Home • Rozwiązania AI dla Biznesu • Konsulting automatyzacji AI

Konsultacje AI dla firm: bezpieczna automatyzacja kluczowych procesów

Konsulting automatyzacji AI to pierwszy krok do wyboru procesów, technologii i integracji, które pozwolą bezpiecznie wprowadzić automatyzację w dużej organizacji.

Dostarczamy rozwiązania zgodnie z międzynarodowymi standardami bezpieczeństwa i jakości

ISO/IEC 42001

ZARZĄDZANIE SYSTEMAMI AI

ISO 27001

BEZPIECZEŃSTWO INFORMACJI

ISO 9001

ZARZĄDZANIE JAKOŚCIĄ

ISO/IEC 20000

ZARZĄDZANIE USŁUGAMI IT


0

lat na rynku

0
+

ekspertów

0

–W– 6

__LOKALIZACJI_W_KRAJACH

Zaufały nam największe światowe organizacje

Opinia naszego Klienta:

TTMS wdrożyła rozwiązanie wspomagające pracę działu analizującego publiczne przetargi. System oparty na Salesforce, wspomagany algorytmami AI, pomaga zoptymalizować oraz zautomatyzować analizę dokumentacji.

TAKEDA

Rozwiązania AI TTMS – Case Study

Transformacja procesów przetargowych w biotechnologii: Integracja i automatyzacja AI w Takeda Pharma

BRANŻA:
Globalna firma biofarmaceutyczna, Takeda Pharma, specjalizująca się w chorobach układu pokarmowego, onkologii, chorobach neurologicznych oraz terapiach opartych na osoczu.
WYZWANIE:
Polski oddział borykał się ze skomplikowanymi i długotrwałymi procesami przetargowymi, kłopotliwą dokumentacją oraz słabą ochroną danych.
ROZWIĄZANIE:
TTMS wprowadziło system AI zintegrowany z Salesforce CRM, który automatycznie analizuje i ocenia kluczowe kryteria zawarte w zapytaniach ofertowych (RFP).
REZULTAT DLA KLIENTA:
Rozwiązanie AI usprawniło proces składania ofert, umożliwiając szybsze i dokładniejsze podejmowanie decyzji oraz lepsze przydzielanie zasobów.

Optymalizacja efektywności sprzedaży w wiodącej firmie motoryzacyjnej: System określania rabatów oparty na AI

BRANŻA:
Rynek motoryzacyjny. Producent musiał zoptymalizować proces sprzedaży, automatyzując obliczanie rabatów dla różnych modeli samochodów.
WYZWANIE:
Obliczanie rabatów obejmowało wiele skomplikowanych czynników, takich jak rok modelu, typ silnika i dodatkowe usługi.
ROZWIĄZANIE:
Opracowano proof of concept (PoC) przy użyciu Azure AI i GPT-4, aby automatycznie przetwarzać zapytania dotyczące parametrów pojazdów i określać rabaty.
REZULTAT DLA KLIENTA:
System oparty na sztucznej inteligencji umożliwił globalnemu producentowi samochodów efektywne zarządzanie danymi, zapewniając szybszą i bardziej precyzyjną kalkulację rabatów.

Zwiększanie efektywności operacyjnej dzięki AI: Wiodący polski producent słodyczy – Studium przypadku integracji ChatBota

BRANŻA:
Klient z branży cukierniczej dążył do poprawy efektywności operacyjnej.
WYZWANIE:
Pracownicy mieli trudności z dostępem do zarządzania informacjami HR i administracyjnymi przechowywanymi w różnych formatach na intranecie SharePoint.
ROZWIĄZANIE:
Opracowano zintegrowanego z Microsoft Teams ChatBota, wykorzystującego AI do szybkiego dostępu do informacji HR i administracyjnych z SharePoint. Projekt został zrealizowany przy użyciu usług OpenAI na Microsoft Azure.
REZULTAT DLA KLIENTA:
ChatBot znacznie usprawnił obsługę zapytań wewnętrznych, skracając czas poświęcony na wyszukiwanie informacji i zwiększając produktywność.

