AI W PRAKTYCE
AI w firmie budowlanej ma sens wtedy, gdy zna Twoją firmę
Najmniej interesujące zastosowanie AI to kolejny czat, który potrafi napisać maila.
Znacznie ciekawiej robi się wtedy, gdy agent ma dostęp do uporządkowanych danych przedsiębiorstwa i może odpowiedzieć na pytanie, którego sprawdzenie ręcznie zajęłoby człowiekowi pół godziny.
- Które zlecenia nie mają kompletu dokumentów?
- Jaki sprzęt kończy pracę w tym tygodniu?
- Które faktury dotyczą konkretnej inwestycji?
- Jakie nowe budowy w naszym regionie pasują do profilu firmy?
- Co w ERP zmieniło się od wczoraj?
AI nie musi zastępować systemu. Może być warstwą, która pozwala normalnie rozmawiać z danymi, które firma już posiada.
Najpierw dane, później agent
Model językowy potrafi bardzo dużo.
Nie wie jednak, co wydarzyło się dziś rano w Twoim ERP, jeżeli nikt nie da mu dostępu do tych informacji.
- Nie zna aktualnej listy maszyn.
- Nie wie, który dokument został zaakceptowany.
- Nie zna wewnętrznych procedur firmy.
Dlatego dobre wdrożenie AI zaczyna się nie od pytania:
"jakiego modelu użyjemy?"
Tylko:
"na jakich danych agent ma pracować i co dokładnie ma z nimi zrobić?"
To zmienia całą rozmowę.
Wojtek. Prosty przykład
W TECTIQ rozwijamy Wojtka, agenta pracującego na danych marketplace.
Jego idea jest prosta.
Użytkownik nie musi znać struktury bazy ani wybierać kilkunastu filtrów.
Może napisać normalnie:
"Potrzebuję koparki około 20 ton w Warszawie."
Agent ma zrozumieć potrzebę, przeszukać dane, a później zwrócić tylko to, co faktycznie znajduje się w bazie.
To ważne.
Nie chcemy, żeby AI wymyślało sprzęt, ceny albo dostępność.
Jego zadaniem jest ułatwienie dostępu do prawdziwych danych.
Dokładnie ten sam mechanizm można zastosować w innych obszarach firmy.
Agent na danych ERP
Wyobraźmy sobie, że firma ma duży system operacyjny.
Informacja istnieje, ale dostęp do niej wymaga wejścia do odpowiedniego modułu, ustawienia filtrów, eksportu albo połączenia danych z dwóch miejsc.
Agent może stać się dodatkowym interfejsem.
Użytkownik pyta:
"które projekty przekroczyły budżet w tym miesiącu?"
"pokaż zlecenia bez przypisanej osoby odpowiedzialnej."
"które dokumenty dla budowy X nadal czekają na akceptację?"
Agent nie zastępuje ERP.
Po prostu pozwala szybciej dostać się do informacji, którą ERP już posiada.
AI i dokumenty
Firmy budowlane produkują ogromną liczbę dokumentów.
- Umowy.
- Protokoły.
- Faktury.
- Instrukcje.
- Specyfikacje.
- Raporty.
- Korespondencję.
AI może pomagać w pracy na tej wiedzy.
- Może wyszukać fragment dokumentu.
- Porównać dwie wersje.
- Przygotować streszczenie.
- Wyciągnąć konkretne informacje.
- Odpowiedzieć na pytanie na podstawie wskazanej bazy dokumentów.
Tu również obowiązuje ta sama zasada.
Agent powinien jasno wiedzieć, z jakich źródeł może korzystać.
Publiczne dane też mogą stać się narzędziem
Budowo.pl jest dobrym przykładem tego, że największy problem nie zawsze polega na braku danych.
Informacje o inwestycjach i przetargach istnieją.
Trzeba je jednak zebrać, uporządkować, geolokalizować, filtrować i przedstawić człowiekowi w formie, z której może skorzystać.
AI może być kolejną warstwą.
