GenAI to przyszłość i rewolucja. Nie stosuj jej w swojej firmie na ślepo

W ostatnich latach obserwujemy dynamiczny rozwój projektów opartych na sztucznej inteligencji (AI) oraz na generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI). Technologia ta przenika różne sektory gospodarki, obiecując usprawnienia w obszarach takich jak analiza danych, automatyzacja procesów czy personalizacja usług. Firmy coraz częściej inwestują w rozwiązania AI, chcąc wykorzystać ich potencjał do zwiększenia efektywności i konkurencyjności.

Jednakże intensywna fascynacja możliwościami AI często prowadzi do sytuacji, w których technologia jest wdrażana bez jasno określonego celu biznesowego, co podkreślają wiodący eksperci w branży. W efekcie powstają rozwiązania, które nie odpowiadają na rzeczywiste potrzeby użytkowników ani nie przynoszą oczekiwanej wartości dodanej. Takie podejście może skutkować marnotrawieniem zasobów oraz obniżeniem zaufania do nowych technologii. Dodatkowym wyzwaniem w procesie tworzenia projektów AI jest komunikacja między zespołami technicznymi a biznesowymi. Różnice w terminologii, priorytetach oraz perspektywach mogą prowadzić do nieporozumień i trudności w ustaleniu wspólnych celów.

W obliczu tych wyzwań coraz większego znaczenia nabiera podejście oparte na metodologii Design Thinking. Skupiając się na zrozumieniu potrzeb odbiorców i kreatywnym rozwiązywaniu problemów, Design Thinking umożliwia tworzenie rozwiązań AI, które są zarówno innowacyjne, jak i użyteczne w praktyce. Wykorzystanie tej metodologii może pomóc w skutecznym łączeniu perspektyw technicznych i biznesowych, prowadząc do bardziej efektywnych i zorientowanych na użytkownika projektów.

Często obserwuje się sytuacje, w których technologie są wdrażane bez wcześniejszego zdefiniowania konkretnych problemów czy potrzeb użytkowników, które miałyby rozwiązać. W efekcie powstają narzędzia i aplikacje, które, mimo swojego zaawansowania, nie znajdują realnego zastosowania w praktyce. Takie podejście nie tylko nie przynosi oczekiwanych korzyści, ale również może generować niepotrzebne koszty i marnować zasoby organizacji.

Brak strategicznego planowania i analizy potrzeb odbiorców skutkuje projektami, które są technologicznie imponujące, lecz nie odpowiadają na rzeczywiste wymagania rynku. Technologia staje się celem samym w sobie, a nie narzędziem do osiągania konkretnych rezultatów. W konsekwencji, produkty oparte na AI mogą nie spełniać oczekiwań zarówno użytkowników końcowych, jak i interesariuszy biznesowych.

Kluczowe jest zatem zwrócenie uwagi na równowagę między wykorzystaniem nowoczesnych technologii a praktycznym zastosowaniem tworzonych rozwiązań. Przed rozpoczęciem prac nad projektem warto dokładnie przeanalizować rzeczywiste potrzeby i problemy, które mają zostać rozwiązane. Tylko takie podejście zapewni, że inwestycje w AI i GenAI przyniosą wymierne korzyści i przyczynią się do osiągnięcia strategicznych celów organizacji.

Różnice w priorytetach i perspektywach między zespołami technicznymi a biznesowymi stanowią istotne wyzwanie w realizacji projektów opartych na sztucznej inteligencji. Zespoły techniczne koncentrują się na aspektach technologicznych, dążąc do wykorzystania najnowszych osiągnięć w dziedzinie AI. Ich celem jest stworzenie innowacyjnych rozwiązań, które są technicznie zaawansowane i efektywne pod względem operacyjnym. Z drugiej strony zespoły biznesowe skupiają się na celach strategicznych organizacji, takich jak zaspokojenie potrzeb klientów, zwiększenie udziału w rynku czy optymalizacja kosztów. Dla nich kluczowe jest, aby wdrażane rozwiązania przynosiły wymierne korzyści biznesowe i były zgodne z ogólną strategią firmy. W efekcie mogą postrzegać niektóre propozycje techniczne jako zbyt ryzykowne lub nieprzystające do obecnych potrzeb rynku.

Te odmienne podejścia mogą prowadzić do nieporozumień i konfliktów. Zespoły techniczne mogą czuć, że ich innowacyjne pomysły są niedoceniane lub hamowane przez ograniczenia biznesowe. Z kolei zespoły biznesowe mogą mieć wrażenie, że technologia jest proponowana bez uwzględnienia realiów rynkowych i potrzeb klientów. Brak wspólnego zrozumienia priorytetów może skutkować opóźnieniami w projektach, przekroczeniem budżetu lub tworzeniem rozwiązań, które nie spełniają oczekiwań.

