Pomagamy Ci przekształcić pomysły dotyczące sztucznej inteligencji w gotowe rozwiązania
Damovo pomaga przekształcić potencjał sztucznej inteligencji w praktyczne rozwiązania biznesowe. Wspieramy Państwa na każdym etapie – od opracowania strategii i określenia przypadków użycia, poprzez weryfikację koncepcji, aż po wdrożenie i ciągłą optymalizację. Każde rozwiązanie jest dostosowane do Państwa systemów, danych oraz wymogów zgodności z przepisami.
Jak organizacje powinny podchodzić do projektów związanych ze sztuczną inteligencją?
Organizacje powinny rozpoczynać projekty związane ze sztuczną inteligencją od określenia pożądanego efektu biznesowego, weryfikacji przypadku użycia, oceny gotowości danych, oszacowania wymagań infrastrukturalnych, ustanowienia ram zarządzania oraz zaplanowania wdrożenia wśród użytkowników. Potwierdzenie wartości ma szczególne znaczenie w przypadku rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji dostosowanych do indywidualnych potrzeb, podczas gdy funkcje sztucznej inteligencji oferowane przez dostawców często można wdrożyć szybciej poprzez konfigurację.
Wiele projektów związanych ze sztuczną inteligencją kończy się niepowodzeniem, ponieważ skupiają się one na technologii, a nie na wartości biznesowej. Przed wyborem modelu, platformy lub dostawcy należy odpowiedzieć na pięć praktycznych pytań:
-
W jakim aspekcie działalności biznesowej sztuczna inteligencja powinna przynieść poprawę?
-
Czy ten przypadek użycia jest na tyle wartościowy, by uzasadnić włożony w niego wysiłek?
-
Czy wymagane dane są dostępne, uporządkowane i bezpieczne?
-
Czy to rozwiązanie można zintegrować z istniejącymi systemami?
-
Kto odpowiada za zarządzanie, zgodność z przepisami i zarządzanie cyklem życia?
Jest to szczególnie ważne w przypadku, gdy sztuczna inteligencja jest tworzona jako rozwiązanie dostosowane do konkretnych potrzeb.
Czy lepiej stworzyć własne rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, czy je kupić?
Wybierz podejście oparte na „markach”, gdy potrzebujesz kontroli
W ramach podejścia typu „make” organizacje samodzielnie łączą takie elementy, jak duże modele językowe (LLM), agenci AI oraz integracje z protokołem Model Context Protocol (MCP), aby stworzyć dostosowane do własnych potrzeb kompleksowe rozwiązanie. Podejście to sprawdza się w sytuacjach, gdy rozwiązanie AI musi być dostosowane do konkretnych procesów, źródeł danych, wymogów bezpieczeństwa lub ograniczeń regulacyjnych. Chociaż zapewnia to organizacjom większą elastyczność i kontrolę, wymaga również solidniejszego uzasadnienia wartości, jasnych zasad zarządzania oraz realistycznej oceny zasobów, ryzyka i nakładu pracy związanego z wdrożeniem.
Jeśli liczy się szybkość, wybierz podejście „kup”
Podejście typu „kup” sprawdza się w sytuacji, gdy platforma dostawcy oferuje już funkcje sztucznej inteligencji, które odpowiadają wymaganiom danego przypadku użycia. Takie podejście często pozwala uniknąć konieczności przeprowadzania oddzielnego testu koncepcyjnego (PoC), ponieważ podstawowa funkcjonalność już istnieje. Wówczas nacisk przenosi się z weryfikacji technologii na ocenę wartości biznesowej, konfigurację rozwiązania, integrację z istniejącymi systemami oraz wsparcie w zakresie wdrażania przez użytkowników.
Damovo obsługuje oba podejścia
Damovo pomaga organizacjom w ocenie obu opcji i wyborze odpowiedniego podejścia dla każdego konkretnego przypadku zastosowania. Łączymy możliwości naszych własnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji z technologiami partnerów wykorzystującymi sztuczną inteligencję. Dzięki temu organizacje mogą wybrać odpowiedni model wdrożenia dla każdego konkretnego przypadku zastosowania, zamiast być zmuszonymi do stosowania jednego, standardowego podejścia.
