może też pokazać, że dane zastosowanie nie jest opłacalne.

Dane, koszty i kontrola odpowiedzi

Ustalamy, jakie informacje mogą trafić do usługi AI, kto ma do nich dostęp i jak długo są przechowywane. Planujemy limity kosztów, obsługę niedostępności usługi oraz miejsca, w których człowiek zatwierdza wynik.

Odpowiedzi AI mogą zawierać błędy. Dlatego częścią wdrożenia jest sposób ich weryfikacji i ocena jakości po zmianie modelu lub danych.

Czy potrzebujesz gotowego pomysłu?

Nie. Wystarczy opisać zadanie, które zajmuje dużo czasu, albo problem w obecnym produkcie. Wspólnie sprawdzimy, czy AI ma w nim zastosowanie.

Ile kosztuje konsultacja lub wdrożenie?

Wycenę ustalamy po poznaniu zakresu. Na koszt wpływa liczba zastosowań, dostępność danych, integracje i potrzebne testy. Koszty korzystania z modeli omawiamy osobno od prac wdrożeniowych.

Mniej prób na ślepo.AI do konkretnej pracy.