Automatyzacja procesów: jak nie popełnić błędów? скачать в хорошем качестве

Automatyzacja procesów: jak nie popełnić błędów?

Jak wdrożyć AI w firmie? Proof of Concept, MVP i testowanie – kompletny przewodnik po automatyzacji procesów Masz pomysł na automatyzację? Zdiagnozowałeś procesy do zoptymalizowania? Świetnie – ale co dalej? W tym odcinku omawiamy cały proces wdrażania AI w firmie krok po kroku: od proof of concept, przez MVP, po pełne wвнедrożenie i testy. Dowiesz się, dlaczego większość projektów AI utyka już na etapie prototypu i jak tego uniknąć. Rozmawiamy o realnych przypadkach wdrożeń – zarówno udanych, jak i tych, które pochłonęły czas i budżet bez wymiernych rezultatów. Poznasz konkretną metodologię, która pozwoli Ci sprawdzić pomysł tanio i szybko, zanim zainwestujesz w pełne rozwiązanie. Dowiesz się: ✅ Czym jest proof of concept i dlaczego pozwala zaoszczędzić dziesiątki tysięcy złotych ✅ Jak zbudować MVP (Minimum Viable Product) dla automatyzacji AI ✅ Kiedy zatrzymać projekt, zanim stanie się finansową czarną dziurą ✅ Jak testować wdrożenia AI, żeby nie wyjść na próżniak ✅ Dlaczego aspekt ludzki jest ważniejszy niż technologia ✅ Co zrobić, gdy pracownicy nie korzystają z gotowego narzędzia AI ✅ Jak technologia AI rozwija się szybciej niż firmy potrafią ją wdrażać ✅ Przykład z życia: wdrożenie systemu tłumaczeń – co poszło nie tak? Dla kogo jest ten odcinek? Prezesów i właścicieli firm planujących automatyzację z AI Menedżerów projektów IT odpowiedzialnych za wdrożenia technologiczne Kierowników działów szukających optymalizacji procesów Specjalistów ds. automatyzacji i transformacji cyfrowej Wszystkich, którzy chcą wdrożyć AI, ale nie wiedzą od czego zacząć Spis treści 📋: 00:00 - Wprowadzenie – od diagnozy do wdrożenia AI w firmie 00:44 - Od czego zacząć wdrażanie automatyzacji? Pierwszy krok po diagnozie 02:00 - Proof of Concept (PoC) – czym jest i dlaczego jest kluczowy? 02:40 - PoC vs prototyp – różnice i podobieństwa 03:40 - Przykład: automatyzacja raportowania w dziale sprzedaży 04:37 - Dlaczego proof of concept zamiast od razu pełnego rozwiązania? 05:20 - Oszczędność czasu i pieniędzy – główne korzyści PoC 06:40 - Kiedy projekt AI trzeba uciąć? Trudna decyzja o rezygnacji 07:40 - Problemy techniczne ujawniane na etapie PoC 08:04 - Pułapka przekonania – dlaczego trudno zrezygnować z projektu AI? 09:24 - MVP (Minimum Viable Product) – kolejny etap wdrożenia 09:52 - Czym MVP różni się od proof of concept? 10:40 - Radykalny minimalizm – zasada tworzenia MVP 11:20 - Testowanie MVP z rzeczywistymi użytkownikami 12:03 - Przykład: chatbot dla obsługi klienta – co może pójść nie tak? 14:01 - Kiedy wdrożenie jest zakończone? Kluczowe pytanie 15:15 - Testy jako podstawowy warunek sukcesu automatyzacji 16:19 - Wdrożenie wielopoziomowe – przykład systemu reklamacji 18:07 - Iteracyjny proces rozwoju narzędzi AI 19:01 - Adaptacyjność systemu – dlaczego AI musi się rozwijać? 20:10 - Real case: system tłumaczeń – od braku OCR do pełnej funkcjonalności 22:00 - Przepaść technologiczna – firmy rok za rynkiem AI 23:23 - Dlaczego małe firmy mają przewagę we wdrażaniu AI? 24:40 - Ryzyko dezaktualizacji rozwiązania przed zakończeniem wdrożenia 25:50 - Jak poznać, że wdrożenie AI zakończyło się sukcesem? 26:40 - KPI i mierniki sukcesu – co naprawdę liczy się we wdrożeniu 27:14 - Pułapka ciągłego ulepszania – kiedy 95% to wystarczająco dużo? 28:01 - Corner cases – czy warto automatyzować wyjątki? 29:00 - Problem niemierzalnych korzyści w automatyzacji 30:40 - Aspekt ludzki we wdrożeniach AI – najważniejszy element 32:00 - Trzy filary sukcesu: świadomość, chęć, zrozumienie 33:02 - Real case: co poszło nie tak? – pracownicy nie korzystają z narzędzia 34:40 - Błąd komunikacji celu wdrożenia – obawa o zwolnienia 35:51 - AI nie zabiera pracy – zmienia jej charakter 36:40 - Jak budować świadomość AI wśród pracowników? 37:01 - Chęć korzystania z narzędzia – drugi filar sukcesu 38:39 - Zrozumienie AI – podstawy dla każdego użytkownika 39:20 - Halucynacje, wycieki danych i inne zagrożenia AI 40:01 - Zapowiedź kolejnych odcinków – konkretne case studies narzędzi 41:31 - Podsumowanie i zaproszenie do dyskusji 🎯 Kluczowe wnioski z odcinka: Proof of Concept to nie strata czasu – to inwestycja, która może zaoszczędzić dziesiątki tysięcy złotych MVP musi rozwiązywać realny problem, nie być technologicznym cackiem Testowanie jest obowiązkowe, nie opcjonalne – bez testów wdrożenie to loteria Aspekt ludzki a technologia – najlepsze narzędzie nie zadziała bez akceptacji zespołu AI rozwija się szybciej niż firmy – planuj z myślą o przyszłych aktualizacjach 🎧 Poprzedni odcinek: Jak znaleźć procesy do automatyzacji?    / link   🤖 Playlist AI w biznesie:    / playlist   🌐 Nasza strona: https://witalni.pl/ ➤ LinkedIn Kacper Zając:   / zajac-kacper   #WdrożenieAI #ProofOfConcept #MVP #AutomatyzacjaProcesów #AIwFirmie #SztucznaInteligencja #TransformacjaCyfrowa #AIwBiznesie #WdrożenieTechnologii #OptymalizacjaProcesów #ChatbotyAI #AutomatyzacjaSprzedaży #AIwHR #MenedżerProjektów #DigitalTransformation