Co decyduje o sukcesie projektu związanego ze sztuczną inteligencją?
Sukces projektów opartych na sztucznej inteligencji zależy nie tylko od wybranego modelu lub platformy. Wymagają one jasnej strategii, odpowiedniej infrastruktury, odpowiednich umiejętności, wiarygodnych danych oraz organizacji gotowej na wdrożenie nowych metod pracy.
Przed wdrożeniem sztucznej inteligencji organizacje powinny sprawdzić, czy dysponują niezbędnymi podstawami. Pozwala to uniknąć sytuacji, w których realizowane są odizolowane projekty pilotażowe, których nie da się wdrożyć na szerszą skalę, narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, które nie cieszą się zaufaniem użytkowników i nie są przez nich przyjmowane, czy też rozwiązań niosących ze sobą nowe zagrożenia dla bezpieczeństwa, zgodności z przepisami lub działalności operacyjnej. Solidne podstawy umożliwiają organizacjom przejście od fazy eksperymentów do generowania trwałej wartości biznesowej z większą pewnością i kontrolą.
Aby inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją odniosły sukces, muszą być wyraźnie powiązane z wynikami biznesowymi. Zamiast realizować szeroko zakrojone ambicje, organizacje powinny skupić się na niewielkiej liczbie wartościowych zastosowań, które można skutecznie uszeregować według priorytetów, zmierzyć i skalować.
Skuteczna strategia w zakresie sztucznej inteligencji określa, jak ma wyglądać sukces, wskazuje procesy wymagające usprawnienia oraz ustala sposób pomiaru wartości. Powinna ona również od samego początku uwzględniać kwestie związane z zarządzaniem, bezpieczeństwem, zgodnością z przepisami oraz zasadami etycznymi, zwłaszcza w branżach podlegających regulacjom oraz w kontekście takich ram prawnych, jak unijna ustawa o sztucznej inteligencji.
Wraz z samą technologią należy zaplanować również wpływ sztucznej inteligencji na organizację. Obejmuje to rozwój umiejętności, dostosowanie modeli operacyjnych oraz ustalenie jasnego podziału odpowiedzialności między zespołami biznesowymi a informatycznymi.
Sztucznej inteligencji nie należy traktować jako jednorazowego projektu technologicznego. Długoterminowy sukces wymaga mierzalnych wskaźników KPI, ciągłej optymalizacji oraz zarządzania cyklem życia rozwiązań, aby zapewnić ich skuteczność, wiarygodność i zgodność z celami biznesowymi.
Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji wymagają infrastruktury, która zapewni niezawodne wdrożenie i płynną integrację z podstawowymi procesami biznesowymi. Obejmuje to kompatybilność z istniejącymi systemami, takimi jak ERP, CRM, platformy do współpracy oraz inne kluczowe aplikacje biznesowe.
Organizacje muszą również zadbać o to, by ich infrastruktura umożliwiała skalowanie inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją w przyszłości oraz, w stosownych przypadkach, łączenie się z usługami sztucznej inteligencji w chmurze. Równie ważne jest przeznaczenie wystarczającej ilości czasu na realizację projektów pilotażowych, szkolenia pracowników, zarządzanie zmianą oraz dostosowanie procesów. Gdy wymagania te są niedoceniane, inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją często nie wykraczają poza pojedyncze eksperymenty i nie przynoszą trwałej wartości biznesowej.
Sztuczna inteligencja tworzy wartość tylko wtedy, gdy pracownicy potrafią z niej korzystać w sposób odpowiedzialny i skuteczny. Pracownicy i kierownictwo muszą praktycznie rozumieć, co sztuczna inteligencja potrafi, a czego nie, w jakich obszarach może usprawnić codzienną pracę, a gdzie niezbędna pozostaje ludzka ocena sytuacji.
