System WIZJA: Budowa judgmentu i strategiczne planowani… — Transcript

Strategiczne planowanie wdrożeń AI w firmach z wykorzystaniem frameworku WIZJA i metody OKR dla efektywności i sukcesu.

Key Takeaways

Strategiczne planowanie i jasne cele są kluczowe dla skutecznych wdrożeń AI.
Judgement człowieka jest niezbędny do krytycznej oceny i kontroli działań AI.
Framework WIZJA i metoda OKR pomagają w uporządkowaniu i mierzeniu efektów wdrożeń AI.
Jakość danych to fundament działania AI – garbage in, garbage out.
Nieprzemyślane inwestycje w narzędzia AI bez strategii prowadzą do strat i chaosu.

Summary

Wideo omawia kluczowe znaczenie podejścia strategicznego przy wdrażaniu AI w biznesie, aby uniknąć działań chaotycznych i nieefektywnych.
Przemek Modrzewski podkreśla rolę judgementu, czyli eksperckiego osądu i krytycznej oceny działań AI przez człowieka.
Wdrażanie AI powinno opierać się na systemowym podejściu, gdzie jasno określa się cele, kluczowe aspekty biznesowe i odpowiednie narzędzia.
Przedstawiono framework WIZJA jako pięciokrokowy model planowania wdrożeń AI.
Omówiono syndrom Sroki – nieprzemyślane kupowanie wielu narzędzi AI bez realnego wpływu na biznes.
Zalecane jest stosowanie metody OKR (Objective Key Results) do precyzyjnego wyznaczania celów i mierzenia efektów wdrożeń AI.
Podkreślono znaczenie danych wysokiej jakości, ponieważ błędne dane prowadzą do katastrofalnych skutków automatyzacji AI.
Przykład firmy e-commerce pokazuje, jak niespójne dane mogą spowodować błędne decyzje AI i straty finansowe.
Wskazano, że ponad 90% dużych firm ma krytyczne luki w zarządzaniu danymi, co utrudnia skuteczne wdrożenia AI.
AI nie jest celem samym w sobie, lecz narzędziem do realizacji konkretnych KPI i osiągania wymiernych rezultatów biznesowych.

Full Transcript — Download SRT & Markdown

Speaker A

Cześć. Cieszę się, że widzimy się na kolejnej lekcji. Ja nazywam się Przemek Modrzewski i dziś porozmawiamy o czymś, co według mnie jest jednym z najważniejszych aspektów determinujących sukces lub porażkę wdrożeń AI w firmach, czyli podejście strategiczne. Po tej

Speaker A

lekcji mam nadzieję kończymy z działaniami po omacku, a zaczynamy etap dobrze zaplanowanych i efektywnych wdrożeń AI.

Speaker A

Mam nadzieję, że jesteście wszyscy zwarci i gotowi. Jeśli tak, przechodzimy od razu do konkretów.

Speaker A

Wyobraźcie sobie taką sytuację. Wsadzacie przypadkową osobę do kabiny wielkiej, nafaszerowanej elektroniką koparki na placu budowy. Nie dajecie jej żadnego szkolenia, żadnego planu architektonicznego. Po prostu wręczacie kluczyki i mówicie: "Działaj".

Speaker A

Ten ktoś pewnie jakoś odpali silnik, może nawet podniesie tę łyżkę po jakiś tam próbach i nawet może uda się po jakimś czasie mu coś wykopać. Przy okazji jednak pewnie zerwie kabel wysokiego napięcia, rozwali płot, narobi o wiele więcej szkód niż pożytku. O

Speaker A

wykopaniu planowanych fundamentów zgodnie z projektem możecie w takiej sytuacji jako inwestorzy na pewno zapomnieć. Dokładnie to samo dzieje się dzisiaj w biznesie. Brak umiejętności przy posługiwaniu się łopatką w piaskownicy nie narobi większych szkód, ale sztuczna inteligencja to jest taka

Speaker A

właśnie wielka, potężna koparka o niespotykanej dotąd mocy. Hurra! Optymistyczne rzucanie się na narzędzia AI bez strategicznego przygotowania to po prostu prosta droga do katastrofy.

Speaker A

Żeby okiełznać tę technologię, potrzebujecie czegoś, co nazywamy judgementem, albo można też nazwać to taką intuicją ekspercką lub po prostu osądem. Judgement to umiejętność analitycznego, ustrukturyzowanego myślenia o otaczającym nas świecie.

