W części 1. tego artykułu porównaliśmy rozwiązania pudełkowe (SaaS – oprogramowanie jako usługa) z Integratorami AI. Tym razem skupiamy się na integratorach typu Low-Code/No-Code w porównaniu z asystentami tworzonymi przez Integratorów AI.
Integratorzy AI vs Integratorzy low-code/no-code
Oprócz rozwiązań pudełkowych (typu SaaS – Software as a Service) oraz Integratorów AI, na rynku rozwija się nowa gałąź strategii wdrażania AI w biznesie – firmy specjalizujące się we wdrażaniu chatbotów poprzez integrację z gotowymi rozwiązaniami dostępnymi na rynku.
W artykule porównamy oba podejścia integracyjne, analizując ich różnice, zalety i ograniczenia, co pomoże w wyborze rozwiązania najlepiej odpowiadającego potrzebom konkretnej organizacji.
Agencje wdrażające chatboty poprzez integracje low-code/no-code
Agencje integracyjne skupiają się na wdrażaniu automatyzacji, które usprawniają powtarzalne procesy w obszarach takich jak sprzedaż, marketing, obsługa klienta, administracja czy rekrutacja. Współpraca z taką agencją rozpoczyna się od konsultacji, podczas których identyfikowane są potrzeby firmy oraz określane procesy wymagające automatyzacji.
Firmy te oferują wsparcie biznesowe i swoją ekspertyzę w zakresie AI oraz wdrożenie konkretnych narzędzi dostępnych na rynku. Wykorzystują w tym celu platformy typu no-code lub low-code (np. Make.com czy Botpress), co minimalizuje potrzebę angażowania zespołu technicznego.
Podstawową zaletą tego rozwiązania jest oszczędność czasu – zarówno na etapie wdrożenia, jak i później, gdy automatyzacja jest już aktywna. Firma zlecająca nie musi poświęcać zasobów na poszukiwanie odpowiednich narzędzi AI, naukę ich funkcjonalności oraz samodzielne ich wdrażanie, jak to bywa w przypadku rozwiązań typu SaaS.
Dodatkowo, klienci zyskują niższe koszty wdrożenia w porównaniu do rozwiązań tworzonych od podstaw, szybkie uruchomienie – często w ciągu kilku tygodni zamiast miesięcy, możliwość samodzielnego zarządzania po wstępnym wdrożeniu przy odpowiednim przeszkoleniu, a także dostęp do ciągle rozwijanych funkcjonalności platform integracyjnych bez konieczności własnych inwestycji w rozwój.
Ograniczenia tego typu rozwiązań obejmują uzależnienie od zewnętrznych dostawców, np. zmiany w polityce cenowej lub funkcjonalności platform. Mogą również pojawić się trudności z zaawansowaną integracją danych, zwłaszcza z niestandardowymi lub starszymi systemami firmowymi. Przy bardzo dużej skali operacji mogą wystąpić ograniczenia wydajnościowe. Warto też zwrócić uwagę na mniejszą kontrolę nad bezpieczeństwem danych, ponieważ dane przepływają przez systemy zewnętrznych dostawców.
Dodatkowo, model współpracy często obejmuje wsparcie na etapie konsultacji i wdrożenia, natomiast długoterminowe utrzymanie rozwiązania może nie być w pełni zagwarantowane ze względu na zależność od zewnętrznych technologii.
Integratorzy AI
Podobnie jak w przypadku podejścia integracyjnego, współpraca rozpoczyna się od konsultacji – analizy potrzeb i zdefiniowania celów. Różnica polega na tym, że firma dostarczająca takie rozwiązanie posiada własną, autorską technologię, która umożliwia jednocześnie integrację z różnorodnymi narzędziami oraz systemami zewnętrznymi – zarówno standardowymi, jak i customowymi. Dostawca nie tylko wybiera i dostosowuje istniejące funkcjonalności do specyfiki wdrożenia, ale w razie potrzeby aktywnie je rozwija, aby w pełni odpowiadały indywidualnym wymaganiom klienta.
Podejście to charakteryzuje się większą elastycznością i indywidualnym traktowaniem projektu. Istotną zaletą są również wyższe standardy bezpieczeństwa – rozwiązania mogą uwzględniać indywidualne wymogi dotyczące ochrony danych i zgodności z branżowymi regulacjami prawnymi.
