Wdrożenia AI
Agenci AI, przetwarzanie dokumentów i modele prognostyczne działające w produkcji, z ewaluacją jakości i ścieżką audytu.
Opis
Wdrażamy AI w procesach, w których daje mierzalny efekt: obsługa zgłoszeń i reklamacji, analiza dokumentów, wyszukiwanie w wiedzy firmy, prognozy popytu i obsady. Każde wdrożenie zaczynamy od określenia, jak zmierzymy wynik.
Przed uruchomieniem model przechodzi testy na danych klienta i na przypadkach brzegowych. W procesach, w których błąd ma konsekwencje, decyzję zatwierdza człowiek, a system zapisuje, na jakiej podstawie przygotował odpowiedź.
Rozwiązania budujemy tak, żeby dało się zmienić dostawcę modelu bez przepisywania systemu. Dane mogą pozostać w infrastrukturze klienta.
Zakres prac
- Ocena procesu pod kątem zastosowania AI
- Zestaw testowy z miarą jakości
- Agent, asystent lub model w produkcji
- Nadzór człowieka i dziennik decyzji
- Monitoring jakości i kosztów
- Dokumentacja na potrzeby AI Act
Przebieg projektu
- 01
Wybór procesu
Oceniamy procesy pod kątem powtarzalności, kosztu błędu i dostępności danych. Wybieramy ten, w którym efekt da się najszybciej zmierzyć.
- 02
Pilotaż
W ciągu 4-6 tygodni budujemy rozwiązanie na danych klienta i porównujemy wyniki z dotychczasowym procesem.
- 03
Wdrożenie
Integrujemy rozwiązanie z systemami firmy, ustalamy zakres decyzji zatwierdzanych przez człowieka i uruchamiamy monitoring.
- 04
Utrzymanie
Śledzimy jakość i koszty, aktualizujemy zestaw testowy i reagujemy, gdy zmieniają się dane lub proces.
Kiedy warto
- Zespół obsługi poświęca większość czasu na powtarzalne zgłoszenia i reklamacje.
- Dokumenty, umowy lub faktury są przeglądane ręcznie w dużej liczbie.
- Wiedza firmy jest rozproszona w dokumentach i trudno ją szybko odnaleźć.
- Planowanie zapasów lub obsady opiera się na doświadczeniu i arkuszach.
Technologie
Technologie dobieramy do projektu i do środowiska klienta. Najczęściej pracujemy z:
- Claude
- OpenAI
- modele open source
- RAG
- LangGraph
- Python
- MLflow
- Langfuse
Częste pytania
Przed pilotażem ustalamy miarę sukcesu, na przykład czas obsługi zgłoszenia lub trafność prognozy. Pilotaż kończy się porównaniem z dotychczasowym procesem.