Speaker A

Logiczna ocena sytuacji i zdolność do podejmowania ostatecznych decyzji w oparciu o to, co wygeneruje maszyna. A was w tym absolutnie nie wyręczy.

Speaker A

Głęboko wierzę, że to będzie docelowo jedna z głównych ról człowieka w najbliższej przyszłości. Właśnie osąd i krytyczna ocena działań sztucznej inteligencji na każdym jej etapie. No to teraz musimy ten nasz judgement przełożyć na codzienną działalność biznesową i osobistą. Jak to zrobić?

Speaker A

Przez tak zwane podejście systemowe. Dla mnie oznacza ono, że od samego początku procesu musi być dla wszystkich zaangażowanych osób jasne, czego dokładnie oczekujemy po konkretnych działaniach, jakie kluczowe aspekty biznesu musimy po drodze zaopiekować i jakie konkretne narzędzia mają nam pomóc

Speaker A

w realizacji zadań, aby osiągnąć nasz założony cel. Oczywiście, żeby te narzędzia adekwatnie dobrać, musimy o nich mieć jakąś wiedzę i po to właśnie też tu jesteśmy.

Speaker A

Zbudujmy więc teraz precyzyjne, systemowe podejście do wdrażania AI w oparciu o pięć kroków frameworku, który nazwałem WIZJA. To, co jest obecnie bardzo częstym błędem w firmach, ale też często w życiu prywatnym, to jest tak zwany syndrom Sroki, czyli kupowanie dostępu do wielu

Speaker A

różnych narzędzi AI tylko dlatego, że ktoś napisał, że jest to narzędzie fajne, innowacyjne, no że trzeba być przecież na czasie. No i wtedy bardzo często cały zespół w firmie bawi się generowaniem tekstów i obrazków, ale ostatecznie nie ma to żadnego wpływu na

Speaker A

biznes, co kończy się po prostu najczęściej stratą pieniędzy. AI bez twardej strategii to droga donikąd.

Speaker A

Zanim użyjesz jakiegokolwiek algorytmu, musisz wiedzieć, gdzie zmierzasz i co dokładnie mierzysz. Zamiast wykupywać licencje na kolejne narzędzia AI w ciemno, uderz laserowo w konkretny problem, na przykład za pomocą metody OKR, Objective Key Results. W firmach te pojęcia notorycznie się mieszają, więc

Speaker A

uporządkujmy to raz a dobrze. Ustalmy to na konkretnych liczbach. Twój cel główny, czyli objective, to na przykład zrewolucjonizowanie szybkości obsługi klienta w Q3, czyli kwartale trzecim. To jest nasz ambitny kierunek.

Speaker A

Ale po czym poznamy, że ten cel osiągnęliśmy? Musimy wyznaczyć kluczowe rezultaty, czyli nasze key results.

Speaker A

Zdefiniujmy teraz dwa: pierwszy - skrócenie czasu pierwszej odpowiedzi z 24 godzin do maksymalnie dwóch godzin i drugi - zwiększenie na przykład wskaźnika satysfakcji klientów CSAT z 70% do 90%. I tu wchodzi nasza złota zasada, wzór jest banalnie prosty. Key results równa się

Speaker A

wskaźnik KPI plus oczekiwana zmiana. Sam w sobie tutaj na przykład czas pierwszej odpowiedzi czy wskaźnik satysfakcji CSAT to nasze KPI, czyli Key Performance Indicators albo główne wskaźniki sukcesu.

Speaker A

Dla niewtajemniczonych jeszcze w te metryki możemy je określić jako takie termometry, które pokazują aktualny stan pacjenta. Po prostu puste liczby. Dopiero kiedy dodamy do nich twardy cel, czyli załóżmy zjazd z 24 godzin do dwóch godzin albo wzrost 70%

Speaker A

do 90%, stają się one kluczowymi rezultatami, z których rozliczamy całe wdrożenie. Żeby to wszystko dowieźć i nie utonąć w chaosie, musimy także ustalić jeszcze tak zwane kamienie milowe, czyli punkty kontrolne w czasie.

Speaker A

Na przykład do 15 lipca porządkujemy firmową bazę wiedzy. Z kolei do 15 sierpnia wdrażamy automatyczne draftowanie odpowiedzi przez AI dla 50% zgłoszeń. A do 30 września ostatecznie zbijamy nasz KPI czas odpowiedzi poniżej dwóch godzin.