Bariera komunikacyjna jest dodatkowo wzmacniana przez różnice w terminologii i stylu pracy. Specjaliści techniczni posługują się językiem pełnym terminów fachowych i skrótów, które mogą być niezrozumiałe dla osób spoza branży. Z kolei specjaliści biznesowi operują pojęciami związanymi z finansami, marketingiem czy regulacjami prawnymi. Aby skutecznie współpracować, konieczne jest wypracowanie wspólnego języka i zrozumienie perspektyw drugiej strony. Ułatwia to współdziałanie i pozwala skupić się na wspólnym celu, jakim jest stworzenie użytecznego i efektywnego rozwiązania AI.

Metodologia Design Thinking zyskuje na znaczeniu jako efektywne narzędzie w procesie tworzenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Jej głównym założeniem jest skupienie się na użytkowniku i jego rzeczywistych potrzebach. Poprzez metody empatyczne i zrozumienie perspektywy odbiorcy, możliwe jest identyfikowanie problemów, które wymagają rozwiązania, zamiast dostosowywania potrzeb do dostępnych technologii.

W kontekście projektów AI i GenAI, Design Thinking umożliwia harmonijne połączenie potencjału technologicznego z oczekiwaniami rynku. Proces ten zachęca do współpracy interdyscyplinarnej, łącząc wiedzę zespołów technicznych z wglądem zespołów biznesowych. Dzięki temu powstają rozwiązania, które są nie tylko innowacyjne, ale także funkcjonalne i użyteczne dla końcowego użytkownika.

Kluczowym elementem Design Thinking jest iteracyjny proces tworzenia prototypów i ich testowania z udziałem rzeczywistych użytkowników. Pozwala to na wczesne wykrywanie ewentualnych problemów i dostosowywanie produktu na bieżąco. W przypadku projektów AI, gdzie technologie mogą być skomplikowane i abstrakcyjne, takie podejście ułatwia weryfikację założeń i zapewnia, że finalne rozwiązanie spełnia określone cele.

Zastosowanie Design Thinking sprzyja również przełamywaniu barier komunikacyjnych między zespołami o różnych specjalizacjach. Wspólne warsztaty, sesje brainstormingowe i prototypowanie tworzą przestrzeń do wymiany wiedzy i perspektyw. W rezultacie możliwe jest osiągnięcie konsensusu co do priorytetów projektu oraz wypracowanie rozwiązań, które są zgodne zarówno z możliwościami technicznymi, jak i strategią biznesową.

Metodologia Design Thinking znajduje praktyczne zastosowanie w tworzeniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, prowadząc zespoły przez strukturalny proces innowacji. Składa się on z kilku etapów, które pomagają zrozumieć potrzeby użytkowników i opracować technologie odpowiadające na rzeczywiste wyzwania.

Pierwszym etapem jest tak zwana empatyzacja, polegająca na głębokim zrozumieniu odbiorców końcowych. Poprzez badania jakościowe, wywiady czy obserwacje, zespół zbiera informacje na temat problemów i oczekiwań użytkowników. W kontekście AI pozwala to na identyfikację obszarów, w których technologia może przynieść realne korzyści. Kolejnym krokiem jest definiowanie problemu. Na podstawie zebranych danych zespół precyzyjnie formułuje wyzwanie, które ma zostać rozwiązane. Jest to kluczowe dla skierowania dalszych działań na właściwe tory i uniknięcia tworzenia funkcjonalności nieprzydatnych dla użytkowników.

Generowanie pomysłów to etap, w którym zespół opracowuje różnorodne koncepcje rozwiązania zidentyfikowanego problemu. Wykorzystując kreatywne techniki, takie jak burza mózgów czy mapy myśli, uczestnicy poszukują innowacyjnych sposobów zastosowania AI lub GenAI. Ważne jest otwarcie na różne perspektywy i unikanie ograniczeń na tym etapie procesu. Po wypracowaniu pomysłów następuje prototypowanie. Zespół tworzy wstępne wersje produktu lub usługi, które umożliwiają przetestowanie koncepcji w praktyce. W przypadku projektów AI może to obejmować tworzenie modeli algorytmicznych, interfejsów użytkownika czy symulacji działania systemu.

Ostatnim etapem jest testowanie prototypów z udziałem rzeczywistych użytkowników. Umożliwia to zebranie informacji zwrotnej i identyfikację potencjalnych ulepszeń. Proces ten jest często iteracyjny - na podstawie wyników testów zespół może wrócić do poprzednich etapów, modyfikując i udoskonalając rozwiązanie.

- Jednym z najpoważniejszych błędów podczas wdrożeń rozwiązań AI jest wychodzenie od poziomu technologicznego, od chęci wykorzystania AI niezależnie od potrzeb osób, które będą z niego korzystać. Kluczem do sukcesu jest prawidłowe zidentyfikowanie wyzwania, z którym mamy do czynienia, problemu, który chcemy rozwiązać. Design thinking dostarcza narzędzi i metod, które pomagają lepiej poznać docelową grupę użytkowników, zrozumieć ich potrzeby oraz precyzyjnie określić, w jaki sposób będą korzystać z tworzonego rozwiązania. Pozwala nam uniknąć podstawowego zagrożenia, czyli tworzenie efektownych, ale nieefektywnych modeli AI - jak mówi Inez Okulską, Head of hAI Magazine w CampusAI i NLP Senior Research Engineer na Politechnice Wrocławskiej.

