Nowoczesny biznes coraz częściej sięga po sztuczną inteligencję, ale samo wdrożenie AI nie gwarantuje sukcesu. Kluczowe jest dopasowanie odpowiedniego rozwiązania do konkretnego wyzwania, danych, procesów i celów organizacji. To właśnie temu zagadnieniu Sofixit poświęca najnowszy odcinek wideopodcastu „Między nami ekspertami”.
Temat odcinka:
„AI szyte na miarę: jak dopasować rozwiązanie do konkretnego wyzwania biznesowego?”
Gośćmi odcinka są:
✨ Krzysztof Jędrzejewski – AI R&D Director
✨ Tomasz Tarczyński – Head of Data Science
W rozmowie Sofixit pokazuje, jak świadomie podchodzić do wyboru rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, nie przez pryzmat aktualnego hype’u, ale realnych potrzeb biznesowych, dostępnych danych, ograniczeń technologicznych i oczekiwanych efektów.
Odcinek wyjaśnia, dlaczego AI nie jest jednym uniwersalnym narzędziem do wszystkiego oraz jak odróżnić sytuacje, w których warto sięgnąć po generatywną sztuczną inteligencję, od tych, gdzie lepiej sprawdzą się modele predykcyjne, klasyczne NLP, computer vision, optymalizacja lub rozwiązania regułowe.
W odcinku omawiane są m.in.:
🔹 różne typy AI – od GenAI, przez modele predykcyjne, supervised i unsupervised learning, po reinforcement learning, computer vision, NLP, reguły i optymalizację,
🔹 kryteria wyboru właściwego rozwiązania: cel biznesowy, KPI, jakość i dostępność danych, wymagania dotyczące opóźnień, budżet, kompetencje oraz regulacje, w tym AI Act,
🔹 koszty wdrożenia i utrzymania AI – trening, inferencja, infrastruktura, integracje, dane, ludzie, ryzyko oraz wpływ środowiskowy,
🔹 znaczenie podejścia POC, szybkiej weryfikacji hipotez, modularnej architektury oraz decyzji stop/go,
🔹 wyzwania związane z integracją i utrzymaniem rozwiązań AI w organizacji,
🔹 dylemat self-host vs API oraz wpływ tych decyzji na prywatność, wygodę i całkowity koszt posiadania,
🔹 sytuacje, w których GenAI ma największy sens oraz te, w których klasyczne modele mogą być tańsze, szybsze, bardziej interpretowalne i skuteczniejsze,
🔹 rola agentów AI jako narzędzi do orkiestracji zadań, wraz z ich potencjałem i ograniczeniami,
🔹 przykłady praktycznych wdrożeń, m.in. wykrywanie uszkodzeń na zdjęciach z wykorzystaniem computer vision oraz system rekomendacji reklam oparty na podejściu warstwowym,
🔹 najczęstsze mity wokół AI, takie jak: „GenAI nadaje się do wszystkiego”, „im bardziej zaawansowane rozwiązanie, tym lepsze” czy „wystarczy, że mamy dane”.
To rozmowa z ekspertami, którzy pokazują, że skuteczne wdrożenie AI zaczyna się nie od wyboru technologii, ale od dobrego zrozumienia problemu. Dopiero wtedy można dobrać rozwiązanie, które realnie wspiera biznes, skaluje się w organizacji i przynosi mierzalną wartość.