Nie oznacza to, że każdy pracownik musi stać się ekspertem w dziedzinie sztucznej inteligencji, ale Twoje zespoły powinny rozumieć odpowiednie zastosowania tej technologii, jej ograniczenia, zagrożenia związane z niską jakością danych oraz wymogi dotyczące bezpiecznego i zgodnego z przepisami korzystania z niej.
Szkolenia powinny być ściśle dostosowane do rzeczywistych procesów biznesowych, a nie skupiać się na koncepcjach i teorii sztucznej inteligencji. Pracownicy potrzebują praktycznego, bezpośredniego doświadczenia w korzystaniu z narzędzi i procedur, które staną się częścią ich codziennych obowiązków.
Wiarygodne dane stanowią jedną z najważniejszych podstaw skutecznego wdrożenia sztucznej inteligencji. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji wymagają danych, które są dokładne, kompletne, dostępne i odpowiednio uporządkowane, aby mogły służyć w zamierzonych zastosowaniach biznesowych.
Jednak sama jakość danych to za mało. Organizacje potrzebują również jasno określonych zasad dotyczących własności danych, sprecyzowanych reguł dostępu, solidnych mechanizmów ochrony danych oraz skutecznych mechanizmów integracji. Gdy istotne dane są rozproszone po różnych systemach lub trudno jest uzyskać do nich dostęp, rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji rzadziej zapewniają spójne i wiarygodne wyniki.
Największą wartość uzyskuje się często wtedy, gdy dane wewnętrzne są łączone z odpowiednimi informacjami zewnętrznymi lub kontekstowymi w bezpieczny i kontrolowany sposób. Ma to szczególne znaczenie w takich obszarach zastosowań, jak wyszukiwanie wiedzy, automatyzacja obsługi klienta, działania prognostyczne oraz wykrywanie ryzyka, gdzie szerszy kontekst może znacznie poprawić jakość i trafność wniosków oraz decyzji opartych na sztucznej inteligencji.
Wdrażanie sztucznej inteligencji wykracza poza samą technologię – zmienia procesy, zakres obowiązków i sposób podejmowania decyzji. Zanim sztuczna inteligencja stanie się częścią codziennej działalności, organizacje muszą dysponować jasno określonymi rolami, strukturami odpowiedzialności oraz modelami operacyjnymi.
Solidne ramy zarządzania powinny określać, kto jest odpowiedzialny za rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, kto zatwierdza nowe przypadki użycia, kto monitoruje jego działanie oraz kto zarządza ryzykiem. Obejmuje to kwestie bezpieczeństwa, zgodności z przepisami, ochrony danych, zachowania modeli, możliwości audytu oraz bieżącego wdrażania przez użytkowników.
Równie ważna jest kultura sprzyjająca innowacjom. Pracownicy muszą rozumieć, dlaczego wdraża się sztuczną inteligencję, jak wpływa ona na ich pracę i w jakich obszarach może pomóc im zwiększyć wydajność. Bez jasnej komunikacji i odpowiedniego zarządzania zmianą nawet rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, które sprawdzają się pod względem technicznym, mogą nie przynieść oczekiwanych korzyści biznesowych.
Portfolio rozwiązań AI firmy Damovo
Damovo wykorzystuje sztuczną inteligencję w pięciu kluczowych obszarach rozwiązań: zunifikowanej komunikacji, obsłudze klienta, sieciach korporacyjnych, cyberbezpieczeństwie oraz usługach zarządzanych. W każdym z tych obszarów Damovo łączy doradztwo w zakresie sztucznej inteligencji, projektowanie rozwiązań, integrację technologii oraz ciągłą optymalizację, aby pomóc organizacjom osiągać wymierne wyniki biznesowe.