Elementem wyróżniającym jest też kompleksowe wsparcie, które obejmuje nie tylko wdrożenie, ale również długoterminowe utrzymanie, na co składają się regularne raporty z efektywności rozwiązania, stały monitoring skuteczności i jakości oraz propozycje optymalizacji i rozwoju funkcjonalności. Dzięki temu klient zyskuje nie tylko narzędzie, ale również stałego partnera z wiedzą ekspercką, który zapewnia ciągłe wsparcie i rozwój rozwiązania.
Integratorzy z autorską technologią często oferują dedykowanego opiekuna projektu, który regularnie analizuje wyniki i proponuje usprawnienia. Ich zespoły zazwyczaj posiadają specjalistów z różnych dziedzin – od programistów przez ekspertów od UX, po specjalistów od procesów biznesowych. Ta interdyscyplinarność pozwala na kompleksowe podejście do wyzwań klienta i proponowanie rozwiązań uwzględniających zarówno aspekty techniczne, jak i biznesowe.
W przeciwieństwie do podejścia czysto integracyjnego, integratorzy AI z własną technologią mogą szybciej reagować na zmiany i ewolucję potrzeb klienta. Posiadając własną technologię mają oni bezpośrednią kontrolę nad rozwojem produktu i mogą implementować nowe funkcjonalności znacznie szybciej niż czekać na ich wprowadzenie przez zewnętrznych dostawców.
Istotną przewagą technologiczną jest także możliwość dostosowania architektury rozwiązania do indywidualnych wymagań bezpieczeństwa. Integratorzy z własną platformą mogą oferować wdrożenia w modelu on-premise lub w dedykowanej chmurze prywatnej, co jest często kluczowe dla firm z sektorów regulowanych, takich jak finanse czy ochrona zdrowia.
Podejście to wiąże się również z pewnymi wyzwaniami. Wymaga ono potencjalnie wyższego kosztu początkowego związanego z dostosowaniem autorskiego rozwiązania do specyficznych potrzeb organizacji. Proces implementacji jest również zwykle dłuższy niż w przypadku rozwiązań integracyjnych.
Wdrożenia tego typu często wymagają większego zaangażowania zespołu klienta podczas implementacji, ponieważ rozwiązania te kompleksowo integrują się z istniejącymi systemami i procesami biznesowymi organizacji. Tak kompleksowa integracja, choć początkowo czasochłonna, owocuje jednak znacznie większymi korzyściami z automatyzacji w dłuższej perspektywie.
Skalowalność kosztów przy rozwoju firmy
W miarę rozwoju firmy rozwiązania integracyjne low-code/no-code mogą generować nieproporcjonalny wzrost kosztów ze względu na skokowy wzrost opłat licencyjnych przy przechodzeniu na wyższe pakiety użytkowania, konieczność dokupowania dodatkowych modułów i funkcji, rosnące koszty zarządzania coraz bardziej złożonym ekosystemem zintegrowanych narzędzi. Dodatkowo, często można spotkać się z nieoptymalnym wykorzystaniem zasobów przy większej skali, innymi słowy, płaci się za funkcje, które nie są w pełni wykorzystywane.
Rozwiązania oparte na autorskich platformach zazwyczaj oferują lepszą ekonomię skali, ze względu na indywidualnie negocjowane warunki cenowe dostosowane do faktycznych potrzeb, optymalizację kosztów w oparciu o rzeczywiste wykorzystanie systemu, koncentrację na rozwijaniu funkcji faktycznie wykorzystywanych przez firmę oraz redukcję kosztów dzięki eliminacji niepotrzebnych systemów i procesów.
Dodatkową korzyścią jest optymalizacja kosztów operacyjnych dzięki lepszej automatyzacji procesów wewnętrznych, która jest możliwa przy bardziej dopasowanym rozwiązaniu, co następnie przekłada się na lepszy zwrot z inwestycji.
Podsumowanie
Wybór między integratorami AI a agencjami wdrażającymi rozwiązania poprzez integracje low-code/no-code powinien być uzależniony od specyficznych potrzeb organizacji, uwzględniającą nie tylko bieżące potrzeby, ale również długofalową strategię rozwoju firmy. Rozwiązania integracyjne typu low-code/no-code sprawdzą się w firmach poszukujących szybkiego wdrożenia automatyzacji średnio-zaawansowanych procesów. Z kolei integratorzy AI zapewnią lepszą skalowalność, indywidualne dostosowanie do potrzeb klienta, wysokie standardy bezpieczeństwa oraz długoterminowe wsparcie eksperckie.