Zwiększanie satysfakcji pracowników dzięki AI: Wiodący polski agent rozliczeniowy – Studium przypadku ChatBota dla Help Desku

BRANŻA:
Finanse. Nasz klient dążył do poprawy efektywności zaplecza biurowego dzięki rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji.
WYZWANIE:
Pracownicy mieli trudności z dostępem do instrukcji i procedur IT przechowywanych w różnych formatach na intranecie SharePoint oraz ich wdrażaniem.
ROZWIĄZANIE:
Opracowano zintegrowanego z Microsoft Teams ChatBota, wykorzystującego AI do szybkiego dostępu do rozwiązań i procedur z SharePoint. Projekt został zrealizowany przy użyciu usług OpenAI na Microsoft Azure. Pracownicy mają możliwość rozmowy z asystentem cyfrowym bezpośrednio z czatu Teams i angażowania rzeczywistej osoby w przypadku potrzeby bardziej zaawansowanej pomocy.
REZULTAT DLA KLIENTA:
ChatBot znacznie usprawnił obsługę zapytań wewnętrznych, skracając czas poświęcony na wyszukiwanie informacji i zwiększając produktywność.

PRAWNIK

Szkolenie e-learningowe dla pracowników helpdesku z wdrożeniem AI

BRANŻA:
Dział helpdesku w organizacji naszego klienta zajmuje się rozwiązywaniem problemów użytkowników, aby zapewnić im niezbędną pomoc i wsparcie.
WYZWANIE:
Wyzwanie polegało na stworzeniu programu szkoleniowego, który szybko wdroży nowych pracowników helpdesku, zapewniając im niezbędną wiedzę do obsługi zgłoszeń oraz poznanie standardów obsługi klienta.
ROZWIĄZANIE:
Firma wdrożyła e-learningowy program szkoleniowy wspierany przez AI, zawierający tradycyjne moduły i interaktywne ćwiczenia, aby pomóc nowym pracownikom helpdesku w obsłudze zgłoszeń zgodnie z wytycznymi, poprawić ich umiejętności pisania i znajomość języka angielskiego oraz dostarczać kierownictwu informacje o najczęstszych błędach.
REZULTAT DLA KLIENTA:
Wdrożenie zaowocowało szybszym osiąganiem biegłości w obsłudze zgłoszeń, bardziej konsekwentnym przestrzeganiem wytycznych firmy, poprawą umiejętności pisania i znajomości języka angielskiego, a także umożliwiło udoskonalenie procesu szkoleniowego oraz dostarczenie cennych informacji dla kierownictwa.

Optymalizacja pracy w wiodącej kancelarii prawniczej: System wsparcia oparty na AI

BRANŻA:
Sektor prawniczy. Kancelaria Adwokacka Marek Małecki i Partnerzy potrzebowała zoptymalizować pracę poprzez automatyzację analiz dokumentów.
WYZWANIE:
Analiza protokołów rozpraw, przygotowywanie propozycji mediacji, analiza dokumentów i generacja umów były czasochłonne i podatne na błędy ludzkie.
ROZWIĄZANIE:
TTMS wdrożyło system oparty na ChatGPT i chmurze Azure, automatyzujący analizę dokumentów prawniczych, przygotowywanie mediacji oraz generację umów.
REZULTAT DLA KLIENTA:
System AI znacząco usprawnił pracę kancelarii, skracając czas przetwarzania dokumentów i zwiększając precyzję analiz, co pozwoliło prawnikom skupić się na bardziej złożonych zadaniach, poprawiając jakość usług i zadowolenie klientów.

PRAWNIK

Transformacja wsparcia dla HR dzięki asystentowi wiedzy opartemu na AI

BRANŻA:
Globalna firma technologiczna, specjalizująca się w dostarczaniu usług outsourcingowych.
WYZWANIE:
Dział HR obciążony był pytaniami o benefity, procedury oraz inne sprawy pracownicze.
ROZWIĄZANIE:
Stworzyliśmy wewnętrzną bazę wiedzy dla pracowników (handbook), uruchomiliśmy model językowy (na bazie Chat GPT 4.0), odpowiadający na pytania zw. z powyższym handbookiem.
REZULTAT DLA KLIENTA:
Rozwiązanie AI odciążyło dział HR oraz usprawniło proces pozyskiwania informacji przez pracowników.