Ujednolicona komunikacja
Sztuczna inteligencja może usprawnić współpracę, poprawić dostęp do wiedzy organizacyjnej oraz zoptymalizować procesy wymagające intensywnego obiegu dokumentów. Typowe przykłady zastosowań obejmują ocenę zapytań ofertowych wspomaganą przez sztuczną inteligencję, inteligentne wyszukiwanie wiedzy oraz niezależne środowiska współpracy, w których komunikacja, przechowywanie danych i przetwarzanie oparte na sztucznej inteligencji pozostają pod kontrolą organizacji.
Doświadczenie klienta
Wykorzystujące sztuczną inteligencję boty głosowe, wirtualni asystenci oraz automatyzacja oparta na agentach mogą zmniejszyć liczbę połączeń, poprawić dokładność kierowania połączeń oraz zautomatyzować powtarzalne zgłoszenia obsługi klienta. Przykłady zastosowań obejmują automatyzację obsługi obywateli, funkcje samoobsługi oraz inteligentne kierowanie połączeń w dużych centrach kontaktowych.
Sieci przedsiębiorstw
Sztuczna inteligencja może usprawnić zarządzanie siecią dzięki zautomatyzowanemu monitorowaniu, wykrywaniu anomalii, analizie przyczyn źródłowych oraz proaktywnym działaniom naprawczym. Typowe zastosowania obejmują predykcyjne zarządzanie siecią, operacje sieciowe wspomagane sztuczną inteligencją oraz optymalizację wydajności w zakładach produkcyjnych, oddziałach i globalnych sieciach korporacyjnych.
Cyberbezpieczeństwo
Sztuczna inteligencja może pomóc organizacjom w identyfikowaniu ryzykownych zastosowań AI i zarządzaniu nimi, testowaniu interfejsów opartych na AI oraz ograniczaniu ryzyka ujawnienia danych. Przykłady zastosowań obejmują zautomatyzowane testy typu „red team” botów głosowych opartych na AI, oceny bezpieczeństwa AI oraz mechanizmy kontroli zarządzania, które uwzględniają zjawisko „Shadow AI” oraz wymogi zgodności w środowiskach podlegających regulacjom.
Managed Services
Firma Damovo włącza funkcje sztucznej inteligencji do swojej oferty usług zarządzanych, aby zapewnić ciągłe monitorowanie, optymalizację i automatyzację we wszystkich obszarach rozwiązań. Dzięki temu organizacje mogą czerpać stałe korzyści ze sztucznej inteligencji, jednocześnie ograniczając złożoność operacyjną oraz zachowując skuteczne zarządzanie i kontrolę.
Technologie sztucznej inteligencji, z którymi współpracuje firma Damovo
Damovo korzysta z platform opartych na sztucznej inteligencji, dostarczanych przez wiodących partnerów technologicznych, i łączy je z rozwiązaniami w zakresie integracji, bezpieczeństwa, zarządzania oraz usług zarządzanych. W zależności od konkretnego zastosowania rozwiązania mogą obejmować technologie firm Cisco, Extreme Networks, Genesys, Microsoft, NiCE Cognigy, Parloa, Pexip, Rocket.Chat, Zoom oraz innych wyspecjalizowanych dostawców.
Zastosowania AI
Przykłady zastosowań sztucznej inteligencji pokazują, w jakich obszarach praktycznego zastosowania sztuczna inteligencja zapewnia rzeczywistą, wymierną wartość. Ilustrują one, w jaki sposób organizacje wykorzystują sztuczną inteligencję do rozwiązywania konkretnych wyzwań – od usprawniania interakcji z klientami po optymalizację procesów operacyjnych, wzmacnianie bezpieczeństwa i usprawnianie procesu podejmowania decyzji. Poniższe przykłady dają praktyczny wgląd w to, jak można wykorzystać sztuczną inteligencję, co jest potrzebne do jej wdrożenia oraz jakie wyniki można osiągnąć w różnych obszarach działalności.
Współpraca w ramach projektu Sovereign AI na rzecz usług publicznych
Wyzwania
Organizacja administracji publicznej w Nadrenii Północnej-Westfalii, zatrudniająca około 12 000 pracowników w różnych wydziałach, szkołach i służbach miejskich, stanęła przed poważnym wyzwaniem. Ze względu na wymogi RODO oraz obowiązki związane z suwerennością danych nie można było przenosić poufnych informacji dotyczących obywateli ani wewnętrznej korespondencji do środowisk chmury publicznej.
