Jasno określony przypadek użycia, role, źródła danych, ograniczenia i miara powodzenia.
Narzędzie wokół konkretnego zadania.
Projektuję aplikacje, które pomagają użytkownikowi znaleźć informację, przygotować dokument, przejść przez procedurę albo podjąć kolejny krok. Zaczynamy od problemu i sposobu pracy, a dopiero potem wybieramy model AI oraz technologię.
Opisz potrzebęZobacz procesPierwszy prototyp ma odpowiedzieć na jedno pytanie: czy rozwiązanie pomaga realnemu użytkownikowi wykonać zadanie szybciej, łatwiej albo z mniejszą liczbą błędów?
Co może powstać?
Poniższe przykłady pokazują kierunki. Ostateczny zakres zależy od źródeł danych, uprawnień, narzędzi firmy i tego, kto zatwierdza wynik.
Asystent wiedzy wewnętrznej
Pomaga znaleźć procedurę, instrukcję, odpowiedź lub właściwy dokument i wskazuje źródło, z którego korzysta.
Zobacz pełny opis rozwiązaniaDokumentyRobocze wersje ofert i pism
Zbiera wymagane informacje, pilnuje struktury i przygotowuje wersję roboczą do sprawdzenia przez odpowiedzialną osobę.
Zobacz pełny opis rozwiązaniaRozwójOnboarding i e-learning
Prowadzi pracownika przez materiał, pytania i zadania, a opiekunowi pokazuje postęp oraz miejsca wymagające wsparcia.
Zobacz pełny opis rozwiązaniaObsługaWsparcie zgłoszeń i klientów
Porządkuje opis sprawy, podpowiada następny krok i przygotowuje odpowiedź dla konsultanta bez odbierania mu kontroli.
Zobacz pełny opis rozwiązaniaCo otrzymujesz w ramach projektu?
Zakres funkcji, ekranów, decyzji użytkownika i sytuacji, w których aplikacja ma poprosić o pomoc człowieka.
Działająca wersja ograniczona do najważniejszego zadania, sprawdzona na bezpiecznych przykładach.
Wyniki testu, lista poprawek, zasady danych, szkolenie użytkowników i decyzja o dalszym rozwoju.
Od rozmowy do decyzji o wdrożeniu
Ustalamy użytkownika, zadanie, dane, obecny sposób pracy i oczekiwany rezultat.
Wybieramy najmniejszy zakres, który da się sensownie przetestować.
Budujemy wersję roboczą i obserwujemy, gdzie rzeczywiście pomaga, a gdzie zawodzi.
Po pozytywnym teście rozwijamy rozwiązanie, dokumentujemy je i szkolimy użytkowników.
Kiedy aplikacja AI ma sens?
Gdy pracownik potrzebuje wsparcia w złożonym zadaniu
- korzysta z wielu dokumentów lub źródeł
- musi zachować określoną strukturę
- często przygotowuje podobne materiały
- wynik zawsze może sprawdzić człowiek
Gdy brakuje procesu lub wiarygodnych danych
- nie wiadomo, kto odpowiada za decyzję
- źródła są nieaktualne lub sprzeczne
- nie da się określić poprawnego wyniku
- prostsza automatyzacja wystarczy
Jeśli problem polega głównie na przenoszeniu danych i pilnowaniu kolejnych kroków, lepsza może być automatyzacja procesu. Jeśli zespół dopiero uczy się korzystać z AI, warto zacząć od praktycznego szkolenia.
Co warto ustalić przed projektem?
Czy musimy mieć gotową specyfikację?
Nie. Wspólnie opisujemy użytkownika, zadanie i minimalny zakres. Potrzebna jest natomiast osoba, która zna proces i może ocenić prototyp.
Czy aplikacja może korzystać z dokumentów firmy?
Tak, po ustaleniu uprawnień, jakości źródeł i zasad bezpieczeństwa. Pierwszy test może odbyć się na danych przykładowych lub zanonimizowanych.
Czy od razu powstaje pełny system?
Nie. Najpierw powstaje ograniczony prototyp. Dopiero wynik testu uzasadnia szersze wdrożenie, integracje i utrzymanie.
Czy Twój pomysł jest gotowy na prototyp aplikacji AI?
Test zajmuje około dwóch minut. Nie ocenia samego pomysłu — pomaga sprawdzić, czy mamy już użytkownika, zadanie, dane i warunki do przeprowadzenia małego pilota.
Najpierw wynik i wytyczne powstają wyłącznie w Twojej przeglądarce. Dopiero po wypełnieniu formularza i kliknięciu „Wyślij” odpowiedzi oraz dane kontaktowe zostaną przekazane do SparkHuman, a kopia wyniku trafi na podany e-mail. Sprawdź zasady prywatności.
Opisz zadanie, w którym użytkownik potrzebuje wsparcia
Napisz, kto wykonuje zadanie, z jakich informacji korzysta, co dziś jest trudne i po czym poznamy poprawę. Odpowiem propozycją sensownego pierwszego kroku.
Mateusz Sojka
sojka.mateusz@gmail.com
+48 604 128 888
