Wdrożenie AI w małej firmie. Dwie warstwy, cztery drogi i jeden właściciel

W małej firmie wdrożenie AI ma dwie warstwy: to, co zespół robi sam w ChatGPT, Claude albo Gemini, i to, co musi działać bez człowieka, więc buduje się to osobno. Zaczyna się od jednego zmierzonego zadania i kończy nazwanym właścicielem, który co miesiąc sprawdza wynik. Po drodze każde zadanie dostaje jedną z czterech dróg.

Dwie warstwy

Pierwsza warstwa jest po Twojej stronie: praca z narzędziem AI na własnym materiale. Szkicowanie, streszczanie, stały kontekst w projekcie, opis od modelu nad danymi, które już masz. Tej warstwy zespół może się nauczyć.

Druga warstwa to wszystko, co musi działać według harmonogramu bez człowieka, przechodzić przez więcej niż jeden system albo liczyć bez błędów. Tu czat nie wystarcza, potrzebne jest właściwe narzędzie do automatyzacji. Buduje to ktoś, kto zna takie narzędzia, a Ty definiujesz, co znaczy „gotowe". Możesz też nauczyć się budować sam.

Granicę między warstwami warto wyznaczyć na samym początku, żeby nikt nie oczekiwał od czatu czegoś, co powinno działać samo, co noc, na danych z trzech systemów.

Cztery drogi dla każdego zadania

Każde powtarzalne zadanie z Twojego tygodnia idzie jedną z czterech dróg:

1. Zebrać dane: dane leżą w systemach, więc potrzebna jest integracja.
2. Ścigać ludzi: ktoś musi upominać się u innych o dane, więc potrzebny jest workflow.
3. Napisać: raport, podsumowanie albo odpowiedź powstaje z danych, które już są, więc pisze model.
4. Najpierw naprawić dane: zanim cokolwiek zautomatyzujesz, trzeba zacząć rejestrować dane, których nie ma, udokumentować proces albo przestać robić to zadanie.

Czwarta droga jest pełnoprawna i czasem to najlepsza odpowiedź.

Granica między modelem a systemem

Model szkicuje i wyjaśnia. Filtrowanie i arytmetyka zostają w systemie, który ma dane: w arkuszu, w eksporcie, w zapytaniu. Tabelę składa system, model pisze nad gotową tabelą. Wyniki liczone przez model wyglądają dobrze na małych danych i psują się po cichu, gdy danych przybywa, a wtedy ręczne sprawdzanie zjada całą oszczędność.

Na jakim etapie jesteś

Etap wyznacza skala STER, przyznawana według tego, co naprawdę robisz, a nie tego, co wiesz o AI:

• Start: jeszcze nie używasz AI przy prawdziwej pracy, albo prawie wcale.
• Testy: używasz doraźnie, opisujesz problemy zamiast wkleić prawdziwe dane, albo nie wracasz do narzędzia.
• Efekty: wkładasz prawdziwe dane i wracasz regularnie, ale powtarzalną robotę wciąż robisz ręcznie.
• Rytm: AI siedzi w stałym przepływie Twojej pracy, a powtarzalna rzecz jest przynajmniej częściowo zautomatyzowana.

Swój etap sprawdzisz w teście gotowości: dziesięć minut we własnym asystencie AI, 0 zł, bez konta.

Co psuje się po wdrożeniu

Automatyzacje potrafią paść po cichu: dalej raportują sukces, a przestają robić to, co miały. Przy utrzymaniu automatyzacji w studiu produkcji audio w jednym tygodniu było 27 nieudanych uruchomień, a dysk był zapełniony w 100%. Po naprawie: zero nieudanych uruchomień i około 47 GB wolnego miejsca. Największy audyt, jaki robiłem, objął 240 automatyzacji działających na produkcji.

Dlatego wdrożenie kończy się nazwanym właścicielem, a nie ostatnią sesją. Jedna osoba w zespole raz w miesiącu sprawdza, czy wynik dalej się zgadza.

Ile to trwa

W kohorcie przechodzisz pięć faz w cotygodniowych sesjach po 60 do 90 minut, przez pięć do siedmiu tygodni. W programie w Twojej firmie te same fazy mieszczą się w szkoleniach kilkudniowych albo weekendowych. Po Twojej stronie: około godziny między sesjami na jedno zobowiązane działanie i około dziesięciu minut na zapisanie, ile zadanie zajmuje dziś. Trzydzieści dni po uruchomieniu budowy mierzysz je ponownie.

Od czego zacząć

Od testu gotowości i jednego zadania. W artykule Kupiliście licencje AI i nikt ich nie używa opisuję, co zrobić w pierwszym tygodniu. Na stronie programu jest pięć faz, sesja po sesji. Na stronie głównej znajdziesz, dla kogo jest program i ile kosztuje.

Rimas Lukaszewicz, Rimas Logic