Почти всяка фирма вече е пробвала AI. Много по-малко могат да покажат какво точно са спечелили от него. В статия за Digitalk Любомир Овчаров от Adastra поставя въпроса за стратегията, доверените данни и измеримите резултати, тоест за разликата между демонстрация и реална полза.
Тук не преразказваме статията, а предлагаме практична рамка, която използваме и в нашите разговори с клиенти.
Защо пилотите често не стигат до продукция
- Няма ясно дефиниран проблем, само желание „да използваме AI“.
- Данните са разпръснати, непълни или никой не носи отговорност за тях.
- Не е договорено как ще се мери успехът.
- Никой не е собственик на решението след края на пилота.
Пет стъпки от идея до резултат
- Изберете една бизнес метрика. Например време за обработка на запитване, процент грешки във фактури или брой качествени запитвания от сайта.
- Проверете данните. Откъде идват, колко са точни и кой ги поддържа. Без доверени данни AI само ускорява грешките.
- Започнете малко. Една задача, един екип, ясен срок.
- Измерете преди и след. Без базова стойност няма как да докажете ефект.
- Решете кой поддържа решението. Моделите, промптовете и интеграциите имат нужда от грижа, както всеки софтуер.
Как изглежда това при един уеб сайт
Най-лесно измеримите AI приложения при сайтовете често са скромни: автоматично категоризиране на запитвания, помощ при писане на продуктови описания, които после се редактират от човек, или анализ на търсенията в сайта. Ключовото е измерването. Затова при всеки проект настройваме Google Analytics 4 и Search Console така, че да виждате какво реално се случва. Ако искате да обсъдим конкретна идея, пишете ни.
Свързано: какво показва барометърът на EY за AI в българския бизнес.
Източник на темата: Digitalk: AI в реалния бизнес. Текстът е самостоятелен анализ на Penkov Studio.