Doradztwo w automatyzacji AI – na czym polega?

W ramach doradztwa w automatyzacji AI nasz zespół ocenia, gdzie wykorzystanie AI może przynieść Twojej organizacji realną wartość biznesową. Analizujemy procesy, dane i systemy używane w Twojej firmie, a następnie określamy, czy najlepszym rozwiązaniem będzie wdrożenie agentów AI, inteligentna automatyzacja, RPA czy połączenie tych technologii. Punktem wyjścia jest konkretny problem biznesowy, a nie wybór kolejnego narzędzia.

Porozmawiaj z ekspertem od automatyzacji AI

Kiedy warto skorzystać z konsultingu automatyzacji AI? Najczęstsze problemy dużych organizacji

W dużych organizacjach nieefektywność często wynika z pracy ręcznej, rozproszonych danych i braku integracji między systemami. Konsulting pomaga wskazać źródło problemu i ocenić, czy odpowiedzią będzie zmiana procesu, integracja systemów czy automatyzacja.

Ręczna obsługa dużej liczby zgłoszeń i alertów

Duża liczba zgłoszeń, alertów i dokumentów wymaga czasochłonnej pracy ręcznej. Wraz ze wzrostem skali wydłuża się czas obsługi i rośnie ryzyko pomyłek.

Rozłączone systemy i silosy danych

Dane potrzebne do wykonania zadania są często rozproszone między różnymi systemami. Pracownicy muszą ręcznie wyszukiwać, porównywać i przenosić informacje, co wydłuża pracę i zwiększa ryzyko błędów.

Procesy, które nie skalują się wraz z rozwojem firmy

Gdy obsługa większej liczby klientów, zamówień lub zgłoszeń wymaga zatrudniania kolejnych osób, proces staje się trudny do skalowania, a jego koszt rośnie.

Niejasne, od czego zacząć

Duża liczba procesów i możliwych zastosowań AI utrudnia wybór najlepszego punktu wyjścia. Bez wcześniejszej analizy trudno ocenić, które pomysły są wykonalne i mogą uzasadnić inwestycję.

Jak wspieramy integrację i wdrażanie automatyzacji AI

Wspieramy organizacje na każdym etapie automatyzacji AI, od określenia potrzeb i wyboru odpowiedniego podejścia po integrację, wdrożenie i dalszy rozwój rozwiązania.

Zobacz więcej: Automatyzacja procesów AI

Strategia i doradztwo w zakresie automatyzacji AI

Analizujemy procesy i porównujemy możliwości automatyzacji pod kątem wartości biznesowej, wykonalności oraz ryzyka. Następnie pomagamy przygotować business case, wybrać technologię i zaplanować pilotaż oraz kolejne etapy wdrożenia.

Pomoc w automatyzacji procesów bezpieczeństwa (weryfikacja, testy, triage alertów)

Tworzymy automatyzacje, które pomagają wstępnie klasyfikować alerty, gromadzić potrzebne informacje i wykonywać powtarzalne kontrole. Specjalista sprawdza wyniki i decyduje, jakie działania należy podjąć.

Pomoc w automatyzacji procesów IT

Automatyzujemy monitoring, analizę zdarzeń oraz klasyfikowanie i przekazywanie zgłoszeń do odpowiednich zespołów. W przypadku powtarzalnych problemów system może uruchomić wcześniej przygotowany scenariusz naprawczy.

Pomoc w automatyzacji procesów biznesowych i dokumentów

Pomagamy ograniczyć ręczną pracę z dokumentami i danymi. Automatyzacja może rozpoznawać treść faktur, umów, korespondencji i raportów, a następnie rejestrować potrzebne informacje w odpowiednim systemie.

Pomoc w integracji AI z Twoimi systemami

Tworzymy asystentów i agentów AI, którzy korzystają z wiedzy firmy oraz współpracują z jej systemami. Mogą wyszukiwać informacje, przygotowywać odpowiedzi i wykonywać wybrane zadania, a ważne decyzje pozostają pod kontrolą pracowników.

