AI przesta\u0142o by\u0107 tematem z konferencji i sta\u0142o si\u0119 codzienno\u015bci\u0105 w rozmowach o biznesie. Ka\u017cdy dostawca oprogramowania, ka\u017cdy doradca i \u2013 niestety \u2013 ka\u017cdy sprzedawca \u201emagicznych rozwi\u0105za\u0144\u201d u\u017cywa tego skr\u00f3tu, by uwiarygodni\u0107 swoj\u0105 ofert\u0119. W rezultacie przedsi\u0119biorcy stoj\u0105 przed powa\u017cnym wyzwaniem: oddzieli\u0107 ziarno od plew. W tym artykule poka\u017c\u0119 Ci, jak zbudowa\u0107 prosty filtr, kt\u00f3ry pozwoli Ci oceni\u0107, czy dane \u201eAI\u201d faktycznie rozwi\u0105zuje Tw\u00f3j problem, czy tylko dodaje blasku projektowi.<\/p>\n
Zanim przejd\u0119 do konkret\u00f3w, warto zrozumie\u0107 mechanizm powstawania szumu. AI sta\u0142o si\u0119 terminem parasolowym, obejmuj\u0105cym wszystko \u2013 od zaawansowanych modeli j\u0119zykowych po zwyk\u0142e regu\u0142y zapisane w kodzie. Wielu dostawc\u00f3w celowo u\u017cywa tego okre\u015blenia, bo podnosi ono postrzegan\u0105 warto\u015b\u0107 us\u0142ugi. To zjawisko znane jako \u201eAI washing\u201d \u2013 podobnie jak \u201egreenwashing\u201d w ekologii. Firmy, kt\u00f3re nie maj\u0105 realnych kompetencji, ch\u0119tnie dosypuj\u0105 \u201eAI\u201d do swojej oferty, licz\u0105c na wy\u017csze stawki.<\/p>\n
Problem nasila si\u0119 w bran\u017cach, gdzie klient nie jest w stanie samodzielnie zweryfikowa\u0107 technicznych za\u0142o\u017ce\u0144. Dotyczy to zw\u0142aszcza w\u0142a\u015bcicieli ma\u0142ych i \u015brednich firm, kt\u00f3rzy nie maj\u0105 zaplecza technicznego, a jednocze\u015bnie czuj\u0105 presj\u0119, by \u201eby\u0107 na bie\u017c\u0105co\u201d. Efekt? Coraz wi\u0119cej projekt\u00f3w, kt\u00f3re s\u0105 nazywane \u201ewdro\u017ceniem AI\u201d, to w praktyce prosta automatyzacja albo zwyk\u0142y raport w Excelu.<\/p>\n
Sk\u0105d w takim razie bra\u0107 pewno\u015b\u0107? Kluczem jest zadawanie w\u0142a\u015bciwych pyta\u0144 na etapie rozm\u00f3w z dostawc\u0105. Poni\u017cej przedstawiam trzy obszary, w kt\u00f3rych najcz\u0119\u015bciej ujawniaj\u0105 si\u0119 puste obietnice.<\/p>\n
Pierwszy krok to okre\u015blenie, czy problem, kt\u00f3ry chcesz rozwi\u0105za\u0107, faktycznie wymaga u\u017cycia technik uczenia maszynowego, czy mo\u017ce wystarcz\u0105 prostsze narz\u0119dzia. AI ma sens tam, gdzie mamy do czynienia ze z\u0142o\u017conymi wzorcami, du\u017c\u0105 ilo\u015bci\u0105 danych i zmienno\u015bci\u0105. Je\u015bli Twoja firma potrzebuje np. automatycznie kategoryzowa\u0107 zg\u0142oszenia od klient\u00f3w, ale maj\u0105 one tylko 3 typy, to nie potrzebujesz modelu g\u0142\u0119bokiego uczenia \u2013 wystarczy prosta regu\u0142a lub klasyfikator oparty na s\u0142owach kluczowych.<\/p>\n
Cz\u0119sto s\u0142ysz\u0119 od klient\u00f3w historie, \u017ce kto\u015b zaproponowa\u0142 im system rekomendacji produkt\u00f3w w e-commerce, podczas gdy ich sklep ma 50 produkt\u00f3w i r\u0119cznie dobierane zestawy sprawdzaj\u0105 si\u0119 lepiej. Prawda jest taka, \u017ce AI sprawdza si\u0119 tam, gdzie dane s\u0105 obszerne i istniej\u0105 ukryte zale\u017cno\u015bci. Przy ma\u0142ej skali, proste rozwi\u0105zania daj\u0105 szybsze efekty i s\u0105 ta\u0144sze w utrzymaniu.<\/p>\n
