To już trzecia część przewodnika dla firm poszukujących optymalnego sposobu wdrożenia asystenta AI. W części 1. porównaliśmy Integratorów AI z rozwiązaniami pudełkowymi (SaaS – oprogramowanie jako usługa), a w części 2. z integratorami typu Low-code/No-code. Tym razem prezentujemy porównanie rozwiązań tworzonych od zera przez software house’y z wdrożeniami oferowanymi przez Integratorów AI.waniom klientów, ale przekształcić każdą interakcję w okazję do budowania przewagi konkurencyjnej.
Integratorzy AI vs. firmy oferujące rozwiązania szyte na miarę od podstaw
Dotarliśmy na drugi biegun podejścia do tworzenia dedykowanych rozwiązań AI dla biznesu. Wcześniej analizowaliśmy rozwiązania korzystające z gotowych produktów lub integracji półproduktów dostępnych na rynku. Tymczasem są też na rynku firmy oferujące asystentów AI tworzonych na życzenie klienta od podstaw. Poniżej prezentujemy charakterystykę rozwiązań szytych na miarę i zestawiamy ją z rozwiązaniami oferowanymi przez Integratorów AI takich jak KODA.AI. Przyglądamy się zaletom oraz wyzwaniom jakie ze sobą niosą.
Rozwiązania szyte na miarę od podstaw
W dobie rosnącej popularności AI, część software house’ów poszerzyło swoją ofertę o tworzenie dedykowanych rozwiązań AI dla firm.
Wybór tego sposobu wdrożenia wydaje się otwierać przed firmą nieograniczone możliwości: ponieważ szyjemy na miarę, możemy wdrożyć co tylko chcemy i idealnie dopasować nowo powstałe rozwiązanie do naszej obecnej infrastruktury biznesowej.
Tabula rasa – nieograniczona elastyczność
W przypadku rozwiązania szytego na miarę, zaczynamy od tabula rasa – co daje nam ogromną elastyczność, ale jednocześnie wiąże się z długą fazą wstępną obejmującą identyfikację wymagań biznesowych i stworzenia szczegółowej specyfikacji narzędzia. Zanim software house przystąpi do fazy implementacji niezbędne jest opracowanie obszernej listy wymaganych funkcji rozwiązania.
Ponieważ software house’y nie posiadają zazwyczaj własnej technologii AI – mogą wykorzystać istniejące komponenty, co wiąże się z ograniczeniami opisanymi w cz.2 tego przewodnika, lub tworzyć technologię od podstaw – w praktyce wdrożenie rozwiązania od podstaw zajmuje sporo czasu.
Rozwiązanie szyte na miarę może być jednak dobrą opcją, jeśli firma może pozwolić sobie na swój własny dedykowany zespół deweloperski, który będzie asystenta aktywnie rozwijał i utrzymywał po fazie wdrożenia.
Tego typu rozwiązanie może być szczególnie pożądane w przypadku biznesów, które kategorycznie nie mogą pozwolić sobie na przetwarzanie danych i rozmów z klientami przez zewnętrznych dostawców.
Długa faza implementacji
Faza implementacji wiąże się najczęściej z wyceną czasu pracy liczonego w miesiącach, bo zaprojektowane rozwiązanie wymaga nie tylko stworzenia go od A do Z, ale następnie jeszcze integracji z istniejącą infrastrukturą technologiczną klienta.
Długie wdrożenie wiąże się oczywiście z kosztami pracy projektantów UX i programistów, co znacznie wpływa na całkowity koszt wdrożenia rozwiązań szytych na miarę. Będzie on z pewnością najwyższy spośród wszystkich sposobów wdrożenia AI prezentowanych w tym przewodniku.
Dodatkowo faza projektowa wymaga inwestycji czasu ze strony klienta. Aby stworzyć rozwiązanie kompleksowe, twórcy będą potrzebowali informacji o szczegółach procesów biznesowych, celach biznesowych i konkretnych wymaganiach klienta.
Know-how
Cechą charakterystyczną większości software house’ów jest ich szeroka oferta i brak wąskiej specjalizacji w rozwiązaniach wykorzystujących AI. Możemy więc skłaniać się ku współpracy z dostawcą, który już wcześniej zaprogramował dla nas aplikację webową lub sklep internetowy, a teraz oferuje wdrożenia automatyzacji AI.
Ma to swoje plusy – jako twórcy naszej aplikacji, programiści będą znali ją doskonale i w teorii ta wiedza powinna wspierać ich przy wdrażaniu dodatkowych funkcji związanych z AI. Jednocześnie ten sam zespół, który specjalizuje się w implementacjach aplikacji webowych czy rozwiązań dla e-commerce nie będzie zespołem specjalistów w dziedzinie automatyzacji AI.
AI i machine learning może być dla dla software house’u o szerokiej specjalizacji jedynie wymaganiem projektowym, a nie polem ekspertyzy. W takim przypadku baza wiedzy na temat rozwiązań AI będzie ograniczona, bo zbudowana na mniejszym doświadczeniu niż w przypadku integratorów AI specjalizujących się w tego typu rozwiązaniach dla biznesu. Warto więc podczas wyboru dostawcy zweryfikować jego poziom doświadczenia we wdrażaniu asystentów AI i wybrać wykonawcę, który oferuje szerokie doświadczenie w ramach tej konkretnej dziedziny rozwiązań.
Wykonawca a doradca
Oprócz implementacji ważnym czynnikiem, którym warto kierować się podczas wyboru dostawcy AI jest zakres doradztwa w zakresie automatyzacji AI. Ponieważ wspomniana baza wiedzy i doświadczeń będzie w przypadku software house’u ograniczona, dostawca rozwiązania szytego na miarę z pewnością skupi się przede wszystkim na jakości samej implementacji.