Automatyzacja workflow z AI, agentic AI czy RPA i automatyzacji opartej na regułach – jak wybrać właściwe podejście?

Wybór technologii zależy od tego, jak działa dany proces i jakie zadania chcemy usprawnić. Każde z tych podejść odpowiada na inne potrzeby, dlatego przed wdrożeniem warto porównać ich możliwości i ograniczenia.

RPA i automatyzacja oparta na regułach
Workflow z krokami AI
Agentic AI
RPA i automatyzacja oparta na regułach

TYP PROCESU

Stałe reguły, powtarzalne kroki

DANE

Ustrukturyzowane

DECYZJE

Brak, tylko reguły

ODPORNOŚĆ NA ZMIANY

Niska (zmiana interfejsu psuje skrypt)

NADZÓR I AUDYTOWALNOŚĆ

Wysoka, pełny determinizm

KOSZT WDROŻENIA

Niski do średniego

KOSZT UTRZYMANIA

Rośnie przy zmianach systemów

PRZYKŁAD

Przepisanie danych między ERP a arkuszem

WYBIERZ RPA, GDY

Proces opiera się na stałych regułach, powtarzalnych krokach i danych ustrukturyzowanych.

UWAGI EKSPERTA TTMS

RPA sprawdza się jako pomost do systemów bez API, jednak częste zmiany interfejsów mogą zwiększać koszty jego utrzymania.

Workflow z krokami AI

TYP PROCESU

Stały przepływ z punktami wymagającymi „zrozumienia” (klasyfikacja, ekstrakcja, podsumowanie)

DANE

Częściowo i w pełni nieustrukturyzowane (maile, dokumenty, logi)

DECYZJE

Pojedyncze, w ustalonych punktach

ODPORNOŚĆ NA ZMIANY

Średnia

NADZÓR I AUDYTOWALNOŚĆ

Wysoka, punkty kontrolne

KOSZT WDROŻENIA

Średni

KOSZT UTRZYMANIA

Umiarkowany

PRZYKŁAD

Klasyfikacja zgłoszeń i uzupełnienie ich w ITSM

WYBIERZ WORKFLOW Z AI, GDY

Proces jest przewidywalny, ale niektóre zadania wymagają analizy tekstu, klasyfikacji dokumentów lub wyodrębniania informacji.

UWAGI EKSPERTA TTMS

Workflow z krokami AI pozwala wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji przy przewidywalnych kosztach i zachowaniu pełnego śladu audytowego.

Agentic AI

TYP PROCESU

Wieloetapowy proces z wyjątkami, wybór narzędzi i kolejności kroków

DANE

Nieustrukturyzowane i z wielu źródeł

DECYZJE

Agent proponuje lub wykonuje kolejne kroki

ODPORNOŚĆ NA ZMIANY

Wysoka wobec zmian interfejsów, ale wymaga testów jakości po każdej zmianie modelu

NADZÓR I AUDYTOWALNOŚĆ

Wymaga human-in-the-loop, limitów uprawnień i śladu audytowego

KOSZT WDROŻENIA

Średni do wysokiego

KOSZT UTRZYMANIA

Najwyższy (monitoring, testy jakości, zużycie modeli)

PRZYKŁAD

Agent analizujący alert, zbierający kontekst z kilku systemów i przygotowujący rekomendację

WYBIERZ AGENTIC AI, GDY

Proces obejmuje wiele wyjątków, wymaga korzystania z różnych narzędzi i wyboru kolejnych działań w określonych granicach.

UWAGI EKSPERTA TTMS

Pierwszą wersję rozwiązania uruchamiamy zwykle w ciągu 2–4 tygodni w modelu, w którym agent przygotowuje propozycje, a pracownik je zatwierdza. Zakres samodzielnego działania rozszerzamy po sprawdzeniu jakości i bezpieczeństwa podczas pilotażu.

Wybór nie zawsze ogranicza się do RPA, workflow z AI lub agentic AI. Czasami lepszym rozwiązaniem jest integracja istniejących systemów lub zmiana sposobu, w jaki przebiega dany proces.

