Masz pomysł. My zajmiemy się wdrożeniem.
Chcesz szybciej przygotowywać oferty, usprawnić obsługę klientów albo dodać AI do swojego produktu. Dane są w kilku systemach, część wiedzy w głowach pracowników, a od pomysłu do planu prac wciąż daleko. Właśnie na tym etapie zaczynamy współpracę.
Magentic powstało po to, żeby firmy mogły powierzyć cały projekt jednemu zespołowi. Ustalamy, co ma się zmienić, przygotowujemy dane, budujemy rozwiązanie i uruchamiamy je dla użytkowników. Szkolimy pracowników i dbamy o system po wdrożeniu.
Porządkujemy pomysł i dane
Znamy zarówno złożone procesy dużych organizacji, jak i pracę nad produktem, którego założenia dopiero się kształtują. W obu sytuacjach zaczynamy od rozmowy z ludźmi, którzy będą korzystać z rozwiązania.
Przyglądamy się ich codziennej pracy. Gdzie przepisują te same informacje? Na co czekają? Które decyzje wymagają danych, do których trudno dotrzeć? Dopiero wtedy wybieramy sposób automatyzacji i narzędzia.
Przygotowujemy plan z etapami, kosztami i kryteriami odbioru. Jeśli trzeba sprawdzić jakość modelu na danych firmy, robimy to w pilotażu. Klient otrzymuje wyniki testów przed decyzją o pełnym wdrożeniu.
Za realizację odpowiada zespół
Magentic tworzy 10 specjalistów. Do projektu dobieramy kompetencje potrzebne do pracy z danymi, modelami i aplikacją. Lider techniczny koordynuje realizację i pozostaje w kontakcie z klientem.
Regularnie pokazujemy działające funkcje. Wyjaśniamy, co jest gotowe, nad czym pracujemy i jakie decyzje są potrzebne do kolejnego etapu. Klient wnosi wiedzę o swojej firmie, a my odpowiadamy za wykonanie i prowadzenie prac technicznych.
Kod, konfiguracja i dokumentacja są dostępne dla zespołu. Zapisujemy decyzje, przygotowujemy testy i planujemy zastępstwa. Dzięki temu pracę nad systemem może przejąć kolejna osoba, a klient ma ciągłość wsparcia.
Wynik, który można sprawdzić
Podstawą wdrożenia są dane, integracje, reguły biznesowe i testy. Model językowy może odczytać zapytanie albo przygotować opis. Ceny wylicza kod na podstawie cennika, dostęp do danych wynika z uprawnień, a wykonanie działania podlega ustalonym zasadom. Prognozę sprzedaży wyznacza model prognostyczny, którego jakość sprawdzamy na danych historycznych.
W każdym produkcie zapisujemy historię przetwarzania. Widać w niej źródła danych, wersje reguł i modeli, wykonane operacje oraz wyniki kontroli. Zmiany i zatwierdzenia mają autora i datę. Dzięki temu można prześledzić konkretną sprawę, wyjaśnić wynik i znaleźć przyczynę błędu. Gdy brakuje danych lub potrzebna jest decyzja człowieka, system kieruje sprawę do wyjaśnienia.
Liczy się efekt w codziennej pracy
Pracownik, który przygotowuje ofertę, potrzebuje aktualnych cen, dostępności produktów i poprawnego dokumentu. Osoba planująca zakupy potrzebuje prognozy, którą porówna z rzeczywistą sprzedażą. Tak określamy zadanie systemu: przez to, do czego ktoś użyje jego wyniku.
Mierzymy czas wykonania zadania, jakość i koszt działania. Sprawdzamy, czy automatyzacja usuwa zbędną pracę, zamiast przenosić ją w inne miejsce. Na tej podstawie oceniamy wynik wdrożenia i planujemy dalszy rozwój.
Przy uruchomieniu szkolimy użytkowników, przekazujemy materiały i ustalamy sposób zgłaszania problemów. Wspieramy firmę także wtedy, gdy system zaczyna pracować na rzeczywistych danych i pojawiają się nowe potrzeby.
Przygotowujemy programistów do pracy z AI
Firmy, które rozwijają własne oprogramowanie, często chcą budować funkcje AI wewnętrznie. Pomagamy ich zespołom zdobyć potrzebne umiejętności, szczególnie gdy pracują już w Pythonie.
Szkolenie opieramy na konkretnej aplikacji. Uczestnicy łączą model z danymi i narzędziami, piszą testy i przygotowują wdrożenie. Omawiamy ich kod, rozwiązujemy problemy i pokazujemy, jak kontrolować jakość oraz koszty.
Po szkoleniu zespół ma kod, testy i plan kolejnych prac. W razie potrzeby wspieramy go również podczas rozwoju produktu.
O czym piszemy na blogu
Nowe narzędzia AI oceniamy z perspektywy firmy: jakie zadanie wykonują, z czym trzeba je połączyć i ile kosztuje ich utrzymanie. Interesuje nas także wpływ tych zmian na pracowników, ich obowiązki i umiejętności.
Będziemy opisywać wdrożenia, decyzje techniczne i doświadczenia ze szkoleń. Chcemy ułatwić przedsiębiorcom wybór projektów, które przynoszą wartość, oraz przygotowanie ludzi do pracy z nowymi rozwiązaniami.