Mapa automatyzacji
Wybrany proces z uzasadnieniem biznesowym.
- Ocena czynności i danych
- Priorytety według wartości i ryzyka
- Kryteria jakości oraz kosztu
Proces / czas / dane / ryzyko
Wiesz, od którego zadania warto zacząć.
Wdrażamy asystentów, RAG, modele prywatne, agentowe workflow, automatyzację i systemy danych połączone z rzeczywistymi procesami firmy.
mniej powtarzalnej pracy
spójne dane i kontrola wyniku
ograniczone narzędzia i audyt
Zaczynamy od konkretnego zadania i danych, na których pracuje zespół. Łączymy reguły, integracje i modele AI tam, gdzie pomagają skrócić pracę bez utraty kontroli nad wynikiem.
Model nie powinien decydować o wszystkim. Wyznaczamy jego rolę, źródła informacji i granice dostępu. Ważne decyzje oraz niepewne wyniki kierujemy do osoby odpowiedzialnej.
Przygotowujemy informacje potrzebne do zadania.
Wybieramy źródła, sprawdzamy jakość i określamy dostęp. Porządkujemy dokumenty oraz dane, zanim trafią do procesu.
Czy mamy podstawę do poprawnej odpowiedzi?
Model dostaje konkretne zadanie.
Dobieramy mechanizm do klasyfikacji, odczytu dokumentów lub pracy z wiedzą. Tam, gdzie wystarczy reguła, stosujemy regułę.
Gdzie model rzeczywiście pomaga?
Sprawdzamy wyniki na rzeczywistych przykładach.
Tworzymy zestaw testowy, analizujemy błędy i określamy próg przekazania do człowieka. Mierzymy także czas i koszt.
Po czym poznamy, że to działa?
Proces wie, kiedy ma się zatrzymać.
Projektujemy akceptację, logi i powrót do ręcznej obsługi. Ustalamy odpowiedzialność za wynik oraz zmianę konfiguracji.
Co zrobimy z niepewnym wynikiem?
Przed budową ustalamy materiał testowy, kryteria jakości i koszt działania. Dzięki temu pilot odpowiada na pytanie, czy rozwiązanie warto uruchomić szerzej.
Wybrany proces z uzasadnieniem biznesowym.
Proces / czas / dane / ryzyko
Wiesz, od którego zadania warto zacząć.
Próba rozwiązania przed większą inwestycją.
Prototyp / testy / rekomendacja
Możesz zdecydować o wdrożeniu na podstawie próby.
Proces połączony z narzędziami zespołu.
Dokument / analiza / akceptacja / zapis
Zadanie trafia do właściwego systemu lub osoby.
Widoczność jakości i kosztów po starcie.
Logi / koszty / próbki jakości
Zespół potrafi ocenić wynik oraz przejąć zadanie.
Koszty modeli, narzędzi i infrastruktury pokazujemy osobno. Przetwarzanie danych oraz poziom samodzielności rozwiązania wymagają uzgodnienia dla konkretnego procesu.
Dobieramy je do zakresu pracy i dostępnych danych.
Modele do analizy, pracy z tekstem i danymi.
Automatyzacja pracy z dokumentami i usługami firmy.
Wersjonowanie procesów i testy zmian.
Wiesz, na czym pracujemy, kiedy potrzebujemy Twojego udziału i co przechodzi do następnego etapu. Harmonogram dopasowujemy do uzgodnionego zakresu.
Porównujemy czas pracy, dostępne dane i konsekwencje błędów.
Wskazujecie proces oraz osobę odpowiedzialną.
Efekt etapuCel pilota i kryteria oceny.
Ustalamy źródła, dostęp i przykłady poprawnych wyników.
Dostarczacie reprezentatywne materiały.
Efekt etapuZestaw danych i scenariuszy testowych.
Budujemy ograniczony przepływ i porównujemy wyniki z kryteriami.
Oceniacie jakość na przykładach z pracy.
Efekt etapuDecyzja o dalszym wdrożeniu.
Łączymy rozwiązanie z narzędziami oraz punktami akceptacji.
Testujecie obsługę wyjątków.
Efekt etapuProces gotowy do kontrolowanego startu.
Sprawdzamy jakość, koszty i wpływ zmian danych lub modeli.
Przekazujecie błędne oraz nietypowe przypadki.
Efekt etapuPoprawki i decyzje o rozszerzaniu zakresu.
Case study / AI, automatyzacja i dane
Poznaj pozostałe projekty Rebrandy lub opowiedz nam o swoim wyzwaniu.
Pełny katalog pozostaje dostępny na stronie realizacji.
Zakres ma pasować do potrzeb firmy, dostępnych danych i możliwości wdrożenia. Te pytania pomagają wyznaczyć granice projektu.
Zwykle najpierw sprawdzamy istniejące modele i prostsze mechanizmy. Własny model ma sens tylko przy uzasadnieniu wynikającym z danych, kosztu lub wymagań.
To zależy od wybranej architektury. Przed wdrożeniem ustalamy dostawców, zakres przekazywanych danych, zasady dostępu i warunki ich przetwarzania.
Tak. Dlatego definiujemy testy, kontrolę jakości i przypadki wymagające akceptacji człowieka. Nie opieramy krytycznego procesu wyłącznie na deklarowanej pewności modelu.
Tak. Ograniczamy go do konkretnego zadania i ustalonego zestawu danych. Wynik pilota pozwala ocenić sens oraz zakres dalszej inwestycji.
Porównujemy czas obsługi, jakość wyników i koszt działania, uwzględniając sprawdzanie oraz poprawianie błędów przez ludzi.
Uruchamiamy uzgodnione testy ponownie. W utrzymaniu określamy sposób aktualizacji, kontroli kosztów i przywrócenia poprzedniego działania.
Pokaż nam proces. Ocenimy, co automatyzować regułami, gdzie AI wnosi wartość i które decyzje powinny zostać przy człowieku.
Wracamy z konkretną rekomendacją najpóźniej w następnym dniu roboczym.
Krok 1 / 4