Wdrożenie
Aby sprostać tym wymaganiom, organizacja wdrożyła w pełni lokalną platformę do współpracy opartą na rozwiązaniach Rocket.Chat i Pexip, wzbogaconą o lokalnie hostowane funkcje sztucznej inteligencji. Duże modele językowe (LLM) działają w całości na lokalnej infrastrukturze za pośrednictwem standardowych interfejsów API, a architektura RAG (Retrieval-Augmented Generation) bezpiecznie łączy usługi sztucznej inteligencji z wewnętrznymi repozytoriami wiedzy. W rezultacie całość przetwarzania danych, ich przechowywania oraz interakcji z AI odbywa się w ramach własnego środowiska organizacji.
Efekty
Rozwiązanie to zapewnia pracownikom nowoczesne narzędzia do współpracy oraz dostęp do wiedzy oparty na sztucznej inteligencji, przy jednoczesnym zachowaniu pełnej kontroli nad poufnymi informacjami. Dzięki rezygnacji z usług w chmurze publicznej organizacja osiągnęła pełną suwerenność cyfrową bez uszczerbku dla użyteczności, innowacyjności czy zgodności z przepisami.
Routing oparty na sztucznej inteligencji typu agentowego i obsługa samoobsługowa dla ubezpieczycieli
Wyzwania
Zespoły obsługi klienta firmy BarmeniaGothaer obsługiwały nawet 6000 połączeń dziennie, jednak skomplikowane struktury przekierowań, wiele numerów kontaktowych oraz niewydajny system IVR powodowały poważne trudności operacyjne. Połączenia były błędnie przekierowywane, klienci musieli czekać dłużej, a pracownicy tracili cenny czas na ręczne przekierowywanie połączeń i wielokrotne weryfikowanie tożsamości klientów, zanim można było zająć się ich sprawami.
Wdrożenie
We współpracy z firmą Damovo firma BarmeniaGothaer wdrożyła opartego na sztucznej inteligencji chatbota głosowego wykorzystującego technologię Parloa, w pełni zintegrowanego z platformą centrum kontaktowego Genesys Cloud. Rozwiązanie to obsługuje interakcje w języku naturalnym, automatyczną identyfikację klientów oraz inteligentne kierowanie połączeń. Wszystkie dane dotyczące interakcji są przekazywane do platformy Genesys Cloud w celu analizy, zapewniając pełny wgląd w ścieżki klientów oraz wydajność obsługi.
Efekty
W rezultacie 89% zapytań jest obecnie prawidłowo kierowanych bez konieczności ręcznej interwencji. Centrala obsługuje obecnie o ponad 1000 połączeń mniej dziennie. Wzrosła satysfakcja klientów, co znalazło odzwierciedlenie w wyższym wskaźniku Net Promoter Score (NPS), a rozwiązanie to jest obecnie wdrażane w całej grupie BarmeniaGothaer.
Prognozowanie operacji sieciowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji Cisco w globalnym sektorze produkcyjnym
Wyzwania
Międzynarodowa firma produkcyjna zatrudniająca około 5800 pracowników w 13 zakładach zarządzała swoją infrastrukturą sieciową w sposób reaktywny. Ręczne procesy, ograniczony wgląd w sytuację oraz czasochłonne rozwiązywanie problemów sprawiały, że awarie sieci często wpływały na produkcję, zanim zespoły IT zdążyły podjąć działania.
