Interaktywna kanwa produktu AI

Kanwa opisuje rozwiązanie AI w 18 polach: 8 z nich dotyczy części biznesowej, a 10 – części technicznej. Każde pole zawiera pytanie pomocnicze i wskazówkę do wypełnienia.

• 1. Problem biznesowy i oczekiwane rezultaty

  Jaki problem chcemy rozwiązać za pomocą narzędzi AI i co chcemy osiągnąć?

  Zdefiniuj główny cel projektu. Opisz, jaką realną potrzebę biznesową ma zaspokoić rozwiązanie AI.

• 2. Wartość biznesowa

  Jakie konkretne korzyści przyniesie wdrożenie rozwiązania AI?

  Wymień mierzalne korzyści, np. oszczędność czasu, redukcję kosztów, zwiększenie przychodów, poprawę jakości.

• 3. Możliwe przeszkody

  Co może utrudnić wdrożenie rozwiązania AI w naszej firmie?

  Zidentyfikuj potencjalne ryzyka: technologiczne, organizacyjne, prawne, etyczne lub związane z danymi.

• 4. Kluczowe obiekty przetwarzania

  Co dokładnie będziemy przetwarzać?

  Określ, co będzie danymi wejściowymi dla AI, np. dokumenty, obrazy, wiadomości, dane transakcyjne, nagrania audio.

• 5. Użytkownicy i ich potrzeby

  Kto będzie korzystał z rozwiązania?

  Opisz grupy docelowe użytkowników. Jakie mają zadania i jakie problemy pomoże im rozwiązać AI?

• 6. Systemy źródłowe

  Jakie systemy będą dostarczać dane do rozwiązania AI?

  Wymień konkretne systemy, bazy danych lub API, z których będą pobierane dane do przetwarzania.

• 7. Systemy odbiorcze

  Jakie systemy będą korzystały z wyników dostarczanych przez rozwiązanie AI?

  Określ, gdzie trafią wyniki działania AI. Czy będzie to inny system, pulpit analityczny (dashboard) czy interfejs użytkownika?

• 8. Kluczowe działania

  Co dokładnie rozwiązanie AI ma robić i jak ma działać?

  Opisz główne funkcje rozwiązania AI, np. „klasyfikacja wiadomości e-mail”, „generowanie podsumowań”, „wykrywanie anomalii”.

• 9. Mierniki sukcesu (KPI)

  Co i jak mierzyć, aby ocenić sukces wdrożenia AI?

  Zdefiniuj konkretne, mierzalne wskaźniki, które potwierdzą osiągnięcie celów biznesowych (np. % automatyzacji).

• 10. Korzyści dla użytkowników

  Jakie będą korzyści dla bezpośrednich użytkowników rozwiązania AI?

  Jak rozwiązanie ułatwi lub usprawni codzienną pracę użytkowników? Skup się na ich perspektywie.

• 11. Wyzwania dla użytkowników

  Z jakimi wyzwaniami zetkną się bezpośredni użytkownicy rozwiązania AI?

  Pomyśl o potencjalnych trudnościach: nowym interfejsie, potrzebie zaufania do AI, zmianie sposobu pracy.

• 12. Dane i ich transformacje

  Jakie dane są wymagane do funkcjonowania rozwiązania AI i jak je przygotować?

  Opisz format danych, ich jakość, ilość oraz procesy czyszczenia i przygotowania (ETL).

• 13. Modele ML/GenAI

  Jakie są oczekiwania dotyczące modeli ML/GenAI?

  Jakie typy modeli będą potrzebne (np. klasyfikator, model językowy)? Czy użyjemy gotowych modeli, czy będziemy trenować własne?

• 14. Monitorowanie i doskonalenie modeli

  Jak będziemy monitorować działanie modeli i jakie kroki podejmiemy na podstawie wyników?

  Opisz, jak będziemy śledzić skuteczność modeli po wdrożeniu i planować ich ponowne trenowanie (MLOps).

• 15. Infrastruktura technologiczna

  Jaka jest niezbędna infrastruktura do działania modelu?

  Określ wymagania sprzętowe i programowe (np. chmura, serwery GPU, platformy deweloperskie).

• 16. Rozwój aplikacji

  Jak będzie przebiegać budowa aplikacji, która stanowi część rozwiązania AI?

  Opisz proces budowy aplikacji, która będzie „opakowaniem” dla modelu AI (backend, frontend, API).

• 17. Interfejs użytkownika

  Jak będzie wyglądał interfejs rozwiązania AI i jak użytkownicy będą z niego korzystać (UX)?

  Zaprojektuj, jak użytkownik będzie wchodził w interakcję z AI. Jak będą prezentowane wyniki i ich niepewność?

• 18. Bezpieczeństwo

  Jak zabezpieczymy rozwiązanie AI?

  Opisz, jak będziesz chronić dane, modele i infrastrukturę przed nieautoryzowanym dostępem i atakami.