Pomożemy Ci wybrać właściwe podejście

Doradztwo AI dla różnych branż – przykłady zastosowań

W każdej branży automatyzacja musi uwzględniać inne procesy, dane i wymagania, dlatego zakres doradztwa AI dopasowujemy do środowiska organizacji oraz efektów, które chce mierzyć.

Pharma i life sciences

Firmy farmaceutyczne pracują z dużą ilością dokumentacji, zgłoszeń i raportów, które muszą być przetwarzane zgodnie z określonymi procedurami. Automatyzacja może porządkować informacje, klasyfikować sprawy i kierować je do odpowiednich osób, jednocześnie rejestrując historię wykonanych działań. Ułatwia to kontrolę procesu i ogranicza pracę ręczną.

Energetyka

Firmy energetyczne otrzymują informacje o zdarzeniach i nieprawidłowościach z wielu systemów IT i OT, co utrudnia ich szybką analizę. AI może uporządkować napływające dane, wstępnie ocenić ich znaczenie i przekazać najpilniejsze sprawy do właściwych zespołów. Dzięki temu pracownicy mogą szybciej reagować na zdarzenia wymagające ich uwagi.

Przemysł i FMCG

Obsługa zamówień, dokumentów logistycznych, reklamacji i raportów często wymaga ręcznego przenoszenia danych między systemami. Automatyzacja może pobierać potrzebne informacje, rejestrować je w odpowiednich miejscach i przekazywać sprawę do kolejnego etapu. Pozwala to ograniczyć liczbę pomyłek oraz skrócić czas obsługi.

Sektor obronny i publiczny

Organizacje z sektora obronnego i publicznego przetwarzają duże ilości dokumentów, korespondencji i zgłoszeń, które podlegają szczególnym wymaganiom bezpieczeństwa. AI może usprawnić ich klasyfikowanie i kierowanie do odpowiednich osób, zachowując przy tym kontrolę nad dostępem do danych oraz historię wykonanych działań. Zakres automatyzacji i sposób jej wdrożenia dobieramy do wymagań konkretnej organizacji.

Bezpieczna automatyzacja AI: wsparcie dla firm w zarządzaniu ryzykiem i zgodnością

Automatyzacja ważnych procesów wymaga jasnych zasad dotyczących dostępu do danych, podejmowania decyzji i odpowiedzialności. Zapewniamy wsparcie dla firm w projektowaniu rozwiązań, w których kluczowe działania mogą wymagać zatwierdzenia, wyjątki trafiają do pracownika, a historia operacji pozostaje dostępna do kontroli.

Kontrola decyzji i ślad audytowy

Określamy, które zadania system może wykonywać samodzielnie, a które wymagają zatwierdzenia. Rejestrujemy również dane wejściowe, rekomendacje, decyzje użytkowników i działania wykonane w systemach.

Zgodność z RODO i AI Act oraz nasze certyfikaty

Pomagamy ocenić wymagania wynikające z RODO i AI Act oraz dobrać odpowiednie zabezpieczenia. Nasze podejście wspierają certyfikowane systemy zarządzania, w tym ISO/IEC 42001 i ISO/IEC 27001.

Ochrona danych i modele wdrożenia

Sposób przetwarzania danych, poziomy dostępu i miejsce wdrożenia ustalamy zgodnie z wymaganiami organizacji. W zależności od projektu rozwiązanie może działać w chmurze, chmurze prywatnej lub środowisku klienta.

Co zapisuje ślad audytowy

Etap automatyzacji
CO JEST ZAPISYWANE W ŚLADZIE AUDYTOWYM
Dane wejściowe (zgłoszenie, alert, dokument)
ŹRÓDŁO, CZAS I DANE PRZEKAZANE DO ANALIZY
Analiza systemu
UŻYTY MODEL, WYNIK ANALIZY I POZIOM PEWNOŚCI
Decyzja pracownika (zatwierdzenie / odrzucenie)
OSOBA ZATWIERDZAJĄCA, CZAS, DECYZJA I KOMENTARZ
Działanie w systemie (ERP, CRM, ITSM)
WYKONANA OPERACJA, SYSTEM I UŻYTE UPRAWNIENIA
Wyjątek lub eskalacja
PRZYCZYNA ESKALACJI I SPOSÓB DALSZEJ OBSŁUGI

Więcej informacji o naszych standardach bezpieczeństwa, zgodności regulacyjnej i certyfikatach znajdziesz na stronie poświęconej
cyberbezpieczeństwu i zgodności regulacyjnej TTMS.