Speaker A

Dopiero pod tak ułożony plan i twarde liczby dobieramy rozwiązanie AI. Sztuczna inteligencja nie jest celem samym w sobie. Jest wyłącznie precyzyjnym narzędziem do podkręcania tych konkretnych KPI i dowiezienia wyników. Skoro już wiemy, gdzie chcemy dojechać i ile chcemy na tym zarobić,

Speaker A

musimy sprawdzić, czy nasz silnik ma odpowiednie paliwo, bo bez dobrych danych, czyli tego naszego paliwa, nawet najlepsza strategia spłonie na panewce. Każdy dzisiaj na pewno się zgodzi, że dane są ważne, powtarzając jak mantrę analityczną zasadę garbage in, garbage

Speaker A

out, czyli wrzucisz śmieci, to wyjmiesz śmieci. To niby wszyscy wiedzą od lat, ale bądźmy ze sobą szczerzy i powiedzmy to po prostu z mostu. W wielu firmach to była zawsze czysta teoria. Prawda jest taka, że historycznie nawet jeśli firma

Speaker A

dane miała mocno dziurawe i zabrudzone, rzadko prowadziło to do natychmiastowej katastrofy. Dlaczego? Bo tak naprawdę bardzo mało organizacji na serio, realnie z tych danych korzystało. Nawet w ogromnych korporacjach, które mają całe sztaby analityków, ostatecznie i tak często wygrywała zasada HIPPO, czyli

Speaker A

Highest Paid Person Opinion. Prezes lub dyrektor, czyli najlepiej opłacona osoba na pokładzie, wiedział lepiej z doświadczenia niż jakikolwiek analityk z Excelem. I ten biznes jakoś się kręcił, bazując na ludzkim wyczuciu, które oczywiście też ma swoją wartość. Ale czy

Speaker A

w świecie, który zmienia się tak szybko jak teraz, samo doświadczenie wystarczy? Zostawiam to pytanie na razie na boku.

Speaker A

To, co wiemy na pewno, to to, że AI całkowicie zmieniło zasady gry. Jeśli oczekujecie od sztucznej inteligencji prawdziwej rewolucji, czyli tego, że będzie autonomicznie reagować na zmiany w otoczeniu i podejmować natychmiastowe działania, to podłączenie jej do błędnych informacji wyrządzi więcej

Speaker A

szkód niż nieużywanie danych w ogóle. Automatyzacja na błędnych danych to przepis na absolutną katastrofę.

Speaker A

Z naszych obserwacji opartych na kilkudziesięciu audytach analitycznych przeprowadzonych w regionie Europy Środkowej wynika brutalny fakt. Ponad 90% największych firm ma ciągle krytyczne luki w sposobie zbierania danych. Mówimy o błędach w implementacji zdarzeń, niespójności w atrybutach produktów między systemami czy

Speaker A

nieprawidłowych ustawieniach baz danych takich jak BigQuery. Wyobraźcie sobie konkretny przykład. Duża firma e-commerce chce wdrożyć zaawansowanego agenta AI do dynamicznego zarządzania cennikiem i promocjami w czasie rzeczywistym. Cel jest jasny.

Speaker A

Maksymalizacja marży. Jeśli jednak dane o stanach magazynowych są niespójne z danymi o sprzedaży, bo na przykład zwroty nie są poprawnie odejmowane w czasie rzeczywistym, AI może zobaczyć ogromną popularność produktu, którego fizycznie nie ma na półce. Co zrobi automat? Zamiast zareagować

Speaker A

strategicznie, może zacząć agresywnie windować cenę widma lub co gorsza odpalić kosztowne kampanie reklamowe na towar, którego klient nigdy nie dostanie. Jaki będzie efekt? Przepalony budżet,

Speaker A

Ai nie ma intuicji prezesa, która w ostatecznej chwili zatrzyma błędną decyzję. AI po prostu wykona instrukcję na podstawie tego, co widzi w systemie.