Być może doradzi na podstawie swoich doświadczeń przed wdrożeniem. Raczej nie będzie doradzać po, z własnej inicjatywy. Prawdopodobnie wejdzie w fazę utrzymania – naprawiania błędów i zapewnienia ciągłości działania rozwiązania – a nie proaktywnej optymalizacji efektywności rozwiązania na podstawie wyników biznesowych. Warto więc omówić z dostawcą wdrożenia AI jaki jest planowany zakres doradztwa przed i opieki nad rozwiązaniem po samym wdrożeniu.
Integratorzy AI
Najważniejszą cechą wyróżniającą Integratorów AI spośród wszystkich innych typów dostawców prezentowanych w tym przewodniku jest to, że posiadają oni własną autorską technologię wykorzystującą AI. Technologia ta jest stale rozwijana i aktualizowana, co obejmuje również integrację najnowszych wersji oraz nowych modeli LLM (Large Language Models). Integratorzy AI chętnie inwestują w rozwój swojej technologii, bo korzysta na tym cała ich baza klientów.
Autorska technologia – szybsze wdrożenie
Dzięki istnieniu takiej autorskiej platformy AI, wdrożenie rozwiązania dopasowanego do potrzeb biznesowych klienta trwa zazwyczaj kilka tygodni, bo automatyzacja nie powstaje od zera. Wdrożenie opiera się zatem na wykorzystaniu funkcjonalności autorskiej platformy AI przy tworzeniu rozwiązania dedykowanego dla potrzeb klienta, poprzez opracowanie scenariuszy automatyzacji i rozmów, uzupełnienie bazy wiedzy i zintegrowanie rozwiązania z wybranymi narzędziami. Czas wdrożenia, od decyzji klienta do działającego rozwiązania, jest więc znacznie krótszy niż w przypadku rozwiązań projektowanych i implementowanych od zera.
Krótszy czas wdrożenia przekłada się oczywiście na niższe koszty, w porównaniu do kosztów implementacji rozwiązań szytych na miarę.
Jednocześnie, szeroki wachlarz dostępnych automatyzacji gotowych już w autorskiej platformie AI daje dużą elastyczność w dopasowaniu asystentów AI do konkretnych potrzeb klienta.
Specjaliści od AI
W przeciwieństwie do software house’ów o szerokim spektrum działalności, Integratorzy AI stawiają na specjalizację w określonej technologii – tworzą wyłącznie rozwiązania AI, a nie szeroki wachlarz produktów. To skupienie na wąskim polu znajduje swoje odbicie w bardzo specjalistycznym know-how i ekspertyzie w dziedzinie AI.
Doradztwo w zakresie AI na najwyższym poziomie
Ta ekspertyza, z kolei, umożliwia Integratorom AI profesjonalne doradztwo przed, w trakcie i po implementacji – oparte na doświadczeniach z licznych poprzednich wdrożeń. Propozycje optymalizacji oparte na analizie wyników rozwiązania wychodzą od integratora AI do klienta – klient może, ale nie musi sam proponować usprawnień.
Własna technologia to też własna analityka i możliwość analizy wdrożonych działań dzięki dostępowi do modułu analitycznego dla klientów. W KODA.AI możemy wychodzić z inicjatywą usprawnień do naszych klientów, bo na bieżąco analizujemy efektywność implementacji dzięki modułowi analitycznemu dostępnemu w platformie. Klienci także mogą liczyć na dostęp do statystyk swojego rozwiązania.
Analityka to kolejny element, który Integratorzy AI oferują swoim klientom w standardzie, podczas gdy dostawcy rozwiązań szytych na miarę muszą budować ją od podstaw dla każdego projektu lub integrować zewnętrzne narzędzia analityczne.
Balans pomiędzy elastycznością rozwiązania a efektywnością wdrożenia
To właśnie równowaga pomiędzy możliwościami dopasowania asystenta do potrzeb i celów biznesowych a zwinnością w jego wdrożeniu wydaje się kluczem przy dokonaniu ostatecznej decyzji na temat wyboru dostawcy asystenta. Nieograniczone możliwości w projektowaniu rozwiązania AI mogą wpływać na czas projektowania i wdrożenia rozwiązania (które w praktyce może się okazać niewykorzystywane w pełni).
Długi czas wdrożenia wiąże się z wysokimi kosztami, które nie zawsze gwarantują stworzenie rozwiązania idealnie dopasowanego do potrzeb klienta. Takie podejście może być jednak konieczne, na przykład w przypadku posiadania wewnętrznego zespołu deweloperskiego lub ograniczeń dotyczących przetwarzania danych i rozmów przez zewnętrznych dostawców.
Dostęp do analityki, która pozwala ocenić realne wykorzystanie asystenta AI oraz poziom zadowolenia użytkownika końcowego to ważny element tej całej układanki.
Wnioski
Wydaje się więc, że sprawna implementacja rozwiązania, testy i równie sprawna jego optymalizacja na podstawie oceny efektywności, to optymalny scenariusz wdrożeniowy. Przed podjęciem decyzji o stworzeniu asystenta AI od podstaw warto rozważyć inne rozwiązania i ocenić ich możliwości pod kątem: inwestycji czasu, inwestycji kosztów, oceny efektywności, bezpieczeństwa danych oraz możliwości optymalizacji.
Jeśli nadal zastanawiasz się nad wyborem sposobu wdrożenia asystentów AI lub automatyzacji wspieranych przez AI w Twojej firmie, porozmawiaj z nami.