Produkcja materiałów na potrzeby kampanii online PUMA Future

Studium przypadku LegacyApp opisuje utrzymanie aplikacji w modelu developmentu wspieranego przez AI. Pokazuje, jak AI może wspierać pracę nad oprogramowaniem; nie jest obietnicą identycznych efektów w każdym projekcie. Zobacz projekt w naszym portfolio i opisz swoją aplikację, kod oraz potrzeby związane z utrzymaniem. Na tej podstawie ocenimy odpowiedni sposób współpracy.

Dostosowujemy automatyzacje i integracje AI do procesów, danych oraz istniejących systemów konkretnej organizacji. Zaczynamy od wyboru powtarzalnego zadania, potrzebnych integracji i sposobu oceny efektu. Pilotaż pozwala ocenić przydatność rozwiązania przed szerszym wdrożeniem. Wymagania branżowe oraz zakres kontroli przez człowieka ustalamy dla danego projektu.

Integrujemy AI z procesami biznesowymi i istniejącymi systemami. Zależnie od projektu może to obejmować przetwarzanie tekstów lub dokumentów, wsparcie powtarzalnych zadań oraz połączenie usług AI z narzędziami biznesowymi. Rozwiązanie dobieramy po analizie procesu, dostępnych danych i potrzebnych integracji. Przed szerszym wdrożeniem testujemy pilotaż.

Przed wdrożeniem AI uzgadniamy cel wykorzystania, dostęp do danych i zakres kontroli przez człowieka. Pilotaż pomaga wykryć błędne odpowiedzi i ograniczenia w rzeczywistym procesie pracy. Prywatność, bezpieczeństwo oraz wymagania branżowe trzeba ocenić dla konkretnego projektu i usługi AI. Istotne decyzje powinny podlegać odpowiedniej kontroli przez człowieka.

Zaczynamy od konkretnego procesu biznesowego i zadania, które ma wspierać AI. Sprawdzamy dane oraz systemy, uzgadniamy pilotaż i sposób oceny jego wyników. Integracje, testy, kontrolę przez człowieka i utrzymanie planujemy dla danego projektu. Szersze wdrożenie zależy od wyników pilotażu.