Jak to zweryfikowa\u0107 w praktyce? Zadaj sobie pytanie: czy poradzi sobie z tym zwyk\u0142y if-else? Je\u015bli odpowied\u017a brzmi \u201etak\u201d, to nie potrzebujesz AI. Je\u015bli natomiast problem wymaga analizy tysi\u0119cy czynnik\u00f3w i nie da si\u0119 go opisa\u0107 prostymi regu\u0142ami \u2013 wtedy warto rozwa\u017cy\u0107 zaawansowane algorytmy.<\/p>\n
Nie oznacza to oczywi\u015bcie, \u017ce ma\u0142e firmy nie powinny dotyka\u0107 AI. Wprost przeciwnie \u2013 mog\u0105 wiele zyska\u0107, ale w bardziej przyziemnych zastosowaniach, np. do analizy sentymentu w opiniach klient\u00f3w, czy do personalizacji tre\u015bci na podstawie historii przegl\u0105dania. Wa\u017cne jest, \u017ceby wybiera\u0107 przypadki, gdzie AI realnie zwi\u0119ksza warto\u015b\u0107, a nie tylko jest ozdobnikiem.<\/p>\n
Je\u015bli ju\u017c ustalisz, \u017ce problem rzeczywi\u015bcie kwalifikuje si\u0119 do rozwi\u0105zania z u\u017cyciem ML, kolejnym krokiem jest weryfikacja, czy dostawca ma odpowiednie dane i czy potrafi zmierzy\u0107 skuteczno\u015b\u0107. Na tym etapie ujawnia si\u0119 najwi\u0119cej naci\u0105gaczy. Wielu sprzedawc\u00f3w opowiada o \u201euczeniu maszynowym\u201d, ale gdy docierasz do szczeg\u00f3\u0142\u00f3w, okazuje si\u0119, \u017ce nie potrafi\u0105 powiedzie\u0107, ile danych maj\u0105, jakie metryki uznaj\u0105 za sukces i jak cz\u0119sto model b\u0119dzie aktualizowany.<\/p>\n
Zacznij od pyta\u0144:<\/p>\n
Je\u015bli dostawca unika odpowiedzi albo sypie slogany w stylu \u201enasz model jest zaawansowany\u201d, to pierwszy sygna\u0142 ostrzegawczy. W praktyce rzadko zdarza si\u0119, \u017ceby model od razu dzia\u0142a\u0142 dobrze \u2013 wymaga to iteracji, dostrajania i test\u00f3w na danych z Twojej firmy. Dobry partner powinien przedstawi\u0107 plan walidacji i wdro\u017cenia.<\/p>\n
Pami\u0119taj te\u017c o tym, \u017ce dane treningowe to cz\u0119sto najwi\u0119kszy problem. Je\u015bli Twoja firma ma ma\u0142o danych, warto rozwa\u017cy\u0107 wykorzystanie gotowych modeli, kt\u00f3re mo\u017cna dostroi\u0107 (fine-tuning) do Twoich potrzeb. To cz\u0119sto ta\u0144sze i szybsze ni\u017c budowanie modelu od zera. Dobry wykonawca doradzi Ci najlepsze podej\u015bcie, a nie b\u0119dzie trzyma\u0142 si\u0119 jednej metody.<\/p>\n
Przyk\u0142ad z \u017cycia: Klient prowadzi sklep internetowy z mod\u0105 i chcia\u0142 przewidywa\u0107 popyt na poszczeg\u00f3lne produkty. Zaproponowano mu zbudowanie specjalnego modelu predykcyjnego od zera. Dyskusja z zespo\u0142em technicznym wykaza\u0142a, \u017ce maj\u0105 tylko rok historii sprzeda\u017cy i du\u017c\u0105 sezonowo\u015b\u0107. Zdecydowanie lepszym wyborem okaza\u0142o si\u0119 wykorzystanie prostego modelu ARIMA z dodatkowymi zmiennymi, a nie uczenie g\u0142\u0119bokiej sieci. Efekt? Koszty spad\u0142y o 70%, a skuteczno\u015b\u0107 przewidywa\u0144 by\u0142a por\u00f3wnywalna.<\/p>\n
To najcz\u0119stszy b\u0142\u0105d, kt\u00f3ry widz\u0119 w rozmowach z firmami. Zaczynaj\u0105 od stwierdzenia: \u201echcemy wdro\u017cy\u0107 AI\u201d i dopiero potem szukaj\u0105, gdzie je wykorzysta\u0107. To odwr\u00f3cona logika. Najpierw powiniene\u015b zdefiniowa\u0107 problem, a dopiero potem dobiera\u0107 rozwi\u0105zanie \u2013 niezale\u017cnie od tego, czy b\u0119dzie to AI, czy zwyk\u0142y skrypt.<\/p>\n
Co wi\u0119cej, w ten spos\u00f3b \u0142atwo da\u0107 si\u0119 wci\u0105gn\u0105\u0107 w zakup drogiego narz\u0119dzia, kt\u00f3re b\u0119dzie generowa\u0142o wiele danych, ale nie prze\u0142o\u017cy si\u0119 na \u017cadn\u0105 konkretn\u0105 korzy\u015b\u0107 biznesow\u0105. Dlatego przed rozpocz\u0119ciem rozm\u00f3w zapisz, co dok\u0142adnie chcesz osi\u0105gn\u0105\u0107. Mo\u017ce to by\u0107 np.:<\/p>\n