Speaker A

Jeśli sygnał jest zakłócony, AI jedynie wzmocni ten chaos. Dlatego zanim zatrudnisz AI do wyciągania strategicznych wniosków, musisz zrobić rentgen swoich danych. Musisz upewnić się, że twoja firma opiera się na jednym źródle prawdy i kompletnym procesie pomiarowym. Bez tego fundamentu, każda

Speaker A

inteligentna automatyzacja to po prostu bardzo szybkie kopanie dołka pod samym sobą. Okej, mając cele i czyste dane, musimy teraz zaplanować wdrożenie, ale przede wszystkim nie róbmy wielkiej rewolucji, która od pierwszego dnia paraliżuje całą organizację. Planujemy tak zwane quitwiny, czyli małe, szybkie

Speaker A

zwycięstwa, które oszczędzają czas i budują zaufanie do technologii w zespole. Podejście systemowe wymaga też umiejętnego dobrania skali narzędzia do skali problemu. Nie ma sensu strzelać przecież z armaty do muchy. Zamiast wdrażać AI do całego marketingu na raz, zacznijcie od jednego konkretnego

Speaker A

wąskiego gardła. Jeśli przykładowo wasz zespół PPC spędza 5 godzin tygodniowo na ręcznym przepisywaniu wyników z raportów do Excela, to jest to idealne miejsce na start. Tworzycie prostą automatyzację.

Speaker A

Zespół odzyskuje czas, widzi realną korzyść i przestaje bać się technologii, bo widzi w niej pomocnika, a nie zagrożenie. Dopiero na takim fundamencie entuzjazmu buduje się większe systemy. W tym procesie kluczowe jest też wyznaczenie liderów wdrożenia, czyli osób, które wezmą odpowiedzialność za

Speaker A

konkretny odcinek, nauczą się go, a potem opowiedzą innym jak to działa. Nie wszyscy w firmie muszą wdrażać każde narzędzie na raz. To po prostu nieefektywne.

Speaker A

Jeśli rzucicie wszystko na wszystkich, gwarantuję, że zamiast poprawy naszych KPI bardzo szybko pojawi się księgowa z pytaniem o te ogromne koszty AI, z których nie ma żadnego pożytku.

Speaker A

Dobierajcie rozwiązania adekwatnie do potrzeb. Jeśli potrzebujecie zwinnej pomocy przy burzy mózgów albo napisaniu trudnego maila, w zupełności wystarczy sam dobrze napisany promb w oknie czatu typu Gemini. Kiedy z kolei proces jest powtarzalny i wymaga osadzenia w procedurach firmy, budujemy dedykowanego

Speaker A

agenta, który zna nasze cenniki i pomaga w szybkim tworzeniu spójnych ofert. Z kolei do zadań wielowątkowych, które mają działać w pełni autonomicznie, używamy kompleksowych automatyzacji, takich jak na przykład Makecom lub N8N.

Speaker A

Wtedy system sam przechwytuje zapytania klientów, wysyła je do AI w celu scoringu, zakłada szansę w CRM i powiadamia zespół na komunikatorze.

Speaker A

Okej, gdy system już ruszy, najgorsze co możecie zrobić to przestać na niego patrzeć. AI to nie jest urządzenie typu ustaw i zapomnij. Dlatego musimy pamiętać o kolejnym kroku. Musicie zrozumieć jedną fundamentalną rzecz.

Speaker A

Wdrożenie sztucznej inteligencji w organizacji to nigdy nie jest projekt, który można po prostu odfajkować w kalendarzu i o nim zapomnieć. To nie jest instalacja nowej windy w biurze. A to proces ciągły. Pozostawienie algorytmów samopas bez nadzoru to najkrótsza droga do zautomatyzowania

Speaker A

błędnego myślenia na masową skalę. Modele językowe potrafią halucynować, brać fałsz prawdę albo co gorsza bazować na danych, które były aktualne tydzień temu, ale dzisiaj są już nieważne.

Speaker A

Dlatego jako liderzy wdrożenia musicie wiedzieć w jakich momentach zapalić firmie tak zwaną pomarańczową lampkę i zrewidować to, co właśnie wdrożyliście.

Speaker A

Nazywamy to triggerami. To są konkretne zdarzenia biznesowe, które wymuszają na was sprawdzenie, czy wasz system AI nadal ogarnia rzeczywistość. Wyobraźcie sobie taką sytuację. Wasz sklep internetowy zmienia politykę zwrotów z darmowych na płatne. Zespół operacyjny wprowadza zmiany w regulaminie, no ale

Speaker A

zapomina zaktualizować bazę wiedzy chatbota. Co się dzieje? No bot z pełnym przekonaniem i uprzejmością dalej obiecuje tysiącom klientów darmowe zwroty. Jaki będzie efekt? Twarde straty finansowe, wściekli klienci i gigantyczny kryzys wizerunkowy, który trzeba gasić często tygodniami.