Zamiast przeglądać setki nowych rekordów, handlowiec może dostać kilka inwestycji, które najlepiej pasują do profilu jego firmy.
Nie dlatego, że model "wie wszystko".
Dlatego, że dostał konkretny zestaw danych i konkretne zadanie.
Dane z terenu i AI
Jeszcze ciekawiej wygląda połączenie AI z danymi, których wcześniej w systemie firmy w ogóle nie było.
- Maszyna raportuje czas pracy.
- Telematyka pokazuje lokalizację.
- BRYGA pokazuje plan operatorów.
- ERP zawiera zlecenie i koszty.
Jeżeli te źródła są odpowiednio połączone, agent może pomóc wyciągnąć z nich odpowiedź.
Na przykład:
"które maszyny pracowały wczoraj krócej niż zaplanowano?"
"na których budowach sprzęt pracował, ale brakuje raportu operatora?"
"jakie zasoby kończą pracę do piątku?"
Nie każdy taki przypadek musi być obsługiwany przez AI. Część lepiej rozwiązać raportem albo klasyczną regułą.
Ale agent może być dobrym sposobem na zadawanie niestandardowych pytań bez budowania osobnego raportu dla każdego z nich.
AI nie powinno mieć prawa do wszystkiego
W firmowym wdrożeniu dostęp do danych musi być kontrolowany.
Agent nie powinien pokazywać pracownikowi informacji, do których ten pracownik normalnie nie ma uprawnień.
Nie powinien swobodnie wykonywać krytycznych operacji tylko dlatego, że użytkownik napisał polecenie.
Nie powinien odpowiadać z pamięci modelu, jeżeli pytanie dotyczy danych firmy.
Dlatego architektura rozwiązania jest równie ważna jak sam model AI.
- Uprawnienia.
- Źródła.
- Logowanie działań.
- Walidacja.
- Zakres możliwych operacji.
Dopiero później wygoda rozmowy.
Gdzie AI zwykle nie jest potrzebne
To też warto powiedzieć wprost.
Jeżeli system ma co wieczór o 18:00 wysłać raport, nie potrzebuje do tego AI.
Jeżeli po zmianie statusu faktury trzeba wykonać określoną akcję, wystarczy automatyzacja.
Jeżeli urządzenie przekroczy geostrefę, zwykła reguła jest przewidywalna i skuteczna.
AI warto stosować tam, gdzie pojawia się język, duża ilość nieustrukturyzowanych danych, wyszukiwanie informacji albo konieczność interpretacji.
Nie dlatego, że brzmi lepiej w prezentacji.
Od czego zacząć
Najlepiej od jednego pytania, które firma często zadaje, ale odpowiedź jest trudna do zdobycia.
Następnie sprawdzamy:
- czy dane istnieją,
- gdzie się znajdują,
- czy można im ufać,
- kto powinien mieć do nich dostęp,
- czy agent rzeczywiście jest najlepszym interfejsem.
Dopiero później budujemy rozwiązanie.
FAQ
Czy agent AI może pracować na danych naszej firmy?
Tak. Zakres zależy od źródła danych, możliwości integracji, uprawnień i tego, co agent ma wykonywać.
Czy AI może zostać połączone z ERP?
Jeżeli system ERP daje możliwość bezpiecznego dostępu do danych, można budować dodatkową warstwę do wyszukiwania informacji, raportowania albo obsługi określonych procesów.
Czy AI może pracować na dokumentach firmowych?
Tak. Możliwe są rozwiązania do wyszukiwania, klasyfikacji, ekstrakcji informacji, streszczania i odpowiadania na pytania na podstawie określonego zbioru dokumentów.
Czy AI podejmuje decyzje za firmę?
Nie musi i w wielu przypadkach nie powinno. Często najlepszą rolą agenta jest znalezienie informacji i przygotowanie jej dla człowieka, który podejmuje decyzję.
Nie zaczynaj od pytania "gdzie wdrożyć AI?"
Zacznij od pytania, do jakiej informacji w firmie trudno dziś dotrzeć.