Zapytaj o bezpieczne wdrożenie AI

Konsultacje AI i automatyzacja dla biznesu: jak wygląda współpraca?

Konsultacje AI i automatyzacja dla biznesu mogą obejmować cały proces, od analizy obecnego sposobu pracy po wdrożenie i dalsze doskonalenie rozwiązania. Zakres poszczególnych etapów dopasowujemy do potrzeb i możliwości organizacji.

Zacznij od audytu procesów

Audyt procesów
2–4 tygodnie

Analizujemy procesy, dane i używane systemy. Porównujemy możliwe obszary automatyzacji pod kątem wartości biznesowej, wykonalności i ryzyka.


Otrzymujesz: Listę procesów, od których warto zacząć, wraz z uzasadnieniem i rekomendowanymi kolejnymi krokami.

Projekt automatyzacji
2–4 tygodnie

Dobieramy podejście technologiczne, planujemy integracje i określamy zasady bezpieczeństwa, kontroli oraz pomiaru wyników.


Otrzymujesz: Projekt rozwiązania, plan wdrożenia i uzgodnione KPI.

Pilotaż (PoC)
8–12 tygodni

Testujemy wybrany proces w ograniczonym zakresie i sprawdzamy rozwiązanie na rzeczywistych lub odpowiednio przygotowanych danych.


Otrzymujesz: Działający prototyp i wyniki potrzebne do podjęcia decyzji o dalszym wdrożeniu.

Wdrożenie i szkolenie zespołu
2–12 miesięcy

Integrujemy rozwiązanie z używanymi systemami, przygotowujemy dokumentację i szkolimy pracowników, którzy będą z niego korzystać.


Otrzymujesz: Wdrożone rozwiązanie oraz zespół przygotowany do jego obsługi.

Monitoring i optymalizacja
w sposób ciągły

Sprawdzamy jakość działania, analizujemy błędy i wprowadzamy potrzebne zmiany.


Otrzymujesz: Rekomendacje dotyczące optymalizacji i ewentualnego rozszerzenia automatyzacji na kolejne procesy.

Mierzalne efekty i zwrot z inwestycji (ROI) automatyzacji AI

Przed rozpoczęciem projektu ustalamy, jaki problem ma rozwiązać automatyzacja i po czym poznamy, że przynosi oczekiwane rezultaty. Punktem odniesienia są dane z obecnego procesu, dzięki którym po wdrożeniu można porównać rzeczywiste efekty z wcześniejszymi założeniami i ocenić zwrot z inwestycji.

Rzeczywiste efekty zależą od skali procesu, jakości danych, zakresu integracji i sposobu wykorzystania rozwiązania przez pracowników. Odpowiednie wskaźniki dobieramy więc osobno dla każdego projektu, zamiast opierać ocenę na ogólnych benchmarkach.

Porozmawiajmy o efektach, które chcesz osiągnąć

W zależności od procesu możemy mierzyć między innymi:

CZAS OBSŁUGI SPRAWY
LICZBĘ ZADAŃ WYKONYWANYCH RĘCZNIE
KOSZT OBSŁUGI POJEDYNCZEJ SPRAWY
LICZBĘ BŁĘDÓW I POPRAWEK
WYDAJNOŚĆ PROCESU
CZAS REAKCJI NA ZGŁOSZENIA LUB INCYDENTY

Modele współpracy

Oferujemy trzy modele współpracy dopasowane do potrzeb organizacji: audyt automatyzacji, pilotaż wybranego rozwiązania oraz długoterminowe doradztwo obejmujące rozwój kolejnych automatyzacji.

01

AUDYT AUTOMATYZACJI

Dla organizacji, które chcą ustalić, od czego zacząć. Analizujemy procesy i porównujemy możliwości automatyzacji, a następnie przedstawiamy priorytety, rekomendowane podejście i kolejne kroki.

