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„Klient przyszedł do nas z dwudziestoma wdrożonymi narzędziami AI i zapytał, ile jeszcze powinien dokupić…” Pokazuje to błąd, który widzimy najczęściej. Firmy kupują kolejne narzędzia i liczą, że reszta ułoży się sama. Inny klient zapytał wprost, czy jak wrzuci swoje dane do AI, to ono zrobi wszystko, co ma w głowie. Nawet te pomysły, których jeszcze nie zdążył przemyśleć. Tak to nie działa. AI musi mieć dostęp do twoich danych i jeden konkretny problem, który ma rozwiązać. Bez tego płacisz za kolejne subskrypcje, a efektu nie widać. Prawie każdy chce AI skrojonego pod siebie. Zwykle zajmuje to około sześciu miesięcy, a nie jedno kliknięcie. O tym rozmawiają Marcin Rojek i Mariusz Kolanko z ByteLake z Pawłem Pilarczykiem w podcaście Destination AI. Więcej błędów, przez które wdrożenie AI się nie zwraca 👇 https://lnkd.in/dpdURtPv

Fabryka produkuje ramy rowerowe. Wszystko idzie gładko, aż na końcu okazuje się, że temperatura była za niska i ramy pękają. Cała partia do wyrzucenia, bo nikt nie skontrolował jednego parametru na starcie. Właśnie takie odchylenia dobrze wdrożone AI wyłapuje w chwili, gdy powstają, a nie po fakcie. To jest różnica między drobną korektą a stratą całej produkcji. Bo odpad kosztuje znacznie więcej niż sam wybrakowany produkt. Spokojnie możesz pomnożyć jego cenę przez pięć albo dziesięć. Zanim wyłapiesz go na końcu linii, błąd zdąży rozejść się po całym procesie. Ktoś źle wymieszał surowiec, temperatura spadła, materiał był słabej jakości albo pomiar trafił do systemu z pomyłką. Każdą z tych rzeczy trzeba potem powtórzyć, poprawić i posprzątać. To pieniądze, które tracisz na każdym etapie. Marcin Rojek i Mariusz Kolanko z ByteLake rozkładają koszt odpadu na czynniki u Pawła Pilarczyka w Destination AI. Zobacz, co blokuje zwrot z wdrożenia AI 👇 https://lnkd.in/dpdURtPv

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