Kiedy masz jasny cel, \u0142atwiej oceni\u0107, czy propozycja dostawcy go realizuje. Zapytaj wprost: \u201eJak to rozwi\u0105zanie pomo\u017ce mi osi\u0105gn\u0105\u0107 ten cel?\u201d \u2013 i s\u0142uchaj, co m\u00f3wi\u0105. Je\u015bli odpowied\u017a jest mglista albo sprowadza si\u0119 do funkcji, kt\u00f3re nie maj\u0105 bezpo\u015bredniego prze\u0142o\u017cenia na biznes, to prawdopodobnie nie jest to w\u0142a\u015bciwe rozwi\u0105zanie.<\/p>\n
Dobrym testem jest tak\u017ce zapytanie o to, jakie s\u0105 koszty utrzymania. AI to nie jest jednorazowy projekt \u2013 to system, kt\u00f3ry wymaga aktualizacji, monitorowania i ci\u0105g\u0142ego dostosowania. Dlatego w planie bud\u017cetu musisz uwzgl\u0119dni\u0107 nie tylko wdro\u017cenie, ale te\u017c roczny koszt utrzymania. Niejedna firma przekona\u0142a si\u0119, \u017ce \u201etani\u201d prototyp ur\u00f3s\u0142 do projektu, kt\u00f3ry poch\u0142ania miesi\u0119cznie wi\u0119cej godzin pracy ni\u017c zyski.<\/p>\n
AI w 2025 roku to pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie, ale nie dla ka\u017cdego problemu. Zanim zdecydujesz si\u0119 na wdro\u017cenie, zadaj sobie trzy pytania:<\/p>\n
Dzi\u0119ki temu unikniesz zakupu \u201eszumu\u201d i zainwestujesz w rozwi\u0105zania, kt\u00f3re realnie wp\u0142yn\u0105 na Tw\u00f3j biznes. A je\u015bli nie jeste\u015b pewien, jak oceni\u0107 ofert\u0119 \u2013 pami\u0119taj, \u017ce dobry partner technologiczny powinien pom\u00f3c Ci znale\u017a\u0107 w\u0142a\u015bciwe narz\u0119dzie, nawet je\u015bli nie b\u0119dzie to najbardziej \u201ebuzzwordowe\u201d rozwi\u0105zanie. W JurskiTech stawiamy na pragmatyzm i mierzalne efekty \u2013 czasem najlepszym rozwi\u0105zaniem jest zwyk\u0142a automatyzacja, kt\u00f3r\u0105 klient wykona zreszt\u0105 w\u0142asnymi si\u0142ami po naszych warsztatach. Zach\u0119cam do \u015bwiadomego wyboru technologii, bo to one maj\u0105 s\u0142u\u017cy\u0107 ludziom, a nie odwrotnie.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Jak nie da\u0107 si\u0119 zwie\u015b\u0107 buzzwordom AI w 2025? Praktyczny filtr decyzyjny AI przesta\u0142o by\u0107 tematem z konferencji i sta\u0142o si\u0119 codzienno\u015bci\u0105 w rozmowach o biznesie. Ka\u017cdy dostawca oprogramowania, ka\u017cdy doradca i \u2013 niestety \u2013 ka\u017cdy sprzedawca \u201emagicznych rozwi\u0105za\u0144\u201d u\u017cywa tego skr\u00f3tu, by uwiarygodni\u0107 swoj\u0105 ofert\u0119. W rezultacie przedsi\u0119biorcy stoj\u0105 przed powa\u017cnym wyzwaniem: oddzieli\u0107 ziarno<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[445,776,1053,174,9],"class_list":["post-3018","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-warto-wiedziec","tag-agenci-ai","tag-ai-e-commerce","tag-buzzwordy-it","tag-decyzje-it","tag-jurskitech"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3018","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3018"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3018\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3018"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3018"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/news.jurskitech.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3018"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}