Praktyczne zastosowanie Design Thinking w projektach AI sprzyja poprawie współpracy między zespołami technicznymi a biznesowymi. Wspólne uczestnictwo w poszczególnych etapach procesu pozwala na lepsze zrozumienie perspektyw i priorytetów każdej ze stron. Dzięki temu możliwe jest wypracowanie rozwiązań, które są zarówno technologicznie wykonalne, jak i biznesowo uzasadnione, co zwiększa szanse na sukces projektu.

Eksperci z firmy SoftServe wraz z dr Inez Okulską opracowali white paper zatytułowany „Kto, jak i po co? Zorientowanie na odbiorcę we wczesnym etapie projektowania systemów AI, czyli design thinking w praktyce”. Publikacja ta skupia się na znaczeniu wczesnego uwzględniania perspektywy odbiorcy w procesie tworzenia systemów opartych na sztucznej inteligencji. Autorzy podkreślają, że zrozumienie potrzeb użytkowników jest kluczowe dla opracowania rozwiązań, które są zarówno innowacyjne, jak i praktyczne. W dokumencie przedstawione zostały główne założenia metodologii Design Thinking oraz jej zastosowanie w kontekście projektowania systemów AI i GenAI. Autorzy omawiają, jak poszczególne etapy procesu - od empatyzacji po testowanie prototypów - mogą być wykorzystane do skutecznego łączenia technologii z realnymi potrzebami biznesowymi. Zwracają uwagę na konieczność współpracy interdyscyplinarnej i integracji różnych perspektyw w celu osiągnięcia optymalnych rezultatów.

Publikacja prezentuje również praktyczne przykłady zastosowania Design Thinking w projektach AI, bazując na doświadczeniach autorów. Omówione zostały case studies ilustrujące wyzwania i korzyści płynące z takiego podejścia. Dzięki temu czytelnicy mogą lepiej zrozumieć, jak teoria przekłada się na praktykę i jakie są konkretne efekty wdrożenia metodologii w rzeczywistych projektach. Połączenie wiedzy ekspertów SoftServe z doświadczeniem akademickim dr Inez Okulskiej dostarcza czytelnikom wartościowych wglądów w proces tworzenia zorientowanych na użytkownika systemów AI. Publikacja stanowi kompendium wiedzy dla specjalistów zainteresowanych efektywnym wykorzystaniem Design Thinking w swoich projektach, dostarczając zarówno teoretycznych ram, jak i praktycznych wskazówek.

- W wielu projektach AI panuje błędne przekonanie, że bardziej złożone modele automatycznie przekładają się na lepsze wyniki. W rzeczywistości kluczowym czynnikiem sukcesu jest ścisła współpraca zespołów deweloperskich z interesariuszami biznesowymi, co pozwala na precyzyjne zdefiniowanie problemu i dostosowanie modelu do rzeczywistych potrzeb. Nawet najbardziej zaawansowane algorytmy, mogą okazać się mało efektywne, jeśli nie są optymalnie dopasowane do dostępnych danych, infrastruktury czy ograniczeń obliczeniowych. Ostateczna skuteczność rozwiązania AI zależy od odpowiedniego doboru architektury, parametrów modelu oraz właściwego wyboru metryk ewaluacyjnych, które muszą odzwierciedlać faktyczne cele projektowe, a nie jedynie złożoność algorytmu. Tworzenie modeli to nie tylko kwestia programowania, ale również ciągła iteracja, testowanie oraz optymalizacja w ścisłej współpracy z biznesem, aby zapewnić, że rozwiązanie jest zarówno wydajne technicznie, jak i dostarcza rzeczywistą wartość operacyjną - jak mówi Mateusz Kaczorek, Data Scientist w SoftServe Poland.

W obliczu rosnącej roli sztucznej inteligencji w różnych sektorach gospodarki, istotne jest przyjęcie podejścia zapewniającego tworzenie rozwiązań zgodnych z rzeczywistymi potrzebami użytkowników. Impulsywne wdrażanie technologii bez głębokiego zrozumienia odbiorcy może prowadzić do nieefektywności i marnowania zasobów. Świadome i strategiczne planowanie projektów AI staje się zatem niezbędne dla osiągnięcia zamierzonych celów.

Zastosowanie Design Thinking w projektach opartych na sztucznej inteligencji pozwala na tworzenie innowacyjnych rozwiązań, które są jednocześnie praktyczne i dostosowane do oczekiwań rynku. Skupienie na użytkowniku oraz iteracyjny proces prototypowania i testowania zwiększają szanse na sukces wdrażanych technologii. Dzięki temu organizacje mogą lepiej wykorzystać potencjał AI, unikając jednocześnie typowych pułapek związanych z jej implementacją.

Materiały takie jak white paper przygotowany przez ekspertów SoftServe i dr Inez Okulską stanowią wartościowe źródło wiedzy dla firm pragnących skutecznie integrować AI w swoich procesach. Pogłębienie wiedzy na temat praktycznych aspektów zastosowania Design Thinking może znacząco przyczynić się do podniesienia efektywności projektów i zwiększenia ich wartości dla odbiorców końcowych.