Jak łączyć biznes, modele i infrastrukturę?

Gdzie AI może przynieść realną wartość? 

Dyskusja o AI w organizacjach coraz rzadziej dotyczy tego, czy warto wykorzystywać sztuczną inteligencję. Znacznie ważniejsze staje się pytanie: gdzie AI może przynieść realną wartość biznesową i jak zbudować rozwiązanie, które tę wartość dostarczy? 

Sam dostęp do modeli AI nie wystarcza. Skuteczne wykorzystanie AI wymaga właściwego zdefiniowania potrzeby biznesowej, dostępu do odpowiednich danych, świadomego doboru modelu oraz architektury, a także infrastruktury, która pozwoli bezpiecznie uruchamiać, rozwijać i skalować rozwiązanie. 

Właśnie wokół tych elementów został zorganizowany wspólny Hackathon PwC, Synerise i Beyond.pl. Interdyscyplinarne zespoły pracowały nad konkretnymi przypadkami użycia, łącząc kompetencje biznesowe i technologiczne PwC, modele AI Synerise oraz infrastrukturę Beyond.pl. Celem wydarzenia było praktyczne sprawdzenie, w jaki sposób takie połączenie może prowadzić do rozwiązań odpowiadających na rzeczywiste potrzeby organizacji.  

Dlaczego projekty AI nadal nie przechodzą do etapu produkcyjnego? 

Rosnąca dostępność modeli AI znacząco obniżyła technologiczną barierę wejścia. Nie oznacza to jednak, że równie łatwe stało się tworzenie rozwiązań, które znajdują trwałe zastosowanie w organizacji.  

W praktyce wyzwanie zaczyna się wcześniej - od właściwego zdefiniowania problemu i określenia, gdzie zastosowanie AI rzeczywiście ma uzasadnienie biznesowe.  

Przejście od pomysłu do rozwiązania, które może być dalej rozwijane, wymaga połączenia kilku elementów:  

• jasno zdefiniowanej potrzeby i oczekiwanego rezultatu biznesowego,  
• dostępu do odpowiednich danych oraz wiedzy domenowej,  
• właściwego doboru modeli AI do konkretnego przypadku użycia,  
• integracji z istniejącymi procesami i systemami,  
• uwzględnienia wymagań dotyczących bezpieczeństwa i zgodności regulacyjnej,  
• skalowalnej infrastruktury,  
• współpracy ekspertów biznesowych, technologicznych i architektonicznych.  

Uwzględnienie tych elementów już na etapie projektowania zwiększa szansę, że prototyp będzie można dalej rozwijać i osadzić w rzeczywistym środowisku organizacji.  

Takie podejście jest spójne z modelem PwC, który łączy technologię, doradztwo, wiedzę branżową oraz partnerstwa technologiczne, aby wspierać klientów w transformacji i osiąganiu wymiernych rezultatów biznesowych.

Od potrzeby biznesowej do działającego rozwiązania 

Celem dwudniowego Hackathonu PwC, Synerise i Beyond.pl było praktyczne zmierzenie się z konkretnymi wyzwaniami biznesowymi i sprawdzenie, w jaki sposób można je rozwiązać z wykorzystaniem AI.  

Zespoły rozpoczynały pracę od analizy przypadków użycia oraz określenia rezultatu, który budowane rozwiązanie powinno adresować. Następnie projektowały i rozwijały prototypy, łącząc trzy komplementarne elementy:  

• PwC wnosiło wiedzę biznesową i branżową oraz kompetencje technologiczne potrzebne do zaprojektowania i implementacji rozwiązania,  
• Synerise udostępniało modele AI wykorzystywane przez zespoły,  
• Beyond.pl zapewniało infrastrukturę stanowiącą środowisko do ich uruchomienia.  

Taki model pozwolił zespołom pracować nie na abstrakcyjnych możliwościach sztucznej inteligencji, ale na zastosowaniu technologii do wypracowania konkretnych rezultatów biznesowych.  

AI jako element rozwiązania i narzędzie inżynierskie 

Ciekawym aspektem Hackathonu było wykorzystanie AI na dwóch poziomach.  

Modele AI stanowiły część budowanych rozwiązań, ale jednocześnie narzędzia oparte na generatywnej AI były wykorzystywane przez zespoły podczas prac programistycznych.   

Wspierały m.in. tworzenie i modyfikowanie kodu, analizę problemów technicznych, przygotowywanie kolejnych wariantów implementacji czy dokumentowanie rozwiązania.  

W praktyce AI pełniła zatem dwie uzupełniające się funkcje:  

To rozróżnienie jest istotne. Wartość AI w software development nie ogranicza się już do funkcjonalności produktu - coraz częściej zmienia również sposób, w jaki sam produkt jest projektowany i budowany.  

Infrastruktura jako fundament rozwiązania AI 

Rosnąca popularność sztucznej inteligencji sprawia, że organizacje muszą uwzględniać nie tylko możliwości modeli, ale również bezpieczeństwo danych, zgodność regulacyjną, dostęp do zasobów obliczeniowych, wydajność i możliwość skalowania nowych rozwiązań.  

Dlatego podczas Hackathonu infrastruktura Beyond.pl była integralnym elementem budowanych rozwiązań, a nie wyłącznie środowiskiem udostępnionym zespołom na potrzeby wydarzenia.  

Takie podejście pozwala wcześniej zidentyfikować wymagania, które nabierają szczególnego znaczenia przy przejściu od prototypu do rozwiązania funkcjonującego w organizacji.   

Co pokazał Hackathon? 

Najważniejszym rezultatem wydarzenia nie było samo stworzenie prototypów. ale praktyczne sprawdzenie modelu współpracy łączącego problem biznesowy, technologię AI i infrastrukturę.  

Hackathon pokazał przede wszystkim, że:  

Od eksperymentu do wartości biznesowej 

Rozwój AI sprawia, że sam dostęp do zaawansowanych modeli przestaje być wyróżnikiem. Coraz większego znaczenia nabiera zdolność organizacji do właściwego wyboru zastosowań, sprawnego weryfikowania założeń oraz rozwijania rozwiązań w sposób bezpieczny i skalowalny.  

Hackathon PwC, Synerise i Beyond.pl pokazał w praktyce model współpracy, w którym potrzeba biznesowa, kompetencje technologiczne, modele AI i infrastruktura są uwzględniane w ramach jednego procesu.   

Takie podejście może pomóc organizacjom sprawniej przechodzić od rozmowy o potencjale AI do konkretnych zastosowań rozwiązujących rzeczywiste problemy i decyzje biznesowe.  

Kluczowe pytanie nie brzmi więc już wyłącznie: „jaki model wykorzystać?”, lecz przede wszystkim: „jaką wartość chcemy osiągnąć i jakie warunki musimy stworzyć, aby rozwiązanie mogło działać także poza środowiskiem eksperymentalnym?”