Wdrożenie
W celu unowocześnienia działalności firma wdrożyła we wszystkich swoich lokalizacjach portfolio rozwiązań sieciowych Cisco opartych na sztucznej inteligencji. Rozwiązanie Cisco AI Access zapewnia zarządzanie dostępem oparte na tożsamości dla pracowników, partnerów i urządzeń, gwarantując bezpieczną i spójną łączność. Cisco AI Ops i Agentic Ops automatyzują monitorowanie sieci, wykrywanie anomalii, analizę przyczyn źródłowych oraz naprawę z przewodnikiem, umożliwiając zespołom identyfikację i rozwiązywanie problemów, zanim wpłyną one na działalność biznesową. Cisco AI Canvas ujednolicone środowisko pracy, w którym konsolidowane są dane telemetryczne, diagnostyczne oraz wnioski generowane przez sztuczną inteligencję, zapewniając kompleksowy wgląd w wydajność sieci w całej organizacji.
Efekty
W rezultacie transformacja ta pozwoliła firmie przejść od reaktywnego zarządzania siecią do modelu operacyjnego opartego na prognozowaniu. Skrócił się czas rozwiązywania incydentów, zmniejszyło się nakłady pracy ręcznej, a stabilność sieci we wszystkich zakładach produkcyjnych uległa poprawie. Zespoły IT zyskały większą przejrzystość, co umożliwiło im obsługę obciążeń opartych na sztucznej inteligencji bez konieczności zwiększania zatrudnienia.
Testy penetracyjne botów głosowych opartych na sztucznej inteligencji w międzynarodowej firmie turystycznej
Wyzwania
Międzynarodowa firma turystyczna zatrudniająca około 50 000 pracowników wykorzystywała oparte na sztucznej inteligencji boty głosowe do obsługi dużej liczby interakcji z klientami, w tym rezerwacji, zmian rezerwacji, zwrotów kosztów oraz zarządzania zakłóceniami w podróży. Chociaż systemy te przyniosły znaczne korzyści operacyjne, stworzyły również nową powierzchnię ataku, która nie została wcześniej poddana systematycznym testom. Tradycyjne narzędzia do testów penetracyjnych nie były przystosowane do interakcji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w środowisku telefonicznym, a ręczne testy typu „red team” nie były w stanie nadążyć za skalą operacji.
Wdrożenie
Aby sprostać temu wyzwaniu, firma wdrożyła opartą na agentach platformę do testów penetracyjnych botów głosowych w ramach usługi zarządzanej. Platforma ta automatycznie generuje scenariusze ataków zgodne z listą OWASP GenAI Top 10, przeprowadza rzeczywiste ataki telefoniczne na produkcyjnego bota głosowego, rejestruje obie strony każdej rozmowy oraz transkrybuje interakcje do celów analitycznych. Niezależny silnik oceny oparty na sztucznej inteligencji analizuje wyniki, klasyfikuje ustalenia według wektorów ataku i poziomu zagrożenia oraz generuje uporządkowane raporty zawierające kompletną dokumentację dowodową.
Efekty
Takie podejście umożliwiło ciągłą i skalowalną weryfikację bezpieczeństwa w setkach potencjalnych scenariuszy ataków. Organizacja zyskała wgląd w zagrożenia charakterystyczne dla systemów sztucznej inteligencji opartych na rozpoznawaniu głosu, w tym wstrzykiwanie poleceń za pomocą mowy, manipulację systemem automatycznego rozpoznawania mowy (ASR), ataki socjotechniczne oraz potencjalny wyciek danych. Luki w zabezpieczeniach można było wcześnie wykrywać i usuwać bez zakłócania bieżącej obsługi klienta.
Dlaczego warto współpracować z Damovo w dziedzinie sztucznej inteligencji?
Damovo pomaga przekształcić pomysły związane ze sztuczną inteligencją w gotowe rozwiązania, łącząc doradztwo, dobór technologii, integrację i ciągłą optymalizację. Zaczynamy od konkretnego zastosowania, a nie od narzędzia, i oceniamy, w jakich obszarach sztuczna inteligencja może przynieść wymierną wartość dla Twojej organizacji.