02

PILOTAŻ

Dla organizacji, które wybrały już proces wymagający sprawdzenia. Tworzymy rozwiązanie w ograniczonym zakresie, testujemy przyjęte założenia i mierzymy uzgodnione wskaźniki przed podjęciem decyzji o pełnym wdrożeniu.

03

DŁUGOTERMINOWE DORADZTWO

Dla organizacji rozwijających automatyzację w wielu procesach. Wspieramy kolejne wdrożenia, integracje, monitoring i optymalizację oraz pomagamy aktualizować roadmapę wraz ze zmianą potrzeb biznesowych.

Porozmawiaj z naszymi ekspertami AI

Opowiedz nam, jak planujesz wykorzystać AI w swojej firmie. Zaproponujemy najlepszy punkt wyjścia i odpowiedni model współpracy.

Paweł Zabielski

Head of AI

    FAQ

    tóre procesy w dużej firmie najlepiej nadają się do automatyzacji AI?

    Najlepszymi kandydatami są procesy o dużej skali, powtarzalnych krokach, dostępnych cyfrowo danych i mierzalnym koszcie. Automatyzacja AI może sprawdzić się między innymi przy obsłudze dokumentów, zgłoszeń, alertów i raportów. Przed wdrożeniem analizujemy również wyjątki, wymagane decyzje oraz jakość dostępnych danych.

    Czy integracja i wdrożenie automatyzacji AI wymaga wymiany istniejących systemów ERP, CRM lub ITSM?

    Zwykle nie. Nowe rozwiązanie można często zintegrować z istniejącymi systemami ERP, CRM lub ITSM poprzez API i dostępne konektory. Jeśli bezpośrednia integracja nie jest możliwa, można rozważyć RPA lub inne podejście. Możliwości techniczne oraz ograniczenia sprawdzamy przed rozpoczęciem wdrożenia.

    Jak zachowujecie kontrolę nad decyzjami podejmowanymi przez agentów AI?

    Zakres działania agenta ustalamy przed wdrożeniem. Określamy jego uprawnienia, działania wymagające zatwierdzenia oraz sytuacje, które należy przekazać pracownikowi. Ślad audytowy może rejestrować dane wejściowe, rekomendacje systemu, decyzje użytkowników i wykonane operacje, ułatwiając późniejszą kontrolę.

    Jak szybko można zobaczyć zwrot z inwestycji w automatyzację AI i jak go mierzycie?

    Czas potrzebny do osiągnięcia zwrotu z inwestycji zależy od procesu, jego skali, kosztu wdrożenia i wykorzystania rozwiązania przez pracowników. Przed projektem ustalamy punkt odniesienia i odpowiednie KPI. Pilotaż dostarcza pierwszych danych potrzebnych do sprawdzenia założeń przed pełnym wdrożeniem.

    Jak zapewniacie zgodność automatyzacji z RODO i AI Act?

    Wymagania dotyczące RODO i AI Act analizujemy w kontekście konkretnego rozwiązania, wykorzystywanych danych i planowanego zastosowania. Pomagamy określić ryzyko, zasady dostępu, wymagane zabezpieczenia i dokumentację. Nasze podejście wspiera certyfikowany system zarządzania sztuczną inteligencją zgodny z ISO/IEC 42001.

    Od czego zależy koszt automatyzacji AI i jak wygląda wycena?

    Koszt zależy od zakresu procesu, liczby integracji, wolumenu i jakości danych oraz wymagań dotyczących bezpieczeństwa, zgodności i miejsca wdrożenia. Model współpracy i wycenę określamy po poznaniu potrzeb oraz środowiska organizacji.

    Gdzie przetwarzane są nasze dane i czy modele AI uczą się na danych firmy?

    Miejsce przetwarzania danych i sposób wykorzystania ich przez model zależą od wybranej architektury, dostawcy technologii i warunków wdrożenia. Rozwiązanie może działać w chmurze, chmurze prywatnej lub środowisku klienta. Przed wdrożeniem określamy zasady dostępu, przechowywania danych i ich wykorzystania przez model.