Metodyka
Krótka ścieżka od pytania „czy AI ma tu sens?” do działającego rozwiązania z mierzalnym efektem.
Punkt wejścia zależy od tego, gdzie jesteś. Każdy etap kończy się konkretnym wynikiem i decyzją co dalej.
Jak wygląda współpraca
Punkt wejścia zależy od tego, gdzie jesteś i co już wiesz.
-
01
Warsztat AI
Warsztat na realnych zadaniach i danych Twojego zespołu. Efekt: wspólny sposób pracy z AI i lista przypadków użycia z oceną potencjału.
-
02
Dowód wartości AI
Masz konkretny problem, chcesz sprawdzić czy AI zadziała. 2 do 4 tygodni na Twoich danych, w Twoim środowisku, z KPI ustalonymi przed startem. Na końcu konkretna odpowiedź: czy warto wdrażać szerzej i na jakich warunkach.
-
03
Wdrożenie AI
Cel jest jasny, wymagania określone. Wdrożenie obejmuje rozwiązanie, integracje, standardy pracy, adopcję i monitoring efektów. Kończymy gdy zespół pracuje w nowym modelu, nie gdy narzędzia są zainstalowane.
-
04
Kierunek rozwoju AI
Chcesz poułożyć AI na poziomie organizacji, nie pojedynczego zespołu. Pracujemy z kluczowymi decydentami nad portfelem inicjatyw, priorytetami, KPI programu i mechanizmem decyzyjnym. Efekt: wiecie które projekty uruchamiać, w jakiej kolejności i jak je mierzyć.
Bramka decyzyjna, nie pilot
Dowód wartości AI to 2 do 4 tygodni pracy na Twoich danych, z KPI ustalonymi przed startem. Kończy się decyzją, czy wdrażać w skali, a nie otwartą rekomendacją. Szczegóły, kryteria wejścia i dwa wyniki z realizacji są na stronie Dowód wartości AI.
Co mierzymy w Dowodzie Wartości
Metryki różnią się między torami. Poniżej przykładowe KPI, które ustalamy jako baseline przed każdym dowód wartości.
| Obszar | AI w procesach biznesowych | AI w wytwarzaniu oprogramowania |
|---|---|---|
| Czas | Czas obsługi sprawy / dokumentu / wniosku | Lead time for changes, czas code review |
| Koszt | Koszt jednostkowy przetworzenia, koszt etatu na wolumen | Koszt wytworzenia funkcjonalności |
| Jakość | First Time Right, rework rate, odsetek eskalacji | Defect escape rate, change failure rate |
| Przewidywalność | Stabilność SLA, obciążenie zespołu vs wolumen | Deployment frequency, MTTR |
| Bezpieczeństwo i ład | Audytowalność decyzji, zgodność z politykami | Polityka AI w SDLC, brak incydentów bezp./IP |
| Adopcja | Odsetek spraw obsługiwanych przez AI vs ręcznie | Odsetek deweloperów aktywnie używających AI |
Nie wszystkie metryki są dostępne w każdym projekcie. Przed dowód wartości ustalamy, co jest mierzalne i co będzie proxy, jeśli danych nie ma. Baseline bez pomiaru to nie baseline.
Kiedy współpraca ma największy sens
Warunki dobrego startu
Nie każdy projekt jest gotowy do uruchomienia od razu - i lepiej powiedzieć to na początku niż po miesiącu pracy.
Projekty które dowozimy efekt mają kilka wspólnych cech:
-
Jest właściciel problemu.
Konkretna osoba z mandatem do zmiany sposobu pracy w obszarze.
-
Są mierzalne kryteria sukcesu.
Wiemy co chcemy poprawić i mamy punkt odniesienia, choćby przybliżony. Bez tego nie ma jak ocenić czy projekt zadziałał.
-
Są dane.
Dostęp do danych wystarczających do przeprowadzenia Dowodu wartości AI. Niekoniecznie perfekcyjnych, ale dostępnych.
-
Jest gotowość na konkretną odpowiedź.
Dowód wartości kończy się rekomendacją i decyzją. Wynik „nie warto tego skalować” jest równie wartościowy co „wdrażamy”. Jeśli organizacja nie jest gotowa na oba, projekt nie ma bramki decyzyjnej.
Jeśli któregoś z tych warunków brakuje, powiemy o tym na rozmowie wstępnej i wspólnie zastanowimy się co ma sens jako pierwszy krok. Pracujesz z partnerami AlignIT, nie z podwykonawcami. Zobacz, kto poprowadzi projekt.
Autor tej strony
Radosław Jeziorski
Najczęstsze pytania
Jak wygląda Wdrożenie AI po Dowodzie wartości AI?
Wdrożenie obejmuje rozwiązanie, integracje z systemami, standardy pracy, przygotowanie zespołu do nowego modelu i monitoring efektów. Kończymy, gdy organizacja pracuje w nowym modelu, nie gdy narzędzia są zainstalowane. Zakres i warunki współpracy ustalamy po tym jak poznamy Twój kontekst i potrzeby.
Czym Warsztat AI różni się od szkolenia z AI?
Warsztat pracuje na realnych zadaniach Twojego zespołu, nie na przykładach z zewnątrz. Szczegóły na stronie Warsztatu AI.
Z bloga
Jak zmierzyć efekt, zanim zaangażujesz budżet, i dlaczego samo szkolenie nie wystarczy.
AI w procesach
Czy AI się opłaca: framework przed decyzją
Zanim kupisz szkolenie AI dla firm albo wdrożenie, sprawdź proces, baseline, dane i kryterium sukcesu. Framework oceny opłacalności AI w pięciu krokach.
Warsztaty AI
Jak mierzyć efekt szkolenia AI: 5 pomijanych KPI
Zadowolenie uczestników nie mierzy efektu szkolenia AI. Sprawdź KPI dla procesów i dla IT: aktywne użycie, baseline, czas pracy, jakość oraz lead time.
Warsztaty AI
Dlaczego szkolenie AI nie wystarczy i co po nim
Szkolenie AI dla firm daje wiedzę, ale nie zmienia procesu samo z siebie. Sprawdź, kiedy po szkoleniu wybrać warsztat, diagnozę lub dowód wartości AI.
Sprawdź od czego warto zacząć
30 minut rozmowy. Na podstawie Twojego kontekstu powiemy, od czego zacząć.