Ponieważ sztuczna inteligencja sprawdza się w praktyce tylko wtedy, gdy jest dostosowana do istniejącego środowiska, integrujemy rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji z platformami komunikacyjnymi, centrami obsługi klienta, sieciami, narzędziami bezpieczeństwa, bazami wiedzy i aplikacjami biznesowymi. Od samego początku uwzględniamy również kwestie zarządzania, ochrony danych i zgodności z przepisami, zwłaszcza tam, gdzie istotne znaczenie mają bezpieczeństwo, suwerenność cyfrowa lub wymogi regulacyjne.
Od wstępnej oceny po wdrożenie i optymalizację — firma Damovo zapewnia wsparcie w postaci wiedzy technicznej i operacyjnej niezbędnej do tego, by rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji były użyteczne, bezpieczne i skalowalne.
Wspieranie organizacji z różnych branż
Najczęściej zadawane pytania dotyczące rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji
Co firma Damovo rozumie pod pojęciem „rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji”?
Rozwiązania Damovo AI to praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji w obszarach obsługi klienta, komunikacji, sieci korporacyjnych, cyberbezpieczeństwa oraz usług zarządzanych. Mogą one obejmować boty głosowe, agenty oparte na sztucznej inteligencji, dostęp do wiedzy w oparciu o technologię RAG, obsługę sieci wspomaganą przez sztuczną inteligencję, mechanizmy bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji oraz automatyzację.
W jaki sposób Damovo pomoże nam w określeniu rozsądnych zastosowań sztucznej inteligencji?
Zorganizujemy warsztaty poświęcone odkrywaniu możliwości sztucznej inteligencji z udziałem wszystkich niezbędnych interesariuszy, aby zidentyfikować najlepiej dopasowane przypadki użycia oraz najłatwiejsze do realizacji rozwiązania, uwzględniając przy tym wytyczne i specyfikę klientów.
Kiedy warto skorzystać z niestandardowego rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji?
Indywidualne rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji sprawdza się, gdy dany przypadek użycia wiąże się z konkretnymi danymi, rygorystycznymi wymogami bezpieczeństwa, złożonymi procesami lub integracją z systemami wewnętrznymi.
Kiedy warto korzystać z funkcji sztucznej inteligencji oferowanych przez platformę istniejącego dostawcy?
Sztuczna inteligencja oparta na rozwiązaniach dostawców jest często lepszym wyborem, gdy wymagane funkcje są już dostępne na zaufanej platformie i można je skonfigurować, zintegrować oraz zarządzać nimi szybciej niż w przypadku tworzenia rozwiązania dostosowanego do indywidualnych potrzeb.
Jakie dane są potrzebne do realizacji projektów związanych ze sztuczną inteligencją?
Projekty z zakresu sztucznej inteligencji wymagają niezawodnych, dostępnych i odpowiednio zarządzanych danych. Jakość danych, kwestie własności, struktura, bezpieczeństwo i integracja mają zazwyczaj większe znaczenie niż sam model sztucznej inteligencji.
Jak można bezpiecznie wykorzystywać sztuczną inteligencję w branżach podlegających regulacjom?
Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana w bezpieczny sposób, o ile od samego początku określone zostaną zasady dostępu do danych, korzystania z modeli, możliwości audytu, zgodności z przepisami, zarządzania tożsamością oraz nadzoru ze strony ludzi. W niektórych przypadkach konieczne może być wdrożenie w modelu suwerennym lub lokalnym.
W jaki sposób firma Damovo zapewnia wsparcie w zakresie sztucznej inteligencji po wdrożeniu?
Damovo może zapewnić wsparcie dla rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji po ich wdrożeniu poprzez monitorowanie, optymalizację, wsparcie w zakresie zarządzania, środki kontroli bezpieczeństwa oraz usługi zarządzane.
Gotowy, by określić swój pierwszy przypadek zastosowania sztucznej inteligencji?
Odpowiedni projekt z zakresu sztucznej inteligencji powinien być konkretny, mierzalny i realistyczny pod względem wdrożenia. Damovo może pomóc w ocenie przypadków użycia, weryfikacji wartości biznesowej oraz określeniu odpowiedniego modelu realizacji.