Speaker A

Ale idźmy o krok dalej, bo to się robi naprawdę groźne, gdy AI zarządza waszymi pieniędzmi. Załóżmy, że macie system AI, który autonomicznie zarządza kampaniami marketingowymi i licytuje stawki w oparciu o marżowość produktów.

Speaker A

Wprowadzacie zmiany na stronie, na przykład nie wiem, nowy moduł koszyka albo zmianę w strukturze linków. która przez przypadek rozpina analitykę i AI przestaje poprawnie widzieć konwersję.

Speaker A

Jeśli system nie zostanie o tym natychmiast uprzedzony, to widząc nagły spadek sprzedaży w danych, zacznie podejmować paniczne decyzje. Może drastycznie obciąć budżety na najlepiej zarabiących produktach, albo przeciwnie zacząć licytować jak szalony, próbując odrobić wynik na podstawie błędnych odczytów. System musi być świadomy

Speaker A

każdej dużej zmiany strategicznej. nowej polityki cenowej czy na przykład przebudowy strony www. Dzisiejsza przewaga konkurencyjna może jutro zniknąć, jeśli nie zastosujecie systemu do nowych realiów. Bądźcie czujni. A wzmacnia sygnał, więc jeśli pozwolicie mu działać na sygnale zakłóconym przez

Speaker A

zmiany, których nie widzi, jedynie wzmocni chaos w waszej firmie. Mam nadzieję, że widzicie jakie tu jest zagrożenie.

Speaker A

Okej, został nam jeszcze jeden element mojego całego systemu, bardzo ważny, czyli my ludzie. Na koniec musimy sobie odpowiedzieć na jedno bardzo ważne pytanie. Po co to wszystko robimy? Po co wdrażamy AI? Czy po to, by stać się robotami, czy po to, by wreszcie zacząć

Speaker A

pracować jak normalny, prawdziwy człowiek? Przez ostatnie 15 lat wielu z nas, na pewno ja, zamiast robić prawdziwy marketing zostało zdegradowanych do roli tak zwanych interface managerów, jak to nazywam.

Speaker A

Nasza codzienność to było klikanie w systemach, robienie technicznych obejść, ustawianie setek parametrów w skomplikowanych interfejsach.

Speaker A

Bądźmy szczerzy, to nie są zadania dla tak kreatywnej istoty, jaką jest człowiek. Godzinne klikanie powtarzalnych rzeczy jest dla ludzkiego mózgu najbardziej męczące i wyjaławiające. To właśnie ten brak poczucia tworzenia sprawia, że praca staje się nudna, a satysfakcja z tej

Speaker A

pracy spada prawie do zera. Dzięki AI mamy wreszcie szansę się od tego uwolnić. Narzędzia te przejmą żmudną odtwórczą pracę. To nie jest tylko zmiana na poziomie organizacyjnym czy finansowym. To przede wszystkim wielka zmiana na poziomie ludzkim. Człowiek, aby być spełnionym w biznesie, musi

Speaker A

kreować, a nie tylko przeklikiwać na przykład dane z punktu A do punktu B. W systemowym podejściu do wdrożeń szukajmy przede wszystkim tych powtarzalnych, niekreatywnych elementów, które można zastąpić automatem. To tam AI przyniesie najszybsze korzyści. Naszą rolą jest pilnowanie, aby ludzka kreatywność była

Speaker A

potęgowana przez sztuczną inteligencję, a nie przez nią zastępowana. AI to wasza taka taczka. pozwala przewieźć więcej cegieł szybciej, ale to wy decydujecie, czy budujecie z nich katedrę, czy tylko to będzie sterta gruzu. Pionierami zostaną ci, którzy połączą moc maszyny z

Speaker A

niuansami i empatią, których AI nigdy nie będzie posiadać. Wyobraźcie sobie, co możecie zrobić z odzyskanym czasem.

Speaker A

Zamiast spędzać cały poniedziałek na ręcznej optymalizacji stawek w kampaniach czy formatowaniu raportu w Excelu, możecie ten czas poświęcić na wymyślanie na przykład lepszych strategii, na głębsze zrozumienie potrzeb klienta i co najważniejsze na eksperymenty.

Speaker A

Mając AI jako wsparcie możecie w tym samym czasie przetestować 10 nowych koncepcji kreatywnych zamiast jednej.

Speaker A

Możecie sprawdzić szalone hipotezy, na które wcześniej nie było kompletnie zasobów. To właśnie w tym miejscu w przestrzeni na rozwój nowych koncepcji i odważne testowanie rodzi się obecnie prawdziwa przewaga rynkowa.

