Mentionsy

90% zrożeń tematów AI-owych kończy się porażką, bo nie przynosi to żadnej wartości.

Porozmawiamy o tym, jak zespół Protopii pod Twoim przewodnictwem bierze udział we wdrożeniu agenta AI w dużej, globalnej firmie farmaceutycznej.

Cały ten projekt, o którym dzisiaj będziemy mówić, tak naprawdę jest inicjatywą, która powstała w obszarze HR-owym, czyli ten agent AI to jest właśnie w obszarze HR-owym.

doszli do takiego wniosku, że trzeba zrobić takiego agenta AI, czy może nie tyle agenta, co takiego asystenta bardziej bym powiedział, bo to na koniec dnia jest to frontend z chatbotem, który ułatwi te procesy.

Czyli inicjatywa pojawiła się od biznesu, to biznes poszedł do IT i zgłosił takie zapotrzebowanie, a nie na zasadzie takiej, że dział IT dostał zadanie budowania agentów AI i drapali się po głowie, do czego ci agenci mogliby się w danej organizacji przydać.

gdzieś tam polecenie z zarządu, czy jakaś taka powiedziałbym potrzeba gdzieś dyrektorska, że potrzebujemy AI.

No i istniała również platforma AI-owa już tam wdrożona i tak naprawdę projekt wystartował, projekt miał sponsorowanie, projekt miał odpowiednich opiekunów biznesowych.

co trochę te implementacje agentowe, czy też te obszary AI-owe zgłębił.

Cóż, temat AI, pomimo że jest na tapecie od dwóch, trzech lat, tak naprawdę w dalszym ciągu polega na tym, że te ustabilizowane działa IT, one mają świadomość tego, jak działają procesy, jak działają DevOpsy, chmury, niechmury, tego typu rzeczy.

Bo wspomniałeś o tym na samym początku, że często dzisiaj każdy chce mieć tego AI u siebie i siada i myśli, dobrze, zróbmy AI i zastanówmy się, do czego możemy go przypiąć.

Jeszcze się wtrącę i później się to kończy tym, że słyszymy na rynku gdzieś tam IT, że 90% zrożeń tematów AI kończy się porażką, bo nie przynosi to żadnej wartości.

Ale w dalszym ciągu widzimy, że 90% funkcjonalności jesteśmy w stanie ogarnąć w 10% wysiłku i odwrotnie, te pozostałe 10% stanowią tak trudne orzechy do zgryzienia, że wolimy nie poświęcać 90% czasu, żeby je na siłę zaimplementować.

Tak, to znaczy poza tymi typowymi aspektami finansowymi, ile kosztowało zrealizowanie tego projektu, ile kosztuje tokenów, nazwijmy to w dużym uproszczeniu, cały ten system AI.

No i trzecia, wtedy ja się nie odrywam od swojej pracy, czyli przypuśćmy, nie wiem, jestem analitykiem finansowym, mam problem jakiś HR-owy, zamiast czekać dniami, wysyłać maile, zagadywać do kogoś na Teamsach, jestem w stanie z tym asystentem ten problem w jakiś sposób ogarnąć bardzo szybko i wrócić do swojej pracy.

Ta efektywność mierzona takim nieprzerwanym czasem pracy, zamiast się odrywać, maile odpisywać, czekać na skrzynce, to trudno zmierzyć, ale moim zdaniem to też jest ogromna wartość.

Natomiast w jaki sposób to technicznie upilnować, w jaki sposób sprawić, żeby asystent miał dostęp tylko do tych danych, żeby de facto replikował tego airbaga, tę rolę uprawnienia, która jest z systemu źródłowego, to to jest rzecz nie trywialna.