Plan AI gotowy do realizacji, dopasowany do pytań, na które firma potrzebuje odpowiedzi. Może dotyczyć jednego obszaru lub strategii całej organizacji. Piszą go programiści, którzy wdrażają rozwiązania, nie konsultanci, którzy doradzają.
Jeśli któryś z tych problemów brzmi znajomo, właśnie w nim pomaga AI Strategy.
Były eksperymenty z AI. Działały w notebooku. Żaden nie trafił do użytku z prawdziwymi użytkownikami.
Różne zespoły korzystają z różnych narzędzi AI. Brak wspólnego modelu, nadzoru i planu. Koszty rosną, a działania nie składają się na spójną wartość dla firmy.
Potencjał jest widoczny. AI jako realna przewaga: więcej innowacji, szybsza realizacja, coś, czego konkurencja jeszcze nie umie. Brakuje tylko jasnej drogi od ambicji do pierwszego wdrożenia.
Dwadzieścia pomysłów na zastosowanie AI i brak rzetelnego sposobu, żeby ocenić, które pomogą firmie, a które są tylko na pokaz.
Firma korzysta z dużych modeli językowych (LLM), ale nie ma jasnego obrazu ryzyka związanego z modelami, ujawnianiem danych ani nadzorem wymaganym przez unijny AI Act.
Najważniejszy system potrzebuje konkretnej architektury, a nie prezentacji dostawców. Co zbudować, co kupić, co zintegrować.
Rezultatem jest jasna odpowiedź: jakie rozwiązania AI budować najpierw, z czym poczekać, a co pominąć całkowicie. Na tyle konkretna, żeby działać, a nie tylko dyskutować.
Stan obecny: istniejące narzędzia AI, kto z czego korzysta, gdzie to działa, a gdzie utknęło. Szczera ocena, co blokuje wdrożenie: dane, infrastruktura, nadzór, kompetencje czy strategia.
Co budować, w jakiej kolejności i czego się spodziewać. Każdy punkt opisany na tyle konkretnie, żeby był realną decyzją inżynierską, a nie hasłem. Pomysły, które rekomendujemy porzucić, są na liście z uzasadnieniem.
Dla systemu o najwyższym priorytecie w planie: konkretna architektura, którą można przekazać zespołowi IT i rozpocząć prace. Decyzje o budowie lub zakupie, punkty integracji, infrastruktura i modele. To dokument, jaki sami przygotowalibyśmy przed wdrożeniem.
Każdy model w ustalonym zakresie: do czego ma dostęp i co może pójść nie tak. Dzięki temu dyrektor finansowy, dział prawny i zespół zarządzania ryzykiem otrzymują jasną odpowiedź na pytanie: "Z jakiego AI korzystamy i jakie wiąże się z tym ryzyko?"
Jeden obszar albo strategia całej organizacji. Cztery rodzaje pracy nakładają się na siebie i wracamy do nich, gdy lepiej poznajemy sytuację. Najważniejsze rozwiązania trafiają do realizacji, podczas gdy my nadal rozpoznajemy pozostałe obszary.
Rozmowy z kluczowymi osobami. Przegląd narzędzi. Przegląd dokumentów. Doprecyzowujemy zakres i pytania, na które firma naprawdę chce odpowiedzi.
Opisujemy stan obecny. Wskazujemy przeszkody. Tworzymy rejestr ryzyk modeli. Wspólnie weryfikujemy wnioski, zanim przejdziemy do projektowania.
Przygotowujemy plan z priorytetami i projekt architektury referencyjnej. Omawiamy je z zespołem IT i produktowym. Przy większym zakresie najważniejsze rozwiązania mogą już równolegle trafiać do realizacji.
Przekazujemy plan i omawiamy go przez 90 minut z kierownictwem. Odpowiadamy na pytania zespołu IT. Można przystąpić do działania.
Dokument jest narzędziem pracy, nie prezentacją. Trzy rzeczy go wyróżniają.
Dokument piszą ci sami programiści, którzy wdrażają AI u naszych klientów. Architektura to coś, co sami byśmy zbudowali, a nie slajdy.
Około 30% projektów kończy się rekomendacją "nie budować" dla największego pomysłu. Czasem zmiana procesu wygrywa z AI. Mówimy o tym wprost.
Na tyle szczegółowy, że zespół IT może zacząć budować od pierwszego dnia. Jeden dokument obejmuje strategię, architekturę i ryzyka, a każda część mówi językiem swojego odbiorcy.
Dla firm, które zaczęły z AI, ale utknęły: pilotaże nie trafiły do codziennego użytku, narzędzia są rozproszone albo firma chce realnej przewagi dzięki AI, ale nie ma jasnej odpowiedzi, co budować dalej.
Plan gotowy do realizacji: diagnoza stanu obecnego, plan wdrożenia z priorytetami na uzgodniony okres, architektura referencyjna dla systemu o najwyższym priorytecie i rejestr ryzyk modeli. Na tyle konkretny, żeby działać od pierwszego dnia, a nie tylko dyskutować.
Jesteśmy programistami, którzy wdrażają AI u klientów. Architektura referencyjna to coś, co sami byśmy zbudowali, a nie slajdy. Jeśli rekomendujemy nie budować, mówimy to wprost. Około 30% projektów kończy się wnioskiem "nie, jeszcze nie" dla największego pomysłu.
Decyzja należy do klienta. Materiały są jego własnością i można je wdrożyć własnym zespołem lub z innym partnerem. Wielu klientów kontynuuje z nami wdrożenie, bo znamy już kontekst, ale nie ma takiego obowiązku.
Około 4-6 godzin rozmów z kluczowymi osobami na każdy etap, plus dostęp do odpowiedniej dokumentacji i obecnych narzędzi AI. Między sesjami pracujemy asynchronicznie i na bieżąco porządkujemy wnioski.
Tak. Pracę nad jednym obszarem kończymy szybko. AI Strategy dla całej organizacji lub przegląd wielu systemów trwa dłużej i przebiega etapami. Nie trzeba czekać na jedną wielką prezentację. Najważniejsze rozwiązania trafiają do realizacji, gdy wciąż rozpoznajemy pozostałe obszary, więc korzyści pojawiają się wcześniej.
Powiemy, czy warsztat ma sens w tej sytuacji. Jeśli nie ma, też powiemy to wprost.