Speaker A

Wykorzystujcie AI systemowo, z pełnym osądem i judgementem, by wreszcie wrócić do esencji prawdziwego biznesu. Tylko w ten sposób nie zalejecie rynku przeciętnością, ale stworzycie na przykład markę, której ludzie naprawdę będą ufać. Okej, podsumujmy więc sobie to, o czym dzisiaj

Speaker A

powiedzieliśmy. Aby wdrożyć AI w sposób systemowy, bezpieczny i przede wszystkim zyskowny, pamiętajcie o przejściu przez te pięć kluczowych kroków naszego frameworku.

Speaker A

Pierwsze, wyznacz cele i zysk. Nie dajcie się uwieść syndromowi Sroki. Zdefiniujcie ambitne okiary, wyznaczcie twarde KPI i zawsze przypisujcie do nich oczekiwane ROI. Pamiętajcie, że inwestujecie czas i pieniądze po to, by odzyskać je z nawiązką. Po drugie, inspekcja fundamentów. Zanim zatrudnicie

Speaker A

AI, zróbcie bezlitosny rentgen swoich danych. Pamiętajcie, że automatyzacja na błędnych danych to przepis na katastrofę, której nie uratuje nawet najlepsza intuicja prezesa.

Speaker A

Po trzecie, zaplanujcie wdrożenie. Nie budujcie od razu całego wieżowca. Zacznijcie od wylania fundamentu pod jedną ścianę. Szukajcie małych zwycięstw i wyznaczajcie liderów, którzy pociągną proces. No i dobierajcie narzędzia adekwatnie do skali problemu. Po czwarte, bądźcie czujni. Zdefiniujcie triggery, czyli pomarańczowe lampki. A

Speaker A

to proces ciągły, który bez stałego nadzoru i aktualizacji wiedzy o zmianach w waszym biznesie zacznie skalować błędy zamiast zysków. I na koniec aktywujcie kreatywność. Wykorzystujcie AI jako taczkę, która pozwoli wam szybciej przewieźć ciężary żmudnej pracy.

Speaker A

Przestańcie być interfejs menagżerami i odzyskajcie przestrzeń na to, co czyni was wyjątkowymi, na strategie, eksperymenty i prawdziwe tworzenie wartości. Dziękuję wam bardzo za uwagę podczas tej lekcji. Mam nadzieję, że nie zgubiłem was po drodze. Wierzę, że takie podejście do wdrożenia AI pozwala

Speaker A

działać jak inżynierowie budujący solidną konstrukcję, a nie jak dzieci bawiące się nowymi zabawkami w piaskownicy. Pamiętajcie, to wy jesteście nawigatorami w tej podróży.

Speaker A

Zawsze patrzcie na mapę generowaną przez AI, ale twardo i krytycznie weryfikujcie ją z rzeczywistym terenem. Mam ogromną nadzieję, że tak zbudowana wizja już was nie opuści i stanie się fundamentem waszych sukcesów w świecie zdominowanym przez algorytmy.

Speaker A

Powodzenia i do zobaczenia na kolejnym etapie. Cześć.

Topics:wdrożenia AIstrategiczne planowanieframework WIZJAmetoda OKRjakość danychjudgementautomatyzacjasztuczna inteligencjabiznesAI w firmach

Frequently Asked Questions

Co to jest framework WIZJA i jak pomaga w wdrażaniu AI?

Framework WIZJA to pięciokrokowy model systemowego podejścia do wdrażania AI, który pomaga jasno określić cele, kluczowe aspekty biznesowe oraz odpowiednie narzędzia, aby wdrożenia były efektywne i przemyślane.

Dlaczego judgement człowieka jest ważny przy korzystaniu z AI?

Judgement to umiejętność analitycznego i krytycznego myślenia, która pozwala ocenić wyniki generowane przez AI i podejmować ostateczne decyzje, co jest niezbędne, ponieważ AI nie zastąpi ludzkiego osądu.

Jakie są konsekwencje używania AI na podstawie złych danych?

Używanie AI na podstawie błędnych lub niespójnych danych może prowadzić do błędnych decyzji, strat finansowych i chaosu w firmie, ponieważ automatyzacja na złych danych to przepis na katastrofę.

Get More with the Söz AI App

Transcribe recordings, audio files, and YouTube videos — with AI summaries, speaker detection, and unlimited transcriptions.

App Store Google Play

Or transcribe another YouTube video here →