1. Clarificăm procesul și problema
Începem cu modul real în care se lucrează acum: pași, oameni implicați, sisteme, documente, blocaje și costuri ascunse. Scopul este să înțelegem problema înainte de a propune tehnologia.
2. Identificăm cazurile de utilizare AI
Separăm procesele repetitive, bazate pe reguli sau pe interpretare de text de zonele unde este nevoie de judecată umană. Rezultatul este o listă de oportunități AI sau automatizare, nu o listă de tool-uri.
3. Prioritizăm după impact și efort
Fiecare oportunitate este evaluată după timp economisit, risc, complexitate tehnică, adopție în echipă și valoare pentru business. Începem cu intervenții clare, măsurabile și realizabile.
4. Construim un pilot controlat
Pilotul validează dacă soluția funcționează pe date și situații reale. Poate fi o automatizare, un agent AI, un flux RAG, o integrare între sisteme sau un instrument intern.
5. Măsurăm și decidem extinderea
Măsurăm timp economisit, reducerea erorilor, viteza de execuție, calitatea rezultatelor și nivelul de adopție. Extinderea se face doar după ce pilotul dovedește valoare.
Rezultatul metodologiei
La final, compania are o hartă clară a oportunităților AI, o prioritizare argumentată și un plan de implementare care poate fi testat înainte de investiții mari.
Discută despre o implementare AI